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™ には、信用リスクや市場リスクについての数学モデリングとシミュレーションを行うための関数が用意されています。債務不履行確率のモデル化やクレジット スコアカードの作成、与信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。このツールボックスを使用すると、市場リスクだけでなく企業や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 スコアカード用の変数を自動/手動でビン化するアプリが付属しています。さらに、与信ポートフォリオのリスクを解析するシミュレーション ツールのほか、バリューアットリスク (VaR) や期待ショートフォール (ES) を評価するバックテストツールも付属しています。存続期間にわたる債務不履行確率 (PD) をモデル化して、存続期間にわたる与信分析のための損失準備金を見積もることができます。
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ストレステスト
金融ポートフォリオのストレステストおよび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 や 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推定します。
存続期間におけるストレステストに対する債務不履行確率。
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。
資産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
予測子スクリーニング用のツールを使用して、最も高い予測力を持つデータセット内の変数を特定します。重要な変数を特定したら、Binning Explorer アプリを使用して、自動ビン化アルゴリズムを適用するか、対話的にエッジを調整し、ビンの結合と分割を行うことにより、クレジット スコアカードを作成します。ロジスティックモデルの当てはめ、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もできます。開発が完了したら、コンパクトなクレジット スコアカードを使用して軽量版のモデルを展開します。
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
債務不履行確率または信用格付けの移行に基づくコピュラ シミュレーションを行い、与信ポートフォリオのリスクを分析します。Parallel Computing Toolbox を使用した並列計算により、シミュレーションのスループットを向上させることができます。
コピュラ シミュレーションに基づくポートフォリオの損失。
リスクパラメーターの推定
構造型モデルや誘導型モデル、過去の信用格付けの移行、その他の統計的アプローチなど、さまざまな手法を使用して債務不履行確率 (PD) を推定します。存続期間にわたる債務不履行確率 (PD) モデルを使用して、マクロ経済シナリオを条件とした存続期間にわたる分析に基づいて損失準備金を見積もります。さらに、Risk Management Toolbox を使用して、集中リスク指数を計算できます。
リスク エクスポージャーの分布を表すローレンツ曲線。
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、トラフィックライト検定や二項検定に加えて、Kupiec、Christoffersen、および Haas の各検定が利用できます。
複数の VaR バックテストモデルの結果。
期待ショートフォール (ES) 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には、条件付き検定、無条件検定、分位点検定、偏りを最小限とした Acerbi-Szekely 検定、および条件付きおよび無条件の Du-Escanciano 検定が含まれます。
過去の VaR と ES のプロット。
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite は、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の開発に役立つ主要 12 製品のセットです。
