ICGPS循环经济生态产业金融模型的发展目标是什么？

金融模型就是跟据所收集的数据利用回归分析做出一个影响所分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，在股市上的应用就是可以预测股市价格，在这方面比较好的软件是SARS。一、波动性方法　　自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的*3资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。二、VaR模型（Value at Risk）风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。　　三、灵敏度分析法灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；（2）对产品类型的高度依赖性；（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。

金融模型和物理模型的区别如下。1、金融物理指的是用物理模型解决金融问题，2、金融模型指有必须实用，交易员一般实用多种一致的模型。渴望统一的理论，追求理论的普适性。

1、计量金融学是金融下的一个分支，着重用数理统计的方法研究金融领域的问题。特别是在证券和期货定价方面很有用（说白了就是对赚钱很有用）。2、一般中国的院校没单独开设这个专业吧，一般只有金融学和金融工程。关于金融工程的定义有多种说法，美国金融学家约翰·芬尼迪(JohnFinnerty)提出的定义最好：金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。3、金融工程的概念有狭义和广义两种。狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定P/L性的新的金融产品。而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。本文采用的是广义的金融工程概念。

最近在做资产配置方面的模型，准备整理四种经典传统的资产配置模型，准备在数学上进行详细推导，分别为：马科维茨均值－方差模型（MVO），风险平价模型，风险预算模型，Black-Litterman模型。四种模型都是以马科维茨提出的投资组合理论为基础，在不同的假设，不同要求下构建的。所以在此放在一起进行整理。 因为四种模型都以马克维茨的投资组合理论为基础，所以先介绍马克维茨的投资组合理论。 对于投资，不论是单一资产还是组合资产，都必须考虑的是两样东西：收益和风险。我们总是追求收益尽量的大或者风险尽量的小，那么如何界定和衡量一类资产或者一份投资组合的风险和收益就成了关键问题。马科维茨用数学的方式定义了一套衡量资产收益和风险的方法，并形成了一套理论体系，后人基本上都是在这个理论体系下进行研究和扩展。 马克维茨投资组合理论包括两部分内容：均值方差分析方法和投资组合有效前沿模型。下面展开具体介绍： 马科维茨定义出了资产的收益和风险： 资产的收益为：资产过去收益的数学期望。 资产的风险为：资产过去收益的数学标准差(方差)。 数学表达式如下：其中：E(R)表示资产组合的收益， 表示资产组合的风险。 为分配到各个资产的权重向量，其分量和为1， 为第i个资产的期望收益，计算方法为第i个资产过去一段时间（人为给定）的收益均值。n为资产总数。 为n个资产的协方差矩阵。 从上面资产收益和风险的定义可以看出，这种分析方法的利弊： 优点： 1、给出了资产收益和风险的明确数学定义。 2、在下面马克维茨均值方差模型数学推导上，优化问题是一个漂亮的凸优化，在数学上是一个很完美的问题，方便求解和扩展。 3、这种分析方法可以延伸出很漂亮的理论：有效前沿理论、夏普资本资产定价模型，多因子分析模型等等。 缺点： 1、这种定义假设资产的收益和风险是稳定的，既未来的收益和风险和过去一样，这在实际情况中不满足。 2、风险定义为波动是存在疑问的，在实际情况中波动不一定是风险，最简单的向上波动怎么可能是风险。 因为这种分析方法优点很多，并且提供了一种研究问题的方法论，即使有缺点，这种分析方法也被大家接受。针对这种方法的缺点，后人在应用时，做了或多或少的弥补。例如风险平价模型和风险预算模型就只假设风险是稳定的，放开了对收益稳定的假设。又例如人们为了解决风险的定义问题，引入了下行波动率、最大回测、在险价值等概念。 所以在学习和应用一个模型是，必须首先清楚这个模型适用的假设是什么。 在引入了资产收益和风险的定义后，我们就可以对资产或者资产组合进行收益和风险分析。 我们经常说鸡蛋不要放到一个篮子里面，投资应该尽量分散。这句话的理论基础就来自这种分析方法，下面我们就用均值方差分析法推导出这种观点。 我们只需要比较投资单一资产和投资两类资产（资产组合）那个好那个坏就可以。 假设有风险资产A和风险资产B，由上面资产收益和风险的公式得到。其中： 此时，我们把收益E(R)当成y轴，把风险 当成x轴，建立坐标系，则资产A的坐标为 ,B 资产的坐标为 。 由上面风险和收益的公式，消掉权重 ,得到如下公式：所以当 时：所以，此时风险和收益的关系是一个线性关系，且刚好是过资产A和资产B两个点的直线。 此时如果配置资产A和资产B的组合，如果不允许做空，则不管怎么配置（ 不论取什么值），从风险方面，都不可能避险，都不如买单一资产划算。 当 时：所以，此时风险和收益的关系也是线性关系，但是有个绝对值，所以是两条直线， 可以验证，两条直线是过两个资产中一个资产点和另一个资产点关于y轴镜像点的两条直线。 此时可以配置出风险等于零的资产组合，也就是说当找到两个完全负相关的资产时，可以配置一个无风险的投资组合。 当 时： 由于 关于 是一个凸函数。 所以整体的图形如下： 所以，可以配置出风险小于原资产中较小风险的组合。 所以，从数学上推导出了投资组合优于单一资产投资，且组合中资产的相关性越小，配置出的组合风险越低。 上面我们推出了资产组合的投资会优于单一资产的投资，在推导过程中，我们发现如果对两个风险资产进行配置，如果两个风险资产的相关系数不是1或者－1，则所有形成的风险资产组合会形成一个上凸的凸集。同理如果对多个风险资产进行配置，形成的也是一个上凸的凸集。因为市场上不做空的话，不可能存在相关系数为－1的资产，所以，全市场上所有风险资产配置形成的图形如下。 上图中阴影部分为市场上所有资产的范围，可以看出，阴影部分越靠左边，风险越小，阴影部分越靠上边，收益越高。所以阴影部分左上部分是比较好的资产。左上部分的边界是最好的资产，这条边界线被称为有效前沿。 可以看出有效前沿上的点就是给定风险下（给定x轴坐标），最大话收益（y轴）的资产配置。 由上图，我们找到无风险资产点（一般为国债） ，我们在阴影部分中随便找一点 ，将这两点链接成一条直线。则这条线的斜率为：这个公式可以理解为：投资资产相比于无风险收益获得的超额收益与承担的风险比，既单位风险上的超额收益，显然这个比率越大资产的性价比就越大，这个比率被称为夏普比率： 其中： 上面连接两个点的线叫做资产分配线（CAL），其直线方程为： 其中： 从上图可以找到一个点，这个点的夏普比率最大，既过无风险资产点向资产可行区域做切线，得到的左上角的切点P。可以使的夏普比率最大。 这条切线叫做资本市场线（CML），其直线方程为： 其中： 可以看到，在加入无风险资产配置时，资产组合在这条线上时为最佳。在这条线下方的资产组合都劣与这条线上的资产组合。 这个资产点P，被称为市场均衡点，也叫市场组合点。这个地方之所以叫做市场均衡点，有一个非常重要的假设，这里假设全市场的所有投资者都有相同的预期收益或者相同的预期风险。如果没有这个假设，这个不可能是市场均衡点。有了这个假定，市场就会在这个点（市场组合点）稳定下来，全市场风险资产的市值比就会刚好是这个市场组合点的配置比。也就是说全市场资产配置的组合点就是这个点。 下面我们要证明一下为什么这个切点是市场均衡点，也就是为什么这个切点是全市场资产的市值加权组合。 证明： 假设市场上有m个资产 ,其预期收益为 ，全市场的投资者对市场上所有资产进行投资，因为由市场均衡条件的假设，全市场投资者都有相同的预期收益和预期风险，所以可以将全市场的投资者合并为一个投资者，全市场的投资为这个投资者的一个投资组合。 那么，此时这个总投资者的投资组合可以表示为：又由于市场均衡的假设，投资者都是理性的和投资者是风险厌恶的。 所以，总的资产组合点A一定在上图中的P点，因为这一点与无风险资产构成的资产组合性价比最高（夏普比率最大）。 所以市场组合点就是上面的P点，纳闷这个市场组合点为什么是均衡点呢？ 因为，由投资组合的公式： ,可以得到，全市场资金按照权重 分配到资产 上了。所以此时资产 的市值必须是： .其中Money为全市场的总资金。 所以资产 的市值就是 。 所以这个组合的资产权重就是各个资产的市值权重。 所以上述说法得到证明。 有了市场组合点，我们可以进一步的对资产的风险进行分解，因为资产的风险定义为资产的标准差，这个风险可以分成两部分，系统风险和非系统风险。具体推导如下： 设A，P两个资产分别为 ,其中P为市场组合点。 则两个资产配置的组合的总风险为： 关于 是一个凸函数。 将 看作 的未知数，求组合总体风险 对两类资产的边际风险：边际风险求出来了，我们定义两个资产的总风险贡献如下：得到总风险贡献后，因为两个风险贡献加起来不是原风险，相差一个 。需要把TRC再除以一个 。 所以，组合的风险可以分解为下面两部分：其中： ,是用组合资产的收益去回归A资产的收益的回归系数。 ,是用组合资产的收益去回归市场组合资产点的收益的回归系数。 到此，我们就把一个资产组合的风险分成了两部分。对于第二部分中的 。 表示了我们配置的组合和市场组合点的关系，这部分风险是市场本身带来的，和我们挑选的资产A没有关系，所以这部分风险我们称为系统风险。第一部分风险我们称为非系统风险。 所以一个资产组合的风险分解成了系统风险和非系统风险。 现在我们先不考虑非系统风险，只考虑系统风险。 考虑第二部分风险的公式，是用组合资产的收益去回归市场组合资产点的收益的回归系数。我们一般不用这个来表示，我们取一个等价的形式来研究，既：是用市场组合资产点的收益去回归组合资产的收益的回归系数。 公式如下： 这个系数我们有一个单独的名字，叫做 系数，既：之所以不研究 ,而研究 系数，是因为两种要大都大，要小都小，虽然 在风险贡献的公式上很完美，但 没有 系数的意义好。 系数代表了，市场组合点对目标资产配置点的影响， 是目标资产配置点对市场组合点的影响。我们一般把目标定为资产配置点，所以还是采用 系数比较好。 其实采用两者中的任意一个，对风险的分解上差别不大。差别大的是用 系数，是当时夏普找到用来构建资本资产定价模型的基础。 资本资产定价模型我们下面介绍，这里先解决证券市场线（SML）。 上面我们已经把资产的风险分解为系统风险和非系统风险，我们如果把一开始的坐标系中横坐标（资产风险）替换为资产的系统风险，会出现什么图形呢？ 我们知道，资产P是市场均衡点，如果我们在资本市场线（CML）上进行组合配置，也就是买一部分无风险资产，买一部分市场组合点对应的资产， 我们以资产收益为纵坐标，以 系数（系统风险）为横坐标， 画出我们的风险和收益的关系图。 如果我们在配置时，不配置无风险资产，全部配置市场组合点的资产。此时我们目标资产的收益和 系数为：如果我们在配置时，全部配置无风险资产，此时我们目标资产的收益和 系数为：如果我们配置 的无风险资产， 的市场组合点资产。我们的收益和 为:消掉 得到：这个就是证券市场线（SML）的直线方程，其图下如下： 由上面资本市场线（SML）的直线方程 可以看出，在资本市场线（SML）上的 任意资产的收益可以被市场组合资产点的收益以及其 系数确定。 在资本市场线（SML）外，等式左边和等式右边会有一个差值，这个差值记为 .则此时，上面的公式变成了：此时，所以一个资产的收益，可以看成三部分，市场带来的收益 ,无风险收益 ，资产本身原因导致的收益 . 这个 ,代表了资产提出市场因素和无风险收益因素剩下的因素导致的收益，其实还可以进行对其进行分解，着就是多因子模型，因为本文讨论资产配置模型，所以对多因子模型不过多介绍。 至此，我们由资产的收益和风险的定义出发，把均值方差分析法所导出的结论推导了一遍。均值方差分析法还可以定义一个概念，就是效用函数。下面详细介绍。 在投资时，每一个投资者，会根据收益风险给每一个资产打分，分数越高，说明这个资产在投资者心中越有吸引力，这个打分模型可以用以下函数给出：其中：U为最终分数，也叫做效用值，A是投资者厌恶系数， 只是为了推导方便约定的一个系数。 以上函数被称为效用函数。 可以看到，当A>0时，U与收益成正相关，与风险成负相关。收益越高U越大，风险越小U越大。此时投资者是风险厌恶的。 当A＝0时，U与收益成正相关，与风险无关。收益越高U越大，此时投资者是风险中性的。 当A<0时，U与收益成正相关，与风险正相关。收益越高U越大，风险越大U越大，此时投资者是风险偏好者。 注意在公司中，收益率r必须采用小数形式，不能用百分比。 对于每一个投资者，都有一个相应的固定的A,此时对于每一个固定的效用值 ，其效用函数变为：当A>0时，将其画在以风险 为横坐标，收益E（r）为纵坐标的坐标系里面。其是一个开口向上的、以y轴为对称轴的抛物线，这条抛物线叫做无差异曲线。 A越大，开口越大， 越大，其越靠上。然而 不能无限大，因为当 大到一定程度时，在市场上买不到对应的资产了，所以， 最大就是使无差异曲线与有效前沿相切。此时切点就是这个投资者的最优资产配置点。 在市场均衡理论中，假设全市场的预期都是一样的，大家追求相同的预期收益和预期风险，那么，此时大家的效用函数也都一样，从而形成全市场的效用函数：此时A是市场的风险厌恶系数，这条无差异曲线必然和有效前沿相切。其切点就是市场均衡点。 上面详细介绍了均值方差分析方法,以及衍生出得模型和概念，下面主要推导马克维茨的资产配置模型。 其实上面画有效前沿的过程中就用到了马克维茨资产配置模型。既在风险资产组合的配置时，我固定风险水平求最大化收益，或者固定收益水平求最小化风险。具体模型介绍如下。 设有m个资产 ,其预期收益为 ，其预期风险为 . 现在要对这m个资产做一个投资组合，既对m个资产进行资金分配，设 为资金分配权重，我们最后追求的是使得得到的资产组合性价比最高（固定风险最大化收益，或固定收益最小化风险）。 上面这个问题被称为资产配置问题。 对于资产配置问题，首先提出解决办法的是马克维茨，马克维茨构建了一下模型。 首先马克维茨对这个问题做了假设： 1、资产的收益用收益的均值表示，资产的风险用收益的标准差来表示。 2、用资产过去的收益的均值代替资产未来的预期收益，既认为收益是稳定的。 3、用资产过去的收益的标准差代替资产未来的预期风险，既认为风险也是稳定的。 4、进行组合配置时，只考虑收益和风险。 5、投资者都是风险厌恶的。 由上面的假设可以看出这个模型的有缺点。 优点： 1、将资产配置问题完美的转化成了一个数学的优化问题，而且是凸优化问题。 2、模型简单，容易扩展。由这个模型衍生出来一系列模型。其衍生过程相当完美自恰。 缺点： 1、现实中，多数资产的收益和风险不是稳定的，这一确定是这个模型的最大问题所在，过去的收益和风险不能代表预期。 2、模型中定义的收益和风险太局限。例如实际的风险不一定是标准差，因为向上波动不是风险。 在以上的假设上，我们可以求出对m个资产的任意一个资产组合的收益和风险：其中： 为资产组合配置权重，且有 。 为资产 过去的收益的均值。 为m个资产过去的收益序列的协方差矩阵。 所以资产配置中最求性价比最高可以转化为一下三个模型： 其一：其中： 有 这个约束是不允许做空，去掉这个约束就是允许做空。 为给定的组合收益。 其二：其中： 有 这个约束是不允许做空，去掉这个约束就是允许做空。 为给定的组合收益。 这两个数学优化问题都是凸优化问题，且是一对对偶问题。如何解决这个凸优化，我在SVM的文章中有详细介绍，可用拉格朗日乘数法，这里不展开。这里要说明的一点是，在上面的两个问题中，如果添加约束线性等式约束，或者线性不等式约束，还是凸优化问题（因为有的时候会对个别资产的持仓有限制），不影响原求解过程。 其三： 马克维茨资产配置还有第三种形式，最大化效用函数：其中： 有 这个约束是不允许做空，去掉这个约束就是允许做空。 为给定的组合收益。 第三种形式与前两种不一样，前两种为给定风险最大化收益，或者给定收益最小化风险。第三种解决的是给定效用函数，求最大化效用的问题。当全市场的效用函数一样时，求得的就是市场均衡点的资产配置。 上面就是马克维茨的资产配置模型。 需要特别指出的是，这个模型存在一个缺点，对收益和风险估计是敏感的，如果收益和风险变化，其配置出的权重变化很大。 另由于其假设，这个模型在实际中效果并不好，因为假设2，3根本不满足。但是这个模型给出了资产配置的框架，我们可以应用这个框架构造新模型,风险平价，风险预算和BL模型都是在这个框架基础上构建的。 其实这个模型的思想很简单，就是把马克维茨优化问题转化成了其他问题。这个模型不去求最优化问题，既不去找性价比最高的点，因为从上面的马克维茨的模型看出，最优的点不稳定，很难找到，即使找到也失去的时效性。 所以这个模型换了一个角度思考这个问题。既直接给出一个强制性的要求：要求所有参与配置的资产对最终组合的风险贡献必须相等。 有了这个要求，每个资产所带来的风险都相等了，从而做到了各种资产在风险水平上对总组合的影响是一样的。 为什么会有这个奇怪的要求呢？这个模型是桥水基金搞出来的。 桥水认为，各类投资品（权益、债券、商品等）的收益率由未来的经济情况决定，而经济情况则主要由经济增长和通胀两大因素驱动。根据它们的变动，经济环境可分为四种情况 —— “经济上升”、“经济下降”、“通胀上升”、“通胀下降”，不同类投资品在不同经济环境中表现各异。 既然各类资产的收益由其所处的经济情况决定，那么我们如果能预测出未来经济环境，多配置未来经济环境中收益高的组合，就能配置出好的资产组合。但是桥水不做这个预测，因为预测不准，所以桥水退而求其次，既然预测不准，那就做一个在任何经济环境中都承当一样风险的组合。这就是风险平价最初的本意。 风险平价有很多版本，这里给出来的是最有名的等风险贡献投资组合版本。就是上面说的要求所有参与配置的资产对最终组合的风险贡献必须相等。其模型推导如下： 设有m个资产 ,其预期收益为 ，其预期风险为 . 现在要对这m个资产做一个投资组合，既对m个资产进行资金分配，设 为资金分配权重，我们最后追求的是使所有参与配置的资产对最终组合的风险贡献必须相等。 我们可以求出对m个资产的任意一个资产组合的风险：对于其中第i个资产的边际风险为：对于其中第i个资产的总风险为：同理对于其中第j个资产的总风险为： 对于其中第i个资产的总风险为：所以资产组合的风险：所以根据风险平价的要求，令：其中： 可以看出这个方程组其实不好解，也不一定有解。 所以引入最优化问题，用最优化的方法求解方程组，构造以下最优化问题：可求出 . 上面就是风险平价模型的推导。由推导过程可以看到，这个推导中没有用到资产的预期收益，所以这个比马克维茨的资产配置模型假设少了一条对资产预期收益的假设。但资产的预期风险假设相同。具有模型假设有： 1、资产的风险用资产收益序列的标准差表示。 2、资产的预期分享用资产过去的收益序列的标准差表示，既假设资产的标准差是稳定的。显然这个假设在现实中不一定成了。 3、进行组合配置时，只考虑各个资产风险相等。 4、投资者都是风险厌恶的。 风险平价的优缺点也很明显： 优点： 1、对资产的预期收益不做假设。放宽了假设条件。 2、各资产风险贡献一样，配置出得组合资产非常稳定。 缺点： 1、组合配置中若不考虑杠杆，配比严重偏向风险低的资产。 其实马克维茨资产配置模型重要不在于模型本身，而在于其框架，风险平价模型本身重要也不在于其模型本身，而在于其思想，它教会了我们一种思想，在预测不准的情况下，我们就按风险相等处理。 有了风险平价模型，我们就顺利成章的会想到，如果我不想让各个资产的风险相等，而是想让各个资产的风险比等于我给定的比。例如配置股票和债券时，如果按风险平价去配置，会有一个弊端，就是最后求出的权重债券占比太大，从而影响 我的收益。 我们此时想多承担一些股票带来的风险，少承担一些债券带来的风险，应该怎么办，此时，人们就发明了风险预算模型。 所谓风险预算，是风险平价的一种推广，风险平价是风险预算的一种特例。 与风险平价相比，我们不要求各个资产的风险贡献一样，我们要求各个资产的风险贡献等于给定的比例，或者给定的值，这就是风险预算模型。具体如下： 设有m个资产 ,其预期收益为 ，其预期风险为 . 现在要对这m个资产做一个投资组合，既对m个资产进行资金分配，设 为资金分配权重，我们最后追求的是使所有参与配置的资产对最终组合的风险贡献等于事先给定的比率。 由上面风险平价的模型推导得到： 对于其中第i个资产的总风险为：对于其中第j个资产的总风险为：若资产i与资产j事先给定的风险贡献的比率为 .那么有：同风险平价一样，这个方程组不是很好解，也不确定有没有解。 所以引入最优化问题，用最优化的方法求解方程组，构造以下最优化问题：所以可以求得配置比 。 可以看出风险预算模型的假设比风险预算换了一条，就是对各个资产的风险贡献不要去相等，而要求等于某个预算值。其他假设都是一样。 由于风险预算是风险平价的推广，所以风险预算比风险平价优点是更灵活。即使更灵活，但由于模型始终是从风险角度出发，没有考虑收益，所以收益还是不是最大化。又加上假设了资产风险的稳定性这个不切实际的假设，这个模型虽然比前两个好，但是还是优缺点。 在上面模型的推导中，我们看到得到的马克维茨的资产组合模型是在假设过去的收益是未来的预期收益和过去的风险是未来的预期风险的基础上得到的。这些过去代替未来的假设在大多数情况下并不成立。所以人们想到了一种去修订这些过去收益和风险的方法，从而让求出的这个组合更符合逻辑。 Black-Litterman模型的思想是这样的，先用马克维茨的资产组合模型求出市场均衡收益，在结合投资者观点，得到一个最终期望收益。再通过这个期望收益反解出组合配置。 这里需要指出的是，发明BL模型的两位大神并未公布他们的证明过程，网上很多推导都是利用贝叶斯公式，把这个问题转化为先验推导后验，这个方法在数学上做了过多的假设，不是很严谨，但已是最好的方法。目前未找到其他更严谨的证明方法。 具体的模型推导如下： 设有m个资产 ,现在要对这m个资产做一个投资组合，既对m个资产进行资金分配，设 为资金分配权重，我们最后追求的是综合考虑市场均衡收益和投资者观点后得到一个合理的财产配置。 模型的框架可以用下图表示出来：

在之前的文章中，整理了一系列资产配置模型，有马科维茨均值方差模型、风险平价模型、风险预算模型和BL模型，本文对另一资产配置模型进行详细介绍，算是对之前文章的一个补充。此模型为熵池模型，是应用熵池理论进行资产配置。其是BL模型的泛化，懂得BL模型的推导，可以很容易理解熵池模型。 BL模型是使用贝叶斯收缩的思想，其过程是：将市场均衡收益的概率分布当成先验分布，将投资观点分布当成条件分布，使用贝叶斯公式，获得后验分布，反解配置权重。 在这个过程中会有两个问题，其一观点必须是线性的收益观点，且BL模型不能考虑观点的相关性，其二先验分布只能是市场均衡点收益的的先验分布，市场均衡点一般情况不存在，且模型拘泥于收益分布，不能使用风险或者其他指标分布。 基于以上存在的问题，提出了BL模型的泛化模型---熵池模型。 熵池模型是使用熵池理论进行资产配置，其过程是：先找一个已知先验分布的参考模型，在再满足观点规则的空间里面找一个与先验分布相对熵最小的分布生成后验分布。最后通过先验分布和后验分布的池化得出资产的价格分布，根据资产的价格分布，再结合相应的约束和优化问题，反解出配置权重。 下面从香农熵开始，一点一点进行详细介绍。 在通信领域，对于一个信息所含得信息量，进行数学量化是见很难得事情，香农引入了香农熵得概念，彻底解决了这一问题，香农引入的这一概念，不光可以解决信息中含有信息量得量化问题，还可以计算在数据和信息压缩时的临界值，而且在数学和机器学习领域，这一概念还可以衡量随机变量，随机变量越不确定，起熵值越大。 也是因为上面所说的最后一个用途，导致这一概念在数学和机器学习领域大放光彩。 香农在推导香农熵表达式时，先描述了如下性质，认为所要得到的量，必须满足以下性质： 单调性，即发生概率越高的事件，其所携带的信息熵越低。极端案例就是“太阳从东方升起”，因为为确定事件，所以不携带任何信息量。从信息论的角度，认为这句话没有消除任何不确定性。 非负性，即信息熵不能为负。这个很好理解，因为负的信息，即你得知了某个信息后，却增加了不确定性是不合逻辑的。 累加性，即多独立随机事件同时发生存在的总不确定性的量度是可以表示为各事件不确定性的量度的和。 香农证明了，满足以上三个性质的公式是唯一的，表达式如下：其中C为常数。X为随机变量或者随机事件， 为事件x发生的概率。 当C=1时，H（X）被称为香农熵，单位为bit。 由上面香农熵的概念可得到条件熵

也即国际学术界通常理解的Finance，主要含公司金融、投资学和证券市场微观结构（Securities Market Microstructure）三个大的方向。微观金融学科通常设在商学院的金融系内。微观金融学是目前我国金融学界和国际学界差距最大的领域，急需改进。2、宏观金融学（Macro Finance）国际学术界通常把与微观金融学相关的宏观问题研究称为宏观金融学（Macro Finance）。我个人认为，Macro Finance 又可以分为两类：一是微观金融学的自然延伸，包括以国际资产定价理论为基础的国际证券投资和公司金融（International Asset Pricing And Corporate Finance）、金融市场和金融中介机构（Financial Market And Intermediations ）等等。这类研究通常设在商学院的金融系和经济系内。第二类是国内学界以前理解的“金融学”，包括“货币银行学”和“国际金融”等专业, 涵盖有关货币、银行、国际收支、金融体系稳定性、金融危机的研究。这类专业通常设在经济系内。宏观金融学的研究在中国有特别的意义。这是因为微观金融学的理论基础是有效市场理论，而这样的市场在中国尚未建立，所以公司和投资者都受到更大范围的宏观因素影响。金融学模型总会在开始说“让我们假设……”，例如，以金融的范式——资本资产定价模型（CAPM）为例，詹森（1972）归纳出CAPM建立在下述七个假设上：所有投资者追求单周期的财富期望效用最大化；根据期望收益的均值和方差选择资产组合；可以无限量地拆借资金；对所有资产的收益回报有相同的估计；他们是价格的接受者，资本市场是完全竞争的；资产总量是固定的，没有新发行的证券，并且证券可以完全分离，交易无成本；最后，资本市场无税收。这些假设显然过于苛刻，尤其在中国这样的不成熟市场更难成立。诸如此类的假设，侧面反映了宏观经济体制、金融中介和市场安排等问题。而这些问题，正是我这里所定“宏观金融学”的研究内容。我们必须重视对这些假设本身的研究。

金融数学的核心是金融衍生物的定价理论，无论从经济学还是数学都涉及较深的内容；期权定价模型：Black�Seholes�Merton理论---这是所有金融数学理论的核心 金融数学，又称数理金融学等，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。　　金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。 马克维茨也因此获得了1990年诺贝尔经济...

本文主要详细介绍怎么使用多因子模型对组合资产进行归因分析，归因分析的内容为收益归因和风险归因。 上图列出了由马克维茨均值方差理论引出的三条路，其一为资产配置，我们本文不涉及，其二为资本资产定价（CAMP)的一条路，其三为套利定价理论（APT）的第三条路。第二条路和第三条路为本文讨论重点。 第二条和第三条路都是属于多因子分析的范畴，第二条路是知道因子收益的时间序列，通过时间序列上的回归去求因子暴露，为的是解释个券收益的组成部分。第三条路是知道截面因子暴露去回归截面上的因子收益，为的是挖掘有效因子，找到这个因子带来的超额收益。 使用多因子模型进行投资组合的归因分析，也主要包括基于净值的归因方法和基于持仓的归因方法两大类。基于净值的归因方法是走的第二条路，比较简单。基于持仓的归因方法走的是第三条路，比较复杂。 两者的区别主要表现在三个方面： 1、基于净值的归因方法是时间序列回归，基于持仓的归因方法是截面回归； 2、基于净值的归因方法主要来自CAMP（资本资产定价）模型，基于持仓的归因方法主要来自APT（套利定价）理论。 3、基于净值的归因方法要求比较简单，数据较少且较容易获取，仅需要组合的净值数据以及因子收益序列即可进行分析。而基于持仓的归因方法需要知道具体的组合权重、个股因子暴露等数据，来确定组合的因子暴露。 下面详细介绍两大类方法。 在介绍两个方法前，我们下面给出项目的框架如下图： 基于净值的归因方法，逻辑上很简单，它来自资本资产定价模型，用所有因子收益的时间序列去回归组合收益的时间序列。这样做的目的是，是把组合的收益分解在各个特定的因子上，认为组合或者个股的收益都可以被给定的特定因子收益加个股特质收益来解释，解释不了的部分直接扔给残差。这里要特别注意，此时特定因子收益在一个时间截面上是一个常数，对多所有股票都一样，这与另一种方法基于持仓的归因方法有本质的区别。 基于这种方法，人们开发出的模型很多，如下： 1、Fama-French三因子模型2、Carhart四因子在 FF 三因子模型的基础上，引入动量因子 UMD (高收益率股票组合与低收益率股票组合 收益率之差) 3、Fama五因子模型如下：我们这里以Fama五因子模型为例，详细介绍这种方法的实现。 Fama五因子模型如下：因为本文主要是项目实施前的参考文档，所以在此不介绍Fama五因子模型怎么得来的。只需要知道Fama五因子模型是上面公式。 其中， 表示资产 i 在时间 t 的收益率， 表示时间 t 的无风险收益率， 表示时间 t 的市场收益率， 即为时间 t 的风险溢价， 为时间 t 的市值因子的模拟组合收 益率(Small minus Big)， 为时间 t 的账面市值比因子的模拟组合收益率(High minus Low)， 为时间 t 的盈利因子的模拟组合收益率(Robust minus Weak)， 为时间 t 的投资因子的模拟组合收益率(Conservative minus Aggressive)， 为经过正交化 调整的估值因子模拟组合收益率，其余各变量含义与三因子模型相同。 均为回归待拟合系数，

IS—LM模型：IS—LM模型是反映产品市场和货币市场同时均衡条件下，国民收入和利率关系的模型。按照希克斯的观点，流动偏好(L)和货币数量(M)决定着货币市场的均衡，而人们持有的货币数量既决定于利率(i)，又决定于收入(y)的水平。总需求—总供给模型：总需求—总供给模型（AD--AS模型）是指将总需求与总供给结合在一起放在一个坐标图上，用以解释国民收入和价格水平的决定，考察价格变化的原因以及社会经济如何实现总需求与总供给的均衡。

现金流折现模型测试基于对未来现金流入的预测确定单笔金融资产损失准备。通常对单笔金额资产逐笔进行DCF测试，通过测试时点预计与金融资产相关的未来各期现金流入，并按照一定的折现率折现加总，获得金融资产未来现金流入的现值，账面金额与现值的差额，即为该笔金融资产应该计提的损失。 预测现金流，以客户或单笔金融资产维度，对未来借款人、担保人的还款情况，以及抵质押物或借款的自有资产的处置变现情况进行预测，确定可以用户偿还债务的现金流。 计算贴现现值，运用未来现金流折现计算，以原贷款合同利率为贴现率，以预计收回时间和当前时间的差值为折现期间，得到未来现金流的现值。 最后将贷款现值低于贷款账面原值的部分，作为损失准备金额。 现金流折现的方式有多种，常见的：借款人经营现金流、担保人代偿产生的现金流、抵质押物处置变现、查封财产处置变现。 迁移模型测试首先将金融资产进行合理分组（银行常采用五级分类或信用等级分组），在组合层面按照资产迁徙情况确定金融资产损失准备。迁移测试将金融资产划分为具有相同信用风险特征的若干组合，再分别测算组合中每一级次资产向下迁移的迁移率及损失率，并将测试时点各级次金融资产余额与对应的损失率相乘，从而得到各级次金融资产应计提的损失准备。 计算损失率的公式为： M为使用迁移模型计算损失率的级次数量，N为直接确定损失率的级次数量；M+N为全部级次数量;P为金融资产由i级次下迁到j级次的迁移率；Li为i级次贷款拨备率。 滚动率模型和迁移模型相似，组合层面计算金融资产在不同风险类别之间的滚动率和损失率。滚动率模型通常按照逾期天数对贷款进行类别划分，每一类别的贷款在经过一期后只能向下滚动一期。通常信用卡采用滚动率模型。 IFRS9新准则规定，逾期信用损失，指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。 信用损失，指企业按照原实际利率折现的，根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。 预期信用损失通常是各现金流差额折现后的概率加权的预测，即根据违约风险的大小进行加权平均后的信用损失，预期信用损失的计算主要包括关键要素有： PD违约概率 LGD违约损失率 EAD违约风险暴露 Rate折现率 LifeTime存续期 预期信用损失ECL=PD*LGD*EAD  (PD分为累积PD和边际PD，利用边际PD计算通常要对各期的预期损失加总)

行为金融学就是将心理学尤其是行为科学的理论融入到金融学之中。它从微观个体行为以及产生这种行为的心理等动因来解释、研究和预测金融市场的发展。这一研究视角通过分析金融市场主体在市场行为中的偏差和反常，来寻求不同市场主体在不同环境下的经营理念及决策行为特征，力求建立一种能正确反映市场主体 实际决策行为和市场运行状况的描述性模型。 行为金融学对于两大传统假设的挑战为我们研究商业银行公司治理问题提供了一个新的视角：其一，传统金融理论关于人的行为假设。传统金融理论认为人们的决策是建立在理性预期（RationalExpectation 、风险回避（RiskAver sion）、效用最大化以及相机抉择等假设基础之上的。但是大量的心理学研究表明，人们的实际投资决策并非如此。比如，人们总是过分相信自己的判断，人们往往是根据自己对决策结果的盈亏状况的主观判断进行决策的等等。尤其值得指出的是，研究表明，这种对理性决策的偏离是系统性的，并不能因为统计平均而消除。其二，有效的市场竞争。传统金融理论认为，在市场竞争过程中，理性的投资者总是能抓住每一个由非理性投资者创造的套利机会。因此，能够在市场竞争中幸存下来的只有理性的投资者。但在现实世界中，市场并非像理论描述得那么完美，大量“反常现象”的出现使得传统金融理论无法应对。传统理论为我们找到了一条最优化的道路，告诉人们“该怎么做”，让我们知道“应该发生什么”。可惜，并非每个市场参与者都能完全理性地按照理论中的模型去行动，人的非理性行为在经济系统中发挥着不容忽视的作用。因此，不能再将人的因素仅仅作为假设排斥在外，行为分析应纳入理论分析之中，理论研究应转向“实际发生了什么”，从而指导决策者们进行正确的决策。 行为金融学的模型 第3章 心理实验对预期效用理论的挑战 3.1 预期效用理论及其假设 3.2 心理实验对预期效用理论的挑战 第4章 证券市场中的异象 4.1 股票溢价之谜 4.2 封闭式基金之谜 4.3 动量效应与反转效应 4.4 过度反应和反应不足 4.5 规模效应 4.6 账面市值比效应 4.7 日历效应 4.8 股票价格对基础价值的偏离 第5章 判断与决策中的认知偏差 5.1 判断与决策中的信息加工过程:认知心理学 5.2 启发式偏差 5.3 框定偏差 5.4 心理账户 5.5 证实偏差 5.6 时间偏好 第6章 金融市场中的认知、情绪与行为偏差 6.1 过度自信 6.2 损失厌恶 6.3 后悔厌恶 6.4 处置效应 6.5 投资者情绪 6.6 羊群行为 6.7 股利之谜 6.8 模糊厌恶 6.9 本土偏差 这些都是 就是说它不认为人是经济学所谓的理性人 而是心理学中的实在的人 他们的行为利用心理学知识建立一个模型来分析

金融是很多毕业生和社会人才梦寐以求施展才华的地方，但如何成为一名合格的金融从业者？进入金融行业，必备的素质和技能都有哪一些？这并非每个立志金融业的人都清楚明白。 为了方便大家对号入座，我们分成两大类来总结：初级金融者和资深金融从业者。（一） 初级金融人员：偏专业、技能性 1.操作系统和办公软件 很多初级金融者对操作系统及日常办公软件知之甚少，也不太重视。其实对操作系统和办公软件的熟练操作，可以大幅度减少工作耗时、提升工作效率。而且大部分企业在考评新晋员工时，都以操作系统和办公软件的熟练程度作为一项非常重要的指标。而对于金融从业者来说，有非常多的专业软件和协作软件是日常办公的主要平台，现在绝大多数金融工作都已经IT化、信息化，对电脑的熟练使用是最基本的技能。 2.EXCEL 对于经常和数字打交道的人来说，EXCEL可以说是最给力的神器，没有之一，所以值得单独说明。进入金融行业几年后，能否熟练运用EXCEL的工作状态可以说有天壤之别。对EXCEL的运用不仅仅是做表格、做做统计，一些函数和制表上的“黑科技”会让使用者见识到一个全新的世界。至于具体如何操作，我以后的文章会做专门的讲解。 3.英语 重要性无需多言。在很多金融领域如果没有熟练的英语傍身，那基本上就是寸步难行。几乎所有的银行与投行对于英语的要求都是硬性的。 4.金融模型 金融模型就是根据所收集的数据利用回归分析做出一个影响分析数据的公式，根据公式将数据带入就可以进行预测，比如预测价格走势。金融模型是金融分析的基础工具之一。 5.财务分析 金融从业者基于证券这样的市场数据进行分析，而看证券就必须要学会分析上市公司的财务报表。其实不止是金融，财务和会计的专业知识是所有经济类专业的必修课。各个金融领域的工作都是在量化基础上进行的工作。 6.银行业务 对银行的负债业务、资产业务、中间业务的了解。 7.尽职调查 非金融行业的人很少了解尽职调查。尽职调查就是指在投资、证券等领域，对企业的历史数据和文档、管理人员背景、市场风险、管理风险、技术风险和资金风险做全面深入的审核，是中介型金融机构最重要的的工作之一，多发生在企业公开发行股票上市和企业收购以及基金管理中。（二） 资深金融从业者：偏管理、战略性 从初级金融从业者跨入资深金融从业者行列，除了地位和待遇的飞速增长外，一大特征就是对技能和能力的要求从基础能力和专业技能转变为对战略的操控性和管理能力。 1.投资 投资包括的是从资金筹措、分析、交易到最终执行落地的一个过程。从分析到投资的能力变化，看起来是单纯的范围扩大、知识体系增多，其实实质是从单纯的学术技能研究变成了一个流程管理。大体包括资金能力、分析能力、交易能力、执行能力、管理能力等都构成了交易人员的基本能力。 2.投行 投行范围非常广泛。其中包括对企业融资、收购兼并、财务顾问等。还有对投资银行业务流程的理解，对资产评估、法务等相关技能的熟悉。 3.管理 包括沟通能力，协调能力，规划统筹能力，决策能力和在内的团队管理与组织能力，这些能力的掌握对日后的团队项目有非常大的帮助。 4.风险管控 由于互联网和金融行业的融合，金融行业产生了包括P2P在内的诸多金融产品新形态，这对金融行业来说是挑战也是机遇，金融行业的机会越来越多，但对金融风险管控也会越来越重要。目前国内金融行业就缺乏大量金融管控的专业人士。在这方面的学习，业内人士一般会采取考FRM（金融风险管理师）来获得。 5.估值 公司估值是指着眼于公司本身，对公司的内在价值进行评估。公司内在价值决定于公司的资产及其获利能力，进行公司估值的逻辑在于“价值决定价格”。上市公司估值方法通常分为两类：一类是相对估值方法（如市盈率估值法、市净率估值法、EV/EBITDA估值法等）；另一类是绝对估值法（如股利折现模型估值、自由现金流折现模型估值等）。 6.PE 传说中的私募，私募股权投资的主要投资策略。目前私募股权投资行业大致分为股票策略、债券策略、市场中性、事件驱动、宏观期货、量化套利、组合基金以及复合策略等八大类。 7.企业战略 MBA  EMBA等商管教育将企业战略管理定义为一门关于如何制定、实施、评价企业战略，以保障企业组织有效实现自身目标的艺术与科学。它主要研究企业作为整体的功能与责任所面临的机会与风险，重点讨论企业经营中所涉及的跨越，如营销、技术、组织、财务等职能领域的综合性决策问题。通过企业战略管理，企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，实现充分利用该企业的人、财、物等资源，最终达到优化管理，提高经济效益的目的。 （三） 最最最重要的，是学习能力 任何一家企业，都不会要一个学习能力差的人。无论你现在处在哪个等级，哪个阶段，你都要持之以恒的去学习，尽可能的提高自己。在不断的学习中去归纳总结，进而提高自己的学习能力。 最后附上猫老师的一个旷世格言：

1992年爆发的欧洲货币体系危机中诸多现象无法由第一代货币危机模型给予满意的解释。当金融危机发生时，部分国家拥有大量外汇储备，宏观经济政策并没有表现出与稳定的汇率政策之间的不协调。Obstfeld(1994，1996)、Sachs、Tomell和Velasco(1996)等为了解释20世纪90年代发生的欧洲货币体系危机，提出了第二代货币危机模型。

《金融建模》（托马斯.S.Y.霍）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1A78ON61Sd_0BHplvMSYN5A 提取码: 9wze     书名：金融建模作者：托马斯.S.Y.霍译者：蔡明超豆瓣评分：7.6出版社：上海财大出版年份：2007-11页数：686内容简介：作为一本教材性质的书籍，本书在许多方面给了读者一些分析问题观念上的冲击，从内容而言，至少包括以下几个方面：（1）将或有权益引入公司估值。第十二章和第十四章讲述公司估值模型，将公司看作经营收入的或有权益，固定运营成本作为一项长期债务，作者还以银行、保险公司等金融机构为案例进行了详细分析。（2）实物期权与公司估值。随着中国股市流动性的提升，上市公司具有的收缩、扩张等选择权价值提升，本书分析了传统现金流方法的不足，并通过具体实例讲述了如何对公司进行战略价值分析的方法。（3）如何从历史数据估值转换到相对价值估值。在传统的金融模型中，预期收益率或波动率需要历史数据进行估计，而历史数据不足或数据的非平稳性使得这种方法出现问题。相对价值则是根据市场观察到的基准金融产品的价格，估计建模需要的参数。本书在期限结构、公司估值、公司财务等多个领域介绍了相对价值方法的观念，并通过案例介绍具体应用。 本书至少特别适合于三类读者：（1）在校研究生。金融建模在商业运作中越来越重要，随着金融专业MBA与金融方向MBA的推出，金融建模逐步被引入MBA课程，本书正适合于作为MBA课程的教材，当然也适合于金融学硕士生的教材，配合教材网站基于EXCEL表单的练习，可以提升学生对模型的理解。同时，由于本书对模型介绍严密，对大多数结果进行了推导，因此也可以作为商学院和数学系金融数学或金融工程研究生课程的教材，有助于这些学生兼顾金融理论和模型的实际应用。（2）公司战略分析与公司财务分析人员。随着越来越多金融学专业的学生进入非金融类跨国公司，怎样让金融在公司运作中有用武之地，本书给这些读者提供了概念性指导和具体的应用案例。（3）进行估值的金融分析师。目前，绝大多数的金融分析师采用传统的贴现流方法，忽略了公司的战略价值，本书可帮助这些读者学会如何将实物期权的方法应用于公司估值。

Quantitative Finance可以叫定量金融，金融定量，计量金融等。Quantitative Finance是一门结合数学和金融的科学，学习和研究的内容主要包括证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析，和一些高级的金融理论。以下简单介绍各个研究方向: 证券衍生物定价: 90年代，金融数学的鼻祖Dr. Robert C. Merton 利用工程和高级物理数学原理，研究出一套定价金融产品的哲学，之后数学在金融学上的应用的研究就一直如火如荼的进行着。现在主要的金融市场的期货，期权，和一些非公开交易的衍生物产品如FRA，Credit Directives都是按照Dr. Robert的理论定价的。证券衍生物定价的学习涉及到很多关于数学分析，differential equation(物理应用数学必学的课程)的基础,学习上数学的学习将会占课程的大部分，同时加有MBA的金融类课程。这一研究方向的毕业生就业前景一般为投资银行，证券交易所, 保险公司，银行。 风险分析 金融衍生物最大的一个功能就是能够转移风险，因此很多本来不可能的投资服务产品也变为有可能，例如高回报的保本投资，高风险高回报的投资组合。 同时企业会遇到各种各样的金融风险，例如由于汇率，利息的变动而带来的损失。企业尤其是上市的企业，为了保障公司在一个平稳的现金流下运作都会喜欢把风险转移给投机者。学习这个方向的学生必须很熟悉各种金融手段用法，同时要学习去模拟和分析公司现在的经济风险，因此对数理模型的学习是必不可少的。 这一类专业人才就业前景为：银行，投资银行，基金，保险公司，投资顾问公司等, 和其他贸易，能源，甚至农业生产和销售公司都需要这方面人才。 金融模型 数学在金融上的应用很多都是通过模型来实现的，通过数学工具，我们可以更准确的模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化，从而帮助决策层更准确，更快的下决定。金融模型的专业的学习包括，Linear Modeling, Stochastic Calculus, Dynamic Control, Monte Carlo simulation 等课程，因此对学生在本科学习中对基础数学的掌握要比较扎实。这一类的研究人才，就业方向一般是： 大型的国际银行，金融研究机构，政府等对人才研究能力要求很高的职位。 金融信息分析 信息分析在金融方向的应用主要包括，工业分析，时间序列分析，和基础分析。对于金融数学的学生，学习的内容主要是通过统计和数学的手段进行前两者的分析。因此，这一类的学习/研方向要求学生有扎实的统计学基础，或者工程基础。这一类研究人才的就业方向一般为：金融研究机构，政府，金融评级机构，金融顾问公司等。

债券，股票，期货三类金融市场资产定价模型的原理：1、资本资产定价模型中，所谓资本资产主要指的是股票资产，而定价则试图解释资本市场如何决定股票收益率，进而决定股票价格。2、根据风险与收益的一般关系，某资产的必要收益率是由无风险收益率和资产的风险收益率决定的。3、必要收益率等于无风险收益率加风险收益率。4、资本资产定价模型的一个主要贡献就是解释了风险收益率的决定因素和度量方法。

A和B的权重:A占10000*50/(10000*50+50000*10)=50%;B占50000*10/(10000*50+50000*10)=50%.市场组合的方差设为E：则E=0.5^2*0.3^2+0.5^2*0.1^2+2*0.5*0.5*协方差=【自己算】下次在昨晚 要睡觉了

一、第一代金融危机模型认为一国财政、货币政策与固定汇率制度的矛盾是引起危机的基本原因。 二、第二代金融危机模型提出危机时刻政府不恰当的宏观经济政策取向可能导致危机发生。比如1992年欧洲货币危机。三、第三代金融危机模型亚洲金融危机难以用前两代模型解释。第三代模型强调道德风险和金融体系脆弱性等导致金融恐慌自我实现的作用。 四、第四代金融危机模型随着金融危机理论模型对现实重大金融危机的解释力越来越强，也就日益接近金融危机发生的本质原因。最近的理论分析指出，若一国宏观经济已经出现某种程度的内外不均衡，则国际短期资本流动所形成的巨大冲击很容易成为最终引起货币危机、金融危机全面爆发的导火索。

借款综合性评估不通过，自身可以直接清查缘故，假如是征信查，那么就要养好自己个人征信，最少确保六个月内一次性还清，不能有一切贷款逾期个人行为，不必经常办理贷款或卡，个人征信里的硬查看记录不可以过多，确保一个月不得超过3次。手机号完成实名验证，正常启动半年左右，不必经常更换手机号码。在填写资料时，一定要保证材料真实而详细，不能随便填写应急联系人的号，该填写内容务必填写完，查询自身提供的材料是不是无效或到期

《金融建模：使用Excel和VBA》阐释金融学的一些主要模型以及使用excel和vba构建这些模型的方法。这些模型涉及固定收益证券、组合投资管理、资产定价和风险管理等多个领域。通过《金融建模：使用Excel和VBA》的学习，读者不仅可以得到一些主要金融模型的知识，还可学到在金融领域应用excel和vba的技术，从而大大提高未来的或当前的职场竞争力。

这个问题专业性比较强了，我的理解如下。投资银行或投资世界的金融模式听起来很高大上，但其本质和原则只有三个字:“低爆了”。数学原理不超过四种运算，最多加平方和乘法。工具非常简单，基本上是用办公软件Excel。这一领域的金融模型的复杂性并没有在理论中明白的体现出来，但在商业逻辑中是明确的:找到最为核心的假设。灵活性:根据客户或老板的需要快速调整，有时会得出结论。大胆的:对于许多无法预测的变量，我们敢于假设或盲目猜测精确度的大小。科学的发展其实是对多个现象的总结，然后组建模型，之后我可以用这个模型来指导工作。在实际工作中，模型是可以方便使用的，不过这个过程肯定是一个尝试和错误的过程。最后，它必须是一个试运行，由于模型是为了预测未来，那么学习构建模型的目的是用这些变量的值代入公式。其实简单的来说，就是通过办公软件来做财务报表之类的东西，当然，我说的是比较基础一点的，这个模型实质上要复杂一些的，但百变不离其宗，掌握好了办公软件，尤其是制作表格的软件，那你相当于掌握了一项重要的技能。我觉得，题主你应该找一些相关的资料来帮助你理解这个问题，因为它需要一个专业知识的框架，否则，别人说得再多，你可能还是不理解。我的建议是，你可以看看相关的新闻报道，或者去网上找一些有关的论文、著作，这些都是很有帮助的，知网上应该有很多更加专业的答案。

云计算机系统模型。云金融，云金融是指基于云计算商业模式应用的金融产品、信息、服务、用户、各类机构，以及金融云服务平台的总称，云平台有利于提高金融机构迅速发现并解决问题的能力，提升整体工作效率，改善流程，降低运营成本。从技术上讲，云金融就是利用云计算机系统模型，将金融机构的数据中心与客户端分散到云里，从而达到提高自身系统运算能力、数据处理能力，改善客户体验评价，降低运营成本的目的。相关信息基于云技术的网络安全系统也是云概念最早的应用领域之一。现如今，瑞星、卡巴斯基、江民、金山等网络及计算机安全软件全部推出了云安全解决方案。其中，占有率不断提升的360安全卫士，更是将免费的云安全服务作为一面旗帜，成为其产品竞争力的核心。所以说，将云概念引入到金融网络安全系统的设计当中，借鉴云安全在网络、计算机安全领域成功应用的经验，构建“云金融安全系统”具有极高的可行性和应用价值。这在一定程度上，能够进一步保障国内金融系统的信息安全。

资本资产定价模型（CAPM）是金融市场中广泛使用的估算资产预期回报的理论模型，但是它也存在以下几个限制：1. 假设的限制：CAPM是基于假设建立的，其中包括风险假设、市场效率假设和无风险利率假设。这些假设有时可能过于理想化，而且与真实市场情况不相符。2. 风险的度量：CAPM假设风险可以通过标准差来度量，而实际上，市场风险可以从不同角度进行解释，这种简化可能导致CAPM无法准确预测风险。3. 市场结构的限制：CAPM假设市场上可以进行自由交易，价格在透明和公平的市场上形成，并且所有市场参与者都具有相同的信息，但实际市场中这些假设并不总是成立，特别是在不透明和不完全的市场中。4. 数据限制：CAPM需要大量的数据来估计市场和资产的参数，但是由于缺乏市场数据或标准化数据，特别是针对新的和不成熟的市场，CAPM可能无法预测正确的风险溢价。5. 单一的风险溢价：CAPM假设市场风险溢价是唯一的，但实际上可能存在其他因素，例如特定行业或公司的风险，该模型难以将这些额外风险考虑在内。综上所述，CAPM在它的假设和理论框架中存在多种限制，需要投资者在实践中使用时进行严格的评估和处理。

工商银行开发的风控模型。

金融建模和统计学，计量经济学Quantitative methods for business商务统计学是统计学Accouting的延伸,统计学是计量经济学的基础.金融建模：1·基本解释：金融模型就是跟据所收集的数据利用回归分析做出一个影响所分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，在股市上的应用就是可以预测股市价格，在这方面比较好的软件是SARS。2·有关书籍：《金融建模:使用Excel和VBA》阐释金融学的一些主要模型以及使用excel和vba构建这些模型的方法。这些模型涉及固定收益证券、组合投资管理、资产定价和风险管理等多个领域。通过《金融建模:使用Excel和VBA》的学习，读者不仅可以得到一些主要金融模型的知识，还可学到在金融领域应用excel和vba的技术，从而大大提高未来的或当前的职场竞争力。《金融建模:使用Excel和VBA》适用于高年级本科生、研究生、mba学员和金融从业人员。

计算机的应用领域：1、科学计算：例如气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测。2、数据处理：例如高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统的业务管理。3、辅助技术(或计算机辅助设计与制造)：计算机辅助技术包括CAD、CAM和CAI等。4、过程控制(或实时控制)：例如在汽车工业方面，利用计算机控制机床、控制整个装配流水线，不仅可以实现精度要求高、形状复杂的零件加工自动化，而且可以使整个车间或工厂实现自动化。5、人工智能(或智能模拟)：例如能模拟高水平医学专家进行疾病诊疗的专家系统，具有一定思维能力的智能机器人等等。6、网络应用：计算机技术与现代通信技术的结合构成了计算机网络。个地区、一个国家中计算机与计算机之间的通讯，各种软、硬件资源的共享，也大大促进了国际间的文字、图像、视频和声音等各类数据的传输与处理。扩展资料量子计算机应用领域1、人工智能量子计算机的一个主要应用是人工智能(AI)。人工智能是基于从经验中学习的原则，根据不断给出的反馈，机器的反应会越来越准确，直到计算机程序可以算得上“智能”。2、分子模型另一个量子计算机能涉及的领域是在分子模型，在找到化学反应的最佳配置后对分子的相互作用进行精确建模。这种“量子化学”非常复杂，以至于只有其中最简单的分子才能被现在的数字计算机分析。3、密码演算学现在大部分的网络安全都是依靠将大量数据分解为素数解决问题。虽然现在可以通过使用数字计算机来搜索每一个可能的答案，但这个方法非常费时，使得“破解密码”变得昂贵而不实用。4、金融模型金融市场是现存最复杂的系统。虽然我们已经开发出越来越多的科学和数学工具来解决这一问题，但它仍然面临着与其他科学领域都不同的一个问题：没有一个可以进行实验的受控设置。利用量子计算来解决问题的一个最直接的优势是：量子计算机固有的随机性与金融市场的随机特性是一致的。投资者希望在随机产生的大量情景下评估结果的分布情况。另一个优势是，像套利这样的金融操作可能需要很多有路径依赖的步骤，而这样做的结果是数量会很快超过数字计算机的能力。5、天气预报天气预报称，美国国家石油公司的首席经济学家罗德尼·F·威瑟认为美国近30%的GDP(6万亿美元)直接或间接受天气影响，天气影响了食品生产、运输和零售贸易等。更加准确地预测天气对很多领域都有十分重要，比如说从灾难中为人类争取更多的时间。量子计算机可以帮助人类建立更好的气候模型，从而让人类更深入地了解人类是如何影响环境的。6、粒子物理学粒子物理学的模型通常非常复杂，需要大量的计算时间来进行数值模拟。这使得量子计算成为他们的理想之选，目前研究人员已经在利用这一点进行研究了。参考资料来源：百度百科-计算机

同学你好，很高兴为您解答！    以下是金融资产转移知识点内容：    1.持有至到期投资、贷款和应收款项的减值计量的处理原则    (1)持有至到期投资、贷款和应收款项等金融资产发生减值时，应当将该金融资产的账面价值减记至预计未来现金流量现值，减记的金额确认为资产减值损失，计入当期损益。    (2)在计算预计未来现金流量现值时，采用的折现率应为原实际利率或原合同规定的利率。    (3)短期应收款项的预计未来现金流量与其现值相差很小的，在确定相关减值损失时，可不对其预计未来现金流量进行折现。    (4)对于存在大量性质类似且以摊余成本后续计量金融资产的企业，应当先将单项金额重大的金融资产区分开来，单独进行减值测试。如有客观证据表明其已发生减值，应当确认减值损失，计入当期损益。对单项金额不重大的金融资产，可以单独进行减值测试，或包括在具有类似信用风险特征的金融资产组合中进行减值测试。    (5)对持有至到期投资、贷款和应收款项等金融资产确认减值损失后，如有客观证据表明该金融资产价值已恢复，且客观上与确认该损失后发生的事项有关(如债务人的信用评级已提高等)，原确认的减值损失应当予以转回，计入当期损益。但是，该转回后的账面价值不应当超过假定不计提减值准备情况下该金融资产在转回日的摊余成本。    (6)外币金融资产在计量减值时，应先按外币确定折现值，再按资产负债表日的即期汇率折成记账本位币额，最后与其账面记账本位币比较认定减值损失。    (7)减值损失计量中计算未来现金流量折现所采用的折现率应作为后续利息收入的利率标准。    2.可供出售金融资产的减值计量的处理原则    (1)可供出售金融资产发生减值时，即使该金融资产没有终止确认，原直接计入所有者权益的因公允价值下降形成的累计损失，也应当予以转出，计入当期损益。    确定可供出售金融资产发生减值的会计分录    借：资产减值损失【按应减记的金额】    资本公积—其他资本公积【原计入资本公积的累计收益】    贷：资本公积—其他资本公积【原计入资本公积的累计损失】    可供出售金融资产—公允价值变动【按其差额】    (2)对于已确认减值损失的可供出售债务工具，在随后的会计期间公允价值已上升且客观上与确认原减值损失确认发生的事项有关的，原确认的减值损失应当予以转回，计入当期损益。    借：可供出售金融资产—公允价值变动【应按原确认的减值损失】    贷：资产减值损失    (3)可供出售权益工具投资发生的减值损失，在该权益工具价值回升时，应通过权益转回，不得通过损益转回。    借：可供出售金融资产—公允价值变动    贷：资本公积—其他资本公积    感谢您的提问，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！

风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式。我们以搜易贷的风控系统“风刃”为例。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。

一、波动性方法二、VaR模型（Value at Risk）三、灵敏度分析法四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）

风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式。目前来看，国内的互联网金融平台搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前互联网金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的互联网金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。

构建一个稳健的金融风险评估模型包括以下步骤：1.收集数据：收集可用的金融和经济数据，包括历史市场和经济指标等，以了解潜在风险因素的趋势和相关性。2.选择指标：根据收集的数据，选择可用的指标来描述风险。这些指标可能包括股票收益率、利率、汇率、信用评级等。3.建立模型：建立一个数学模型，用于分析和预测潜在风险的影响。这个模型可以是基于历史数据的统计分析，或是基于计算机算法的机器学习模型。4.测试和验证：使用历史数据对模型进行测试和验证，以确定其准确性和稳健性。5.应用模型：将模型应用于实际市场情况中，来预测和管理风险。6.持续改进：根据实际数据和市场情况，持续改进和优化模型，以提高其精确性和可靠性。需要注意的是，金融风险评估模型不是万能的。在实际应用中，风险因素可能会出现不可预测的变化，模型只是提供了一种参考和预测的工具，投资者需要结合自己的经验和判断力来做出最终的决策。

以P2P网贷为例一、销售环节了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信贷员模式，风控关键点。风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。二、贷后存量客户管理环节存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环风控关键点：1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配三、贷后逾期客户管理环节还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理风控关键点：1、催收模型、策略优化。2、失联客户识别与修复失联客户信息。四、资金流动性管理环节流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。风控关键点:1、资金维度2、业务维度

那swti分析师数据金融的一个模型吗我觉得这应该是的而且你可以在网上进行一个数据的一个分析哦

当然可以,在大学里理工类专业的学生都要学习高等数学等科目,你所学的金融类专业(不知道你学的是具体什么专业)在有些大学文科类也兼容.所以数学也不是那么重要了,当然有些涉及到金融类的数学是肯定要学的比如高等数学,线形代数和概率统计.这些数学相对数学专业来说是小意思,放心吧.这些都不太难.至于你所说的哪种能少学数学,这好象没有了,金融是都要学些最基本的关于数学的学科

    银行和金融硕士将帮助学生进入银行或金融行业，即使是新手。本课程将全面了解银行和金融行业，扩大对金融机构的了解，并利用实际机会应用知识。主要学习内容投资组合管理贷款和风险管理以及货币市场和金融管理课程设置①必修课程BFC5925这门课偏向于公司金融，讲的都是金融学最基础的现金流计算、如何进行资本预算、根据指标（IRR和NPV）选择项目、简单介绍金融学著名曲线（SML）等等。BFC5926这门课教的是金融基础理论，包括利率期限结构、金融机构基础知识、期权基础知识、汇率基础知识等等。BFC5935这门课教的是投资组合理论，包括马科维茨理论和他的均值方差模型、CML SML曲线、资本资产定价模型、投资组合管理与评价等等。BFC5916国际银行学，学的全是关于银行、银行业务、世界各种金融机构的知识，包括IMF、World Bank等等。BFC5280这门课教的几乎都是关于银行风险的规避，包括利率风险、流动性风险、信用风险、汇率风险、市场风险等等，这门课就如何量化风险会教你各种比率和模型，学的东西十分有用。BFC5915教的是衍生品的估值与定价，涉及期权、期货、远期合约、互换，教的都是衍生品的基础知识。BCF5936名字叫金融模型，但实际上是计算机EXCEL - VBA编程。BCF5130毕业课，11个案例，每周都要写一篇1000字左右的案例分析。②选修课程BFX5260迄这门课是上机课，每节课都在用软件模拟如何买卖债券、如何债券套利。BFF5977教的是风险的一些基础知识，包括保险、对冲、利率互换等等。BFF5270这是BFC5935的进阶版，学的东西在5935的基础上更深，更难。ACF5950基础会计。BFX5860自费游学赚学分，报道时老师会介绍具体，请在报道时咨询现场老师。BFF5902纯风险管理基础知识。

行为金融学有五大经典模型：DSSW模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具体为：DSSW模型：Delong,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)提出噪声交易的基本模型，简称DSSW模型，他们认为，当理性套利者进行套利时，不仅要面对基础性变动的风险还要面对“噪声交易者”非理性预期变动的风险。该模型证明了非理性交易者不仅能够在理性交易者的博弈中生存下来，而且，由于噪声交易者制造了更大的市场风险，他们还将有可能获得比理性投资者更高的风险溢价。BSV模型：Barberis,Shleifer和Vishny(1998)提出，他们假定投资者决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差会造成投资者对信息的反应过度，保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，导致反应不足。DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他们把投资者划分为有信息的投资者和无信息的投资者，而有信息的投资者存在两种偏差，一是过度自信，二是自我归因偏差。投资者通常过高的估计了自身的预测能力，低估了自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。该模型假定市场由两种有限理性投资者组成：“信息挖掘者”和“惯性交易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息挖掘者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信息来做出预测，他们的局限性是不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯性交易者正好相反，他们可以根据价格变化做出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。HS模型将中期的反应不足和长期的价格反应过度统一起来，一次又称为统一理论模型。BHS模型：Barberis Nicholas,Ming Huang,and Tano Santos(2001) 提出，该模型是基于均值市场的假设而建立。和前面的三个模型不同，BHS模型没有将有偏的预期引入到模型中，而是从资产定价的另一方面，即投资者的风险态度的角度来考虑问题。在传统的基于消费的定价模型中，作者引入前景理论所揭示的“损失厌恶”现象和另一个关于偏好的“私房钱效应”，产生了一个随前期收益状况而变化的风险厌恶，价格升高后投资者风险厌恶程度降低，价格将被进一步推高。价格降低后投资者风险厌恶程度升高，价格将进一步打压。这个模型可以解释市场方面的三个偏差现象：过度波动现象，股权溢价之谜，收益可预测性。泡沫模型：泡沫根植于股票市场的虚拟性和不完全性。在这种市场上，价格的高低在很多程度上取决于交易双方对于未来价格的预期。而且这种预期具有“自我维持”或“自我实现”的特点。当股票价格越是上涨，越有更多地人相信股价会继续上涨，即使人们知道股价已背离其内在价值。在过高价位上一旦市价止升回跌，很快会出现下行的正反馈激荡，导致泡沫彻底破裂。现有泡沫模型大致分为理性泡沫模型和行为金融泡沫模型两大类。

金融市场的一项主要功能实际上是允许经济界的不同参与者交易其风险，而近二十年来，由于受经济全球化和金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，金融机构面临着日趋严重的金融风险。近年来频繁发生的金融危机造成的严重后果充分说明了这一点。一、波动性方法自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的*3资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。二、VaR模型（Value at Risk）风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。三、灵敏度分析法灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；（2）对产品类型的高度依赖性；（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：（1）单调性；（2）次可加性；（3）正齐次性；（4）平移不变性。次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和*3化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。五、信息熵方法由不确定性把信息熵与风险联系在一起引起了众多学者的研究兴趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分别从熵的不同角度考虑了风险的度量，熵是关于概率的一个单调函数，非负，计算量相对较少，熵越大风险越大。六、未来的发展趋势近年来行为金融学逐渐兴起，它将心理学的研究成果引入到标准金融理论的研究，弥补了标准金融理论中存在的一些缺陷，将投资心理纳入到证券投资风险度量，提出了两者基于行为金融的认知风险度量方法，并讨论了认知风险与传统度量方差的关系。2004年Murali Rao给出一种新的不确定性度量--累积剩余熵。累积剩余熵是用分布函数替换了Shannon熵的概率分布律或密度函数，它具有一些良好的数学性质，这个定义推广了Shannon熵的概念让离散随机变量和连续随机变量的熵合二为一，也许会将风险度量的研究推向一个新的台阶。总之，金融风险的度量对资产投资组合、资产业绩评价、风险控制等方面有着十分重要的意义。针对不同的风险源、风险管理目标，产生了不同的风险度量方法，它们各有利弊，反映了风险的不同特征和不同侧面。在风险管理的实践中，只有综合不同的风险度量方法，从各个不同的角度去度量风险，才能更好地识别和控制风险，这也是未来风险度量的发展趋势。

物理模型是模拟物理对象的复制品，金融模型是一个公式。物理模型（通常简称为模型，但在这种情况下与概念模型不同）是可以模拟物理对象的较小或更大的复制品。金融模型就是跟据所收集的数据利用回归分析做出一个影响所分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，在股市上的应用就是可以预测股市价格，是对现有的收集到的各类金融数据进行量化分析的变化模型，本质是市场上各类型的活动所引起的金融市场的变化。

物理模型是物理意义，金融模型是数学定义。物理模型，理论基础完善，模型参考具有明确的物理意义。金融模型给出了资产收益和风险的明确数学定义。

一、波动性方法自从1952年Markowitz 提出了基于方差为风险的资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。二、VaR模型（Value at Risk）风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F（x）是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR（a）=-inf{x|F（x）≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。不想重考，想一次通过，我有秘诀！！！三、灵敏度分析法灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；（2）对产品类型的高度依赖性；（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：（1）单调性；（2）次可加性；（3）正齐次性；（4）平移不变性。次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。

金融数学的核心是金融衍生物的定价理论,无论从经济学还是数学都涉及较深的内容；期权定价模型：Black?Seholes?Merton理论---这是所有金融数学理论的核心 金融数学,又称数理金融学等,是利用数学工具研究金融现象,通过数学模型进行定量分析,以求找到金融活动中潜在的规律,并用以指导实践.金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用.目前,金融数学发展很快,是目前十分活跃的前言学科之一.　　金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”.上个世纪50年代初期,马克维茨提出证券投资组合理论,第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券,收益可能最大的投资方法,引发了第一次“华尔街革命”.马克维茨也因此获得了1990年诺贝尔经济...

IS—LM模型：　　IS—LM模型是反映产品市场和货币市场同时均衡条件下，国民收入和利率关系的模型。　　按照希克斯的观点，流动偏好(L)和货币数量(M)决定着货币市场的均衡，而人们持有的货币数量既决定于利率(i)，又决定于收入(y)的水平。总需求—总供给模型：　　总需求—总供给模型（AD--AS模型）是指将总需求与总供给结合在一起放在一个坐标图上，用以解释国民收入和价格水平的决定，考察价格变化的原因以及社会经济如何实现总需求与总供给的均衡。望采纳，谢谢

金融业可以说是国内话题性最强的一个领域。一方面，金融改革承担了为国家经济转型输血的重任;另一方面，传统金融业也经历了一些动荡，不仅受到来自互联网行业的冲击，而且自身经营也是漏洞百出，下面我给大家分享金融行业业务员怎么拓展业务，希望能够帮助大家，欢迎阅读! 一、金融行业业务员怎么拓展业务 1、最简单粗暴的 方法 ，直接在同行业公司抢客户。 操作办法上智联招聘罗列出一批在行业做的非常好的公司的分布情况，比如，A大厦里可能会有10家P2P公司，收集一些这些家公司的宣传单子，打电话问问情况。 通常这时候，业务员会主动告诉我们他们周几下午有理财沙龙会可以参加。恩，我们可以去听听他们的理财沙龙。 好处有很多： 1)学习他们的产品和话术; 2)在过程中，哪个是有意向的客户，基本可以判断出来; 3)记得有机会就跟客户互相换个联系方式; 4)没有机会会议结束早借口闪人，到公司楼下…… 如果你不想去听，去他们公司楼下转悠就可以了，在一楼前台，会有人问某某公司怎么走，这些便是他们公司邀请的客户。 在这样的金融大厦楼下转悠，每天都会遇到潜力客户，这里得到的客户至少是B类，A类也很多，不过很多已经在该公司成交了。但咱们不怕被拒绝，先挤进他们的采购序列再说，充当甲方的价格磨刀石呗。 保险 公司经常说一句话，家庭资产配比，鸡蛋不能放在一个篮子里，对于这些在其他公司投资的客户也是一样，配比，分散风险!呵呵，这类话术哥们你还轻车熟路吧…… 2、银行咨询的理财客户。 去银行办业务时，或者有事没事就去各银行办业务，办业务不是主要目的，目的是观察，有些客户是去找银行理 财经 理的，他们咨询完，你追出去。一般选择银行理财的客户会比较谨慎，还是先挤进客户的采购序列。这里的客户都是A类或者B类客户。另外，每个月10日、15日、18日是我们的客户群的叔叔阿姨们开工资的日子，他们早上8点多就在银行门口排队啦，咱们就不动心吗? 3、批发市场。 搞批发的个体老板，一般早上4点开始忙活的中午，下午两点就下班了。就在中午到2点这段时候，很多人坐着没事，拿着我们的公司宣传彩页，一般闲着没事都会看的…… 很多人的摊位上有咱们的名片或电话什么的，今后再沟通就好办啦。这类客户的接受能力还是蛮快的，做好这个 渠道 ，成单量应该不止翻1-2倍吧，而且我们知道客户是做什么的，地址在哪……这些客户统统定位为B类客户。 4、搞定拆迁户。 上海拆迁户有很多，很多就在周边，如果多的话，每家有很大一笔拆迁款的，这个时候银行的客户经理都扎堆去 拜访 那些拆迁户了……这些人蛮好搞定，只要他们信任你，就不会反悔! 5、打电话。 如果是公司发的电话，从同业搞来的是最好的客户名单。如果想自己搞来的电话名单，百姓、58去收集一些老板电话，二手车的电话也能收集到。这些客户的最大好处就是你可以知道客户是做什么行业的，跟他们聊他们的生意，客户跟我们聊理财，或者去停车场搞定看车大叔，让他帮你弄些挪车电话，拿到这样的电话，定位还算精准吧。 6、跟做保险的大妈大姐合作。 有一些同行业高手擅长此道，一打一个准，看到这条你开心吗? 7、紧盯放生之人。 那些放生的人挺有钱的，不过拿下这样的客户，不是高手就别想了，最好你还懂点佛学，否则没有什么交流基础。每座大城市都有相对集中的放生地段，河流啊，水库啊，山林啊，你在周末常往这些地方跑，或许有意想不到的收获，玩命干吧…… 8、本城大型房展。 如果有，你该出动了，快去豪宅展位蹲守吧，或许在会上能认识豪客，当地的门户网，报纸有很多这方面的消息。这样的客户一般身边都有一些投资的朋友，做好了，很有想象空间。 9、如果公司支持的话，做些商超活动，社区活动。 模糊一下我们的销售主张。比如，我们可以在社区做各种比赛，出些奖品。有些理财公司做过 广场舞 ，文艺演出等项目。做法简单，先是精彩的表演，中间讲产品，但身份是我们公司是赞助这台晚会的。台上表演，咱们下面搜罗客户，了解下客户需求，把有投资需求意向的客户罗列出来，最后是电话拜访，对了，记得拍照，下次拜访客户，咱还要送客户活动照片，先给客户一个意外惊喜再说。 二、什么样的人适合学金融金 融学这几年还是报考热门，但是如果数学和英语学得不好，如果不想认真学习专业课，只想混文凭的千万别报，因为这是经济学里最难学的一个类别了，虽然这个学科很热门，但不是名校，不是学霸也不是很好找工作。如果学好了能出人头地，考精算师就更好了。 适合高中时期对数学、英语感兴趣的学生，对数字敏感，数理计算能力，有较强的逻辑推理能力和思辩能力，适应能力强，有较强的心理承受能力;具有较强的语言与文字表达、人际沟通、信息获取的基本能力。 不过，很多能力都可以在大学时进行培养，首先要对这个专业感兴趣，要遵循自身的兴趣和特长，找好自己的定位;不要盲目跟风，蹭热门填报。没有兴趣的话，学任何一门学科都是痛苦的。 三、金融人员需要哪些技能 初级金融人员：偏专业、技能性 1. 操作系统 和办公软件 很多初级金融者对操作系统及日常办公软件知之甚少，也不太重视。其实对操作系统和办公软件的熟练操作，可以大幅度减少工作耗时、提升工作效率。而且大部分企业在考评新晋员工时，都以操作系统和办公软件的熟练程度作为一项非常重要的指标。而对于金融从业者来说，有非常多的专业软件和协作软件是日常办公的主要平台，现在绝大多数金融工作都已经IT化、信息化，对电脑的熟练使用是最基本的技能。 2.EXCEL 对于经常和数字打交道的人来说，EXCEL可以说是最给力的神器，没有之一，所以值得单独说明。进入金融行业几年后，能否熟练运用EXCEL的工作状态可以说有天壤之别。对EXCEL的运用不仅仅是做表格、做做统计，一些函数和制表上的“黑科技”会让使用者见识到一个全新的世界。至于具体如何操作，我以后的 文章 会做专门的讲解。 3.英语 重要性无需多言。在很多金融领域如果没有熟练的英语傍身，那基本上就是寸步难行。几乎所有的银行与投行对于英语的要求都是硬性的。 4.金融模型 金融模型就是根据所收集的数据利用回归分析做出一个影响分析数据的公式，根据公式将数据带入就可以进行预测，比如预测价格走势。金融模型是金融分析的基础工具之一。 5.财务分析 金融从业者基于证券这样的市场数据进行分析，而看证券就必须要学会分析上市公司的财务报表。其实不止是金融，财务和会计的专业知识是所有经济类专业的必修课。各个金融领域的工作都是在量化基础上进行的工作。 6.银行业务 对银行的负债业务、资产业务、中间业务的了解。 7.尽职调查 非金融行业的人很少了解尽职调查。尽职调查就是指在投资、证券等领域，对企业的历史数据和文档、管理人员背景、市场风险、管理风险、技术风险和资金风险做全面深入的审核，是中介型金融机构最重要的的工作之一，多发生在企业公开发行股票上市和企业收购以及基金管理中。 资深金融从业者：偏管理、战略性 从初级金融从业者跨入资深金融从业者行列，除了地位和待遇的飞速增长外，一大特征就是对技能和能力的要求从基础能力和专业技能转变为对战略的操控性和管理能力。 1.投资 投资包括的是从资金筹措、分析、交易到最终执行落地的一个过程。从分析到投资的能力变化，看起来是单纯的范围扩大、知识体系增多，其实实质是从单纯的学术技能研究变成了一个流程管理。大体包括资金能力、分析能力、交易能力、执行能力、管理能力等都构成了交易人员的基本能力。 2.投行 投行范围非常广泛。其中包括对企业融资、收购兼并、财务顾问等。还有对投资银行业务流程的理解，对资产评估、法务等相关技能的熟悉。 3.管理 包括沟通能力，协调能力，规划统筹能力，决策能力和在内的团队管理与组织能力，这些能力的掌握对日后的团队项目有非常大的帮助。 4.风险管控 由于互联网和金融行业的融合，金融行业产生了包括P2P在内的诸多金融产品新形态，这对金融行业来说是挑战也是机遇，金融行业的机会越来越多，但对金融风险管控也会越来越重要。目前国内金融行业就缺乏大量金融管控的专业人士。在这方面的学习，业内人士一般会采取考FRM(金融风险管理师)来获得。 5.估值 公司估值是指着眼于公司本身，对公司的内在价值进行评估。公司内在价值决定于公司的资产及其获利能力，进行公司估值的逻辑在于“价值决定价格”。上市公司估值方法通常分为两类：一类是相对估值方法(如市盈率估值法、市净率估值法、EV/EBITDA估值法等);另一类是绝对估值法(如股利折现模型估值、自由现金流折现模型估值等)。 6.PE 传说 中的私募，私募股权投资的主要投资策略。目前私募股权投资行业大致分为股票策略、债券策略、市场中性、事件驱动、宏观期货、量化套利、组合基金以及复合策略等八大类。 7. 企业战略 MBA EMBA等商管 教育 将企业战略管理定义为一门关于如何制定、实施、评价企业战略，以保障企业组织有效实现自身目标的艺术与科学。它主要研究企业作为整体的功能与责任所面临的机会与风险，重点讨论企业经营中所涉及的跨越，如营销、技术、组织、财务等职能领域的综合性决策问题。通过企业战略管理，企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，实现充分利用该企业的人、财、物等资源，最终达到优化管理，提高经济效益的目的。 金融行业业务员怎么拓展业务相关文章： ★ 金融业务员工作计划范文 ★ 金融业务员工作总结 ★ 金融企业业务员工作总结范文 ★ 金融业务员工作总结范文 ★ 中国金融业务员工作总结 ★ 2020年金融业务员工作计划 ★ 金融业务员工作计划范文2020 ★ 金融业务员工作总结素材模板 ★ 做金融销售的工作总结5篇精选 ★ 有关于金融销售工作计划

　　金融行业从业人员必备技能 　　初级金融人员，偏专业、技能性 　　操作系统和办公软件：很多白领对操作系统及日常办公软件的知之甚少，也不太重视。其实对操作系统和办公软件熟练操作，可以大幅度减少工作耗时、提升工作效率。而且大部分企业在考评新晋员工时，都以操作系统和办公软件的熟练程度作为一项非常重要的指标。而对于金融从业者来说，有非常多的专业软件和协作软件是日常办公的主要平台，现在绝大多数财务金融工作都已经IT化、信息化，对电脑的日常熟练使用时最基本的技能。 　　EXCEL：对于日常和数字打交道的人来说，EXCEL可以说是最给力的神器，没有之一，所以值得单独说明。进入金融行业几年后，能否熟练运用EXCEL的工作状态可以说有天壤之别。对EXCEL的运用不仅仅指做个表格、做做统计，一些函数和制表上的“黑科技”会让使用者见识一个全新的世界。 　　英语：重要性无需多言。 　　金融分析：由于金融市场细分种类繁多，所以金融分析的工作涵盖的范围也非常多，从投资、证券、外汇甚至到黄金、有色金属、产经等等。但总的来说，他们所扮演的角色都是相似的。金融分析的工作类似于参谋，利用自己的专业知识帮助某个群体进行决策。这里的知识包括经济知识、金融知识等等。 　　CFA老师介绍，想要快速的拥有金融分析的技能，最简单的方式就是学习金融分析师相关课程，从而获得权威部分的认证，比如可以报考特许金融分析师(CFA)。 　　金融模型：金融模型就是根据所收集的数据利用回归分析做出一个影响分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，比如预测价格走势。金融模型是金融分析的工具之一。 　　公司财务：金融从业者基于证券这样的市场数据进行分析，而看证券就必须要学会分析上市公司财务报表。其实不止是金融，财务和会计的专业知识是所有经济类大专业的必修课。财务和会计的本质是一门经济学语言，各个金融领域的工作在量化基础上进行工作。 　　银行业务：对银行负债业务、资产业务、中间业务的了解。 　　尽职调查：非金融行业的人很少了解尽职调查。尽职调查就是指在投资、证券等领域，对企业的历史数据和文档、管理人员背景、市场风险、管理风险、技术风险和资金风险做全面深入的审核，是中介型金融机构的主要工作之一，多发生在企业公开发行股票上市和企业收购以及基金管理中。 　　资深金融从业者，偏管理、战略 　　从初级金融从业者跨入资深金融从业者行列，除了地位和待遇的飞速增长外，一大特征就是对技能和能力的要求从基础能力和专业技能，转变为对战略和管理能力。 　　投资：投资包括的是从资金筹措、分析、交易到最终执行落地的一个过程。从分析道投资的能力变化，看起来是单纯的"范围扩大、知识体系增多，其实实质是从单独的学术技能研究变成了一个流程管理。资金能力、分析能力、交易能力、执行力、管理能力也构成了交易人员的基本能力。 　　投行：对企业融资、收购兼并、财务顾问等投资银行业务流程的理解，对资产评估、法务等相关技能的熟悉。 　　管理：包括沟通能力、协调能力、规划统筹能力、决策能力在内的团队管理与组织能力，为日后的团队项目做准备。 　　风险管理：由于互联网和金融行业的融合，金融行业产生了包括P2P在内的诸多金融产品新形态，这对金融行业来说是挑战也是机遇，金融行业的机会越来越多，但对金融风险的管控也会越来越重要。目前国内金融行业就缺乏大量金融风险管理的专业人士。CFA老师介绍，金融风险管理相关的、权威认可的专业知识可以通过报考金融风险管理师(FRM)获得。 　　估值：公司估值是指着眼于公司本身，对公司的内在价值进行评估。公司内在价值决定于公司的资产及其获利能力。进行公司估值的逻辑在于“价值决定价格”。上市公司估值方法通常分为两类：一类是相对估值方法(如市盈率估值法、市净率估值法、EV/EBITDA估值法等);另一类是绝对估值方法(如股利折现模型估值、自由现金流折现模型估值等)。 　　PE：传说中的私募，私募股权投资的主要投资策略。目前私募股权投资行业大致分为股票策略、债券策略、市场中性、事件驱动、宏观期货、量化套利、组合基金以及复合策略等八大类。 　　企业战略：MBA、EMBA等商管教育将企业战略管理定义为一门关于如何制定、实施、评价企业战略以保证企业组织有效实现自身目标的艺术与科学。它主要研究企业作为整体的功能与责任、所面临的机会与风险，重点讨论企业经营中所涉及的跨越如营销、技术、组织、财务等职能领域的综合性决策问题。通过企业战略管理，企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，实现充分利用该企业的人、财、物等资源，最终达到优化管理，提高经济效益的目的。 　　金融市场的五大功能:投资、融资、结算，风险管理，通道。会计和审计是属于金融的衍生业务。看起来不专业其实是很专业的事情。为啥，因为要么涉及的面广，要么涉及的深度很深，金融是非标业务，所以金融业的技能都是在你看不到的地方。在金融人士看来，标准化的业务才是最简单的，因为多试几次，总会成功的。

一、第一代金融危机模型 认为一国财政、货币政策与固定汇率制度的矛盾是引起危机的基本原因。 二、第二代金融危机模型 提出危机时刻政府不恰当的宏观经济政策取向可能导致危机发生。比如1992年欧洲货币危机。 三、第三代金融危机模型 亚洲金融危机难以用前两代模型解释。第三代模型强调道德风险和金融体系脆弱性等导致金融恐慌自我实现的作用。 四、第四代金融危机模型 随着金融危机理论模型对现实重大金融危机的解释力越来越强，也就日益接近金融危机发生的本质原因。最近的理论分析指出，若一国宏观经济已经出现某种程度的内外不均衡，则国际短期资本流动所形成的巨大冲击很容易成为最终引起货币危机、金融危机全面爆发的导火索。

1、首先处理好数据。2、其次比对数据开始建立模型。3、最后对建好的模型进行检验，确认无误即可。

Quantitative Finance可以叫定量金融，金融定量，计量金融等。Quantitative Finance是一门结合数学和金融的科学，学习和研究的内容主要包括证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析，和一些高级的金融理论。以下简单介绍各个研究方向: 证券衍生物定价: 90年代，金融数学的鼻祖Dr. Robert C. Merton 利用工程和高级物理数学原理，研究出一套定价金融产品的哲学，之后数学在金融学上的应用的研究就一直如火如荼的进行着。现在主要的金融市场的期货，期权，和一些非公开交易的衍生物产品如FRA，Credit Directives都是按照Dr. Robert的理论定价的。证券衍生物定价的学习涉及到很多关于数学分析，differential equation(物理应用数学必学的课程)的基础,学习上数学的学习将会占课程的大部分，同时加有MBA的金融类课程。这一研究方向的毕业生就业前景一般为投资银行，证券交易所, 保险公司，银行。 风险分析 金融衍生物最大的一个功能就是能够转移风险，因此很多本来不可能的投资服务产品也变为有可能，例如高回报的保本投资，高风险高回报的投资组合。 同时企业会遇到各种各样的金融风险，例如由于汇率，利息的变动而带来的损失。企业尤其是上市的企业，为了保障公司在一个平稳的现金流下运作都会喜欢把风险转移给投机者。学习这个方向的学生必须很熟悉各种金融手段用法，同时要学习去模拟和分析公司现在的经济风险，因此对数理模型的学习是必不可少的。 这一类专业人才就业前景为：银行，投资银行，基金，保险公司，投资顾问公司等, 和其他贸易，能源，甚至农业生产和销售公司都需要这方面人才。 金融模型 数学在金融上的应用很多都是通过模型来实现的，通过数学工具，我们可以更准确的模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化，从而帮助决策层更准确，更快的下决定。金融模型的专业的学习包括，Linear Modeling, Stochastic Calculus, Dynamic Control, Monte Carlo simulation 等课程，因此对学生在本科学习中对基础数学的掌握要比较扎实。这一类的研究人才，就业方向一般是： 大型的国际银行，金融研究机构，政府等对人才研究能力要求很高的职位。 金融信息分析 信息分析在金融方向的应用主要包括，工业分析，时间序列分析，和基础分析。对于金融数学的学生，学习的内容主要是通过统计和数学的手段进行前两者的分析。因此，这一类的学习/研方向要求学生有扎实的统计学基础，或者工程基础。这一类研究人才的就业方向一般为：金融研究机构，政府，金融评级机构，金融顾问公司等。

注会也能够从事金融领域的工作。从事金融领域的工作需要具备的技能初级金融人员，偏专业、技能性操作系统和办公软件：很多白领对操作系统及日常办公软件的知之甚少，也不太重视。其实对操作系统和办公软件熟练操作，可以大幅度减少工作耗时、提升工作效率。而且大部分企业在考评新晋员工时，都以操作系统和办公软件的熟练程度作为一项非常重要的指标。而对于金融从业者来说，有非常多的专业软件和协作软件是日常办公的主要平台，现在绝大多数财务金融工作都已经IT化、信息化，对电脑的日常熟练使用时最基本的技能。EXCEL：对于日常和数字打交道的人来说，EXCEL可以说是最给力的神器，没有之一，所以值得单独说明。进入金融行业几年后，能否熟练运用EXCEL的工作状态可以说有天壤之别。对EXCEL的运用不仅仅指做个表格、做做统计，一些函数和制表上的“黑科技”会让使用者见识一个全新的世界。英语：重要性无需多言。金融分析：由于金融市场细分种类繁多，所以金融分析的工作涵盖的范围也非常多，从投资、证券、外汇甚至到黄金、有色金属、产经等等。但总的来说，他们所扮演的角色都是相似的。金融分析的工作类似于参谋，利用自己的专业知识帮助某个群体进行决策。这里的知识包括经济知识、金融知识等等普华商学院介绍，想要快速的拥有金融分析的技能，最简单的方式就是学习金融分析师相关课程，从而获得权威部分的认证，比如可以报考特许金融分析师（CFA）。金融模型：金融模型就是根据所收集的数据利用回归分析做出一个影响分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，比如预测价格走势。金融模型是金融分析的工具之一。公司财务：金融从业者基于证券这样的市场数据进行分析，而看证券就必须要学会分析上市公司财务报表。其实不止是金融，财务和会计的专业知识是所有经济类大专业的必修课。财务和会计的本质是一门经济学语言，各个金融领域的工作在量化基础上进行工作。银行业务：对银行负债业务、资产业务、中间业务的了解。尽职调查：非金融行业的人很少了解尽职调查。尽职调查就是指在投资、证券等领域，对企业的历史数据和文档、管理人员背景、市场风险、管理风险、技术风险和资金风险做全面深入的审核，是中介型金融机构的主要工作之一，多发生在企业公开发行股票上市和企业收购以及基金管理中。资深金融从业者，偏管理、战略从初级金融从业者跨入资深金融从业者行列，除了地位和待遇的飞速增长外，一大特征就是对技能和能力的要求从基础能力和专业技能，转变为对战略和管理能力。投资：投资包括的是从资金筹措、分析、交易到最终执行落地的一个过程。从分析道投资的能力变化，看起来是单纯的范围扩大、知识体系增多，其实实质是从单独的学术技能研究变成了一个流程管理。资金能力、分析能力、交易能力、执行力、管理能力也构成了交易人员的基本能力。投行：对企业融资、收购兼并、财务顾问等投资银行业务流程的理解，对资产评估、法务等相关技能的熟悉。管理：包括沟通能力、协调能力、规划统筹能力、决策能力在内的团队管理与组织能力，为日后的团队项目做准备。风险管理：由于互联网和金融行业的融合，金融行业产生了包括P2P在内的诸多金融产品新形态，这对金融行业来说是挑战也是机遇，金融行业的机会越来越多，但对金融风险的管控也会越来越重要。目前国内金融行业就缺乏大量金融风险管理的专业人士。普华商学院相关老师介绍，金融风险管理相关的、权威认可的专业知识可以通过报考金融风险管理师（FRM）获得。估值：公司估值是指着眼于公司本身，对公司的内在价值进行评估。公司内在价值决定于公司的资产及其获利能力。进行公司估值的逻辑在于“价值决定价格”。上市公司估值方法通常分为两类：一类是相对估值方法（如市盈率估值法、市净率估值法、EV/EBITDA估值法等）；另一类是绝对估值方法（如股利折现模型估值、自由现金流折现模型估值等）。PE：传说中的私募，私募股权投资的主要投资策略。目前私募股权投资行业大致分为股票策略、债券策略、市场中性、事件驱动、宏观期货、量化套利、组合基金以及复合策略等八大类。企业战略：MBA、EMBA等商管教育将企业战略管理定义为一门关于如何制定、实施、评价企业战略以保证企业组织有效实现自身目标的艺术与科学。它主要研究企业作为整体的功能与责任、所面临的机会与风险，重点讨论企业经营中所涉及的跨越如营销、技术、组织、财务等职能领域的综合性决策问题。通过企业战略管理，企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，实现充分利用该企业的人、财、物等资源，最终达到优化管理，提高经济效益的目的。

很难。金融建模考查金融学的一些主要模型以及使用Excel和VBA构建这些模型的方法。本书中的金融模型涉及固定收益证券、组合投资管理、资产定价、风险管理和公司财务管理等多个领域，而建模工具则既有Excel的高级函数和工具，又有VBA的子过程和用户自定义函数。 注意通过本书的学习，读者不仅可以得到一些主要金融模型的知识，还可得到在金融领域应用Excel和VBA的技术，从而大大提高其未来的或当前的职场竞争力。 基于本书内容开设的金融建模课程，深得学生的好评。

《金融建模》（托马斯.S.Y.霍）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ph0pLMzAC0HNZK1MDYVp1A 提取码：csax     书名：金融建模作者：托马斯.S.Y.霍译者：蔡明超豆瓣评分：7.6出版社：上海财大出版年份：2007-11页数：686内容简介：作为一本教材性质的书籍，本书在许多方面给了读者一些分析问题观念上的冲击，从内容而言，至少包括以下几个方面：（1）将或有权益引入公司估值。第十二章和第十四章讲述公司估值模型，将公司看作经营收入的或有权益，固定运营成本作为一项长期债务，作者还以银行、保险公司等金融机构为案例进行了详细分析。（2）实物期权与公司估值。随着中国股市流动性的提升，上市公司具有的收缩、扩张等选择权价值提升，本书分析了传统现金流方法的不足，并通过具体实例讲述了如何对公司进行战略价值分析的方法。（3）如何从历史数据估值转换到相对价值估值。在传统的金融模型中，预期收益率或波动率需要历史数据进行估计，而历史数据不足或数据的非平稳性使得这种方法出现问题。相对价值则是根据市场观察到的基准金融产品的价格，估计建模需要的参数。本书在期限结构、公司估值、公司财务等多个领域介绍了相对价值方法的观念，并通过案例介绍具体应用。 本书至少特别适合于三类读者：（1）在校研究生。金融建模在商业运作中越来越重要，随着金融专业MBA与金融方向MBA的推出，金融建模逐步被引入MBA课程，本书正适合于作为MBA课程的教材，当然也适合于金融学硕士生的教材，配合教材网站基于EXCEL表单的练习，可以提升学生对模型的理解。同时，由于本书对模型介绍严密，对大多数结果进行了推导，因此也可以作为商学院和数学系金融数学或金融工程研究生课程的教材，有助于这些学生兼顾金融理论和模型的实际应用。（2）公司战略分析与公司财务分析人员。随着越来越多金融学专业的学生进入非金融类跨国公司，怎样让金融在公司运作中有用武之地，本书给这些读者提供了概念性指导和具体的应用案例。（3）进行估值的金融分析师。目前，绝大多数的金融分析师采用传统的贴现流方法，忽略了公司的战略价值，本书可帮助这些读者学会如何将实物期权的方法应用于公司估值。