风险管理工具箱

开发风险模型并进行风险模拟

Risk Management Toolbox™提供信贷和市场风险的数学建模和仿真功能。您可以为违约的概率建模,创建信用记分卡,执行信用组合分析,并通过回测模型来评估潜在的财务损失。工具箱可以让你评估公司和消费者信贷风险以及市场风险。它包括一个应用程序自动和手动收纳变量的信用记分卡。它还包括模拟工具,以分析信贷组合风险和回溯测试工具,以评估价值在风险(VaR)和预期不足(ES)。

开始:

风险建模与风险监管

创建风险模型,以遵守巴塞尔III,偿付能力II,CECL和IFRS 9的监管要求。

预期终身信用损失模型

估算寿命预期的信用损失,符合CECL和IFRS等风险规定。

用于压力测试的寿命概率。

计算监管资本

用渐近单风险因子(ASRF)模型计算资本要求和风险价值。

按资产类别划分的监管资本。

信用风险建模

建立并分析信贷组合的风险暴露。

信用计分卡模型

使用Binning Explorer应用程序通过应用自动分手算法或交互式调整边缘,合并箱和分裂箱来开发信用记分卡。您还可以符合逻辑模型,获取点和分数,并计算默认值。

bining Explorer应用程序的信用记分卡建模。

信用风险模拟

基于违约概率或信用评级迁移进行copula模拟,分析信贷组合的风险。

基于Copula模拟的产品组合损失。

风险参数估计

使用各种方法估计违约概率(PD),包括结构模型、减少模型、历史信用评级迁移和其他统计方法。此外,您可以使用风险管理工具箱计算集中风险指数。

代表风险暴露分布的洛伦兹曲线。

评估市场风险的回测模型

评估你的风险价值(VaR)和预期差额模型的准确性。

风险价值,val

风险管理工具箱VaR回测模型包括交通灯,二项式,Kupiec的,Christoffersen的,和哈斯的测试。

多个VaR回测模型的结果。

预计不足,val

预期不足的回测模型包括条件测试、无条件测试和分位数测试。

历史VaR和ES图。

最新的特性

市场风险

使用最小偏置的Acerbi-SZEKELY测试,反馈预期短缺(ES)模型

市场风险

预计缺口(ES)模型变量水平延长至99.9%

一生的信用分析

默认模型和示例的概率

保险分析

链梯、预期索赔和波恩胡特-弗格森分析保险索赔准备金的技术

看到发行说明有关这些特性和相应功能的详细信息。

计算金融套件

Matlab计算金融套件是一组12个必备产品,使您能够为风险管理,投资管理,经济学,定价和估值,保险和算法交易开发定量应用。s manbetx 845

额外的风险管理工具箱资源

在MATLAB中的CECL和IFRS 9建模:测量寿命预期信用损失