Modele developpement

Numéro CFDA: 84.351 D type de programme: subventions discrétionnaires/concurrentielles également connues sous le nom de: modèles artistiques équations du modèle qui déterminent les relations entre les variables (règles, énoncés, équations, statistiques) et qui représentent la structure mathématique du modèle (par exemple, statique, dynamique, discret, continu). 1. définition et exigences du modèle. En utilisant la définition développée pour chaque modèle dans l`étape de l`inventaire de l`établissement d`un modèle de cadre de gestion des risques, les banques doivent définir l`objectif, les exigences et les domaines d`utilisation prévue de chaque modèle. Les exigences réglementaires et commerciales doivent être prises en compte dans le développement de modèles. Les modèles sont élaborés et évalués à l`aide d`un large éventail de données, de théories et d`hypothèses et sont révisés dans le processus. La sagesse de l`itération des mesures et de la modélisation est illustrée par trois exemples. 2. conception du modèle. Établir des règles d`entreprise, des seuils et des processus qui alignent le modèle avec les exigences réglementaires et commerciales est fondamental. La définition claire du modèle et des exigences associées permet à la direction de documenter et d`évaluer la conception du modèle par rapport à ces exigences. Les modèles utilisés dans le processus de réglementation ne devraient pas être plus compliqués qu`il n`est nécessaire pour éclairer les décisions réglementaires.

Dans le processus d`évaluation de la question de savoir si un modèle est adapté à sa demande donnée, il devrait y avoir une évaluation critique de la question de savoir si le modèle a été rendu excessivement compliqué. Cette évaluation devrait comprendre comment les concepteurs de modèles et ceux qui choisissent un modèle pour une application particulière ont abordé les compromis entre la nécessité d`une application de modèle donnée pour être une représentation exacte du système d`intérêt et la nécessité pour elle de être reproductibles, transparents et utiles pour la décision réglementaire à prendre en main. “L`Agence de modélisation prend un sujet intimidant et l`amène à un niveau très compréhensible pour attaquer tout problème que vous pouvez être confronté en tant qu`organisation.” Le pipeline de développement de modèles spécifiques au CMDC de HCMI implique plusieurs institutions et comprend plusieurs points de contrôle de la qualité qui garantissent que les modèles et les données cliniques et moléculaires associées sont complets et cohérents pour les chercheurs. notre effort à la fois la surgénéralisation et la simplification excessive. Pour réduire ces difficultés, nous nous référerons souvent à des exemples de développement de modèles réglementaires, en particulier ceux qui proviennent de la modélisation de la qualité de l`air. La case 1-1 du chapitre 1 contient un bref historique des efforts déployés par l`EPA pour modéliser l`ozone troposphérique. Les modèles sont toujours incomplets, et les efforts pour les rendre plus complets peuvent être problématiques. Comme les fonctionnalités et les fonctionnalités sont ajoutées à un modèle, l`effet cumulatif sur les performances du modèle doit être évalué avec précaution. L`augmentation de la complexité des modèles sans contrepartie adéquate peut introduire davantage de paramètres de modèle avec des valeurs incertaines et réduire le risque qu`un modèle soit transparent et accessible aux utilisateurs et aux examinateurs. Il est souvent préférable d`omettre des capacités qui n`améliorent pas sensiblement les performances du modèle.

Les modèles qui génèrent des incertitudes substantielles sont encore plus problématiques, car ils contiennent plus de paramètres que ce qui peut être estimé ou calibré avec les observations disponibles. Un avantage majeur de l`approche modulaire de développement de modèle est la capacité d`ajouter ou de supprimer facilement des parties du modèle, créant ainsi des modèles de complexité différente.