计算金融系统可行性实施报告.doc

一、概述本项目的名称为()计算金融系统,putingFinance)。产品系统内容主要有:保险专业计算工具:属于精算范畴的有准备金计算系统和定价系统等;金融企业风险管控资产负债管理系统;商务智能专业金融数据挖掘工具。以上三类系统均为大规模复杂计算系统,具有很高的技术门槛。项目商业模式或机会涵盖范围或定义为:=业务咨询(1)+应用软件系统专项研究开发与实施(2)+系统运营服务(3)+专业计算服务(4);项目的市场定位于上述三项技术和服务范围。上述第(1)、(3)和(4)项属于IT驱动(IT-driven)的知识流程服务外包(KnowledgeProcessingOutsourcing,KPO),产业研究分析表明,该系统位于商业流程价值链高端(IT-KPO)。系统技术定位于高端系统,该系统具有技术门槛高,开发和系统实施难度大,大多数企业缺乏该领域的专业知识和IT经验的综合能力,难以进入该领域。该项目市场领域目前国内基本处于空白阶段,国内未见同类的系统+服务的提供商。例如在计算金融中的保险精算领域,我们率先成功实施了计算系统,并提供系统运营服务和专业计算服务。二、、、复杂化和多样化,市场参与者转向数学模型和计算机仿真以更好地了解金融市场的特性从而开发风险管理工具。高性能计算能够获得巨大收益的应用领域之一是金融及金融规划,伴随近些年高性能计算技术快速的发展,其计算能力得到了很大增强,这就有助于计算和分析大量的金融数据,而且还可以帮助构建人工市场模型来模拟复杂的模型,因此也提供了一种新的方法来研究复杂的金融系统;再次算法的改进,如进化算法、学****分类器系统等,使得能够更有效的来分析数据;最后,金融领域提供了丰富精确的真实市场数据和大量金融实验数据,这些详细数据对于构建、验证和校准基于仿真的模型非常有用。这些因素导致了新交叉领域——计算金融的诞生。计算金融的核心在于利用计算性能结合适当的方法来解决问题。putingFinance),主要研究基于高性能计算的保险企业的精算技术方法,是应用计算机软件系统实现金融模型和分析工具集合。精算技术属于计算金融的领域和范畴,精算提供保险专业领域的知识和方法,是保险经营过程中风险控制的核心,而计算金融涉及和提供金融工程方法论,高性能计算提供计算技术,我们则将这三者结合起来,形成新的专业计算体系和方法论。我们提出的高性能计算在金融保险中的主要应用问题可以分为四类:(1)仿真方法用于金融产品定价及风险评估;(2)综合风险管理;(3)金融创新及计算机辅助金融产品设计;(4)基于数据仓库的数据挖掘工具的专业计算工具。。我国保险技术应用领域,基本上尚处在起步阶段,主要是引进和介绍国外的现代精算数学等方面的风险管理理论。从应用的广度和深度而言,相对于我国保险市场的巨大发展潜力而言,还是很不够的。尤其缺乏风险分析与控制的理论与管理案例相结合的解决实际问题的技术系统。面对保险风险管理、定价或费率计算和准备金计算的迫切需求,缺乏问题解决的技术方法和技术系统。由于我国关于金融计算技术的研究开发刚刚起步,尚未形成一套成型的技术体系,在实践操作也缺少可以借鉴的先例,因此,这也加大了本项目的难度,当然也从另一个角度增添了的意义。精算金融方面的应用系统目前在国内未见系统化的实施应用,我们首次将适用的系统在国内应用。我们开发上述应用的技术系统在国内首次基本实现了实务应用和计划申报国家技术标准。现渤海保险公司每月财务结算中的准备金计算采用该系统形成的财务帐单数据。。原有的一些理论与金融学中的模型,在金融工程或系统研究中急需广为应用并不断赋予新的内涵同时,一些新的理论方法与模型,如定价和投资组合模型、随机规划模型、广义线性模型、动态规划模型、MonteCarlo仿真、神经网络模型和支持向量机等不断引入并成为计算金融的核心;而金融计算应用的高性能计算机,对不确定性模拟和海量数据所表征的金融工程问题实施计算,探索并构筑新的金融学或工程与应用模型,将成熟的模型移植到网络上或高性能计算系统上,成为方便实用的金融规划软件。金融计算研究可概括为产品定价和风险收益计算、综合风险管理和金融产品的计算机辅助设计三大研究主题。本项研究开发定位于精算技术作为金融计算的突破口之一。金融产品作为重要的风险管理工具,其正确定价是所有市场参与者进行金融决策的前提。MonteCarlo仿真是精算常用的方法之一,特别是当金融产品的维数比较高时,MonteCarlo仿真则成为唯一有效的方法。要获得一个可接受精度的估值,需要基于百万次的仿真,是