중앙 은행의 경제학자와 연구원들은 MATLAB을 사용하여 중요한 정책 결정을 지원하는 금융 및 경제 모델을 프로토타이핑하고, 검증, 배포 및 공유할 수 있습니다. MATLAB을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- 사전 준비된 앱 및 툴을 사용하여 데이터 전처리 및 시각화
- 일변량 및 다변량 계량경제 모델을 사용하여 복잡한 거시 경제 시나리오 피팅, 시뮬레이션 및 예측
- 추계학적 기법을 사용하여 GDP, 실업, 인플레이션 및 정치적 혼란, 팬데믹, 기후 변화 등 외생 충격의 경제적 영향과 같은 주요 금융 파라미터 모델링
- 스트레스 테스트와 건전성 요건을 모델링 및 관리하고, 머신러닝을 사용하여 질서 있는 시장 유지
- 클라우드로 안전하게 데이터를 확장, 계산 및 보관하고 조직의 엔터프라이즈 기술 인프라와 통합
- 기술 지원, 현장 또는 대면 훈련 및 전문 컨설턴트 서비스 받기
"빠르고 유연하며 안정적인 MATLAB의 플랫폼을 사용하면 다른 툴 및 언어와의 통합이 간편해집니다. 저희는 MATLAB을 데이터 처리, 모델의 구현과 추정, 예측 자료 생성, 시나리오 구성에 이용합니다. 여러 중앙은행과 경제 기관이 MATLAB™을 광범위하게 채택하였으므로, 다른 기관의 작업을 활용하고 연구 결과를 간편히 공유할 수 있습니다."
통화 정책
- 통화 분석을 수행하고 중요한 통화 정책 결정에 영향을 주는 복잡한 거시 경제 시나리오를 모델링할 수 있습니다.
- 데이터 전처리, 시각화 및 시계열 데이터 피팅에 포인트 앤드 클릭 방식의 계량경제 앱을 사용할 수 있습니다. ARIMA/GARCH 모델군의 일변량 및 다변량 계량경제 모델과 베이즈 및 빈도주의 벡터 자기회귀 모델을 사용하여 작업할 수 있습니다. 결과를 공유하고, 반복 사용할 수 있도록 MATLAB 코드를 생성할 수 있습니다.
- 동태 확률 일반 균형(DSGE) 모델링을 사용하여 경제 변수 간 상호 작용에 대한 시간 기반 거시 경제 일반 균형 분석을 실행할 수 있습니다.
Kiwi Inflation Targeting Technology(KITT)에서 제작한 팬 차트 샘플
자세히 알아보기
- 뉴질랜드 중앙 은행의 거시 경제 모델링 및 인플레이션율 예측
- 신흥 시장의 금융 위기를 예측하는 데 사용된 MATLAB
- 타사 DSGE 모델링 툴: Bayesian Estimation, Analysis and Regression(BEAR), Dynare 및 IRIS Macroeconomic Modeling Toolbox
- 모델 기반 통화 정책 분석 및 예측
Ramsey-Cass-Koopmans 연립상미분방정식의 위상 모방
금융 안정성 및 경제 모델링
- GDP, 실업, 인플레이션, 금리 곡선, 변동성, 부도 사건, 경제 성장 등의 주요 금융 파라미터를 모델링할 수 있습니다.
- 마르코프 전환 모델을 사용하여 구조 변화 및 미관측 잠복 상태를 갖는 다변량 시계열 데이터를 분석할 수 있습니다. 이산시간 마르코프 연쇄 및 시불변 또는 시변 상태공간 모델을 만들고 시뮬레이션할 수 있습니다.
- 정치적 혼란, 팬데믹, 기후 변화에 따른 물리적 및 전환 위험 등의 외생 충격에 의한 섹터 및 지역의 경제적 영향을 모델링할 수 있습니다.
- MATLAB Report Generator를 사용하거나 MATLAB Web App Server에서 웹 앱을 바로 배포하여 정책 입안자들을 위해 고도로 맞춤화된 보고서를 자동 생성할 수 있습니다.
건전성 규제, 금융 감독 및 시장 감시
- MATLAB을 사용하여 피감 기업의 동역학 및 위험 관리 절차를 모델링함으로써 스트레스 테스트 및 건전성 요건을 관리할 수 있습니다.
- 시장 데이터, 뉴스 및 의심 거래에 대한 대체 데이터를 분석하여 유동적, 안정적이고 공정한 시장을 유지할 수 있습니다.
- 내장 함수를 사용하여 벤치마크 할인율의 수익률 곡선을 설계, 계산 및 퍼블리시할 수 있습니다.
- 그래프 및 네트워크 알고리즘을 이용하여 복잡한 통합 재정적 부채를 모델링하고 시각화할 수 있습니다.
경제 연구
- 수백 개의 내장 MATLAB 함수 및 툴박스를 사용하여 새로운 아이디어를 탐색하고, 수천 개의 MATLAB Central 커뮤니티에 있는 함수를 사용하여 더 광범위한 연구 커뮤니티와 협업할 수 있습니다.
- 훈련 및 모델 비교를 위해 포인트 앤드 클릭 앱을 사용하여 머신러닝 및 딥러닝과 자연어 처리 분야의 최근 성과를 활용할 수 있습니다.
- MATLAB의 라이브 편집기를 이용하여 탐색적 프로그래밍을 가속화할 수 있습니다. MATLAB Online 및 MATLAB Drive를 통해 작업을 공유할 수 있습니다.
- MATLAB에서 코드를 바로 불러와서 C, Java 또는 Python 등 다른 프로그래밍 언어로 작성된 동료들의 작업을 활용할 수 있습니다.
- 라이브 스크립트를 HTML, PDF, LaTeX 또는 Microsoft® Word로 퍼블리시하여 결과를 공유할 수 있습니다.
- 설명 텍스트, 수학 방정식, 코드 및 결과를 결합하여 흥미로운 강의를 제작할 수 있습니다.
- MATLAB Parallel Server를 이용하여 복잡한 모델링 문제를 확장하고 CUDA 코드를 생성하여 GPU 계산 속도를 높일 수 있습니다.
데이터 액세스
- Bloomberg, Refinitiv™, FactSet, FRED® 등 시장 데이터를 제공하는 선두 업체의 시장, 경제 및 대체 데이터를 가져올 수 있습니다.
- SDMX와 같은 커넥터를 사용하여 널리 쓰이는 통계작성 기관의 데이터셋에 액세스하고, 웹에서 데이터를 직접 가져오며 REST API에 노출된 모든 서비스에 액세스할 수 있습니다.
- Database Explorer 앱을 사용하여 데이터베이스 및 데이터 허브에 대해 그래픽 방식으로 작업을 할 수 있습니다.
- AWS® S3 및 Azure® Blob 등의 빅데이터 스토리지에 액세스하고, Spark™, Hadoop® 및 DataBricks와 같은 MapReduce 솔루션을 사용할 수 있습니다. MATLAB Production Server을 통해 중앙 통제 방식으로 관리되는 마이크로서비스 아키텍처에 분석 솔루션을 배포하고, MATLAB Web App Server를 통해 웹 애플리케이션을 배포하고, MATLAB Parallel Server를 통해 연산을 확장할 수 있습니다.
HDFS 및 Spark의 데이터와 함께 MATLAB 사용하기
엔터프라이즈 기술 인프라
- 클라우드 또는 데이터센터에 MATLAB 솔루션을 배포하여 강건하고 안전한 반응형 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 인터랙티브 및 프로덕션 용도 모두에 대해 클라우드 또는 데이터 센터에 MATLAB을 배포하여 확장 가능하고 안전하며 유연한 방식으로 데이터에 연산을 가져오면서, 총소유 비용 및 IT 부서의 관리 비용을 최소화할 수 있습니다.
- Docker 등의 컨테이너화 기술을 사용하여 유연한 연산 리소스를 제공하고 관리하며, 클라우드 플랫폼을 위한 참조 아키텍처, GPU 가속화와 같은 전문 하드웨어 이용이 가능합니다.
- MATLAB 모델을 Tableau, SpotFire, Power BI 및 Qlik와 같은 엔터프라이즈 대시보드 비즈니스 인포메이션 시스템과 통합할 수 있습니다.
- 완전한 기술 지원, 온라인 또는 대면 훈련, 전문 컨설턴트 서비스 연결을 제공합니다.
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