诺贝尔基金会采用 MATLAB 评估资产组合风险敞口 并满足长期的获奖者奖励目标
时间：2014-01-22 10:36:34
[导读]MathWorks日前宣布，诺贝尔基金会已采用MATLAB为其资产负债管理策略提供后盾来管理其5亿美元（33亿瑞典克朗）的资产组合，并满足其为将来的诺贝尔奖得主提供现金奖励的长期目标。通过使用MATLAB，诺贝尔基金会可以为
MathWorks日前宣布，诺贝尔基金会已采用MATLAB为其资产负债管理策略提供后盾来管理其5亿美元（33亿瑞典克朗）的资产组合，并满足其为将来的诺贝尔奖得主提供现金奖励的长期目标。
通过使用MATLAB，诺贝尔基金会可以为其基金构建并实现风险方案和资产回报仿真引擎，预期形成一个30年期的展望，并可能随着模型架构的完善而延长到100年。诺贝尔基金会希望能够清楚地了解其长期现金流状况和风险敏感度，从而基于这些来制定以清偿能力为导向的应对措施，以在发生类似2008年银行业崩溃一类的意外小概率事件时能从容面对。
诺贝尔基金会首席投资官Gustav Karner说：“诺贝尔基金会想要了解它的资产长期来看会有怎样的表现，从而可以明确清楚成本的同时为各种奖项提供资金后盾。我们的成本相对来说是固定的，但是我们之前对我们的资产组合，即股票资产、财产、对冲基金投资和固定收入等，从长期来看会如何发展不是很确定。因此我们将借助MATLAB来了解我们的资产组合所面临的风险，并构建一个弹性化的仿真引擎来获得中长期的资产表现预期。”
诺贝尔基金会使用MATLAB构建的模型将使用蒙特卡洛 (Monte Carlo) 仿真方法对预估的资产回报率、主要相关性和标准差进行分析、建模和预期，并将重点放在2.5%的最差和最佳情况下的表现方案上。对于资产组合总额，基金会的中期基金目标是3.5%的回报率（已减去通货膨胀率），但基准和预期的回报表现会因资产类别和时间阶段而异。MathWorks金融服务产品线经理Steve Wilcockson说：“诺贝尔基金会能够选择MATLAB来了解其长期财务规划目标，我们感到非常高兴。加快工程和科学的发展进程是我们MathWorks的使命。诺贝尔基金会通过诺贝尔奖为这些领域的杰出贡献者颁发最高表彰，是对这项使命的直接支持。我们为能够为这家世界知名的机构服务感到万分荣幸。”
通过使用MATLAB，诺贝尔基金会可以为其基金构建并实现风险方案和资产回报仿真引擎，预期形成一个30年期的展望，并可能随着模型架构的完善而延长到100年。诺贝尔基金会希望能够清楚地了解其长期现金流状况和风险敏感度，从而基于这些来制定以清偿能力为导向的应对措施，以在发生类似2008年银行业崩溃一类的意外小概率事件时能从容面对。
诺贝尔基金会首席投资官Gustav Karner说：“诺贝尔基金会想要了解它的资产长期来看会有怎样的表现，从而可以明确清楚成本的同时为各种奖项提供资金后盾。我们的成本相对来说是固定的，但是我们之前对我们的资产组合，即股票资产、财产、对冲基金投资和固定收入等，从长期来看会如何发展不是很确定。因此我们将借助MATLAB来了解我们的资产组合所面临的风险，并构建一个弹性化的仿真引擎来获得中长期的资产表现预期。”
诺贝尔基金会使用MATLAB构建的模型将使用蒙特卡洛 (Monte Carlo) 仿真方法对预估的资产回报率、主要相关性和标准差进行分析、建模和预期，并将重点放在2.5%的最差和最佳情况下的表现方案上。对于资产组合总额，基金会的中期基金目标是3.5%的回报率（已减去通货膨胀率），但基准和预期的回报表现会因资产类别和时间阶段而异。MathWorks金融服务产品线经理Steve Wilcockson说：“诺贝尔基金会能够选择MATLAB来了解其长期财务规划目标，我们感到非常高兴。加快工程和科学的发展进程是我们MathWorks的使命。诺贝尔基金会通过诺贝尔奖为这些领域的杰出贡献者颁发最高表彰，是对这项使命的直接支持。我们为能够为这家世界知名的机构服务感到万分荣幸。”
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