金融建模中常用的软件包括：

Excel

微软公司的电子数据表软件，广泛用于数据收集、整理、计算、可视化和报告生成。

Excel具有强大的计算和数据处理能力，并且支持自定义的宏和函数，适合进行金融建模和分析。

VBA

Visual Basic for Applications，是微软公司开发的一种对象导向语言，内置于Excel中，用于增强Excel的功能。

VBA适用于非专业程序员的Excel用户，可以编写宏和自定义函数，实现自动化的金融数据处理和报告生成。

MATLAB

一种专业的数值计算软件，广泛应用于金融领域。

MATLAB提供了丰富的金融工具箱，包括处理金融市场数据、计算金融衍生品定价和风险管理等功能。

Python

一种简单易学的编程语言，具有强大的科学计算库，如NumPy、Pandas和SciPy，广泛应用于金融建模和分析。

R

一种流行的编程语言，特别适用于金融数据分析。

R具有强大的统计函数和图表库，可以进行金融模型建立、风险管理和投资组合分析等工作。

SPSS

一种统计分析软件，用于数据分析和统计建模，广泛应用于各个领域，包括金融。

Eviews

主要用于经济数据的统计和分析，特别是时间序列数据。

Stata

一种“傻瓜式”的统计软件，适合初学者，广泛应用于数据分析和统计建模。

SAS

一种强大的统计软件，用于数据管理、高级分析、多变量分析、业务智能、犯罪调查以及预测分析等。

QuantLib

一个用于金融计算和建模的C++库，提供了金融市场的各种功能和工具。

Bloomberg Terminal

用于金融信息查询和数据分析，是金融专业人士常用的工具。

SQL

结构化查询语言，用于管理和操作关系型数据库，常用于金融数据的管理和分析。

这些软件在金融建模中各有优势，金融专业人士可以根据具体需求和自身熟悉程度选择合适的工具进行建模和分析。