Risk Management Toolbox
开发风险模型，执行风险模拟
Risk Management Toolbox™ 提供多种函数，可用于信用和市场风险的数学建模和模拟。您可以建立违约概率模型、创建信用评分卡、执行信贷资产分析、对模型执行回测，以评估财务损失的可能性。借助该工具箱，您可以评估企业和消费者信用风险以及市场风险。工具箱 App 可帮助您对信用评分卡变量进行自动和手动分箱。它还包括用于分析信贷资产风险的模拟工具，以及用于评估风险值 (VaR) 和 ES 的回测工具。您可以对存续期违约概率 (PD) 建模，用于估计存续期信用分析中的损失准备金。
开始：
存续期预期信用损失建模
基于 CECL 和 IFRS 9 等风险监管合规估计存续期预期信用损失。
压力测试中的存续期违约概率。
计算监管资本
使用渐进单风险因素 (ASRF) 模型计算资本要求和风险值 (VaR)。
按资产类别划分监管资本。
信用评分卡建模
利用预测变量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，使用分箱管理器开发信用评分卡，可应用自动分箱算法，也可交互式调整边界、合并箱和拆分箱。您还可以进行逻辑模型拟合、获取点和得分以及计算违约概率。开发完成后，使用精简信用评分卡部署模型的轻量级版本。
用于信用评分卡建模的分箱管理器。
信用风险模拟
基于违约概率或信用评级迁移执行 copula 函数模拟，以分析信贷资产风险。通过使用 Parallel Computing Toolbox 进行并行计算，可以提高模拟吞吐量。
基于 copula 函数模拟的信贷资产损失。
风险参数估计
使用结构模型、简化模型、历史信用评级迁移等统计方法估计违约概率 (PD)。利用存续期违约概率 (PD) 模型，根据基于宏观经济情景的存续期分析来估计损失准备金。您还可以使用 Risk Management Toolbox 计算集中度风险指数。
表示风险敞口分布的洛伦兹曲线。
风险值回测
Risk Management Toolbox 提供多种 VaR 回测模型，包括红绿灯、二项式、Kupiec、Christoffersen 和 Haas 检验。
多个 VaR 回测模型的结果。
ES 回测
ES 回测模型包括 Acerbi-Szekely 条件检验、无条件检验、分位数检验和最小偏差检验，以及 Du-Escanciano 条件检验和无条件检验
历史 VaR 和 ES 绘图。
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite 包含 12 款核心产品，可用于针对风险管理、投资管理、计量经济学、定价和估值、保险以及算法交易等使用场景开发量化应用。
