技术文章和新闻稿
由Mathworks员工
了解如何使用MATLAB以敏捷，可重复性和强大的模型治理模拟所有可量化的风险和服务多种合规制度。
模拟使用多因素Copula模型的相关对手默认值。
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使用Bining Explorer应用程序创建信用记分卡。
计算单独的信贷价值（估值）调整（CVA）持有利率组合的银行与若干交易对手互换。
在完全一般的多资产类别投资组合中计算，压力测试和管理流动性风险，资金风险和市场风险。
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处理异构数据，构建和识别潜在欺诈的指标，并培训机器学习模型，以识别欺诈候选人。
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用图表理论和马尔可夫链Monte-Carlo描述，可视化和模型风险传染。
符合CCAR和EBA压力测试：下载宏观经济数据，在预测模型上生成震动场景，并报告结果。
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发布2017年
风险管理应用程序和代码示例
MATLAB和宏观经济压力测试（5:20）
Munich Re Trading创建一个风险分析平台与MATLAB：项目概述（4:11）
慕尼黑再次交易创建一个风险分析平台与Matlab：示范（3:31）
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