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प्रदर्शन को बेहतर बनाने और बाजार की स्थितियों को बदलने के लिए अनुकूल होने के लिए मात्रात्मक विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले वित्तीय मॉडल और तकनीकों को नया करना फायदेमंद है। मात्रात्मक विश्लेषण विभिन्न उद्देश्यों के लिए जटिल सांख्यिकीय और गणितीय मॉडल का उपयोग करता है, जैसे कि किसी संपत्ति के वित्तीय प्रदर्शन का मूल्यांकन, जोखिम प्रबंधन के लिए या वित्तीय डेरिवेटिव के मूल्यांकन के लिए।

बैंक और अन्य बीमा कंपनियां अक्सर अपने जोखिम प्रबंधन में मात्रात्मक मॉडलिंग का उपयोग करते हैं। हालांकि, 2008 की वित्तीय संकट की घटनाओं से पता चला है कि उच्च उतार-चढ़ाव की अवधि के दौरान जोखिम प्रबंधन प्रक्रियाओं और प्रक्रियाएं कैसे टूट गईं। बैंकों और बीमा कंपनियां बंधक-समर्थित प्रतिभूतियों (एमबीएस) की बड़ी मात्रा में कारोबार कर रही थीं, जिसमें संपार्श्विक ऋण दायित्वों (सीडीओ) शामिल थे। इन अत्यधिक लीवरेज और जटिल डेरिवेटिव में कारोबार करके बैंकों और बीमा कंपनियों ने जो जोखिम उठाए थे, वे समझ नहीं पा रहे थे। बाद के विशाल बाजार मंदी से निपटने के लिए उनके जोखिम मॉडल अपर्याप्त थे। यह एक ठोस उदाहरण है कि कैसे प्रदर्शन में सुधार और पर्याप्त रूप से जोखिम प्रबंधन के लिए मात्रात्मक मॉडलिंग में नवाचार महत्वपूर्ण है।

मात्रात्मक विश्लेषण में प्रयुक्त कई अलग-अलग मॉडल हैं मोंटे कार्लो विश्लेषण उन परिणामों की संभावना का निर्धारण करने के लिए यादृच्छिक चर का उपयोग करके संभावित परिणामों के कई सिमुलेशन करता है। यह शुरू में पहले परमाणु बम के निर्माण में इस्तेमाल किया गया था एक मोंटे कार्लो विश्लेषण कुछ परिणामों के लिए अंतिम संभावना वितरण प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, सिमुलेशन में वेरिएबल संपत्ति या डेरिवेटिव की कीमत हो सकती है। एक मोंटे कार्लो विश्लेषण सैकड़ों या हजारों अनुकरणों को अंतिम संभाव्यता वितरण बनाने के लिए चला सकता है। कंप्यूटिंग शक्ति में प्रगति के साथ इस प्रकार का विश्लेषण आसान है मोंटे कार्लो विश्लेषण का उपयोग सीडीओ के जोखिम को प्रबंधित करने के लिए किया गया था, और कुछ उन मॉडलों को दोषी मानते हैं जो कि 2008 में जो कुछ हुआ था, एक चरम बाजार चाल के जोखिम को उजागर करने में विफल रहे।

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