Risk Management Toolbox
Développer des modèles de risque et réaliser des simulations
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Risk Management Toolbox supporte la modélisation mathématique et la simulation de risques liés au crédit, au marché, aux assurances et au climat. Vous pouvez modéliser les probabilités de défaut (PD), l'exposition au défaut (EAD) et la perte en cas de défaut (LGD) et calculer les pertes de crédit attendues (ECL). Vous pouvez évaluer le risque de crédit client et entreprises, créer des scorecards de crédit, estimer la PD et effectuer des analyses de portefeuille de crédit.
La toolbox vous permet de sélectionner les variables importantes de la scorecard et de les regrouper automatiquement ou manuellement avec l'application Binning Explorer. Vous pouvez évaluer le risque de marché à l'aide de modèles de value-at-risk (VaR) et d'expected shortfall (ES). La toolbox propose une suite complète de métriques de validation de modèles pour les modèles de crédit et les backtests VaR et ES. Elle comprend également des modèles de mortalité et de sinistres non payés, pour quantifier et analyser les risques d'assurance. Vous pouvez visualiser et analyser les données des scénarios climatiques pour évaluer les risques climatiques physiques ou liés à la transition.
Modélisation du risque climatique
Analysez et évaluez les risques liés au climat pour les actifs financiers.
Validation de modèles de risques
Validez les modèles de risque à l'aide de métriques de discrimination et de calibrage.
Modélisation des risques de crédit client
Créez et analysez des scorecards de crédit, sélectionnez des prédicteurs, explorez les métriques d'équité, effectuez des stress tests et modélisez les probabilités de défaut (PD).
Modélisation des risques de crédit entreprises
Analysez les probabilités de défaut de l'entreprise, simulez les changements de valeur des portefeuilles de crédit en raison des migrations de notation de crédit et des défauts, identifiez les risques de concentration et calculez les exigences de fonds propres réglementaires.
Backtest des modèles pour les risques de marché
Évaluez la précision des modèles de VaR et CVaR.
Modèles à échéance pour la probabilité de défaut (PD)
Estimez la probabilité de défaut en fonction de l'analyse à échéance avec des scénarios macroéconomiques en utilisant MATLAB. Les modèles PD incluent les modèles Logit, Probit et de Cox.
Modèles de perte en cas de défaut (LGD)
Estimez les réserves pour pertes avec des modèles de régression et Tobit.
Modèles d'exposition au défaut (EAD)
Effectuez une prédiction du montant de l’exposition à la perte pour un créancier en cas de défaut d’un débiteur sur un prêt, en utilisant des modèles de régression et des modèles Tobit. |
Modélisation du risque d'assurance
Calculez le risque de perte lié à la mortalité et aux sinistres impayés. Estimez les sinistres ultimes à l’aide de la méthode du chain ladder bootstrap. |
Ressources produits :
« Certains outils statistiques peuvent gérer des modèles de notation de crédit basés sur des statistiques multivariées ou sur une régression logistique, mais ne sont pas bien adaptés aux modèles de capital économique avancés, nécessaires dans le cadre du dispositif Bâle II. Grâce à sa puissance de calcul, son infrastructure matricielle et sa capacité à effectuer des simulations de Monte Carlo, MATLAB nous offre un avantage concurrentiel pour effectuer des analyses de risques complexes. »
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