中央銀行のエコノミストや研究者は、MATLAB を使用して、重要な政策決定を支える金融および経済モデルのプロトタイピング、妥当性確認、展開、および共有を行っています。MATLAB を使用すると、以下を行うことができます。
- 事前構築済みのアプリやツールを使用した、データの前処理や可視化
- 一変量計量経済モデルと多変量計量経済モデルを使用した、複雑なマクロ経済シナリオの当てはめ、シミュレーション、予測
- 確率的方策を使用した、GDP、失業、インフレをはじめ、政治的混乱、パンデミック、気候変動などの外生的ショックによる経済的影響などの主要な金融パラメーターのモデル化
- ストレステストとプルデンシャル要件をモデル化して管理し、機械学習を使用して秩序ある市場を維持
- クラウド上でデータを安全にスケーリング、計算、保存し、組織のエンタープライズ・テクノロジー・インフラストラクチャと統合
- テクニカルサポート、オンサイトまたは対面でのトレーニング、専門家によるコンサルタント サービス
"MATLAB には、他のツールや言語と簡単に統合できる、高速で柔軟性および信頼性の高いプラットフォームが用意されています。データ処理に MATLAB を使用し、モデルの実装や推定、予測の生成、シナリオの構築などを行います。MATLAB™ は中央銀行や経済機関に広く採用されているため、他の研究者の研究を活用したり、当社の研究内容を簡単に共有したりすることができます。"
金融政策
- 複雑なマクロ経済シナリオをモデル化して金融分析を行い、重要な金融政策を支援。
- データの前処理、可視化、時系列データの当てはめに、ポイントアンドクリックのエコノメトリック アプリを使用。ARIMA/GARCH ファミリーおよびベイズモデルと頻度論的ベクトル自己回帰モデルで、一変量計量経済モデルと多変量計量経済モデルを操作。結果を共有して、繰り返し使用するための MATLAB コードを生成。
- 動学的確率的一般均衡 (DSGE) モデリングを使用して、経済変数間における交互作用の時間ベースのマクロ経済一般均衡分析を実施。
Kiwi Inflation Targeting Technology (KITT) が作成した扇形チャートのサンプル。
関連情報
- ニュージーランド準備銀行におけるマクロ経済モデリングとインフレ率の予測
- MATLAB を使用した新興市場の金融危機の予測
- サードパーティの DSGE モデリングツール: ベイズ推定、分析と回帰 (BEAR)、Dynare、および IRIS マクロ経済モデリング ツールボックス
- モデルベースの金融政策の分析と予測
コード例とドキュメンテーション
常微分方程式である Ramsey-Cass-Koopmans システムの位相図。
金融安定性と経済モデリング
- GDP、失業、インフレ、金利曲線、ボラティリティ、デフォルトイベント、経済成長などの主要な金融パラメーターをモデル化。
- マルコフ スイッチング モデルを用いて、構造変化と観測されていない潜在状態を持つ、多変量時系列データを解析。離散時間マルコフ連鎖および時不変または時変状態空間モデルを作成してシミュレーション。
- 政治的混乱、パンデミック、気候変動の物理的リスクや遷移リスクなどの外因的なショックによるセクターおよび地域経済への影響をモデル化。
- MATLAB Report Generator を使用したり、MATLAB Web App Server で直接 Web アプリを展開したりすることで、政策立案者向けに高度にカスタマイズされたレポートを自動化。
プルデンシャル規制、金融監督、市場監視
- MATLAB を使用して、監督下にある企業のダイナミクスとリスク管理の手続きをモデル化し、ストレステストとプルデンシャル要件を管理。
- 疑わしい活動に関する市場データ、ニュース、オルタナティブ データを分析することにより、流動性、秩序、公平性のある市場を維持。
- 組み込み関数を使用して、ベンチマーク割引率イールドカーブを設計、計算、および公開。
- グラフとネットワークのアルゴリズムを使用して、統合された複雑な金融債務をモデル化し、可視化。
経済研究
- 何百もの組み込みの MATLAB 関数およびツールボックスを使用した新しいアイデアの模索と、MATLAB Central コミュニティによる何千もの関数を利用した広範な研究コミュニティとの共同作業。
- ポイント アンド クリック アプリを使用してモデルの学習や比較を行い、機械学習やディープラーニング、自然言語処理の最新の機能を活用。
- MATLAB のライブエディターを使用して、探索的プログラミングを高速化。MATLAB Online および MATLAB Drive を通して作業を共有。
- MATLAB から直接コードを呼び出すことにより、C、Java、Python などのさまざまなプログラミング言語で同僚の作業を活用。
- ライブスクリプトを HTML、PDF、LaTeX、または Microsoft® Word で公開し、結果を共有。
- 説明文、方程式、コード、および結果をまとめた魅力的な講義を作成。
- MATLAB Parallel Server を使用して複雑なモデリング問題をスケーリングし、GPU での計算を高速化するための CUDA コードを生成。
データアクセス
- Bloomberg、Refinitiv™、FactSet、FRED® などの最先端の市場データプロバイダーからの市場データ、経済データ、オルタナティブ データを取得。
- SDMX のようなコネクタを使用した統計機関の広く利用されているデータセットへのアクセス、Web からのデータの直接取得、REST API を公開するサービスの利用。
- Database Explorer アプリを使用して、データベースとデータハブをグラフィカルに操作。
- AWS® S3 や Azure® Blob などのビッグ データ ストレージにアクセスし、Spark™、Hadoop®、DataBricks などの MapReduce ソリューションを使用。MATLAB Production Server で一元管理されたマイクロサービス アーキテクチャで解析ソリューションを展開、MATLAB Web App Server で Web アプリケーションを展開するほか、MATLAB Parallel Server で計算をスケーリング。
HDFS 内のデータや Spark で MATLAB を使用します。
エンタープライズ テクノロジー インフラストラクチャ
- クラウドまたはデータセンターに MATLAB ソリューションを展開することにより、ロバストで安全性と応答性の高いサービスを提供。
- クラウドやデータセンターに MATLAB を展開し、対話的な使用と実稼働での使用の両方で、IT 部門の総所有コストと管理オーバーヘッドを最小限に抑えながら、スケーラブルで安全かつ柔軟な方法で "データの場所に計算を" 移動。
- Docker などのコンテナ化技術を使用した柔軟な計算リソースのプロビジョニングおよび管理、クラウド プラットフォーム向けの参照アーキテクチャ、GPU 高速化などの専用ハードウェアの活用。
- MATLAB モデルを Tableau、SpotFire、Power BI、Qlik などのエンタープライズ ダッシュボード ビジネス情報システムと統合。
- 完全な技術サポートの利用、オンラインまたは対面でのトレーニングの受講、専門家のコンサルタントによる支援。
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