Risk Management Toolbox

 

Risk Management Toolbox

Modelización y simulación del riesgo financiero

Más información:

Modelización y regulación del riesgo financiero

Cree modelos de riesgo financiero para satisfacer los requisitos normativos de Basel III, Solvency II, CECL e IFRS 9.

Modelización de pérdidas de crédito lifetime esperadas

Estime las pérdidas de crédito lifetime esperadas de acuerdo con las normativas de riesgo financiero, tales como CECL e IFRS 9.

Probabilidad de impago lifetime para una prueba de resistencia.

Cálculo del capital regulatorio

Calcule los requerimientos de capital y el valor en riesgo con el modelo asintótico de factor de riesgo único (ASRF).

Capital regulatorio por clase de activo.

Modelización del riesgo de crédito

Modele y analice la exposición al riesgo de las carteras de crédito.

Desarrollo de modelos de puntuación crediticia

Identifique las variables de conjuntos de datos con el mayor poder predictivo utilizando herramientas para la selección de predictores. Después de identificar las variables importantes, utilice la app Binning Explorer para desarrollar modelos de puntuación crediticia de forma automática con algoritmos de discretización o de forma interactiva con ajuste de límites, y fusión y división de bins. También puede ajustar un modelo logístico, obtener puntaje y calificación crediticia, y calcular la probabilidad de impago. Una vez desarrollado, despliegue una versión simplificada del modelo utilizando un modelo de puntuación crediticia compacto.

App Binning Explorer para crear modelos de puntuación crediticia.

Simulación del riesgo de crédito

Realice simulaciones con cópulas basadas en la probabilidad de impago o en la transición de la calificación crediticia para analizar el riesgo de las carteras de crédito. Para mejorar el rendimiento de la simulación, puede realizar cálculo paralelo con Parallel Computing Toolbox.

Pérdidas de cartera basadas en simulaciones con cópulas.

Estimación de parámetros de riesgo financiero

Estime la probabilidad de impago (PD) con diversos métodos, como modelos estructurales, modelos reducidos, transición de calificación crediticia histórica y otros métodos estadísticos. Utilice los modelos de probabilidad de impago (PD) lifetime para estimar las reservas de pérdidas basadas en un análisis lifetime condicionado a los escenarios macroeconómicos. También puede utilizar Risk Management Toolbox para calcular índices de concentración de riesgos.

Curva de Lorenz para representar la distribución de la exposición al riesgo.

Modelos de backtesting para evaluar el riesgo de mercado

Evalúe la precisión de los modelos de valor en riesgo (VaR) y de shortfall esperado.

Backtesting de valor en riesgo

Entre los modelos de backtesting de VaR de Risk Management Toolbox se incluyen pruebas de semáforo, binomiales, de Kupiec, de Christoffersen y de Haas.

Resultados de diversos modelos de backtesting de VaR.

Backtesting de shortfall esperado

Entre los modelos de backtesting de shortfall esperado (ES) se incluyen pruebas de Acerbi y Szekely condicionales, incondicionales, de cuantiles y con un sesgo mínimo, así como pruebas de Du y Escanciano condicionales e incondicionales.

Gráfica histórica de VaR y ES.

Riesgo de seguros

Calcule el riesgo de pérdida por indemnizaciones pendientes de pago y mortalidad.

Estimación de indemnizaciones

Utilice técnicas de estimación tales como el triángulo de desarrollo, Chain Ladder, indemnizaciones de pago esperadas y Bornhuetter-Fergurson para estimar las indemnizaciones pendientes de pago.

Desarrollo de los siniestros comunicados

Computational Finance Suite

MATLAB Computational Finance Suite es un conjunto de 12 productos esenciales para desarrollar aplicaciones cuantitativas de gestión de riesgos financieros, gestión de inversiones, econometría, cotización y valoración, seguros y trading algorítmico.