Risk Management Toolbox
リスク モデルの開発およびリスク シミュレーションの実行
Risk Management Toolbox™ は、数学的モデリングや、信用リスクや市場リスクのシミュレーションに役立つ機能を提供します。これらの機能によって、債務不履行確率のモデル化、クレジット スコアカードの作成、信用ポートフォリオ分析、モデルのバックテストを行って、財務損失の可能性を評価できるようになります。Risk Management Toolbox を使用することで、市場リスクだけでなく、企業および消費者の信用リスクを評価することができます。また、クレジット スコアカードを作成する際に変数のビニングを自動または手動で実行できるアプリが付属しています。さらに、シミュレーション ツールで信用ポートフォリオのリスクを分析したり、バックテストツールでバリュー アット リスク (VaR) と期待ショートフォール (ES) を評価したりできます。
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ストレステスト
財務ポートフォリオに対してストレス テストと感度解析を行います。
存続期間にわたる予想信用損失のモデル化
CECL および IFRS 9 などのリスク規制に準拠した、存続期間にわたる予想信用損失を予測します。
ストレステストによる存続期間にわたる債務不履行確率
自己資本の計算
漸近単一リスクファクター (ASRF) モデルを使用して、資本要件およびバリュー アット リスクを計算します。
アセットクラス別の自己資本
クレジット スコアカードのモデル化
Binning Explorer アプリを使用し、自動ビニング アルゴリズムを適用したり、対話形式によるエッジの調整、ビンの統合、ビンの分割を行って、クレジット スコアカードを作成します。また、ロジスティック モデルの適用、ポイントやスコアの取得、債務不履行確率の計算を行うことができます。
Binning Explorer アプリによるクレジット スコアカードのモデル化
信用リスクのシミュレーション
債務不履行確率や格付けの移行に基づくコピュラ シミュレーションを実行し、与信ポートフォリオのリスクを分析します。
コピュラ シミュレーションに基づくポートフォリオ損失
リスク パラメーターの推定
様々な手法を用いて、債務不履行確率 (PD) を推定することができます。例えば、構造モデル、誘導型モデル、過去の格付けの移行、その他の統計的アプローチを使用できます。加えて、Risk Management Toolbox を使用して、集中リスク指数を計算できます。
ローレンツ曲線を用いて表したリスク暴露の分布
バリュー アット リスクのバックテスト
Risk Management Toolbox の VaR バックテスト モデルでは、交通信号や二項比率に加えて、Kupiec、Christoffersen、および Haas の各テストが利用できます。
複数の VaR バックテスト モデルを使用した結果
期待ショートフォールのバックテスト
期待ショートフォール (ES) のバックテスト モデルでは、条件付テスト、無条件テスト、分位別テストが利用できます。
VaR と ES の履歴プロット
市場リスク
Du-Escanciano テストを用いて期待ショートフォールのバックテストを実行
消費者の信用リスク
validatemodel を使用してコンパクトな信用 スコアカードを検証
これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノートをご覧ください。
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite は 12 の主要製品のセットで、リスク管理、投資管理、計量経済学、価格付けおよび評価、保険、アルゴリズム取引に関する定量的アプリケーションを開発できます。
