“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
为了有效地管理动荡的全球市场中的风险，金融机构必须迅速调整其内部金融模式。如果没有跨所有资产类别的一致的市场和静态数据存储库，以及计算衍生和合成市场数据的精简流程，就不可能做出这些调整。
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性能管理。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。“
银行内部的业务单位存储了相同市场数据的不同版本，并使用不同的系统计算派生数据。这种方法增加了维护开销，而且数据和处理算法的不一致导致了高开销操作风险．“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。
银行还需要构建一个处理引擎来清理和计算派生数据。他们希望将这些数据提供给与市场、运营和交易对手风险管理相关的团体;资产负债管理;市场一致性检查;和资本充足率。最后，为了给欧洲各地的子公司提供访问权限，奥地利联合信贷银行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
关键的第一步是清理每天从各种市场数据供应商收到的2万多种金融工具的1亿多条记录。使用MATLAB，业务团队开发了识别异常和缺失数据的算法，并可以通过插值或使用最后已知的良好数据自动纠正它们。
他们还开发了计算动态和收盘衍生市场数据的算法，包括企业和国债信用利差曲线、波动面、通胀掉期和零息收益率曲线。
使用最优化工具箱™，团队通过最小化模型预测结果与市场中观察到的实际结果之间的误差函数来校准他们的模型。
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。
这些结果通过历史市场数据和银行已经使用的现有算法进行了回测和验证。
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现在是奥地利联合信贷银行所有与风险管理相关的交易活动的后端，”schweighfer说。“这是一个可扩展的数据引擎，我们可以迅速适应市场环境的波动。”集成的系统加强了企业范围内的数据一致性和可靠性，这符合当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，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，”schweighfer说。“每天花在手工数据管理任务上的时间从几个小时减少到不到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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