金融期货的模型分析

❶ 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。

❷ 金融经济学中的数学模型包括哪些详解！

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

❸ FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些

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。

❹ 什么是金融模型

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

❺ 金融模型分析实习岗位

企业有明确的offer函发给你吗？没有的话，可能只是告诉你这些信息，并不表示录用你了。可能有几种情况：1、企业觉得你能力欠缺所以虽然告诉你信息但可能是委婉拒绝你的。2、可能企业一开始想录用你，但是有比你更好的实习人员能胜任这个位置，毕竟一个岗位会面试多位人员，而且5600的实习工资做助理岗位其实还是给的很高的。想要获得就业机会，如果是金融分析师这一块可以提升一下自己能力，增大自己认可度，例如考取金融界黄金证书CFA，有这张证书在手相信很受企业欢迎，并且未来发展前途非常大。

❻ 证券投资学 请分析金融期货的特征有哪些

金融期货的三类别及四特征
金融期货(Financial Futures)指以金融工具为标的物的期货合约。金融期货作为期货交易中的一种,具有期货交易的一般特点,但与商品期货相比较,其合约标的物不是实物商品,而是传统的金融商品,如股票、股指、货币、汇率、利率等。 金融期货交易产生于20世纪70年代的美国期货市场。1972年美国芝加哥商业交易所(CME)的国际货币市场分部(IMM)推出外汇期货交易,标志着金融期货交易的开始。1975年芝加哥期货交易所(CBOT)推出了政府国民抵押协会(GN－MA)债券期货合约,同年开始交易美国政府国库券期货合约,利率期货诞生。1982年在堪萨斯期货交易所(KCBT)推出价值线指数期货合约(Value Line Index Fu－tures)。在将金融工具引入期货交易领域以后,期货交易的规模以前所未有的速度在全球范围内迅猛发展,金融期货为广大金融机构和投资者在日益动荡和一体化的世界金融市场上提供了广泛的避险工具,发展至今金融期货已成为期货交易主体,占整个期货市场交易量的90％以上。 三大类型
金融期货基本上可分为三大类：外汇期货、利率期货和股票指数期货。 外汇期货是指交易双方同意在未来某一时期,根据约定价格(汇率),买卖一定标准数量的某种外汇的可转让的标准化期货合约。外汇期货的交易币种包括美元、日元、英镑、欧元、澳元、加拿大元等。
利率期货是指交易双方同意在约定的将来某个日期,按约定条件买卖一定数量的某种长短期信用工具的可转让的标准化期货合约。利率期货交易的对象有长期国库券、政府住宅抵押证券、中期国债、短期国债等。
股票指数期货是指,交易双方同意在将来某一时期按约定的价格,买卖股票指数的可转让的标准化期货合约。最具代表性的股票指数期货有美国的道·琼斯股指期货、SP500股指期货、纳斯达克股指期货、英国的金融时报股指期货、香港的恒生股指期货、日本的日经225股指期货、韩国的KOSPI200股指期货等。 四个基本特征
金融期货交易作为买卖标准化金融期货合约的活动是在高度组织化的有严格规则的金融期货交易所进行的。金融期货交易的基本特征可概括如下： 第一,交易的标的物是金融商品。这些交易对象大多是无形的、虚拟化了的金融产品,如股票、股指、利率与外汇等,它不包括实际存在的实物商品。
第二,金融期货是标准化合约的交易。作为交易对象的金融商品,其收益率和数量都具有同质性和标准性,如货币币种、交易金额、清算日期、交易时间等都作了标准化规定,唯一不确定是成交价格。金融期货的三类别及四特征
金融期货(Financial Futures)指以金融工具为标的物的期货合约。金融期货作为期货交易中的一种,具有期货交易的一般特点,但与商品期货相比较,其合约标的物不是实物商品,而是传统的金融商品,如股票、股指、货币、汇率、利率等。 金融期货交易产生于20世纪70年代的美国期货市场。1972年美国芝加哥商业交易所(CME)的国际货币市场分部(IMM)推出外汇期货交易,标志着金融期货交易的开始。1975年芝加哥期货交易所(CBOT)推出了政府国民抵押协会(GN－MA)债券期货合约,同年开始交易美国政府国库券期货合约,利率期货诞生。1982年在堪萨斯期货交易所(KCBT)推出价值线指数期货合约(Value Line Index Fu－tures)。在将金融工具引入期货交易领域以后,期货交易的规模以前所未有的速度在全球范围内迅猛发展,金融期货为广大金融机构和投资者在日益动荡和一体化的世界金融市场上提供了广泛的避险工具,发展至今金融期货已成为期货交易主体,占整个期货市场交易量的90％以上。 三大类型
金融期货基本上可分为三大类：外汇期货、利率期货和股票指数期货。 外汇期货是指交易双方同意在未来某一时期,根据约定价格(汇率),买卖一定标准数量的某种外汇的可转让的标准化期货合约。外汇期货的交易币种包括美元、日元、英镑、欧元、澳元、加拿大元等。
利率期货是指交易双方同意在约定的将来某个日期,按约定条件买卖一定数量的某种长短期信用工具的可转让的标准化期货合约。利率期货交易的对象有长期国库券、政府住宅抵押证券、中期国债、短期国债等。
股票指数期货是指,交易双方同意在将来某一时期按约定的价格,买卖股票指数的可转让的标准化期货合约。最具代表性的股票指数期货有美国的道·琼斯股指期货、SP500股指期货、纳斯达克股指期货、英国的金融时报股指期货、香港的恒生股指期货、日本的日经225股指期货、韩国的KOSPI200股指期货等。 四个基本特征
金融期货交易作为买卖标准化金融期货合约的活动是在高度组织化的有严格规则的金融期货交易所进行的。金融期货交易的基本特征可概括如下： 第一,交易的标的物是金融商品。这些交易对象大多是无形的、虚拟化了的金融产品,如股票、股指、利率与外汇等,它不包括实际存在的实物商品。
第二,金融期货是标准化合约的交易。作为交易对象的金融商品,其收益率和数量都具有同质性和标准性,如货币币种、交易金额、清算日期、交易时间等都作了标准化规定,唯一不确定是成交价格。
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❼ python 金融分析 应该使用什么模型

所说所有的变量都是对象。 对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。 对象通常就是指变量。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。 class A: myname="class a" 上面就是一个类。不是对象 a=A() 这里变量a就是一个对象。 它有一个属性（类属性），myname，你可以显示出来 print a.myname 所以，你看到一个变量后面跟点一个小数点。那么小数点后面