Risk Management Toolbox
Développer des modèles de risque et réaliser des simulations de risque
Risk Management Toolbox™ offre des fonctions de modélisation et de simulation mathématique de risque de crédit et risque de marché. Vous pouvez modéliser les probabilités de défaut, créer des scorecards de crédit, analyser les portefeuilles de crédits et backtester les modèles afin d'estimer les pertes financières attendues. La toolbox permet d'évaluer les risques de crédit client et entreprises (Consumer & Corporate Credit Risk) et les risques de marché. Elle comprend une application pour des opérations automatiques et manuelles de binning sur les variables des scorecards de crédit. Elle propose également des outils de simulation pour analyser les risques de crédit de vos portefeuilles ainsi que des outils de backtest pour évaluer la Value-at-Risk (VaR) et la Conditional Value-at-Risk (CVaR).
En savoir plus :
Stress test
Effectuez un stress test et des analyses de sensibilité sur les portefeuilles financiers.
Modélisation des pertes de crédit attendues (Lifetime Expected Credit Loss)
Estimez les pertes de crédit attendues en conformité avec les réglementations en matière de risques telles que CECL et IFRS 9.
Probabilité de défaut à échéance pour un stress test.
Calcul des fonds propres règlementaires
Calculez les exigences de fonds propres réglementaires et la Value-At-Risk avec le modèle asymptotique à un seul facteur de risque (ASRF).
Fonds propres réglementaires par classes d'actifs.
Modélisation de scorecards de crédit
Utilisez l'application Binning Explorer pour développer des scorecards de crédits en appliquant des algorithmes de binning automatique ou en ajustant les bords et en fusionnant/fractionnant les classes de manière interactive. Vous pouvez également adapter un modèle logistique, obtenir des points et un score, et calculer la probabilité de défaut.
Application Binning Explorer pour la modélisation de scorecards de crédit.
Simulation du risque de crédit
Effectuez des simulations à l'aide de copules basées sur la probabilité de défaut ou la migration de notation de crédit (Credit Rating Migration) pour analyser les risques des portefeuilles de crédit.
Pertes de portefeuilles basées sur des simulations à l'aide de copules.
Estimation des paramètres de risque
Estimez la probabilité de défaut (PD) à l'aide de différentes méthodes, notamment les modèles structurels, les modèles à forme réduite, la migration de notations de crédit et d'autres approches statistiques. En outre, vous pouvez utiliser Risk Management Toolbox pour calculer les indices de risque de concentration.
La courbe de Lorenz représentant la répartition de l'exposition au risque.
Backtesting pour la Value-At-Risk (VaR)
Les modèles de backtesting pour la VaR de Risk Management Toolbox comportent le test tricolore, le test binomial et les tests de Kupiec, de Christoffersen et de Haas.
Résultats de plusieurs modèles de backtesting de VaR.
Backtesting pour la Conditional Value-at-Risk (CVaR)
Les modèles de backtesting de CVaR comprennent les tests conditionnels, inconditionnels et quantiles.
VaR et CVaR historiques.
Risques de marché
Rétro-analysez des modèles de déficit attendu (ES) à l'aide de tests d'Acerbi-Szekely minimalement biaisés
Risques de marché
Niveau VaR du modèle de déficit attendu (ES) étendu à 99,9 %
Analyse des crédits à vie
Probabilité des modèles par défauts et des exemples
Analyse de l'assurance
Les techniques Bornhuetter-Fergurson et les méthode Chain Ladder et sinistres attendus pour l'analyse d'assurance des provisions sur sinistres
Consultez les notes de version pour en savoir plus sur ces fonctionnalités et les fonctions correspondantes.
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite regroupe 12 produits essentiels vous permettant de développer des applications quantitatives pour la gestion de risque, l'asset management, l'économétrie, le pricing, l'assurance et le trading algorithmique.
