会计金融经济领域数学建模能力培养及提升的探讨

赵雯晖

（黑龙江工商学院，黑龙江 哈尔滨 150000）

随着科学技术的迅猛发展，数学在社会科学、自然科学、会计金融和工程技术等领域的应用，受到人们越来越广泛的关注。而数学建模在这些领域的应用尤为关键。特别是在金融、经济等领域，数学建模起到了非常重要的作用。又由于数学建模经常性地出现在人们的视野之中，在生产生活实践中也得到了普遍的应用，所以，使人们对建立数学模型的重要性有了全新的认识。而在20世纪50年代，以资产组合理论、资本资产定价理论和期权定价理论为主体的现代金融理论体系的建立，使数学应用成为了区别于传统与现代金融理论的一个关键性的指标，因此，数学建模、数值计量分析和数学理论分析等广泛应用于现代金融理论成为了一种普遍的现象。由于这些数学应用理论、工程计量学、数值分析理论、计算机应用技术等现代的科学技术在金融管理机制中的普遍应用，使金融管理越来越注重对定量分析理论的研究，这也使现代金融管理领域越来越呈现出科学性与客观性的特点。作为金融领域的会计管理人员、金融工程师、金融贸易员和精算师等对定量建模的应用水平，也代表着现代金融机构的管理能力和水平，可以直接影响到金融管理机构的核心竞争能力。因此，定量建模分析是现代经济领域金融管理人才所必须要具备的综合能力，那么，如何在会计金融经济领域培养数学建模能力，也成为是否真正掌握金融理论和金融管理能力的金融管理人才的关键所在。

一、数学建模概述

数学建模实际上是一种用数学语言、数学思维和数学方法去设计和解决实际问题的理论，而它主要是由数学符号、数学公式、数字及字母组成的，用数学图形、公式及特定算法描述实际发生对象的数量关系及规律。数学建模的另一种描述是运用适当的数学工具在特定的目标指引下，针对一个现实对象，依据其内部的特征规律，建立一个数学应用结构，并做出必要的假设。数学建模其实就是一种数学思考理念，是运用数学特有的语言和方式，通过量化、简化等数学模型建立和勾画出解决相关现实问题的一种数学方法。而数学技术业已成为科学技术的重要组成，数学建模和计算机技术的应用，使知识经济时代生产生活技术应用高速发展，也给经济生产领域解决了许多实际的应用问题。数学建模必须要建立研究对象的数学模型，并应用计算和公式得到相应答案。然而，计算机技术的飞速发展，使数学建模插上了科技发展的“翅膀”，成为了高新技术中的一种。新时代的到来，给数学建模赋予了许多新的内涵，也使其应用越来越广泛。无论在经济金融领域、工程技术领域和社会科学领域，数学建模都起到越来越关键的作用，因此，会计金融经济领域的数学建模能力的提升，对于金融领域会计理论的研究具有十分重要的价值和意义。

二、会计金融经济领域数学建模的意义

在传统的会计金融经济管理中，主要依靠于定价理论分析，而运用数学定量分析理论较少。然而，自从数学建模应用于经济领域以来，基于定量分析理论，金融会计人员可以将数学建模与计算机技术应用相结合，从而快速理论联系实际的解决现实中的经济领域相关问题。而数学建模还可以综合多门数学理论知识，将数学知识应用与金融会计人才培养有机结合在一起，对财务应用实践能力起到了积极的促进作用。那么，在现代的金融市场中，金融分析理论的发展趋势，就是以特定的对象进行定量分析，建立相关的数学模型，进而运用数学知识来研究金融资产定价和投资等。而随着大数据技术与网络信息技术在金融领域的不断应用，也使会计人员的金融定量分析能力趋于多元化发展，特别是对一些要处理大量信息数据的电子商务企业，财务管理人员必须在经济市场环境中运用数学建模和计算机网络技术，对海量的相关财务数据进行深入分析，剖析和挖掘对企业的战略决策起到导向作用的信息，并准确作出合理的判断，那么，这种定量建模能力就显得尤为关键了，只有发挥出数学应用知识并充分挖掘出财务数据信息背后的关联，才能解决好复杂的金融经济领域问题，提升相关的财务管理能力。而数学建模与计算机技术结合应用，又极大程度地推动了数学理论的发展，在会计金融领域解决相关问题，均可以运用数学建模思想和方法来处理。对于会计财务人员来说，这种数学的思考方式解决金融经济领域的实际问题能力提升，是至关重要的。

三、会计金融经济领域数学建模的内容与步骤

会计金融经济领域数学建模实际上就是指应用于数学方法解决金融领域所发生的现实问题，而随着计算机技术与信息网络技术的高速发展，数学建模的应用也越来越广泛，特别是其应用于金融经济领域，使它成为人们日常从事经济活动的一部分。经济领域数学建模的方法很多，但这些应用方法主要的目的都是将一些复杂错综的金融经济问题用数学特有的方式简化和概括为一种合理的数学结构的过程。

一是数学建模准备阶段。经济领域的数学建模属于一项金融创新性活动，它是人在生产经营活动中，通过数学的知识实践，解决一些典型的金融经济问题和矛盾性问题。因此，利用数学建模来分析解决金融经济领域所遇到的矛盾问题，给出定量分析与解答，是会计金融经济领域数学建模的应用价值体现。

二是数学模型假设阶段。在这一阶段，应掌握影响经济运行的主要因素，并用已知的条件，做出相应的假设，这主要是因为如果把经济领域的所有因素都用数学建模的方式方法来解答，那么，此项工作就可能无法正常地推进下去，而这些提供的金融经济假设的依据就是对相关矛盾问题内在规律的数学建模应用的总结和判断。

三是数学建模的构成。根据对金融问题的假设，用数学应用语言来描述经济运行发展的客观规律，建立起包括有常量和变量的定量分析理论的数学模型。如：涉及金融和经济领域的投资问题、贷款问题、证券问题等，一般都是通过数学建模来对已知问题进行定量分析。如：会计核算的最优化问题，就是通过方案的最优化选择，建立函数模型，而利用函数知识转化求得函数的最值，通过对几种方案的选择比较，从中得到最佳方案。这里面可能还包括有一些相关学科的知识，因此，要善于发挥想象空间，重视使用类比的方法，也可以借用已有的数学模型组合。

四是数学模型的求解。结合使用数学计算软件和计算机运算技术，利用方程组、数值计算、函数、统计学知识和微积分导数等知识，对数学模型进行求解运算。

五是数学模型的分析。通过对数学模型可行性的分析研究，对不符合数学逻辑及数学运算规律的部分进行修改及删减。对推导出来的数学模型也可以增加相应的数学算式或重新建模，直至相应的金融经济问题通过数学建模得到合理性分析为止。最后，通过定量分析得出了符合要求的结论，那么，也可以对数学模型进行科学的评估、预测和优化等方面的探讨。

六是数学模型的检验。将已经分析研究得到的结论重新与原问题相对照，看是否符合原问题的设计思路，如果不符合，那么，原因可能在于数学模型的假设推导不正确，应该加以修改和完善或重新建模。

四、会计金融经济领域数学建模培养与提升策略

(一)注重数学应用知识的培养和研究

培养数学建模的能力素质，应该对已有的金融经济问题进行案例分析，以实际相关的问题为建模的背景，利用数学的思维理念和方法应对和解决金融经济领域所遇到的实际问题，只有这样才能将数学理论知识与金融经济方面的实际问题紧密相连。如在经济量化投资过程中，可以运用云计算技术为基础的智能算法建立数学模型；还可以运用最优化方法研究企业资产配置与组合模型。在解决这些金融实际问题时，运用数学模型作为一种重要的解决工具和方案，会体现出数学理论在金融市场经济中的重要的应用价值。而通过对最优化方案、微积分、数值运算、序列分析和智能算法等数学建模的方法的训练和研究，可以很好地拓展自身的视野，从而提升用数学建模理论知识解决实际金融问题的能力。

(二)注重科研攻关能力的培养和提升

在金融经济领域总有许多未知的挑战，其特点就是必须得面对许多未知的金融风险，那么，提升科研攻关能力素质，应用一切可利用的资源和方法，解决未知问题，是体现金融经济综合能力素质的最直接的表现。而数学建模是综合了多门数学理论知识，将应用知识与能力融合培养的一种有效方式，对解决金融经济领域风险起到了积极有效的作用。因此，要提升科研攻关的能力素质，掌握和应用数学建模的理论方法，用数学的思维思考和解决金融风险等现实经济问题是至关重要的。而数学建模多数来自社会经济生活及工程技术等领域，从设计出应用数学工具到解决金融实际问题，要通过思考、分析、建模、检验和应用等过程，会极大地极大地提高对数学建模应用理论的认识，积累起相关解决金融问题的经验。另外，要重视团队协作精神发挥，因为，复杂的金融风险问题，需要大量的数学建模知识的应用，团队协作会提高解决问题的效率，可以有效提升建模的成功率。

(三)注重数学建模思维的形成和发展

现代金融经济领域所遇到的问题相对复杂多变，因此，摒弃原先单一的针对某一金融经济问题的思维解决方式，采取多视角、多层次的多种思维解决方式是极其必要的。在金融相关问题的数学建模过程中，既要采用传统的思维方式，还要有创新的思考能力，因此，建模的思路和方法是相对重要的。要用数理知识的联想能力构建数学模型，解决许多看来完全不同的金融经济问题，就必须在一定的简化假设下，从表面上看来完全不同的问题线索中，发现其属性中存在的共性内容，达到构建完整的数学建模体系的程度。而全面抓住金融问题的要害所在，具备突破关键问题的科研攻关能力，用多元化的思维方式，解决金融经济问题也是十分必要的。现代经济领域的金融管理人才在面对金融经济问题时，应着力思考问题背后所隐藏的逻辑联系，形成直觉意识上的思维，用数学的语言将这种直觉思维勾画出来。在此过程中，还应该着重思考不同种的数学思维方式，借鉴已有的数学模型好的方面，以最终达到形成和发展创新的数学建模思维的目的。

(四)注重现代金融理论与数学建模思想相融合

数学建模思想与现代金融理论相结合，才能更好地解决实际经济层面的问题，并有助于数学理论知识素质的提升。而现代数学包括许多的学科知识体系和应用方法，如：量化投资、最优化理论、回归分析法、预测法、综合评估法、统计分析法等，以量化投资理论为例，比传统的投资理论，量化投资会显得更为准确、直观、理性。而采用的多因子标准，对建立候选因子和消除冗余因子，进行综合评估模型都起到了积极促进作用。

(五)注重熟练掌握计算机应用知识

由于现代计算机网络技术的发展应用，使金融经济领域的数学建模在计算机技术的辅助下，变得简单易行。比如：在建立数学模型中会遇到一些复杂的计算问题，利用计算机去解决这些问题，可以极大地节省数学建模的时间，从而增强数学建模的应用效率。另外，选择适合的计算机软件去解决数学建模中的图形处理问题，也是非常方便和实用的，因此，要提升金融经济领域的数学建模能力，就必须熟练掌握计算机相关的知识技能。