Begränsningar som införts av den traditionella praxisen i finansinstitut att köra riskanalys på skrivbordet innebär att många förlitar sig på modeller som antar en "normal" Gaussisk fördelning av händelser som allvarligt kan underskatta den verkliga risken. I detta dokument föreslår vi en alternativ tjänst som använder den elastiska kapaciteten i Cloud Computing för att undkomma begränsningarna i skrivbordet och producera exakta resultat snabbare. Business Intelligence as a Service (BIaaS) i molnet har en strategi med dubbla tjänster för att beräkna risk och prissättning för finansiell analys. I den första typen av BIaS-tjänst använder tre API:er för att simulera Heston-modellen för att beräkna risker och tillgångspriser, och beräknar volatiliteten (osystematiska risker) och den implicita volatiliteten (systematiska risker) som kan spåras när som helst. Den andra typen av BIaS-tjänst använder två API:er för att tillhandahålla affärsanalys för aktiemarknadsanalys och beräkna resultat i visualiseringsformat, så att aktieägare utan förkunskaper kan förstå. En fullständig fallstudie med två uppsättningar experiment presenteras för att stödja giltigheten och originaliteten av BIaaS. Ytterligare tre exempel används för att stödja noggrannheten i den förutsagda aktieindexrörelsen till följd av användningen av Heston Model och dess tillhörande API:er. Vi beskriver uppbyggnadens arkitektur, tillsammans med exempel och resultat som visar hur vår strategi förbättrar risk- och investeringsanalys och bibehåller noggrannhet och effektivitet samtidigt som prestandan förbättras över stationära datorer. Heston Model Simulations; Heston Model; Business Intelligence as a Service (BIaaS); Kalibration; API:er för aktieindex; Visualisering i molnet; SaaS i det privata molnet. 1. Vad är det för fel på dig?
Han valde Heston Model och dess tillhörande API för att beräkna förutsagd aktieindexrörelse och erbjuda en god grad av noggrannhet REF.
The Business Intelligence as a Service in the Cloud
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}