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課程結構

風險分析理學碩士 (MSc-RA)課程設有兩大主要範疇:(1) 五個核心單元 (2) 三個選修單元 。

核心單元

這個模組介紹了應用於風險管理的統計方法,為學生提供基礎知識,以便進一步理解課程中其他模組的內容。主要主題包括有效地組織和呈現數據、在統計推斷中使用的概率分佈、參數估計、假設檢驗和基本迴歸分析。

這個模組為學生提供了風險分析和管理的基本概念。它介紹了金融行業和其他商業領域中常用的風險模型。主要主題包括市場風險度量、風險測量工具、風險分析模型以及風險管理中的期權希臘值。學生將學習如何使用電腦軟件進行風險分析模型評估金融行業和其他商業領域中的風險,以及討論與風險管理相關的倫理問題。

這個模組教授風險分析的編程基礎。學生將學習統計編程技術,重點在於數據源連接、數據預處理流程、探索性數據分析、數據可視化和數據報告。主要主題包括編程的基本概念、列表、對象和函數、矩陣和數據框、程式設計套件和函式庫的使用、數據庫操作、描述性統計、模擬和蒙特卡羅方法,以及統計圖形。

這個模組旨在為學生提供數據分析技術,以解決風險管理中的實際問題。學生將學習一套用於數據可視化的統計工具,並應用數據分析技術,例如分類、關聯規則、聚類分析和降維,來分析現實生活中的問題,以及討論與數據使用相關的倫理問題。本科學生需要有效地合作完成一個團隊項目。

這個模組為學生提供解決實際風險管理問題的機器學習方法和算法。主要主題包括監督學習、非監督學習、超參數調整、模型評估、人工神經網絡、循環神經網絡、強化學習,以及機器學習在風險管理中的應用。

選修單元 (從以下選取三個單元)

這個模組介紹了信用風險管理的原則。主題包括信用風險、交易對手風險、結構性產品、相關法規以及其他當代話題。學生將學習如何從投資經理、銀行、監管機構和其他金融中介的角度,應用定量方法來衡量信用風險。

這個模組探討商業和金融時間序列的方法論及其應用。主題包括分析時間序列的統計工具、平穩和非平穩時間序列的模型、季節性、預測技術、異方差性、ARCH和GARCH模型,以及多變量時間序列。

這個模組深入探討模擬技術及其在風險管理中的應用。課程首先概述了模擬的定義和歷史背景,並強調其在有效管理風險中的重要性。透過這模組,學生將了解隨機變數的生成,包括偽隨機數、離散及連續隨機變數和隨機向量,以及詳細探討模擬數據的統計分析,包括樣本均值和方差、置信區間的構建,以及自助抽樣法技術的應用。為了進一步提高模擬數據的準確性,課程深入研究方差減少技術,如控制變量法、對偶變數法、條件減少方差和分層抽樣。最後,課程將探討模擬在風險管理中的其他應用,包括評估奇異期權和開發保險風險模型。

這個模組介紹了數據分析中線性和非線性模型的各種進階方法,並討論其背後的數學原理及其當代的實際應用。主要主題包括主成分分析、多項式迴歸、光譜迴歸、核迴歸、邏輯迴歸、貝葉斯分類器、分類與迴歸樹、EM算法和MM算法。課程中將教授利用統計軟件應用這些進階數據分析工具。

這個模組旨在讓學生學習操作風險管理領域的最新知識。災難性損失通常是由引起多種風險的組合以及風險控制失效的操作風險導致。本課程介紹了操作風險管理中的一些工具。

這個模組旨在讓學生學習風險分析領域的最新知識。它涵蓋了相關領域中的一些當代主題,這些主題根據最新趨勢和任教導師的專業知識而有所不同。該模組還強調實用知識,例如現實生活中的示例和應用技能實踐。

全日制學生課程學習計劃

第一學期

  • AMS6101 風險管理的定量方法
  • AMS6102 風險分析與管理
  • AMS6103 統計編程
  • AMS6104 數據分析

第二學期

  • AMS6105 風險管理的機器學習
  • 三個選修單元 

兼讀制學生課程學習計劃

第一學期

  • AMS6101 風險管理的定量方法
  • AMS6102 風險分析與管理 

第二學期

  • 從AMS6106, AMS6107及AMS6110中選修兩個單元

第三學期

  • AMS6103 統計編程
  • AMS6104 數據分析

第四學期

  • AMS6105 風險管理的機器學習
  • 一個選修單元

畢業要求

學生須符合以下畢業要求將獲頒授風險分析理學碩士*學位:

  1. 須完成至少24個學分(8個單元)並取得D級或以上成績,包括五個核心單元和三個選修單元
  2. 累積平均積點(GPA)2.0或以上

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*本課程已獲香港學術及職業資歷評審局評定符合資歷架構第六級的標準,正等待香港行政長官會同行政會議批准開辦。