金融工程课程设计论文相关论文总结
金融工程课程设计心得
金融工程课程设计心得一、课程目标知识目标：使学生掌握金融工程的基本概念、原理及方法，理解金融衍生品如期权、期货等的定价模型和风险管理策略。
掌握运用数学模型和计算机模拟对金融市场进行预测和分析的能力。
技能目标：培养学生运用金融工程知识解决实际问题的能力，包括运用金融衍生品进行风险管理和资产定价，运用数学软件进行金融模型构建和计算。
情感态度价值观目标：培养学生对金融工程的兴趣，激发他们探索金融市场规律的激情，培养严谨、务实的科学态度和团队合作精神。
针对课程性质，本课程结合理论教学与实践操作，注重培养学生的实际操作能力和创新思维。
针对学生特点，考虑到学生已具备一定的数学、经济学基础，课程设计注重深入浅出，逐步引导学生掌握金融工程的精髓。
在教学要求上，强调理论知识与实际应用相结合，注重培养学生的动手能力和实际操作经验。
课程目标分解为以下具体学习成果：1. 知识方面：学生能准确描述金融工程的基本概念、原理及方法，掌握金融衍生品的定价和风险管理策略。
2. 技能方面：学生能运用金融工程方法解决实际问题，熟练使用数学软件进行金融模型构建和计算。
3. 情感态度价值观方面：学生对金融工程产生浓厚兴趣，形成积极的学习态度，具备良好的团队合作精神和严谨的科学态度。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几部分：1. 金融工程基本概念与原理：介绍金融工程的基本定义、发展历程、应用领域，使学生了解金融工程的整体框架。
教学内容：教材第1章，包括金融工程定义、发展历程、应用领域。
2. 金融衍生品定价模型：讲解金融衍生品如期权、期货等定价模型，如Black-Scholes模型、二叉树模型等。
教学内容：教材第2章，包括期权定价模型、期货定价模型。
3. 金融风险管理：分析金融市场中风险类型，介绍风险管理策略及方法。
教学内容：教材第3章，包括风险类型、风险管理策略、金融衍生品在风险管理中的应用。
4. 金融工程数值方法：介绍金融工程中常用的数值方法，如蒙特卡洛模拟、有限差分法等。
金融工程专业毕业论文
金融工程专业毕业论文金融工程是一门交叉性很强的新兴学科，引入到我国的时间并不长，金融工程研究运用各种金融工具和策略解决金融财务问题，管理金融风险.下文是店铺为大家搜集整理的关于金融工程专业毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考!金融工程专业毕业论文篇1浅析金融工程在供应链风险管理中的应用[摘要]随着供应链的规模日益扩大,结构日趋复杂,如何加强供应链风险管理,促进其良性运转显得特别重要和必要。
本文就如何利用金融工程管理供应链风险进行了初步的探讨,利用金融工程与风险管理间的内在联系,结合供应链中风险产生的机理,指出了供应链中风险管理的难点,并提出了如何利用金融工程在套期保值规避风险方面的优势,进行供应链的风险管理,特别是对价格风险的管理。
[关键词]供应链风险管理金融工程一、金融工程与风险管理1.金融工程的内涵“金融工程”一词是由美国财务管理学专家约翰•芬尼迪(John D.Finnerty)于1988年首次提出的,他认为金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施,以及对金融问题给予创造性的解决。
这是狭义的金融工程概念。
广义的金融工程则是借鉴工程管理的概念,综合地采用各种工程技术方法设计、开发和实施新型的金融产品,用金融创新的方法创造性地解决金融和财务中的问题,包括产品的设计、定价、交易策略、金融风险的管理等。
金融工程最本质的特征就是创新性,它是金融创新的技术支持,其目的是解决金融问题如投融资问题、风险管理问题等。
2. 金融工程在风险管理中的作用金融创新和风险管理是金融业竞争的两大核心问题。
中国加入WTO以后,金融市场的开放程度不断加深,国外金融机构会大批涌入,与中国金融业进行竞争,而那些“洋金融”真正的优势就在于金融创新和风险管理。
因此,国际上,一些学者认为金融工程是采用创新的手段进行风险管理。
著名金融学家,美国金融学会前主席富兰克林•艾伦认为对于比较稳定的产业采用银行间接融资比较合适,对于创新性强、风险高的产业,最好通过资本市场进行融资,既能获得足够的权益资本金,同时一部分风险可以通过资本市场转嫁给投资者。
金融工程论文
1.金融工程是上世纪90年代初西方国家出现的一门新兴的学科。
它运用工程技术的方法（数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等）设计、开发和实施新型金融产品，创造性地解决金融问题。
2.按照熊彼特的“创新理论”，金融创新的突出表现是金融产品的创新。
尤其是金融创新活动中一些旨在规避各类价格风险（物价、利率、汇率、股价等），提高流动性的衍生金融产品的问世特别引人注目。
如：远期利率协议：一方（协议购买方）希望防范利率未来上升的风险，而另一方（协议出售方）则希望化解未来利率下降的风险。
于是双方签订协议，对一定金额的货币在未来某一时刻的利率进行约定。
期满时，根据约定利率和期满时的市场利率之间的差额进行结算。
股指期货：把股票指数通过乘数化为一定面值的资产，也就是股指期货交易标的物。
股指期货可以为二级市场的投资人提供规避股票价格风险的有效工具。
利率互换：双方以交换一定的现金流为目的而达成的协议，互相交换双方承担的利息。
普通的利率互换是，一方愿意对名义上的本金以固定利率支付利息，而另一方愿意对同一名义本金以浮动利率支付利息。
期权交易：这种交易赋予期权购买方在规定的时间内按照规定的价格购买或出售指定资产的权利，以防止该资产的价格未来发生不利于他的变动。
金融工程在设计金融产品的过程中，运用先进的技术手段，对客户面临的收益和风险进行评估、分解、取舍和组合，并通过其有法律效力的契约予以规范，越来越多的独特的金融产品被创造出来。
金融创新使得金融业在新的形势下焕发了勃勃生机，而进入工程的问世则是金融创新持续发展的技术动力，一些新型金融产品本身也是金融工程研究开发的结果。
3.为规避风险而引发的金融创新是金融工程产生的重要动因之一。
所以，规避风险也是金融工程开发的品种繁多的金融工具的主要功能。
风险管理在金融工程中居于核心地位。
金融工程以进入衍生工具作为风险管理的主要手段，将分散在社会经济各个角落里的市场风险、信用风险等集中到衍生品交易市场中集中匹配，然后分割、包装并重新分配，使套期保值者通过一定方法规避营业中的大部分风险，不承担或只承担极少的一部分风险。
金融工程毕业论文
金融工程毕业论文金融工程毕业论文随着金融市场的快速发展和金融创新的蓬勃推进，金融工程作为一门重要的学科日益受到人们的关注。
本文旨在探讨金融工程对金融市场的影响以及其在实践中所扮演的角色。
首先，金融工程对金融市场的影响主要体现在以下几个方面。
首先，金融工程的理论与方法为金融市场的稳定发展提供了重要的支持。
金融工程通过对市场规律的探索和建模分析，为投资者提供了科学有效的投资理论和工具，帮助他们进行更加准确的资产定价和风险管理。
其次，金融工程的应用推动了金融市场的创新和发展。
金融工程的理论和技术为金融机构创新金融产品和衍生品提供了理论依据和技术支持，促进了金融市场的繁荣和发展。
再次，金融工程的实践在一定程度上规范了金融市场的交易行为和风险管理。
金融工程的实践经验和技术手段为监管机构提供了监管和控制金融市场风险的工具和方法。
其次，金融工程在实践中扮演了重要的角色。
首先，金融工程为投资者提供了科学的投资策略和工具，帮助他们实现资金的最大化效益。
其次，金融工程的理论和方法为金融机构提供了风险管理和控制的工具和技术，降低了金融机构的风险敞口，提高了其盈利能力和竞争力。
再次，金融工程通过金融创新和产品设计，满足了投资者和企业的多样化需求，推动了金融市场的进一步发展。
最后，金融工程也面临着一些挑战和问题。
首先，金融工程的发展需要大量的数据支持和技术实现，但是由于信息不对称和数据安全等问题，金融工程的实践还存在一定的困难。
其次，金融工程的发展也会带来一定的风险，如金融衍生品市场的波动和金融危机的风险等。
因此，金融工程需要不断更新和完善其理论和方法，提高其在金融市场中的应用效果和风险控制能力。
综上所述，金融工程对金融市场的影响主要体现在其理论和方法对金融市场的稳定发展、金融市场的创新和发展以及交易行为和风险管理的规范方面。
同时，金融工程在实践中也扮演了重要的角色，为投资者和金融机构提供了投资策略和工具，推动了金融市场的繁荣和发展。
金融工程课程小结
金融工程课程小结
金融工程课程主要介绍了金融和工程学科的交叉领域，涵盖了金融衍生品的定价和风险管理、资产和投资组合的选择与管理、金融市场的分析和模型等方面的内容。
在学习过程中，我了解到以下几点：
1. 金融工程是一门非常实用的学科，可以帮助人们更好地理解和应对金融市场的风险和挑战。
2. 金融工程需要运用数学、统计、计算机等多学科的知识，需要具备较高的技术水平和分析能力。
3. 金融衍生品是金融工程的重要领域之一，需要掌握期权、期货、远期和交易策略等方面的知识。
4. 资产和投资组合管理需要考虑多种因素，如资产种类、风险、回报等，需要运用各种金融模型和分析工具。
5. 金融市场的分析需要掌握各种理论和工具，如技术分析、基本面分析、波动率模型等，以及学习各种市场异常和市场心理学现象。
在学习过程中，我认识到金融工程在实际应用中具有很高的价值和意义，并深刻理解了金融和工程学科相结合的思维模式和方法论。
我相信在今后的职业生涯中，这门课程能给我的工作带来很大帮助。
金融工程课程小结
金融工程课程小结一、前言金融工程是一个新兴的学科领域，它是金融学、数学、统计学和计算机科学的交叉学科。
它通过运用现代数学和计算机技术，对金融市场中的各种金融产品进行设计、定价和风险管理。
本文将从以下几个方面对我所学习的金融工程课程进行总结。
二、课程内容1. 期权定价理论期权定价理论是金融工程课程的核心内容之一，主要涉及到期权价格的计算方法。
在这个部分中，我们主要研究了Black-Scholes期权定价模型和Binomial Tree模型。
Black-Scholes模型是一种基于随机漫步过程的连续时间模型，而Binomial Tree模型则是一种基于离散时间模型。
2. 金融市场理论在这个部分中，我们主要研究了资本资产定价模型(CAPM)和有效市场假说(EMH)。
CAPM是一个经典的金融理论，它描述了资产回报率与市场风险溢价之间的关系。
EMH则认为市场价格已经反映了所有可用信息，并且股票价格随机波动。
3. 金融衍生品金融衍生品是指那些以某种标的物为基础，通过合约交易而得到的金融产品。
在这个部分中，我们主要研究了期货、期权和互换合约等金融衍生品。
我们学习了它们的基本概念、定价方法和风险管理策略。
4. 风险管理在金融工程中，风险管理是一个非常重要的领域。
在这个部分中，我们主要研究了VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional Value at Risk)等风险度量方法。
我们还学习了一些常见的风险管理策略，例如对冲、多元化和保险等。
三、课程收获1. 数学和计算机技术在学习金融工程课程时，我发现数学和计算机技术是非常重要的工具。
数学技术可以帮助我们理解各种金融产品的定价方法，而计算机技术则可以帮助我们实现这些定价方法并进行模拟。
2. 金融市场理论通过学习CAPM和EMH等金融市场理论，我对于市场价格形成机制有了更深入的理解。
我认识到市场价格不是随机波动的，而是反映了市场参与者的智慧和信息。
金融工程毕业论文
金融工程毕业论文摘要随着金融市场的不断发展，金融工程作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为金融领域的重要分支。
本文旨在探讨金融工程的理论基础、实践应用以及未来发展趋势。
通过对金融工程相关理论的研究，结合实际案例分析，本文对金融工程在风险管理、资产定价、衍生品设计等方面的应用进行了深入探讨。
同时，本文也对金融工程在我国的发展现状和挑战进行了分析，并提出了一些建议。
关键词：金融工程；风险管理；资产定价；衍生品设计；发展趋势第一章绪论1.1 研究背景1.2 研究目的和意义1.3 研究方法1.4 论文结构安排第二章金融工程理论基础2.1 金融工程的基本概念2.2 金融工程的理论体系2.3 金融工程的主要方法2.4 金融工程的发展历程第三章金融工程在风险管理中的应用3.1 风险管理概述3.2 金融工程在风险管理中的应用3.2.1 期权定价模型在风险管理中的应用3.2.2 VaR模型在风险管理中的应用3.2.3 信用衍生品在风险管理中的应用3.3 案例分析第四章金融工程在资产定价中的应用4.1 资产定价概述4.2 金融工程在资产定价中的应用4.2.1 BlackScholes模型在资产定价中的应用4.2.2 市场风险中性定价方法在资产定价中的应用4.2.3 事件驱动定价方法在资产定价中的应用4.3 案例分析第五章金融工程在衍生品设计中的应用5.1 衍生品概述5.2 金融工程在衍生品设计中的应用5.2.1 期权产品设计5.2.2 远期合约产品设计5.2.3 互换产品设计5.3 案例分析第六章我国金融工程发展现状与挑战6.1 我国金融工程发展现状6.2 我国金融工程发展面临的挑战6.3 发展建议第七章结论7.1 研究结论7.2 研究不足与展望附录[此处附上相关图表、数据等]金融工程毕业论文摘要随着金融市场的不断发展，金融工程作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为金融领域的重要分支。
本文旨在探讨金融工程的理论基础、实践应用以及未来发展趋势。
金融工程课程设计论文
铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究2.1数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。
另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比2.2.1用OLS模型估计最优套期比建立S关于F的回归方程：Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 06/14/12 Time: 20:36Sample: 1 242Included observations: 242Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000C 5358.104 695.8423 7.700170 0.0000R-squared 0.480612 Mean dependent var 15715.37Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392Sum squared resid Schwarz criterion 15.42275Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820Durbin-Watson stat 0.115910 Prob(F-statistic) 0.000000图1 S关于F回归方程得回归方程：f系数的p值接近0，回归系数是显着的。
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铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究2.1数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。
另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比2.2.1用OLS 模型估计最优套期比 建立S 关于F 的回归方程：Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242Included observations: 242VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000 C5358.104695.84237.7001700.0000 R-squared0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392 Sum squared resid 67554674 Schwarz criterion 15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat0.115910 Prob(F-statistic)0.000000图1 S 关于F 回归方程得回归方程：5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000)t t ts f p ε=++=t f 系数的p 值接近0，回归系数是显著的。
回归结果得到每单位现货用0.652882单位期货进行空头保值，即最优套期比是0.652882。
结论1：由现货价S 关于期货价F 回归模型得到的套期比是0.652882。
评价：1）虽然模型系数显著，但是模型精度20.480612R =离1较远，精度不太高。
所以不能排除此模型是伪回归。
2）这一结论只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），模型在一定程度上是有效的，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效，所以使用这一结论进行套期保值需要注意到这些情况。
建立t s ∆关于t f ∆的回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:02 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF -0.053788 0.043371 -1.240160 0.2161 C1.1992658.0248980.1494430.8813 R-squared0.006394 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.002237 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.5751 Akaike info criterion 12.49596 Sum squared resid 3709033. Schwarz criterion 12.52488 Log likelihood -1503.763 F-statistic 1.537998 Durbin-Watson stat1.683643 Prob(F-statistic)0.216132图2 t 关于t 的回归方程（含常数项）常数项概率很大，接受常数为0的假设，重新定义回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:04 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF-0.0538440.043281-1.2440510.2147 R-squared0.006301 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.006301 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.3212 Akaike info criterion 12.48775 Sum squared resid3709380. Schwarz criterion12.50221Log likelihood-1503.774 Durbin-Watson stat1.683486图3 t 关于t 的回归方程（不含常数项）得回归结果：0.053844( 1.244051)(0.2147)t t ts f p ε=-+-=t f ∆系数的p 值小，回归系数是显著的，但每单位现货用-0.053844单位期货进行空头保值，即最优套期比是-0.053844。
可见，分别用套期比公式得到有结果k 是不同的：652882.0*1==f s sfk σσρ，053844.0*2-==∆∆∆∆fs f s k σσρ 结论2：由现货价差分t s ∆关于期货价差分t f ∆回归模型得到的套期比是-0.053844。
评价：1）虽然这一模型系数显著，但模型精度20.006301R =，精度非常低。
而且也不能排除模型是伪回归。
2）结论2只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），t s ∆与t f ∆在一定程度上满足此模型，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效。
3）差分模型一般用于分析短期波动情况，所以此模型在不顾伪回归下，也只用于动态套期保值。
2.2.2用ECM 模型估计最优套期比 （1）对F 和S 分别进行平衡性检验，如图：Date: 06/14/12 Time: 21:28 Sample: 1 242Included observations: 242Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|*******| .|*******| 1 0.968 0.968 229.37 0.000 .|*******| .|* | 2 0.941 0.076 447.25 0.000 .|*******| .|* | 3 0.9190.066655.94 0.000 .|*******| .|. | 4 0.894 -0.045 854.27 0.000 .|*******| .|. | 5 0.869 -0.021 1042.3 0.000 .|****** |.|. |60.841 -0.0541219.40.000.|****** | .|. | 7 0.815 -0.006 1386.2 0.000 .|****** | .|. | 8 0.790 0.011 1543.7 0.000 .|****** | .|. | 9 0.7680.0351693.1 0.000 .|****** | .|. | 10 0.744 -0.025 1833.9 0.000 .|****** | .|. | 11 0.7210.0051966.9 0.000 .|***** | .|. | 12 0.698 -0.025 2092.0 0.000 .|***** | .|. | 13 0.676 0.009 2209.9 0.000 .|***** | .|. | 14 0.658 0.045 2322.0 0.000 .|***** | .|. | 15 0.6430.0492429.5 0.000 .|***** | *|. | 16 0.622 -0.082 2530.4 0.000 .|***** | .|. | 17 0.606 0.059 2626.8 0.000 .|***** | .|. | 18 0.594 0.050 2719.9 0.000 .|**** | .|. | 19 0.5850.0612810.6 0.000 .|**** | .|. | 20 0.573 -0.048 2897.9 0.000 .|**** | *|. | 21 0.557 -0.070 2980.7 0.000 .|**** | .|. | 22 0.540 -0.045 3058.9 0.000 .|**** | .|. | 23 0.522 -0.043 3132.4 0.000 .|**** | .|. | 24 0.507 0.040 3202.1 0.000 .|**** |.|* |250.4960.0763269.20.000图4 F 序列相关分析图从图4的F 序列自相关系数（AC ）没有很快趋近0，说明序列F 是非平稳的。