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) 和预期损失 (ES) 的回测工具。

开始:

风险建模和风险监管

基于巴塞尔 III、Solvency II、CECL 和 IFRS 9 监管合规建立风险模型。

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。

信用风险建模

对信贷资产的风险敞口进行建模和分析。

信用评分卡建模

使用分箱管理器开发信用评分卡,可应用自动分箱算法,也可交互式调整边缘、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。

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相关模拟,以分析信贷资产风险。

基于 copula 函数模拟的资产组合损失。

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)。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。

使用回测模型评估市场风险

评估风险值 (VaR) 和预期损失模型的准确度。

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。

预期损失回测

预期损失 (ES) 回测模型包括条件检验、无条件检验和分位数检验。

历史 VaR 和 ES 绘图。

最新特性

市场风险

使用最小偏差 Acerbi-Szekely 检验对预期损失 (ES) 模型进行回测

市场风险

预期损失 (ES) 模型 VaR 水平扩展到 99.9%

存续期信用分析

违约概率模型及示例

保险分析

用于分析保险赔款准备金的链梯法、预期赔款法和 Bornhuetter-Fergurson 方法。

关于这些特性和相应函数的详细信息,请参阅发行说明

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。

其它 Risk Management Toolbox 资源