Risk Management Toolbox

 

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

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リスクモデリングおよびリスク規制

Basel III、Solvency II、CECL、IFRS 9 の規制要件に準拠するためのリスクモデルを作成します。

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。

信用リスクのモデル化

与信ポートフォリオのリスク エクスポージャーをモデル化して解析します。

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。

市場リスクを評価するためのバックテストモデル

バリューアットリスク (VaR) と期待ショートフォール (ES) モデルの精度を評価します。

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。

保険リスク

死亡率と未払保険金から生じる損失のリスクを計算します。

保険金の推計

チェインラダー、予定保険金支払額、Bornhuetter-Fergurson など、他の推定手法とともに保険金推移トライアングルを使用して、未払保険金を見積もります。

既報告保険金の推移

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。