>> 核心课程
衍生品市场中的金融数学
这是金融数学的入门课程。在本课程中，我们提供了关于衍生品定价和相关风险分析主题的经济学和数学的融合。来自不同学科的所有学生都可以轻松访问这些内容，以快速掌握基于微积分和统计学知识的基本金融概念。
统计数据分析
金融业务中的统计数据分析通常涉及使用样本数据来研究金融变量与工具之间的关系，其最终目标是创建用于未来预测的统计模型。本课程介绍了广泛的统计建模技术，从线性回归、方差分析、模型选择、逻辑回归到非线性和非参数模型。
金融随机分析
本课程旨在介绍高级概率论和离散时间随机过程中的概念和技术，以及它们在现实世界金融模型和风险分析中的应用。它介绍了马尔可夫过程、鞅、测度变化中的一些基本概念，并为其后续课程“高级金融随机分析”提供了必要的准备。
金融高级随机分析
本课程旨在深入介绍高级概率论和连续时间随机过程中的概念和技术，以及它们在现实世界金融模型中的应用。它引入了基于测度理论的随机微积分，并建立了与 Black-Scholes 型偏微分方程的联系。
数据挖掘的统计建模
本课程旨在为学生提供数据挖掘和机器学习技术的数学基础和统计知识。将特别关注许多流行的学习、分类和预测技术的基本统计特性和分析。本课程涵盖的主题将包括以下要素： 贝叶斯决策理论、模型选择、回归和分类的线性模型、贝叶斯网络、决策树、关联规则挖掘和聚类。
>> 选修课程
MA5601 应用偏微分方程
MA6612 数值偏微分方程
MA6622 金融与精算学中的统计方法与校准
MA6627 随机利率模型
MA6628 金融工程中的编程与计算
MA6630 统计学习简介
MA6632 金融大数据统计分析
BIOS6900 时间序列分析
EF5042 企业融资
EF5340 信用风险管理
