금융학의 수학에 대한 요구는 얼마나 높습니까?

금융학은 학생들의 수학 수준에 대한 요구가 비교적 높지만, 순수 수학보다 금융학은 실제와 결합하는 것에 더 많은 관심을 기울이고, 수학을 통해 투자와 금융상품의 내재적 의미를 해석한다.

금융학은 경제학에서 차별화된 학과로, 자산가치, 시장법, 파생품 등에 대한 판단에 초점을 맞추고 있다.

일부 이론 금융 과정 (예: 관리학, 시장 운영 등). ) 수학에 대한 요구가 낮고, 이론적이고 개념적인 것이 더 많다.

편금융학의 금융 과정 (예: 회계, 재무제표 분석) 은 단순한 수학 연산만 있으면 되고, 논리 개념을 기억해야 한다.

하지만 대부분의 금융 과정 (금융 이론, 금융 파생물, 금융 수학, 정량 분석 등) 은 ) 여전히 높은 수학 수준이 필요합니다.

많은 대학들이 금융과정에 금융공학과 금융수학 과정을 추가해 강력한 모델링 능력, 수학 분석 능력, 수량화 컴퓨팅 능력을 필요로 한다. 선형 라그랑주 방정식 분석, 자동 회귀 모형 분석 등이 포함됩니다. 그것은 유도와 검증뿐만 아니라 확장과 시뮬레이션도 필요하다. 우리는 또한 모형 공식 뒤의 의미를 깊이 이해해야 한다.

또한 높은 논리적 능력과 추상적 능력이 필요합니다. 이는 미래 금융학의 핵심 내용이 될 것이며, 수학 수준의 높은 요구 사항은 자명합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)

학력이 높아짐에 따라 수학에 대한 요구가 더욱 높아졌다.

학부 학습 단계에서 금융학은 기초 이론 지식의 학습이 더 많으며, 대부분 상법, 산업윤리, 회계학, 재무제표, 금융상품 등에 관한 것이다. 수학 요구는 정말 높지 않다. 더 많은 것은 기초를 다지는 것이고, 금융 상품의 학습은 그 제품의 구조와 의미를 더 많이 이해하는 것이며, 너무 복잡한 계산은 필요하지 않다.

대학원 단계에서 나는 더 많은 금융 지식을 배우기 시작할 것이고, 그리고 나는 더 많은 금융 파생품을 배울 것이다. 장기, 선물, 스왑 (스왑), 옵션, 자산 유동화 (ABS) 등의 제품 분석을 포함한 복잡한 금융 파생 상품 분석 및 레버리지 계산이 많이 추가되었습니다.

방과 후 숙제도 비교적 간단한 프로그래밍 및 재무 모델 빌드에 가입하기 시작했습니다. 이는 STATA, Eviews 등과 같은 비교적 간단한 통계 분석 소프트웨어를 사용해야 하는 시작입니다.

박사 단계에서 금융학에 대한 연구와 학습은 완전히 정량 분석에 중점을 두었다. 경제학보다 금융학은 정량 분석, 시계열, 패널 데이터 분석, 샘플 필터링, 데이터 청소 등을 더 많이 포함한다. 연구 내용은 계량경제학과 통계학의 내용에 가깝고, 실제 데이터의 재측정과 실제 문제의 모델링을 통해 금융상품의 시장 변화를 측정할 수 있다.