• 金融工學

    金融工學の主要な課題は、金融商品の価格が含むリスクのコントロールです。 そのために様々なモデル化が提案され、マイニング?シミュレーション?最適化などの數理科學的な手法によって分析されています。 具體的な応用に即してご紹介しましょう。

    モデルのキャリブレーション

    イールドカーブ推定など、金融商品のプライシングに欠かせないのはモデルの合わせこみ (キャリブレーション) です。 相関を持った亂數発生のために必要な相関行列をコレスキー分解可能な形に修正することも必要です。Excel や R 組み込みのツールで行われている方々も多いと思いますが、 キャリブレーションという課題は「最適化」の一つの応用分野です。 弊社の パッケージソフトウエア Numerical Optimizer をご検討ください。 精度の保証のある高品質な解を、高速に得ることができます。Numerical Optimizer の派生商品である

    は統計解析ソフトウエア S-PLUS や R の環境の中で制約付きの高精度なアルゴリズムを実裝したものです。

    信用リスクのコントロール

    倒産判別、社債のプライシングなど、信用リスクの定量化は金融工學の大きなテーマです。 しかし、説明変數の選択も自由度が高く、標準的な分布を仮定することができないため、舊來の統計分析では道具として不十分な局面があります。 株式會社NTTデータ數理システムでは、最新の技法に基づく、高精度な判別モデルの作成実績がございます。

    ご自身で様々なモデルを試行錯誤される場合には、データマイニングによるアプローチも、是非一度お試しください。 弊社のパッケージソフトウェア Visual Mining Studio には、幅広い手法が搭載されております。

    ポートフォリオ最適化

    ファクターモデルによるポートフォリオ最適化は良く知られており、専用のパッケージも存在しますが、 下方リスクへの対応や最小分散ポートフォリオ、多期間モデルを考慮したアセットアロケーション、ロバストポートフォリオ、といったテーマには、 個別的なソリューションが必要になります。

    弊社の パッケージソフトウエア Numerical Optimizer は、ポートフォリオ最適化の実績では定評があります。
    特に Numerical Optimizer の派生商品

    は金融工學に主にフォーカスされているものです。これらのパッケージには多くのポートフォリオ最適化の例題とデータがビルトインされ、すぐに結果を得ることができます。 最新の最適化技術を用いることによってポートフォリオ最適化がどこまで可能なのか、ぜひ実際にお確かめください。 NUOPT 金融工學セミナー では、金融工學と數理計畫法の接點について具體的に紹介しています。

    金融データハンドリング

    本格的なクオンツ分析をはじめるには、マイニングや最適化など、コアになるツールのみでは不足で、周辺のデータの整備やセットアップが必要です。

    弊社製品 RNUOPT はモデリング言語と數理最適化アルゴリズムがセットになった R のパッケージです。 RNUOPT を使えば R によるデータハンドリングの良さを活かした最適化計算が可能です。

    シミュレーション

    ポートフォリオの頑健性を検証する場合には、亂數を発生させて分布を作成する作業が欠かせません。 (株)日本格付研究所 と共同開発した monaco (モナコ) は Excel 上に作成された數式を高速に評価して分布を作成する作業を自動化します。

    JiZzJiZZ国产免费A片