Risk Management Toolbox는 신용, 시장, 보험 및 기후 리스크의 수학적 모델링과 시뮬레이션을 지원합니다. 전체기간 PD(부도율), EAD(부도시 익스포저), LGD(부도시 손실률)를 모델링하고 ECL(기대신용손실)을 계산할 수 있습니다. 기업 및 소비자 신용 리스크를 평가하고, 신용 평점표를 만들며, PD를 추정하고, 신용 포트폴리오 분석을 수행할 수 있습니다.
이 툴박스를 통해 중요한 평점표 변수를 선별하고 Binning Explorer 앱을 사용해 자동 또는 수동으로 변수를 구간화할 수 있습니다. VaR(최대예상손실액) 및 ES(예상 손실) 모델을 사용하여 시장 리스크를 평가할 수 있습니다. 이 툴박스는 신용 모델과 VaR 및 ES 백테스트를 위한 일련의 포괄적인 모델 검증 메트릭을 제공합니다. 또한 보험 리스크의 정량화와 분석을 위한 사망률 및 미지급 청구 모델도 있습니다. 기후 시나리오 데이터를 시각화하고 분석하여 물리적 기후 리스크 또는 이행 기후 리스크를 평가할 수 있습니다.
기업 신용 리스크 모델링
기업 부도율을 분석하고, 신용 등급 전이와 부도에 따른 신용 포트폴리오 가치 변화를 시뮬레이션하고, 집중 리스크를 식별하고, 규제 자본 요건을 계산할 수 있습니다.
시장 리스크의 백테스트 모델
VaR(최대예상손실액) 모델 및 ES(예상 손실) 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다.
전체기간 PD(부도율) 모델
MATLAB을 사용해 거시경제 시나리오로 전체기간 분석에 기반한 부도율을 추정할 수 있습니다. PD 모델에는 로지스틱, 프로빗, 콕스 모델 등이 있습니다.
제품 관련 자료:
“몇몇 툴은 다변량 통계 또는 로지스틱 회귀에 기반한 신용 평가 모델을 처리할 수 있지만, 이는 Basel II에서 요구되는 고급 경제적 자본 모델에는 그다지 적합하지 않습니다. MATLAB은 뛰어난 연산 능력과 행렬 인프라, 몬테카를로 시뮬레이션 수행 기능을 갖추고 있으며, 그 덕분에 복잡한 리스크 분석을 수행할 때 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다.”
