計量経済とリスク管理

 

モデルリスク管理のライフサイクル

ユーザー間およびライフサイクルの各段階でのモデルの管理と監視

モデルリスク管理

MATLAB には、モデルリスク管理向けに統一および統合されたツールが用意されています。このツールは、モデルのライフサイクルのあらゆるタッチポイントにおいて、データやシステム、サードパーティ製品と相互運用されます。MATLAB では、初心者から経験豊富なプログラマーまで、次を行うことができます。

  • コード生成とドキュメンテーション リンクによって再現性のあるワークフローをキャプチャ
  • 継続的な監視のためのテストと妥当性確認の自動化
  • アルゴリズム、モデル、アプリを水平方向および垂直方向にスケーリング
  • モデルの全系統と使用状況のレポートにより、ライフサイクル全体の課題に集中

モデルリスクのライフサイクル全体で MATLAB を使用

MATLAB のモデルリスク管理のプラットフォームは、ライフサイクル全体でデータとモデルの管理をサポートする、完全にカスタマイズ可能な 6 つのコンポーネントで構成されています。各コンポーネントは、デスクトップからクラウドまで、既存のツールやインフラストラクチャとの統合に対応しています。ライフサイクル段階はすべて、モデルの全系統と利用状況を追跡する一元化されたモデルインベントリによって同期されています。

モデルのインベントリおよびリポジトリ (MIR)

モデルとモデリング プロジェクトの管理

  • モデルへの一元的アクセスの付与
  • モデルの妥当性確認プロジェクトの管理
  • モデル、中間結果、監査証跡の検査

ステージ 1:モデル開発環境 (MDE)

定義と開発

  • モデルおよび手法の探求、開発、バックテスト、文書化
  • モデル開発の透明性および再現性の改善
  • モデルのドキュメンテーションおよびレポートの自動生成

ステージ 2:モデルレビュー環境 (MRE)

レビューと承認

  • モデル アーティファクトの完全なセットに対して、個別のモデルレビューを実施
  • モデルパラメーターの感度解析を対話的に実施
  • 対応や解決が必要な側面にコメントし、フラグを立てる

ステージ 3:モデルのテストおよび妥当性確認環境 (MTVE)

品質保証と妥当性確認の実施

  • 承認済みのモデルで運用前のテストおよび妥当性確認を行うための環境を提供
  • ユニットテストを自動的に実行し、テストレポートを生成
  • 運用前モデルのテストと現在展開されている運用モデルを比較

ステージ 4:モデル実行環境 (MEE)

モデルの実装と展開

  • 安全に制御された環境で運用モデルをホストし、エンドユーザーに適用
  • 変換せずに運用環境にモデルを展開
  • 既存の技術インフラストラクチャとの統合

ステージ 5:モデル監視ダッシュボード (MMD)

監視、レポート、評価

  • 設定可能な Web ダッシュボードを使用してモデルの実行結果を要約
  • データセグメントを調べ、自動監視のためのアラートとしきい値を設定