Risk Management Toolbox

 

Risk Management Toolbox

Développer des modèles de risque et réaliser des simulations

Regroupez les données de manière interactive et exportez les résultats dans une scorecard de crédit.

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).

Graphique indiquant les scénarios de stress test pour le modèle asymptotique à un seul facteur de risque (ASRF) et la Value-at-Risk (VaR).

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.

Graphique indiquant les violations de la Value-at-Risk dans le temps pour plusieurs modèles.

Backtest des modèles pour les risques de marché

Évaluez la précision des modèles de VaR et CVaR.

Diagramme indiquant les étapes de calcul des provisions pour pertes attendues.

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.

Courbe ROC comparant le modèle Tobit au modèle des moyennes de groupe.

Modèles de perte en cas de défaut (LGD)

Estimez les réserves pour pertes avec des modèles de régression et Tobit.

Histogramme comparant les facteurs de conversion de limite (LCF) observés et prédits avec un modèle de régression EAD.

Modèles d'exposition au défaut (EAD)

Prédisez le montant de l'exposition aux pertes pour un créancier lorsqu'un débiteur est en défaut sur un prêt avec les modèles de régression et Tobit.

Graphique indiquant l'estimation du coût ultime des sinistres à partir d'un modèle de triangle de développement.

Modélisation des risques d'assurance

Calculez le risque de perte résultant de la mortalité et des sinistres non payés. Estimez le coût ultime des sinistres avec la méthode de Boostrap Chain Ladder.

« 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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