量化金融和风险管理

MathWorks 气候风险解决方案

借助 MathWorks 气候风险解决方案,您可以将与气候相关的物理因素和转型因素以及 ESG 考虑因素整合到风险管理和投资流程中。

  • 分析和可视化气候数据集。
  • 模拟气候风险。
  • 应用机器学习进行数据分析。
  • 整合气候数据和经济数据。
  • 在云中安全地扩展、计算和存储数据。

MathWorks FINANCE CONFERENCE 2024

10月16日–17日 | 在线

处理气候场景

气候风险解决方案可用于气候场景分析和建模,使团队能够评估气候变化所带来的影响,并就风险管理和投资策略作出明智的决策。

使用该解决方案,您可以:

  • 导入、处理和分析大型气候数据集,包括历史排放数据和气候预测
  • 使用预置的函数、工具箱或第三方模型来开发和运行复杂的综合评估模型 (IAM)
  • 利用高级可视化方法显示和分析模型结果,如三维绘图和交互式动画
  • 使用机器学习优化模型参数并识别气候变化的关键驱动因素
  • 通过使用大型集合场景来评估模型结果和预测
  • 将行业标准场景(如来自 IIASA 和 NGFS 的场景)集成到您的分析中

气候转型风险的建模

气候风险解决方案可用于评估全球转向更可持续的零净经济所带来的气候转型风险,因为政策、技术、消费者偏好和投资者预期的变化会影响企业和资产。

使用该解决方案,您可以:

  • 整合不同数据源,包括气候、金融和经济数据,用于全面的气候转型风险建模
  • 开发自定义分析和机器学习模型,以发现数据中有价值的信息,从而为数据驱动的决策提供支持
  • 生成可视化结果和报告,以帮助了解转型风险对业务、资产和投资的潜在影响

分析和管理气候物理风险

您可以通过整合历史数据、气候预测和地理空间信息,对与气候相关的自然灾害风险进行评估、建模和管理。

使用该解决方案,您可以:

  • 将矢量和栅格 GIS 以及地理空间数据导入 MATLAB 环境
  • 规范化不同坐标系、地址和位置
  • 可视化洪水和资产位置等物理风险并对其进行交叉分析
旧金山的三维合成地图,使用 Mapping Toolbox 中的函数创建。

旧金山的三维合成地图。


根据气候目标和 ESG 因素调整投资

气候风险解决方案使投资者能够将 ESG 因素和气候数据纳入投资决策和风险管理流程。

使用该解决方案,您可以:

  • 基于气候因素和其他 ESG 因素开发 ESG 评分模型
  • 将气候数据纳入投资组合优化模型,以符合全球气候目标,如 Paris Aligned SBTi 框架
  • 应用高级分析和机器学习捕捉交易机会和进行风险预测
  • 生成 ESG 绩效的透明报告和可视化结果
  • 使用 MathWorks Modelscape 中内置的验证和风险管理工具有效管理模型风险
ESG 约束下的有效边界。

不同 ESG 级别的有效边界。


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