金融数学是一门结合了数学、统计学和计算机科学来分析金融市场和金融工具的学科。以下是一些金融数学中的常见课程：
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1. 微积分：包括微分、积分、级数等基本数学工具，为金融数学提供必要的数学基础。
2. 线性代数：研究向量空间、线性方程组、矩阵理论等，对理解金融模型中的结构至关重要。
3. 概率论与数理统计：研究随机事件及其规律，是金融数学分析金融市场风险的基础。
4. 随机过程：研究随机现象随时间变化的规律，如布朗运动、马尔可夫链等，常用于金融衍生品定价。
5. 金融数学模型：包括但不限于：
布莱克-舒尔斯模型：用于期权定价。
风险中性定价原理：为衍生品定价提供理论基础。
利率模型：如Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross模型等，用于利率衍生品定价。
6. 金融衍生品：研究金融衍生品的结构、定价和风险管理，如期权、期货、掉期等。
7. 数值分析：研究如何使用计算机解决数学问题，包括数值积分、数值微分、迭代法等。
8. 金融市场与机构：介绍金融市场的基本知识，包括股票、债券、外汇、期货、期权等。
9. 金融风险管理：研究如何识别、衡量和管理金融风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
10. 金融计算：使用编程语言（如Python、MATLAB、R等）解决金融问题，进行金融模型模拟和分析。
11. 量化投资：研究如何使用数学模型和统计方法进行投资决策。
这些课程通常在大学本科或研究生阶段开设，具体课程设置可能因学校和地区而异。
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