Risk Management Toolbox

 

Risk Management Toolbox

Développer des modèles de risque et réaliser des simulations

En savoir plus :

Modélisation et réglementation des risques

Créez des modèles de risques afin de vous conformer aux exigences réglementaires des normes Bâle III, Solvabilité II, CECL et IFRS 9.

Modélisation des pertes de crédit attendues (Lifetime Expected Credit Loss)

Estimez les pertes de crédit attendues en conformité avec les réglementations en matière de risques telles que CECL et IFRS 9.

Probabilité de défaut à échéance pour un stress test.

Probabilité de défaut à échéance pour un stress test.

Calcul des fonds propres règlementaires

Calculez les exigences de fonds propres réglementaires et la Value-At-Risk avec le modèle asymptotique à un seul facteur de risque (ASRF).

Fonds propres réglementaires par classes d'actifs.

Fonds propres réglementaires par classes d'actifs.

Modélisation du risque de crédit

Modélisez et analysez l'exposition des portefeuilles au risque de crédit.

Modélisation de scorecards de crédit

Identifiez les variables de vos jeux de données possédant les meilleurs pouvoirs de prédiction en utilisant des outils de sélection de variables. Après avoir identifié les variables importantes, utilisez l'application Binning Explorer pour développer des scorecards de crédits en appliquant des algorithmes de binning automatique ou en ajustant les edges et en fusionnant/fractionnant les classes de manière interactive. Vous pouvez également adapter un modèle logistique, obtenir des points et un score, et calculer la probabilité de défaut. Après le développement, déployez une version allégée du modèle en utilisant la scorecard compacte de crédit.

Application Binning Explorer pour la modélisation de scorecards de crédit.

Application Binning Explorer pour la modélisation de scorecards de crédit.

Simulation du risque de crédit

Effectuez des simulations à l'aide de copules basées sur la probabilité de défaut ou la migration de notation de crédit (Credit Rating Migration) pour analyser les risques des portefeuilles de crédit. Le rythme des simulations peut être augmenté grâce au calcul parallèle avec Parallel Computing Toolbox.

Pertes de portefeuilles basées sur des simulations à l'aide de copules.

Pertes de portefeuilles basées sur des simulations à l'aide de copules.

Estimation des paramètres de risque

Estimez la probabilité de défaut (PD) à l'aide de différentes méthodes, notamment les modèles structurels, les modèles à forme réduite, la migration de notations de crédit et d'autres approches statistiques. Utilisez les modèles de probabilité de défaut (PD) à échéance pour estimer les réserves pour pertes en vous basant sur une analyse du crédit conditionnée par des scénarios macroéconomiques. En outre, vous pouvez utiliser Risk Management Toolbox pour calculer les indices de risque de concentration.

La courbe de Lorenz représentant la répartition de l'exposition au risque.

La courbe de Lorenz représentant la répartition de l'exposition au risque.

Modèles de backtesting pour le risque de marché

Évaluez la précision des modèles de VaR et CVaR.

Backtesting pour la Value-At-Risk (VaR)

Les modèles de backtesting de la VaR inclus dans Risk Management Toolbox comportent les tests traffic light, binomial, de Kupiec, de Christoffersen et de Haas.

Résultats de plusieurs modèles de backtesting de VaR.

Résultats de plusieurs modèles de backtesting de VaR.

Backtesting pour la Conditional Value-at-Risk (CVaR)

Les modèles de backtesting pour la Conditional Value-at-Risk (CVaR) comprennent le test conditionnel, le test inconditionnel, le test quantile et le test biaisé d'Acerbi et Szekely, ainsi que les tests conditionnels et inconditionnels de Du et Escanciano.

VaR et CVaR historiques.

VaR et CVaR historiques.

Risques en assurance

Calculez le risque de perte résultant de la mortalité et des sinistres non payés.

Estimation des sinistres

Utilisez le triangle de développement ainsi que d'autres techniques d'estimation telles que la méthode de Chain Ladder, les sinistres attendus ou Bornhuetter-Fergurson pour estimer les sinistres non payés.

Sinistres déclarés par année de développement.

Évolution des sinistres déclarés

Computational Finance Suite

MATLAB Computational Finance Suite regroupe 12 produits essentiels vous permettant de développer des applications quantitatives pour la gestion de risque, l'asset management, l'économétrie, le pricing, l'assurance et le trading algorithmique.