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计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或 方程组成，方程由变量和 系数组成。其中，系统也是由 方程组成。 计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的 定量关系，用随机性的数学方程加以描述。广义地说，一切包括经济、 数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用 参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。
设计理论模型收集样本数据估计模型参数,检验模型1、设计理论模型,确定模型所包含的变量,确定了被解释变量后,如何正确地选择解释变量,确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值；2、收集样本数据,包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据,而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；3、估计模型参数,包括各种模型参数估计方法,如何选择模型参数估计方法以及关于应用软件的使用；4、检验模型,包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验.
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
1、公允价值计量属性的应用范围。2、公允价值计量与其他计量属性之间的关系。3、公允价值在应用的过程中体现的优式及所点面临的问题。
建立计量模型 实证研究可以没有理论模型；但如有好的理论模型作为基础，则更有说服力。 回归分析一般只能说明变量之间的相关性，要对变量之间的因果关系做出判断，常需要经济理论。 即使无法提供完整的理论模型，也应该进行一定的理论分析。 理想情形：从理论模型推导出计量模型(econometric model)，即待估计的回归方程。 好的实证论文，需要讲好的“故事”(story)，然后用数据来证实或检验此故事。 对于回归函数的具体形式，可考虑线性、对数(变量只取正数且有指数增长趋势)、双对数、非线性(边际效应不是常数)等。 在设定模型时，应尽量使用常识(common sense)与经济理论(economic theory)。比如，将“人均变量”(如人均消费)与“人均变量”(如人均 GDP)相匹配；使用实际汇率来解释实际进出口。 又比如，考虑 FDI 对经济增长的作用。由于 FDI 起作用需要时间，如果把当年的增长率对当年的 FDI 进行回归，可能没有太大意义。比较适当的做法是，考虑期初的 FDI 对随后五年(或若干年)经济增长的作用(这样做也可缓解双向因果关系)。 如不确定该如何设定计量模型，可借鉴文献中同类研究的模型设定。 模型既不能过于简单(解释变量过少)，也不宜过于复杂，而应当保持适当的简洁(keep it sensibly simple)。 在选择解释变量时，“从小到大”(specific-to-general)的建模方法简单易行，但可能偏差较大(因为存在遗漏变量)； “从大到小”(general-to-specific)的建模方法偏差小，却不易执行。实践中，常采用折衷方案，即选择简单而有解释力的模型。
风险量化评估模型在不同应用领域有不同种类，那么从我将所在的信贷行业中常用的模型进行分享：信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下：E=f(A， ，r，B，ζ)…… (1)其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r界定(尽管到期变化区间可以根据银行确定的违约范围变化，但它经常被定为一年)；无风险的借贷利率由(r)代表。运用这些价值，可形成一个方法，它描绘出一个对于任何特定借款人的基于假设的EDF得分，这个方法的基本原理如图特定借款的违约期间例l：公式(1)中，借款公司的各项价值分别为：公司资产的市场价值(A)为10 000万，公司资产的市值波动区间( )为1 000万，公司债务的价值或违约点(B)为8 000万。①假设公司将来的资产价值围绕当前价值呈正态分布，则可计算出一年(贷款到期区间或违约范围)内公司违约的可能性。违约距离(DD)=(资产市值一违约点的资产市值)／市值的波动范围=(A—B)／ =(10 000万一8 000万)／1 000万=2个标准差这意味着：如果公司进入违约区间，资产价值就会在一年内下降2 000万(2× )。 经验定理：正态分布下，价值的68％会落在均值的1 内，价值的95％会落在均值的2 内，价值的99％会落在均值的3 内。根据经验定理，我们知道公司资产的价值有95％的可能性会在资产均值的加减2 内变动，那么一年内资产价值就有2．5％的可能性上涨(或下跌)超过2 。在本例中，借款银行就面临着5％的估计违约频率，即EDF。②若假设借款人的资产价值上升10％，则：DD＝[A(1+10％)一B]／ =(11 000万一8 000万)／1 000万=3同样，根据经验定理，借款银行就面临着0．5％的估计违约频率。KMV认为，正态分布的假设是非常重要的观点，KMV并不构造理论上的EDF。一旦得出违约距离(DD)，就会结合一个很大的专用的违约历史数据库来使用DD。与上面介绍的理论 EDF不同，KMV的经验EDF的计算方法如下：经验EDF=年内违约公司数量/公司总数（取年初资产价格在违约点B的2 变化的公司)比如，KMV的违约数据库显示，年初有2 000家公司的资产价格在违约点B的2d内变化，其中有60家公司违约，则经验EDF=60／2 000=3％所以，KMV公司的经验EDF与理论EDF的结果完全不同。例2：此例阐明了导致EDF变化的主要因素，即股价的变化、债务水平和资产价值的变化幅度，这些因素能表示出可觉察到的价值变化程度。(2)KMV模型的优点·应用广泛，可用于任何公开上市交易的公司；·对市场环境的变化反应敏感，EDF数据每季度更新；·依据充分，以定期公布的前瞻性的股票市场数据为基础；·理论性强，背后联系着坚实的理论基础。(3)KMV模型的不足·更关注系统风险和短期违约风险，而非系统风险和长期风险；·对私人和小范围交易的公司，在应用时有问题；·KMV的结果对股票市场的变动过于敏感(当股票市场对某新闻反应过度时，KMV的EDF就成了激进的预言家，而不是准确预言家，因为EDF有可能是根据资产价格的突然跳水而不是格的连续变动来计算的)。2、JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。该模型由200多页的文件组成，在西方银行风险管理发展历史上具有划时代的意义。信用矩阵模型根据借款人信用质量的变化而引起的贷款价值的变化来量化组合信用风险。它不仅考虑由借款人违约行为造成的价值变化，而且考虑信用质量的上升或下降造成的贷款价值变化。不仅计算贷款预期损失，而且计算受险价值(VAR)或非预期损失。在计算组合信用风险时，考虑了不同借款人之间信用质量变化的相关性，即考虑风险分散效应和组合集中风险效应。VAR模型的主要计算思路如下：第一步：信用评分转化矩阵信用矩阵模型通过使用可能性转化矩阵(见表2—2)来评介一个金融机构资产的使用状况。信用等级转化矩阵上表纵栏表示信用评分，水平行表示风险的变动概率。如一个3B级的借款人，预计明年评分在3B的可能性是86．93％，信用升至A的可能性5．95％，降至3C的可能性是0．12％。该表反映了特定信用等级在未来一定时间内转化到其他级别的概率。第二步：评级根据转化矩阵，对不同的信用等级相对应的风险进行评级。假设一个3B的借款人有一笔100万的贷款合同，后4年的贷款利率是6％，第5年末贷款结束，借款人应还100万本金及利息。在技术上，该贷款在后4年的每年末用标准的模型进行逐年评级，第一年末该贷款的估算为：(INT表示每年末支付的利息，M是到期日必须支付的金额或债券票面价格，r是无风险利率，s是根据不同期限计算出的零息债券的年利差)。假设借款人在第一年从3B升至A，根据表中的评分，可计算出100万贷款(账面价格)的市场价值为万。一年远期零利率条件下的信用评分（％）不同信用条件下第一年末的贷款价值第三步：VAR的计算对贷款值的计算上表中，一年末各种可能的信用等级现值的概率加权即为平均值。均方差为围绕平均值波动幅度。利用该表的分布，可以看到，约有5．3％的可能性，一笔3B贷款价值将从下降至。(1)信用矩阵模型的优点·采用信用矩阵模型，可以有效解决不同借款人信用风险之间的相关性模拟等信用组合的风险量化难点。·传统的风险管理方法很难涉及风险分散效应。而信用矩阵模型为我们带来现代风险管理技术和方法，可以有效辨识信用组合的风险分散效应和风险集中效应。·信用矩阵模型又可以作为风险资本分配(Capital Allocation)的基础，而风险资本分配是当前最先进的风险管理体系。(2)信用矩阵模型存在的问题·转移矩阵自动调整问题：本模型假设转移的可能性是根据 MARKOV模型进行的，但有证据表明，在前一阶段降低信用评分的债券或贷款在本期降级的可能性较高。因此建议用 MARKOV高级或第二公式来更好地反映超时的评分转移。·转移矩阵的不稳定性：转移矩阵使用时，不会反映借款人在不同业务特点或经济周期的特殊性。由于重要的行业数据、经济周期等因素会影响评分，因此在评级一个公司的债券或贷款时，要围绕该国家的经济数据进行评分转移评估。·转移矩阵要在投资组合的基础上进行：担保、转期和其他各种因素会使贷款与债券表现不同。用于债券可能会出现价值偏移。3、RAROC模型风险调整的资本收益率——RAROC于20世纪70年代末由信孚银行(~nkers Trust)引入。(1)RAROC的概念RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等，我们这里重点研究RAROC在贷款(决策)管理中的运用。(2)RAROC的基本计算公式：RAROC=调整后收入／风险调整后的资本上述公式中的分子是经调整后的未来一定时间内(一年)的收入，分母表示贷款的风险价值。RAROC指标计算的目的，是与一种以成本为依托的底线比率(hurdle rate)进行比较。该比率反映了银行的资金成本或股东对银行最低收益率的要求。如果贷款被看做一种价值增值的话，银行的资本就应分配于该笔贷款。如果某笔贷款的RAROC大于Hurdle rate，则该笔贷款可以发放，否则不能发放。Hurdle rate水平可以通过加权平均的资金成本代替。【RAROC>Hurdle rate的贷款发放要求似与微观经济学中的厂商均衡条件(边际成本=边际收益时厂商利润达到最大)相类似。】RAROC在历史上的运用中，通常不考虑各笔贷款之间的相关性。在此基础上，银行的经济资本(实际可用于弥补风险的资本)按照贷款风险的大小被分配于各项贷款。(3)调整后收入(分子)的计算RAROC公式中的分子，反映了一年内银行贷款的收入。它的计算公式为：调整后收入=利差+手续费收入一预期损失一经营成本利差(spread)反映了贷款利率与资金成本率之间的差额；手续费收入主要是由贷款产生的相关收入(如承诺费)；预期损失通常指银行的呆账准备。实际操作中，精确计算银行的各项成本被证明是困难的。(4)风险调整后的资本(分母)的计算主要风险调整后资本的计算有两种方法，一种是Bankers Trust的，一种是Bank of America的，这里主要介绍前者。风险调整后的资本等于贷款的市场价值在一年内变化的最大值的相反数。即： ΔL／L=一D×ΔR／(1+RL)这里，ΔL／L指贷款的市场价值在未来一年内预期的变化比率；D指贷款的持续期； ΔR／(1+RL)指贷款市场价值在未来一年内风险折价的最大比率。其中AR指该贷款的利率(浮动利率)在未来一年内变化的最大值；RL是贷款的利率，等于零风险债券利率加上该贷款的信级利差(RL=RF+R)。上述公式可以写成：ΔL=一D×L×ΔR／(1+RL)即：贷款的预期市场价值变化(风险调整后的资本量)=一贷款的持续期×贷款额×贷款的预期风险折价在计算中，贷款的持续期及贷款额比较容易取得，但贷款的预期风险折价由于设计贷款的市场价值(利率)的预测，不容易精确估算。因此，通常采用市场公开发行的债券利率数据代替贷款利率。(5)计算实例我们计算一笔AAA级贷款的RAROC值。假设目前市场上有400支AAA级债券在交易，该笔AAA级贷款额为100万元，持续期为年。×1 000 000×0．011／(1+0．1)=一27 000第一步：估计贷款的利率在未来一年内变化的最大值ΔR。如前所述，以400支债券未来一年内的利率变化代替该笔贷款的利率变化，把这400支在全的利率变化情况绘制成频率分布曲线。可以看出，在99％的置信水平下，这些债券的利率变化幅度在[－1％，％]之间，根据以上对ΔR计算的定义，可知ΔR＝％。第二步，估计贷款预期市场价值的变化ΔL。假定400支AAA级在全的平均利率为10%,以之代替该笔贷款的利率（贷款定价）。则：ΔL＝－DXLXΔR/(1+RL)＝(1+)=-27000以上结果就是该笔贷款未来市场价值的变化额：一27 000，它要求同数量的资本支持，即风险调整后的资本在该笔贷款的分布为一27 000。第三步：计算该笔贷款调整后的收入。假定该笔贷款利差或贷款利率与筹资成本的差为0．2％(20个基点)，手续费率为0．15％，预期损失(风险准备金)为500。则： 调整后收入=0．2％×1 000 000+0．15％×1 000 000+500=3 000第四步：得出RAROC值并与Hurdle Rate相比较。根据以上计算结果，该笔贷款的RAROC值为：RAROC=3 000／27 000=11．1％如果该RAROC值超过该银行的Hurdle Rate，则该笔贷款可以发放。4、EVA模型经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。EVA的计算公式具体如下：EVA=税后净营业利润(NOPAT)一经营资本的税后成本=息税前利润(EBIT)×(1一公司所得税率)一加权平均资本成本率(wACC)×(债务资本+股权资本)最新的现代财务理论认为，EVA是对一个企业真实经济利润的判断，它不同于会计利润，它代表扣除了权益资本成本后的赢余，考虑了股东的机会成本，因而比单纯的会计利润更能反映一个公司的盈利状况。EVA给衡量公司在何种程度上增加了股东价值提供了一个良好工具，如果公司的高层管理人员强调并重视EVA，那么他们将在一个最大化股东财富的平台上经营企业。同时，EVA的计量也能应用于公司内的各盈利中心，它提供了一个在多层面上管理业绩的衡量基准。由于上述原因，EVA已在国外最成功的一些大公司得到广泛认可和接受，包括Coca-Cola，AT&T，Quaker Oats，Briggs&Stratton和CSX等。华尔街的证券分析师们甚至发现，股价追随EVA变化的趋势远远比追随其他因素如每股收益、营业利润率、净资产收益率的变化更加紧密。这种相关性之所以产生，在于EVA是投资者所真正关心的。因此，越来越多的证券分析师正在计算上市公司的EVA，并援用它去确定市场中的良好买点。在美国，一些运作良好的大企业的EVA值经常高达12％～15％，换而言之，只有当投资收益高于这一成本时，企业价值才有增加。你进行的每一项需要现金投入的经营或投资活动，都必须时刻关注其产出能否弥补资金的成本。当你把这一观点贯彻到所有的经营方面并以此为主要的取舍基准时，你就完成了一个战略上的转变：从规模导向转到价值导向。这样做的好处是显而易见的。系统地采用EVA方法的企业会发现其销售额在若干年内增长了1倍，而整个资金占用却减少了20％。这一业绩的取得来自于资产周转率的改善：较少的存货费用和应收账款以及较多的应付账款，等等。资本市场也会为这样的企业打开一切大门。股价可能会在短时期内上升1倍，而且居高不下，因为企业正在持续地产生足够的现金流量，配股也不会出现配不出去的现象。EVA同其他类似指标一样，核心概念并不复杂，但要发展成一套可操作的指标体系，并与现行的财务指标成为“一张皮”，仍需做大量的工作，而且要有高度的技巧。首先要确定对哪些项目进行调整，发明EVA的Stern Stewart公司列出了多达上百个会计科目的调整，这些调整主要集中在推导税后净营业利润与投入资本上。从经验上看，一般企业的调整项目不超过15个，其中比较重要的项目包括研究与开发项目、商誉摊销费、短期租赁、公司重组及其他特殊支出以及坏账准备。上述四个模型，从不同的角度阐述了信贷风险管理的要点，侧重点不同，对象不同，应用方向和时间不同，但都是先进的管理理念，理论基础深厚，并且极富实际应用价值，基本覆盖了信贷风险管理的整个过程。然而，模型毕竟是固化的，需要决策层、管理层和操作层的人员结合所积累的经验来掌握和运用。尤其要注意的是，不能因新模型的使用而完全放弃传统的风险管理方法，应做到新、旧方法在理论上独立存在和发展，在应用上互相借鉴、有机结合。备注：芝麻背调整理推荐。芝麻背调，用技术推动行业进步。
1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。
应该就是一种论文的模式吧网上有很多论文模型，就是什么前言啊，导论啊，分析啊，流程啊什么的
优化模型、规划模型、微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型、概率模型、统计回归模型、博弈模型、马氏链模型 等等。
风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。这首先需要决定哪些风险值得反应。应答时间：2020-12-03，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~
量化盘是什么意思
量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。应答时间：2022-01-06，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
一个完整的量化模型包括哪些？
近几年，量化投资在国内兴起，但在很多人眼里，量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上，量化投资的无非就是宽客通过计算机语言，将交易策略布置到一个量化系统中，然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧，只是实现过程中运用到计算机这一工具。
宽客们到底是如何系统的构建一个完整的量化模型的？可以肯定的是，宽客跟普通投资者一样，也在观察市场，产生一些普通投资者也会想到的想法，当宽客产生一些想法时，他们会通过计算机去验证他们的想法是否靠谱或者是能否带来收益。而作为普通投资者，实现想法往往是困难的，如同普通投资者在投资或炒股过程中，发现在15分钟K线图，上升趋势中股价跌破MA169后便会进入调整。普通投资者只是感觉，而宽客可以通过编写程序然后在市场的历史数据回测，验证这个想法是否靠谱。
一个简单的想法编写成简单的程序，这明显不能称作为量化模型，但这却是任何一个量化模型的来源，即人的想法。完整的量化模型应当包括：策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型、执行模型，如下图：
策略模型：策略模型可以说是整个量化模型最核心的部分，决定了整个量化模型的盈利能力。策略模型五花八门，归类划分为：理论驱动型和数据驱动型。数据驱动型的策略通过对数据的分析而揭开市场的面纱，说白了就是靠数据解释一切市场行为。理论驱动型策略通过理论去预测未来的市场行为，而其中的理论就是人们通过对市场的观察，然后给出符合经济学原理的解释。
理论驱动型的策略可以划分为两大类：基于价格数据的交易策略和基于基本面数据的交易策略。基于价格数据的交易策略有：趋势跟随型(动量策略)、均值回复策略、技术情绪策略。基于基本面数据的交易策略有：价值型、成长型、品质型。如下图：
1.趋势跟随型：标志性策略就是双均线策略，投资者认为在一定时间内市场通常是朝着同一方向变化的。说白了，就是看涨做涨。
2.均值回复型：标志性策略就是统计套利策略，投资者认为在一定时间内市场并非朝着同一方向变化的。说白了，就是超涨了卖，超跌了买。
3.技术情绪型：标志性策略就是情绪指标策略，投资者认为通过某些价格、成交量可以暗示对投资者对后续行情的情绪，随后进行相应操作。其中比较有意思是通过比较期权的认购量和认沽量，来判断投资者对后续行情的情绪。
4.价值型：价值型策略的基本理念是：收益率越高，价格越低。通俗的讲，买入被低估的证券，卖出被高估的证券。
5.成长型：成长型策略往往投资成长性公司，成长性公司是指较长一段时间内，具有持续挖掘未利用资源能力，不同程度地呈现整体扩张态势，未来发展预期良好的企业。通俗的讲，买入正在快速发展以及具有良好发展前景的公司股票。
6.品质型：品质型策略选择公司的标志就不一样，有杠杆比率、收入来源的多样性、管理水平、欺诈风险等等。
上述策略模型在实施过程中必须考虑选股范围、选股标准、投资期限、交易信号、仓位控制、止盈止损。一个策略模型应当包含的因素都不可少，不然会影响到整个策略模型，进而导致整个量化模型失败。
风险模型：风险模型对于一个量化模型来说，是不可缺少的，它能提高量化模型盈利的质量和稳定性。风险模型分为：内部风险和外部风险。内部风险有：数据错误，个股风险，市场风险等等。外部风险有：网络风险，技术风险，物理风险等。
1.数据错误：模型进行回测或者实盘交易的过程中，数据本身如果是错误的，那么交易最终的结果也是没有意义的，如果是实盘交易，那么后果也是不堪设想的。
2.市场风险：量化模型在实盘交易过程中，由于整个策略程序并不能完美的预测出未来市场的任何一个变化，当宽客发现市场环境出现巨大变化，导致与量化策略所适应的的环境不一致时，就需要进行量化策略的暂停。
3.个股风险：与市场风险对应的是个股风险，基于价格数据驱动的策略尤其需要堤防个股风险，当公司的基本面短时间内发生巨大变化时，但技术层面并未及时更新，导致量化模型买入垃圾股票。
4.外部风险：外部风险指的是量化模型在实施过程中的现实风险，比如计算机下单时，由于网络中断，计算机硬件损坏，打雷地震等，导致交易单并未传送到交易所，从而产生损失。
设置风险模型的意义就在于，当量化模型遇到上述风险时，宽客能够及时采取措施，进行人工干预或者预备计算机启动，尽可能的减少损失。
交易成本模型：策略模型在于盈利，风险模型在于规避损失，交易成本模型则在于控制成本，使得整个量化模型的盈利最大化。交易成本模型的基本理念是：策略模型在运行过程中发生的成本较为精确的计算出来，从交易成本可以判断出策略模型运行频率。
交易成本一般有：佣金与费用、滑点、市场冲击成本。通常计算交易成本的方法有：常值型交易成本，线性交易成本，分段型交易成本。在真实的交易环境中，由于市场冲击成本的存在，每次交易的成本都是不一样的，常值型和线性交易成本的缺陷非常明显，而分段型交易成本在实际操作过程中略微复杂，因此精确的计算出交易成本本身就是一项技术活。
投资组合构建模型：投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。主要分为：基于规则的投资组合构建模型和基于优化的投资组合构建模型。基于规则的投资组合构建模型主要分三类：相等头寸加权，相等风险加权，信号驱动型加权。其中前两类分别保证了投资组合的每个个股头寸相等和所承担的风险相等。第三类根据信号强度来加权，投资组合中个股与策略模型设定的条件越接近则赋予的权重越大，这是合理决定头寸规模的最佳途径。
执行模型：执行模型是实施量化模型的最后一个环节，如果没有执行模型，那么整个量化模型并没有存在的意义。执行模型中订单执行算法是最关键的，其主要目的是，以尽可能低的价格，尽可能完整地完成想要交易的订单。具体的执行算法包括：采用何种订单类型，采用进取订单还是被动订单，采用大订单还是小订单。对于资金量比较小的宽客，执行模型往往是比较简单的，一旦出现信号，其所需成交量的并不需要太大。而对于资金量较大的宽客来说，执行模型是比较复杂的，需要根据实际情况来选择合适的下单方式。
以上就是量化模型的整个系统框架，其中任何一个部分都发挥至关重要的作用，因此一个完整的能盈利的量化模型是非常有价值的。
应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下：1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线
毕业论文可以用面板随机效应模型。根据查询相关信息显示，使用面板随机效应模型可以大大提升硕士论文的质量，这是一种常用的多元统计学方法，可以检验变量之间的相互作用，并识别哪些变量对最终结果最有影响。使用随机效应模型可以帮助你更清楚地理解各种变量之间的影响，并得出更有价值的结论。
对比分析法是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。对比标准存在以下几种选择： 时间标准：即选择不同时间的指标数值作为对比标准，最常用的是与上年同期比较即"同比"，还可以与前一时期比较，此外还可以与达到历史最好水平的时期或历史上一些关键时期进行比较。空间标准：即选择不同空间指标数据进行比较。（1）与相似的空间比较，如本市与某些条件相似的城市比较。（2）与先进空间比较，如我国与发达国家比较。（3）与扩大的空间标准比较，如我市水平与全国平均水平比较。经验或理论标准：经验标准是通过对大量历史资料的归纳总结而得到的标准。如衡量生活质量的恩格尔系数。理论标准则是通过已知理论经过推理得到的依据。计划标准：即与计划数、定额数、目标数对比。市场经济并不排斥科学合理的计划，因此，计划标准对统计评价仍有一定意义。相联系的两个指标对比，表明现象的强度、密度、普遍程度，如人均国内生产总值、人口密度、人均收入以及某些技术经济指标等。 对比分析按说明的对象不同可分为单指标对比，即简单评价；多指标对比，即综合评价。在进行对比分析时应掌握的原则是：（1）指标的内涵和外延可比。（2）指标的时间范围可比。（3）指标的计算方法可比。（4）总体性质可比。
一篇论文使用1—3个模型就可以解决论文中的问题，并且需要对这三个模型进行比较。