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定趋势，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，对数字模型操作策略进行相关总结。
【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
计算机转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策略
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，创建符合行业目前状况的数据分析模型，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策略：
(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理由，以数学思想来包容理由的精髓，数学思路贯穿理由的全过程，进而用数学语言来描述理由。
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，对理由进行必要的简化，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理由时，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理由，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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