a:

เป็นประโยชน์ต่อการคิดค้นโมเดลและเทคนิคทางการเงินที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป การวิเคราะห์เชิงปริมาณใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆเช่นการประเมินผลการดำเนินงานทางการเงินของสินทรัพย์การบริหารความเสี่ยงหรือการประเมินมูลค่าตราสารอนุพันธ์ทางการเงิน

ธนาคารและ บริษัท ประกันภัยอื่น ๆ มักใช้การสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณในการบริหารความเสี่ยง อย่างไรก็ตามเหตุการณ์วิกฤติการเงินในปี 2551 แสดงให้เห็นว่ากระบวนการและขั้นตอนการบริหารความเสี่ยงลดลงในช่วงที่มีความผันผวนสูง ธนาคารพาณิชย์และ บริษัท ประกันภัยมีการซื้อขายหลักทรัพย์ที่ได้รับการค้ำประกัน (MBS) จำนวนมากเป็นจำนวนมากซึ่งรวมถึงภาระหนี้ค้ำประกัน (CDO) ธนาคารพาณิชย์และ บริษัท ประกันภัยไม่เข้าใจถึงความเสี่ยงที่เกิดจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่มีการใช้ประโยชน์และมีความซับซ้อนสูง โมเดลความเสี่ยงของพวกเขาไม่เพียงพอที่จะจัดการกับวิกฤตตลาดที่ตามมาล่มสลาย นี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่านวัตกรรมในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณมีความสำคัญอย่างไรในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความเสี่ยงอย่างเพียงพอ

มีหลายรูปแบบที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ การวิเคราะห์ Monte Carlo ทำการจำลองแบบต่างๆของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้โดยใช้ตัวแปรสุ่มเพื่อพิจารณาความน่าจะเป็นของผลลัพธ์เหล่านั้น ใช้เป็นครั้งแรกในการสร้างระเบิดปรมาณูครั้งแรก การวิเคราะห์ Monte Carlo ให้การแจกแจงความน่าจะเป็นขั้นสุดท้ายสำหรับผลลัพธ์บางอย่าง ตัวอย่างเช่นตัวแปรในการจำลองอาจเป็นราคาของสินทรัพย์หรือสัญญาซื้อขายล่วงหน้า การวิเคราะห์ Monte Carlo อาจใช้การจำลองหลายร้อยหรือหลายพันเพื่อสร้างการกระจายความน่าจะเป็นขั้นสุดท้าย ประเภทของการวิเคราะห์นี้เป็นเรื่องง่ายด้วยความก้าวหน้าในการประมวลผลพลังงาน การวิเคราะห์ Monte Carlo ใช้เพื่อจัดการกับความเสี่ยงของ CDOs และบางคนตำหนิโมเดลเหล่านี้เนื่องจากไม่ได้เน้นย้ำถึงความเสี่ยงของการเคลื่อนย้ายตลาดที่รุนแรงเช่นสิ่งที่เกิดขึ้นในปี 2551