Quantum Particles 게스트 칼럼: "FinTech Q.0 - 양자 기술로 기업 자본 구조 최적화" - Inside Quantum Technology

새로운 게스트 기사에서 Ethan Krimins는 양자 컴퓨팅을 사용하여 공기업의 기업 자본 구조를 최적화하는 방법에 대해 논의합니다.

By 게스트 작성자 28년 2024월 XNUMX일 게시됨

"Quantum Particles"는 이 분야의 주요 과제와 프로세스를 조사하는 양자 연구원, 개발자 및 전문가와의 독점적인 통찰력과 인터뷰를 제공하는 편집 게스트 칼럼입니다. 이 기사는 작성자가 작성했습니다. 에단 크리민스, 의 CEO 양자 연구 과학, 기업 자본 구조를 최적화하는 양자 기술에 대해 논의.

이 글을 쓰는 시점에는 양자 알고리즘 최적화를 위한 실제 응용 프로그램 수가 제한되어 있습니다. 이는 보다 실용적인 사용 사례를 포괄하기 위해 양자 컴퓨터의 가용성과 사용 가능한 큐비트 수가 증가함에 따라 변경될 것입니다. 한편, 오늘날의 기술을 적용할 수 있는 창구는 제한적이지만 다중 입력, 강력하게 연결되고 변동이 적은 요인을 개별적으로 조작할 수 있는 곳입니다.

지난 XNUMX 년간 양자 연구 과학 LLC는 이 범위 지정을 세계에서 가장 크고 가장 복잡한 회사 중 하나에 성공적으로 적용했습니다. . 우리가 아는 한, 우리는 운영, 실시간 데이터, 프로덕션 수준 양자 소프트웨어를 제공하는 최초의 회사입니다.

재무적 관점(예: 재고는 시간이 지남에 따라 변하는 자본 또는 부채로 분류됨)을 통해 공급망을 살펴볼 때, 우리의 분석에 따르면 기업 자본 구조는 양자 최적화를 적용하기에 좋은 인접 영역인 것으로 나타났습니다.

오늘날의 실제 기업 환경에서는 역동적인 자본 구조 방법론이 필요합니다. 빠르게 변화하는 거시적 및 미시적 조건은 다양한 수명주기 단계에서 여러 다양한 고객 및 공급업체에 영향을 미치고, 예측할 수 없는 경쟁업체는 분류된 기능에 영향을 미치며, 자원의 물리적 또는 경제적 변동 가능성도 있습니다.

따라서 신뢰할 수 있는 기업 자본 구조는 실시간으로 적응하고 정확한 재정 권장 사항을 보장할 수 있어야 합니다. 즉, 기업 자본 구조를 최적화해야 합니다.

현재 기업 자본 구조의 모습

대부분의 공개 회사에서 자본 구조는 약 10~20개 증권의 균형 조정 행위입니다. 여기에는 항상 기본적인 주식 발행과 채권이 포함되지만, 우선주 종류, 워런트, 사채 및 한정된 범위의 기타 부채 상품도 있습니다. 이 모든 것은 일반적으로 순이익(최대화)과 세금(최소화)을 기준으로 측정됩니다.

기업 재무 담당자는 대출 금리, 차입 금리, 규제 변경 및 신용 조정과 같은 외부 요소뿐만 아니라 현금 흐름, 평가, 부채 등과 같이 재무제표에 영향을 미치는 내부 요소에 따라 위의 수단을 조정합니다.

지난 세기 동안 모든 공개 회사의 각 기업 재무팀은 종이든 스프레드시트든 원장을 수동으로 조작하여 최적화를 시도했습니다. 그러나 오늘날 점점 더 다양해지는 장비와 요소는 전통적인 최적화를 수행하기에는 너무 복잡해지고 있습니다. 또한, 세계의 항상 개방된 시장에서는 거의 24×7 부채 및 주식 포지션 교환이 가능합니다.

이보다 약간 더 복잡한 자본 환경의 경우 양자 프로세스를 활용하는 것이 현재 이러한 복잡성을 실제로 최적화할 수 있는 유일한 기능입니다. 예를 들어, 우리의 양자 알고리즘은 양자 컴퓨터를 사용하여 아래의 최적 자본 구조를 몇 초 만에 식별했습니다. 유사한 분석은 투자 은행이나 기업 금융 팀에서 몇 주 또는 몇 달이 걸리며, 그런 경우에도 I-뱅커와 재무 팀이 최적화의 목적을 약화시키거나 희석시키는 경험적 방법에 의존하고 있다고 제출합니다.

위의 그래픽은 실제 자본 구조의 실제 양자 최적화를 나타냅니다. 고전 기술로는 불가능한 일. 이 예에서는 양자 기계가 20개 중 100개 주식 및 채무 증권의 가장 적합한 집합을 식별하는 데 몇 초가 걸렸습니다.

위 그래픽은 실제 자본 구조의 실제 양자 최적화를 나타내며, 이는 고전 기술로는 불가능합니다. 이 예에서는 양자 기계가 20개 중 100개 주식 및 채무 증권의 가장 적합한 집합을 식별하는 데 몇 초가 걸렸습니다.

기업 자본 최적화를 해결하기 위해 우리가 취한 두 가지 접근 방식이 있습니다. 하나는 인상적인 기능을 갖고 그림에 시각적으로 표시되는 어닐링 양자 컴퓨터를 활용하는 것입니다. 우리는 또한 중성 원자 컴퓨터의 사용 사례를 개발하고 있습니다.

중립 원자 시스템에서 우리는 특정 시점에서 가장 현실적이고 다면적인 자본 구조 상황 중 하나를 나타내는 목적 함수를 활용합니다. 이는 방정식이 시나리오 확률을 단순화하지 않기 때문입니다. 즉, 각 '기기-요소 상호작용' 확률은 고유하고, 각 '요소-기업 상호작용' 확률은 고유합니다.

중성 원자 기계에 대한 우리의 접근 방식은 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)를 활용하여 자본 구조 상황의 고차원적이고 시간에 민감한 특성을 해결합니다. 데이터를 이진 비트(0과 1)로 인코딩하는 기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 양자 역학적 중첩 현상으로 인해 여러 상태로 동시에 존재할 수 있는 양자 비트(큐비트)를 사용합니다.

이를 통해 Quantum Computers는 자동화된 솔루션을 일시적으로 신속하게 제공할 수 있습니다(예: 경제가 발전하는 동안 증권 재할당). 자본시장이 활성화되는 동안에도 동일한 방정식이 즉시 재계산될 수 있습니다. 양자 속도를 활용하는 것은 기업 재무 담당자와 CFO에게 귀중한 고유 기능입니다.

대기업의 경우 기업 자본 양자 최적화 솔루션은 몇 번 사용한 후, 그리고 아마도 한 번 사용한 후에는 그 자체로 비용을 지불할 것입니다. 여전히 스프레드시트를 사용하여 10개 이상의 금융 상품을 관리하고 있는 기업 재무 담당자 또는 CFO에게는 당사의 양자 도구를 통해 기업 자본 구조를 최적화하는 것이 미래입니다.

에단 크리민스 연결 양자 연구 과학, 양자 소프트웨어를 운영화한 세계 최초의 회사 중 하나입니다.

카테고리 :
게스트 기사, 양자 컴퓨팅, 연구

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자본 구조, 에단 크리민스, 양자 세부 사항, 양자 연구 과학