金融业软件数字建模及其操作方法

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  【摘要】办公自动化是金融行业经营的必然趋势,凭借计算机软件参与金融业预测与分析工作,可以全面提升经营者所采取决策的科学性。数字建模是计算机软件分析的核心环节,建立科学的数字化模型有助于行业数据分析,向经营者提供一套完整的市场决策方案。本文分析了基于计算机金融业软件的主要类别,提出行业数字建模的主要流程,对数字模型操作方法进行相关总结。
  【关键词】金融业 计算机软件 数字建模 操作
  随着金融经济在社会主义市场中占有规模的扩大化,我国对金融行业发展给予了普遍关注,吸引更多投资者参与金融经营与发展。因金融业涉及范围广阔,必须实时掌握市场数据信息,结合自身条件展开全面分析,才能在市场竞争中占据主要优势。因此,充分利用计算机软件建立数字化模型,为金融数据分析与处理提供最优化平台,这些是实现产业结构升级的科技化决策。
  一、基于计算机金融软件类别
  计算机改变了人类社会数据处理模式,用虚拟化空间创造了多功能调度平台,满足了企业现代化经营改革要求。计算机软件是金融办公自动化的新工具,用其取代人工操作实现了数据最优化处理,满足了不同金融业务处理的工作要求。目前,金融软件主要分为:
  (一)系统软件
  系统软件是负责管理计算机系统中各种独立的硬件,用其可以对金融企业事务处理进行协调,建立最优化数据操控平台。就金融业来说,系统软件包括:编译器、数据库管理、存储器格式化、文件系统管理等方面,用户可根据实际办公要求合理选择,以保证软件在金融企业经营阶段发挥应有的作用。
  (二)应用软件
  计算机应用软件是为了某种特定的用途而被开发的软件,其使用功能具有很强的针对性,往往是针对某个行业、某个用户等开发出的软件产品。金融软件可以是一个特定的程序,比如一个图像浏览器;也可以是一组功能联系紧密,可以互相协作的程序的集合,比如微软的Office软件。
  二、金融业软件数据建模及操作方法
  软件是计算机操控系统不可缺少的一部分,应用软件可实现系统功能的最优化,为金融企业经营提供精准的处理数据。“数字建模”是现代金融自动化办公的主要内容之一,根据计算机软件对现有行业数据进行自动化处理,创建符合行业现状的数据分析模型,经过操作处理后获得准确的数据信息。笔者认为,金融软件数字建模及操作方法:
  (一)模型准备
  熟悉金融产业的具体情况,弄清金融模型建立的最终目标,从而更好地收集与金融业相关的数据资料。数字模型前期准备应从多个角度分析问题,以数学思想来包容问题的精髓,数学思路贯穿问题的全过程,进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论,符合数学习惯,清晰准确。
  (二)模型假设
  根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。对于金融行业来说,市场变化对产业经营具有广泛的影响力,模型假设要围绕着可能出现的市场变化,提出可能性的建模建设方案。比如,对市场风险预测模型的假设,对盈利指数变动模型的假设等。
  (三)模型建立
  金融模型假设结束之后,利用适当的数学工具来刻画各变量常量之间的数学关系。按照金融业现有经营状况,建立相对应的数学分析模型,合理选用专项数学模型结构,以增强数字模型处理的实用性功能。模型建立要符合办公自动化要求,从软硬件系统方面进行优化配置,为办公人员处理提供便捷性。
  (四)模型分析
  办公人员根据数字模型展开全面分析,以获得与金融事务处理相关的数据结果,为经营决策提供帮助。数字模型分要紧密结合行业动态,从市场环境、经营状况、决策调整等方面进行。例如,利用获取的金融数据资料,对模型的所有参数做出计算;对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
  三、金融数字模型应用的注意事项
  办公自动化是金融产业转变的先进趋势,适应了信息化时代企业经营模式升级的科技化要求。基于数字模型的产业经营体系中,必须要充分发挥数字软件的功能特点,为办公人员解决相关的金融事务。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言建立数学模型。通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验。此外,计算机操作系统是不断升级与优化的,金融软件也要随之进行调整,这样才能提升软件结构功能的稳定性。
  四、结论
  计算机软件用于金融业经营管理,这是科技化经营决策的发展要求,也是企业经营模式改革的先进决策。数字模型是金融软件分析工作的主要工具,用其对现有数据实施自动化处理,大大提升了人工操作数据的便捷性。按照数字模型对金融业展开分析,应当坚持操作流程的规范化,确保模型处理结果的真实可靠性,对经营者提供切实有效的决策帮助。
  参考文献
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