Tengo la impresión de que hace diez años, cuando estaba en la universidad, el profesor tampoco nos enseñó mucho. Muchas palabras me parecen de repente extrañas, y no recuerdo haberme saltado muchas clases.
Es solo una pequeña parte de la probabilidad en los fundamentos matemáticos, que suena muy profesional.
Es muy elegante.
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad: dominar las características de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas (como la distribución binomial) y continuas (como la distribución normal) 12 Cálculo de probabilidades: métodos de cálculo de probabilidad incondicional, probabilidad condicional y probabilidad conjunta (como la fórmula de probabilidad total, la fórmula de Bayes) 23 Eventos aleatorios: definición y aplicación de eventos mutuamente excluyentes, eventos independientes y la independencia condicional 34 Estadísticas y distribución Distribuciones comunes: distribución normal, distribución log-normal, distribución binomial, distribución de Poisson y sus características y cálculos de parámetros 13 Indicadores estadísticos: conceptos y aplicaciones de la media, mediana, varianza, desviación estándar, asimetría y curtosis, etc. 13 Distribución conjunta: métodos de cálculo de la distribución marginal, distribución condicional y prueba de independencia 3 Aplicaciones avanzadas Modelado de riesgos: dominar la aplicación de herramientas como el modelo de árbol binario y la simulación de Monte Carlo en la cuantificación del riesgo financiero 15 Herramientas matemáticas: álgebra lineal (como operaciones con matrices), cálculo (cálculo de derivadas de primer orden) en aplicaciones básicas de modelos probabilísticos 15 Durante los exámenes, a menudo se combinan escenarios financieros para evaluar la aplicación práctica de los modelos de probabilidad, como el análisis de la volatilidad de los rendimientos de los activos y la evaluación del riesgo crediticio. Es necesario dominar los conceptos y métodos de cálculo clave mencionados anteriormente, así como comprender su aplicación en el ámbito financiero. FRM examen red Explicación de temas clásicos Cálculo de probabilidades y aplicaciones simples
#BTC# proviene de un anciano de más de treinta años
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TenYearsAsKingIsOn
· hace6h
Parece simple, pero no es tan fácil como se imagina, al principio hay que gastar unos cientos de u para el examen.
Tengo la impresión de que hace diez años, cuando estaba en la universidad, el profesor tampoco nos enseñó mucho. Muchas palabras me parecen de repente extrañas, y no recuerdo haberme saltado muchas clases.
Es solo una pequeña parte de la probabilidad en los fundamentos matemáticos, que suena muy profesional.
Es muy elegante.
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad: dominar las características de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas (como la distribución binomial) y continuas (como la distribución normal) 12
Cálculo de probabilidades: métodos de cálculo de probabilidad incondicional, probabilidad condicional y probabilidad conjunta (como la fórmula de probabilidad total, la fórmula de Bayes) 23
Eventos aleatorios: definición y aplicación de eventos mutuamente excluyentes, eventos independientes y la independencia condicional 34
Estadísticas y distribución
Distribuciones comunes: distribución normal, distribución log-normal, distribución binomial, distribución de Poisson y sus características y cálculos de parámetros 13
Indicadores estadísticos: conceptos y aplicaciones de la media, mediana, varianza, desviación estándar, asimetría y curtosis, etc. 13
Distribución conjunta: métodos de cálculo de la distribución marginal, distribución condicional y prueba de independencia 3
Aplicaciones avanzadas
Modelado de riesgos: dominar la aplicación de herramientas como el modelo de árbol binario y la simulación de Monte Carlo en la cuantificación del riesgo financiero 15
Herramientas matemáticas: álgebra lineal (como operaciones con matrices), cálculo (cálculo de derivadas de primer orden) en aplicaciones básicas de modelos probabilísticos 15
Durante los exámenes, a menudo se combinan escenarios financieros para evaluar la aplicación práctica de los modelos de probabilidad, como el análisis de la volatilidad de los rendimientos de los activos y la evaluación del riesgo crediticio. Es necesario dominar los conceptos y métodos de cálculo clave mencionados anteriormente, así como comprender su aplicación en el ámbito financiero.
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