奥地利联合信贷银行快速开发和部署一个一致的、企业范围的市场数据引擎
挑战
解决方案
结果
- 开发时间减少了50%
- 风险管理改进
- 操作、审核和维护成本降低
“许多金融机构都在努力适应他们的模型的波动和有限的信贷可用性,在今天的市场。使用MathWorks产品,我们2022世界杯八强谁会赢？可以开发和部署模型以应对新的市场条件在几天或几周,而不是几个月。”
彼得·w·Schweighofer奥地利联合信贷银行
有效地管理风险在动荡的全球市场,金融机构必须迅速调整其内部金融模型。做出这些调整是不可能没有一个一致的市场,在所有资产类别和静态数据存储库的流程,计算派生和合成市场数据。
奥地利联合信贷银行AG MathWorks使用工具来开发其市场数据计算引擎,计算进展及时和source派生市场所需的数据市场风险和性能管理。MATLAB®基于引擎集成在银行的统一市场数据(UMD格式)数据仓库和通过银行现有的J2EE Web体系结构。
“知识的当时的市场条件下,模型,和算法驻留在业务部门,”解释了彼得·w·Schweighofer奥地利联合信贷银行资深市场风险经理。“与MathWorks工具,风险经理可以开发算法和金融模型,和IT部门可以快速部署应用程序。因为我们可以实现我们的模型的变化,让他们迅速投入生产,我们能迅速应对新市场数据和条件。”
挑战
业务单位在银行存储不同版本的相同的市场数据和计算使用不同系统导出数据。这种方法增加了维护开销,和不一致的数据和处理算法高操作风险。“我们需要企业级数据管理,确保一致的结果和声音合并财务报表集团,“Schweighofer说。
银行还需要构造一个清洁和计算派生数据处理引擎。他们想给访问,数据组关心市场,操作,和交易对手风险管理;资产负债管理;市场一致性检查;和资本充足率。最后,给整个欧洲子公司访问奥地利联合信贷银行想要开发一个J2EE框架,市场数据引擎访问。
解决方案
奥地利联合信贷银行使用MATLAB和MATLAB编译器SDK™开发UMD格式和将其集成到银行的网络基础设施。他们选择这些工具,因为他们想要建立一个专有的系统,熟悉风险和交易产品的升值功能,并使用MathWorks软件其他地方的银行。2022世界杯八强谁会赢？
关键的第一步是清洁蜱虫的实时数据为20000多1亿条记录的金融工具收到每天从各种市场数据供应商。使用MATLAB,业务团队开发算法,识别异常和缺失的数据,可以自动纠正他们通过插值或使用最后一次正确的数据。
他们还开发了算法计算动态和source派生市场数据包括企业和财政信用差价曲线波动表面,通胀互换,零息收益曲线。
与优化工具箱™,团队校准他们的模型之间通过最小化误差函数模型预测的结果和实际结果中观察到的市场。
该团队使用金融工具的工具箱™计算债券收益率和金融工具箱™执行远期利率和短期利率的未来带计算。
结果,val和验证历史市场数据和现有算法在银行已经在使用。
一旦业务团队验证算法,IT团队使用MATLAB编译器创建基于MATLAB的Java SDK®类的MATLAB程序。然后这些类部署到应用程序服务器,为企业部署和集成系统进行了测试。
UMD格式目前访问数以百计的财务经理和交易员在整个市场整合,银行风险分析、报告和交易。
结果
开发时间减少了50%。“与MATLAB,我们可以专注于业务逻辑,而不是实现细节,“Schweighofer说。“我们可以在Java环境中部署一个算法,没有任何额外的编码。这种方法使我们能够减少我们的开发时间减半,如果不是更多。”
风险管理改进。“UMD格式现在后端为所有交易与风险管理有关的活动操作在奥地利联合信贷银行,“Schweighofer说。“这是一个可伸缩的数据引擎,我们可以迅速适应市场环境的波动。“集成系统加强了企业范围内的数据一致性和可靠性,当地和国际法规的要求。
操作、审核和维护成本降低。“通过消除冗余系统,提高数据质量和可追溯性,改善审计合规,进一步降低成本,“Schweighofer说。“每天时间手动数据管理任务从几个小时减少到少于30分钟,使我们的员工能够关注更具战略性活动。”
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