金融

作为金融证券从业人员，谈谈我的理解：（首先您需要了解金融的概念：简单来说，金融就是资金的融通。“金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算，融通有关的经济活动，甚至包括金银的买卖“，狭义的金融专指信用货币的融通。）理解了金融这个词汇的广义概念，那么证券交易和衍生品归属于金融范畴的这种归纳就很明确了。也就是说，银行，证券，保险，外汇等等的金融产品，在产品的发行、交易、结算的全部过程都是属于金融范畴的！望采纳

现在证券公司的待遇还不如民工……中投证券是农民工里的农民工！大连待遇最差、提成最少的券商长三角、珠三角农民工还有3000一个月……证太容易考了……白考的……想进去很容易……想活下来难……想拿高工资更难……动脑子想想为什么证券公司工资这么高还找不到人？说月薪多少都是骗你……实际只能拿很低……每个月让你卖二三十万基金你卖不出去还扣工资……即便你每月拿到3000你要算算你花了多少电话费？打车费？请客吃饭？送礼？这些钱公司一分都不会报销的！如果你不能适应这种！还是去银行舒服！证券已经和保险一样了……甚至还不如保险…… 银行公招确实很难……但你可以去考本地的第三方劳务派遣～干的好2年内能转正，不好5年也都转了……而且劳务派遣工资也没比正式的少太多

关于金融类的专业一般有：金融学、投资学、金融工程、金融学与国际金融、银行与国际金融、保险精算、公司金融、证券投资与金融工程等。应答时间：2021-10-27，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

金融证券，是由银行及非银行金融机构来发行的证券，指单位（包括家庭、企业或政府）的消费和支出大于当前收入所开出的借据或收据，也包括金融行业和证券行业类的问题汇总，如股票、债券等。其中，股票指在筹集资本时股份有限公司向出资人发行的股份凭证，其代表着股东持有者对股份公司的所有权。另外，股东是公司的所有者，以其出资额为限对公司负有限责任，在获取收益的同时承担一定风险，股东可以用其所有权参加股东大会、投票表决权以及参与公司的重大决策等。

金融指货币的发行、流通和回笼，贷款的发放和收回，存款的存入和提取，汇兑的往来等经济活动。金融FIN就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。专业的说法是 实行从储蓄到投资的过程，狭义的可以理解为金融是动态的货币经济学。证券是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。 它主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。证券学的学科体系是由从不同角度研究证券市场的行为特征及其运行规律的各分支学科综合构成的有机体系，主要包括传统证券学理论和演化证券学理论两大研究领域投资指的是特定经济主体为了在未来可预见的时期内获得收益或是资金增值，在一定时期内向一定领域的标的物投放足够数额的资金或实物的货币等价物的经济行为。 可分为实物投资、资本投资和证券投资。前者是以货币投入企业，通过生产经营活动取得一定利润。后者是以货币购买企业发行的股票和公司债券，间接参与企业的利润分配。证券投资的分析方法主要有如下三种 基本分析、技术分析、演化分析，其中基本分析主要应用于投资标的物的选择上，技术分析和演化分析则主要应用于具体投资操作的时间和空间判断上，作为提高投资分析有效性和可靠性的有益补充。

法律主观：证券金融公司也称证券融资公司，是指依法设立的在证券市场上专门从事证券融资业务的法人机构。证券金融公司自股票市场或银行取得资金，再将这些资金提供给需要融资的投资人，并依规定将融资担保的股票提供给融券的投资人，作为投资者和证券公司间的媒介，促进了交易市场的活络，完善了整个金融制度。证券金融公司属于非银行金融机构,中央银行把它视为商业银行看待。其主要业务是：1、为维持证券的市场价格而发放贷款，为证券承销业务向包销商贷放资金。2、通过证券交易所的清算机构贷放交易结算所需的资金或证券。3、通过证券抵押贷放资金或出借证券。4、通过包销商向公众投资者贷放认购所需的资金。5、在规定的范围内进行公司债券交易。6、保管证券和接受证券寄存。法律客观：《中华人民共和国公司法》第一百五十五条，公司以实物券方式发行公司债券的，必须在债券上载明公司名称、债券票面金额、利率、偿还期限等事项，并由法定代表人签名，公司盖章。公司法第一百五十三条本法所称公司债券，是指公司依照法定程序发行、约定在一定期限还本付息的有价证券。公司发行公司债券应当符合《中华人民共和国证券法》规定的发行条件。

证券公司在企业改制上市中的主要职责是设计筹划改制企业的股票上市，主要工作包括：参与企业改制方案设计和制定，对拟发股票的改制企业进行上市辅导，草拟、汇总和报送发行上市的所有申报材料，组织承销上市企业的股票，承担发行上市的组织协调工作。证券公司（Securities Company）是专门从事有价证券买卖的法人企业。分为证券经营公司和证券登记公司。狭义的证券公司是指证券经营公司，是经主管机关批准并到有关工商行政管理局领取营业执照后专门经营证券业务的机构。它具有证券交易所的会员资格，可以承销发行、自营买卖或自营兼代理买卖证券。普通投资人的证券投资都要通过证券商来进行。扩展资料1.证券经纪商，也就是居间帮投资人买卖股票的证券公司。2.证券承销商，帮助企业上市发行股票，如果投资人要买公司发行的新股票时，就必须找这种类型的证券公司。3.证券自营商，他们如同一般投资人一样，也是股票的买卖者。我们一般称为的法人，其中一类就是证券自营商。4.综合类证券商，就是同时经营以上三种业务的证券公司。参考资料百度百科-证券公司

证券从业人员资格考试报名需符合以下条件：(一)一般从业资格考试报名条件：1、报名截止日年满18周岁;2、具有高中或国家承认相当于高中以上文化程度;3、具有完全民事行为能力;4、违反考试纪律受到处分，禁考期限已过的。(二)专项业务类资格考试报名条件：一般从业资格考试合格的人员，均可参加专项业务类资格考试。证券一般从业资格考试一共设置两科，必考。考试科目分别是《金融市场基础知识》和《证券市场基本法律法规》，可一次报考两个科目，或者分多次报考。证券专项业务资格考试设置三类，分别是证券投资顾问、证券分析师和保荐代表人，各类设置一个科目，分别对应的是《证券投资顾问业务》、《发布证券研究报告业务》、《投资银行业务》。一次仅能报考一科，根据工作方向选择科目。根据中国证券业协会2021年考试计划，2021年共安排3次考试，第1次证券业从业人员资格考试时间为4月10日、11日，一般来说，报名时间考前1-2个月开始。

证券金融是通过买卖证券或因买卖证券而进行的融资行为，包括证券抵押贷款信用和证券保证金信用交易。证券抵押贷款信用是一种抵押贷款，是指企业或个人向银行贷款，不是以各种实物形态的不动产作为抵押品，而是以股票、债券等有价证券作为担保。证券保证金信用交易，是指证券买卖者向银行或者证券公司交付一定的保证金为目的，买卖证券，获取信用的行为。保证金信用交易分为融资买入和融资卖出两种。保证金买进是指股票投资者想购买看涨股票但资金短缺的情况，即向证券公司或其他券商支付保证金，由证券公司或经纪人代其垫付不足的资金。股票购买后，投资者向证券公司或者经纪人垫付款利息，所购买的股票由证券公司或者经纪人作为贷款的抵押品持有。

金融证券化的构成如下：1、融资证券化。融资证券化，是指资金供求双方在资本市场上以各种证券参与直接融资取代银行贷款间接融资的发展趋势。2、资产证券化。资产证券化，是把缺乏流动性，但具有预期未来稳定现金流的资产汇集起来，通过结构性重组，将其转变为在金融市场上可以出售和流通的证券，其本质是一种抵押性质的证券化融资。其中资产证券化又分为实物资产证券化和金融资产证券化。金融证券化是企业、居民、政府和金融机构利用证券形式进行相互的资金融通和投资的普遍现象，其主要特征是有价证券在金融资产中的比重上升。

金融小知识对冲对冲是一个金融学术语，指特意减低另一项投资风险的投资。它是一种在减低商业风险的同时仍然能在投资中获利的手法。一般对冲是同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。行情相关是指影响两种商品价格行情的市场供求关系存在统一性，供求关系若发生变化，同时会影响两种商品的价格。且价格变化的方向大体一致方向相反指两笔交易的买卖方向相反，这样无论价格向什么方向变化，总是一盈一亏。当然要做到盈亏相抵，两笔交易的数量大小须根据各自价格变动的幅度来确定，大体做到数量相当。简单来讲，股票不仅仅可以做多，也可以做空，也就是当股价下跌时也有盈利的机会。在A股市场的做空选择有两个；第一个是融券卖出，也就是判断某一标的将会出现下跌时。可以向证券公司借出股票，在高位选择卖出，等股票下跌之后，再买回股票还给证券公司，这样的高卖低买就实现了做空盈利的目的；但这一切仍是建立在判断正确的基础上，如果判断错误同样面临亏损、这时候就有了第二种方法：对冲。也就是做空股指期货，比如在大盘5000点的时候，做空几份股指期货的合约，如果大盘跌到4000点，做空就获得了1000点的下跌收益。股票的对冲就是一边买入股票，一边卖出股指期货，从而实现盈亏平衡，如果股票涨了股票赚钱。如果股票跌了，股指期货这边可以赚钱。而所谓的对冲指的就是同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。行情相关是只两种行情走势存在同一性。方向相反指两笔交易的买卖方向相反，这样无论价格向什么方向变化，总是一盈一亏。而两笔交易的数量大小，须要根据各自价格变动的幅度来确定，大体要做到数量相当。对冲交易模式1、股指期货对冲：同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限、不同（但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价。2、商品期货对冲：在买入或卖出某种期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在某个时间同时将两种合约平仓。3、统计对冲：买进被相对低估的投资品种(股票或者期货)、卖空被相对高估的品种，等到价差回归均衡时获利。4、期权对冲：将权利和义务分开进行定价，让收益无限的同时保证风险损失有限。5、定增对冲：投资者参与定向增发时采用股指期货进行对冲是锁定收益、减小风险的较优方案。

fama-french三因子模型是金融经济学方面的课程。Fama French三因子模型是对CAPM模型的一个扩展。CAPM模型认为：证券资产的预期收益和它的市场Beta之间存在一个正向的线性关系，Beta越大，资产的预期收益越大；市场Beta足以解释证券资产的预期收益。这方面的内容一般会在的大学经济专业进行系统的学习。Fama-French三因子模型的由来：首先，马科维茨1952年发表了《投资组合选择》，开创了现代投资组合理论。他提出了“均值-方差”模型，认为要想使投资者的效用达到最大，必须满足以下条件：当风险（方差）相同的时候，获得最高的收益率；或者是在获得的收益一定的情况下，风险最小。然后威廉夏普和约翰林纳提出了资本资产定价模型。其中这一模型中，E(Ri)为投资组合的预期收益率，Rf为无风险收益率，E(Rm)为市场预期收益率，βi为系统风险系数，等式左边“E(Ri)-Rf”表示投资组合的预期超额收益率，等式右边的“E(Rm)-Rf”表示市场预期超额收益率。其中这一模型中，E(Ri)为投资组合的预期收益率，Rf为无风险收益率，E(Rm)为市场预期收益率，βi为系统风险系数，等式左边“E(Ri)-Rf”表示投资组合的预期超额收益率，等式右边的“E(Rm)-Rf”表示市场预期超额收益率。

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。扩展资料：大数据金融的弊端：1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。参考资料来源：百度百科—大数据

在最初阶段，此类机构的存在仅仅是为了满足自有电商平台的支付需求，简单提供与各家银行之间的网关接口。但随着电子商务在中国蓬勃发展，尤其随着海量用户数据的积累，互联网企业逐渐了解到用户在金融服务方面的需求和偏好，其提供的金融服务便开始从简单的支付渗透到了转账汇款、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险代销等银行核心业务领域。在金融脱媒的背景下，这种渗透尤为显得令人担忧，意味着金融业和互联网企业的转型方向出现了战略重叠，均朝着“金融服务方案提供者”这条高附加值的路线进军。 在现今中国市场，根植于互联网行业的“类金融公司”主要有以下四种类型： 平台依托型。此类互联网金融公司拥有成熟的电商平台和庞大的用户基础，通过与各大银行、通信服务商等合作，搭建 “网上线下”全覆盖的支付渠道，在牢牢把握支付终端的基础上，经过整合、包装商业银行的产品和服务，从中赚取手续费和息差，并进一步推广其他增值金融服务。代表企业包括阿里巴巴集团旗下的支付宝、腾讯集团旗下的财付通、盛大集团旗下的盛付通等。 行业应用型。面向企业用户，通过深度行业挖掘，为供应链上下游提供包括金融服务、营销推广、行业解决方案等一揽子服务，获取服务费、信贷滞纳金等收入。代表企业包括汇付天下、快钱和易宝。 银行卡收单型。此类互联网金融公司在发展初期通过电子账单处理平台和银联POS终端为线上商户提供账单号收款、账户直冲等服务，获得支付牌照后转为银行卡收单盈利模式。拉卡拉为其中较为成功的典型。 预付卡型。通过发行面向企业或者个人的预付卡，向购买人收取手续费，与银行产品形成替代，挤占银行用户资源。代表企业包括资和信、商服通、百联集团等。 2005年以来，互联网金融发展可谓风起云涌。近年银行监管部门对互联网金融企业开闸发放支付结算、金融产品代销等牌照，更为此类公司的规范健康发展进一步夯实了基础。与传统商业银行相比，互联网金融企业在创新、整合、定制化服务方面拥有核心优势。通过运用云计算、大数据、物联网、定位服务等前沿信息技术大量进行金融服务创新；通过打通金融机构、移动运营商、商户、用户等产业链各环节进行金融服务整合；通过数据挖掘，精确把握产业链资金流向，以此提供定制化金融服务?充满创新精神的互联网企业正在沿着数据的路线，迅速侵吞传统银行业的版图。 便捷与安全，互联网金融的两要素 互联网金融企业优势种种，最终落实在用户端只简化成两个字：便捷。“关注用户体验”“致力界面友好”，互联网产品的设计理念在金融支付应用中亦体现得淋漓尽致。“小额快捷支付”使用户摆脱了U盾等安全防护产品的繁琐操作，二维码扫描、语音支付等近场NFC应用使“无磁无密”概念延伸到线下，阿里金融甚至革新了传统的信贷理念，以商家在淘宝或天猫上的现金流和交易额作为放贷评估标准，建立了无担保、无抵押、纯信用的小额信贷模型，从申请贷款到发放只需要几秒钟。 越来越快的生活节奏使“便捷”成为多数用户的首选，这一点还体现在金融支付工具的功能集成化。与单独某一家银行或基金公司所能提供的产品相比，互联网金融企业提供的虚拟钱包有更多接口，所能集成的功能更加多元，这无疑简化了用户的支付界面，更容易赢得使用者的青睐。 然而就金融这一特殊产品而言，便捷性与安全性存在显著的矛盾对立。如何保证自有资金、客户备付金、客户信息、运行和业务系统的安全，强化客户身份的识别，规范业务运作，是跨界的互联网金融公司需要着重考虑的问题。此外，以全新的信贷模式涉足贷款领域，未来究竟是否会积累巨大风险，新兴的网络金融公司无法给出肯定的答案。目前，互联网支付公司只有客户交易数据，没有资金流向数据，数据库不能有效掌握贷款人的资金流向，信用风险判断可能发生失误。交易数据是否能支撑金融模型，金融模型是否能确定把违约率降到一定概率，都需要时间来验证。 就风险控制而言，传统银行毫无悬念地完胜了互联网支付公司。此外，富有操作经验、对软硬件投入巨资的商业银行在处理大批量订单时也可以更好地保持系统稳定性。“双十一”网络购物节当天，由于百万订单同时涌入，支付宝一度无法正常支付。根据易观智库预测，2015年中国第三方互联网支付交易规模将达到13.9万亿元，对于资本短缺、盈利渐薄的第三方支付企业来说，是否有能力提升安全和稳定性，迟早会成为一个不得不面对的问题，这或者也为传统商业银行参与竞争提供了砝码。 信息，决战互联网金融的核心价值 过去，企业通过与IT公司、银行、物流公司三方合作来整合“三流”，如今出现了跨界于IT和银行之间的互联网金融企业，其本身就已做到“合一”，天然比银行更具有数据挖掘方面的优势。除资金流信息以外，互联网金融公司还留存了海量的结构和非结构化交易信息，包括历史交易记录、客户交互行为、海关进出明细等，可为精准营销和定制服务提供数据支撑，进一步增加客户黏性。 只有拿到更多的信息，做到精准定位和推送，才能设计出对客户更有吸引力的金融服务方案，这就是互联网金融和传统银行之间的核心战略冲突——谁都想将真正具有高附加值的、通过信息挖掘发现的增值业务拿在自己手中。在互联网金融公司的未来蓝图中，金融业将会划江而治：银行的市场定位是金融基础网络、业务骨干和金融后台，支付公司则是业务触角和支付前端。它们将这种合作描述为“小江小河最终汇入大海”，商业银行的角色将成为只是为互联网金融公司提供备付金和自有资金托管服务的工具。 这样的界线无疑切断了银行和客户之间的联系，因为谁掌握了支付终端，谁就掌握了客户的全部信息，以及基于数据挖掘而产生一系列手续费和佣金收入。如果客户不再使用信用卡，银行就不再掌握用户支付通道和该通道所连接的全部用户信息，无论产品开发、市场营销、交叉销售都成为了无根之源。当银行彻底丢失丰富的前端信息，成为互联网企业的工具，其业务含金量就会大打折扣。以目前美国最大的互联网金融企业Paypal为例，该公司网上支付主要包括四个环节：终端、交换器、买卖处理器、清算和结算，只有最后一环连接到银行处理器，这一环节的清算结算业务免费提供给客户，前三个环节才是真正的数据业务，通过获得信息和交易细节形成收费性服务解决方案。免费的基础业务与收费的数据增值业务，这也是中国互联网金融的发展方向，如果银行继续放弃对用户支付终端和信息的争取，其信贷转型（偏向零售和小微企业）和经营转型（成为提供金融解决方案的服务型企业）将会遭遇来自行业外的强有力的冲击。 在巨大压力下，商业银行和物流行业纷纷往“三流合一”的方向探索，前者自建电商平台和物流公司，后者自建电商平台和金融服务公司。这不一定代表了通往未来的正确方向，毕竟行业分工精细化才是最终趋势，“大而全”的企业很难满足客户的全方位需求。但它体现出一种开放的态度，即在对“信息”这一宝贵资源的争夺中，必须超越行业的概念，与互联网公司、物流公司和电信运营商充分竞合，尽量将自身划入“信息掌握者”这一疆域，才能确保在未来有蛋糕可分。 移动支付，零售银行如何破局 就目前而言，互联网金融公司通过掌握“支付通道”而对银行产生威胁主要落在零售方面（个人和小微企业）。在B2B领域，由于交易单笔金额较大，交易双方对资金安全顾虑较多，客户更愿意选择安全信用度更好的传统商业银行。然而在零售业务方面，如何通过握住支付终端来黏住客户，却是商业银行亟需思考的问题。 互联网企业经常提到“ABC”这个概念，即Application(应用)－Bank(银行)－Customer(客户)，希望通过牢牢掌握“应用”（支付终端），确保自身“客户”不流失。身处这个链条中的“银行”需要考虑的则是，未来如果“应用”意味着唯一终端，“客户”要么选择多功能银行IC卡，要么选择手机虚拟钱包，究竟要如何在这场非此即彼的零和竞争中胜出，避免有朝一日客户跳开银行，“ABC”简化成为“AC”。 在上一轮线上支付终端的竞争中，商业银行无疑失去了先机，但这并不意味着彻底失去机会。事实上，目前第三方支付已进入战略转型期，趋势之一是O2O（Online to Offline从线上到线下），通过全业务线满足用户的整体支付需求；趋势之二是从自营电商到助力传统行业电商化，由满足需求向创造需求转型。在此过程中，商业银行和移动运营商同样也看到了机会。所谓O2O，主要是为了满足人们“3A”（Anytime, Anywhere, Anyway，任何时间、任何地方和任何方式）的消费需求，围绕移动支付解决方案展开。由于2013年将要出台移动支付国家标准，银行、第三方支付、移动运营商从去年起就蓄势待发开始布局。 2010年，美国移动支付公司Square方块刷卡器的出现引领了一场支付革命。丢弃了繁琐的现金交易和名目繁多的银行卡，只需要一部智能手机或平板电脑就能完成付款，无现金、无卡片、无收据。其后，谷歌钱包和Paypal扫码技术出现，开始与移动刷卡器Square争夺市场份额。 可以说，即使在成熟的美国市场，移动支付市场也仍处于百家争鸣的战国时期。今天的中国移动支付市场，在成长性和竞争激烈程度上亦是如此。拉卡拉刷卡器采取类似Square便携刷卡器的发展模式，支付宝钱包类似于谷歌钱包，微信扫码类似于Paypal扫码，它们核心价值在于实现了全银行支付功能的聚合。在信用卡刷线下POS机的时代，银联提供了这种聚合；在网上支付的时代，第三方支付提供了这种聚合；而在尘埃尚未落定的移动支付时代，究竟哪种产品更受欢迎，是“移动刷卡器”，“虚拟钱包”，还是即将换代的可实现NFC近场支付功能的“金融IC卡”；究竟哪种合作模式更容易胜出，是“第三方支付+银行”“银联+通讯”“银联+银行”“银行+手机制造商”，还是跨平台的广泛合作，所有人都不得而知。唯一可以肯定的是，简便易用是永恒的方向。现金的发展用了300年，银行卡的发展用了50年，网络支付发展已经有10年，而移动支付成为主流，也许速度会更加惊人。 从互联网金融角度重新审视商业银行运营 立足客户体验提升，重新审视金融产品设计。互联网金融之所以异军突起，一个重要原因是它提供了更加简便和个性化的金融解决方案。介质单一化、功能多元化是未来的大方向，这就要求商业银行重新思索“用户界面”，是在柜面摆满琳琅满目的信用卡、理财或者其他产品，还是给客户提供一个唯一的使用终端。这个终端（可以是卡，手机或者其他）的初始状态或许只加载了最基本的使用功能，如果需要其他附加功能模块，可以到“在线商店”自助添置，选择是单币种还是多币种卡，是货币基金信用卡还是特约商户信用卡，是可以在线购买贵金属还是扫描支付出租车费?在理想状态下，它应该做到“一卡走天下”。自2013年起，新一代金融IC对磁条信用卡的替代将会持续提速，给银行支付终端的更新换代提供了绝好契机。在掌控支付终端和提供增值信息服务的战争中，银行的“国界线”究竟怎么勘定，勘定在哪里，需要银行充分地参与竞争合作，积极与监管部门沟通，参与并力争主导用户习惯的培养和跨行业标准的制订，并将之体现在产品设计理念中。 立足客户结构层次演进，重新审视金融渠道建设。在线上支付时代，电子银行与物理网点两种渠道属于互为补充的并存关系。当电子支付从线上进入线下，可以随时随地满足任何环境下的金融服务需求，物理渠道因时因地制宜的个性化设计就显得格外重要。银行网点不应该也不能再“千人一面”，从最初选址到产品陈列，从前台风格到后台处理，未来银行物体渠道应当体现精准定位和区别化服务的概念，做到因时因地因人制宜。 力争客户服务效率改善，重新审视银行管理模式。互联网金融的快速发展给商业银行零售业务带来挑战的同时，也带来了开放合作的契机。“三流合一”的非金融企业通过精准定位零售客户的偏好，向其推送包括金融产品在内的各种消费品和服务，这种毛细血管的发达也许可以降低银行微零售的成本，或者间接带来银行日常涵盖不到的客户，从而使银行变得更加高效。未来，零售业务的标准化和批发化运作，可能离不开与包括第三方支付在内其他非金融机构的广泛合作。当客户越来越要求服务的个性化和集成化，银行或许需要重新考虑管理的“集中”和“分布”概念。在业务需求挖掘、客户评价反馈、产品回收机制方面，贴近客户的各地分支机构与手握海量数据的数据中心或许可以承担更多的职责。如何依托数据挖掘和信息平台，个性化满足每一名客户的个性化需求，是商业银行仍需细化思考的问题。 立足跨行业资本竞争，重新审视上市银行投资者关系管理。即使对于成熟的美国市场，O2O也是一个全新概念，可以说，物联网、云计算和移动支付几乎是在同一时间改变着地球两端金融版图的面貌。在这方面，中国的银行业并没有太多可以借鉴的对象。虽然目前，境内外银行业分析师还没有来得及将目光转移到这个问题上，但资本市场的资金流向其实已闻风而动。市场对互联网金融的未来无疑是看好的，阿里巴巴集团私有化引入PE投资20亿美元，名单包括了中投、国开金融、中信和淡马锡。京东商城再融资4亿美元，领投方为加拿大安大略教师退休基金。上述投资者都在资产组合中重仓配置了银行股，或者更偏好稳定而具有长期回报的公司。“资本总是稀缺的”，这种投资偏好的重叠和竞争方向的重叠同样令人警钟长鸣，提示商业银行在未来市值管理和资本规划中，需要更加关注资本市场资金流向及相关投资者行为的变化。 （作者单位：中国工商银行战略管理与投资者关系部）

金融学是研究价值判断和价值规律的学科。本专业培养具有金融学理论知识及专业技能的专门人才。金融、金融学均为现代经济产物。古代主要是农耕、农业经济，主要是易货和简单的货币流通，根本不存在金融和金融学。如在中国，一些金融理论观点散见在论述“财货”问题的各种典籍中。它作为一门独立的学科，最早形成于西方，叫“货币银行学”。近代中国的金融学，是从西方介绍来的，有从古典经济学直到现代经济学的各派货币银行学说。20世纪50年代末期以后，“货币信用学”的名称逐渐被广泛采用。这时，开始注意对金融问题进行综合分析，并结合中国实际提出了一些理论问题加以探讨，如：人民币的性质问题，货币流通规律问题，银行的作用问题，财政收支、信贷收支和物资供求平衡问题等等。不过，总的说，在这期间，金融学没有受到重视。自20世纪70年代末以来，中国的金融学建设进入了新阶段，一方面结合实际重新研究和阐明金融学说，另一方面则扭转了对待当代金融学的倾向，并展开了对它们的研究和评价；同时，随着经济生活中金融活动作用的日益增强，金融学科受到了广泛的重视；这就为以中国实际为背景的金融学创造了迅速发展的有利条件。金融学研究的内容极其丰富。它不仅限于金融理论方面的研究，还包括金融史、金融学说史、当代东西方各派金融学说，以及对各国金融体制、金融政策的分别研究和比较研究，证券、信托、保险等理论也在金融学的研究范围内。在金融理论方面主要研究课题有：货币的本质、职能及其在经济中的地位和作用；信用的形式、银行的职能以及它们在经济中的地位和作用；利息的性质和作用；在现代银行信用基础上组织起来的货币流通的特点和规律；通过货币对经济生活进行宏观控制的理论等等。主要分类微观金融学微观金融学，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。宏观金融学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。交叉学科伴随社会分工的精细化，学科交叉成为突出现象，金融学概莫能外。实践中，与金融相关性最强的交叉学科主要有两个：一是由金融学和数学、统计、工程学等交叉而形成的“金融工程学（Financial Engineering）”；二是由金融和法学交叉而形成的“法和金融学(Law and finance)”。金融工程学使金融学走向象牙塔，而法和金融学将金融学带回现实。数学、物理和工程学方法在金融学中被广泛应用，阐述金融思想的工具从日常语言发展到数理语言，具有了理论的精神与抽象，是金融学科的一个进步。当我开始涉足金融学理论时，正是将物理和应用数学应用于金融模型的高峰期，比如使用差分、偏微分方程和随机积分等数学工具描述股票走势、收益率曲线等。我读金融学博士时的一个同窗是意大利人，他本科学的是物理，之所以选择金融，是因为期望金融能成为20世纪后期的物理学。11年后的今天，事情并没有像他当初预期的那样，物理和数学并未能统治金融学，完美的金融模型并没有出现，金融学经历了对物理和数学的狂热期后，回归到了基本面分析的基础上。那为什么高深的数学和物理方法在金融研究中作用有限呢？金融是人文学科（Art）而非自然科学（Science）。物理学理论模型使用确定性的参数，而金融学研究不确定性条件下的决策，所以不存在完美的金融模型来指导实践。科学利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知，而金融利用理论模型从一种期望变成另一种期望——如股票定价、期权定价模型的参数分别是期望红利和期望收益变动率，永远是一个不确定性。基于以上原因，加之我国金融衍生产品等金融工具的缺乏，估计金融工程学在中国不会有太大的现实意义。金融学人应该学会“走过数学”（Go Beyond Mathematics）。另一方面，我国金融改革实践的发展却亟需法和金融学的理论指导，可以预见法和金融学在我国将会有相当发展。中国金融改革的结构性难题大多都同时涉及法律和金融两方面问题：如在转型期的法律体系下，什么样的金融体系最能有效配置资源？怎样为解决银行坏帐的资产证券化业务等金融创新提供法律支持？怎样修改《公司法》、《证券法》、《破产法》和《商业银行法》等法律中不合时宜的条款，激励金融创新？类似的研究在国际学术界已成风潮，而且逐渐形成了一门新兴学科，谓之“法和金融学（Law And Finance）”。“法和金融学”是自20世纪70年代兴起的“法和经济学

　　美国有华尔街掌控全球金融市场，所以对于想要去美国留学的金融工程专业的学生来说，简直是得天独厚的优势。金融工程只是一个比较宽泛的概念，可以分为多个研究方向。下面是的我为大家整理的美国金融工程专业相关资料。一起来看一下吧。 　　 一、专业简介 　　金融工程是一个涉及金融理论、工程方法、数学工具和编程实践的多学科领域。它也被定义为技术方法，特别是数学金融学和计算金融学在金融实践中的应用。 　　金融工程概念： 　　利用 数学工具、工程化手段来解决实际金融问题： 　　金融产品设计，金融产品定价，交易策略设计，金融风险管理等； 　　第一个金融工程学位课程是在20世纪90年代初设立的。这个专业的数量和规模都在迅速增长。目前美国USNEWS排名150的院校中，有50左右个金融工程硕士项目。 　　2.专业分支 　　美国院校常见的专业名称： 　　金融工程 Financial Engineering； 　　金融数学 Financial Mathematics / Mathematical Finance； 　　计算机金融 Computational Finance； 　　量化金融 Quantitative Finance； 　　量化金融和风险管理 Quantitative Finance and Risk Management。 　　3.所属学院 　　工学院：偏向招收工程专业学生，重视编程能力，会开设optimization ， programming等课程。（Columbia MSFE， Stanford MSFM， Cornell MSFE， USC MSFE， NYU MSFE 　　商学院：偏向招收金融专业学生，围绕金融方面学习，会开设Stochastic Methods ofMathematical Finance#if .（WUSTL MSF， UCB MFE， UCLA MFE， Gatech MSQ&CF， BU MSMF， SIT MSFE，SUNY-Buffalo MSF， Temple MSFE， IIT MMF） 　　数学学院：偏向招收数学专业的学生，课程围绕数学、统计展开，会开设Stochastic Processes等课程，学术性较强。（Columbia MAMF， Chicago MSFM， JHU MSFM， UND， USC MSMF， NYU MSMF，UW MSCF， Purdue MSCF， SUNJ MSMF， Minnesota MSFM， SUNY- Stony BrookMSQF， FSU MSFM， Dayton MSFM） 　　4.研究方向 　　证券衍生物定价；风险分析；金融模型；金融信息分析。 　　 二、院校排名 　　1、普林斯顿大学 　　申请要求：托福110，SAT1540，GPA3.5SI，ACT分数32。 　　2、纽约城市大学巴鲁克学院 　　申请要求：本科雅思6.5分、托福85分，GPA3.5，研究生雅思7分，托福100分，GPA3.5。 　　3、卡内基梅隆大学 　　该校拥有享誉全球的计算机学院和戏剧学院，其艺术学院，商学院，工程院以及公共管理学院等也都在全美名列前茅。 　　4、哥伦比亚大学 　　申请要求：托福113，SAT1500，GPA3.5，ACT32。 　　5、加州大学伯克利分校 　　伯克利是加州大学的创始校区，以自由、包容的校风著称，其学生于1964年发起的“言论自由运动”在美国社会产生了深远影响，改变了几代人对政治和道德的看法。作为世界最重要的研究及教学中心之一，其在物理、化学、计算机、工程学、经济学等诸多领域均位列世界前十，与旧金山南湾的斯坦福大学共同构成美国西部的学术中心。 　　6、纽约大学 　　申请要求：托福100+，SAT1310-1510，ACT29。 　　7、康奈尔大学 　　申请要求：托福105-110，SAT1500，GPA3.8，ACT31。 　　8、密歇根大学安娜堡分校 　　申请要求：托福100，SAT1960-2200，GPA3.6，ACT29-33。 　　9、纽约大学丹顿工程学院 　　纽约大学坦顿工程学院金融工程属于硕士生项目。该项目有独具特色的课程，侧重于应用数学领域，数学气氛非常浓厚。学校聘请了许多经济领域的专家担任教授，许多都是世界顶级的应用数学教授。该专业每年的申请都是非常热门，竞争激烈。 　　10、麻省理工学院 　　申请要求：托福：100 GPA：3.6 SAT：2240分。 　　 三、申请要求 　　总得来说一般需要：TOEFL100+、GRE320+、GPA3.0+；数理基础课程背景及相关的实习经验。具体来说分为以下几点： 　　1、专业背景 　　金融工程专业除了拥有金融、数学、经济、统计、经济计量背景的人，其它方向如计算机、物理、化学、工程等背景的人同样是很受欢迎的申请者。而且在这些“转专业”的人中，工程类专业背景的学生占了将近半数。 　　2、数学能力 　　美国金融工程硕士要求申请者有很好的数学背景，如果不是数学专业的学生，就要求某几门数学课的成绩要比较好。这些课程大致有：微积分（尤其是多元微积分）、概率统计、线性代数（包括特征值与特征向量）、微分方程（常微分方程、还有偏微分方程很重要）、概率统计、数值方法。 　　3、计算机能力 　　大多数情况下，美国金融工程硕士申请者要有一定的C语言编程基础，其它对申请有利的包括C++、Fortran、Pascal、Java、VBA，以及数学软件Matlab、Mathematica、Mathcad等。 　 　四、就业方向 　　商业银行、投资银行、保险公司、证券公司、投资公司、基金公司等金融机构，风险投资公司风险分析及风险管理，负责衍生品定价模型的建立和应用、模型验证、模型研究、程序开发和风险管理等。 　　典型职位包括：研究分析师、风险分析师、定价分析师、投资分析师（战略分析师）、销售/定价分析师、股市战略家、固定收益分析师、市场分析顾问等。 　　美国金融工程毕业生应聘的主要企业包括：高盛投资公司（Goldman Sachs）、摩根大通银行（J.P. Morgan Chase）、美国银行美林证券（Bank of America Merrill Lynch）、黑石公司（Blackstone）、摩根史坦利投资公司（Morgan Stanley）等

计量金融在中国的就业主要在以下几个领域：基金公司：基金公司非常需要能做基金绩效评估风险控制、资产配置的人才。证券公司：证券公司正处在一个艰难的时期，同时也在通过集合理财产品设计等寻求生存的机会。银行：最传统的银行也在起着微妙的变化。各大银行的总行正在着手建立内部风险管理模型，急需这方面的人才，可是，由于银行用人制度比较僵化，真正有水平的人未必能进去做这个事情。银行内部的另外一个重要部门——资金部，也需要金融工程的人才，他们一方面在银行间债券市场操作，是未来固定收益证券这一块的主力，同时也是未来大有发展空间的公司债券市场、抵押支持债券这些金融工程产品的设计主力。计量金融（Quantitative Finance）是专为金融市场而设的一门应用数学，又称金融工程，金融数学。计量金融本义上与金融经济学的范畴有密切的关系，然而前者所涉及的领域比较狭隘，理念也比后者抽象。金融工程（FinancialEngineering）兴起于20世纪90年代初，是综合运用数学、统计学和计算机编程技术来解决金融问题的崭新领域。虽然在名称上有很大的变动，可称作Financial Mathematics, Mathematical Finance, Quantitative Finance或者Computational Finance，但实际学习的内容是相似的，主要包括数学、计算机编程、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等。金融工程项目课程是极具职业导向的，目标是培养具有相当强的计算机和数学素质，同时具有管理和商务技巧的专业人士，使他们可以在投资银行、商业银行、对冲基金、保险公司、公司财务部门等，从事证券金融衍生产品估价，投资组合管理，风险管理和市场预测等工作。

《基于最优控制的金融衍生品定价模型研究》百度网盘pdf最新全集下载:链接: https://pan.baidu.com/s/1Ec-8r35ZJeCAgK7ZnoU-hA?pwd=gvmt 提取码: gvmt简介：《基于最优控制的金融衍生品定价模型研究》利用最优控制理论讨论了金融衍生品定价中遇到的若干非线性偏微分方程，将金融衍生品定价问题归结为最优控制问题，并分别建立最优控制框架；同时，给出了这些非线性偏微分方程的具体应用。 《基于最优控制的金融衍生品定价模型研究》适合于金融数学及金融工程专业高年级本科生、硕士生，对金融衍生品市场从业人员也有一定的参考价值。    

著名数量金融大师EmanuelDerman曾经说过，如果你想去了解金融模型，那么你最好先去看看真正好的数学模型，而这些好模型可能要在物理、机械以及工程等自然科学领域才找得到.而目前西方金融业的现状是，如果没有数学背景的金融人士，越来越被甩在后面。你说你听了投行的讲座，那是一定的，投行的业务是什么？他们需要什么样的人才？你是学物理的，如果想进入金融领域好好发展，这方面知识的补充是必须的。

　美国热门专业 金融工程专业简介 　　金融工程，这一专业的本质是利用各种衍生金融工具，如期权，期货，以及互换等，对金融领域中的各种风险进行管理。在中国，金融工程作为20世纪90年代金融领域的新兴学科，受到了广泛的关注。虽然金融工程刚刚起步，但现在有很少的一部分大学才设有金融工程这个专业。金融工程这个专业很有发展前景，美国的金融工程已经成了一个比较完整的体系。所以现在每年有很多的大学生要申请美国的金融工程这个专业。下面对金融工程这个专业的留学申请做进一步的解读。 　　(一) 金融工程专业的申请形势介绍及相关专业的横向比较 　　1. 专业与专业间的横向比较： 　　金融工程专业没有纯理科的专业(数学，物理，化学，生物等等)容易申请得到奖学金。因为美国的院校不给国际学生设立全额奖学金。但是金融工程这个专业申请得到小奖和半奖还是可以的。金融工程是用数学作为工具来解决金融的问题，最为一个新兴的学科，他的发展前景很大。有的美国大学把金融工程这个专业设立在商学院里，但是金融工程这个专业和商学院的其他专业相比，更加看重数学的功底。有的美国大学把金融数学(即金融工程)设立在数学学院里，但是金融数学和数学学院的其他专业相比，又多了金融学这个部分。 　　2. 金融工程专业与相近专业的比较 ： 　　金融工程和它相近的学科：经济学，金融学，投资学相比，更加看重数学的功底。在大多数的美国大学，都把金融工程设置在商学院里，但是大多数学校都需要GRE或者GMAT成绩。金融工程这个专业的录取比较看重的是你的数学成绩，数学功底和你对这个专业的看法和了解。如果你是数学专业的申请这个专业来说，会在数学上有一定的优势。如果你的GRE， TOEFL 成绩很好，那么你可以申请得到很好的学校。但是也不是说：如果你的数学成绩不是很好，就没有办法申请得到好的学校，只是说：我们从另一个方面来弥补他，从你的优势来掩盖他。通常对于中国的学生来说，数学成绩都很好，所以你对这个专业的见解和认识是很重要的。而对于商学院的其他专业来说，这些专业对数学的要求不是很高，大多数的专业需要的是GMAT 成绩。在奖学金上，获得几率和金融工程差不多，主要要看学校的设置和客户的背景。其实金融工程这个专业相对与其他的专业来说，竞争还是激烈的。 　　(二) 金融工程专业的研究 　　1. 金融工程研究概述： 　　20世纪末期，在以美国为代表的西方发达国家，公司财务、商业银行和投资银行业务的迅猛发展导致了一门新学科的诞生，这就是金融工程。金融工程是指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。参与金融工程的人员一般被称之为金融工程师。他们在金融工程活动中扮演着金融交易方案制定者(市场参与者)、新观念的创造者和钻法律空子者(在法律边缘活动的人)的角色。其中最后一种角色表现在税收领域，就是金融工程师们的税收筹划活动。 　　金融工程有三大支柱——货币的时间价值、资产定价和风险管理，而风险管理的工具和技术是金融工程的最核心部分。风险管理，即风险转移，是人们为减少风险暴露进行效益和成本权衡而采取的行动。其关键在于把自己不愿意承受的风险暴露转移给其他人，这是通过市场交易进行收益/风险的流动配置的最主要的方式，也是金融工程所最为关注的技术。风险转移有三种基本方法：保险、风险分散化和套期保值。 　　事实上，现在中国的金融工程课程和体系都是直接引进美国的金融工程的教育。就中国的现状而言，金融制度和金融政策正在酝酿阶段，现在金融工程并没有形成一个适合中国企业的体系。就现在来说，金融工程在中国的就业主要在以下几个领域： 　　基金公司：基金公司现在需要一批能做基金绩效评估、风险控制、资产配置的人才。 　　证券公司：证券公司现在正处在最艰难的时期，同时也在通过集合理财产品设计等寻求生存的机会。 　　银行：最传统的银行也在起着微妙的变化。现在各大银行的总行正在着手建立内部风险管理模型，急需这方面的人才，可是，由于银行僵化用人制度，真正有水平的人未必能进去做这个事情。银行内部的另外一个重要部门——资金部，也需要金融工程的人才，他们一方面在银行间债券市场操作，是未来固定收益证券这一块的主力，同时也是未来大有发展空间的公司债券市场，抵押支持债券这些金融工程产品的设计主力。 　　2. 金融工程研究方向的比较： 　　概述：数理金融相关的专业名称主要包括: Mathematical Finance. Quantities Finance, Financial Mathematics, Financial Engineering, Computational Finance, Statistical Finance.虽然名称上有很大的变动，但实际学习的内容是相似的。 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。 　　Quantitative Finance Programs的招生一般明确规定学生一般要有很强的理工背景，甚至是数学背景。例如，U of Chicago 的 Math Finance 的Program的招生就劝申请人要认真了解自己的背景：“如果你们不会金融我们可以教你，但如果你不会数学，那请你们先回去学好数学再来”. 提供这一类program的学校一般是学校的数学系，或者工程系，有少部分是统计或工商管理系提供的。申请人必须要提供TOEFL,GRE 成绩，本科学位， PS，RESUME， 推荐信。多数的quantitative finance programs 都会公开或者非公开的倾向于招收有以下课程基础的学生： 　　Two Calculus courses 　两们微积分的课程 　　An Introduction to Linear Algebra 　线性代数 　　Probability or Basic Statistics Course 一门基础统计学的课 　　Analysis 　　　　　最少一门数理分析的课 　　Differential Equation 　　　 最少一门 　　Some Exposure to Finance or Economics 一些金融或者经济学的课程 　　申请人要注意一点的就是要清楚了解申请的专业是倾向于理工学院还是B-School的申请.　如果偏向于理工系那么入学录取会比较偏重于申请人本省的学术背景以及研究能力，　而且申请这一类学校奖学金是有机会拿的.如果是挂靠于B-School的课程，那么录取要求很可能跟MBA相似　-　要 GMAT成绩，看重工作经验，拿奖机会少. 　　(三)部分提供金融工程专业的大学介绍： 　　Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学 　　MS Computational Finance 　　综合排名21，CMU的数理金融在美国享有声誉，这是设在商学院的，口碑很好，而且还设有数理金融和MBA的双学位。在华尔街享有盛誉。不过由于在商学院，奖学金竞争比较激烈。金融全美排前3。 　　Columbia University 哥伦比亚大学 　　MS Financial Engineering 　　MS, Industrial Engineering and Operations Research 　　这个硕士肯定没有奖学金。该专业设在工业工程下面，核心课程是工业工程的，然后选修金融和其他系的专业课。录取竞争很激烈。 　　Princeton University 普林斯顿大学 　　MSE, Ph.D Operations Research and Financial Engineering 　　这个专业更主要的偏重运筹学，而不是金融工程。如果想学金融工程，可以选择Master of Finance。他的金融专业主要偏重金融工程。 　　Illinois Institute of Technology 伊利诺理工大学 　　MS Finance 　　MS Financial Markets 　　这个学校有非常大的优势。地处芝加哥，美国著名的期货期权交易中心，这个学校的Financial Market的一个主要的方向就是金融工程，该专业在美国名列第九，是非常好的一个选择。 　　Kent State University 肯特州立大学 　　MS Financial Engineering 　　学校排名不是很高，但是学校在金融工程方面投资巨大，设有专门的金融工程实验室，学生可以在专业的实验室中模拟金融市场和金融交易，实用性特别强。 　　上述就是对金融工程这个专业的留学申请做的解读，希望对大家的留学有所帮助。 　　 【更多美国热门专业信息请点击相关链接】 　　计算机工程( computer engineering )是对计算机设备和计算机系统进行设计和原型处理的一门科学。虽然它与计算机科学的发展历史和的研究领域都有许多相似的地方，但是计算机工程最核心的还是探究如何使计算思路映射到物理系统。计算机工程是计算机科学与电气工程这两门学科的共同产物，主要依托于物理和数学的基础知识。 　　u 研究领域 　　计算机工程的主要分支有： 　　网络——关于分布式计算环境的设计和实施，从局域网到万维网; 　　多媒体计算——将文本，语音，音乐，静止图像，视频及其他来源的数据混合成一个连贯的数据流，并对其进行有效的管理、编解码和显示; 　　VLSI系统——研究微小型化电子设备(非常大规模集成电路)的工具菜单，属性和设计方法; 　　可靠的计算和先进的架构——探究如何将容错内置入硬件和软件，以及并行计算的方法，光计算和测试;   　　计算机工程的其他研究方向还包括：显示工程，图像和语音处理，模式识别，机器人，传感器和计算机感知。 　　(略)

随着大数据技术的进步，被用来做风控系统使用于金融系统中，现在是有几家软件公司可以换提供大数据金融风控系统模型的，我们公司就可以。为客户提供如下功能：1、多源化的数据采集：第三方数据、互联网数据、行业数据、政策数据等；2、行业决策模型构建：通过数据预处理，风控建模及执行训练构建基于行业的数据模型；3、事前审核准入：股东信息、企业经营信息、法人征信信息、信用信息、法院信息等生成企业评分卡；4、事中监控管理：通过行业风控决策模型，对人、事件、行为进行预测并控制风险；5、事后跟踪反馈：自动跟踪干预预警信息，流程化处理；6、开放平台：面对多行业、多角色用户自助式建立风控模型。

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。 3、金融学和其他学科的交叉学科 伴随社会分工的精细化，学科交叉成为突出现象，金融学概莫能外。实践中，与金融相关性最强的交叉学科有两个：一是由金融和数学、统计、工程学等交叉而形成的“金融工程学（Financial Engineering）”；二是由金融和法学交叉而形成的“法和金融学(Law and finance)”。金融工程学使金融学走向象牙塔，而法和金融学将金融学带回现实。 数学、物理和工程学方法在金融学中被广泛应用，阐述金融思想的工具从日常语言发展到数理语言，具有了理论的精神与抽象，是金融学科的一个进步。当我开始涉足金融学理论时，正是将物理和应用数学应用于金融模型的高峰期，比如使用差分、偏微分方程和随机积分等数学工具描述股票走势、收益率曲线等。我读金融学博士时的一个同窗是意大利人，他本科学的是物理，之所以选择金融，是因为期望金融能成为20世纪后期的物理学。11年后的今天，事情并没有像他当初预期的那样，物理和数学并未能统治金融学，完美的金融模型并没有出现，金融学经历了对物理和数学的狂热期后，回归到了基本面分析的基础上。 那为什么高深的数学和物理方法在金融研究中作用有限呢？金融是艺术（Art）而非科学（Science）。物理学理论模型使用确定性的参数，而金融学研究不确定性条件下的决策，所以不存在完美的金融模型来指导实践。科学利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知，而金融利用理论模型从一种期望变成另一种期望——如股票定价、期权定价模型的参数分别是期望红利和期望收益变动率，永远是一个不确定性。 基于以上原因，加之我国金融衍生产品等金融工具的缺乏，估计金融工程学在中国近期不会有太大的现实意义。金融学人应该学会“走过数学”（Go Beyond Mathematics）。另一方面，我国金融改革实践的发展却亟需法和金融学的理论指导，可以预见法和金融学在我国将会有相当发展。 我国目前金融改革的结构性难题大多都同时涉及法律和金融两方面问题：如在转型期的法律体系下，什么样的金融体系最能有效配置资源？怎样为解决银行坏帐的资产证券化业务等金融创新提供法律支持？怎样修改《公司法》、《证券法》、《破产法》和《商业银行法》等法律中不合时宜的条款，激励金融创新？等等。类似的研究在国际学术界近年来已成风潮，而且逐渐形成了一门新兴学科，谓之“法和金融学（Law And Finance）”。 “法和金融学”是自20世纪70年代兴起的“法和经济学（Law And Economics）”的延伸，Rowley(1989)把法和经济学定义为“应用经济理论和计量经济学方法考察法律和法律制度的形成、结构、程序和影响”，法和经济学强调法学的“效益”：即要求任何法律的制定和执行都要有利于资源配置的效益并促使其最大化。法和金融学有两大研究方向：一是结合法律制度来研究金融学问题，也就是以金融学为中心、同时研究涉及的法律问题，强调法律这一制度性因素对金融主体行为的影响，这也是本丛书的核心任务。二是利用金融学的研究方法来研究法学问题，本丛书同时覆盖这方面的重要问题，例如金融立法和监管的经济学分析。 法和金融学对中国的金融创新和司法改革意义尤为深远。目前，这门学科在我国尚属空白，吴敬琏教授和江平教授最近已开始倡导经济和法的融合研究，不过目前学术界的研究还停留在概念引进阶段，其对实际工作和教学科研的意义尚未显露。换言之，要实现法和金融学由概念诠释到实务操作、教学普及直至学科发展的跃升，学界仍需付出巨大努力，从头作起。 [编辑本段]金融学专业培养目标：本专业培养具备金融学方面的理论知识和业务技能，能在银行、证券、投资、保险及其他经济管理部门和企业从事相关工作的专门人才。 培养要求：本专业学生主要学习货币银行学、国际金融、证券、投资、保险等方面的基本理论和基本知识，受到相关业务的基本训练，具有金融领域实际工作的基本能力。

金融硕士论文导师可能会问模型怎么跑。在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象，因此通常会提出以下这些问题：1、你是怎么想到要选择这个题目的。2、你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的。3、你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料。在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是这篇论文主要写的是什么内容。

金融知识入门，不同的人，具体可选择的方式自然是有不同的。如果是在读大学生，可以考虑读第二专业或者攻读硕士研究生，在校学习能够更系统的掌握相关知识而且金融的专业知识也是需要循序渐进的。如果是在职人士，就要从自己学习金融的目的出发。根据不同的目的选择不同的方式：1.转行到金融行业工作：这个目的需要你先确认打算在哪个子行业发展，因为金融包括了银行、证券、保险、信托、期货等子行业以及一些政府的金融部门。选定子行业后就要明确做哪个岗位，这些金融部门和子行业的不同岗位对知识要求会不同。比如是做交易员与做产品设计及定价就明显不同。从你自己的兴趣出发选定岗位，然后围绕这个岗位的要求去构建自己的知识体系和技能体系。若要更好的从事金融行业，最好是系统的学习金融知识，所以攻读更好的学位是最好的选择。2.掌握知识用于理财或投资：要做好理财或投资，首先是要能看明白国家及行业的经济发展状态和趋势，其次要能看懂投资品种的内在经济逻辑，最后要具备分析投资标的能力。掌握这些知识既便于做好投资，最重要的是要能分辨哪些是骗子哪些是真的理财产品。举个简单例子，如果是股票投资，就需要分析国家以及各个行业的经济状况，到具体选择哪家公司时要分析这家公司的发展是否符合行业发展趋势，要能看懂这家公司的财务报表，分析出是否具备投资的潜力。要掌握这类知识，可以找一些著名的教材类书籍，比如《经济学原理》曼昆版、《投资学》、《货币金融学》米什金版等，也可以看大学者的非教材类书籍，比如林毅夫的《解读中国经济》、唐崖的《金钱永不眠》、陈志武的《金融的逻辑》等等。3.个人对金融感兴趣：如果是出于个人兴趣就简单不少，比如：一本书让你看懂金融或图说金融之类的书籍，这些经过编辑整理的书籍能让你快速掌握入门金融知识，另外，一些网上的入门课堂也不错的。

对于中国的市场 取10年期长期国债的到期收益率是否恰当？ 还可以吧，比较恰当。 不过我看价值投资大师：本杰明，他推荐的话把无风险收益，用AAA级的企业债券与股票的收益率做比较，定出的其中的好股票的一条规则就是股票的收益应该是AAA级企业债券收益的2倍以上。 个人感觉对用企业债券更为好些，可能是我自己稍微保守点，如果“自变量无风险收益定的高，定性分析来说就会使被定价的资产的投资收益实际降低”，我考虑的更多的是安全性。因为中国大的环境制度建设等，还不是特别的健全，所以保守点会好点吧。

金融即货币的资金融通，是货币流通、信用活动及与之相关的经济行为的总称。包括货币的发行与回笼，银行的存款与贷款，有价证券的发行与流通，外汇买卖，保险与信托，国内、国际的货币支付与结算等。金融涉及到金融主体、金融客体及其相互之间的关系。金融主体就是在金融活动中的人和单位，包括投资者和融资者；金融客体就是人们参加交易的金融商品，包括股票、债券、期货期权等。金融关系就是哪些人有资格发行股票等有价证券，哪些人有资格可以购买相应的金融产品。

        花了一周的时间重温了《货币金融学》这本书，不得不说，书本是真的很厚实，如果读者是第一次阅读次数，那么一口气啃完估计是相当有难度，但是不同的人、不同知识体系背景的人对本书应该具有不同的看法和用途，笔者觉得，如果你只是想了解金融知识的人，那么，将本书作为汗牛充栋的金融工具书是非常好的一种选择。为何？《货币金融学》这本书非常的系统和详细，行文通俗易懂，而且揭示了宏观经济学的基本原理。         书本告诉我们，货币、金融市场和金融机构是金融的三大支柱是，《货币金融学》一书也是紧紧围绕这三大支柱这一线索展开，如果要想从头开始好好阅读此书，那么建议在阅读过程中好好把握住这三大支柱内容，这样则不至于迷失在货币金融的世界里投。书中举的例子都是美国的情况，严格来说，这一点对于中国经济的发展规律剖析更多是具备参考的价值，毕竟我们过去谈到的经济学，一般而言都是意指西方经济学，加之美国作为世界上经济制度最健全的国家之一，这点不足以影响我们对客观世界经济规律的认识，了解。         但是值得一提的是，书中提到国际金融的知识和IS-LM模型，但是却没有着重的解释涉及内容的含义和普及相关知识，这点怕且需要读者从其他书籍或者教材上汲取，建议可以翻阅一下国际金融学和昆曼的宏观经济学相关的知识。当然除了把书本当成工具书来看之外，如果读者把《货币金融学》当成教材去对待，那学习完米什金书中的知识后，我相信读者对金融机构、金融市场、国际金融这些体系应该会有个宏观层面上的把握。而对于微观层面，比如利率的决定、存款的创造、中央银行的货币供给、三大货币政策等，也应该具备了一定的理解。         总体而言，《货币金融学》一书不仅从宏观框架的视角让你理解经济，而且还对经济现象进行了微观分析，是一本很好的入门书，看完这本书后，像外汇、资产组合、金融监管、利率以及有效资本市场理论等概念的认识会有更深层次的理解。而且非常重要的一点是，书中并没有太过复杂的金融模型，唯有对复杂金融体系背后原理的清晰论述，依据背后有理有据的理论来告诉我们金融是何物，我们应当如何看待金融以及从哪些方面去认识金融。

对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出 AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

　　当下最热门的专业是计算机以及金融专业，每年有很多中国学生选择报考金融学专业，并且美国的金融也非常的发达，吸引了很多发展中国家优秀的学生。部分学生打算报考约翰霍普金斯大学的金融学专业，那么约翰霍普金斯大学金融学类专业怎么样呢？具体有哪些课程要求？下面由我给大家详细介绍！ 　　 约翰霍普金斯大学金融学的课程介绍 　　 项目介绍 　　约翰霍普金斯大学的金融硕士（MSF）项目特点： 　　①课程设置很大一部分属于CFA考试要求的内容，学习这个项目可以为参加CFA考试做准备 　　②MSF项目侧重于公司金融和评估、公司治理、证券分析和投资等方面的基础理论学习和实践 　　③约翰霍普金斯大学商学院获得了国际商学院协会（AACSB）的认证。国际商学院协会是全球首屈一指的商学院和会计项目非政府认证机构 　　 课程要求 　　全日制36学分的项目特别适合没有或者很少工作经验的学生，非全日制的项目则适合已经工作的人士，这两种方式都可以在巴尔地摩校区和华盛顿校区授课。 　　金融学类专业有哪些课程 　　Accounting and Financial Reporting会计和财务报表 　　Statistical Analysis统计分析 　　Business Communication商务沟通 　　The Firm and the Macroeconomy公司和宏观经济 　　Economics for Decision Making决策经济学 　　Corporate Finance公司财务 　　Investments投资 　　Business Leadership and Human Values 商业领导力和人力资源 　　核心课程（8学分）： 　　Financial Modeling and Valuation金融模型和估值 　　Financial Institutions金融机构 　　Derivatives衍生品 　　Fixed Income固定收益 　　 申请材料 　　语言成绩TOEFL or IELTS 　　本科中英文成绩单，网申后寄 　　WES成绩认证 　　简历 　　2篇文书 　　1封推荐信 　　GMAT/GRE成绩 　　学制：1年 　　入学要求：应该拥有至少二等荣誉的学士学位或认可大学的B级学位。 　　语言要求：雅思总分至少7，托福总分至少100。所有全日制课程的申请人都必须参加GMAT或GRE考试。 　　课程设置：学生共需要完成36学分的课程，包括28个学分的基础主修课程，8学分选修课程。 　　 未来就业 　　金融理学硕士课程为那些从事投资银行、商业和公司银行、资产管理、监管机构、咨询、金融服务、会计和一般管理职业的人奠定了坚实的基础。毕业生具备在这些行业担任广泛角色的技能，如投资组合分析、信用分析、风险建模、结构性金融、销售和交易、运营等。 　　从学校官方给出的数据报告中可以看出，项目的就业数据是很不错的。约90%的学生在毕业的六个月内找到了满意的工作，而41%的学生选择进入金融行业，代表的公司如：德勤、安永、强生、摩根斯坦利均有学生成功进入。

　　我是一个理财师，对于金融方面的知识还是比较了解一些的，而且我自己也是金融学专业的人，我们的金融学，比较前沿的课题有下面几个，希望大家可以参考：　　第一、金融模型的研究是一个比较困难的前沿学科，对于经济和金融的数据化分析要求十分的高，特别是金融模型，必须在数学基础上开始建立自己的研究项目，这点要求金融学的人，必须有极高的数学素养。　　第二、金融货币推理，这是一种对于货币分析的前沿研究，难度比较大，而且现在的研究范围还比较小，所以要求专业性极强，特别是对于货币知识，要求有一定的专门实际操作的经验，这点来说难度很大。　　第三、金融衍生品的学术研究，是金融专业里面实用的专业，也是比较前沿的专业，金融衍生品有很多类型，比如期权期货互换之类，要求研究的人专业性比较强，同时具备一定的实际知识。　　第四、金融的资金融通，是一个研究的最前沿，也是现在国际和国内比较关注的一个研究课题，不过这类研究范围很大，几乎涵盖所以的金融转换，所以研究的人必须具备极高的金融学和经济学基础。　　第五、金融服务研究，这类研究是最近十几年开始的一个研究课题，主要是对于金融行业继续深化服务品质的一种研究，提高金融效率的一种研究。　　上的这些研究的课题，对于金融专业来说，是最前沿的研究项目，其复杂程度很高，所以金融专业的人，要研究这些课题需要付出极大的努力，而且要有一种毅力，我在这方面有一定接触，所以希望开始研究的朋友们，把自己的精力全部的集中起来，这样才可以真正的做好研究工作！

不会。金融经济学capm模型是在大三下学期学的。capm模型基本内容是研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的数量关系。

1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控 由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。 例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征 针对农业机具行业的融资担保。 针对批发市场商圈的信贷。2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控 身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。 信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。 行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。 黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。 3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务 Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务 IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等 舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。 5、线下实地尽职调查数据 包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。 虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。

银行贷款评分不足被拒往往因为这五点1、个人征信信用评分不足征信是所有贷款平台对贷款人必须要考察的模块，因为征信记录了我们的个人及配偶的基本信息（包括很多），贷款信息，信用卡，负债、逾期、征信查询、公共信息、违法犯罪记录等的详细信息。从里面的数据从侧面就基本可以判断一个人的负债率、还款能力以及还款意愿。征信就是贷款的一张门票，门票都拿不到，就不谈贷款了。2、个人资料真实性评分不足在申请贷款的时候，不管是线上还是线下，是银行还是机构，往往都会让借款人填很多信息。有部分人肯定会美化自己的信息，但是这里对于信息的真实性就尤为重要。因为很多信息系统直接可以通过征信以及大数据信息就可以得来，并且还会非常准确，如果有虚假信息，贷款机构会默认有欺诈和骗贷嫌疑，当然会拒贷。而有些贷款为什么不用填，比如支付宝花呗、借呗，微信微粒贷等，因为我们经常使用这类软件，你的画像在系统里已经非常清晰，可以说比你还了解你自己，所以根本不需要你花时间去填。3、多头借贷我们贷款的每一个动作其实都被记录了下来，如果你在短期内连续申请贷款，不管你申请下来没有，或者申请通过了，你拿没拿贷款，都可以说是多头借贷。多头借贷会有两种情况，一种就是增加负债，另一种是增加查询记录。任何一种情况都是贷款机构不愿看到的，试想一下，如果一个人找你借钱，但是你知道这个人已经向很多人借过钱了，这个时候你还会借钱给他吗？道理是一样的。遇到这种情况，借款人申请抵押贷款还好一点，贷款平台有抵押物作为担保，会减低抵押率发放贷款来减低风险，而信用贷款遇到这种情况直接就会拒贷了。4、负债率太高有些人征信没有逾期，征信贷款及信用卡平均每月要还1万，自己也有稳定工作，比如有公积金或打卡工资，但基数也只要1万，那么这种情况，你拿什么偿还新的贷款，毕竟你还要生活和其它开支。一般我们申请房贷，负债率需要低于50%，而一些经营性房产抵押贷款，负债率最高不能超过70%。同理，银行流水也被视作是检验客户还款能力的最有力证明。因此，如果借款人的流水不满足相关标准的话，并且在其他补充条件依旧无法支撑的情况下，也会导致综合评分不足从而被拒。5、申请方案不对不同贷款机构不同的产品，都有特定细分的人群，面向特定群体。比如消费贷，就比较偏好工薪族，特别是公务员和事业单位，国企等上市公司这类人，对于一般的企业上班族或者是自己做生意的评分自然会降低。有的贷款必须是要求有工作单位上班的，但是如果你是自由职业者，那肯定会被拒绝。而很多经营贷，当然是面向做生意的群体。

金融学专业是一门研究价值规律和经济学相关知识的一门学科，未来从事的都是与金融经济相关的工作类型。下面我给大家分享金融行业需要什么样的人，希望能够帮助大家，欢迎阅读! 一、金融行业需要什么样的人 1、善于与人沟通，乐观开放的人 从没啥技术含量的民间高利贷，到负责资产管理的券商、投行，经纪业务就是需要一张会说的嘴，简单的说就是一名金融销售，能够把金融产品卖给个人客户，高净值客户，甚至是机构客户。当然，销售能力不算是金融行业特有的能力，但一定是赚钱的能力。 做销售的人一般都很外向，态度乐观，不能因为被客户拒了一次就伤心落泪，一蹶不振，同事，金融领域很多“撮合”业务，也需要这种外向的人，如金融中介，你找买家，他找卖家，我认识你俩，然后凑合你俩认识，我拿个佣金。 2、数学好的人 很多人提到金融的时候，都会想起数学，没错，数学很重要。虽然数学课程在大学挂掉了很多人，但是你没有办法质疑数学对于金融的重要性。 一些非常规的金融产品定价方面，比如金融衍生品的设计、销售和购买，以及一些比较复杂的数量化投资分析。如果你的数学好，做这两块就会很有前途。不过，学金融不等于学数学，你不用数学本科 毕业 ，只要能够熟练使用一些数学知识，帮助建模啊，分析就够了。 3、爱学习的人 金融没定数，就像资本市场一样，你永远无法知道明天的股市是涨还是跌，只是要考量各种因素，管理风险，把损失降到最低，把收益提到最高。 所以积极进取，爱学习的人适合学金融。活到老学到老成为行业共识，不想被行业淘汰的话，停止学习是不行的。圈外人都觉得做金融的人都是学霸，其实，哪个行业里没有学霸呢，金融人比其他行业的人更重视自我提升，尤其是在人工智能开始改变金融业发展的时候，大家争 相学 习CFA，让自己变得更有价值。 4、不怕吃苦，有野心的人 金融工作很辛苦，加班情况严重，但是，但你收到工资到达的短信通知的时候，你会觉得一切都很值得，所以人们才会不断涌入金融行业。 如果你喜欢朝九晚五的生活，金融工作确实不太适合你。不是加班就是出差的工作很锻炼人，也很累，但是对于成长和职业发展都很有帮助。你可以清楚的知道，干完这个项目自己挣到很多钱，辛苦这两年，你可以升职到一个更高的位置上。 最重要的是，想要实现自己的野心，不管是改变世界，还是给家人更好的生活，金融行业再合适不过。 5、“爱面子”的人 论装逼，除了《欢乐颂2》里面的舒展，还有谁能赢得了金融人吗? 西装革履陆家嘴，吃饭就要米其林，出差必定头等舱，拍照一定在国外，背景不是名人就是名人的蜡像。这些圈外人看上去像“毛病”一样的生活习惯，其实是既然金融工作的常态。 金融行业有种与众不同的气质，这里人美钱多，还有很多富二代，如果你是个爱面子的人，金融业一定可以满足你。这只是金融工作的先天优势，并不是俗套。 二、金融从业者需要具备哪些能力 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。 三、学金融到底好不好 学金融到底好不好为什么会有人说“千万不要学金融”?金融学专业究竟是一门什么样的专业?学习金融专业到底好不好?有什么好处和弊端呢? 首先，学习金融学专业的人是对经济领域的相关专业和知识感兴趣的人，是对经济学方面有一定的敏感度和研究能力的学生，学习金融学专业的学生在毕业后可以到全国各大金融机构或者银行和证券相关单位从事经济学研究或管理类工作，能力高的金融从业者薪资待遇也是相对很高的，是一个就业前景非常好的专业和职业类型。 之所有有人会说千万不要学金融，其实一方面的原因是觉得金融学专业知识比较强，学起来或许是有些吃力的，如果你是选择的全国排名靠前的经济大学或金融高校，那么研究其经济和金融来会有很好的发展，但是如果你选择的学校不具备很强的研究能力，那么就会感到学起来很吃力，甚至或有半途而废的想法，毕业也很难从事相关工作，既浪费时间又浪费经历。 金融行业需要什么样的人相关 文章 ： ★ 3分钟金融行业自我介绍 ★ 金融行业自我介绍 ★ 应聘金融这个行业怎么自我介绍 ★ 金融从业人员自我介绍 ★ 金融行业个人职业生涯规划范文 ★ 金融行业个人经典简历模板 ★ 初入金融行业先做什么 ★ 金融类简历的自我评价 ★ 面试金融行业自我介绍范文 ★ 初入金融银行行业需要注意什么

数量经济学旧称经济数学方法。在马克思主义经济理论指导下，以质的分析为基础，用数学方法和计算技术，研究经济数量关系及其变化规律的科学。是社会主义经济科学的一个新分支主要研究内容有： 　　1、经济数量关系的概念、特点及研究经济数量关系的作用； 　　2、经济数量分析的一般理论和方法论； 　　3、国民经济的最优计划和管理； 　　4、经济控制论的应用； 　　5、社会主义扩大再生产的经济数学分析； 　　6、投资效果的评价和投资方案的论证； 　　7、经济信息的组织管理和自动化体系的建立及生产布局、商品流通、国家储备等各种经济数学的应用。 金融学（Finance）是以融通货币和货币资金的经济活动为研究对象的学科。　　金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算，融通有关的经济活动，甚至包括金银的买卖，狭义的金融专指信用货币的融通 金融学专业主要培养具有金融保险理论基础知识和掌握金融保险业务技术，能够运用经济学一般方法分析金融保险活动、处理金融保险业务，有一定综合判断和创新能力，能够在中央银行、商业银行、政策性银行、证券公司、人寿保险公司、财产保险公司、再保验公司、信托投资公司、金融租赁公司、金融资产公司、集团财务公司、投资基金公司及金融教育部门工作的高级专门人才。 　　金融学主要学习货币银行学方向有货币银行学、商业银行经营管理、中央银行、国际金融、国际结算、证券投资、投资项目评估、投资银行业务、公司金融等。

一是金融资产分类由现行“四分类”改为“三分类”，减少金融资产类别，提高分类的客观性和有关会计处理的一致性；二是金融资产减值会计由“已发生损失法” 改为“预期损失法”，以更加及时、足额地计提金融资产减值准备，揭示和防控金融资产信用风险；三是修订套期会计相关规定，使套期会计更加如实地反映企业的风险管理活动。拓展资料一.金融资产减值模型是指计算金融的方法， 现有 模型包括一般准备法、已发生损失模型、 西班牙银行动态拨备法、寿命周期法、经济周期减值法、动态减值法及信用风险减值模型等 。 一般准备法(general provisions) 在该方法下，贷款减值准备是根据管理者对特定贷款或贷款组合损失率的判断来计算的。二.该方法倾向于在经济状况良好时多计提减值准备，以弥补经济状况恶化时减值准备的不足;当条件改善时，该方法倾向于不转回减值准备。在2005年国际会计准则被许多国家采用之前，这种方法非常普遍。特定资产减值准备的计提需要明显减值的证据。然而经验表明，一些已发生减值的贷款，资产负债表日并不能识别。在减值事件发生和银行获取相关信息之间显然有一个时间滞后。在实际操作中，减值准备的计提量是由决定贷款损失的相关人员，尤其是董事会来进行确定的。三.因此，该方法对人为判断的依赖程度非常高，会导致一般准备在银行之间或一年内不同期间有所不同，降低了不同银行之间或同一银行不同期间信息的可比性。如此高的判断依赖性使得信息使用者很难客观验证，在缺乏计算方法的框架下，该方法可能导致管理者以此来平滑各期收益。

云金融就是利用云计算机系统模型。金融机构安全系统的云应用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。金融机构产品服务体系的云应用通过云化的金融理念和金融机构的线上优势，可以构建全方位的客户产品服务体系。例如，地处A省的服务器、B市的风险控制中心、C市的客服中心等机构，共同组成了金融机构的产品服务体系，为不同地理位置的不同客户提供同样细致周到的产品体验。这就是“云金融服务”。事实上，基于云金融思想的产品服务模式已经在传统银行和其网上银行的服务中得到初步的应用。金融机构可通过对云概念更加深入的理解，提供更加云化的产品服务，提高自身的市场竞争力。

　　我是一个理财师，对于金融方面的知识还是比较了解一些的，而且我自己也是金融学专业的人，我们的金融学，比较前沿的课题有下面几个，希望大家可以参考：　　第一、金融模型的研究是一个比较困难的前沿学科，对于经济和金融的数据化分析要求十分的高，特别是金融模型，必须在数学基础上开始建立自己的研究项目，这点要求金融学的人，必须有极高的数学素养。　　第二、金融货币推理，这是一种对于货币分析的前沿研究，难度比较大，而且现在的研究范围还比较小，所以要求专业性极强，特别是对于货币知识，要求有一定的专门实际操作的经验，这点来说难度很大。　　第三、金融衍生品的学术研究，是金融专业里面实用的专业，也是比较前沿的专业，金融衍生品有很多类型，比如期权期货互换之类，要求研究的人专业性比较强，同时具备一定的实际知识。　　第四、金融的资金融通，是一个研究的最前沿，也是现在国际和国内比较关注的一个研究课题，不过这类研究范围很大，几乎涵盖所以的金融转换，所以研究的人必须具备极高的金融学和经济学基础。　　第五、金融服务研究，这类研究是最近十几年开始的一个研究课题，主要是对于金融行业继续深化服务品质的一种研究，提高金融效率的一种研究。　　上的这些研究的课题，对于金融专业来说，是最前沿的研究项目，其复杂程度很高，所以金融专业的人，要研究这些课题需要付出极大的努力，而且要有一种毅力，我在这方面有一定接触，所以希望开始研究的朋友们，把自己的精力全部的集中起来，这样才可以真正的做好研究工作！

是。随机模型就是金融计量中一个随机游走的模型，在其中每个随机扰动因子对y的条件影响都是永久性的，从基本定义上看模型就是一个常数项为0并且自回归系数为1高持久性的AR，是金融计量模型中不可缺少的计算模型。

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。

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。

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。

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。　　Chris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。　　Chris老师介绍，会计从业资格考试的内容可以快速入门财务和会计，而注册会计师（CPA）、注册管理会计师（CMA）涵盖的内容则包含了全面、精深的财务知识体系。　　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。Chris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。

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。

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。

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！

我国循环经济发展的模式是一种以资源的高效利用和循环利用为核心，以“减量化、再利用、资源化”为原则，以低消耗、低排放、高效率为基本特征，符合可持续发展理念的经济发展模式，其本质是一种“资源--产品--消费--再生资源”的物质闭环流动的生态经济。我国循环经济的发展要注重从不同层面协调发展。即小循环、中循环、大循环加上资源再生产业(也可称为第四产业或静脉产业)。小循环——在企业层面，选择典型企业和大型企业，根据生态效率理念，通过产品生态设计、清洁生产等措施进行单个企业的生态工业试点，减少产品和服务中物料和能源的使用量，实现污染物排放的最小化。中循环——在区域层面，按照工业生态学原理，通过企业间的物质集成、能量集成和信息集成，在企业间形成共生关系，建立工业生态园区。大循环——在社会层面，重点进行循环型城市和省区的建立，最终建成循环经济型社会。资源再生产业——建立废物和废旧资源的处理、处置和再生产业，从根本上解决废物和废旧资源在全社会的循环利用问题。发展资源再生产业对于我国资源消耗大、需求大的现状尤其具有迫切意义。循环经济模式是针对传统的线形经济模式而言的，是一种以资源的高效利用和循环利用为核心，以“减量化、再利用、资源化”为原则，以低消耗、低排放、高效率为基本特征，符合可持续发展理念的经济发展模式，其本质是一种“资源--产品--消费--再生资源”的物质闭环流动的生态经济。循环经济（cyclic economy）即物质循环流动型经济，是指在人、自然资源和科学技术的大系统内，在资源投入、企业生产、产品消费及其废弃的全过程中，把传统的依赖资源消耗的线形增长的经济，转变为依靠生态型资源循环来发展的经济。

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

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。

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。

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...