风险专业人士必须减少模型开发时间，并制定和实施透明，一致，且可扩展的应用程序。

学习如何使用MATLAB®为了开发和扩展风险模型，根据新的需求进行测试，并使用以下方法运行广泛的假设场景:

  • 用于信贷、市场、交易对手和其他风险应用程序的现成代码示例
  • 金宝app支持应用程序示例，包括视频教程和技术文章
  • 实例的选择提交MATLAB社区

市场风险
CVar投资组合优化工作流
一个完全整合的流动性和市场风险模型
31:49
用MATLAB测量和监控市场风险

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操作风险
用copula模拟相关随机变量
多维阿基米德联系密度
37:42
操作风险建模

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信用风险
预测公司违约率
KMV信用风险模型 - 违约概率
54:36
用MATLAB预测企业违约率

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流动性风险
投资组合优化
一个完全整合的流动性和市场风险模型
57:28
用MATLAB在投资组合构建和交易之间架起桥梁

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系统风险
利用图论和马尔可夫链探讨风险传染
IRIS宏观经济建模和预测工具箱
利用图论和马尔可夫链探讨风险传染

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交易对手风险
交易对手信用风险和CVA
蒙特卡罗模拟和衍生品定价
29:02
校准和MATLAB利率模型的模拟

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经济资本
预测公司违约率:压力测试
高斯因子模型下CDO贷款组合损失的累积分布函数
巴塞尔协议II合规与风险管理分析:计算经济资本

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欺诈、行为和合规
本福德定律迷你工具箱
基于MATLAB的自动数据分析系统欺诈检测

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压力测试
完全灵活的视图和压力测试
5:20
MATLAB与宏观经济压力测试

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风险平价/智能β
因素对需求
5:28
MATLAB组合构建:智能测试版

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商品风险
天然气储量估价
多商品现货和正向曲线模拟器的蒙特卡罗实例
54:44
基于MATLAB的天然气储量评估

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