Il me semble qu'il y a dix ans, quand j'étudiais à l'université, les professeurs ne nous avaient pas appris comment faire plus ? Beaucoup de vocabulaire semble soudainement étrange, et je ne me souviens pas d'avoir manqué beaucoup de cours.
C'est juste un petit peu de probabilité dans les bases mathématiques, ça sonne vraiment professionnel.
C'est vraiment chic.
Variables aléatoires et distributions de probabilité : maîtriser les caractéristiques de distribution de probabilité des variables aléatoires discrètes (comme la distribution binomiale) et continues (comme la distribution normale) 12 Calcul des probabilités : méthodes de calcul de la probabilité inconditionnelle, de la probabilité conditionnelle et de la probabilité conjointe (comme la formule de probabilité totale, la formule de Bayes) 23 Événements aléatoires : définition et application des événements mutuellement exclusifs, des événements indépendants et de l'indépendance conditionnelle 34 Statistiques et distribution Distribution courante : distribution normale, distribution log-normale, distribution binomiale, distribution de Poisson et calcul des caractéristiques et des paramètres 13 Indicateurs statistiques : concepts et applications de la moyenne, de la médiane, de la variance, de l'écart type, de l'asymétrie et de la kurtose. Distribution conjointe : méthodes de calcul des distributions marginales, des distributions conditionnelles et tests d'indépendance 3 Applications avancées Modélisation des risques : maîtriser l'application d'outils tels que le modèle d'arbre binaire et la simulation de Monte Carlo dans la quantification des risques financiers 15 Outils mathématiques : algèbre linéaire (comme les opérations sur les matrices), calcul (calcul des dérivées premières) dans les applications fondamentales des modèles de probabilité 15 Dans les examens, il est courant d'examiner l'application pratique des modèles de probabilité en combinant des scénarios financiers, tels que l'analyse de la volatilité des rendements d'actifs, l'évaluation du risque de crédit, etc. Il est essentiel de maîtriser les concepts clés et les méthodes de calcul mentionnés ci-dessus, ainsi que de comprendre leur application dans le domaine financier. Site d'examen FRM Explication des questions classiques Calcul des probabilités et applications simples
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TenYearsAsKingIsOn
· Il y a 6h
Cela semble simple, mais ce n'est pas aussi facile que prévu, il faut d'abord débourser quelques centaines de u pour passer l'examen.
Il me semble qu'il y a dix ans, quand j'étudiais à l'université, les professeurs ne nous avaient pas appris comment faire plus ? Beaucoup de vocabulaire semble soudainement étrange, et je ne me souviens pas d'avoir manqué beaucoup de cours.
C'est juste un petit peu de probabilité dans les bases mathématiques, ça sonne vraiment professionnel.
C'est vraiment chic.
Variables aléatoires et distributions de probabilité : maîtriser les caractéristiques de distribution de probabilité des variables aléatoires discrètes (comme la distribution binomiale) et continues (comme la distribution normale) 12
Calcul des probabilités : méthodes de calcul de la probabilité inconditionnelle, de la probabilité conditionnelle et de la probabilité conjointe (comme la formule de probabilité totale, la formule de Bayes) 23
Événements aléatoires : définition et application des événements mutuellement exclusifs, des événements indépendants et de l'indépendance conditionnelle 34
Statistiques et distribution
Distribution courante : distribution normale, distribution log-normale, distribution binomiale, distribution de Poisson et calcul des caractéristiques et des paramètres 13
Indicateurs statistiques : concepts et applications de la moyenne, de la médiane, de la variance, de l'écart type, de l'asymétrie et de la kurtose.
Distribution conjointe : méthodes de calcul des distributions marginales, des distributions conditionnelles et tests d'indépendance 3
Applications avancées
Modélisation des risques : maîtriser l'application d'outils tels que le modèle d'arbre binaire et la simulation de Monte Carlo dans la quantification des risques financiers 15
Outils mathématiques : algèbre linéaire (comme les opérations sur les matrices), calcul (calcul des dérivées premières) dans les applications fondamentales des modèles de probabilité 15
Dans les examens, il est courant d'examiner l'application pratique des modèles de probabilité en combinant des scénarios financiers, tels que l'analyse de la volatilité des rendements d'actifs, l'évaluation du risque de crédit, etc. Il est essentiel de maîtriser les concepts clés et les méthodes de calcul mentionnés ci-dessus, ainsi que de comprendre leur application dans le domaine financier.
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#BTC# vient d'un homme âgé de plus de trente ans