技术文章和通讯
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了解如何使用MATLAB对所有可量化的风险进行建模，并以敏捷性、可再现性和稳健的模型治理为多个合规制度提供服务。
使用多因素copula模型模拟相关交易对手违约。
视图示例
使用Bining Explorer应用程序创建信用记分卡。
计算与多个交易对手持有利率掉期投资组合的银行的单边信用价值（估值）调整（CVA）。
在完全通用的多资产类别投资组合中计算、压力测试和管理流动性风险、融资风险和市场风险。
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处理异构数据，构建和识别潜在欺诈的指标，并训练机器学习模型以识别欺诈候选人。
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用图论和马尔可夫链蒙特卡罗描述、可视化和建模风险传染。
遵守CCAR和EBA压力测试：下载宏观经济数据，在预测模型上生成冲击情景，并报告结果。
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2017年出版
风险管理应用程序和代码示例
MATLAB与宏观经济压力测试(5:20)
慕尼黑再交易利用MATLAB创建风险分析平台：项目概述(4:11)
慕尼黑再交易利用MATLAB创建风险分析平台：演示(3:31)
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