一种应用于金融行业的数学计算统筹方法

本发明涉及数学算法技术相关，尤其涉及一种应用于金融行业的数学计算统筹方法。

背景技术：

1、随着我国金融经济的快速发展，金融领域如如何获得更好、更加准确的收益有时候就会引用数学领域的相关计算和预测方法，使得金融计算和预算更加精确，数学和经济的有机结合有力的推动了我国金融经济的健康发展，使得经济数据更加具有精确性、科学性、完整性和可预测性，使得我们能够更好的分析市场经济条件下的复杂经济现象，掌握经济发展的规律，推动金融经济市场的健康和安全发展，故此就需要一种应用于金融行业的数学计算统筹方法。

2、本
技术实现要素：

3、本发明提供一种应用于金融行业的数学计算统筹方法：包括数学计算统筹，所述数学计算统筹方法包括建立数据库、导入数学模型、数据处理装置和存储模块。

4、优选的，所述建立数据库包括数据采集、数据源、原始数据、数据处理、加密数据、清洗数据、数据隐私保护、数据审计和数据使用权限。

5、优选的，所述导入数学模型包括观测数据组i、模型结构选择、参数估计、检验与验证、观测数据ii和模型应用。

6、优选的，所述数据处理装置包括信息模型构建模块、数据接收模块、数据处理模块和数据装载模块。

7、优选的，所述存储包括主存、高速缓存、磁盘缓存、辅存、固定磁盘、可移动存储介质和cpu存储器。

8、优选的，所述导入数学模型通过观测数据i来判定模型的准确率，通过模型结构选择用于测试分析确定模型的参数，参数估计通过已知的数据和模型，来估计模型中的未知参数的值，通过检验与验证量纲一致性、方程式极端条件检验、模型界限是否合适，观测数据ii第二次判定模型的准确率。

9、优选的，所述数据处理装置通过信息模型构建模块拥有完整且庞大的信息数据板块，通过数据接收模块将信号转换为计算机可处理的数字信号格式从而识别到数据处理模块，通过数据装载模块提高数据储存效率。

10、本发明的有益效果是：首先数据库是一种结构化存储数据的方式,数据采集、数据源、原始数据获取所需的数据,然后通过数据处、加密数据清洗数据可以实现对数据库中数据的检索、过滤、加密、组合等操作，最后通过数据隐私保护、数据审计、数据使用权限用于保护数据库的安全性，管理员可以对用户的权限进行限制,从而避免恶意访问和数据泄露的风险，接着导入数学模型，首先通过观测数据i来判定模型的准确率，然后模型结构选择用于测试分析确定模型的参数，接着参数估计通过已知的数据和模型，来估计模型中的未知参数的值，然后通过检验与验证量纲一致性、方程式极端条件检验、模型界限是否合适，接着观测数据ii第二次判定模型的准确率，最后通过第二次的测试与研判就可以将模型应用到程序当中了，接着数据处理装置包括信息模型构建模块拥有完整且庞大的信息数据板块，通过数据接收模块将信号转换为计算机可处理的数字信号格式从而识别到数据处理模块，最后通过数据装载模块提高数据储存效率，存储模块包括主存、高速缓存、磁盘缓存能够将应用程序数据和配置信息存储到非易失性存储器中，并在需要时从存储器中检索出来，这些数据包括校准数据、配置参数、故障码等，然后辅存、固定磁盘、可移动存储介质可以提供对存储器中数据的擦除和重写功能，这对于更新配置参数、修复校准数据或清除故障码等任务非常重要，最后cpu存储器实现计算机的输入、输出和数据存储功能，这样就完成了一种应用于金融行业的数学计算统筹方法。

技术实现思路

技术特征：

1.一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，包括数学计算统筹方法(s1)，其特征在于：所述数学计算统筹方法(s1)包括建立数据库(s2)、导入数学模型(s3)、数据处理装置(s4)和存储模块(s5)。

2.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述建立数据库(s2)包括数据采集(s201)、数据源(s202)、原始数据(s203)、数据处理(s204)、加密数据(s205)、清洗数据(s206)、数据隐私保护(s207)、数据审计(s208)和数据使用权限(s209)。

3.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述导入数学模型(s3)包括观测数据组i(s301)、模型结构选择(s302)、参数估计(s303)、检验与验证(s304)、观测数据ii(s305)和模型应用(s306)。

4.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述数据处理装置(s4)包括信息模型构建模块(s401)、数据接收模块(s402)、数据处理模块(s403)和数据装载模块(s404)。

5.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述存储模块(s5)包括主存(s501)、高速缓存(s502)、磁盘缓存(s503)、辅存(s504)、固定磁盘(s505)、可移动存储介质(s506)和cpu存储器(s507)。

6.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述导入数学模型(s3)通过观测数据i(s301)来判定模型的准确率，通过模型结构选择(s302)用于测试分析确定模型的参数，参数估计(s303)通过已知的数据和模型，来估计模型中的未知参数的值，通过检验与验证(s304)量纲一致性、方程式极端条件检验、模型界限是否合适，观测数据ii(s305)第二次判定模型的准确率。

7.根据权利要求1所述的一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，其特征在于：所述数据处理装置(s4)通过信息模型构建模块(s401)拥有完整且庞大的信息数据板块，通过数据接收模块(s402)将信号转换为计算机可处理的数字信号格式从而识别到数据处理模块(s403)，通过数据装载模块(s404)提高数据储存效率。

技术总结
本发明涉及数学算法技术相关技术领域，尤其涉及一种应用于金融行业的数学计算统筹方法，包括数学计算统筹方法，所述数学计算统筹方法包括建立数据库、导入数学模型、数据处理装置和存储模块。导入数学模型，接着参数估计通过已知的数据和模型，来估计模型中的未知参数的值，接着数据处理装置包括信息模型构建模块拥有完整且庞大的信息数据板块，这些数据包括校准数据、配置参数、故障码等，然后辅存、固定磁盘、可移动存储介质可以提供对存储器中数据的擦除和重写功能，最后CPU存储器实现计算机的输入、输出和数据存储功能，这样就完成了一种应用于金融行业的数学计算统筹方法。

技术研发人员：张浩然
受保护的技术使用者：中国海洋大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15