如何系统地学习风险管理的数理方法？在校学生，想系统的学习风险管理的知识，比较偏爱数学模型之类的方法，求大神指导
可以参照FRM的大纲，特别是一级，涵盖了风险管理中常用的定量方法和模型。当然FRM的内容过于简单，基本上都是走马观花，因此如果要达到从业的要求需要按照提纲对具体每块的内容进行深入学习。同时还要多写代码，将这些模型和方法予以实现。

常用的主要方法：

  - **概率论与数理统计** 。这个不说了，定量金融基础的基础。主要是对各种概率和统计量的计算，以及常见分布的性质非常熟悉。同时对一些基本的统计方法，包括参数估计和假设检验有比较深入的了解。对一些常用的参数估计的方法，如矩估计，MLE，贝叶斯估计尤其要熟练掌握。对于多维分布的分析，光知道相关系数和协方差是远远不够的，还需要理解Copula的概念和应用。此外还需要了解一下极值理论(EVT)，常见的抽样方法如Bootstrap。  - **随机过程和随机微积分** 。这块是衍生品定价的重要基础。需要熟练掌握布朗运动，伊藤积分，扩散跳跃过程。当然如果能够对于Lévy process能够有一些了解是做好的。

- 时间序列。熟悉常用的ARIMA和GARCH模型。  - **偏微分方程** 。主要是熟悉衍生品定价过程中偏微分方程与随机过程的联系(通过Feymann-Kac公式)，以及偏微分方程的边界条件和数值解法(显式，隐式，Crank-Nicolsen)。  - **蒙特卡罗方法** 。概率论是关于随机分析的理论，蒙特卡罗方法则是随机分析的实验。由于蒙特卡罗方法在定价和风险管理，资产管理中的大量应用，熟悉蒙特卡罗方法非常重要。需要非常熟悉常见的方差控制方法，以及一些特殊技巧包括importance sampling和MCMC等(后者广泛用于贝叶斯参数估计法)。同时对一些特殊方法，如Quasi MC也有所了解。