Abstract
This article provides the model for IT operational risk analysis, which is based on Bayesian networks. The model allows to predict IT risk losses depending on software quality, IT staff experience and utilized testing practices. The model is provided with hands-on example. In this example, predictive Bayesian inference and sensitivity analysis are performed to get a visual representation of the impact of different input variables on the IT operational losses. The abductive Bayesian inference is performed to analyze risk events and to localize root sources of these events. The model is implemented by means of RStudio and AgenaRisk tools. Results of the work can be used in practical work of banks and its technical departments to predict IT operational losses.
Highlights
This article provides the model for IT operational risk analysis, which is based on Bayesian networks
Использование байесовских сетей является надежным способом решения широкого спектра задач в области управления операционными рисками
R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
Summary
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ОПЕРАЦИОННЫХ ИТ-РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ. В статье автором предложена модель анализа операционных ИТ-рисков, основанная на математическом аппарате байесовских сетей. Данная модель позволяет прогнозировать величину ущерба от ИТ-рисков в зависимости от качества программного обеспечения, квалификации ИТ-специалистов и использования различных методик тестирования. В рамках которого решается задача прямого байесовского вывода и проводится анализ чувствительности, что позволяет получить визуальное представление о влиянии отдельных переменных на величину ущерба от ИТ-инцидентов. Решена задача обратного байесовского вывода для анализа и определения причин рисковых событий. Модель реализована с использованием инструментальных средств RStudio и AgenaRisk. Результаты работы могут быть использованы в практической деятельности банков и их технологических подразделений при прогнозировании потерь от ИТ-инцидентов. Ключевые слова: управление операционными рисками, ИТ-инцидент, тестирование программного обеспечения, стоимостная мера операционного риска, байесовская сеть, анализ чувствительности, байесовский вывод
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
