技术文章和通讯
由MathWorks人员
学习如何使用MATLAB对所有可量化的风险建模，并以敏捷性、可重现性和健壮的模型治理为多个遵从性机制提供服务。
使用多因素关联模型模拟相关的交易对手违约。
视图的例子
使用Bining Explorer应用程序创建一个信用记分卡。
计算持有多个对手利率掉期组合的银行的单边信用价值(估值)调整(CVA)。
计算、压力测试和管理完全通用的多资产类别投资组合中的流动性风险、融资风险和市场风险。
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处理异构数据，构建和识别潜在欺诈指标，并训练机器学习模型来识别欺诈候选者。
读文章
利用图论和马尔可夫链蒙特卡罗，描述、可视化和建模风险传染。
遵守CCAR和EBA压力测试:下载宏观经济数据，在预测模型上生成冲击场景，并报告结果。
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2017年出版的
风险管理应用和代码示例
MATLAB与宏观经济压力测试(5分钟)
慕尼黑再保险交易用MATLAB创建一个风险分析平台:项目概述(4)
慕尼黑再保险交易用MATLAB创建风险分析平台:演示(3:31)
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