對(duì)于初次接觸FRM、報(bào)考FRM的考生來說，首先要弄清楚FRM考試的大綱及內(nèi)容。高頓網(wǎng)校FRM小編今天來給考生們?cè)敿?xì)講解一下FRM九大模塊的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容以及FRM一級(jí)考試各科目所占比例。
　　一.結(jié)構(gòu)：
　　*9至四模塊是基礎(chǔ)知識(shí)（數(shù)量分析、進(jìn)入產(chǎn)品知識(shí)、估值方法），掌握了這些知識(shí)之后才能進(jìn)入余下的風(fēng)險(xiǎn)管理模塊（市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)、投資管理和當(dāng)前金融市場熱點(diǎn)議題）。
　　例如，應(yīng)用VaR來估計(jì)債券的市場風(fēng)險(xiǎn)（市場風(fēng)險(xiǎn)管理模塊），會(huì)用到市場風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)知識(shí)（模塊一）、正態(tài)分布（模塊二）和債券估值與敏感性分析（模塊三、四）。
　　2.不要在某些課題上花費(fèi)過多的時(shí)間以至于影響您的學(xué)習(xí)計(jì)劃。比如盡管數(shù)量分析屬于基礎(chǔ)知識(shí)部分，但也沒必要所有的考綱內(nèi)容都純熟掌握之后再學(xué)習(xí)其他部分。您必須掌握的只有正態(tài)分布、置信區(qū)間而已，此外回歸分析（regression）對(duì)隨后課題的學(xué)習(xí)也是有必要的。
　　3.掌握專用金融計(jì)算器的使用是很關(guān)鍵的，比如您應(yīng)當(dāng)能夠使用計(jì)算器來計(jì)算債券到期價(jià)格和收益率。在eLearning課程中會(huì)有專門的一部分內(nèi)容來講解計(jì)算器的使用。
　　4.循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)。之所以我會(huì)在*9部分內(nèi)容中講解到第二個(gè)模塊的知識(shí)，是因?yàn)槲蚁Ｍ诮淌谧C券組合理論之前能讓學(xué)生了解如何計(jì)算“期望收益”和波動(dòng)率（收益的標(biāo)準(zhǔn)差）。
　　5.必要的記憶。您需要記住常用的正態(tài)分布相關(guān)數(shù)值（*4連t分布也記?。?，比如90%、95%、99%置信區(qū)間下的單尾和雙尾檢驗(yàn)值。
　　二、FRM一級(jí)考試科目占比及大綱
　?。ㄒ唬╋L(fēng)險(xiǎn)管理基礎(chǔ)20%
　　風(fēng)險(xiǎn)管理的作用
　　基本風(fēng)險(xiǎn)類型
　　測(cè)量和管理工具
　　風(fēng)險(xiǎn)管理的創(chuàng)造價(jià)值
　　現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論
　　資本資產(chǎn)定價(jià)模型的標(biāo)準(zhǔn)和非標(biāo)準(zhǔn)
　　指數(shù)模型
　　風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績效測(cè)量
　　企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理
　　金融災(zāi)難和風(fēng)險(xiǎn)管理失敗
　　個(gè)案研究
　　道德和德為策略的代碼
　?。ǘ┒糠治?0%
　　離散型和連續(xù)型概率分布
　　人口和樣本統(tǒng)計(jì)
　　統(tǒng)計(jì)推斷和假設(shè)檢驗(yàn)
　　分療的參數(shù)估計(jì)
　　統(tǒng)計(jì)關(guān)系的圖形表示
　　單元和多元線性回歸
　　蒙特卡羅法
　　相關(guān)型估計(jì)和使用EWMA和GARCH模型的波動(dòng)
　　波動(dòng)率期限結(jié)構(gòu)
　?。ㄈ┙鹑谑袌黾爱a(chǎn)口30%
　　場外交易市場機(jī)制
　　遠(yuǎn)期、期貨、掉期和期權(quán)
　　利率水平和利率敏感性措施
　　固定收益證券衍生品
　　利率、外匯、股票
　　商品衍生產(chǎn)品
　　外匯風(fēng)險(xiǎn)
　　公司債
　　信用等級(jí)評(píng)定機(jī)構(gòu)
　?。ㄋ模┕乐岛惋L(fēng)險(xiǎn)模型30%
　　風(fēng)險(xiǎn)階值
　　期權(quán)估值
　　固定收益證券估值
　　國家和主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)模型與管理
　　外部和內(nèi)部信用評(píng)級(jí)
　　預(yù)期和非預(yù)期損失
　　操作風(fēng)險(xiǎn)
　　壓力測(cè)試和情景分析
　　更多資訊可關(guān)注FRM官方微信：“gaodunfrm”或加入FRM考試QQ交流群：153301485！若需引用或轉(zhuǎn)載本文章請(qǐng)保留此處信息?！　?/div>

 
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