专业方向	数学	项目类别		入学时间		项目时长
项目学费		项目规模		平均成绩		国际学生
男女比例		就业比例		平均起薪

伦敦政治经济学院统计学(金融统计学)理学硕士项目提供统计学在金融和计量经济学方面应用的高水平培训。学生将学习分析数据，建立真实情况的统计模型，以及各种统计软件的使用。必修课将巩固学生对概率和统计学基本概念的理解，并引入高级课题。学生可以专攻统计学在社会科学或金融和计量经济学领域的应用。

本科专业包括大量的统计学和数学内容。

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。 雅思 7 L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 托福 100 L:22 | R:23 | W:24 | S:22 PTE 69 L:62 | R:62 | W:62 | S:62

顾问解析 LSE统计理学硕士课程的金融统计课程主要针对希望从事金融行业工作的学生，或作为攻读金融统计学博士学位的敲门砖。它提供高水平的统计与金融应用培训。学生将学习分析和批判性地解释数据，建立真实情况的统计模型和使用统计软件包。 课程设置：该项目课程侧重统计学及其在不同领域的应用，R为主要编程语言。学生将完成三门必修课，必修课涵盖statisticalinference, time series & financial statistics，这些课程将巩固学生对概率和统计的基本概念及其在金融中的应用的理解; 选修课提供若干分支（finance,social science, risk management, data mining, math etc.）总体来说，课程质量和师资水平较高，faculty来 自Princeton,Cambridge, Michigan等，选课自主性和灵活性较强，学生可以根据自己的意愿选择不同的课程方向。此外，该项目还开设research track供大家选择，我们可以自主选择导师及研究方向。 就业服务：除了Career Support所提供的各种就业指导外，LSE最大的不同，体现在学校知名度配合伦敦的地理位置而带来的便利，以及浓厚的求职氛围。入学第一个月，很多同学已经开始根据之后的职业发展方向，组建一个个筹备面试的小团体，作为伦敦地区的顶级学校，LSE与伦敦金融圈、咨询圈的连接极为紧密。一些公司会安排校友分享会，同时，LSE也有专门的咨询项目可以对接到伦敦公司，学生们在简单的面试后即可以part-time的形式参加，通过与其他LSE同学teamwork的形式为企业的问题提供解决方案。秋招阶段，国内大公司也会安排派团队来英国进行海外招聘。往年学生工作最多的领域：金融服务活动、保险和养老金、法律和会计活动、管理咨询活动 招生特点：这个专业每年开班大概维持在28人左右，每年中国学生的人数基本也保持在15左右。录取偏好方面，学校背景偏好以985诸校+211财经+英本为主，其他学生来自欧洲各国、北美及亚洲其他国家，专业背景主要有统计、金融和数学。 展开全部 展开全部

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 统计推论:原理、方法与计算 Statistical Inference: Principles, Methods and Computation 2 多元方法 Multivariate Methods 3 多元建模 Multilevel Modelling 4 非线性动力学与实时序列分析 Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series 5 时间序列 Time Series 6 金融统计 Financial Statistics 7 一般线性模型和生存分析 Generalised Linear Modelling and Survival Analysis 8 风险管理的统计方法 Statistical Methods for Risk Management 9 金融和保险的计算方法 Computational Methods in Finance and Insurance 10 衍生品建模的随机性 Stochastics for Derivatives Modelling 11 金融和保险的最新发展 Recent Developments in Finance and Insurance 12 纵向资料分析 Longitudinal Data Analysis 13 保险风险 Insurance Risk 14 定量分析的专题:定量文本分析 Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis