利用MATLAB简化模型风险管理和治理

模型风险是指当用于评估金融工具、度量风险或做出商业决策的金融模型被误用或不准确时,潜在的损失。从历史上看,模型风险在重大财务损失中扮演着重要的角色;例如伦敦鲸(London whale)、长期资本管理公司(LTCM)以及2008-2009年的次贷危机。

通常,成百上千的模型被用于金融机构来管理他们的业务。为了减少模型风险,风险团队需要执行各种任务,包括:

  • 模型文档
  • 模型验证与监控
  • 场景分析和压力测试
  • 使用机器学习进行基准测试和挑战模型
  • 模型风险报告

受欢迎的工具包括MATLAB®,统计和机器学习工具箱™,风险管理工具箱™,MATLAB报告生成器™,MATLAB生产服务器™

参见:银行压力测试,金融模型验证,《巴塞尔协议III》(Basel III),偿付能力II,IFRS 9,CECL