【适合对象】
  1.跨行业风控小白
  想要转行金融业的小白，可以通过系统的培训，迅速掌握金融风险管理的专业知识，获得理想岗位的敲门砖。

  2.金融从业人士
  在学习中，金融从业者在提升风控知识水平的同时，还能增强实操能力，成为更具竞争力的复合人才。

  3.企业管理人员
  赋予企业管理人员把控经营风险的能力，能够对风险进行有效识别、度量、控制和监督，保障企业平稳运行。

  【课程内容】
  1.风险管理基础
  课程架构介绍、风险介绍、风险管理概述、全面风险管理、马科维兹投资组合理论、资本市场线、证券市场线、套利等价理论、Fama-French三因素模型、投资组合绩效计量、LTCM长期资本管理公司、德国金属公司&巴林银行、其他案例

  2.数学基础
  数学基础介绍、随机变量、概率论、全概率公式与贝叶斯公式、离散随机变量与连续随机变量、随机变量的数字特征、常见概率分布、抽样与参数估计、假设检验与置信区间、一元线性回归、多元线性回归

  3.财务基础知识
  财务分析基础知识框架会计基本概率与假设、资产负债与权益、收益、费用与利润、会计支柱、康美药业案例、会计基础总结、资产负债表、资产、负债、权益、利润表、现金流量表、财务报告的体制与机制、会计准则、财务报表分析技术、财务报表比率分析、财务报表分析实务案例、存货的计价与核算、长期资产、递延所得税

  4.市场风险管理基础
  金融市场概述、固定收益产品、基本衍生品

  5.信用风险管理基础
  信用风险基本概念、信用风险与市场风险差异、信用分析基本方法、信用风险度量指标、违约概率基本评估方法、信用评价转移矩阵以及违约概率测量、违约概率评估方法—债券价格法、违约概率评估方法—股票价格法、风险敞口基本估计指标、违约损失率的估计方法、零售信贷风险分析、公司信贷风险分析特征、贷款组合风险分析

  6.操作风险管理基础
  案例回顾、操作风险定义、操作风险事件类型、光大乌龙事件、操作风险的分类、操作风险的计量、操作风险管理、模型风险

  7.量化风控基础
  Python介绍及软件安装、Jupyter Notebook使用方法、Python基本语法、Python基础数据类型、控制结构的异常处理、控制结构的异常处理、函数、NumPy_Ndarray、NumPy数据分析、Pandas_Series_DataFrame、DataFrame数据处理、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化

  【课程优势】
  1.课程内大量引入金融市场真实风险案例，让学员在案例分析中理解风险管理的实际应用。
  2.除FRM考试核心内容外，还会拓展讲解行业前沿的风险管理理念与技术，拓宽学员视野。