教学培养

2017级专硕

您当前的位置: 教学培养 >2017级专硕
统计学院2017级攻读应用统计(风险管理与精算方向)专业学位研究生培养方案
时间:2017-10-26

统计学院

2017级攻读应用统计(风险管理与精算方向)专业学位研究生培养方案

 

一、适用专业学位

应用统计(风险管理与精算方向)

 

二、培养目标与培养方式

掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系,具有良好的政治素质和职业道德;掌握统计学基本理论;系统掌握数据采集、整理和分析的知识与技能;具备熟练应用统计软件进行统计分析的能力;能够独立完成对实际问题的统计分析并撰写规范的统计分析报告;掌握一门外国语。

 

三、学习年限

基本学习年限2年。

 

四、课程设置和学分要求(见附表)

攻读硕士学位研究生期间,需要获得学位课程总学分不少于35学分。 必修课不少于15学分, 社会实践不少于6学分, 选修课不少于8学分, 公共课不少于6学分, 具体课程及学分要求见“方案课程及学分要求”。

 

五、社会实践

实践教学可以以多种形式组织,包括课堂模拟实务教学,校外实践基地及企业实习,参与和完成社会实践调查、调查数据的分析或分析报告的编写等。

 

六、论文撰写

硕士研究生修满学分并经考核合格后,进入学位论文写作阶段。学位论文在导师指导下,由硕士研究生本人按计划进度独立完成。 学位论文应与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合,体现学生运用保险精算学及相关学科的理论、知识、方法分析和解决实际问题的能力,论文形式可以是研究报告、调研报告或案例分析报告等。 硕士研究生写出硕士学位论文及其摘要,经指导教师推荐,研究生院审核批准,可进入硕士学位论文评阅和答辩阶段。

 

附:课程设置和学生课程学习的学分要求

1、公共课(6学分)

    (1)政治理论课

中国特色社会主义理论与实践研究

2学分

1学期

(The Theories and Practice of Socialism with Chinese Characteristic)

自然辨证法概论

1学分

1学期

(Introduction of dialectics of nature)

(本课程是政治理论课,与马克思主义与社会科学方法论二选一即可。)

    (2)第一外国语

外语

3学分

2学期

(Foreign Language)

2、必修课(15学分)

应用时间序列分析

3学分

2学期

(Applied Time Series Analysis) 

(本课程主要包含如下内容:平稳序列建模及预测,波动性建模,协整和误差修正模型,向量自回归模型及面板数据建模。先修课程:统计学)

大数据分析案例

3学分

2学期

(Big Data Analysis Case Study) 

(大数据分析知识点的运用与评价,采用75分钟案例授课方式,分课内和课外调研两部分,时间分配21,课内部分:平台型案例3个,文献型案例5个,课外部分:信息满意度案例1个,统计问题需求调研案例1个。案例议题:产品质量监管风险点分析模型;搜索关键词产品价格预测模型;评分、博弈与预测因素建模;不均衡分类的抽样设计和除噪估计等。先修课:数据挖掘,抽样技术。无教材,文献型案例库和调研案例库。先修课:统计学、R软件等)

应用随机精算模型

3学分

1学期

(Stochastic Actuarial Model) 

(本课程主要讲授三个方面的内容。一、寿险参与性合约的扩展盈余和随机准备金方程。二、盈余或养老金的合理分配或积累问题。三、unit-linked合约的定价问题。先修课:寿险精算数学,应用随机过程)

金融和保险中的随机模拟

2学分

2学期

(Monte Carlo for Finance and Insurance) 

(本课程在随机模拟方法的基础上,结合金融和保险中的具体模型,介绍这些具体模型的算法实现和优化。内容包括:随机模拟原理,伪随机数发生器,服从一定分布的伪随机数生成方法,拟蒙特卡洛方法和一致点列,连续时间随机过程的路径模拟,随机微分方程的模拟算法,期权定价模型的模拟算法,波动率的模拟算法,常见短期利率模型的模拟算法,带跳的随机过程的模拟(包括Poisson过程和Levy过程),寿险中的随机模拟,非寿险中的随机模拟,MCMC算法和贝叶斯估计。先修课程:随机过程,金融数学)

应用统计模型

2学分

2学期

(Applied Statistical Modeling) 

(本课程首先介绍统计建模的基础知识,之后介绍有关消费者行为分析以及统计机器学习领域的各种统计模型的理论及应用。先修课:数理统计)

寿险精算实务

2学分

1学期

(Life Insurance Products and Finance) 

(本课程学习寿险精算理论与技术在实务中的应用。包括:寿险产品设计及其特点、寿险产品定价、负债评估、资本需求、利润分析等内容。先修课:寿险精算数学)

金融衍生工具

2学分

2学期

(Derivatives Securities) 

(本课程主要讲解金融市场中远期、期货、互换和期权等金融衍生品的定价知识。先修课程:概率论与数理统计)

养老金计划

2学分

2学期

(Actuarial Management of Pension Plan) 

(本课程学习养老金计划精算管理的理论与实务。包括:养老金计划的种类与特点、计划设计、计划成本与负债的精算评估、计划的财务管理等内容。先修课程:金融数学,寿险精算学)

风险管理

2学分

2学期

(Risk Management) 

(现代风险管理基本理念和性质、市场风险、信用风险和操作风险管理的技术框架等。先修课:宏观经济学,微观经济学,货币银行学,公司财务)

应用精算建模

2学分

1学期

(Actuarial Modeling) 

(本课程在总结寿险、非寿险和养老基金的精算建模基础上,参照统一财务建模框架和事件驱动现金流建模原理,系统介绍精算的建模框架和具体实现。内容包括:事件驱动现金流建模原理和寿险公司的定量管理模型体系,养老基金的资产负债管理模型,非寿险的统计模型,精算与数据质量管理,社保精算模型和实务,商业公司的精算财务模型ILO的社会保障社会经济精算模型族。课程中将使用Excel VBA作为实现模型的工具。先修课程:金融数学,寿险精算学,非寿险精算学,保险会计或公司理财)

数据挖掘与应用

2学分

1学期

(Data Mining and Its Application) 

(通过课程教学数据挖掘的基本理论和主要方法,掌握数据挖掘软件的基本使用。先修课:数据库管理系统,数理统计。)

3、选修课(不少于8学分)

应用多元统计分析

3学分

1学期

(Applied Multivariate Statistical Analysis)

(本课程的内容包括多元回归分析,判别分析,聚类分析,主成分分析,因子分析,典型相关分析,结构方程模型,对应分析等。先修课程:概率论与数理统计,回归分析)

大数据分析统计基础

3学分

1学期

(Basic Statistical Methods for Big Data Analysis)

(本课程主要讲解大数据分析的统计基础模型,包括描述统计、估计与检验回归分析等。先修课:数理统计)

大数据分析统计建模

3学分

2学期

(Statistical Modeling for Big Data Analysis)

(本课程主要讲解大数据分析的统计模型,包括多元统计、时间序列、空间统计等。先修课:大数据分析统计基础本课程主要讲解大数据分析的统计模型,包括多元统计、时间序列、空间统计等。先修课:大数据分析统计基础)

量化投资与高频交易

3学分

1学期

(Quantitative investment and High frequency trading)

(通过本课程,使学生系统的掌握量化投资与高频交易的一些基本理论,投资策略及模型。课程的主要内容包括:量化投资与高频交易的主要理论,套利、算法交易、高频交易的原理及算法设计,资产配置方案设计等。)

金融统计案例研究

2学分

2学期

(Empirical Analysis for Finance and Banking)

(本课程从金融问题和统计分析方法入手,介绍我国金融体制和金融市场的基本框架,并就具体的金融问题展开问题、数据和实证的讨论,有侧重的讨论和研究中国金融改革过程中的实际问题和解决途径。先修课:宏观经济学、微观经济学、金融学)

可在全校研究生课程范围内选课,鼓励在本院各专业硕博连读培养方案中所列课程选修。

4、社会实践(6学分)