Risk Management Toolbox

위험 모델을 개발하고 위험 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

 

Risk Management Toolbox™는 신용 및 시장 위험을 수학적으로 모델링하고 시뮬레이션하는 함수를 제공합니다. 부도 확률을 모델링하고 신용 평점표를 생성하며, 신용 포트폴리오 분석을 수행하고 모델을 백테스트하여 금융 손실 가능성을 평가할 수 있습니다. 이 툴박스를 통해 시장의 위험 외에도 기업 및 고객 신용 위험도 평가할 수 있습니다. 신용 평점표에 대한 변수를 자동 및 수동으로 구간화하는 앱도 있습니다. 신용 포트폴리오 위험을 분석하기 위한 시뮬레이션 툴과 VaR(최대예상손실액) 및 ES(예상 손실)를 평가하기 위한 백테스팅 툴도 포함합니다.

시작하기:

위험 모델링과 위험 규제

Basel III, Solvency II, CECL, IFRS 9 규제 요건을 준수하는 위험 모델을 만들 수 있습니다.

스트레스 테스트

금융 포트폴리오에 대한 스트레스 테스트와 민감도 분석을 수행할 수 있습니다.

전체기간 기대신용손실 모델링

CECL, IFRS 9 등의 위험 규제를 준수하는 전체기간 기대신용손실을 추정할 수 있습니다.

스트레스 테스트에 대한 전체기간 부도 확률.

규제 자본 계산

ASRF(점근적 단일 위험 요인) 모델을 이용하여 자본 요건과 VaR(최대예상손실액)을 계산할 수 있습니다.

자산군별 규제 자본.

신용 위험 모델링

신용 포트폴리오의 위험 노출을 모델링하고 분석할 수 있습니다.

신용 평점표 모델링

Binning Explorer 앱으로 자동 구간화 알고리즘을 적용하거나 대화형 방식으로 구간 경계값을 조정하고 구간을 병합 및 분할하여 신용 평점표를 개발할 수 있습니다. 로지스틱 모델을 피팅하고 점수와 평점을 얻고 부도 확률을 계산할 수도 있습니다.

신용 평점표 모델링을 위한 Binning Explorer 앱.

신용 위험 시뮬레이션

코퓰러 시뮬레이션을 수행하여 부도 확률 또는 신용 평가 전이에 기반한 신용 포트폴리오의 위험을 분석할 수 있습니다.

코퓰러 시뮬레이션에 기반한 포트폴리오 손실.

위험 파라미터 추정

구조 모델, 축약 모델, 과거 신용 등급 전이 및 기타 통계학적 접근법 등 다양한 방법을 이용하여 부도 확률(PD)을 추정할 수 있습니다. 추가적으로, Risk Management Toolbox를 이용하여 집중 위험 지수도 계산할 수 있습니다.

위험 노출 분포를 나타내는 로렌츠 곡선.

시장 위험 평가를 위한 모델 백테스팅

최대예상손실액(VaR) 모델 및 예상 손실 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다.

최대예상손실액(VaR) 백테스팅

Risk Management Toolbox의 VaR 백테스팅 모델에는 신호등, 이항, Kupiec, Christoffersen, Haas 테스트가 있습니다.

여러 VaR 백테스팅 모델에서 나온 결과.

예상 손실 백테스팅

예상 손실(ES)에 대한 백테스팅 모델은 조건부 테스트, 무조건부 테스트, 분위수 테스트를 포함합니다.

과거의 VaR 및 ES 이력 플롯.

최신 기능

시장 위험

최소 편향 Acerbi-Szekely 테스트를 사용하여 예상 손실(ES) 모델 백테스트

시장 위험

예상 손실(ES) 모델의 VaR 수준이 99.9%로 확장

전체기간 신용 분석

부도 확률 모델과 예제

보험 분석

보험 청구 준비금 분석을 위한 진전 추이, 예상 청구 및 Bornhuetter-Fergurson 기법

위 기능과 관련 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하십시오.

Computational Finance Suite

MATLAB Computational Finance Suite는 위험 관리, 투자 관리, 계량경제학, 가격 책정과 가치 평가, 보험, 알고리즘 거래에 사용되는 정량적 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 12개 필수 제품을 포함합니다.

Risk Management Toolbox 추가 리소스