“我们认为MATLAB是数学建模和数值计算的最佳选择。MATLAB为我们提供了无与伦比的灵活性，将我们的算法作为Excel的外接程序或。net框架中的组件嵌入到自动化金融系统中。”
Paolo Raviola, Banca Carige
卡里吉集团是意大利最大的银行之一，拥有1100多家分行和200万客户。除了母公司Banca Carige外，该集团还包括其他5家银行、2家保险公司和一家资产管理公司。在Banca Carige内部，金融管理团队负责评估和风险分析，包括为银行自身及其客户的投资组合中的工具和衍生品定价。
由于重新关注金融服务行业的透明度，该团队使用MATLAB内部开发的MatFin库取代了定价工具的专有解决方案®．
Banca Carige项目经理Paolo Raviola说:“转向MATLAB使我们能够自由地开发和改进我们自己的算法，并将其结果与行业基准进行比较。”“从MATLAB代码中，我们编译了一个。net组件，并将其与我们的企业结构化产品平台集成在一起，使我们能够实现流程自动化，减少手动步骤。”s manbetx 845
之前，Banca Carige使用的是微软的第三方插件®Excel®为衍生品、债券和其他复杂工具定价。这个插件需要团队手动执行许多步骤，非常耗时，
容易出错的过程。此外，它是不灵活的，不能修改。Raviola说:“没有任何第三方供应商能够提供满足每家银行具体需求的解决方案。”“如果我们要求更改或添加新功能，我们无法知道何时、甚至是否会执行，也不知道成本是多少。”
该团队希望利用内部专业知识开发自己的定价库。一旦他们测试了库，团队需要将它们与Misys Kondor结构化定价(KSP)系统集成，该系统在整个银行中使用。Banca Carige的高级金融分析师Simone Ligato说:“很自然的解决方案是用我们自己开发的定价模型扩展Misys的KSP，但要实现这种集成，我们需要一种创建。net组件的方法。”
Banca Carige使用MATLAB为一系列金融工具构建和部署定价模型，包括利率互换、利率期权、股票和指数篮子以及通胀挂钩期权。
使用MATLAB、Financial Toolbox™和Financial Instruments Toolbox™，团队通过应用各种方法和金融模型(包括Black-Scholes、Monte Carlo和Cox-Ross-Rubinstein)开发了MatFin库。
使用财务工具箱进行数据转换和现金流分析。这些库包括使用Financial Instruments Toolbox功能为一组零曲线的现金流定价的算法。该团队还根据彭博社开发了MATLAB算法，用于自引导利率曲线®折扣因素规范。
为了验证他们的定价模型，该团队将他们的图书馆得出的结果与彭博社和几个金融交易对手的市场价格进行了比较。
使用MATLAB Compiler™，他们将MATLAB算法打包为Microsoft Excel插件，以帮助验证他们的新库和原型。
最后，他们使用MATLAB Compiler SDK™将他们的算法作为。net组件部署，并与Misys的KSP集成。
Banca Carige正在生产MATLAB定价库，该团队目前正在为其他衍生产品开发额外的库。s manbetx 845
采用透明、灵活的定价模式．”,因为我们已经开发出自己的定价模型在MATLAB中,我们知道结果是如何产生的,我们可以在任何时候进行改进,“码头朱塞佩•Giribone说博士“我们之前的系统是一个黑盒,要求编程专业知识使用还不允许我们修改。”
s manbetx 845产品实时定价，而不是按周定价．Raviola说:“通过将MATLAB模型作为。net组件与我们的企业系统集成，我们已经自动化了几个以前需要手动步骤的过程。”“因此，我们现在可以每天为产品定价，而不是一周一次，而且我们可以更及时s manbetx 845地向整个银行的几位分析师和经理提供结果。”
简化与现有系统的集成．Raviola说:“通过MATLAB，我们可以开发高级算法，并从这些算法中创建Excel插件和。net组件，以及Java™类和c++代码。”“这种独特的能力使我们很容易将复杂的金融计算纳入我们现有的银行系统。”
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