只需用几行 MATLAB 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。
顶尖机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
- MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达 100 倍，比 Python 快达 64 倍。
- MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。
- 分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
- IT 团队可以将受知识产权受保护的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序，例如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python。
- MATLAB 含有从免费和付费来源（包括彭博社、路孚特和 FRED）导入历史和实时市场数据的接口界面。
- MATLAB 能够处理来自传统和替代数据源的大数据及流数据。
“MATLAB 让我们作为投资专家能够将注意力集中在我们的核心能力上，部署量化风险管理和投资组合优化的控制板。从第一天起，该控制板就为我们团队创造了价值。”
投资管理
- 为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
- 使用预置的工具，通过均值-方差、自定义目标、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 方法执行投资组合优化。
- 运用风险调整后的 alpha 值、跟踪误差、最大跌幅和夏普比率 (Sharpe ratio) 来衡量投资业绩。
风险管理
- 开发并验证违约概率 (PD)、违约损失率 (LGD) 和违约风险敞口 (EAD) 模型。计算预期信用损失 (ECL) 以支持 IFRS9 和 CECL 合规性。使用统计检验评估模型性能并生成监管报告。
- 使用扩展的分析功能和对各种风险因素的支持，分析和回测在险价值 (VaR) 与期望损失 (ES)。执行情景分析和压力测试，以评估投资组合在不利条件下的敏感度和韧性。
- 使用验证工具和自动化报告简化模型风险管理。通过并行计算能力加速大规模风险模拟。
- 针对 CCAR、DFAST、巴塞尔 III 和 Solvency II 构建风险管理系统或压力测试基础架构。
金融预测与建模
- 使用点击式 App，借助计量经济模型（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法拟合时序数据。
- 对接 DSGE 模型以预测关键经济变量。
- 使用相关函数，并基于从 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型中估算出的参数，来进行利率的建模与预测。
衍生品定价
- 使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
- 选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产衍生品。
- 并行运行计算密集型应用或者将它们部署到 GPU。
- 对接 Numerix。
保险与精算学
- 分析大型数据集，创建自定义精算模型，并使用并行化轻松加快仿真速度。
- 以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
- 对各种保险产品（如变额年金、最低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。
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