財務建模是構建現實世界財務狀況的抽象表示（模型）的任務。這是一個數學模型，旨在表示企業，項目或任何其他投資的金融資產或投資組合的績效。

因此，通常情況下，財務建模應理解為意味著對資產定價或公司財務進行定量的評估。它是關于將有關市場或代理商行為的一組假設轉化為數值預測。同時，“財務建模”是一個通用術語，對不同的用戶意味著不同的事物；該參考文獻通常涉及會計和公司財務應用程序或定量財務應用程序。

盡管業界一直在就財務建模的性質（無論是諸如焊接之類的貿易工具還是一門科學）爭論不休，但多年來財務建模的任務已逐漸被人們接受和接受。

在公司財務和會計專業中，財務建模通常需要進行財務報表預測。通常準備用于決策目的的詳細的公司特定模型^[1]和財務分析。

應用包括：

• 企業估值，尤其是現金流量折現，但包括其他估值方法
• 方案規劃和管理決策（“什么是”；“如果”；“必須完成”?）
• 資本預算
• 資本成本（即WACC）計算
• 財務報表分析（包括經營和融資租賃以及R＆D）
• 項目融資建模
• 現金流量預測與資產負債管理相關

為了概括?這些模型的本質，首先，由于它們是圍繞財務報表構建的，因此計算和輸出是每月，每季度或每年一次；其次，輸入采用“假設”的形式，其中分析師指定在每個時期內將適用于外部/全局變量的值（匯率，稅率等...；可以視為模型參數）），以及內部/公司特定的變量（工資、單位成本等）。相應地，這兩個特征（至少隱式地）反映在這些模型的數學形式：首先，模型處于離散時間；其次，它們是確定性的。

建模通常稱為“?金融分析師 ”。通常，建模人員將完成帶有“財務建模”課程的MBA或MSF。諸如CIIA和CFA之類的會計資格和財務認證通常不提供直接或明確的建模培訓。同時，通過大學和私人提供大量的商業培訓課程。有關此處的業務建模的組件和步驟，請參閱“股權評估”列表財務大綱§現金流折現估值。

盡管確實存在專用的?商業軟件，但市場的很大部分是基于電子表格的；這主要是因為模型幾乎總是公司特定的。此外，分析師將各自擁有自己的財務建模標準和方法。Microsoft Excel現在已占據主導地位，在1990年代已超過Lotus 1-2-3。基于電子表格的建模可能會有其自身的問題，并且已經提出了幾種標準化和“?最佳實踐?”。越來越多地研究和管理“電子表格風險”。

這里的一種批評是，模型輸出通常包含“不現實的隱式假設”和“內部不一致”。例如，對收入的增長進行預測，但沒有相應的流動資金，固定資產和相關融資的增加，可能會對資產周轉率，xxx和/或股權融資做出不切實際的假設。請參閱可持續增長率財務視角。）所需要但經常缺少的是，對所有關鍵要素都進行明確且一致的預測。與此相關的是，建模者經常另外“無法識別與輸入有關的關鍵假設”?，“并無法探索出什么問題”。在這里，建模者通常“使用點值和簡單算術代替概率分布和統計量度”，即，如上所述，這些問題本質上被視為確定性的，因此計算出單個值資產或項目，但未提供有關結果的范圍，方差和敏感性的信息。其他批評討論了缺乏基本計算機編程概念的問題。實際上，更嚴重的批評涉及預算本身的性質及其對組織的影響。

在定量金融中，金融建模需要開發復雜的數學模型。這里的模型處理資產價格，市場動向，投資組合收益等。之間的一般區別是：“定量財務管理”，即大型復雜公司財務狀況的模型；“量化資產定價”，不同股票收益的模型；“?金融工程?”，衍生證券的價格或收益模型；“定量公司財務”，是公司財務決策的模型。

相關地，應用程序包括：

• 期權定價及其“希臘語”的計算
• 其他衍生產品，尤其是利率衍生產品，信貸衍生產品和外來衍生產品
• 建模利率期限結構（自舉，短期利率建模，構建“曲線集”）和信用利差
• 信用評分和供應
• 企業融資活動預測問題
• 投資組合優化
• 實物期權
• 風險建模（財務風險建模）和風險價值
• 動態財務分析（DFA）
• 信用評估調整，CVA以及各種XVA
• 統計套利，收斂交易和配對交易
• 算法交易，高頻交易

這些問題本質上通常是?隨機的和連續的，因此這里的模型需要復雜的算法，需要計算機模擬，高級數值方法（例如數值微分方程，數值線性代數，動態規劃）和/或優化模型的開發。這些問題的一般性質在“?數學金融”§“歷史：Q與P”中進行了討論，而特定技術則在“金融概要”§“數學工具”中列出。有關更多討論，請參見：具有長尾分布和波動聚類的金融模型；金融市場的布朗模型?;?定價?;?極值理論?;?歷史模擬。

建模人員通常稱為“數量”（定量分析人員），通常在諸如統計，物理，工程，計算機科學，數學或運籌學等定量學科具有高級（博士學位）背景。替代地，或者除了他們的定量背景之外，他們還完成了具有定量方向的金融碩士，例如定量金融碩士，或更專業的計算金融碩士或金融工程碩士。

盡管電子表格在這里也被廣泛使用（幾乎總是需要大量的VBA）；通常首選自定義C ++，Fortran或Python或數值分析軟件（如MATLAB），特別是在考慮穩定性或速度的情況下。由于MATLAB?具有直觀的編程，圖形和調試工具，因此經常用于研究或原型開發階段，但對于MATLAB太慢的概念上簡單但計算成本高的應用，首選C ++ / Fortran?。由于Python的簡單性和龐大性，其使用越來越廣泛標準庫。此外，對于許多（標準的）衍生產品和投資組合應用程序，都可以使用商業軟件，是否要在內部開發模型還是要部署現有產品的選擇取決于以下問題。

這些模型的復雜性可能導致不正確的定價或對沖，或兩者兼而有之。此模型風險是金融學者正在進行的研究的主題，也是對風險管理領域越來越大的興趣的主題。

對該學科的批評（通常在2007-08年金融危機之前的幾年）強調了數學和物理科學與金融之間的差異，以及由此引起的建模者，交易者和風險管理者使用其模型的謹慎態度。這里值得注意的是《金融模型宣言》的作者伊曼紐爾·德曼（Emanuel Derman）和保羅·威爾莫特（Paul Wilmott）。。實際上，這些甚至可以質疑“?現代金融理論的經驗和科學有效性……?”。這里值得注意的是納西姆·塔萊布（Nassim Taleb）和貝努瓦·?曼德布洛（Benoit Mandelbrot）。