JMP®를 사용한 연방준비제도이사회 금리수익률곡선 데이터 분석작가
Matthew Flynn, 박사, Aetna의 머신 러닝 책임자 겸 이사
이 프레젠테이션은 FederalReserve.gov에서 현재 이자율 데이터를 검색하는 과정을 안내한 다음, 2009년 경기 침체 이후 단기 금리가 극적으로 하락한 것을 살펴봅니다. JMP 스크립팅을 사용하여 공개적으로 사용 가능한 데이터 기록을 검색하는 프로세스를 자동화합니다. 그런 다음 JMP에서 데이터를 탐색하고 변환하여 대화형 시각화 및 분석 보고서를 생성합니다. 그런 다음 주성분을 통해 수익률 곡선 데이터 내의 공통 요소를 식별하여 평행 이동, 꼬임 및 나비 효과를 식별합니다. 그런 다음 시계열 및 비선형 플랫폼을 통해 수익률 곡선 데이터를 모델링하여 다항식 및 Nelson-Siegel-Svensson 함수를 추정하여 예측 이자율을 추정합니다. 간단히 말해, JMP가 수익률 곡선 모델링을 위한 매력적이고 강력한 분석 플랫폼이 될 수 있음을 보여줍니다.
