文章编号：
2096-3157（2019）04-0119-02
数学知识与人们的生活有着紧密的联系，小到人们日常购物，大到科学天文知识解析，都离不开数学知识。金融作为经济生活中的重要内容，对人们的生活产生了直接的影响。本文将针对金融领域中数学方法运用进行详细的分析。
一、金融领域中数学方法运用的必然性
1.金融对象具有可计量性
虽然金融市场中存在一定程度的风险性与不确定性，但是细细研究之后便会发现，无论是证券交易、期货、股票等多种金融对象，其数据运行的过程中，都存在很大程度的规律。并且很多金融数量之间往往会存在很多数量关系[1]。所以，金融对象是存在很多可计量性的。数学算法便是利用自身独特、科学的数学思维，针对不同数据对象之间的关系进行详细的分析，结合不同的数学模型开展区别化的金融数据计量，实现对未知数据推导的实际效率。切实的利用数学算法等手段，切实有效的获取关于利率、汇率、货币供给需求、收益率等多个层面准确信息。金融对象存在很多明显和隐藏的数量关系，这也代表着金融对象自身存在的可计量性，印证了数学方法在金融领域运用的可行性。
2.数学方法具有高精准度
数学学科作为一项科学知识，是研究数量、结构、变化、空间等概念之间变化的一门学科。作为一种抽象科学学科，数学具有严谨的逻辑性和高度的精准性。从简单的“1+1=2”我们可以看出数学的精准性与严谨性[2]。客观来说数据方法与金融活动两者都具备抽象性与复杂性，想要有效的探究金融活动之间的关系，就必须要借助某种模型手段，将复杂的金融逻辑关系清晰化。数学方法的清晰性、逻辑性切实的满足了金融运算的实际要求，可以直观有效的揭示金融问题背后的经济变量函数关系，明确的展示了金融变量之间的实际联系。此外，利用数学方法还能够准确的针对金融活动固定范畴内的数量变化关系进行诠释，切实的通过推理、分析等手段，将传统金融投资理论变成科学的数学科学。
二、金融领域中数学方法的具体运用
数学方法在金融领域中的具体应用主要可以归纳为以下四个方面，详见图。主要是把数学方法中的技术分析方法、投资组合方法、不确定数学法和资产股价模式应用在金融领域中的股市预测、量化投资风险、金融回归分析和投资价值分析中去。
图
金融领域中的数学方法应用
1.技术分析方法，预测股市运动
数学中的技术分析方法作为一种新兴的数学方法，是在上世纪末由美国数学家查理斯·道所提出。在世界金融领域不断发展与进步的当下，技术分析方法的运用途径也日渐拓展。时至今日，技术分析方法已经构建出了一套完善的科学体系，其实用价值极大[3]。在技术分析方法运用的过程中，道氏理论作为技术分析方法的实践先导、为技术分析方法的运用提供了先决条件。道氏理论认为“股票市场的运动可以分解为主要趋势、次要趋势、日常变动，三种变动趋势之间存在一定的周期和内在规律。”结合道氏理论的相关内容，可以得知股市运动始终在多头市場、空头市场之间相互转换。多头市场最后必然会变成的空头市场，空头市场也必然会转变成多头市场。影响股票市场运动最为主要的因素，便是经济的周期变动以及投资者的模仿心理以及股市信息传播的时差。结合技术分析手段的相关内容，我们可以明确的利用技术分析模型对股市价格的短期变动和中长期的走势进行分析与预测。
2.投资组合方法，度量投资风险
投资组合方法是上世界中叶美国经济学家哈里·马科维兹所提出的。结合了数学知识的概率理论、数理统计以及随机过程等数据模式所创立出的投资组合方法。投资组合方法一经提出，便在金融领域掀起了巨大的波澜[4]。哈里·马科维兹的将证券投资的过程中可能损失率作为随机抽象变量，并且利用数学方程差来度量投资可能获得的收益等和损失平均值。投资组合方法中明确的提出了“投资决策不应是单纯以预期收益最为最大追求目标，应该将投资的目标放眼于最大预期效益上。”之所以称之为预期效用最大，便是在既定的收益条件之下，保障自身的风险最小;或者在既定的风险条件之下，追求收益最大化。结合投资组合方法的相关内容，人们在切实的实践与投资当中，若选用完全负相关的证券类型进行组合投资，那么便可以有效的降低投资的实际风险，避免非系统风险。
3.不确定数学法，金融回归分析
随着人们思维的日渐开拓，人们也渐渐的认识到了数学知识实际运用的效率。应用数学方法在金融领域不断运用和融和的过程中，人们逐渐的发现，想要单一的利用数学算法去确定金融现象和金融活动之间各个环节影响是不科学的，其效率相对较低。由于金融风险产生的过程中往往存在众多的不确定性因素和影响因素，所以想要切实的保障金融活动分析的实际效率，还需要积极的在数学方法当中引入不确定性因素，确保各种不确定性因素之间的相互关系。近年来，很多西方国家已经积极的将不确定数学法积极的融入到了金融行业当中。在不确定数学法当中，最为常见的算法便是回归分析数学方法。切实的利用线性回归分析手段，将金融项目氛围变量与度量，并平衡与分析两者之间的数据关系。当某个企业销售资金与流动资金、职工平均收入、储蓄金额等变量之间呈现出一定的关系，便可以切实有效的利用回归方程的手段，准确得出贷款预测数等数据，为企业日后的发展以及未来的经营管理走向提供良好的基础保障。
4.资产估价模式，投资价值分析
资本评估是金融投资中最为重要的内容之一，客观来说，资金从某个角度来说具有一定的时间价值，受到时间价值的影响，现金流也就无法相加减或者相比较。此种思想最早是在19世纪90年代由美国的经济学家欧文·费雪所提出的。明确的针对资产当前价值与未来现金流贴现值之间和相等的思想进行了阐释。欧文·费雪所提出资产时间性理论，为资产评估模式提供了强大的理论先导，贴现公式也是最为简单的评估模式。欧文·费雪的贴现公式的数学表达式为：
PV=∑ni=C（t）[1+R（t）]-1
期中t是未来时刻;C（t）为现金流量;R（t）为贴现率;n为期数;PV为总现值。在实际开展证券价值资本化计算中，积极的利用资产评估贴现公式，可以有效的为证券投资、金融投资、股票投资等内容进行详细的分析，切实的保障了投资的准确性，为科学投资打下坚实的基础。
三、金融领域中数学方法未来运用趋势
数学其精确性与逻辑性已经不容争辩的融入了金融领域。在当前信息化不断发展与进步的当下，积极的利用数学算法的相关内容开展金融目标规律掌控，能切实的发现金融市场的内在规律、确保自身在顺序万变的金融市场当中获取高额的金融利益。但是，客观来说数学在金融领域的融入仍然存在一定程度的局限性[5]。其非经济性与不明确性，往往在实际运用的过程中难度相对较大，这也是数学方法运用中最大阻碍。我们当前已经进入到了大数据时代，金融行业的数据类型不断增大、巨大的金融数据信息络绎不绝。在大數据模式的当下，高效的运用数学方法，就必须要积极的将数学方法和数学概念，融入到计算机、信息化大数据处理手段中。针对不同的金融项目分析与处理手段，融入有针对性、科学的数学方法，针对不同金融对象开展区别化的分析。金融市场存在巨大的机遇，也存在高额的风险。计算机技术可以切实的将数学方法有效融入到大数据分析技术当中，通过数学建模、理论分析，数值计算、定量分析等手段，切实有效的随着金融市场的波动现象，提供出深入、客观的金融市场变化规律信息。未来是技术与信息的时代，数学方法也将与信息化技术、网络化技术进行紧密融合，为金融行业带来更多的机会。
四、结束语
总而言之，数学方法作为一种具有逻辑性、科学性的科学逻辑思维，可以有效地透过现象看到事物变化的本质。当前的世界金融核心问题，都离不开数学微积分方程理论，数学方法的运用前景是非常广阔的。在信息化不断发展的当下，我们已经处于信息化与大数据时代，想要保障数学方法的与时俱进，就应该在掌握金融工程的同时，将数学方法与互联网信息技术进行有效的结合，在满足当前金融信息数据需求的过程中，保障金融对象分析的准确性，规避金融风险。
参考文献：
[1]王艺润.浅谈金融领域中的数学应用[J].科技风，2016，（3）：34～35.
[2]佘致远.探讨数学知识在若干金融问题中的应用[J].时代金融，2017，（15）：243～244.
[3]艾俊其.浅析不确定性数学方法在金融领域的作用和影响[J].学周刊，2017，（4）：221～222.
[4]丁梓洋.论高中数学思维逻辑在金融领域的应用[J].时代金融，2017，（29）：261～261.
[5]马俊.金融经济分析应用经济数学的探讨[J].中国市场，2014，（48）：190～191.