Qual è la differenza tra la modellistica finanziaria e la finanza quantitativa?
Risposte
11/21/2024
Travers Zufall
Concordo con Morris Pearl sul fatto che i termini sono generali e persone diverse li usano in modi diversi. Direi che la modellistica finanziaria è solo una modellistica che si applica a un problema finanziario. Usiamo le stesse tecniche di modellazione e matematica per la modellazione in finanza come in altri campi. Hai una piccola teoria e alcuni dati e provi a trovare un'utile semplificazione per capire cosa sta succedendo e cosa potrebbe succedere dopo e come ottenere i risultati desiderati.
Tuttavia, penso che il miglior uso della "finanza quantitativa" sia come un sottocampo della finanza teorica. Non è quello che fanno la maggior parte delle richieste in finanza, è più probabile che sia una modellazione e di solito coinvolge matematica presa in prestito da campi non finanziari con poca teoria finanziaria dietro di essa.
Poiché tutta la finanza coinvolge la matematica, la "finanza quantitativa" sembra ridondante. Ma la distinzione accettata è che la finanza quantitativa cerca di scoprire i principi matematici sottostanti della finanza, mentre altre aree della finanza accademica usano la matematica per sintetizzare le relazioni empiriche o per risolvere problemi di forma ridotta.
Per un esempio, esiste un'ampia letteratura sulla modellistica del credito. Alcuni tentano di trovare modi utili per stimare la probabilità di default, un classico esempio iniziale è il punteggio Z di Atlman. Si basa sull'analisi statistica dei dati storici, con una teoria minima. Non è una finanza quantitativa. L'altro approccio principale inizia con l'applicazione della teoria delle opzioni di Robert Merton alle passività aziendali. Non è molto preciso per prevedere gli spread di credito o i tassi di default, ma è teoricamente coerente.
Naturalmente, gli obiettivi di entrambi i tipi di finanziamento sono gli stessi: fare previsioni utili e illuminare la verità più profonda. Ma la finanza quantitativa inizia con la seconda, nella speranza che il perseguimento della teoria conduca alla fine alle migliori previsioni. Altre persone sperano che catalogare abbastanza regolarità empiriche rivelerà una struttura più profonda. Le idee non sono in competizione, stanno solo attaccando il problema da estremità opposte. Si sfidano e si sostengono a vicenda, e per fortuna si incontreranno un giorno nel mezzo.
Volontà forte, determinazione e duro lavoro sono sufficienti per raggiungere qualsiasi obiettivo. Ma prima, bisogna capire il "perché". Come in, cosa ti ha fatto pensare o quale incidente ti ha spinto a fissare l'obiettivo in primo luogo. Perché l'impostazione degli obiettivi è il primo passo, il secondo passo entra nel lavoro verso quell'obiettivo. Quando uno lavora sodo, tr...
Concordo con Morris Pearl sul fatto che i termini sono generali e persone diverse li usano in modi diversi. Direi che la modellistica finanziaria è solo una modellistica che si applica a un problema finanziario. Usiamo le stesse tecniche di modellazione e matematica per la modellazione in finanza come in altri campi. Hai una piccola teoria e alcuni dati e provi a trovare un'utile semplificazione per capire cosa sta succedendo e cosa potrebbe succedere dopo e come ottenere i risultati desiderati.
Tuttavia, penso che il miglior uso della "finanza quantitativa" sia come un sottocampo della finanza teorica. Non è quello che fanno la maggior parte delle richieste in finanza, è più probabile che sia una modellazione e di solito coinvolge matematica presa in prestito da campi non finanziari con poca teoria finanziaria dietro di essa.
Poiché tutta la finanza coinvolge la matematica, la "finanza quantitativa" sembra ridondante. Ma la distinzione accettata è che la finanza quantitativa cerca di scoprire i principi matematici sottostanti della finanza, mentre altre aree della finanza accademica usano la matematica per sintetizzare le relazioni empiriche o per risolvere problemi di forma ridotta.
Per un esempio, esiste un'ampia letteratura sulla modellistica del credito. Alcuni tentano di trovare modi utili per stimare la probabilità di default, un classico esempio iniziale è il punteggio Z di Atlman. Si basa sull'analisi statistica dei dati storici, con una teoria minima. Non è una finanza quantitativa. L'altro approccio principale inizia con l'applicazione della teoria delle opzioni di Robert Merton alle passività aziendali. Non è molto preciso per prevedere gli spread di credito o i tassi di default, ma è teoricamente coerente.
Naturalmente, gli obiettivi di entrambi i tipi di finanziamento sono gli stessi: fare previsioni utili e illuminare la verità più profonda. Ma la finanza quantitativa inizia con la seconda, nella speranza che il perseguimento della teoria conduca alla fine alle migliori previsioni. Altre persone sperano che catalogare abbastanza regolarità empiriche rivelerà una struttura più profonda. Le idee non sono in competizione, stanno solo attaccando il problema da estremità opposte. Si sfidano e si sostengono a vicenda, e per fortuna si incontreranno un giorno nel mezzo.