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2024年FRM一级考试科目共有四门,分别是风险管理基础、数量分析、金融市场和产品、估值和风险模型,具体内容如下:
一、风险管理基础
第一部分:“Risk Management”(第1-4章,第8章)
介绍了风险管理的基本知识,是对FRM所有内容的前导性概述。这是该学科基础的基础,但是“干货”知识点并不多。
第二部分:“Portfolio Theory”(第5-6章)
各类组合管理理论,它是这门学科中最为关键的部分。该部分阐述的都是现代组合管理理论的核心内容,这些内容是为数不多的“干货”,比如应当如何构建资产组合,应当如何判断资产价格的高低。
虽然这部分占比不多,但是出题数量不少。此外,该部分内容涉及大量演算,题型较为固定,因此也相对容易拿分。
第三部分:“Data Quality”(第7章)
阐述了与数据质量的相关话题。风险管理需要依靠数量模型提供决策依据。而数据质量对于模型输出结果至关重要。如果数据出现问题,模型的结果就会出现偏差。
本章内容的干货成分也不多,多半是条款性的内容。这部分重在理解,知晓结论。
第四部分:“Financial Disasters”(第9-10章)
讲的都是金融市场上发生过的各类风险管理失败案例。学习历史上的著名案例,可以总结出金融风险的发生的成因、造成的损失、以及避免的方法。
这部分内容历来都是重要的考点,教材按照风险种类重新做了归类。所以讲述角度和关注点有所变化,对此大家需要注意。
第五部分:“GARP Code of Conduct”(第11章)
论述的是GARP协会发布的职业伦理道德。如果是学过CFA的同学这部分就可以跳过不看了。因为FRM里的考察难度比CFA要简单很多。
这部分考题的重点在于要求考生基于案例做出分析,不需要死记硬背法律条文。
二、数量分析
第一部分:Probability&Statistics
包含4个sections,对应教材中的Chapter 1-Chapter 6。6个chapter对应讲的是概率论基础、基础的统计指标、常见的随机变量分布、以及抽样和假设检验。
整体第一部分是关于概率论与统计学的基本知识,比较简单。
第二部分:Regression and Time series Analysis
也是包含了4个sections,对应教材中的Chapter 7-Chapter 11,前三个Chapter分别讲了回归的基本知识、一元回归、多元回归和回归中容易遇到的问题。
后两个Chapter涉及time series。第二部分相对于第一部分来说概念较为抽象。
第三部分:Measuring Volatility、Correlation and Simulation
包含2个sections,对应教材中的Chapter 12-Chapter 13,介绍了在风险管理领域中的其他统计学工具,主要包括模拟模型和波动率相关性的评估。
第四部分:Machine Learning
包含2个sections,对应教材中的Chapter 14-Chapter 15,介绍了在机器学习的各种模型的算法以及模型评估方法等。因为涉及算法,所以理解起来比较困难。第二、三、四部分都是学习的难点。
三、金融市场与产品
第一部分:金融市场
这部分主要讲解了银行,保险公司、养老金和基金管理这几种重要的市场组成部分。内容占比不大,重点在于概念的掌握。
第二部分:金融产品
该部分是这门学科的重点核心内容,主要包括远期承诺(forward commitment)以及期权(options)两部分。
在这部分我们不仅要掌握以不同资产为标的远期,期货,互换,以及期权产品,还需要对基本的策略、估值方法以及希腊字母相关的内容有所掌握。
第三部分:特殊话题
这部分内容涉及清算所的规定、交易所条款等,与主线知识相关性较弱,整体了解结论即可。
四、估值和风险模型
第一部分:债券基本性质和估值
其中,债券基本性质相关内容(section 1、2、5)来源于《金融市场与产品》的教材,主要介绍债券的定义、类型和性质,侧重于定性内容。
另外两章(section 3、4)内容偏量化,主要介绍债券的估值和风险。债券风险的相关内容较难,这两章整章内容都是第一部分的重点,需要重点掌握。
《估值与风险建模》教材中关于option定价相关的内容挪到《金融市场与产品》这门课中学习。
第二部分:风险模型
现代风险管理领域最重要的三大风险计量和管理:市场风险、信用风险和操作风险。其中,市场风险(section 6)是绝对的重点和难点,尤其是关于VaR model的相关内容,是FRM一级的重中之重。
信用风险和操作风险(section7、8)不是一级重点,我们在二级还会深入展开学习,报名一二级联考的同学这部分内容可以跳过,只报名一级的同学还是要进行学习。
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