“如果我们试图模型的变化测量方法在c++中,我们必须编写低级代码操纵矩阵和统计分析。相反,我们写的更简洁的MATLAB代码然后MATLAB代码编译成一个Excel插件,导致更快的发展。”
博士Aniruddho Sanyal Wolters Kluwer
新的监管要求和股东的要求增加了操作风险建模和管理的必要性。防范操作风险,许多金融机构采用的变化测量(COM)方法中描述的开创性论文Kabir Dutta和大卫巴贝尔1。几家美国大型银行已经承诺资源开发专有的COM模型方法,内部损失数据相结合,情景分析计算一个单一的、可靠的操作风险资本的估计。
在MATLAB工作®,分析师Wolters Kluwer开发了第一个COM方法的实现,使金融机构能够应用COM没有开发自己的模型。
“MATLAB和统计和机器学习工具使我们能够迅速实现COM方法,”博士说Aniruddho Sanyal, Wolters Kluwer高级顾问。”与MATLAB编译器我们打包为一个Microsoft Excel实现插件,客户可以访问在Excel来执行自己的运营风险分析。”
新巴塞尔协议允许机构计算操作风险使用三种方法之一:基本指标,标准化,或先进的测量(AMA)。基本指标和标准化的方法得到高资本估计很难执行场景分析和压力测试。大多数规模较小的金融机构,包括银行在新兴市场,不适用AMA,然而,因为他们缺乏所需的资源来开发先进的模型。
Wolters Kluwer试图帮助这些机构通过开发的包装实现COM方法将内部数据,AMA所需的外部数据和场景分析。
分析师需要计算环境进行参数估计,拟合优度检验等统计分析。实现了COM方法之后,他们需要一种方法来打包解决方案,将保护他们的知识产权而方便金融分析师来衡量自己的操作风险资本。
Wolters Kluwer使用MATLAB和统计和机器学习工具箱™开发一个模型,该模型实现了COM方法。
COM方法的第一步是确定一种适合给定的分布的内部损失数据集。团队实现这一步在模型中通过使用统计和机器学习工具箱对对数正态进行参数估计,loglogistic, loggamma,威布尔分布。
评估如何分布匹配数据,他们补充说Anderson-Darling, Kolmogorov-Smirnov,卡方拟合优度检验模型。他们用quantile-quantile (QQ)地块拟合优度评价形象化。
COM方法的下一步是将场景数据,基于实际损失经验的金融机构。团队实现这一步10000年MATLAB运行COM每个分布试验和使用统计和机器学习的工具箱,重新使用最大似然估计分布参数。
模型使用新的分布来估计基于单一操作风险资本损失近似。机构很少或根本没有历史损失数据,团队实现的另一种方法依赖于一个经验分布和蒙特卡罗模拟在MATLAB来估计资本。
使用MATLAB编译器™,团队包装MATLAB模型作为微软®Excel插件。金融机构的分析师可以使用这个插件直接在Excel进行操作风险建模,即使他们没有安装MATLAB。
作为替代这个Excel接口,Wolters Kluwer计划利用MATLAB和数据库工具箱™实现一个自定义用户界面,信息检索模型,并将结果存储在一个数据库。
开发时间削减了超过5个月。”与MATLAB统计和机器学习的工具箱,我们完成了我们的实现的COM方法大约三个星期,“Sanyal说。“我们估计,我们需要6个月到1年完成项目使用c++或Visual Basic®。”
等待时间消除的技术支万博1manbetx持。“我们可能已经能够使用开源软件对于我们的一些统计分析,但我们来运营一个事业,不是大学,“Sanyal指出。“我们没有时间等待在一个论坛上回答我们的问题。MathWorks高度称职的工程师回答任何问题我们马上。”
知识产权保护。“包装我们的MATLAB模型作为一个Excel插件与MATLAB编译器使我们交付解决方案与一个接口熟悉金融分析师,“Sanyal说。“与此同时,它使我们能够保护我们的专有代码在竞争激烈的行业。”
1Dutta K。,大卫·f·巴贝尔的“情景分析操作风险资本的测量:测量方法的改变。”风险和保险学报,2013(https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1539-6975.2012.01506.x)
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