金融工学に関する分析事例をご紹介します。
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様々なソリューションが提供されています。一方で、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、といったテーマは汎用化しにくく、個別のモデル作成が必要になるケースが多いです。
当社の数理最適化パッケージ Nuorium Optimizer はポートフォリオ最適化に実績と定評があります。柔軟なモデリングが可能で上記のような課題にも対応可能です。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ていますので、これらをベースに手軽に金融ポートフォリオの最適化を始めていただけます。
適用例
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。 相関を持った乱数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。キャリブレーションという課題は「数理最適化」の一つの応用分野で、当社の 数理最適化パッケージ Nuorium Optimizer を活用することで、 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。 Nuorium Optimizer に同梱されているモデリング言語 RSIMPLE を用いれば R言語上で数理最適化が可能です。
適用例
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学の大きなテーマです。データが十分にあれば、機械学習モデルで高精度な信用リスク推定を行うことも難しくなくなってきました。一方で、金融分野においては説明可能性が重要視される傾向があり、大量の特徴量を投入したブラックボックスなモデルでは業務上活用できないというケースも存在します。お客様のご要望を確認し、要件によっては特徴量の取捨選択やデータ変換などの調整を行い、説明可能性と精度を両立するモデルの作成を目指します。