Simulez le risque systémique avec MATLAB
Le risque systémique est le risque d'effondrement d'un système macro-économique ou d'un système financier agrégé. Cela contraste avec les risques individuels qui peuvent être contenus sans nuire à tout le système.
Le risque systémique survient lorsque la défaillance d'une seule entité ou d'un groupe d'entités génère une « contagion » en cascade et perpétue le risque dans tous les systèmes financiers et économiques. Par exemple, l'effondrement du géant financier Lehman Brothers en 2007 a eu un effet d'entraînement dans l'ensemble de la communauté des services financiers en raison de la taille de l'entreprise et de son intégration dans le système économique.
La prévention du risque systémique implique des applications et des modèles divers, tels que la théorie macro-économique, la génération de scénarios (22:43), l'estimation par défaut, le test de macro-stress et la pricing theory. Ce sont des activités essentielles pour les banques centrales, les organisations non gouvernementales (ONG), les régulateurs, les ministères et les décideurs, ainsi que les experts des services académiques et financiers

Comment un choc inflationniste systémique simulé pourrait affecter la performance financière et le risque.
MATLAB®, en combinaison avec Statistics et Machine Learning Toolbox™, Econometrics Toolbox™, Optimization Toolbox™, Global Optimization Toolbox, Risk Management Toolbox™, et d'autres outils, est le logiciel de prédilection de ces experts. MATLAB permet la modélisation du risque systémique, y compris la modélisation statistique, la simulation Monte Carlo, la théorie des graphes, la modélisation basée sur les réseaux et les agents, et les fonctions de tarification.
Exemples et démonstrations
- Utilisation de MATLAB pour la modélisation du capital de Solvabilité II : le générateur de scénarios de risque de Prudential (22:43) - Video
- FMI : Modélisation des scénarios de stress macroéconomique à l'équilibre général dans MATLAB - Diapositives
- L'assouplissement quantitatif proche et lointain : trouver la stabilité en temps de crise - Diapositives
- Prévision des taux de défaut de l'entreprise - Exemple
- Estimation des distributions de probabilité implicites d'options - Article
- Utilisation de la théorie de la valeur extrême et des copules pour évaluer le risque de marché - Exemple
- Explorer la contagion des risques en utilisant la théorie des graphes et les chaînes de Markov - Article technique
Références
- copulacdf : Distribution cumulative des copules gaussiennes - Fonction
- prob.tLocationScaleDistribution : t distribution de probabilité de l'échelle de localisation - Documentation
- fmincon : optimisation, par exemple, complément d'une implémentation GARCH multivariée - Fonction
- graphe : Créer un graphe non orienté - Fonction
- digraph : Créer un graphe non orienté - Fonction
- creditDefaultCopula : Simuler et analyser le modèle de défaut de crédit multifactoriel - Documentation
Voir aussi: économétrie et économie, modèles GARCH, risque de crédit, risque de liquidité, DSGE, optimisation et analyse de portefeuille, risque de concentration, gestion des risques, fraud analytics