“许多金融机构正在努力使他们的模型适应波动性和当今市场中信贷的可用性有限。使用MathWorks产品，我们下载188bet金宝搏可以在几天或几周内而不是几个月内开发和部署模型。“
彼得W.Schweighofer，Unicredit Bank奥地利
为了有效地管理挥发性全球市场风险，金融机构必须迅速调整其内部金融模式。在没有一致的市场和静态数据存储库中，不可能在所有资产类别和用于计算导出和合成市场数据的流程过程中，不可能进行这些调整。
Unicredit Bank奥地利AG使用Mathworks工具来开发其市场数据计算引擎，该引擎计算近期和日期派生的市场数据市场风险和绩效管理。matlab.®基于银行的统一市场数据（UMD）数据仓库中，基于引擎集成在银行现有的J2EE Web架构中。
“知识普遍的市场状况，模型和算法驻留在商业部门”，“Unicredit Bank奥地利Usicredit Bank奥地利的高级市场风险经理彼得W. Schweighofer解释说。“通过MathWorks工具，风险管理人员可以开发算法和金融模式，而IT部门可以快速部署应用程序。因为我们可以在模型中实施变化并快速让它们进入生产，我们可以迅速回应新的市场数据和条件。“
银行内的业务部门使用不同系统存储了相同的市场数据的不同版本和计算的派生数据。这种方法增加了维护开销，数据和处理算法的不一致贡献至高电平操作风险。“我们需要企业范围的数据管理，以确保集团的一致结果和专门的合并财务报表，”Schweighofer说。
该银行还需要构建用于清洁和计算派生数据的处理引擎。他们希望能够访问与市场，运营和交易对抗风险管理有关的群体的数据;资产负债管理;市场符合性检查;和资本充足。最后，为了向欧洲提供子公司，Unicredit Bank奥地利希望开发一个访问市场数据引擎的J2EE框架。
Unicredit Bank奥地利使用Matlab和Matlab Compiler SDK™开发UMD并将其集成到银行的Web基础架构中。他们选择了这些工具，因为他们想要构建专有系统，熟悉交易产品的风险简介和估值函数，以及银行其他地方的Mathworks软件。下载188bet金宝搏
一个关键的第一步是清理实时刻度数据 - 高达1亿条记录，用于每天从各种市场数据供应商收到的超过20,000个金融工具。使用MATLAB，业务团队开发了识别异常和缺失数据的算法，可以通过插值或使用最后一个已知的好数据来自动纠正它们。
它们还开发了用于计算现行和日期衍生市场数据的算法，包括公司和资金信用卡曲线，波动表面，通货膨胀互换和零优惠率曲线。
使用优化工具箱™，该团队通过最大限度地减少模型预测的结果与市场中观察到的实际结果之间的错误功能来校准其模型。
该团队使用金融仪器工具箱™计算债券收益率和金融工具箱™，以执行前瞻性率和短期利率未来的条带计算。
结果被击退并验证了历史市场数据和本行已经在银行使用的现有算法。
一旦业务团队验证了算法，IT团队使用MATLAB编译器SDK创建基于MATLAB的Java®来自MATLAB程序的类。然后，它们将这些类部署到应用程序服务器，并且对企业部署测试了集成系统。
UMD目前在整个银行综合性，风险分析，报告和交易中获得数百名金融经理和交易者的访问。
开发时间减少了50％。“与Matlab，我们可以专注于业务逻辑而不是实施细节，”Schweighofer说。“我们可以在同一天在Java环境中部署算法，而无需任何额外的编码。这种方法使我们能够将我们的开发时间削减为一半，如果不是更多的话。“
风险管理改善。“UMD现在是所有与奥地利银行银行奥地利的风险管理业务有关的所有交易活动的后端，”Schweighofer说。“这是一个可扩展的数据引擎，我们可以在市场条件下迅速适应波动性。”集成系统强化了企业范围的数据一致性和可靠性，是本地和国际法规的要求。
运营，审计和维护成本降低。“通过消除冗余系统并提高数据质量和可追溯性，我们提高了审计合规性，这进一步降低了成本，”Schweighofer说。“每天在手动数据管理任务中花费的时间从几小时减少到不到30分钟，使我们的员工能够专注于更具战略性的活动。”
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