金融研究常用哪些模型和检验方法？

金融研究可以分理论研究和实证研究两大块。

理论研究的方法就千奇百怪天马行空一切皆有可能了，除了国内学者常用的文字描写方法外，国外学者更喜欢用数学方法。这包括但不限于随机过程分析，规划求解，微积分等应用。集大成者为期权定价的BS公式，还在不断地被添加修改应用于各种问题的研究中。此外金融学理论研究中还有一著名方法论博弈论。博弈论与上述数学方法的融合突破使得著名电影＜美丽心灵＞的主人公纳什获诺贝尔经济学奖。

说了这么多我觉得这问题也许其实是倾向于问实证研究的模型和方法。实证模型的选择完全有赖于数据：时间序列数据，截面数据和面板数据。举个例子，中国历年cpi数值为时间序列数据，2012年全球各国cpi数据为截面数据，全球各国历年cpi为面板数据。数据还要通过异方差检验，自相关检验，多重共线性检验后进行处理才能使用。时间序列数据的应用最为广泛，比如研究以某国为例研究两个经济变量的关系。时间序列的模型通常有简单回归分析，向量自回归移动平均（ARMA），研究长期关系的协整回归，研究波动性的GARCH，二元选择模型等。每个模型都对应各自相应的检验方法，这就变成了统计学课题，包括但不限于t检验，f检验，卡方检验，模型整体拟合度R检验。在这些检验都通过后还可以检验一下回归后的残差。有些模型比如协整分析里还有格兰杰因果检验这种检验谁是谁的影响因素这种检验，二元选择模型还有预测能力检验等等。我现在想一想都觉得好多啊！顺便说，时间序列分析最经常被用来进行事件研究。截面数据的处理方法类似，但更经常采用回归分析，向量自回归什么的就跟它没什么关系了。面板数据最为全面，也最难处理，水平所限我也说不出更多的东西，大约就是把界面跟时序结合一下。截面通常用来分组，以研究例如大公司和小公司的不同反应这种问题。

其实这是我第一次回答知乎问题，也不知道答得怎么样但是我已经很努力了！谢谢。