Risk Management Toolbox

 

Risk Management Toolbox

Risikomodelle entwickeln und Risikosimulationen durchführen

Modellierung des Verbraucherkreditrisikos

Erstellen und analysieren Sie Credit-Scorecards, führen Sie Prädiktoren-Screening und Stresstests durch, betrachten Sie Fairness-Metriken und modellieren Sie Ausfallwahrscheinlichkeiten (PD).

Modellierung des Unternehmenskreditrisikos

Analysieren Sie die Ausfallwahrscheinlichkeiten von Unternehmen, simulieren Sie Wertänderungen des Kreditportfolios aufgrund von Rating-Veränderungen und Ausfällen, identifizieren Sie Konzentrationsrisiken und berechnen Sie die regulatorischen Anforderungen zur Kapitalausstattung.

Backtesting-Modelle für das Marktrisiko

Bewerten Sie die Genauigkeit von Modellen für Value-at-Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES).

Laufzeitmodelle für die Ausfallwahrscheinlichkeit (PD)

Schätzen Sie die Ausfallwahrscheinlichkeit anhand der Laufzeitanalyse mit makroökonomischen Szenarien mithilfe von MATLAB. Die PD-Modelle umfassen Logistic, Probit und Cox.

LGD-Modelle (Loss Given Default)

Schätzen Sie Verlustrücklagen mithilfe von Regressions- und Tobit-Modellen.

EAD-Modelle (Exposure at Default - Ausfallkredithöhe)

Prognostizieren Sie das Schadenrisiko für einen Kreditgeber bei Zahlungsausfall eines Kreditnehmers mithilfe von Regressions- und Tobit-Modellen.

Modellierung des Versicherungsrisikos

Berechnen Sie das Verlustrisiko durch Sterblichkeit und unbezahlte Schäden. Schätzen Sie die endgültigen Forderungen mithilfe der Chain-Ladder-Bootstrap-Methode.

„Einige Statistiktools können mit Kreditbewertungsmodellen auf Basis multivariater Statistiken oder logistischer Regression umgehen, eignen sich jedoch nicht für die für Basel II erforderlichen erweiterten ökonomischen Kapitalmodelle. Mit seiner Rechenleistung, Matrix-Infrastruktur und der Möglichkeit, Monte-Carlo-Simulationen durchzuführen, verschafft MATLAB uns einen Wettbewerbsvorteil bei der Durchführung komplexer Risikoanalysen.“

Dr. Marco Folpmers, Capgemini

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