金融模型有哪些

1. 金融模型有哪些

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。

2. 、物理模型与金融模型的主要区别?

金融模型进行预测。物理模型是对真实数据库的描述。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。研究和解决物理学问题时，舍弃次要因素，抓住主要因素，建立的概念模型就叫物理模型。物理学是研究物质运动规律的学科，而实际的物理现象和物理规律一般都是十分复杂的，涉及到许多因素。舍弃次要因素，抓住主要因素，从而突出客观事物的本质特征，这就叫构建物理模型。金融计量模型意思是指通过模型来描述价格、收益率、利率、财务比率、违约等金融时间序列。