风险管理工具箱
リスクモデルの開発およびリスクシミュレーションの実行
风险管理工具箱™は、数学的モデリングや,信用リスクや市場リスクのシミュレーションに役立つ機能を提供します。これらの機能によって,債務不履行確率のモデル化,クレジットスコアカードの作成,信用ポートフォリオ分析,モデルのバックテストを行って,財務損失の可能性を評価できるようになります.Risk管理工具箱を使用することで,市場リスクだけでなく,企業および消費者の信用リスクを評価することができます。また,クレジットスコアカードを作成する際に変数のビニングを自動または手動で実行できるアプリが付属しています。さらに,シミュレーションツールで信用ポートフォリオのリスクを分析したり,バックテストツールでバリューアットリスク(VaR)と期待ショートフォール(ES)を評価したりできます。
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ストレステスト
財務ポートフォリオに対してストレステストと感度解析を行います。
存続期間にわたる予想信用損失のモデル化
CECLおよびIFRS 9などのリスク規制に準拠した,存続期間にわたる予想信用損失を予測します。
ストレステストによる存続期間にわたる債務不履行確率
自己資本の計算
漸近単一リスクファクター(ASRF)モデルを使用して,資本要件およびバリューアットリスクを計算します。
アセットクラス別の自己資本
クレジットスコアカードのモデル化
装箱Explorerアプリを使用し,自動ビニングアルゴリズムを適用したり,対話形式によるエッジの調整,ビンの統合,ビンの分割を行って,クレジットスコアカードを作成します。また,ロジスティックモデルの適用,ポイントやスコアの取得,債務不履行確率の計算を行うことができます。
装箱Explorerアプリによるクレジットスコアカードのモデル化
信用リスクのシミュレーション
債務不履行確率や格付けの移行に基づくコピュラシミュレーションを実行し,与信ポートフォリオのリスクを分析します。
コピュラシミュレーションに基づくポートフォリオ損失
リスクパラメーターの推定
様々な手法を用いて,債務不履行確率(PD)を推定することができます。例えば,構造モデル,誘導型モデル,過去の格付けの移行,その他の統計的アプローチを使用できます。加えて,风险管理工具箱を使用して,集中リスク指数を計算できます。
ローレンツ曲線を用いて表したリスク暴露の分布
消費者の信用リスク
高配列を使用した,メモリに収まりきらないデータに対するクレジットスコアカード予想子のスクリーニング
これらの機能および対応する関数の詳細については,リリースノートをご覧ください。
计算金融套件
MATLAB计算金融套件は12の主要製品のセットで,リスク管理,投資管理,計量経済学,価格付けおよび評価,保険,アルゴリズム取引に関する定量的アプリケーションを開発できます。
