❶ 金融學研究生要學哪些數學知識
主要有數學分析，概率論與統計，高等代數，多元統計分析，常微分方程，數學模型，幾何，金融時間序列分析。
金融學是研究價值判斷和價值規律的學科。主要包括傳統金融學理論和演化金融學理論兩大領域，是現代經濟社會的產物。金融、金融學均為現代經濟產物。
❷ 怎麼學金融里的數學模型
金融數學的核心是金融衍生物的定價理論，無論從經濟學還是數學都涉及較深的內容；期權定價模型：BlackSeholesMerton理論---這是所有金融數學理論的核心 金融數學，又稱數理金融學等，是利用數學工具研究金融現象，通過數學模型進行定量分析，以求找到金融活動中潛在的規律，並用以指導實踐。金融數學是現代數學與計算機技術在金融領域中的結合應用。目前，金融數學發展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。
❸ FRM干貨：常用的金融風險的模型有哪些
金融市場的一項主要功能實際上是允許經濟界的不同參與者交易其風險，而近二十年來，由於受經濟全球化和金融一體化、現代金融理論及信息技術、金融創新等因素的影響，全球金融市場迅猛發展，金融市場呈現出前所未有的波動性，金融機構面臨著日趨嚴重的金融風險。
近年來頻繁發生的金融危機造成的嚴重後果充分說明了這一點。
一、波動性方法
自從1952年Markowitz提出了基於方差為風險的*3資產組合選擇理論後，方差（均方差）就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便，易於使用，而且已經有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：
（1）把收益高於均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受；
（2）以收益均值作為回報基準，也與事實不符；
（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失，而金融市場中的「稀少事件」產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
風險價值模型產生於1994年，比較正規的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變數，F(x)是其概率分布函數，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布，組合中的證券數量不發生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。
因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態分布（如厚尾現象）及投資組合發生改變時表現不穩定。
三、靈敏度分析法
靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對於市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的「β」，在衍生工具市場「δ」等。靈敏度方法由於其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現實相符，是一種局部性測量方法；
（2）對產品類型的高度依賴性；
（3）不穩定性。如股票的「貝塔」系數存在不穩定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議；
（4）相對性。敏感度只是相對的比例概念，並沒有回答損失到底有多大。
四、一致性風險度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性風險度量模型，認為一個完美的風險度量模型必須滿足下面的約束條件：
（1）單調性；
（2）次可加性；
（3）正齊次性；
（4）平移不變性。
次可加性條件保證了組合的風險小於等於構成組合的每個部分風險的和，這一條件與我們進行分散性投資可以降低非系統風險相一致，是一個風險度量模型應具有的重要的屬性，在實際中如銀行的資本金確定和*3化組合確定中也具有重要的意義。目前一致性風險度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：條件風險價值（CVaR）模型是指在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內損失超過VaRa的條件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺點不僅考慮了超過VaR值的頻率，而且考慮了超過VaR值損失的條件期望，有效的改善了VaR模型在處理損失分布的後尾現象時存在的問題。當證券組合損失的密度函數是連續函數時，CVaR模型是一個一致性風險度量模型，具有次可加性，但當證券組合損失的密度函數不是連續函數時，CVaR模型不再是一致性風險度量模型，即CVaR模型不是廣義的一致性風險度量模型，需要進行一定的改進。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基礎上的改進版，它是一致性風險度量模型。如果損失X的密度函數是連續的，則ES模型的結果與CVaR模型的結果相同；如果損失X的密度函數是不連續的，則兩個模型計算出來的結果有一定差異。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通過一個測度變換得到一類新的風險度量指標。DRM模型包含了諸如VaR、CVaR等風險度量指標，它是一類更廣義的風險度量指標。
（4）譜風險測度：2002年，Acerbi對ES進行了推廣，提出了譜風險測度（Spectral Risk Measure）的概念，並證明了它是一致性風險度量。但是該測度實際計算的難度很大，維數過高時，即使轉化成線性規劃問題，計算也相當困難。
五、信息熵方法
由不確定性把信息熵與風險聯系在一起引起了眾多學者的研究興趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分別從熵的不同角度考慮了風險的度量，熵是關於概率的一個單調函數，非負，計算量相對較少，熵越大風險越大。
六、未來的發展趨勢
近年來行為金融學逐漸興起，它將心理學的研究成果引入到標准金融理論的研究，彌補了標准金融理論中存在的一些缺陷，將投資心理納入到證券投資風險度量，提出了兩者基於行為金融的認知風險度量方法，並討論了認知風險與傳統度量方差的關系。2004年Murali Rao給出一種新的不確定性度量--累積剩餘熵。累積剩餘熵是用分布函數替換了Shannon熵的概率分布律或密度函數，它具有一些良好的數學性質，這個定義推廣了Shannon熵的概念讓離散隨機變數和連續隨機變數的熵合二為一，也許會將風險度量的研究推向一個新的台階。
總之，金融風險的度量對資產投資組合、資產業績評價、風險控制等方面有著十分重要的意義。針對不同的風險源、風險管理目標，產生了不同的風險度量方法，它們各有利弊，反映了風險的不同特徵和不同側面。在風險管理的實踐中，只有綜合不同的風險度量方法，從各個不同的角度去度量風險，才能更好地識別和控制風險，這也是未來風險度量的發展趨勢。
❹ 金融數學中哪些出了BS模型，還有什麼是應用到隨機過程的
black-scholes考慮了期權的時間價值。
bs公式的原推導過程應用了偏微分方程和隨機過程中的幾何布朗運動性質（描述標的資產）和Ito公式，你要沒學過隨機和偏微估計只有火星人才能給你講懂。
2.你要是只是要得到那個形式，看一下二叉樹模型，二叉樹模型簡單易懂，自己就可以推導，且二叉樹模型取極限（時間劃分無限細）即為bs公式.
3.你要是真心要理解bs模型公式，我可以一本書，姜禮尚的《期權定價的數學模型和方法》，老老實實從第一章看到第五章，只挑歐式期權看就夠了。
～～～突然想當年老娘為了看懂b-s-m模型把圖書館的書都借了一圈～感慨啊，當然HULL的那本option,future,and other derivatives 是經典中的經典，不過太厚了～～
❺ 金融經濟學中的數學模型包括哪些詳解！
金融數學的核心是金融衍生物的定價理論，無論從經濟學還是數學都涉及較深的內容；期權定價模型：Black�Seholes�Merton理論---這是所有金融數學理論的核心 金融數學，又稱數理金融學等，是利用數學工具研究金融現象，通過數學模型進行定量分析，以求找到金融活動中潛在的規律，並用以指導實踐。金融數學是現代數學與計算機技術在金融領域中的結合應用。目前，金融數學發展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。金融數學的發展曾兩次引發了「華爾街革命」。上個世紀50年代初期，馬克維茨提出證券投資組合理論，第一次明確地用數學工具給出了在一定風險水平下按不同比例投資多種證券，收益可能最大的投資方法，引發了第一次「華爾街革命」。 馬克維茨也因此獲得了1990年諾貝爾經濟...
❻ 關於金融經濟學
金融數學的核心是金融衍生物的定價理論，無論從經濟學還是數學都涉及較深的內容；期權定價模型：BlackSeholesMerton理論---這是所有金融數學理論的核心
金融數學，又稱數理金融學等，是利用數學工具研究金融現象，通過數學模型進行定量分析，以求找到金融活動中潛在的規律，並用以指導實踐。金融數學是現代數學與計算機技術在金融領域中的結合應用。目前，金融數學發展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。金融數學的發展曾兩次引發了「華爾街革命」。上個世紀50年代初期，馬克維茨提出證券投資組合理論，第一次明確地用數學工具給出了在一定風險水平下按不同比例投資多種證券，收益可能最大的投資方法，引發了第一次「華爾街革命」。 馬克維茨也因此獲得了1990年諾貝爾經濟...
追問：
模型的形式，這些東西我是知道的，具體的模型是什麼樣的！
回答：
金融經濟學中的數學模型包括:證券投資組合模型 、資產組合的預期收益模型 、資產組合的方差模型、資本資產定價模型、期望方差模型、線性規劃模型等..
反映經濟數量關系復雜變化的經濟數學模型，可按不同的標准分類。
（一）、按經濟數量關系，一般分為三種：經濟計量模型、投入產出模型、最優規劃模型
1、經濟計量模型反映經濟結構關系，用來分析經濟波動的原因和規律，是一種社會再生產模型。
2、投入產出模型反映部門、地區或產品之間的平衡關系，用來研究生產技術聯系，以協調經濟活動。
3、最優規劃模型反映經濟活動中的條件極值問題，是一種特殊的均衡模型，用來選取最優方案。
（二）按經濟范圍的大小，模型可分為：企業的、部門的、地區的、國家的和世界的五種。
1、企業模型一般稱為微觀模型，它反映企業的經濟活動情況，對改善企業的經營管理有重大意義。
2、部門模型與地區模型是連結企業模型和國家模型的中間環節。
3、國家模型一般稱為宏觀模型，綜合反映一國經濟活動中總量指標之間的相互關系。
4、世界模型反映國際經濟關系的相互影響和作用。
（三）按數學形式的不同，模型一般分為線性和非線性兩種。
1、線性模型是指模型中包含的方程都是一次方程。
2、非線性模型是指模型中有兩次以上的高次方程。
3、有時非線性模型可化為線性模型來求解，如把指數模型轉換為對數模型來處理。
（四）按時間狀態分，模型有靜態與動態兩種：
1、靜態模型反映某一時點的經濟數量關系；
2、動態模型反映一個時期的經濟發展過程,含有時間延滯因素。
（五）按應用的目的,有理論模型與應用模型之分,是否利用具體的統計資料,是這兩種模型的差別所在。
（六）按模型的用途，還可分為結構分析模型、預測模型、政策模型、計劃模型。
此外，還有隨機模型（含有隨機誤差的項目）與確定性模型（不考慮隨機因素）等等分類。這些分類互有聯系，有時還可結合起來進行考察，如動態非線性模型、隨機動態模型等等
❼ 金融經濟學中的數學模型包括哪些
經濟類統一一般是要求數學和專業課分數高於90或者100，但是金融經濟學專業不會有單獨的要求，分數線都是按照一級學科來
❽ 金融數學中哪些出了BS模型，還有什麼是應用到隨機過程的
這個太多了....HJM模型用到OU過程，就是利率過程，還有很多模型（尤其是morten）將布朗運動推廣到levy過程，等等
❾ 金融模型有哪些
金融模型就是跟據所收集的數據利用回歸分析做出一個影響所分析數據的公式，根據公式將數據帶入可以進行預測，在股市上的應用就是可以預測股市價格，在這方面比較好的軟體是SARS。
一、波動性方法
自從1952年Markowitz提出了基於方差為風險的*3資產組合選擇理論後，方差（均方差）就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便，易於使用，而且已經有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：
（1）把收益高於均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受；
（2）以收益均值作為回報基準，也與事實不符；
（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失，而金融市場中的「稀少事件」產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
風險價值模型產生於1994年，比較正規的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變數，F(x)是其概率分布函數，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布，組合中的證券數量不發生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。
因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態分布（如厚尾現象）及投資組合發生改變時表現不穩定。
三、靈敏度分析法
靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對於市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的「β」，在衍生工具市場「δ」等。靈敏度方法由於其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現實相符，是一種局部性測量方法；
（2）對產品類型的高度依賴性；
（3）不穩定性。如股票的「貝塔」系數存在不穩定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議；
（4）相對性。敏感度只是相對的比例概念，並沒有回答損失到底有多大。