金融模型灵敏度的意义

金融市场的血液是金钱，交易是金融市场血液的流动方式，如果要交易就需要产品，产品越丰富交易量就越大，致以血液流动快且量大。金融市场中的产品是虚拟的，也是实实在在的，随着金融衍生品的发展，金融工程也随之发展，在这个过程中产品与技术是相辅相成的。设计金融衍生品的就是金融工程师，投资银行（券商）发行产品基于无套利，对冲基金做这些交易基于有套利。一个是做市商，目的是在交易中挣佣金；一个是交易商，目的是在交易中获取差价。

　　 金融工程的本质：数学各种理论与工具在金融市场中的使用。数学模型都是依据实际问题在一定假设前提下建立起来的。任何数学模型都有自身的特点。数学模型的灵敏度是模型变量误差对模型结果误差影响程度。这程度可以是相关性、线性的、非线性的或者不知道的。精度的好坏是评价数学模型好坏的一个重要指标（并不是说精度高的就好，精度低的就不好，任何事物都有两面性）。精度对金融模型有时是至关重要的，有时候模型的精度的高低会决定套利空间的存在与否，套利空间的差价高低。一般情况下，高精度模型的灵敏度都比较高，高灵敏度的模型，一般情况下，适应度就比较小。比如：实验室中的高精度车床，在露天的厂房中就不能使用。任何数学模型都要做灵敏度分析，比如在什么样的情况下可以使用，什么样的情况下不可以使用，更高的分析可以评价出模型在不同的情况下精度的高低，误差的大小。但是，有一点我们比如清楚，在分析中这些情况都是我们假定的，或者是我们可以想到的。对于一些情况，可能事先是任何人想不到，就无法做这个情况的分析。或许有人想到了，但是，我们会认为，这个种情况出现的概率很低。对于次债危机，在开始大家都认为次级债券不错的投资对象，或许它的风险调整后的收益比较高，当然任何好东西带来的风险都会很大，对于投资银行既然选择次级债券，前期并获得了不错的收益，后来风险是必要自己承担。

　　 任何事物都有两面性，重要的是你的选择，并时刻准备承受着你的选择可能带来的风险。当然最好在选择前做足灵敏度分析。

by ArisZheng
金融工程, 数学算法, 模型, 精度