Statistics (Statistical Finance) MSc

本课程包含必修模块、选修模块和一个大型研究项目。所有学生必须修读以下核心模块：应用统计学（Applied Statistics）、计算统计与机器学习（Computational Statistics and Machine Learning）、统计推断基础（Fundamentals of Statistical Inference）、统计概率（Probability for Statistics）以及数据科学（Data Science）。这些模块涵盖统计建模、贝叶斯与频率推断、随机变量及现代数据科学方法等内容。

学生需从A组选修模块中至少选择三个，其余可从B组补足总学分至25–27.5 ECTS（每个模块通常为5 ECTS，部分为7.5 ECTS）。A组包括高级模拟方法、高级统计金融、大数据（使用PySpark）、统计金融导论、随机过程和生存模型（7.5 ECTS）；B组包括深度学习（7.5 ECTS）、非参数统计、空间统计（7.5 ECTS）、高维数据的统计学习、时间序列分析（7.5 ECTS）以及概率生成模型。

此外，学生将在1月至9月期间完成一项全日制统计研究项目，深入探索数据科学领域的前沿问题，并有机会与学术导师或行业合作伙伴共同开展研究。