大数据背景下金融统计方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的

近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百tb甚至数十至数百pb规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。随着大数据概念的普及，人们常常会问，多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。我们的金融统计研究就是在这个背景下进行的。

大数据分析挖掘将能为行业/企业带来巨大的商业价值，实现各种高附加值的增值服务，进一步提升行业/企业的经济效益和社会效益。由于大数据隐含着巨大的深度价值，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，对未来的科技与经济发展将带来深远影响。因此，在未来，一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有、控制和运用也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。多年来，金融统计为促进金融发展作出了巨大贡献，但随着中国加入世贸组织，以及金融深化的进程不断加快，现行金融统计制度也面临着一系列潜在的挑战，不容置疑，金融统计改革也应与时俱进，发展成为综合型、多元化的统计系统工程。现行金融统计存在着以下诸多困扰应引起重视和改进。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

（1）了解大数据背景，以及大数据下课题研究的特点

（2）了解多种金融统计方法，并对它们进行分析，总结优缺点

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告

4-6周：总体设计，完成论文综述

7-10周：设计算法，功能模块设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1]潘家柱.金融中的基本统计方法[j].北京大学数学科学学院,2005.

[2]孟雪井，赵新泉.大数据背景下金融统计专业人才培养模式研究[j].科教导刊（上旬刊),2015.