金融工程专业论文的模型会影响论文结果的阐明效果、研究的事情量、研究合理程度等，对论文关系重大，合理选择模型是论文研究的必要前置条件。
金融工程专业论文常用模型
金融工程专业论文的常用模型依据数据类型的不同有不同的模型选择。
一、线性数据类型时
线性数据类型时常日采取最小二乘法回归模型（OLS），其基本公式如下：
个中y是被阐明变量，X是阐明变量，是常数项，是掌握变量。这一模型是经典OLS模型类型，在详细的研究中常日会将该模型进行变种，以适应详细的研究情形。下面进行举例：
（1）在现金与现金流的关系磋商中，会须要用到现金—现金流模型，如下所示：
式中变量包括长期成本金开支、流动资产净额变革、短期负债变革等；ηi和λt分别为反响个体效应和韶光效应的虚拟变量，εit是偏差项；i代表样本企业个体，t代表年份。
（2）在要素投入与金融素养的关系研究中，会用到模型：
式中：Y为金融发展，、……为全要素投入的干系变量，为常数项，、……为变量系数，为偏差项。
（3）在金融素养与家庭收入关系的研究中，会用到金融素养模型，如下所示：
式中，被阐明变量Income为家庭收入，表示金融素养评分。表示掌握变量，表示随机滋扰项。
大略的OLS模型剖析流程如下所示：
OLS模型剖析流程
上述模型只管变革繁芜，但都是OLS模型的变种，采取可丈量变量进行更换构建。线性数据类型时有时还会涉及到岭回归、分层回归等其他回归形式，但整体用途较少，此处不过多阐述。
二、面板数据类型时
面板数据更加繁芜、丰富，在国家级的金融剖析中常日采取面板数据。面板数据剖析有回归和向量自回归两种路子。
（1）回归模型
面板数据的回归模型包括固定效应模型、随机效应模型、稠浊效应模型等三种。稠浊效应模型是OLS模型的面板化版本，其有更大的样本量。固定效应模型和随机效应模型的差别在于固定效应模型认为个体特色变量属于阐明变量，随机效应模型则将个体特色变量考虑到随机偏差项中。
三种模型之间的差异较为专业，常日的论文写作中如果没有硬性哀求，可直接采取固定效应模型。
（2）向量自回归模型
向量自回归（VAR）模型是一种用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件的模型。VAR模型须要进行韶光序列剖析，其常日研究过程如下：
VAR模型剖析流程
金融工程专业模型是一个包含甚广的领域，在论文写作中一样平常只有OLS模型、VAR模型以及FEM模型等三种，学生再根据自身论文的数据情形，是否考验内生变量等进行综合判断，选择模型。
