金融模型风险. 投资管理人在有时会使用金融模型来进行资产定价、趋势判断、风险评估等辅助其做出投资决策。但在使用金融模型时，可能会因为模型使用不恰当、模型参数的估计错误、数据录入错误等导致模型使用失败，面临出现错误结论的可能性，从而引起投资损失的风险。
金融模型风险. 金融模型风险是指定量分析模型的分析结果与实际情况存在较大差异，对投资决策带来负面影响，使基金财产面临较大的风险暴露。
金融模型风险. 本基金为指数基金。指数基金的管理会借用一定的金融模型来进行投资决策。然而任何金融模型都是建立在一定理论假设的基础之上，理论假设是对现实情况的高度抽象，这使得金融模型在实际运用当中可能会产生偏差。此外，在实际运作中，可能因市场结构、投资者行为模式等条件发生变动，导致有关模型出现重大偏离的问题，从而引起基金资产损失的风险。
金融模型风险. 在证券投资中，对证券内在价值的评估，通常是以一定的假设、规则和逻辑推理为基础的。这些假设、规则和推理过程即所谓的金融模型。本基金所运用的都是经国内外实践验证的、成熟的金融模型。但是，在基金实际运作中，可能因市场结构、投资者行为模式等条件发生变动，导致有关模型出现重大偏离的问题，从而引起基金资产损失的风险。
金融模型风险. 模型风险指由于使用不恰当的模型来分析有价证券而引起损失的风险。导致模型失败的原因有以下几点：
（1） 数据录入时可能出错；
（2） 模型参数的估计错误；
（3） 模型错误；
（4） 错误地运用模型。 要消除模型风险并不容易。随着业界使用的模型越来越复杂，出现错误的可能性也越来越大。建模者、程序员与用户需要团结合作才能使模型风险降至最小。 本基金投资的大多数证券有公允的市场价格，唯少量较复杂的衍生品需通过模型定价，因此，模型风险较小。
金融模型风险. 基金管理人对风险的管理越来越依赖复杂的量化模型，于是衍生出模型风险。模型风险是指由于应用了不恰当的模型、或虽使用了恰当的模型但是模型的结构 不够充分、或者夸大了模型的解释能力，由此导致金融机构的信誉恶化或获利能 力降低。我们可以把模型风险产生的原因归结为五个方面：①由于给定模型的随 机特性，模型中有内在的不确定性。
金融模型风险. 本基金所用的金融模型是建立在金融理论，数据统计和计算程序上的。其中任何一个 环节的微小问题，都有可能导致模型的结果偏差。模型风险主要来源于：理论模型不够完 善，模型参数调整不当，欠缺足够的软件硬件网络计算能力以及统计分析得到的数据关系 不够稳定。我们通过以下措施用以降低模型风险，提高模型的精确性和有效性。
(1) 基础模 型必须建立在完善的金融理论与推导之上；
(2) 模型需要有专业人员进行调试、维护和评价；
(3) 统计模型必须通过严谨的统计置信度检验；
(4) 在有同类商用模型的情况下，将选取具 有代表性的债券品种集合用内部模型同外部第三方模型进行验证。在结果有较大差异时要 找出其中原因。
金融模型风险. 本集合计划在进行投资时，可能会使用某些金融模型分析宏观经济、市场趋势及对公司进行估值等。这些金融模型由于理论或实践上的原因，可能有某些缺陷并导致错误的结论，从而对投