2011最新的金融工程
金融工程的核心技术及其应用
总结词
金融衍生品定价技术是金融工程的核心技术之一，它通过建立数学模型来对金融衍生品进行定价。
详细描述
金融衍生品定价技术包括远期合约、期货合约、期权合约和互换合约等，这些合约的定价需要考虑利率、汇率、商品价格和波动率等因素。常用的定价方法包括无套利定价、风险中性定价和最优化定价等。
总结词
金融衍生品定价技术是金融工程的核心技术之一，通过该技术可以制定有效的风险管理策略。
详细描述
金融衍生品定价技术是指通过数学模型对金融衍生品进行定价的方法。在风险管理策略制定中，该技术可以用于估计未来市场价格变动的可能性，从而帮助投资者降低风险。
应用案例
某银行利用金融衍生品定价技术，通过购买期货合约对冲利率风险，确保自身收益稳定。
信用风险管理
03
资产配置
根据投资者的风险承受能力和投资目标，对各类资产进行合理配置，以实现资产的优化和长期稳定的增值。
01
投资组合理论
运用现代投资组合理论，为投资者提供最优的投资组合方案，以实现投资收益的最大化和风险的最小化。
02
量化投资策略
通过定量分析和计算机程序化交易，制定高效的量化投资策略，以获得稳定的投资回报。
前景
随着金融市场的不断发展和创新，金融工程将会在未来发挥更加重要的作用。例如，金融工程可以利用先进的技术和算法，为金融机构提供更加精准和高效的风险管理和投资决策支持。同时，随着数字化和智能化的不断发展，金融工程也将会在未来引领金融市场的变革和创新。
05
CHAPTER
案例分析：金融工程在风险管理中的应用
金融数据分析与预测技术可以帮助投资者更好地理解市场和投资品种，从而制定出更合理的投资策略。
总结词
金融工程1
金融工程金融工程是指利用数理方法和计算机技术研究金融产品的设计、定价、风险管理和投资策略等方面的工程学科。
金融工程的发展是随着金融市场复杂性的提升而出现的，它的目的是为金融市场参与者提供优化的金融产品和投资策略，以及有效的风险管理方案。
本文将从以下几个方面介绍金融工程的概念、发展、应用和未来。
一、概念1990年代初，受到自然科学和工程学科发展的影响，金融工程开始兴起。
金融工程是指利用工程数学、计算机科学等方法，结合金融理论对金融市场所涉及的各种金融产品和投资策略进行设计、定价、风险管理和优化等，从而提高金融市场的效率和公正。
金融工程的核心思想是将工程学科中的数学、统计和模型运用到金融领域中。
二、发展自1990年代以来，金融工程已经成为金融领域中的一个重要分支，并且得到了越来越广泛的应用。
金融工程的发展可以分为以下几个阶段：1. 初始阶段（1980s-1990s）在这个阶段，金融工程学科的发展主要是由一些数学科学家和工程师主导的。
他们的主要目标是提供数学和工程工具以解决金融市场中的一些代表性问题，如期权定价、风险管理等。
2. 发展阶段（1990s-2000s）在这个阶段，金融工程逐渐得到了越来越多的关注，并且出现了一些重要的发展。
其中最重要的发展是由原来单独的许多数理学科和计算机科学学科逐渐融合成一个完整的学科，形成了一个独立的研究方向，从而成为了一个具有领导地位的学科领域。
3. 应用阶段（2000s-至今）在这个阶段，金融工程的应用已经成为了金融领域的主要研究方向之一，并且得到了如投资银行、基金管理公司等金融机构的广泛认同。
金融工程的应用已经涉及到金融市场的诸多方面，包括证券定价、期权交易、风险管理等，并且在大型金融机构和跨国公司中得到了深度应用。
三、应用金融工程的应用范围非常广泛，其中包括以下主要方面：1. 资产定价和投资组合管理金融工程可以运用现代金融市场理论和资产定价模型对各种金融资产进行定价，利用计算机模拟技术和优化算法进行投资组合管理。
《金融工程》课程教学大纲
金融工程课程属性：专业知识，课程性质：必修一、课程介绍1.课程描述：金融工程是金融学学科的核心课程，是一门综合金融学、数学和计算机科学等多个学科的交叉课程。
其主要运用工程技术的方法设计、开发和实施新型金融产品，创造性地解决金融问题，在把金融科学的研究推进到一个新的发展阶段的同时，对金融产业乃至整个经济领域产生了极其深远的影响。
通过该课程的学习，使学生能较系统地掌握金融工程的基本概念、基本工具与基本方法；掌握金融产品定价的一般方法及原理；了解设计、开发和实施新型金融产品的基本方法、技术和工具。
2.设计思路：本课程从金融工程的知识背景和基本资产定价方法入手，讲授常见几类金融衍生产品的基本原理、市场交易、定价模型、价格计算、产品变异等方面的问题，在此基础上，介绍近几年发展出来的用于管理金融风险的创新性金融策略。
课程总体结构安排依据从初级到高级，从理论到应用的思路展开，符合人们的认知规律。
3. 课程与其他课程的关系：本课程在修完概率统计和线性代数后开设，其后续课程为金融风险管理。
二、课程目标课程结束后学生应具有以下几方面的知识与能力：（1）明确掌握金融工程的基本理论与金融产品定价的一般方法与原理。
（2）掌握并熟悉运用金融衍生工具和技巧来减少和避免各种金融风险。
（3）初步学会综合运用各种工程技术方法（主要有数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等）设计、开发和实施新型的金融产品，为创造性地解决各种金融问题打下良好基础。
（4）养成关注实际，对新信息和新事物具有敏感性的思维方式。
三、学习要求要完成所有的课程任务，学生必须：（1）学习该课程前，学生应掌握概率论和数理统计、金融学和金融投资分析等课程的基本理论和基础知识，受到经济学、金融学的基本训练，具有一定数量理论分析的基本能力。
（2）学生应按时上课，认真听讲，并积极参与课堂讨论、随堂练习和测试。
本课程将包含较多的随堂练习、小组案例分析等课堂活动，课堂表现和出勤率是成绩考核的组成部分。
2011年北京大学经济学院金融硕士推免拟录取名单
2011年北京大学经济学院金融硕士推免拟录取名单金融学硕士陈思羽北京大学财政学（获得德勤全国税务精英挑战赛总冠军）金融学硕士凌莉北京大学电子信息科学技术金融学硕士张巾帼北京大学电子信息科学技术金融学硕士曹逸北京大学法学金融学硕士李静恬北京大学法学金融学硕士常逴北京大学金融金融学硕士陈睿茜北京大学金融，（07年，682分的总成绩成为福州市理科高考状元）金融学硕士董梦琬北京大学金融（08年英语6级657，北京4中，07高考拒了香港大学）金融学硕士马骁北京大学金融金融学硕士钱璐北京大学金融金融学硕士唐显煜北京大学金融（07年，以690分入光华，拒了香港大学）金融学硕士杨乐北京大学金融金融学硕士张菁雯北京大学金融金融学硕士张翊北京大学金融金融学硕士黄一纯北京大学金融数学金融学硕士张宇翔北京大学金融数学系(成都20中，07保送北京大学）金融学硕士孙丽思北京大学金融系金融学硕士关景振北京大学金融学金融学硕士胡金戈北京大学金融学金融学硕士贾雪萌北京大学金融学金融学硕士梁艺北京大学金融学金融学硕士王凯北京大学金融学金融学硕士温韬北京大学金融学金融学硕士张璐涵北京大学金融学金融学硕士郑直北京大学金融学金融学硕士陆峣北京大学物理（北大附中，07年拒了香港大学；GRE1440分）金融学硕士沈盛杰北京大学物理学（宁波效实中学，奥赛物理省赛区一等奖，保送北大）金融学硕士余超北京大学物理学（武汉二中，奥赛省赛区一等奖，亚洲物理奥赛金牌，保送北大）金融学硕士武媚北京大学资源环境与城乡规划管理金融学硕士丁倩北京航空航天大学金融工程金融学硕士刘传洋对外经济贸易大学会计学金融学硕士徐颖吉林大学会计学（国际会计方向）金融学硕士王怡然南京大学国际应用文科强化部（会计学方向）金融学硕士李歆南京大学金融学金融学硕士马呈南京大学统计学金融学硕士蔡胜琴南京航空航天大学金融学金融学硕士刘娜南开大学金融学金融学硕士杨昊辰南开大学金融学金融学硕士李东南开大学数学与应用数学金融学硕士冯翔欣清华大学法学经济学第二学位金融学硕士高婧清华大学经济学，法学双学位金融学硕士任世杰清华大学经济与金融金融学硕士陈东杰清华大学生物科学金融学硕士程子涵山东大学金融学金融学硕士彭悦山东大学金融学金融学硕士刘圣尧山东大学统计学金融学硕士史保新武汉大学财务管理金融学硕士彭丹武汉大学数学与应用数学金融学硕士邓童卉西南财经大学金融工程金融学硕士罗如西南财经大学金融学金融学硕士郑夏雨西南财经大学金融学（双语实验班）金融学硕士黄昊厦门大学金融工程金融学硕士方竹静浙江大学金融学金融学硕士王志鹏浙江大学金融学金融学硕士于滢滢中国科学技术大学金融金融学硕士田佳中国人民大学金融学金融学硕士吴晓玮中国人民大学金融学金融学硕士杨之光中国人民大学金融学金融学硕士何媛中国人民大学经济学金融学硕士吴明阳中山大学财务管理金融学硕士胡震禹中山大学数学与应用数学金融学硕士陶照中央财经大学金融学。
金融工程的核心技术及其应用
金融工程的伦理与监管问题
金融工程在追求利益的同时， 也需要关注伦理和监管问题。
金融工程需要遵循公平、透明 、诚信等原则，避免利益冲突 和欺诈行为。
监管机构需要加强对金融工程 的监管，制定合理的法规和标 准，确保金融市场的公平和稳 定。
THANKS
谢谢您的观看
04
金融工程的未来发展与挑战
金融科技的融合与创新
金融科技为金融工程提供了新的工具和平台，使得金融产品和服务更加便捷、高效 。
金融科技的发展推动了金融工程的创新，例如区块链技术、数字货币等。
金融科技的发展也带来了新的风险和挑战，需要金融工程不断更新风险管理策略。
数据驱动的金融工程
数据是金融工程的重要资源，通过数据分析和挖 掘可以发现市场趋势和风险。
数据驱动的金融工程需要强大的数据处理和分析 能力，以及先进的数据可视化技术。
数据隐私和安全问题也是数据驱动的金融工程面 临的重要挑战。
人工智能在金融工程中的应用
人工智能技术为金融 工程提供了更高效、 准确的决策支持。
人工智能的应用也带 来了数据隐私和伦理 问题，需要关注和解 决。
人工智能在风险评估 、欺诈检测、投资组 合优化等方面有广泛 应用。
详细描述
金融衍生品定价技术主要依赖于数学模型和计算机技术，通过对标的资产价格 变化的模拟和预测，为衍生品合约的合理定价提供依据。该技术广泛应用于股 票、期货、期权等各类衍生品的定价中。
风险管理与对冲技术
总结词
风险管理与对冲技术是金融工程中用于降低或消除投资风险的重要手段。
详细描述
通过对投资组合进行优化配置，以及对冲策略的运用，风险管理与对冲技术能够 有效地降低投资组合的风险。该技术广泛应用于股票、债券、商品等各类投资领 域。
金融工程的核心技术及应用讲义
金融工程的核心技术及应用讲义引言金融工程是将金融学与计算机科学、统计学等学科相结合，应用数学、计算机技术和经济学原理对金融市场进行建模和分析的一门交叉学科。
金融工程在金融市场的风险管理、金融产品的定价和创新以及金融决策的支持等方面发挥着重要的作用。
本讲义将介绍金融工程涉及的核心技术及其在实际应用中的具体方法和工具。
一、金融工程的核心概念金融工程是一门多学科交叉的学科，涉及到许多核心概念。
以下是一些重要的核心概念：金融市场是金融工程研究的核心对象，它是供求金融资产的场所，包括证券市场、期货市场、外汇市场等。
金融市场的繁荣程度和稳定性对经济发展有着重要的影响。
1.2 金融产品金融产品是金融市场上的交易品种，包括股票、债券、期权等各种衍生品。
金融产品的设计和创新是金融工程的一个重要方面，涉及到风险管理、定价模型等技术。
1.3 金融风险金融风险是指金融市场上各种金融产品价格的波动带来的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
金融工程通过量化方法识别、测量和管理风险，帮助投资者和金融机构进行风险控制和决策支持。
金融工程师是运用数学、计算机和金融学知识进行金融市场建模和分析的专业人才。
金融工程师在金融机构、投资银行、保险公司等金融企业中发挥着重要的作用，他们能够通过金融工程技术为金融市场参与者提供决策支持和风险管理服务。
二、金融工程的核心技术金融工程的核心技术包括统计分析、计量经济学、金融计量学、计算机编程等。
以下是几个重要的核心技术：2.1 统计分析统计分析是金融工程中最常用的技术之一，它通过对历史数据的分析，提供对未来的预测和决策支持。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析、方差分析等。
2.2 计量经济学计量经济学是研究经济事件和经济数据之间关系的一门学科，它运用统计和数学方法对经济模型进行推断和分析。
计量经济学在金融工程中的应用主要包括资产定价、投资组合管理等方面。
2.3 金融计量学金融计量学是金融工程中专门研究金融数据的一门学科，它运用计量经济学和统计学方法对金融数据进行处理和分析。
第一章：金融工程概论(金融工程-科院 董纪昌)
17
第一章 金融工程概论
金融工程师在近年来的企业购并热潮中，开发出的垃 圾债券和过渡性融资工具与手段被用于企业接管与杠杆收 购；在跨期套利交易中创新的程序化交易策略、在跨工具 交易中开发出的合成工具、合成期权、零息债券和附抵押 债券；在金融投资和货币管理中创新的高收益共同基金、 货币市场基金、闲置余额投资帐户和回购市场业务；在金 融风险管理中设计开发的互换、期货、利率盖帽、利率底 限、远期利率协议等新型风险管理工具和技术。 金融工程师把资产负债管理技术、久期技术、缺口管 理、风险测度与套期保值等作为创新活动风险管理的常用 技术。
7
第一章 金融工程概论
六、金融工程知识体系
金融工程技术源于金融创新活动，它主要是金融创新技 术的发展和创造性运用，它由理论、工具和工艺方法构成知 识体系。
理论体系 ：不仅包括金融理论与经济学理论，而且还包括
数学、统计学、法学、会计学、工程学与计算机技术等
金融工具：不仅包括基本金融工具：货币、外汇、债券与股
11
第一章 金融工程概论
（3）金融市场全球一体化
金融市场全球一体化是金融市场的发展超出国界和时区 限制 银行业的国际一体化表现在更多的本国银行到国外设立 分支机构，同时，又有更多的境外银行到国内设立分支 机构 证券市场的全球一体化表现在国内投资者或借款人可以 在国内与国外证券市场上买卖外国与本国政府的债务、 公司债券和股票，也可以申请发行
19
第一章 金融工程概论
（9）金融业ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ竞争加剧
放松管制不仅使金融业内部业务交叉，而且使金融业 与其它行业间的金融业务也相互交叉，从而导致金融业务 竞争日趋加剧的局面。竞争的手段主要是通过开发各种新 型的金融工具，争取潜在客户，以巩固和提高竞争优势地 位，实现利益最大化。由于金融工具具有容易被竞争对手 模仿的特点，导致一个新型金融工具推出后数天，竞争对 手便会通过模仿和改制，附加上一些新的更具吸引力的特 性创造出新的产品，这大大提高了创新的频率和竞争的力 度。同时金融业的竞争，又推动着金融工具的不断创新。
金融工程重点
创新金融产品开发
产品设计与定价
利用金融工程技术和模型，对创新金融产 品进行设计和定价，确保产品的合理性和
竞争力。
A 创新金融产品开发
金融工程在创新金融产品开发方面 的应用，旨在满足市场需求和推动
金融创新。
B
C
D
产品营销与推广
结合金融工程和市场分析方法，制定创新 金融产品的营销和推广策略，提高产品的 知名度和市场份额。
流动性风险管理
通过金融工程手段，如建立 流动性储备和安排流动性互 换等，帮助金融机构管理流 动性风险。
信用风险管理
利用金融工程方法和模型， 对金融机构面临的信用风险 进行量化分析和评估，制定 相应的信用风险管理策略。
投资组合优化
投资组合优化
资产配置
金融工程在投资组合优化方 面的应用，旨在帮助投资者 实现投资收益的最大化和风
量化投资是一种基于数学模型和算法来进行投资决策的方法。通过使用大数据、统计分析 和机器学习等技术，量化投资者可以发现市场趋势、预测价格波动并优化投资组合。
量化投资的优势
量化投资具有许多优势，包括客观性、可重复性和低成本等。此外，通过使用数学模型， 量化投资者可以更好地理解和预测市场行为。
量化投资的挑战
投机交易
套利交易
利用对未来价格走势的预期，在期货市场 上进行买卖操作以获取盈利。
利用不同期货市场或同一市场不同合约之 间的价格差异，同时买入和卖出不同或相 同商品期货合约，赚取无风险利润。
期权
买入期权
拥有在未来某一时间以特定价格买入 特定数量资产的权利。
卖出期权
拥有在未来某一时间以特定价格卖出 特定数量资产的权利。
期权定价
根据期权的特点和风险，确定其合理 价格的过程。
财管2011级金融工程试题参考答案(A卷) (1)
1．1．什么是 FRA？（2 分）它有什么特点？（3 分） 答：FRA 即远期利率协议（forward rate agreement, FRA） ：交易双方约定在未来某个时点交换某个 期限内一定本金基础上的协定利率与参照利率利息差额的合约。 （2 分） 其特点是：① 多头相当于名义借款人 （1 分） ②空头相当于名义贷款人（1 分） 换本金，而是计算协议利率和参考利率之间的差额（1 分） 。 ③ 并不交
二、判断题（10 分） （本大题共 10 小题，每小题 1 分，共计 10 分） 1 （√） 6 （× ） 2． （× ） 7． （× ） 3． （√） 8． （√） 4. （× ） 9. （× ） 5. （× ） 10． （√）
三、单项选择题（20 分） （本题包括 20 小题，每小题 1 分，共计 20 分）
2．期货套期保值的基本方法是什么？（5 分）
套期保值（hedging）生产经营者在现货市场上买进或卖出一定数量的现货商品的同时（1 分） ，在 期货市场上卖出或买进与现货市场品种相同（1 分） 、数量相当（1 分） 、交易方向相反的期货合约 （1 分） ，以期在未来某一时间再通过平仓来抵消现货价格波动给他带来的实际价格风险。 （1 分）
2
3,640 元/吨。 4 月 3 日，该投资者卖出开仓 80 手螺纹钢 1309 合约，成交价为 3,650 元/吨，4 月 3 日的结算价为 3,660 元/吨。 4 月 4 日，该投资者将手中持有的 200 手多头螺纹钢 1309 合约全部卖出平仓，成交价为 3,680 元/ 吨，4 月 4 日的结算价为 3,670 元/吨。空头头寸继续持有。 在不考虑交易手续费的情况下，请分别计算该投资者这三天的盈亏情况及最终的盈亏结果。 解：4 月 2 日： 平当日仓盈亏 ＝（3,600-3,650）×500 手×10 吨/手 ＝ -250,000（元） 实际盈亏 （2 分） 当日开仓持仓盈亏＝（3,640－3,650）×200 手×10 吨/手 ＝ -20,000（元） 浮动盈亏 （2 分） 当日盈亏 ＝（-250,000 -20,000）＝ -270,000（元） （1 分） 4 月 3 日： 空头持仓盈亏：＝（3,650-3,660）×80 手×10 吨/手= -8,000（元） （2 分） 多头持仓盈亏：＝（3,660-3640）×200 手×10 吨/手=40,000（元） （2 分） 当日盈亏 ＝（-8000+40,000）＝ 32,000（元） （1 分） 4 月 3 日： 空头持仓盈亏：＝（3,660-3070）×80 手×10 吨/手= -8,000（元） （2 分） 多头平仓盈亏：＝（3,680-3,060）×200 手×10 吨/手= 40,000（元） （2 分） 当日盈亏 ＝（-8000 +40000）＝ 32000（元） 所以，这三天的总盈亏是：-270000+32000+32000=-206000（元） （1 分）
标准实验报告-金融工程-2011-2012-2
电子科技大学经济与管理学院标准实验报告（实验）课程名称金融工程电子科技大学教务处制表电 子 科 技 大 学实 验 报 告学生姓名： 学 号： 指导教师：实验地点： 清水河校区科研楼A327室 实验时间： 一、实验室名称： 经济管理专业实验室 二、实验项目名称：基金产品设计 三、实验学时： 4学时 四、实验原理：基于OBPI 策略的基金设计基本原理假定市场无磨擦（即无交易成本和税收）、资产无限可分、无卖空限制、可以相同的无风险连续复利r f 借贷。
在一个无套利的分析框架，欧式卖权（Put Option ）的Black-Scholes 定价模型为：()21 () () r T t t p X eN d S N d --=--- （1）其中，()2121ln 2t f S X r Td d d σσ++==-式中，S t 是当前t 时刻股票价格，X 是期权的执行价格；r f 是连续复利下的的无风险利率，T 期权的到期时间，σ是股票价格的波动率。
N (∙)是累积正态分布函数。
式（1）等式两边同时增加S t 可得：()12 () () r T t t t t S p S N d X eN d --+=+- （2）式（2）的意义是，期初拥有数量为()12 () () r T t t W S N d X e N d --=+-资金的投资者，把1 ()t S N d 资金投入风险资产（股票或指数基金），把()2 () r T t X e N d ---投入无风险资产（国债），等价于把所有资金投入风险资产S t 和购买了一个以S t 为标的资产的卖权，卖权具有对风险资产保险的作用，其中风险资产的比例为：()1112 ()()() ()t t t r T t t t t S N d S N d w S p S N d X eN d --==++- （3）无风险资产比例为：()()212 ()1 () ()r T tt r T t t X e N d w S N d X e N d ------=+- 随着时间t 和S t 的变化，投资者可根据式（3）动态调整风险资产的比例w t ，即，当风险资产价格上涨时，增大投资于风险资产的比例w t ；当风险资产价格下跌时，降低投资于风险资产的比例w t 。
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2011最新的金融工程/金融数学排名 Ranking of Financial Engineering Programs
本帖最后由 2011mfe 于 2011-9-20 10:32 编辑
2011 QuantNet Ranking of Financial Engineering Programs
原文可见：
/mfe-programs-rankings/
2011年9月19日发布，是以U.S.News & World Report美国新闻与世界报道的Business School Rankings Methodology为基础的算法进行排名，截至到目前为止最有参考价值的MFE排名.
2011 MFE Programs Rankings Methodology:
Employer Survey Score (25%)
From August to early September 2011, Quantnet surveyed hiring managers and
corporate recruiters representing a wide range of quantitative groups across
financial institutions in US, UK and Asia to indentify which of the 22 programs in
the 2011 ranking whose graduates they have interviewed or hired from within the last three years.
Placement Success (50%)
Starting Salary (20%) The average starting salaries of the most recent
graduated cohort were normalized by mean and standard deviation and separated into quintiles, with each quantile being awarded points from 20 to 100 in
increments of 20 points.
Employment Rate at Graduation (10%) The employment rates were
separated into five different groups, each group being awarded points from 20 to 100 in increments of 20.
Employment Rate Three Months after Graduation (15%) The employment rates were separated into five different groups, each group being awarded points from 20 to 100 in increments of 20.
Students/Administrator Ratio (5%) The Class Size was divided by the
number of administrators supporting the students; the ratios were normalized by mean and standard dev iation and separated into quintiles, with each quantile
being awarded points from 20 to 100 in increments of 20.
Student selectivity (25%)
GRE Scores (10%) The average GRE Quant scores of the admitted students
were separated into five different groups, each group being awarded points from
20 to 100 in increments of 20.
Undergraduate GPA (5%) The average GPAs of the admitted students were
separated into five different groups, each group being awarded points from 20 to 100 in increments of 20.
Acceptance Rate (10%) The scores were separated into five different groups, each group being awarded points from 20 to 100 in increments of 20.
Overall score/rank
A score for each program is accumulated from the points in each category
multiplied by the category’s assigned weighted average.
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