统计系
硕士专业介绍
统计程序理学硕士的金融统计数据方向主要面向希望从事金融行业职业或作为通往金融统计博士学位研究的学生。
硕士专业相关信息
| 专业名称 | 2026 Fall 申请时间 | 学费（当地货币） |
|---|---|---|
| 伦敦政治经济学院统计学（金融统计）（研究）硕士 | 25年10月开放 | £38,000 |
| 语言要求 | 2025 Fall 申请时间 | 学制 |
| 雅思7（6.5）PTE65（58）托福100（听力口语22，阅读23写作24） | 24年10月开放 | 1年 |
| 更多内容 | GMAT/GRE 要求 | 关注 "Mastermate" 官方公众号（详见页面底部二维码）, 回复关键词【指导书】免费获取最新留学申请手册 | 不需要 |
硕士课程内容
| 序号 | 课程中文名称 | 课程英文名称 |
|---|---|---|
| 1 | 统计推论：原理，方法和计算 | Statistical Inference: Principles, Methods and Computation |
| 2 | 金融统计 | Financial Statistics |
| 3 | 时间序列 | Time Series |
| 4 | 多元方法 | Multivariate Methods |
| 5 | 广义线性建模与生存分析 | Generalised Linear Modelling and Survival Analysis |
| 6 | 多层次建模 | Multilevel Modelling |
| 7 | 非线性动力学和实时序列分析 | Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series |
| 8 | 风险管理的统计方法 | Statistical Methods for Risk Management |
| 9 | 金融保险中的计算方法 | Computational Methods in Finance and Insurance |
| 10 | 高级概率论 | Advanced Probability Theory |
| 11 | 衍生模型的随机性 | Stochastics for Derivatives Modelling |
| 12 | 金融保险业的最新发展 | Recent Developments in Finance and Insurance |
| 13 | 马尔可夫过程及其应用简介 | Introduction to Markov Processes and their Applications |
| 14 | 纵向数据分析 | Longitudinal Data Analysis |
| 15 | 机器学习和数据挖掘 | Machine Learning and Data Mining |
| 16 | 统计计算 | Statistical Computing |
| 17 | 管理和可视化数据 | Managing and Visualising Data |
| 18 | 大数据的分布式计算 | Distributed Computing for Big Data |
| 19 | 保险风险 | Insurance Risk |
| 20 | 人工智能与深度学习 | Artificial Intelligence and Deep Learning |
| 21 | 贝叶斯机器学习 | Bayesian Machine Learning |
| 22 | 定量分析中的特殊主题：定量文本分析 | Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis |
| 23 | 社交网络分析 | Social Network Analysis |
| 24 | 多元方法 | Multivariate Methods |
| 25 | 随机过程 | Stochastic Processes |
| 26 | 广义线性建模与生存分析 | Generalised Linear Modelling and Survival Analysis |
| 27 | 多层次建模 | Multilevel Modelling |
| 28 | 非线性动力学和实时序列分析 | Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series |
| 29 | 应用随机过程 | Applied Stochastic Processes |
| 30 | 风险管理的统计方法 | Statistical Methods for Risk Management |
| 31 | 金融保险中的计算方法 | Computational Methods in Finance and Insurance |
| 32 | 高级概率论 | Advanced Probability Theory |
| 33 | 衍生模型的随机性 | Stochastics for Derivatives Modelling |
| 34 | 金融保险业的最新发展 | Recent Developments in Finance and Insurance |
| 35 | 马尔可夫过程及其应用简介 | Introduction to Markov Processes and their Applications |
| 36 | 纵向数据分析 | Longitudinal Data Analysis |
| 37 | 机器学习和数据挖掘 | Machine Learning and Data Mining |
| 38 | 统计计算 | Statistical Computing |
| 39 | 管理和可视化数据 | Managing and Visualising Data |
| 40 | 大数据的分布式计算 | Distributed Computing for Big Data |
| 41 | 保险风险 | Insurance Risk |
| 42 | 人工智能与深度学习 | Artificial Intelligence and Deep Learning |
| 43 | 贝叶斯机器学习 | Bayesian Machine Learning |
| 44 | 金融风险分析 | Financial Risk Analysis |
| 45 | 预测金融时间序列 | Forecasting Financial time Series |
| 46 | 固定收益市场 | Fixed Income Markets |
| 47 | 资产市场A | Asset Markets A |
| 48 | 衍生品 | Derivatives |
| 49 | 金融和风险分析的定量方法 | Quantitative Methods for Finance and Risk Analysis |
| 50 | 算法与计算 | Algorithms and Computation |
| 51 | 布莱克和斯科尔斯理论的数学 | The Mathematics of the Black and Scholes Theory |
| 52 | 利率和信用风险理论的基础 | The Foundations of Interest Rate and Credit Risk Theory |
| 53 | 量化风险并为替代市场建模 | Quantifying Risk and Modelling Alternative Markets |
| 54 | 数学优化 | Mathematical Optimisation |
| 55 | 调查方法 | Survey Methodology |
| 56 | 观察和实验研究的因果推论 | Causal Inference for Observational and Experimental Studies |
| 57 | 定量分析中的特殊主题：定量文本分析 | Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis |
| 58 | 社交网络分析 | Social Network Analysis |
