金融數(shù)學與統(tǒng)計學旨在滿足數(shù)學專業(yè)畢業(yè)生特別受歡迎的就業(yè)領域的需求。數(shù)學是金融世界的基礎。它使投資者、交易員和銀行家能夠做出最佳決策并以合理的方式分配風險。然而，金融背后的數(shù)學并不簡單，它在很大程度上依賴于概率、分析、微分方程和統(tǒng)計學的數(shù)學理論。為了學好悉尼大學金融數(shù)學課程，有許多學生選擇參加海馬課堂專業(yè)課程預習。

一、預習重點

1.基礎概念與工具

金融數(shù)學與統(tǒng)計學課程首先涵蓋基礎概念和工具，包括概率論、統(tǒng)計學原理(如隨機變量、概率分布、期望值、方差)、以及金融學基礎知識(如時間價值、現(xiàn)金流分析、利率、貼現(xiàn)率)。這些知識構建了后續(xù)學習復雜金融工具和模型的基礎，強化了學生在金融建模和統(tǒng)計分析中的理論基礎。

2.數(shù)理金融模型與應用

進階內容包括數(shù)理金融模型的學習，涵蓋各種資產(chǎn)定價模型(如Black-Scholes模型、期權定價理論)，以及蒙特卡羅模擬等數(shù)值方法的應用。學生通過理解和應用這些模型，評估不同金融工具的價值并預測市場行為，培養(yǎng)了在實際金融市場中進行定量分析和決策的能力。

3.數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計推斷

課程強調數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計推斷，涉及數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，使用統(tǒng)計軟件進行處理和可視化。學生學習回歸分析、時間序列分析和多元統(tǒng)計分析等技術，以解讀和預測金融市場的行為。這些技能幫助學生在不確定性條件下做出科學的決策，并為數(shù)據(jù)驅動的金融決策提供支持。

4.風險管理與金融工程

高級內容包括風險管理與金融工程，涵蓋識別、量化和管理金融風險，以及設計和優(yōu)化金融產(chǎn)品的能力。課程重視風險度量方法如VaR和CVaR，以及風險對沖策略的實施，培養(yǎng)學生解決復雜金融問題的能力。

5.高級統(tǒng)計方法與機器學習應用

最后，課程介紹高級統(tǒng)計方法和機器學習技術的應用，以應對增長的金融市場數(shù)據(jù)復雜性。學生學習構建和評估機器學習模型，并了解這些技術在金融預測、資產(chǎn)配置和風險管理中的實際應用。貝葉斯統(tǒng)計和MCMC等方法也被引入，以提升在復雜金融環(huán)境中的數(shù)據(jù)分析和推斷能力。

二、輔導成果

1.展示數(shù)學和統(tǒng)計學基礎領域的廣泛而連貫的知識體系，特別注重優(yōu)化、風險分析和隨機過程。

2.解釋以數(shù)學或統(tǒng)計形式傳達的信息。

3.通過獨立尋找、整理和綜合適當?shù)馁Y源來識別和解決知識和技能方面的差距，從而擴展他們對金融數(shù)學和統(tǒng)計學概念的理解。

4.通過多種模式向不同受眾傳達數(shù)學信息、推理和結論，使用經(jīng)得起批判的、基于證據(jù)的論據(jù)。

5.在數(shù)學和統(tǒng)計學中構建邏輯、清晰且合理的論點，包括結合演繹或基于證據(jù)的推理。

6.使用各種方法以數(shù)學和統(tǒng)計術語來制定和建模實際和抽象問題。

7.解決數(shù)學和統(tǒng)計學中的實際和抽象問題，重點關注金融領域，使用一系列概念、技術和技術，在協(xié)作和跨學科團隊中負責任且合乎道德地工作，并考慮跨文化觀點。

海馬課堂專業(yè)課程預習

1.4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據(jù)學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課前預習，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。