Risk Management Toolbox

 

Risk Management Toolbox

Développer des modèles de risque et réaliser des simulations

Modélisation des risques de crédit client

Créez et analysez des scorecards de crédit, sélectionnez des prédicteurs, explorez les métriques d'équité, effectuez des stress tests et modélisez les probabilités de défaut (PD).

Modélisation des risques de crédit entreprises

Analysez les probabilités de défaut de l'entreprise, simulez les changements de valeur des portefeuilles de crédit en raison des migrations de notation de crédit et des défauts, identifiez les risques de concentration et calculez les exigences de fonds propres réglementaires.

Backtest des modèles pour les risques de marché

Évaluez la précision des modèles de VaR et CVaR.

Modèles à échéance pour la probabilité de défaut (PD)

Estimez la probabilité de défaut en fonction de l'analyse à échéance avec des scénarios macroéconomiques en utilisant MATLAB®. Les modèles PD incluent les modèles Logit, Probit et de Cox.

Modèles de perte en cas de défaut (LGD)

Estimez les réserves pour pertes avec des modèles de régression et Tobit.

Modèles d'exposition au défaut (EAD)

Prédisez le montant de l'exposition aux pertes pour un créancier lorsqu'un débiteur est en défaut sur un prêt avec les modèles de régression et Tobit.

Modélisation des risques d'assurance

Calculez le risque de perte résultant de la mortalité et des sinistres non payés. Estimez le coût ultime des sinistres avec la méthode de Boostrap Chain Ladder.

« Certains outils statistiques peuvent gérer des modèles de notation de crédit basés sur des statistiques multivariées ou sur une régression logistique, mais ne sont pas bien adaptés aux modèles de capital économique avancés, nécessaires dans le cadre du dispositif Bâle II. Grâce à sa puissance de calcul, son infrastructure matricielle et sa capacité à effectuer des simulations de Monte Carlo, MATLAB nous offre un avantage concurrentiel pour effectuer des analyses de risques complexes. »

Dr Marco Folpmers, Capgemini

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