金融模型是什么

Ⅰ 国际金融模型有哪些

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。

Ⅱ 什么是金融中的超调模型它是怎么调的调的是什么对于它的评价是什么呢

1、 黏性价格货币货币分析法：简称“超调模型”，与货币模型相比，最大特点是：它认为商品市场与资产市场的调整速度是不同的，商品市场上的价格水平具有粘性价格的特点，使得购买力平价在短期内不能成立，经济存在着由短期平衡向长期平衡的过渡过程。
2、当市场受到外部冲击时，货币市场和商品市场的调整速度存在很大的差异，这主要是由于商品市场自身的特点和缺乏及时准确的信息。一般情况下，商品市场价格的调整速度较慢，过程较长，呈粘性状态，称之为粘性价格。而金融市场的价格调整速度较快，因此，汇率对冲击的反应较快，几乎是即刻完成的。汇率对外冲击做出的过度调整，机会率预期变动偏离了在价格完全弹性情况下调整到位后的购买力平价汇率，这种现象称之为汇率超调。由此导致购买力平价短期不能成立。经过一段时间后，当商品市场的价格调整到位后，汇率则会从初始均衡水平变化到新的均衡水平，由此长期购买力平价成立。

Ⅲ 金融建模到底是做怎样的工作有专业人士能解释一下吗

金融建模是一门学识而不是一份具体的工作 ，包含的种类太多，涉及到固定收益证券、组合投资管理、资产定价和风险管理等多个领域，如果你学会了就能了解资本市场是怎样运作从而去规避各项风险，纯手打 ，请采纳。

Ⅳ 金融模型～

金融模型是在金融领域中，可以用来作为模型的产品，与金融产品的区别是：金融模型是虚拟的，金融产品是实质的。

Ⅳ 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。

Ⅵ 金融资产模型有哪些知识点

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！

Ⅶ 金融建模需要学什么

一句话概括Financial Model就是加减乘除四则运算计算一个时间段内的各种参考数值(比如常用的各种index)，用来给投资分析师写报告或者调研时参考用。

不过不是只有四则运算就很简单很low，背后其实涉及了很多逻辑判断、汇率转换、时间时差转换、每个时间点对应的值存储。

有人曾将建模形象地比作"蒸馏咖啡"的过程：

咖啡豆是"10K/10Q/SEC Fillings";

研磨工具为Excel表格等软件或语言;

浓萃精华为最终的Thesis，即投资观点。

因此，一杯好喝的"金融咖啡"，不仅需要优良的咖啡豆，还需要给力的研磨工具，方能得到一份精致的浓萃精华，来做出这样一杯满意的咖啡。1. 最基本的三张财务报表：利润表、资产负债表、现金流量表(历史+未来预测)

2. 为了完成对公司业绩的预测，还要对公司所处的市场规模以及公司未来的表现进行预测：
3. 在回报倍数(X_Cal那一页)的计算中，用到各类DCF或者PE Comparable等常用的模型。下图是另外两个实战的模型，利用WACC和DCF等等去估值一个公司的价值。
4. 敏感性分析：针对投资人最关心的两大指标(回报倍数和IRR)，基于各种最重要的场景进行敏感性分析，包括：投资方式(股权?债券?混合?)、资产注入的不同形态、未来的PE以及未来的EPS等等。
5. 在个别复杂的情况，还需要针对Equity或者Loan的不同Class或者Tranche进行拆分然后具体的分析。
6. 交易员有时候也会拿Excel来做各种金融产品的价格估算和交易执行策略的安排，虽然看起来简单，但是后台对接着庞大的Bloomberg各类接口以及各大牛逼码农开发的各类超级接口和复杂的后台逻辑。

Ⅷ 什么是金融建模，有什么用金融学专业是学习数学建模好，还是金融建模好谢谢。

金融学专业学习金融建模（跟金融工程类似）好啊，如果未来在金融行业就业的话，可以可能实际应用，但前提是要学好。
如果是了解一下金融建模，也是有益处的，可以拓宽视野

Ⅸ 金融建模怎么样

本书描述的模型包括股票与债券期权、投资级债券、高收益债券、可转换债券，抵押贷款证券、信用衍生产品、金融机构债务，以及经济周期模型与公司模型。它还讲述了这些......

Ⅹ 行为金融模型有哪些

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。