금융 기술 스타트업 젠OTC는 최적수송 이론을 활용해 실제 시장 데이터와 일치하고 무차익거래 조건을 충족하는 로컬 변동성 곡면을 생성하는 모델링·가격 산정 엔진을 개발했다. 기존 SVI·SABR 같은 모수적 모델과 달리 특정 구조를 미리 가정하지 않고 시장 데이터를 캘리브레이션에 직접 반영하며, 매트랩의 선형대수 솔버와 벡터화 기능으로 다수의 편미분방정식을 수치적으로 푼다. 캘리브레이션된 모델은 PDE 계산이나 몬테카를로 시뮬레이션에 쓰여 장외파생상품의 공정가격 산정에 활용된다.
투자 금액·기업가치는 원문에 적힌 표기를 그대로 옮겼으며 통화를 환산하지 않았습니다. 이 색인은 투자 자문이 아닙니다. 표지 사진은 기사 속 기업·인물이 아니라 분야 이미지입니다.


