金融數學與統計學旨在滿足數學專業畢業生特別受歡迎的就業領域的需求。數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、微分方程和統計學的數學理論。為了學好悉尼大學金融數學課程，有許多學生選擇參加海馬課堂專業課程預習。

一、預習重點

1.基礎概念與工具

金融數學與統計學課程首先涵蓋基礎概念和工具，包括概率論、統計學原理(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、現金流分析、利率、貼現率)。這些知識構建了后續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計分析中的理論基礎。

2.數理金融模型與應用

進階內容包括數理金融模型的學習，涵蓋各種資產定價模型(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，培養了在實際金融市場中進行定量分析和決策的能力。

3.數據分析與統計推斷

課程強調數據分析與統計推斷，涉及數據的收集、整理和分析，使用統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，并為數據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，以及設計和優化金融產品的能力。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，培養學生解決復雜金融問題的能力。

5.高級統計方法與機器學習應用

最后，課程介紹高級統計方法和機器學習技術的應用，以應對增長的金融市場數據復雜性。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、資產配置和風險管理中的實際應用。貝葉斯統計和MCMC等方法也被引入，以提升在復雜金融環境中的數據分析和推斷能力。

二、輔導成果

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

2.解釋以數學或統計形式傳達的信息。

3.通過獨立尋找、整理和綜合適當的資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學和統計學概念的理解。

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

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

6.使用各種方法以數學和統計術語來制定和建模實際和抽象問題。

7.解決數學和統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。