风险管理工具箱
开发风险模型并进行风险模拟
风险管理工具箱™ 提供信贷和市场风险的数学建模和模拟功能。您可以建模违约概率、创建信贷记分卡、执行信贷组合分析和回溯测试模型，以评估潜在的财务损失。工具箱允许您评估公司和消费者信贷风险以及市场风险。它包括用于自动和手动组合信用记分卡变量的应用程序。它还包括用于分析信用组合风险的模拟工具和用于评估风险价值（VaR）和预期缺口（ES）的回溯测试工具。您可以建模终身违约概率（PD）以估计终身信用分析的损失准备金。
开始：
压力测试
对金融投资组合进行压力测试和敏感性分析。
终身预期信用损失模型
根据CECL和IFRS 9等风险法规估算终身预期信用损失。
压力测试的终身违约概率。
计算监管资本
使用渐近单风险因子（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。
信用记分卡建模
使用预测筛选工具确定数据集中具有最佳预测能力的变量。确定重要变量后，使用Binning Explorer应用程序通过应用自动装箱算法或交互调整边、合并仓位和拆分仓位来开发信用记分卡。您还可以拟合逻辑模型，获得分数和分数，并计算违约概率。开发完成后，使用compact credit scorecard部署模型的轻量级版本。
用于信用记分卡建模的Binning Explorer应用程序。
信用风险模拟
根据违约概率或信用评级迁移进行copula模拟，以分析信用组合的风险。通过使用并行计算工具箱进行并行计算，可以提高仿真吞吐量。
基于copula模拟的投资组合损失。
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、模型简化、历史信用评级迁移和其他统计方法。使用终身违约概率（PD）模型，根据以宏观经济情景为条件的终身分析，估算损失准备金。此外，您可以使用风险管理工具箱计算集中风险指数。
代表风险敞口分布的洛伦兹曲线。
风险价值回溯测试
风险管理工具箱VaR回溯测试模型包括红绿灯测试、二项测试、Kupiec测试、Christoffersen测试和Haas测试。
来自多个VaR回溯测试模型的结果。
预期短缺回溯测试
预期短缺的回溯测试模型包括Acerbi和Szekely的条件测试、无条件测试、分位数测试和最小偏差测试，以及Du和Escanciano的条件和无条件测试
历史VaR和ES图。
