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金融计量经济学

如果我们用更广泛的术语定义金融计量经济学，则可以说是对金融产生的定量问题的研究。Financial Comentric发现了其在解决各种财务问题方面的应用，这些财务问题通过使用经济理论和不同的统计技术来解决和解决。这些措施包括建立财务模型，波动率估算，财务问题的估计和推断，金融经济理论的测试，衍生品定价，风险调整回报，投资组合分配，对冲策略，对金融系统的模拟等等等等等等。金融计量经济学可以说是一种主动领域是由研究，概率，经济学，应用数学和统计数据等各种研究学科诞生的。经济学用于解决定量方法的基础和指导，统计方法，应用数学和概率等定量方法提供了对于解决财务定量问题至关重要的工具。

金融衍生品的计量经济学

金融衍生品的引入是为了减少构成市场风险的各种暴露。它们还在投机交易中使用或增加了杠杆作用。包括股票，债券，股票指数，未来的期权以及商品和货币等期货等各种选择。该价格也称为罢工价格，只能在到期截止日期之前或之前行使该期权。这使得选项很有价值。有很多方法可以为选项提供价值，但是更著名的是Black和Scholes在1973年给出的公式。该公式基于“相对定价”方法。在这种方法中，制定了交易策略，以动态平衡基本资产的持有和较小的债券，以使得获得的投资组合的风险更少，并且给予与期权相同的收益。我们可以通过跟踪这些动态选项的价格来获得相应选项的值。获得的期权价格是明确的，取决于行使价格，股票价格，无风险状况，资产的波动以及到期时间。实际实施黑色 - choles公式。

资产和CAPM的价格

通过资产定价，我们试图了解索赔或其他不确定付款的价格。例如，股票持有人有权获得股票终身时间的股息支付，其价值不确定。

金融计量经济学的基本问题之一是量化风险和预期收益之间发生的权衡。在资本资产定价模型（CAPM）诞生之后，经济学家可以成功地量化风险和奖励的奖励。Markowitz在1959年奠定了CAPM的基础，该年份假设了各种投资者的投资组合选择问题在差异和预期收益方面。Markowitz的工作是由Sharpe and Lintner在1965年进一步开发的，这表明市场组合是平均差异有效投资组合。在时间的流逝中，已经设计了许多新版本的CAPM，并且对这些版本的测试和验证确实在经验金融学科中引起了很多关注。到目前为止，已经提出了许多统计方法和测试程序。例如，为了解释资产的预期回报和过度回报，Fama和French在1993年设计了一个三因素CAPM。

随机建模和统计推断

金融衍生品估值在很大程度上取决于基础资产价格动态的随机模型假设。不同的资产类别需要不同类别的随机模型。自然灾害和天气变化等风险的操纵和建模采用不同类别的随机模型。随机模型用于捕获潜在的随机二元动物的某些固定方面。这就是引入许多模型来研究各种资产类别的价格动态的原因。非参数模型的使用自然发生在财务建模中。它们简单简便，有助于减少参数模型的建模偏差，并验证其适合财务数据的能力。在各个领域的使用，例如估算回报，转型密度，波动性，债券收益率，过渡和州价格密度，在检查期权价格价格的一致性，市场风险管理等的一致性时，使用非参数方法的使用已增加。

波动性，风险管理和投资组合优化

在金融计量经济学的非常方面，波动率盛行。它用于定价金融衍生产品，控制和管理风险和敌人投资组合分配。它还衡量了投资组合的风险，并且还与银行法规中的各种资本要求有关。用于研究离散观察到时间序列的波动性的两种广泛使用的方法是Arch和Garch模型。这些模型还具有各种扩展。用于捕获财务数据波动性风格的风格特征的另一个重要类是随机波动率模型。投资组合分配背后的基本思想是最大程度地提高预期收益并同时控制风险。进行风险管理以确定风险来源，并衡量，控制和管理风险。统计社区为定义和预测风险措施做出了一些巨大的努力。这些努力直接与计算资产回报的波动性有关，并广泛用于制定安全法规，风险管理和专有培训。