Für Finanzinstitute ist Risikomodellierung üblich, um die Risiken zu identifizieren, zu bewerten, zu kontrollieren und zu überwachen. Mathematische Risikomodelle und statistische Methoden, die in MATLAB angewendet werden (z. B. lineare Regression, Monte-Carlo-Simulation und Copulas), werden von Risikoexperten verwendet, um die Auswirkungen von Risiken zu quantifizieren, die Kapitallokation zu optimieren, Zulassungsanträge zu beschleunigen und risikobasierte Serviceangebote zu ermöglichen.
Lesen Sie diesen Leitfaden zur Modellierung des finanziellen Risikos mit MATLAB und greifen Sie auf praktische Beispiele, Dokumentationen und Anwenderberichte zu. Lernen Sie mehr über:
- Arten des finanziellen Risikomodells in MATLAB, einschließlich Kreditrisiko, Marktrisiko, operationelles Risiko, Systemrisiko, Liquiditätsrisiko, Risikokonzentration und Value-at-Risk.
- Wie Sie Tausende von Produktangeboten durch automatisierte, risikointegrierte Services verbessern können.
- Wie Risikomodelle in MATLAB umgesetzt werden können, um neuen Vorschriften zu entsprechen und neue Arten von Risikofaktoren zu adressieren, die den Prozess von Monaten auf Tage reduzieren.
- Praxisbezogene Anwendung mathematischer Modellierung und statistischer Methoden mit MATLAB.
