由于极端事件，使用参数模型的操作风险建模可能导致99.9%的风险价值作为经济资本的反直觉估计。为了解决这个问题，采用变量变换技术引入了一个灵活的半非参数(SNP)模型，以丰富可用于建模极端事件的分布族。结果表明，SNP模型与参数核具有相同的最大吸引域(MDA)， SNP模型符合极值理论和超阈值峰值法，但形状和尺度参数不同。通过使用由具有不同体尾阈值的混合分布生成的模拟数据集，Fréchet和Gumbel mda中的SNP模型通过增加模型参数的数量来拟合数据集，从而获得99.9%的相似分位数估计。当应用于一家大型国际银行的实际操作风险损失数据集时，SNP模型产生的经济资本估计值是单个最大损失事件的2至2.5倍，并且在情景分析中对损失历史变化表现出合理的稳定性。

Nuveen Real Assets正在开创一个投资组合优化框架，以帮助投资者最大化风险调整后的回报以及碳收益，例如到2050年实现净零排放。该框架采用了标准的均值-方差投资组合优化模型，除了传统的风险和回报输入外，还包括了第三维度——碳排放。该工具能够为所需的任何可能的排放水平选择投资组合结构，例如净零排放甚至净负排放。解决方案是一组“碳效率边界”，每个边界代表一个最优投资组合，在给定的风险和净碳排放水平下实现收益最大化。了解这些潜在的权衡和基于自然的气候解决方案的投资组合收益，以及在统一框架中量化风险回报和碳，有助于为实现净零的资产配置和投资组合设计提供信息。金宝搏官方网站

在本次演讲中，我们将了解系统投资如何将人类和计算机智能结合起来，为财富管理带来新面貌。

讨论使用数据科学的市场分析，极端市场事件之前的风险分析，以及在前沿优化方法下的投资组合构建。从技术和科学为导向的专业人士的角度探索现实生活中的交易和投资组合管理。您还将看到如何在MATLAB中生成和集成集成投资过程的模块集^®，展示了不同工具箱的端到端功能，用于为财富顾问和自由裁量机构投资组合经理提供完整的解决方案。

在向低碳经济转型的过程中，政治、技术、社会和经济格局可能发生变化，气候变化会带来金融风险。国际社会当前面临的最重大挑战之一是，必须满足日益增长的能源和粮食需求，同时大幅度减少温室气体排放，实现可持续发展。为了实现这一目标，决策者需要做出兼顾两者的战略选择物理风险(火灾、洪水、干旱和海平面上升等极端事件造成的损失)和过渡的风险(在向低碳未来转型的过程中，政治、技术、社会和经济格局的财务变化)。能源经济模型可用于支持决策者通过整合系统、部门和规模来量化这些风险。金宝app了解应对气候相关金融风险的框架，其中情景分析在气候风险管理中发挥关键作用。

Euler Hermes (EH)是安联集团领先的B2B信用风险业务，帮助客户保护自己免受坏账的影响。

EH的战略目标是将所有信用评估模型校准数据、模型设计和模型监控流程集中在一个公共建模平台上，帮助满足所有信用评估模型对账和透明度的监管要求。EH专有的GRADE模型是一种违约概率(PD)模型，用于承保过程和风险资本配置。

2020年，EH启动了一个转换项目，将所有信用风险模型从传统基础设施迁移到MATLAB^®在AWS上运行^®．EH使用MATLAB模型风险管理解决方案的组件来开发和维护全套信用风险模型，这些模型基于模糊逻辑方法和基于树的算法。

在本演示中，了解EH如何使用MATLAB和AWS构建新的模型设计架构，这将允许在构建和测试未来模型的过程中进行许多改进。

• 未来的模式管理
• 模型风险管理人员和模型验证器的工具箱
• 极端损失事件的操作风险资本建模
• 用MATLAB迁移到下一代GRADE模型
• 自动化和谱系的秘密:MathWorks模型目录

• 量化金融中的ModelOps小组讨论
• 基础设施项目基于构件分析的建模
• 可伸缩的数据科学管道与QuSandbox和MATLAB在线服务器
• 在汇丰银行采用mlop
• 在Docker容器中运行MATLAB

• 构建负责任的AI管道
• 人机智能在资产配置中的结合
• 基于变压器模型的金融自然语言处理
• 利用能源-经济模型进行气候相关金融影响分析
• 模拟过渡和物理气候风险对抵押贷款组合的影响

• 在学术界和工业界发展金融思维
• 机构投资的量化资产管理和机器学习
• 评估投资者在实现气候减缓途径方面的作用
• 宏观金融与大数据处理高级专题
• 互换波动动态与香港系统性风险的传导