Quantitatives Finanz- und Risikomanagement

 

Modellierung des Risikomanagement-Lebenszyklus

Verwalten und Überwachen von Modellen über Benutzer und Lebenszyklusstadien

Modell-Risikomanagement

MATLAB für das Modell-Risikomanagement bietet einheitliche und integrierte Werkzeuge, die an jedem Berührungspunkt des Modelllebenszyklus mit Ihren Daten, Systemen und Produkten von Drittanbietern interagieren. Mit MATLAB können sowohl unerfahrene Benutzer als auch erfahrene Programmierer arbeiten:

  • Erfassung wiederholbarer Workflows durch Codegenerierung und Dokumentverknüpfung
  • Automatisierte Tests und Validierung für kontinuierliche Überwachung
  • Skalieren Sie Algorithmen, Modelle und Anwendungen sowohl horizontal als auch vertikal
  • Konzentrieren Sie sich auf Themen über den gesamten Lebenszyklus mit vollständiger Berichterstattung über Modellabstammung und Nutzung

Verwendung von MATLAB während des gesamten Modell-Risikozyklus

Die MATLAB Modell-Risikomanagement-Plattform besteht aus sechs vollständig anpassbaren Komponenten, die die Verwaltung von Daten und Modellen über den gesamten Lebenszyklus hinweg unterstützen. Jede Komponente unterstützt die Integration in bestehende Tools und Infrastrukturen, vom Desktop bis zur Cloud. Alle Lebenszyklusphasen werden durch ein zentralisiertes Modellinventar synchronisiert, das die gesamte Modellabstammung und -nutzung verfolgt.

Modellierung des Risikomanagement-Lebenszyklus

Modellinventar und Repository (MIR)

Verwalten von Modellen und Modellierungsprojekten

  • Bereitstellen eines zentralisierten Zugangs zu Modellen
  • Verwalten von Modellvalidierungsprojekten
  • Inspizieren Sie Modelle, Zwischenergebnisse und Prüfpfad

Phase 1: Modell-Entwicklungsumgebung (MEU)

Definieren und entwickeln

  • Erforschen, Entwickeln, Testen und Dokumentieren von Modellen und Methoden
  • Verbesserung der Transparenz und Reproduzierbarkeit der Modellentwicklung
  • Automatische Generierung von Modelldokumentation und Berichten

Phase 2: Modellprüfungsumgebung (MPU)

Prüfen und genehmigen

  • Führen Sie unabhängige Modellüberprüfungen für den vollständigen Satz von Modellartefakten durch
  • Interaktive Durchführung von Sensitivitätsanalysen an Modellparametern
  • Kommentieren und kennzeichnen Sie alle Aspekte für eine Antwort und Lösung

Phase 3: Modell-Test- und Validierungsumgebung (MTVU)

Durchführen von Qualitätssicherung und Validierung

  • Bereitstellung der Umgebung für genehmigte Modelle, die vor der Produktion getestet und validiert werden
  • Automatische Durchführung von Unit-Tests und Erstellung von Testberichten
  • Vergleich von Tests eines Vorproduktionsmodells mit dem aktuell eingesetzten Produktionsmodell
Modell-Test- und Validierungsumgebung

Phase 4: Modell-Ausführungsumgebung (MAU)

Modelle implementieren und bereitstellen

  • Hosten von Produktionsmodellen und Skalierung auf Endbenutzer in einer sicheren, kontrollierten Umgebung
  • Bereitstellung von Modellen in einer Produktionsumgebung ohne Übersetzung
  • Integration in bestehende Technik-Infrastrukturen möglich
Modell-Ausführungsumgebung

Phase 5: Dashboard zur Modellüberwachung (DMÜ)

Überwachen, berichten und bewerten

  • Zusammenfassen der Modellausführungsergebnisse mithilfe eines konfigurierbaren Web-Dashboards
  • Untersuchen Sie Datensegmente und konfigurieren Sie Alarme und Schwellenwerte für die automatische Überwachung