这个模组介绍了信用风险管理的原则。主题包括信用风险、交易对手风险、结构性产品、相关法规以及其他当代话题。学生将学习如何从投资经理、银行、监管机构和其他金融中介的角度，应用定量方法来衡量信用风险。

这个模组探讨商业和金融时间序列的方法论及其应用。主题包括分析时间序列的统计工具、平稳和非平稳时间序列的模型、季节性、预测技术、异方差性、ARCH和GARCH模型，以及多变量时间序列。

这个模组深入探讨模拟技术及其在风险管理中的应用。课程首先概述了模拟的定义和历史背景，并强调其在有效管理风险中的重要性。透过这模组，学生将了解随机变数的生成，包括伪随机数、离散及连续随机变数和随机向量，以及详细探讨模拟数据的统计分析，包括样本均值和方差、置信区间的构建，以及自助抽样法技术的应用。为了进一步提高模拟数据的准确性，课程深入研究方差减少技术，如控制变量法、对偶变数法、条件减少方差和分层抽样。最后，课程将探讨模拟在风险管理中的其他应用，包括评估奇异期权和开发保险风险模型。

这个模组介绍了数据分析中线性和非线性模型的各种进阶方法，并讨论其背后的数学原理及其当代的实际应用。主要主题包括主成分分析、多项式回归、光谱回归、核回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、分类与回归树、EM算法和MM算法。课程中将教授利用统计软件应用这些进阶数据分析工具。

这个模组旨在让学生学习操作风险管理领域的最新知识。灾难性损失通常是由引起多种风险的组合以及风险控制失效的操作风险导致。本课程介绍了操作风险管理中的一些工具。

这个模组旨在让学生学习风险分析领域的最新知识。它涵盖了相关领域中的一些当代主题，这些主题根据最新趋势和任教导师的专业知识而有所不同。该模组还强调实用知识，例如现实生活中的示例和应用技能实践。