金融数学又称数理金融学、分析金融学,它是利用数学工具研究金融问题,进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析,以求找到金融内在规律并指导实践的一门科学;与金融工程专业相比,金融数学更偏向理论分析,理论计算,为工程问题解决提供理论依据;金融数学一般颁发理学学位。
拓展:
1、精算学专业
具有扎实的数学理论功底,宽厚的经济学、金融学、保险学、统计学等相关领域基础知识,熟练掌握现代风险管理与精算的理论与方法,具备从事精算与风险管理的基本工作能力的复合型人才
就业方向:保险公司、或者保险经纪公司等。
2、信用管理专业
信用管理专业需要掌握信用管理专业知识、理论功底扎实、创新能力、管理能力较强,并熟悉相关的国际惯例和法则,培养掌握信用风险管理技术,能在国际经济活动中进行沟通和交流的高层次金融管理人才。
就业方向:
工商管理局、海关、征信局,金融行业的商业银行、保险公司、信用卡公司,企业的信用管理部门,研究单位、高等院校、信用评级机构、风险管理部门和资金借贷部门,大型企业中的会计审计部门、风险控制部门,还有 *** 监管部门等
数理金融学,即金融数学(Financial Mathematics),又称数学金融学、分析金融学,是利用数学工具研究金融,进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析,以求找到金融动内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用,因此,金融数学是一门新兴的交叉学科,发展很快,是目前十分活跃的前言学科之一。
金融数学,运用随机分析,随机最优控制,倒向随机微分方程,非线性分析,分形几何等现代数学工具研究以下问题:
(1)不完备金融市场有价证券(例如期货,期权等衍生工具)的资本资产定价模型,套利定价理论,套期保值理论及最优投资和消费理论。
(2)利率的期限结构和利率衍生产品的定价理论。
(3)不完备金融市场的风险管理和风险控制理论。
数理金融相关的课程列表
1.数学:
微积分,微分方程(特别是偏微分方程),测度论,组合数学(combinatorics)
2概率统计:
基本概率和统计,高级概率论(研究生课程),stochastic calculus
概率论基础——测度论(measure theory),随机过程(stochastic processes),
随机微分方程及应用(stochastic differential equation and its application)
实用多元统计分析(applied multivariate statistical analysis
3金融:
数理金融(mathematical finance)
一般金融理论,金融市场的运行,风险管理,资产定价理论(特别是derivative pricing.
4.编程:
Excel一定要精通, C或C++,有余力学点matlab, sas, java
5.做秀能力(Presentation Skills): Power Point的幻灯片是要会做的。
金融数学主要学数学分析、高等代数、大学物理、常微分方程、复变函数、数值分析、数学建模、实变函数、金融英语、金融数学、近世代数、运筹学等。系统掌握应用数学、金融学的基础理论和方法,形成扎实的数学基本功底和严谨的数学思维模式。
金融数学专业就业前景
金融数学是在两次华尔街革命的基础上迅速发展起来的一门数学与金融学相交叉的前沿学科。也是目前十分活跃的前沿学科之一,而且发展很快。其核心内容就是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。这门新兴的学科同样与我国金融改革和发展有紧密的联系,其在我国的发展前景不可限量。现在存在着全球性高素质金融数学家的短缺,因此该专业的就业前景十分看好。
金融数学专业学生毕业后可以到投资银行工作,或者进行商品贸易或国际贸易的公司(能源公司、航空公司、大型钢铁公司、矿业公司及国际大公司)处理商品价格风险及外汇风险数据分析师、管理培训生、数据分析经理、金融工程师、交易员、软件工程师、分析师、数据分析专员、精算师、产品经理、期货交易员、软件测试工程师等。
这个每个学校的课程设置是不一样的,现在我以谢菲尔德大学和南京工业大学合办的一本批次的金融数学专业举例,欢迎楼主采纳(附:只列专业课):
LEVEL1:高等微积分-1,2、线性代数与解析几何-1,2、概率统计引论-1、经济学原理;
LEVEL2:高等微积分-3、概率统计引论-2、常微分方程、金融学概论、微分方程方法、应用随
机过程、财务会计导论、多元统计分析;
LEVEL3:统计基础、连续与基础、财务管理、统计建模、运筹学、统计推理、金融数学、向量
空间、傅里叶理论、公司金融和资产定价、计量经济学;
LEVEL4:度量空间、随机过程、随机金融、数理金融学选讲、公司理财、现代金融或金融衍生
物(二选一)
另自选下列课程中的四门:
经典控制理论;
数论选讲;
贝叶斯统计;
线性模型;
复分析;
数学历史;
代码与加密;
应用概率;
时间序列;
计算统计推断;
数理生物学;
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