Finanzas cuantitativas y gestión de riesgos

 

Ciclo de gestión del riesgo de modelos financieros

Administre y supervise modelos entre usuarios y etapas del ciclo de gestión

Gestión del riesgo de modelos financieros

Las soluciones de gestión del riesgo de modelos financieros de MathWorks permiten a las instituciones financieras reducir costes a la vez que mejoran la documentación, transparencia y conformidad de los modelos. Con estas soluciones aplicadas a todo el ciclo de un modelo, los usuarios pueden:

  • Capturar flujos de trabajo repetitivos a través de generación de código, documentación automatizada y vinculación de documentos
  • Automatizar las pruebas y la validación para permitir una supervisión continua, utilizando indicadores de riesgo clave (KRI) personalizados
  • Escalar algoritmos, modelos y apps tanto horizontal como verticalmente
  • Interoperar con infraestructura, herramientas y lenguajes existentes, tales como Python/R/SAS
  • Centrarse en los problemas a lo largo del ciclo de gestión, con el control de versiones completo del modelo y la generación de informes de uso

Ciclo de gestión del riesgo de modelos financieros independiente del lenguaje de programación

Las soluciones de gestión del riesgo de modelos financieros de MathWorks constan de seis componentes totalmente personalizados que permiten la administración de datos, modelos y documentos a lo largo del ciclo de gestión. Todos los componentes admiten la integración con herramientas e infraestructuras existentes, desde el escritorio hasta la nube. Todas las etapas del ciclo de gestión se sincronizan a través de un inventario de modelos centralizado que realiza un seguimiento de todas las versiones y el uso del modelo.

Ciclo de gestión del riesgo de modelos financieros

Inventario y repositorio de modelos (MIR)

Gestión de modelos y proyectos de modelado

  • Conceda acceso centralizado a modelos y mejore la reutilización de modelos
  • Gestione flujos de trabajo y proyectos de validación de modelos
  • Inspeccione los modelos, los resultados intermedios y el registro de auditoría

Fase 1: Entorno de desarrollo de modelos (MDE)

Definición y desarrollo

  • Explore, desarrolle, realice backtesting y documente modelos y metodologías
  • Aumente la transparencia y la capacidad de reproducción del desarrollo de modelos
  • Genere la documentación y los informes de modelos automáticamente

Fase 2: Entorno de revisión de modelos (MRE)

Revisión y aprobación

  • Realice revisiones de modelos independientes en el conjunto completo de artefactos del modelo
  • Realice análisis de sensibilidad interactivos de los parámetros del modelo
  • Comente y marque elementos que requieran respuesta o resolución

Fase 3: Entorno de pruebas y validación de modelos (MTVE)

Tareas de validación y garantía de calidad

  • Proporcione el entorno para que los modelos aprobados se sometan a validación y pruebas antes de pasar a producción
  • Ejecute automáticamente pruebas unitarias y genere informes de pruebas para modelos de MATLAB y de código abierto
  • Compare las pruebas de un modelo de preproducción con el modelo de producción ya desplegado
Entorno de pruebas y validación de modelos

Fase 4: Entorno de ejecución de modelos (MEE)

Implementación y despliegue de modelos

  • Aloje modelos de producción y escale a usuarios finales en un entorno controlado seguro
  • Despliegue modelos en un entorno de producción sin necesidad de reestructurarlos o recodificarlos
  • Realice la integración con infraestructuras tecnológicas existentes e incorpore las prácticas recomendadas de ModelOps

Fase 5: Panel de supervisión de modelos (MMD)

Supervisión, generación de informes y evaluación

  • Obtenga resultados de ejecución de modelos con un panel web configurable
  • Explore segmentos de datos y configure alertas y umbrales para supervisión automatizada
  • Analice el uso, comportamiento y estado de modelos para determinar qué modelos se pueden desechar