Trong ấn tượng của tôi, mười năm trước khi học chuyên ngành ở đại học, hình như thầy cô cũng không dạy chúng tôi nhiều? Nhiều từ vựng sao lại có cảm giác xa lạ như vậy, hình như tôi cũng không bỏ học mấy lần.

Chỉ là một chút xác suất trong nền tảng toán học, nghe rất chuyên nghiệp.

Thật là cao sang quá!

Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất: Nắm vững các đặc tính phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc (như phân phối nhị thức) và biến ngẫu nhiên liên tục (như phân phối chuẩn) 12
Tính toán xác suất: Phương pháp tính xác suất không điều kiện, xác suất có điều kiện, xác suất kết hợp (như công thức xác suất toàn phần, công thức Bayes) 23
Các mối quan hệ sự kiện ngẫu nhiên: Định nghĩa và ứng dụng của sự kiện loại trừ, sự kiện độc lập, độc lập điều kiện
Thống kê và phân bố
Phân phối phổ biến: phân phối chuẩn, phân phối log chuẩn, phân phối nhị thức, phân phối Poisson và các đặc tính cũng như tính toán tham số.
Các chỉ số thống kê: khái niệm và ứng dụng của trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, độ lệch và độ nhọn, v.v. 13
Phân phối liên hợp: Phương pháp tính phân phối biên, phân phối điều kiện và kiểm tra độc lập 3
Ứng dụng nâng cao
Mô hình rủi ro: Nắm vững ứng dụng của các công cụ như mô hình nhị phân, mô phỏng Monte Carlo trong định lượng rủi ro tài chính 15
Công cụ toán học: Đại số tuyến tính (như phép toán ma trận), Giải tích (tính đạo hàm bậc nhất) trong ứng dụng cơ bản của mô hình xác suất 15
Trong các kỳ thi thường kết hợp các tình huống tài chính để kiểm tra ứng dụng thực tế của mô hình xác suất, chẳng hạn như phân tích biến động lợi suất tài sản, đánh giá rủi ro tín dụng, v.v. Cần nắm vững các khái niệm và phương pháp tính toán cốt lõi ở trên, và hiểu rõ sự áp dụng của chúng trong lĩnh vực tài chính.
Trang thi FRM
Giải thích câu hỏi kinh điển
Tính toán xác suất và ứng dụng đơn giản

#BTC# đến từ một người lớn tuổi hơn ba mươi.