模型风险

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、衡量风险或做出业务决策的金融模型被误用或不准确时可能出现的损失。从历史上看，模型风险在重大金融损失中扮演了重要角色;例如伦敦鲸、长期资本管理公司(LTCM)以及2008-2009年的次贷危机。

通常，金融机构使用数百到数千个模型来管理他们的业务。为了降低模型风险，风险团队需要执行各种任务，包括:

  • 模型文档
  • 模型验证和监控
  • 场景分析和压力测试
  • 用机器学习对模型进行基准测试和挑战
  • 建模风险报告

常用工具包括MATLAB®，统计和机器学习工具箱™，风险管理工具箱，MATLAB报表生成器,MATLAB生产服务器．

参见:银行压力测试，财务模型验证，《巴塞尔协议III》(Basel III)，偿付能力II，IFRS 9，CECL，SR 11-7

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