金融建模分析是金融领域中一个重要的技能，它涉及到使用数学和统计工具来预测、解释和模拟金融市场的行为。在金融建模分析考试中，考生通常需要展示他们对于以下领域的理解和应用能力：

1.时间序列分析：这是金融建模的基础，包括对历史数据进行统计分析以识别趋势、周期性和季节性等模式。常见的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及它们的扩展形式，如自回归整合移动平均模型（ARIMA）和自回归分布滞后模型（ARDL）。

2.回归分析：回归分析用于估计变量之间的关系。在金融建模中，这可以用于评估影响资产价格或回报的因素，例如市场风险溢价、利率、通货膨胀率等。线性回归是最常用的方法，但也可以使用其他类型的回归，如多元回归、逻辑回归等。

3.蒙特卡洛模拟：这是一种基于随机抽样的数值方法，用于估计不确定性的结果。在金融中，蒙特卡洛模拟常用于计算投资组合的风险和收益，或者评估市场波动对金融产品的潜在影响。

4.期权定价模型：期权定价是金融建模中的一个重要应用，最著名的模型是布莱克-斯科尔斯模型（Black-ScholesModel），它假设市场是有效的，并考虑了股票价格的波动性来估计期权的公平价值。

5.资本资产定价模型（CAPM）和多因子模型：这些模型用于评估投资的预期回报和风险。CAPM是一个单因子模型，它认为资产的预期回报可以通过市场风险溢价和资产与市场的相关性来估计。而多因子模型则考虑了多个因素，如公司规模、账面市值比等，以更准确地捕捉资产回报的变动。

6.事件研究法：这种方法用于评估特定事件（如并购、盈利公告等）对资产价格的影响。通过比较事件发生前后资产的回报率与对照组（未受事件影响的类似资产）的回报率，可以估计事件的经济影响。

7.财务比率分析：这是评估公司财务状况的一种方法，涉及计算各种财务比率，如流动比率、债务比率、盈利能力比率等，以衡量公司的偿债能力、盈利能力和运营效率。

为了在金融建模分析考试中取得成功，考生需要熟练掌握上述概念和方法，并能将它们应用于实际问题。此外，考生还需要熟悉相关的软件工具，如Excel、R、Python等，因为它们在处理数据和执行复杂计算方面非常有用。