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    數(shù)學(xué)在金融中的應(yīng)用分析與研究

    2018-06-05 10:18:28牛飛云
    卷宗 2018年8期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用分析數(shù)學(xué)

    牛飛云

    摘 要:本文首先分析了數(shù)學(xué)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用表現(xiàn),其次闡述了金融數(shù)學(xué)的理論框架,然后總結(jié)了數(shù)學(xué)在金融中的各類應(yīng)用情況,旨在通過對金融領(lǐng)域中數(shù)學(xué)應(yīng)用的分析與研究,體現(xiàn)出數(shù)學(xué)在金融領(lǐng)域的重要作用和重要地位。

    關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué);金融領(lǐng)域;應(yīng)用分析

    一、數(shù)學(xué)在金融中應(yīng)用表現(xiàn)

    眾所周知,數(shù)學(xué)的應(yīng)用廣布于各個學(xué)科,在金融領(lǐng)域當(dāng)中,數(shù)學(xué)的應(yīng)用表現(xiàn)主要集中在了金融數(shù)學(xué)這個新興學(xué)科,這門科目將復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論方法融合進金融領(lǐng)域,與數(shù)學(xué)專業(yè)聯(lián)系非常緊密。隨機分析、最優(yōu)控制以及線性規(guī)劃、組合分析等數(shù)學(xué)常見問題是金融數(shù)學(xué)的科目重點,不確定條件下的最優(yōu)投資策略選擇則以及資產(chǎn)定價理論等則是其核心問題,除了經(jīng)濟學(xué)和數(shù)學(xué)方面的研究,這門科目還包括了社會學(xué)、心理學(xué)和行為學(xué)等,在實際的金融市場當(dāng)中,金融數(shù)學(xué)起到了影響和推動金融工具創(chuàng)新以及金融運作穩(wěn)定的作用,因而得到了更廣泛的應(yīng)用。

    二、金融數(shù)學(xué)的理論框架

    利用數(shù)學(xué)手段、通過數(shù)學(xué)方法發(fā)現(xiàn)金融規(guī)律并將其論證是金融數(shù)學(xué)最顯著的特點,一般來說金融數(shù)學(xué)主要研究的問題有四點,第一是如何投資才能在最大程度降低風(fēng)險的同時讓投資者獲取最大效益;第二是金融市場應(yīng)該怎么在環(huán)境欠缺的情況下達到最優(yōu)消費;第三是利率和利率衍生物的研究;第四則是當(dāng)金融市場出現(xiàn)失衡狀況,如何才能做好金融風(fēng)險的管理。對于這些問題,金融數(shù)學(xué)可以通過線性與非線性分析、隨機控制、微分、規(guī)劃與統(tǒng)計等知識方法來進行研究。

    在對證券的價格研究中,大部分都會應(yīng)用到非線性理論,比如說混沌學(xué)、小波、分形和探索識別等等。而在預(yù)測證券與股票價格的時候,許多人都會利用智能人工和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等先進技術(shù)方法來進行研究。在當(dāng)代的金融理論里面,解決金融問題的重點研究方向都在于數(shù)學(xué)知識,對于數(shù)學(xué)理論的應(yīng)用而言,最優(yōu)控制理論是最直接有效的方法,隨機最優(yōu)控制理論是最優(yōu)控制理論發(fā)展到一定階段后才興起的。

    三、數(shù)學(xué)在金融中的應(yīng)用

    數(shù)學(xué)在金融中的應(yīng)用相當(dāng)廣泛,但金融類的數(shù)學(xué)方法和常規(guī)型的經(jīng)濟學(xué)理論彼此影響,金融數(shù)學(xué)主要應(yīng)用于分析更適合金融的類型。金融實體影響著經(jīng)濟利益,它可以將數(shù)學(xué)理論方法準(zhǔn)確的表述出來,而那些無法做到這一點的方法只能被淘汰。通常情況下,大多數(shù)的數(shù)學(xué)形式都屬于線性,在線性穩(wěn)定的情況下才會對非線性進行處理,這已經(jīng)成了現(xiàn)在的定式和傳統(tǒng)。

    (一)金融的投資收益應(yīng)用

    預(yù)期與實際收益的差別會受到許多因素的影響,諸如利率、匯率、商品價格以及股票價格等等,這也就是我們常說的風(fēng)險,在當(dāng)前的金融發(fā)展當(dāng)中,風(fēng)險嚴(yán)重影響著發(fā)展,為了對金融風(fēng)險進行預(yù)測掌握,就會利用不確定數(shù)學(xué)方法和確定數(shù)學(xué)方法來完成。

    通過分析金融投資定義我們可以知道,風(fēng)險的產(chǎn)生并不是單方面的因素影響,而是多種因素的共同作用結(jié)果,僅僅依靠數(shù)學(xué)方法也無法完全準(zhǔn)確的描述有關(guān)的因素關(guān)系,在這樣的情況之下,為了掌握金融投資和風(fēng)險控制,就產(chǎn)生了如概率、數(shù)理統(tǒng)計和隨機論之類的方法,我們將這類方法統(tǒng)稱為不確定性數(shù)學(xué)方法。 這一理論是通過利用方差、標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)學(xué)期望,衡量對投資期間可能損失或者收益抽象的隨機量。在金融投資涉及到兩種以上的金融商品時,就還要應(yīng)用到協(xié)方差和隨機向量以及關(guān)系熟等理論知識。

    確定性數(shù)學(xué)通過對金融風(fēng)險里的各種指標(biāo)因素的分析研究,將數(shù)學(xué)變量確定下來,再通過相互關(guān)系表示出相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式、模型和函數(shù),然后再用來進行對投資風(fēng)險的衡量與評估,最后做到對交易市場的控制及協(xié)調(diào)。

    (二)金融的預(yù)測和決策應(yīng)用

    金融交易往往會受到許多不安全和不利的因素影響,決策者的決斷是否恰當(dāng)對于預(yù)測未來通脹率、保貼率和存款余額等都有著非常大的餓影響,一般來說,我們常用于金融預(yù)測的方法有許多,比如說:修正指數(shù)、兩步預(yù)測、最小乘二、一次、二次、三次指數(shù)和曲線一預(yù)測以及三點法等等方法,而在金融決策階段,則會采用另一些數(shù)學(xué)方法,比如說:規(guī)劃決策、邊際分析、最小成本、最大產(chǎn)量、極值優(yōu)選、無差異曲線和期望值法等等。

    (三)投資決策與期權(quán)定價中對于微分學(xué)的應(yīng)用

    通過對目前的金融理論分析,我們可以知道,數(shù)學(xué)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用還有另一個作用,利用微分對策來研究分析投資決策與期權(quán)定價。由于金融市場的整體規(guī)律并不符合市場的穩(wěn)態(tài)假設(shè),如果發(fā)生了波動,對于證券價格也必然會造成嚴(yán)重的影響,因此,在這個階段過程當(dāng)中,進行證券決策必須要充分的利用隨機模型來分析探討。并且,從理論和實際兩方面來看,其他方法都必然存在著一定弊端,始終存在著一定偏差,但微分法對于這種問題的解決就能很完善。在科學(xué)的研究與分析了不確定問題的前提下,獲取合理的投資方案和組合,利用微分對策解決金融問題的過程中,只需要利用貝爾曼方程就可以得出成果。在分析金融問題上,微分對策法具有相當(dāng)可觀的發(fā)展前景,尤其是對于解決對策和組合以及重復(fù)性的問題有著非常重要的作用。

    (四)隨機最優(yōu)控制理論

    目前金融理論的數(shù)學(xué)應(yīng)用有一個非常重要的應(yīng)用領(lǐng)域,即是通過數(shù)學(xué)的手段解決金融問題里的隨機性問題,解決這類問題最好的方法就是隨機最優(yōu)控制理論。隨機最優(yōu)控制理論是對貝爾曼最優(yōu)化原理進行利用,再結(jié)合泛函分析和測度理論來分析隨機性問題。這類方法的最終成熟經(jīng)歷了上世紀(jì)六十年代末到七十年代初的漫長過程,金融學(xué)家在對關(guān)于這方面的問題做出了相關(guān)論述后,隨機最優(yōu)控制理論廣泛應(yīng)用到了金融領(lǐng)域當(dāng)中。

    四、結(jié)束語

    數(shù)學(xué)對于金融領(lǐng)域而言有著無法估量的價值性,不管是各種復(fù)雜的數(shù)學(xué)研究方法還是解決和計算各類模型參數(shù)的數(shù)學(xué)手段,都能夠在金融領(lǐng)域中體現(xiàn)巨大的作用。伴隨著金融領(lǐng)域的不斷發(fā)展,數(shù)學(xué)的優(yōu)勢在這個領(lǐng)域中也越來越明顯,對現(xiàn)代經(jīng)濟的發(fā)展也起到了至關(guān)重要的推動作用。在新時代的金融業(yè)進一步拓展當(dāng)中,對于相關(guān)的人才需求也會越來越大。

    參考文獻

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    [2]郁鈞鑠.數(shù)學(xué)在金融領(lǐng)域應(yīng)用淺談[J].中國經(jīng)貿(mào),2017,(10):130.

    [3]王佳辰.淺析數(shù)學(xué)在金融中的應(yīng)用[J].消費導(dǎo)刊,2017,(23):164.

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