Para las instituciones financieras, modelizar el riesgo es una práctica común para identificar, evaluar, controlar y monitorizar el riesgo. Los profesionales de gestión de riesgos utilizan los modelos matemáticos y los métodos estadísticos desarrollados en MATLAB® (por ejemplo, regresión lineal, simulación de Monte Carlo ó cópulas) para cuantificar el impacto del riesgo, optimizar la asignación de capital, acelerar el cumplimiento regulatorio y habilitar más ofertas de servicios basadas en el riesgo.
Leer este ebook y acceda a ejemplos aplicados, documentación y casos de usuario. Esta guía le ampliará información sobre:
- Los diferentes modelos de riesgo financiero en MATLAB, que incluyen riesgo de crédito, riesgo de mercado, riesgo operacional, riesgo sistémico, riesgo de concentración, riesgo de liquidez y riesgo de capital y valor en riesgo (VaR).
- Cómo se pueden refinar ofertas de productos a través de mejoras automáticas en sistemas integrados de gestión de servicios de riesgo.
- Cómo se pueden adaptar los modelos de riesgo en MATLAB para ajustarse a las nuevas normativas y abordar nuevos tipos de factores de riesgo que reducen el proceso de meses a días.
- Aplicación en el mundo real de modelos matemáticos y métodos estadísticos con MATLAB.
Este ebook también incluye ejemplos de MATLAB y recursos de gestión de riesgos financieros.
