Понимание основных компонентов, из которых состоит отрасль, может помочь вам принять более взвешенное решение о том, стоит ли продолжать потенциальную карьеру. При рассмотрении карьеры экономиста может быть полезно изучить элементы этой области, например, роль математики в экономике. Сильные математические навыки могут быть полезны для начинающего экономиста, поскольку существуют сегменты отрасли, посвященные использованию математики для повышения эффективности работы.
В этой статье мы обсудим роль математики в экономике, покажем, почему математика важна для экономики, перечислим виды математики, которые используют экономисты, и объясним, как математика используется в экономике.
Какова роль математики в экономике?
Хотя математика играет определенную роль во всех видах экономики, она наиболее распространена в математической экономике, где является основным компонентом. В математической экономике экономисты применяют математические принципы к экономической теории. Экономист может использовать математику наряду с другими методами, инструментами и технологиями, такими как сбор данных и компьютерные алгоритмы.
Как стать лучше в математике
Почему математика важна в экономике?
Математика в экономике позволяет экономисту предложить более точные прогнозы и анализ. Это может позволить им извлекать больше рекомендаций из результатов своего анализа. Использование достоверных данных и математических расчетов также может снизить вероятность предвзятости и экономических прогнозов.
Важность математики в экономике возросла с ростом присутствия вычислительной техники в этой области. Компьютерные технологии позволяют экономистам легче обрабатывать большие объемы данных или более сложные математические уравнения. Это расширяет возможности математики в экономике и может сделать ее более привлекательной сферой для работы экономистом, поскольку компьютеры могут облегчить выполнение сложных расчетов.
Виды математики в экономике
Применяя математику в качестве экономиста, вы можете использовать многие виды математики. Наиболее распространенными видами математики в экономике являются:
Алгебра
Алгебра — это базовая область математики, и она служит основой для многих других форм математических расчетов. Алгебра позволяет человеку решать уравнения с одной или несколькими переменными, находя результат для переменной при определенных условиях.
Для экономиста алгебра является полезным математическим навыком для расчетов и прогнозирования. Работа с переменными позволяет экономисту выполнить такую задачу, как установление целевого темпа роста и решение необходимых связанных переменных для достижения этого темпа с помощью установленного уравнения.
Калькуляция
Калькуляция — это математическая область, занимающаяся расчетами темпов изменений. Базовые курсы исчисления являются общим компонентом многих учебных программ средней школы. Студенты также могут продолжить обучение во время бакалавриата, если они заинтересованы в работе в математической области.
Как связаны экономика и математика
Калькуляция может стать мощным инструментом для экономиста при оценке экономических показателей и составлении прогнозов. Использование исчисления для построения кривых на основе экономической информации позволяет выявлять тенденции и принимать более обоснованные решения. Будучи экономистом, вы можете применять эти знания в таких проектах, как оценка рынка, анализ спроса и предложения и экономическое прогнозирование.
Вероятность
Математическая область вероятности измеряет вероятность определенного события или результата. Вероятностная оценка позволяет математику определить вероятность наступления потенциального исхода и сравнить относительную вероятность двух или более потенциальных исходов.
Как экономисту, понимание вероятности может быть полезно при оценке вероятных результатов экономических решений. Объединив вероятности различных потенциальных исходов, умноженные на предполагаемые затраты или выгоды от каждого исхода, вы можете провести оценку ожидаемых затрат или выгод от экономического плана.
Статистика
Статистика — это математическое исследование, которое фокусируется на сборе, сортировке и анализе наборов данных. Она позволяет математику оценить популяцию, представленную в данных. Это критически важный навык для таких задач, как моделирование и прогнозирование поведения или реакций в обществе.
Статистика — ценный математический навык для экономиста, поскольку позволяет работать с большими объемами данных. Применение статистических расчетов к набору данных может позволить вам выявить основные тенденции или информацию о группировках внутри сообщества. Затем вы можете использовать эту информацию для руководства собой или другими лицами, занимающими руководящие должности, при разработке предложений по планам или политике.
Применение математики в экономике
Если вы работаете в сфере экономики, вы можете использовать математику в различных профессиональных целях. Некоторые из наиболее распространенных областей применения математики в экономике включают:
Анализ
Анализ — ключевая обязанность специалиста по экономике. Экономическая работа часто включает оценку информации об экономических показателях, рынках и других ключевых экономических данных, а также экстраполяцию соответствующей информации из этих данных. Это позволяет людям, принимающим экономические решения, делать это, используя информацию из различных источников.
Математика играет большую роль во многих формах анализа данных. Это может включать как простую математику для выполнения таких задач, как нахождение средних величин, так и продвинутую математику в виде дифференциальных уравнений. Сильные математические навыки в различных областях математики могут помочь экономисту более эффективно выполнять свою аналитическую работу.
Моделирование
Экономическая модель обеспечивает визуализацию ключевых экономических данных. Использование модели может облегчить концептуализацию или понимание состояния экономического рынка. Модель может также обеспечить новую форму для данных, которая позволяет понять то, чего не дает необработанный набор данных.
Как экономист, вы, скорее всего, будете использовать свои математические навыки в процессе создания экономической модели. Точная математика обеспечивает надежные данные, которые вы можете использовать при построении модели, что может повысить ценность модели по ее завершении.
Прогноз
Экономические прогнозы позволяют предсказать будущее экономическое поведение и модели поведения. Точные прогнозы являются ценным инструментом для экономистов, так как позволяют им принимать решения для будущего планирования на основе состояния и поведения рынка в будущем.
Математика является неотъемлемой частью создания экономических прогнозов. Она позволяет экономисту выполнять расчеты на экономических данных, часто используя принципы исчисления для оценки возможных изменений в данных с течением времени. Развитие математических навыков в качестве экономиста может помочь повысить точность ваших расчетов как за счет правильного их выполнения, так и за счет расширения числа расчетов и математических принципов, которые вы понимаете и можете применять в своей работе.
Ключевые слова:
- indeed.com
Источник: hr-portal.ru
Что такое финансовая математика и как она поможет вам заработать
Финансовая математика – это раздел прикладной математики, который, как это легко понять из названия, разработан для решения задач, возникающих в финансовой индустрии. Это определение сколь точное, столь и бесполезное, чтобы понять суть вещей чуть глубже, а тем более понять, как на этом можно немного разбогатеть. Давайте же взглянем на вопрос чуть пристальнее, а затем совершим небольшой исторический экскурс и поговорим о том, что же такое финансовая математика сегодня и как с ее помощью можно сделать деньги.
Начнем с того, финансовой математикой профессионально занимаются количественные аналитики и исследователи (англ. Quantitative Analysts/Researchers), или же «кванты», которые используют ее, вообще говоря, по-разному. В первом приближении, ситуация выглядит так:
- те кванты, которые работают в инвестиционных банках, занимаются моделированием и оценкой («прайсингом») финансовых инструментов, которые банк продает своим клиентам (здесь речь идет скорее о фондах, других банках, часто целых странах, а не о физических лицах). В этом случае говорят, что квант работает на sell-side (продающей стороне);
- те кванты, которые работают в хедж-фондах, разрабатывают торговые стратегии, решая, по сути, вторую древнейшую задачу – купить подешевле, продать подороже. Идея стара как мир, изменились только технологии. Такие кванты работают на buy-side.
Далее мы поговорим подробнее о том, как стать количественным аналитиком, а также как правильно выбрать сторону, чтобы максимизировать личную выгоду!
Элементы истории финансовой математики и как стать квантом в наши дни
Итак, моментом зарождения финансовой математики принято считать 1900 год, когда блестящий французский математик Луи Башелье работал над своей диссертацией «Теория спекуляций». Название снова красноречиво говорит о потенциальных результатах, которых хотел добиться Башелье, поэтому отметим лишь, что эпохальной его работу сделало применение математического-вероятностного аппарата, описывающего динамику цен акций и опционов на основе модели броуновского движения.
Далее последовала разработка японским математиком Киеси Ито стохастического исчисления, которое позволило создать современный математический аппарат для моделирования поведения стоимости акций и других финансовых активов – то есть их прайсинга, оценки их стоимости – что привело к созданию теоретической модели ценообразования опционов Блэка-Шоулза, за которые авторы получили нобелевскую премию. Хотя эта модель позволяет работать лишь с простейшими опционами, она является полностью законченной теоретической моделью, что позволило развить аналитически математический аппарат и методологию работы с финансовыми инструментами. Более сложные финансовые инструменты прайсят, например, с помощью численного моделирования методом Монте-Карло, но идеи, развитые и отработанные на аналитической модели Блэка-Шоулза, применимы в полной мере и к ним.
Описанное выше является обязательным знанием для любого кванта, однако круг задач таких специалистов, как это упоминалось ранее, не ограничивается лишь моделированием (или же прайсингом) финансовых инструментов. Если квант занимается, например, высокочастотным алгоритмическим трейдингом, то ему необходимо знать статистику, поскольку создание торговых роботов часто связано больше предсказанием динамики цен на основе регрессионного анализа. Вообще, на buy-side больше простора для проникновения новых технологий, поскольку нет такой жесткой регуляторной отчетности, какая обязательна для банков, и это приводит к интересному симбиозу технологий из разных индустрий – известно, что в последние годы для предсказания динамики изменения цен акций стало популярно использовать технологии Natural Language Processing (обработки естественного языка), анализируя с использованием глубоких нейросетей новостные издания, к примеру, Bloomberg и Financial Times.
Как же стать квантом? Автор статьи работает количественным аналитиком в банке Barclays, поэтому дальнейшее будет экстрактом из его личного опыта и наблюдений. Первое, это базовое образование – необходимо иметь степень бакалавра в количественной дисциплине (математика, физика, в некоторых случаях компьютерные науки). Конкуренция на ранке высокая, поэтому в подавляющем большинстве случаев квантами сейчас берут после PhD или хотя бы продвинутой магистратуры, причем тут критерием является успешное окончание программы в топовом ВУЗе – уже на этапе скрининга. И еще очень важно уже на этапе обучения концентрироваться на том, что пригодится далее – потому что кванты сейчас тоже разные (как, например, врачи), и чтобы занять желаемую позицию, надо быть лучшим кандидатом по целевым критериям.
Какие еще бывают кванты и что они делают
Как и многие сферы современной жизни, финансовая индустрия в наши дни претерпела цифровую трансформацию. Современные биржи представляют собой, по сути, компьютерные центры обработки данных, решение на которых принимаются за доли секунды. Понятно, что в такой ситуации акцент будет смещаться в сторону алгоритмической торговли – что и произошло во многом на валютном рынке.
Но валюта как класс актива (asset class) является далеко не единственной. Помимо FX (Foreign Exchange), существуют еще и другие классы – например, процентные ставки (Rates), кредит (Credit), товары (Commodities) и другие. Для этих классов активов далеко не все инструменты торгуются на бирже – говорят, что они являются OTC (Over the Counter), и в таких случаях в дело вступают трейдеры.
В свою очередь, трейдерам – в банках или фондах – необходимы инструменты для того, чтобы быстро оценивать возможности, которые есть на рынке, и принимать торговые решения. Например, кредитные дефолтные свопы (CDS, Credit default swaps) выдаются зачастую на сотни миллиардов и продаются штучно. Таким образом, мы логически пришли к тому, что нужно создавать программы – или библиотеки функций, которые зачастую встраиваются в Excel и/или Python – для того, чтобы трейдеры могли своевременно оценивать возможности на рынке и держать риски организации в допустимых пределах. Этим занимаются кванты, которые частно называются количественными разработчиками (Quantitative Developers). Они разрабатывают и реализуют численные методы для оценки современных финансовых инструментов.
Главный вопрос
Как мы увидели выше, многообразие квантов велико, и они решают разные задачи. Но мы все еще не ответили на главный вопрос 🙂
Типичный путь кванта начинается в банке, где он в зависимости от своего образования и опыта занимается, например, аналитикой, или математическим программированием. В этом случае он зарабатывает, по сути, участвуя в оценке и продаже финансовых инструментов банка.
Как правило, приобретя некоторый опыт, кванты переходят в хедж-фонды – по крайней мере, если могут. Там тоже требуется моделирование и программирование, как в банке, но больший интерес представляет перспектива алгоритмической торговли – именно она позволяет быстрее других, и как следствие, наиболее полно, использовать арбитражные возможности на рынке. Здесь требуется креативность, умение придумывать нетривиальные рыночные стратегии, а также навык быстро меняться и непрерывно встраиваться в новые реалии рынка. Таким образом, здесь риски выше, но и потенциальная личная выгода тоже выше.
Если вас заинтересовала данная статья и вам нравится математика, то обязательно рассмотрите для себя карьеру кванта. Дерзайте, все в ваших руках!
- Математика
- Карьера в IT-индустрии
- Финансы в IT
Источник: habr.com
Математика как бизнес
Фото: РИА Новости
Юлия Давыдова — идеолог и основатель онлайн-школы математики MindSet
В условиях прогрессирующей (и пока необузданной) пандемии уроки по Интернету могут стать не просто альтернативной, а единственно возможной формой получения знаний во многих странах мира.
Из-за пандемии у населения сократилась реальная часть доходов. Отныне, планируя траты, люди придирчиво ищут за свои деньги максимально высокое качество товаров и услуг. Эта тенденция стала особенно заметна в сфере образования, как очевидной инвестиции в будущее.
По сути, на наших глазах происходит великая переоценка ценностей. За два года жизни в новых реалиях ковид-ограничений многие родители были вынуждены глубоко погрузится в учебный процесс своих отпрысков, и с удивлением констатировали, что на групповых вебинарах дети нередко занимаются просто для галочки, а программы обучения многих учителей зачастую бессистемны и нелогичны.
К счастью, есть и положительные примеры образования в сфере онлайн, о которых расскажем ниже.
Математика — это про мозг, а не про цифры
Спрос на качественное образование превышает предложение, поскольку математика является базовой дисциплиной при сдаче экзаменов в любые школы, любого типа выпускных экзаменов (ЕГЭ, ОГЭ, или иностранных типа IB, A-level), и при поступлении во всевозможные вузы.
За пандемический период пространство YouTube наполнилось большим количеством образовательных роликов, а репетиторы, привлекающие учеников с агрегаторов, уже не могут позволить себе провести урок без серьезной предварительной подготовки: все идет на запись, и качество их работы видно каждому посетителю.
Нельзя гарантировать потребителю одновременно качественный продукт в преподавании математики, языков и физики «за пять копеек». Иначе есть риск превратиться в агрегатор, не дающий гарантий качества, но предлагающий широкую доступность за небольшие деньги. В то же время можно попробовать создать школу, узко специализирующуюся на преподавании математики и смежных дисциплин для детей 7–18 лет, и предоставить за счет продуманной стратегии, специально разработанной уникальной методики и отличного преподавательского состава высококачественное образование школьникам вне зависимости от начальной подготовки и места проживания.
Залог успеха — индивидуализировать обучающую программу под конкретного ребенка и предоставить родителям подробный отчет о своей работе.
С точки зрения ученика, подача материала должна быть интересной, понятной и доступной, иначе главный конкурент образования — онлайн-игры — перетянут на себя одеяло.
Методика, поставленная во главу угла, является гарантом подбора правильного решения под каждого клиента. Для этого требуется и опыт, и анализ, и понимание того, как найти общий язык с учеником и его родителями. В свою очередь, из такой грамотно выстроенной стратегии проистекает разделение школьной работы на методическую и преподавательскую (педагог + куратор). Помимо объяснения темы педагогом, требуется не менее напряженная работа кураторов между уроками, удержание динамики занятий. Современные дети элементарно не умеют настроить рабочий процесс, им обязательно надо с кем-то поделиться своей работой, обсудить ее, убедиться, что они правильно поняли тему и движутся в своих поисках решения в верном направлении.
Новаторский подход
Главная задача онлайн-школы — это удержание клиента, обеспечиваемое результативностью, новыми целями для каждого ученика, постоянным развитием и повышением уровня сложности заданий.
Другой важный показатель — наличие корпоративной культуры. Уже на собеседовании важно выявить не только высокий уровень знаний педагога, но и его психологическую стабильность, обязательность, способность к обучению, командной работе и восприятию критики.
Новых сотрудников должны курировать более опытные, регулярно проводить оценки 360 (как в западных компаниях), где все комментируют работу своих же коллег. Словом, на методологии и привлекаемых кадрах экономить нельзя.
Как не прогореть?
Понятно, что чем больше учеников, тем выше доходы. Однако при этом необходимо удерживать высокий уровень качества. В процессе расширения бизнеса также важно следить за текущими проблемами и предлагать новые форматы. Например, помимо индивидуальных занятий, вводить групповые уроки — в пандемию это было оправданно: с одной стороны, у ребят был ликвидирован дефицит общения, которого так не хватало на карантине, с другой стороны — родители смогли сэкономить семейный бюджет в трудный период.
Даже самый первоклассный и востребованный продукт не принесет производителю прибыли без должной рекламы. Поэтому крайне важным является умение грамотно привлекать клиентов.
Сотрудники отдела продаж должны быть квалифицированными, и привлечение заказчиков необходимо ориентировать на думающих людей, ценящих образование.
Итак, онлайн-обучение специфично, к нему нужно приспособиться, но положительные результаты уже очевидны: высокие баллы на ЕГЭ, победы на олимпиадах, успешное поступление в спецшколы и вузы доказывают, что у онлайн-преподавания огромные перспективы. Спрос на него только растет. А значит, бизнес в этом направлении делать можно и нужно: пришла пора грамотно инвестировать в прибыльную тему с предсказуемым успешным результатом.
Источник: ko.ru
