CAMRADATA建模依赖定量风险评估
挑战
解决方案
结果
- 开发时间减少了90%
- 风险以小时计算，而不是以周计算
- 利用多样化的技能
“在财务分析领域，一切都在快速变化，使用任何其他软件工具都不可能跟上变化。使用MATLAB，我们几乎每周都在开发一个新的解决方案。我尝试过其他工具，我坚信MATLAB是得到答案的最快方法。”
马丁·多利，CAMRADATA
对投资者来说，分散化的投资组合可以降低风险。为了有效地分散投资，投资经理必须了解投资组合中资产之间关系的强度。多年来，分析人士一直依赖相关分析来量化这种关系。然而，作为一种线性度量，相关性并没有捕捉到现实金融市场中常见的非线性关系。
CAMRADATA的研究人员通过使用MathWorks工具构建计量经济模型来解决这一问题。因子分析帮助CAMRADATA了解哪些经济变量会影响资产回报，而关联函数则帮助他们建模因子关系，尤其是在严重的市场低迷时期。
CAMRADATA量化研究主管马丁•多利(Martyn Dorey)表示:“我们用MATLAB开发的量化工具使防御性金融工程成为可能。”“有了MATLAB，我们可以使用关联函数、非线性数学和资产之间的复杂联系来真正探索市场崩溃时会发生什么。”
挑战
由Dorey领导的CAMRADATA研究小组为资产管理集团、投资咨询客户和更广泛的投资行业开发量化研究。
CAMRADATA的研究人员希望计算出在极端市场低迷时期投资组合所暴露的资产和负债之间的风险，以便构建更好的防御机制。他们需要计算工具，使他们能够识别资产和金融时间序列中普遍存在的风险。这种方法被称为潜在因素分析(latent factor analysis)，它要求研究人员超越资产与经济变量之间简单的线性关系。
“对定制化、数字化、定量解决方案的需求正呈指数级增长，”多利指出。万博 尤文图斯为了跟上这一需求，研究人员寻求一个开发平台，使他们能够快速开发模型，并在很短的时间内应用于新问题。
解决方案
CAMRADATA基于MATLAB进行标准化®以及用于开发应用程序的配套工具箱，这些应用程序使用copula来建模复杂的依赖关系。以MATLAB中的t-copula为起点，CAMRADATA开发了更先进的模型，其中包含条件copula和非对称copula。
在整个项目中，他们依靠MATLAB进行矩阵和矢量计算。“MATLAB编程语言非常适合风险语言，”多利说。“你把数学写在一张纸上，作为矢量矩阵计算的方式，等同于一行MATLAB代码。”
利用统计和机器学习工具箱™，研究人员开发了一个因子分析模型，向金融分析师展示了资产类别是如何通过通货膨胀或石油价格等共同因素联系在一起的。
一旦他们在基本相关参数中添加了不对称和尾依赖，团队就使用Symbolic Math Toolbox™来解决最大似然问题，并根据现有数据校准他们的模型。
CAMRADATA研究人员使用MATLAB、财务工具箱™和优化工具箱™来链接和优化行为金融学和更高时刻的风险预算模型。
使用全局优化工具箱和金融工具箱开发防御性投资组合设计，结合资产和负债的期权收益概况。这些结构化的解决方案检查使用看跌期万博 尤文图斯权和看涨期权将资产映射到负债的价值。
对于每个模型，CAMRADATA使用MATLAB构建了一个界面，使分析师能够可视化结果，并使用嵌入式微软与模型交互®Excel®电子表格。
使用Datafeed Toolbox™，该团队从彭博等金融数据提供商收集时间序列数据，并能够链接到汤森路透Datastream。
CAMRADATA的研究人员还使用MathWorks工具开发了一个通用的关联函数，这使他们能够对任何看似棘手的多维关系进行建模。通用连接线有广泛的应用，从3D动画到机器认知。
结果
开发时间减少了90%．“我们在MATLAB中构建所有的copula和模型，因为这是我们交付模型的最快方式，”Dorey说。“使用MATLAB，我们可以在一个上午建立一个模型。用Visual Basic编写相同的代码需要两周时间®．”
风险以小时计算，而不是以周计算．多利指出:“根据标的股票计算投资组合几年前的风险可能需要一周时间。”“通过使用MATLAB构建一个模型来处理风险，我们将风险分析的周期缩短到不到一个小时。对于一些投资组合，从股票持有的电子表格转向自动化的PowerPoint®演示需要一分钟。”
利用多样化的技能．Dorey解释道:“对于复杂的非线性问题，我们需要具备广泛技能的人员，他们不一定有MATLAB背景，因此帮助文件和技术援助是关键。”“我们最近请来了一位植物生物学家，他研究了天气和植物疾病之间的联系。通过MATLAB，她将这一经验应用于金融市场尾部依赖性的新想法。”
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