金融工学

金融工学の主要な課題は、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・最適化などの数理科学的な手法によって分析されています。具体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。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装したものです。

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学の大きなテーマです。しかし、説明変数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、旧来の統計分析では道具として不十分な局面があります。株式会社NTTデータ数理システムでは、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。

金融データモデリング

詳細なファイナンスデータの特徴を把握するには、基本情報の把握から 統計解析を用いたモデルを構築し、流れを理解・予測することが必要です。 S-PLUS のアドオン製品であるS+Finmetricsは、金融データのモデリング、可視化、GARCHモデルをはじめとした数多くの解析機能を持ち、信頼性が高く頑健な解析手法を提供します。

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、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

は金融工学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金融工学セミナーでは、金融工学と数理計画法の接点について具体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FIOPT はそのような煩雑さを解消することを意図して開発されたオールインワンパッケージです。Numerical Optimizer の最適化やR言語による独自のスクリプトを組み合わせて独自の処理フローを作成することができ、カスタマイズも容易です。初期導入をサポートする受託作業も付属しております。

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、乱数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上に作成された数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。