模型风险是估值金融工具,衡量风险或制造业务决策的金融模式时损失的潜力是滥用或不准确的。从历史上看,模型风险在主要的财务损失中发挥了重要作用;例子包括伦敦鲸鱼,长期资本管理(LTCM)和2008 - 2009年的次贷危机。
通常,在金融机构中使用数百至数千个模型来管理他们的业务。为了缓解模型风险,风险团队需要执行各种任务,包括:
- 模型文档
- 模型验证和监控
- 情景分析和压力测试
- 机器学习基准和具有挑战性的模型
- 模型风险报告
流行的工具包括马铃薯®那统计和机器学习工具箱™那风险管理工具箱™那MATLAB报告生成器™, 和MATLAB生产服务器™。