金融建模涉及多种软件工具，选择需根据具体需求和场景决定。以下是常用软件的分类及特点：
一、电子数据表与基础分析工具
Microsoft Excel - 核心工具，用于数据整理、财务报表编制、基础金融模型构建及投资组合分析，支持宏编程（VBA）。
- 优势：普及度高，功能全面，适合初学者和日常建模需求。
SPSS & SAS
- 专业统计分析软件，SPSS用于描述性统计、回归分析等，SAS擅长多变量分析、业务智能及预测建模。
二、编程与算法开发工具
Python
- 通用编程语言，拥有Pandas、NumPy、SciPy等金融库，支持量化交易、机器学习及复杂模型开发。
- 优势：易学易用，社区资源丰富，适合快速开发和迭代。
R语言
- 开源统计分析工具，提供quantmod、PerformanceAnalytics等金融专用包，擅长风险分析、时间序列建模及可视化。
- 优势：学术界常用，代码可复用性高。
MATLAB
- 数值计算与金融工具箱完善，适用于衍生品定价、投资组合优化、仿真分析等高性能任务。
- 优势：专业性强，但需购买许可证。
三、专业金融分析工具
Wind & EViews
- Wind提供实时金融数据查询，EViews专注于时间序列分析，常用于宏观经济建模。
Stata
- “傻瓜式”统计软件，适合不想学习编程的用户，用于基础数据分析及统计建模。
四、其他辅助工具
VBA： Excel插件，用于自动化数据处理、报表生成及模型构建。 Bloomberg Terminal
选择建议
初学者/日常建模：优先选择Excel，结合Python或R进行进阶分析。
学术/研究：推荐R语言或Python，利用丰富库进行复杂建模。
高频交易/工程领域：MATLAB是主流选择，但需注意成本。
数据查询需求：搭配Wind等专业平台使用。
注：实际应用中常组合使用，例如用Excel构建基础模型，Python/R进行优化分析，MATLAB验证结果等。