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Nykredit开发风险管理和投资组合分析应用程序,以最大限度地降低操作风险

挑战

通过向财务分析师提供直接访问风险管理和投资组合分析信息,使他们能够快速做出基于事实的决策

解决方案

使用MATLAB和MATLAB编译器开发和部署易于使用的图形财务分析应用程序

结果

  • 生产力提高了三倍
  • 降低操作风险
  • 分析时间从几天缩短到几个小时

“在MATLAB中,数据处理、编程、调试和绘图要容易得多,因为所有东西都在一个环境中。对于性能计算gui, MATLAB提供了一个真正的错误检查应用程序,可以为客户端报告制作很酷的自定义图表。这将电子表格中几个小时的任务变成了两分钟的简单任务。”

Peter Ahlgren, Nykredit资产管理公司
计算和可视化风险统计的工具。该图显示投资组合预期跟踪误差按行业细分。

非常强调平衡风险管理Nykredit资产管理部门的万博1manbetx分析支持部门为他们的基金经理和分析师提供定量分析支持,包括资产配置、公司债券分析、业绩指标和风险衡量。

为了使Nykredit分析师能够做出更快、更明智的决策,分析支持单元使用MathWorks工具来构建、部署并帮助管理他们的前台办公室的风险和投资组合分析应用程序。万博1manbetx

Nykredit分析师彼得•阿尔格伦(Peter Ahlgren)表示:“使用MATLAB,可以很容易地从数据库中导入数据,对其进行处理,并针对各种场景进行按需分析。”“我们可以在几个小时内开发出一个简单的原型。如果我们想要保留它,我们可以把一个用户界面放在一起,并使用MATLAB编译器来构建一个产品应用程序,投资组合经理可以在没有任何正式培训或底层算法知识的情况下使用。”

挑战

像许多金融服务机构一样,Nykredit在许多数据分析任务中使用电子表格。然而,对于稳定性是关键的应用程序,电子表格被证明很难使用。Ahlgren指出:“对一些人来说,在电子表格中做一个微小的改变(比如插入一个新的列),然后突然得到错误的结果,这太容易了。”“操作风险对于生产环境中的电子表格来说,成本非常高。”

在用c++开发了一些较低级别的统计算法之后,小组考虑用c++开发一个完整的解决方案。“如果你有大量的时间,你可以用c++做任何事情,但我们很快发现我们没有这样的时间,”Ahlgren说。“你可能花了两三个月的时间来整合图书馆,但仍然没有你需要的所有东西。”

分析支持单元需要工具来快速开万博1manbetx发算法,访问数据库中的信息,可视化结果,并将可操作的独立应用程序部署到Nykredit投资组合经理。

解决方案

Nykredit分析师使用MATLAB®、数据库工具箱™和MATLAB编译器™构建易于使用的风险管理和投资组合分析应用程序,用于整个公司的生产。

该团队使用Database Toolbox从Nykredit的Oracle数据库中导入公司债券数据、利率信息和其他财务数据。

他们在MATLAB中开发并测试了计算相关风险指标的算法,包括预期不足和风险价值。该团队确定了符合数据的分布,然后使用关联函数进行模拟,以解释不同市场部门之间的相关性。

对于一些函数,分析支持单元调整了从MATLAB Central下载万博1manbetx的代码样本。该团队还通过直接从MATLAB调用例程来重用遗留的c++代码。MATLAB的开放架构和开发环境,特别是编辑器、调试器和代码分析器等功能,使Ahlgren能够快速构建可靠的定量应用程序。

对于演示和报告,团队使用MATLAB绘图功能以多种格式可视化结果,从而易于识别对整体风险贡献最大的市场或行业。

一旦他们对算法进行了全面测试和微调,团队就在MATLAB GUI设计环境中开发了一个用户界面,并使用MATLAB编译器生成独立的应用程序,他们将其部署给Nykredit分析师和投资组合经理。

该团队还与当地一所大学的学生实习生合作,创建了一个基于MATLAB的应用程序,用于为Nykredit客户生成带有图表的月度报告。

分析支持单元也使用MATL万博1manbetxAB进行快速分析任务。在一个例子中,他们分析了期权调整后的息差,评估并可视化了它们对利率和期权波动性的依赖程度。

风险管理和投资组合分析应用程序现在在整个Nykredit资产管理组织中使用。

结果

  • 生产力提高了三倍.“用MATLAB开发比用c++开发快3到5倍,”Ahlgren说。“换句话说,如果我们用c++开发,我们将需要两到三倍的工作人员,因为需要额外的工作来从数据库导入数据,生成图形以可视化结果,并检查库中的错误。”

  • 降低操作风险.“使用MATLAB和MATLAB编译器,我可以快速创建一个万无一失的独立生产应用程序,”Ahlgren说。“与使用电子表格不同,我可以完全控制数据和算法,因此操作风险几乎为零。”

  • 分析时间从几天缩短到几个小时.“当我为一篇科学论文评估期权调整价差时,我用MATLAB完成了分析,从想法到答案只用了大约半天的时间,”Ahlgren说。“用c++的话,至少需要一个星期。”

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