對于備考FRM（金融風險管理師）一級的考生來說，明確考試核心知識點是高效備考的關(guān)鍵。下面為大家梳理FRM一級考試核心知識點。

一、風險管理基礎：占比約20%

風險管理基礎是FRM一級的“入門第一課”，主要考察考生對風險管理體系的認知。核心知識點包括：

風險類型與案例

市場風險、信用風險、操作風險、流動性風險的定義與區(qū)別（例如：2008年金融危機中次貸危機屬于信用風險范疇）。

風險偏好框架（Risk Appetite Framework）與企業(yè)風險管理（ERM）的關(guān)聯(lián)。

風險管理工具

風險價值（VaR）的計算邏輯與應用場景（如：95%置信水平下，某投資組合日VaR為100萬美元，意味著有5%的概率單日虧損超過100萬）。

壓力測試與情景分析的實戰(zhàn)意義（例如：極端市場環(huán)境下如何評估資產(chǎn)組合的抗壓能力）。

行業(yè)監(jiān)管框架

巴塞爾協(xié)議III的核心內(nèi)容（如：資本充足率、杠桿率、流動性覆蓋率LCR等指標要求）。

二、定量分析：占比約20%

定量分析是FRM考試的“數(shù)學引擎”，側(cè)重統(tǒng)計學與概率論在風險管理中的應用。重點包括：

概率論與統(tǒng)計學基礎

均值、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)的計算（如：通過協(xié)方差判斷兩只股票的聯(lián)動性）。

假設檢驗與置信區(qū)間的實際應用（例如：檢驗某基金收益率是否顯著高于基準）。

線性回歸與時間序列分析

回歸模型中的R2與調(diào)整R2解讀（R2越接近1，模型解釋力越強）。

ARMA模型與GARCH模型在金融時間序列預測中的作用（如：用GARCH模型捕捉股價波動率聚集效應）。

蒙特卡洛模擬

隨機數(shù)生成與路徑模擬原理（例如：通過10萬次模擬預測期權(quán)到期價格分布）。

三、金融市場與產(chǎn)品：占比約30%

本科目涉及債券、股票、衍生品等金融產(chǎn)品的特性與定價邏輯，核心內(nèi)容有：

固定收益證券

久期與凸性的計算（久期衡量利率變動對債券價格的敏感度）。

含權(quán)債券（如可贖回債券）的風險特征分析。

衍生品基礎

遠期、期貨、期權(quán)、互換的合約差異（例如：期貨標準化程度高，而遠期合約可定制）。

期權(quán)定價模型（Black-Scholes模型）的假設與局限性。

外匯與利率衍生品

交叉貨幣互換在匯率風險管理中的應用。

利率互換的現(xiàn)金流計算（如：固定利率與浮動利率支付的差額結(jié)算）。

四、估值與風險模型：占比約30%

本科目是FRM一級的重點，聚焦資產(chǎn)估值與風險量化技術(shù)：

債券估值模型

零息債券與附息債券的現(xiàn)值計算（如：3年期零息債現(xiàn)值=面值/(1+r)^3）。

利率期限結(jié)構(gòu)理論（預期理論、市場分割理論對收益率曲線的解釋）。

期權(quán)估值

期權(quán)希臘字母（Delta、Gamma、Vega等）的風險管理含義（如：Delta對沖可消除標的資產(chǎn)價格變動風險）。

二叉樹模型與Black-Scholes模型的適用場景對比。

風險模型應用

歷史模擬法與參數(shù)法計算VaR的步驟差異（歷史模擬法直接使用歷史數(shù)據(jù)，參數(shù)法假設收益分布）。

預期損失（Expected Shortfall）與VaR的互補性（ES衡量尾部極端損失的平均值）。