Risk Management Toolbox
Risikomodelle entwickeln und Risikosimulationen durchführen
Die Risk Management Toolbox™Bietet FunktioNenFürmathematische Modellierung und Simulation von Kredit-und Marktrisiken。SieKönnenAusfallwahrscheinlichkeitenModellieren，Creditscore-Karten Estlelen，Kreditportfolioanalysen und Breaktest-ModelleDurchführen，UM DAS PotenzialFürFinanzielleVerusteEinzuschätzen。MIT der工具箱KönnenSIEDASUnternehmens-und Verbraucherkreditrisiko Sowie Das Marktrisiko Bewerten。SieEnthälteine应用程序Fürdasualatischeund manuelle binning vonvariablenfürcetcetscore-karten。Sie Beinhaltet eBenfalls仿真学士Zur分析Des Kreditportfoliorisikos Und Breaktesting-Tools Zur Bewertung des Vers-Visual（var）und der erwarteten defizite（ed）。
Jetzt Beginnen：
Stresstests
Durchführen von Stresstests und Sensitivitätsanalysen für Finanzportfolios.
Modellierung des erwarteten Kreditverlustes über die Laufzeit
Schätzung der über die gesamte Laufzeit erwarteten Kreditverluste in Übereinstimmung mit Risikovorschriften wie CECL und IFRS 9.
Ausfallwahrscheinlichkeit über die Laufzeit für einen Stresstest.
Berechnung des regulatorischen Kapitals
Berechnen von Kapitalanforderungen und Value-at-Risk mit dem asymptotischen Einzelrisikofaktor-Modell (ASRF).
Regulatorisches Kapital nach Anlageklassen.
Modellierung von Creditscore-Karten
Verwenden Sie die Binning Explorer App, um Creditscore-Karten zu entwickeln, indem Sie automatische Binning-Algorithmen anwenden oder Edges interaktiv anpassen, Bins zusammenführen und Bins aufteilen. Sie können auch ein logistisches Modell anpassen, Punkte und Ergebnisse erhalten und die Ausfallwahrscheinlichkeit berechnen.
Binning Explorer App für die Modellierung von Creditscore-Karten.
Simulation des Kreditrisikos
Durchführungvon copula-simulateen basierend auf ausfalwahrscheinlichkeiten oderbonitätsmigruntenen，um das risiko von Kreditortfolios Zu analysieren。
Portfolioverluste auf der Grundlage von Copula-Simulationen.
Schätzung der Risikoparameter
Schätzender ausflowwahrscheinlichkeit（PD）麻省理工学院HILFE verschiedener方法，Darunter Strukturmodelle，Syper-Form-Modelle，HistorischeBonitätsmigrationundered StatistischeAnsätze。ZusätzlichKönnenSieDie风险管理工具箱Zur Berechnung von KonzentrationsrisikoIndized Verwenden。
LorenzKurve Zur Darstellung der Verteilung der Risikoposition。
Value-at-Risk-Backtesting
Die VaR-Backtesting-Modelle der Risk Management Toolbox umfassen Ampel-, Binomial-, Kupiec-, Christoffersen- und Haas-Tests.
Ergebnisse Aus Mehreren var-backtesting-modellen。
Backtesting der Erwarteten Defizite
Breaktesting-ModelleFürerwartete defizite（ed）Beinhalten床位测试，Nicht-Bodingten测试und Standil-Test。
Historische VaR- und ED-Darstellung.
Marktrisiko.
Backtest-Modelle für erwartete Defizite (ED) mit minimal verzerrten Acerbi-Szekely-Tests
Marktrisiko.
Modell für erwartete Definizite (ED) VaR-Niveau auf 99,9% erweitert
Kreditanalyse uber die Laufzeit
Wahrscheinlichkeit von StandardModellen und Beispiele
Versicherungsanalyse.
Chain Ladder, erwartete Schadensfälle und Bornhuetter-Fergurson-Verfahren zur Analyse von Rückstellungen für Versicherungsansprüche
Details zu diesen Funktionsmerkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den发行说明.
ComputergestützteFinanz-套房
Die MATLAB Computational Finance Suite umfasst zwölf wesentliche Bestandteile für die Entwicklung quantitativer Anwendungen im Risikomanagement, Investment-Management, in der Ökonometrie, zur Preisbestimmung und Bewertung, bei Versicherungen und im Algorithmischen Trading.
