常見的金融建模技術已經從傳統、簡單的靜態預測技術演變為更加復雜的動態模擬技術，即確定性金融建模技術和隨機金融建模技術。確定性金融建模是基于一種“what if”的分析技術，模型中的變量利用這種分析技術得以確定，而隨機金融建模技術中所有的變量都是通過一個假設的概率分布隨機來確定的。

一、靜態預測技術

假設保險公司的運營以及所處的經濟環境在未來不會發生變化，所有的假設都是唯一的、確定的，并用這個模型來預測公司的未來財務狀況。靜態預測技術是根據一組假設，來預測公司的未來可能出現的情況。例如，保險公司可以利用一組一致的假設，如資產、負債、經濟狀況以及其他一些重要變量，來預測公司未來五年的盈余。

二、敏感性測試

敏感性測試又被稱為敏感性分析（Sensitivity analysis），其通過預測一些可能出現的情景來擴展預測結果。敏感性測試通常是通過每次改變一個關鍵變量來實現，通過進行一系列上述計算，這樣我們就可能得到一個公司所面臨的關鍵風險的全面分析以及其對公司財務狀況的影響。敏感性測試存在兩個主要問題：一是，精算師在進行分析時有可能很難確定變量需要改變的范圍；二是，變量之間的相關性有可能被擾亂，因為我們每次只改變了一個變量。

三、情景分析和壓力測試

敏感性測試和確定性情景分析（Scenario analysis）二者主要的區別是，前者每次只改變一個變量，而后者每次改變一組變量。如前所述，確定性情景的變量的值是預先確定的，但是變量之間的相關性系數是可以改變的。確定性情景分析技術是在不同的未來情景下，預測公司財務狀況的發展趨勢。壓力測試（Stress testing）是一種極端情況下的確定性情景分析技術，通常利用最壞和發生可能性相對較小的情景進行計算。如果公司的財務狀況在這種極為罕見的情景下仍然是可以接受的，那么，公司的風險一般假定也是可以承受的。

四、隨機模擬

該方法一般應用于情景分析中的情景構建過程，隨機模擬可以生成大量的情景。隨機建模和確定性情景分析的主要區別是，隨機模擬下變量情景的構建是利用變量的概率分布隨機生成的，而確定性情景分析的情景是預先確定的。因此，利用隨機模擬所生成的變量的情景一般稱之為隨機情景，而利用確定性技術所生成的變量的情景一般稱之為確定性情景。值得注意的是，敏感度測試和隨機模擬其實都是情景分析，其區別僅是如何生成情景。

由此可見，金融建模技術目前呈現出兩種發展趨勢：一是，金融建模技術的性質由確定性向隨機性轉變，由靜態向動態轉變；二是，目前的金融建模技術比以往更加重視變量之間的相關性。