단 몇 줄의 MATLAB 코드로 계산 금융 모델을 프로토타이핑하고 검증하며, 병렬 처리를 통해 이런 모델을 가속화하고 프로덕션 환경에 직접 적용할 수 있습니다.
선도적인 금융 기관에서는 MATLAB을 사용해 금리를 결정하고, 스트레스 테스트를 수행하며, 수십억 달러 규모의 포트폴리오를 관리하고, 1초도 채 걸리지 않는 시간 내에 복잡한 금융 상품을 거래하고 있습니다.
- MATLAB은 빠릅니다. R보다 최대 120배, Excel/VBA보다 최대 100배, Python보다 최대 64배 더 빠른 속도로 리스크 및 포트폴리오 분석 프로토타입을 실행할 수 있습니다.
- MATLAB은 모델 검토 및 규제 승인에 필요한 문서를 자동으로 생성할 수 있습니다.
- 분석가는 사전 구축된 앱과 툴을 사용해 중간 결과를 시각화하고 모델을 디버그할 수 있습니다.
- IT 그룹은 Excel, Tableau, Java, C++ 및 Python과 같은 데스크탑 및 웹 애플리케이션에 지적 재산 보호 모델을 직접 배포할 수 있습니다.
- MATLAB에는 Bloomberg, Refinitiv, FRED 등의 무료 및 유료 출처로부터 과거 및 실시간 시장 데이터를 가져오는 인터페이스가 있습니다.
- MATLAB은 기존 및 대체 데이터 출처에서 온 빅데이터와 스트리밍 데이터를 처리합니다.
“MATLAB을 통해 우리는 투자 전문가로서의 핵심 역량에 집중하고, 팀 전반에 즉시 부가 가치를 창출한 정량적 리스크 관리 및 포트폴리오 최적화 대시보드를 배포할 수 있었습니다.”
투자 관리
- 장중 리스크 보고, 가치평가 및 거래 실행 기능을 갖춘 포트폴리오 관리자를 위한 대시보드를 구축하고 발전시킬 수 있습니다.
- 평균-분산, CVaR(조건부 최대예상손실액), 사용자 지정 목적 함수 및 블랙-리터만 방법에 대해 사전 구축된 툴을 사용해 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.
- 리스크 조정 알파, 추적 오차, 최대 낙폭 및 샤프 비율을 사용해 투자 성과를 측정할 수 있습니다.
리스크 관리
- PD(부도율), LGD(부도시 손실률), EAD(부도시 익스포저) 모델을 개발하고 검증할 수 있습니다. ECL(기대신용손실)을 계산하여 IFRS9 및 CECL 규제 준수를 지원할 수 있습니다. 통계 검정을 사용해 모델 성능을 평가하고 규제 리포트를 생성할 수 있습니다.
- 광범위한 리스크 요인에 대한 확장 분석 및 지원을 통해 VaR(최대예상손실액) 및 ES(예상 손실)를 분석하고 백테스트할 수 있습니다. 시나리오 분석 및 스트레스 테스트를 수행하여 불리한 조건에서의 포트폴리오 민감도와 회복탄력성을 평가할 수 있습니다.
- 검증 툴 및 자동화된 리포팅을 통해 모델 리스크 관리를 간소화할 수 있습니다. 병렬 연산 기능으로 대규모 리스크 시뮬레이션을 가속화할 수 있습니다.
- CCAR, DFAST, Basel III 및 Solvency II를 위한 리스크 관리 시스템 또는 스트레스 테스트 인프라를 구축할 수 있습니다.
금융 예측 및 모델링
- 포인트 앤 클릭 방식의 앱을 사용해 시계열 데이터를 계량경제 모델(예: ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) 또는 머신러닝 알고리즘에 피팅할 수 있습니다.
- DSGE 모델과 연동해 주요 경제 변수를 예측할 수 있습니다.
- Nelson-Siegel 또는 Svensson 모델로 추정한 파라미터를 기반으로 하는 금리 모델링 및 예측에 대한 함수를 사용할 수 있습니다.
파생상품 가격결정
- MATLAB에서 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 Visual Basic, R, Python보다 훨씬 빠른 속도로 이색 옵션의 가격 및 그릭 변수를 계산할 수 있습니다.
- 다양한 가격결정 방식(예: 닫힌 형식의 방정식, 이항 트리, 삼항 트리, 확률 변동성 모델) 중에서 선택하여 옵션 가격을 결정할 수 있습니다. 이런 옵션에는 유럽 옵션, 미주 옵션, 아시아 옵션, 배리어 옵션, 캡, 플로어, 스왑 및 다중 기초 자산 파생상품 등이 포함됩니다.
- 계산 집약적 애플리케이션을 병렬로 실행하고 GPU에 배포할 수 있습니다.
- Numerix와 연동할 수 있습니다.
보험 및 보험계리학
- 대규모 데이터셋을 분석하고, 사용자 지정 계리 모델을 생성하며, 병렬화를 사용해 손쉽게 시뮬레이션을 가속화할 수 있습니다.
- MATLAB을 Solvency II용 플랫폼으로 사용해 사용자 지정 리스크 모델을 구축할 수 있습니다.
- 변액연금, 최저금액보증 옵션, 정기보험, 양로보험 등 다양한 보험 상품의 가격을 결정할 수 있습니다.
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