Risk Management Toolbox
Entwicklung von Risikomodellen und Durchführung von Risikosimulationen
Die Risk Management Toolbox™ bietet Funktionen für die mathematische Modellierung und Simulation von Kredit- und Marktrisiken. Sie können Ausfallwahrscheinlichkeiten modellieren, Credit Scorecards erstellen, Kreditportfolioanalysen durchführen und Backtests auf Modelle anwenden, um die Möglichkeit von finanziellen Verlusten einzuschätzen. Mit der Toolbox können Sie Unternehmens- und Verbraucherkreditrisiken sowie Marktrisiken einschätzen. Sie umfasst eine App für das automatische und manuelle Binning von Variablen für Credit Scorecards. Außerdem enthält sie Simulationstools zur Analyse von Kreditportfoliorisiken und Backtesting-Tools zur Bewertung des Value at Risk (VaR, Wert im Risiko) und des Expected Shortfall (ES, erwarteter Ausfall).
Jetzt Loslegen:
Stresstests
Führen Sie Stresstests und Sensitivitätsanalysen für Finanzportfolios durch.
Modellierung der erwarteten Kreditverluste über die Gesamtlaufzeit
Schätzen Sie die erwarteten Kreditverluste über die Gesamtlaufzeit (Lifetime Expected Credit Loss, LECL) mithilfe von Risikoregulierungen wie CECL und IFRS 9.
Ausfallwahrscheinlichkeiten über die Gesamtlaufzeit für einen Stresstest.
Berechnen des regulatorischen Kapitals
Berechnen Sie Kapitalanforderungen und Value at Risk mit dem ASRF-Modell (Asymptotic Single Risk Factor).
Regulatorisches Kapital nach Anlagenklasse.
Modellierung mit Credit Scorecards
Nutzen Sie die Binning Explorer App, um Credit Scorecards zu entwickeln, indem Sie Algorithmen für das automatische Binning anwenden oder interaktiv Kanten anpassen, Bins zusammenführen und Bins aufteilen. Sie können auch ein logistisches Modell anpassen, die Punkte und die Bewertung ermitteln und die Ausfallwahrscheinlichkeit berechnen.
Binning Explorer App für die Modellierung von Credit Scorecards.
Simulation von Kreditrisiken
Führen Sie Copula-Simulationen anhand der Wahrscheinlichkeit von Ausfällen oder Ratingmigrationen durch, um das Risiko von Kreditporfolios zu analysieren.
Portfolioverluste anhand von Copula-Simulationen.
Schätzung von Risikoparametern
Schätzen Sie die Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability of Default, PD) mit verschiedenen Methoden, wie strukturellen Modellen, Modellen in reduzierter Form, bisherigen Ratingmigrationen und anderen statistischen Ansätzen. Außerdem können Sie mit der Risk Management Toolbox auch Konzentrationsrisiko-Indizes berechnen.
Lorenz-Kurve zur Darstellung der Risikoexpositionsverteilung.
Value-at-Risk-Backtesting
Die Risk Management Toolbox enthält die VaR-Backtesting-Modelle Ampel-, Binomial-, Kupiec-, Christoffersen- und Haas-Test.
Ergebnisse von mehreren VaR-Backtesting-Modellen.
Expected-Shortfall-Backtesting
Backtesting-Modelle für den Expected Shortfall (ES) sind der konditionale, der nicht konditionale und der quantilbasierte Test.
Darstellung des bisherigen VaR und ES.
Marktrisiko
Durchführen von Expected-Shortfall-Backtesting mit Du- und Escanciano-Tests
Verbraucherkreditrisiko
Validierung kompakter Credit Scorecards mit validatemodel
Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Computational Finance Suite
Die MATLAB Computational Finance Suite umfasst zwölf unverzichtbare Produkte, mit denen Sie quantitative Anwendungen für das Risikomanagement, das Investment-Management, die Ökonometrie, die Preisbestimmung und Bewertung, Versicherungen und den algorithmischen Handel entwickeln können.
