Risk Management Toolbox
开发风险模型，执行风险模拟
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
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。
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。
