简单复杂只是相对，就我个人理解，需要从几个方面看问题：
第一：你要的目标是需要多精确，不同目标会有不同的精确要求，只要你能达到目标的精确要求这个模型就是好的；
第二：当你达到目标的要求后，在看提高精确度带来的边际效益有多大，这将决定你是否应该在原来的基础上选用更复杂更高深的模型；
第三：对模型的数值稳定性，我们也需要考虑，如果模型是比较稳定的，那么达到要求就是好的；如果不稳定那么就需要多多考虑了（这里考虑的是模型在数值计算上的稳定性，而不是模型本身的稳定性）。
新手接触风险管理，说说自己看法，有不对的地方还希望指出，以便交流学习

呵呵，好问题。

我是这么理解的，如果在实物界应用，那肯定是简单的好，太复杂的，不仅难懂而且后期维护成本很高，再说了模型这个东西大家都懂的，再复杂的模型也只是一个精确的错误而已。
如果是做理论研究，需要复杂，因为简单的模型往往假设条件过于简单。理论研究上鼓励去放开假设，最求具有严密逻辑的方程。

实践中非常复杂模型是直接不考虑的。

说的很对啊~有时候就是建模建的多了，反而对建模本身产生了怀疑

嗯嗯，模型的选择也是一个艺术性的问题

银监会、证监会的一条标准：简单实用可操作。三原则下手。