金融工程论文模型的选择对研究结果的理解、研究工作量的管理以及研究的合理性至关重要。恰当的模型选择是论文研究不可或缺的前置条件。
在金融工程专业论文中，模型的选用因其数据类型的不同而有所区别。
一、当数据处理线性数据时
对于线性数据，常常采用最小二乘法回归模型（OLS）。其基本框架如下所述：
其中，y代表被解释变量，X为解释变量，β0为常数项，而βs则是控制变量。此为经典的OLS模型样式。实际操作中，该模型会依据研究需求进行相应的变体调整。举例而言：
（1）在探究现金与现金流关系的过程中，会使用到改良版的现金-现金流模型，具体结构如下：
此模型涉及长期资本金开支、流动资产净额变化、短期负债变化等多个变量；ηi和λt分别反映了个体效应和时间效应，而εit则为误差项。样本企业、年份等因素均会在模型中得到体现。
（2）在探讨要素投入与金融素养的联系时，会运用特定模型，如：
（3）在研究金融素养与家庭收入关系时，会采用金融素养模型：
此处，Income作为被解释变量代表家庭收入，而金融素养评分则以某种形式出现。其他符号代表控制变量和随机干扰因素。
OLS模型的分析过程相对明确，尽管实际运用中的变体繁多，但都基于OLS原理，通过替换可测量的变量来构建。除了OLS，线性数据有时还会涉及到岭回归、分层回归等其他回归方法，但这些方法的使用相对较少。
二、对于面板数据类型
面板数据因其丰富性和复杂性，在级金融分析中常被采用。面板数据分析主要包括回归和向量自回归两种方法。
（1）回归模型
面板数据的回归模型包括固定效应模型、随机效应模型以及混合效应模型等。混合效应模型可视为OLS模型在面板数据上的扩展，其处理的大样本数据较多。固定效应与随机效应模型的差异在于固定效应认为个体特征属于解释变量的一部分，而随机效应则将这些特征视为随机误差的一部分。
三种模型的选择需根据研究的具体情况来定，若无特殊要求，固定效应模型常被直接采用。
（2）向量自回归模型（VAR）
VAR模型是一种不设事先约束条件，用于估计联合内生变量动态关系的模型。其研究过程通常涉及时间序列分析。VAR模型分析的流程也需详细掌握。