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

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。”

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