金融专业学习统计学，主要涉及以下几个方面：
1. 概率论与数理统计基础：
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概率论：学习随机事件、概率分布、随机变量等基本概念。
数理统计：包括描述性统计、推断性统计、回归分析等。
2. 金融时间序列分析：
时间序列的基本概念和性质。
时间序列的平稳性检验、自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。
趋势分析、季节性分析、周期性分析等。
3. 金融计量经济学：
线性回归模型在金融中的应用。
多元回归、误差项分析、模型诊断等。
时间序列回归模型、向量自回归（VAR）模型等。
4. 金融风险管理：
风险度量方法，如VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等。
风险管理模型，如蒙特卡洛模拟、极值理论等。
5. 金融衍生品定价：
期权定价模型，如Black-Scholes模型。
其他衍生品定价模型，如二叉树模型、跳跃扩散模型等。
6. 统计软件应用：
学习使用R、Python、SAS、SPSS等统计软件进行数据分析。
7. 实际案例分析：
分析金融市场的实际数据，运用统计方法解决实际问题。
通过学习这些内容，金融专业的学生可以更好地理解金融市场和金融工具的运作机制，为未来的金融分析和决策提供有力支持。
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