《金融市场数理分析》教学大纲
金融数据分析教学大纲
金融数据分析教学大纲金融数据分析教学大纲随着金融行业的快速发展和数字化转型，金融数据分析的重要性日益凸显。
金融数据分析是一门综合性学科，涉及统计学、计量经济学、金融学等多个领域的知识和技能。
为了培养具备金融数据分析能力的人才，制定一份科学合理的教学大纲至关重要。
一、引言金融数据分析作为一门学科，旨在通过对金融数据的收集、整理、分析和解释，为金融决策提供可靠的依据。
本教学大纲旨在培养学生的数据分析思维和技能，使其能够熟练运用各种统计工具和软件，深入理解金融市场的运行规律，为金融机构和企业提供准确的数据分析支持。
二、基础知识1. 金融数据分析的概念和意义：介绍金融数据分析的基本概念，探讨其在金融领域中的重要性和应用价值。
2. 统计学基础：回顾统计学的基本概念和方法，包括概率论、随机变量、概率分布等，为后续的数据分析方法打下基础。
3. 金融市场基础知识：介绍金融市场的基本特征和运行机制，包括证券市场、货币市场、外汇市场等，为后续的数据分析提供背景知识。
三、数据收集与整理1. 数据源和获取：介绍金融数据的常见来源，如金融机构、政府部门、第三方数据提供商等，以及如何获取和整理这些数据。
2. 数据清洗与预处理：讲解数据清洗的概念和方法，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等，以确保数据的质量和可用性。
3. 数据格式和结构：介绍金融数据的常见格式和结构，如时间序列数据、面板数据等，以及如何进行数据格式转换和重构。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：介绍描述性统计分析的基本概念和方法，包括中心趋势度量、离散程度度量、相关性分析等，以了解数据的基本特征。
2. 统计推断与假设检验：讲解统计推断的基本原理和方法，包括参数估计、假设检验、置信区间等，以从样本数据中推断总体的特征。
3. 时间序列分析：介绍时间序列分析的基本概念和方法，包括平稳性检验、自相关性分析、滑动平均等，以研究时间序列数据的内在规律。
4. 回归分析：讲解回归分析的基本原理和方法，包括线性回归、多元回归、时间序列回归等，以探究变量之间的关系和影响。
金融数学课程教学大纲
金融数学课程教学大纲金融数学课程教学大纲引言：金融数学作为金融学中的一个重要分支，旨在运用数学方法和技巧解决金融领域中的问题。
本文旨在探讨金融数学课程的教学大纲，以帮助学生更好地理解和应用金融数学的知识和技能。
一、课程简介金融数学课程是金融学专业的重要课程之一。
通过学习金融数学，学生可以了解和应用数学方法来解决金融领域中的问题。
课程内容包括概率论、数理统计、随机过程、金融工程等。
二、课程目标1. 培养学生的数学思维和分析能力。
金融数学课程旨在培养学生的逻辑思维和分析问题的能力，通过数学方法解决金融领域中的实际问题。
2. 提供金融数学的基础知识。
金融数学课程将介绍概率论、数理统计等基础知识，为学生进一步学习金融工程和金融市场提供必要的数学基础。
3. 培养学生的实际应用能力。
金融数学课程将通过案例分析和实践操作，培养学生在金融领域中运用数学方法解决实际问题的能力。
三、课程内容1. 概率论概率论是金融数学的基础，本部分将介绍概率的基本概念、概率分布、随机变量等内容。
学生将学习如何计算和分析金融市场中的随机事件和概率。
2. 数理统计数理统计是金融数学中的重要工具，本部分将介绍统计的基本概念、统计方法和假设检验等内容。
学生将学习如何利用统计方法分析金融市场中的数据，从而作出合理的决策。
3. 随机过程随机过程是金融数学中的核心概念，本部分将介绍随机过程的基本理论和应用。
学生将学习如何建立金融市场中的随机模型，以及如何利用随机过程进行金融风险的评估和管理。
4. 金融工程金融工程是金融数学的重要应用领域，本部分将介绍金融工程的基本原理和方法。
学生将学习如何利用金融工程工具设计金融产品和衍生品，以及如何进行金融市场的风险管理和投资组合优化。
四、教学方法1. 理论讲授通过课堂讲授，向学生介绍金融数学的基本理论和方法。
教师将结合实例和案例，帮助学生理解和应用金融数学的知识。
2. 实践操作通过实践操作，让学生亲自动手解决金融数学问题。
数理金融-教学大纲
《数理金融（双语）》教学大纲课程编号：112323A课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课■专业选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时： 37 习题案例学时：11学分：3适用对象：金融学、金融工程学、投资学先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、经济学、金融学一、教学目标（黑体，小四号字）数理金融是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求用数学方法表述、反映金融行为内在规律的一门课程。
本课程是金融学、金融工程学等专业本科学生的必修课，修读对象为已掌握微积分、线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识和经济学、金融学等基本经济金融理论知识的三、四年级学生。
本课程的具体目标为：目标1：熟悉运用数理方法与数学建模处理金融问题的基本思路和方法；目标2：了解和掌握数理金融学的基本概念、基本理论与技能方法；目标3：掌握最优化分析、套利定价等方法，为进一步学习、研究现代金融理论打好基础。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程所用到的数理知识多，逻辑推理要求较高，在教学方法上宜通过数学推导、案例分析、习题讲解等多种形式教学。
应重点讲清楚数理金融的基本概念体系和基本理论框架，重点引导学生掌握利用现代数学方法分析和解决金融问题的思路和方法。
可以通过布置课后练习、组织课堂讨论等方式引导学生通过自己的独立思考以及相互启发提高分析和解决问题的能力。
应通过讲解数理金融方法在金融产品开发和金融风险管理应用中的案例分析，联系开放经济条件下我国金融市场改革中出现的新情况，培养学生联系实际思考问题和解决问题的能力。
本课程涉及的内容较多，教师在具体的教学过程中可根据实际情况适当予以取舍，尤其是让学生能及时了解现代数理金融的最新动态，也可根据专业培养目标，确定讲授重点。
本课程在教学中切忌学生死记硬背，要重点培养学生的逻辑思维和推理能力。
教学中要加强平时的练习和考核，课程成绩的评定可适当加强平时成绩的比重，多出有利于考核学生是否掌握基本分析方法的案例，分析、计算题为宜，开卷和闭卷考试都是可以采取的形式。
《数理金融》课程教学大纲
数理金融Mathematical Finance一、课程基本情况课程类别：专业方向课课程学分：2学分课程总学时：32学时，其中讲课：32学时，实验：0学时，上机：0学时，实习0学时, 课外0学时课程性质：选修开课学期：第5学期先修课程：概率统计、随机过程适用专业：统计学、数学与应用数学、金融工程教材：《数理金融》，北京：清华大学出版社，郭多祚，2012年第二版开课单位：数学与统计学院统计系二、课程性质、教学目标和任务通过对本课程的学习能让学生对金融数学有个初步认识，并了解解决一些金融问题的数学方法。
主要包括：了解二元关系；现值、终值计算公式；运用CAPM模型进行投资分析的方法;APT模型的假设以及Ito引理及其在股价中的应用；熟悉三种不同风险偏好的投资者；货币的时间价值和增值过程；市场组合、资本市场线、证券市场线；多因素模型以及金融期权，期权价格的影响因素；重点掌握马科维茨风险溢价的求法，凸度以及债券组合的久期; 最小方差投资组合模型及两基金别离定理以及CAPM模型，并能够确定0系数；二项式定价公式。
三、教学内容和要求第一章期望效用函数理论与单期定价模型（9课时）L1序数效用函数（2课时）L2期望效用函数（2课时）1.3投资者的风险类型及风险度量（2课时）均值方差效用函数（1课时）L 5随机占优（0.5课时）L6单期无套利资产定价模型（1.5课时）（1）了解偏好关系的概念，单期确定性定价模型；（2）理解效用函数，绝对、相对风险厌恶函数；（3）掌握马科维茨风险溢价的求法，三种不同投资者风险类型；重点：马科维茨风险溢价的求法，投资者风险类型，偏好关系难点：单期确定性定价模型。
第二章固定收益证券（7课时）2.1货币的时间价值（1.5课时）2.2债券及其期限结构（1课时）2.3债券定价（1.5课时）2.4价格波动的测度一一久期（1.5课时）2.5价格波动率的测度一一凸度（1.5课时）（1）了解现值、终值计算公式，银行按揭模型；（2）理解单利、复利和连续复利的计算，货币的时间价值和增值过程；（3）掌握凸度以及债券组合的久期；重点：现值、终值的计算，单利、复利和连续复利的计算难点：债券组合的久期。
《数理金融》课程大纲
《数理金融》课程大纲课程名称（中文）：数理金融课程名称（英文）：Mathematical Finance课程代码：s开课单位：XXXX学院授课对象：XXXX学科学术学位硕士研究生学时：32学分：2开课学期：2 考核方式：开卷、完成作业或论文先修课程：测度论、随机过程教师信息教师电子邮件学位职称张三统计学博士教授李四金融学博士副教授课程简介数理金融是金融学自身发展而衍生出来的一个新的分支，是数学与金融学相结合的产物，是金融学由定性分析向定性分析与定量分析相结合、由规范研究向实证研究转变。
由理论阐述向理论研究与实用研究并重，金融模糊决策向精确化决策发展的结果。
教学目标与基本要求通过本课程的学习使学生理解数理金融的基本概念与基本理论，掌握概率统计方法在金融中的应用方法，能用所学的基本理论进行实证分析，为进一步的数理金融的学习与研究奠定基础，提高学生解决实际问题的能力。
课程内容与学时分配课程内容本课程主要学习金融的基本概念，无套利原理，完全市场模型；偏好与期望效用理论；金融市场的风险与风险厌恶的投资者行为的静态分析；随机占优；投资组合的选择理论；两基金分离，资本资产定价与套利定价模型；离散时间参数下的期权定价方法；连续时间参数下的期权定价方法；Black-Scholes期权的定价公式；概率定价方法、二叉树定价方法和状态价格定价模型几个方面全面地介绍期权定价的理论和实践。
课程具体安排实验、实践等其他环节内容与要求要求学生课下用至少20小时自行动手，利用实际数据模拟和分析本课程内容（不计学时）。
教材及主要参考资料[1]叶中行. 数理金融. 科学出版社, 2000.[2]姜礼尚. 期权定价的数学模型和方法. 高等教育出版社, 2012.[3]Tomas Bjork. Arbitrage Theory in Continuous Time. Oxford University Press, 1998.[4]H.Follmer and A.Schied. Stochastic Finance. Walter de Gruyter, 2002.撰写人：XXXX。
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲课程名称：金融市场数据分析与数据挖掘课程学分：3学分课程介绍：金融市场数据分析与数据挖掘是一门综合性的课程，旨在提供金融市场相关数据的分析与挖掘技术。
通过本课程的学习，学生将获得金融市场数据的收集、整理与处理的能力，以及金融数据分析与挖掘的方法和技巧。
同时，本课程还将介绍相关软件工具和编程语言的应用，以帮助学生提高数据分析与挖掘的实践能力。
课程目标：1.掌握金融市场数据的收集、整理和处理方法。
2.熟悉金融数据分析和挖掘的基本理论和方法。
3.学会使用常用的统计分析工具和编程语言进行金融数据分析与挖掘。
4.培养独立思考和问题解决的能力。
教学内容：1.金融市场数据的特点与获取方法。
2.数据预处理与数据清洗。
3.数据可视化与探索性分析。
4.描述性统计分析。
5.相关性分析与因子分析。
6.时间序列分析与预测。
7.机器学习算法在金融数据挖掘中的应用。
8.金融风险分析与模型构建。
教学方法：1.理论讲授：通过教师讲解金融数据分析和挖掘的基本理论和方法，帮助学生建立相应的基础知识。
2.实例分析：通过案例分析，引导学生运用所学知识分析实际金融市场数据。
3.讨论与交流：组织学生进行讨论和交流，促进学生之间的互动和思维碰撞。
4.实践操作：通过实践操作，帮助学生熟悉常用的统计分析工具和编程语言，提高数据分析与挖掘的实践能力。
评估方式：1.平时成绩：考勤、课堂表现、课堂讨论等。
2.作业成绩：按时完成平时作业并准确无误。
3.期中考试：对课程前半部分内容进行考察。
4.期末考试：对课程全部内容进行考察。
5.课程设计：根据实际金融市场数据进行分析与挖掘，并撰写实验报告。
参考教材：1.李梅，《大数据金融学》，机械工业出版社。
2. Tan, et al., "Introduction to Data Mining", Pearson Education, 2024.。
参考工具：1. Python编程语言及相关库（numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等）。
金融数学课程教学大纲
金融数学课程教学大纲(总学时数：48，学分数：3)一、课程的性质、任务和目的金融数学是数学与应用数学专业的重要专业课。
通过本课程的学习，使学生明确金融衍生品定价在金融数学中的核心地位，掌握建模和对冲中使用的金融概念、术语、策略和数学模型。
目的是掌握期权定价的离散模型和计算方法、以Black-Scholes公式为中心的连续模型和解析方法，学会利用金融衍生品来对金融风险进行管理。
二、课程的基本内容和要求（一）金融市场1. 市场和数学（了解）2. 股票和衍生品（了解）3. 期货合约定价（了解）4. 债券市场（理解）重点: 期货合约，看涨期权，看跌期权，远期利率；难点: 看涨期权，看跌期权，远期合约，远期利率。
（二）二叉树，复制投资组合，套利1. 衍生品定价的三种方法（了解）2. 复制投资组合（了解）3. 概率方法（理解）4. 风险、二叉树和套利（理解）重点: 二叉树，衍生品定价，复制投资组合，套利；难点: 衍生品定价，复制投资组合，套利。
（三）股票和期权的树模型1. 股票模型（了解）2. 看涨期权的二叉树定价、美式期权的二叉树定价（了解）3. 奇异期权—敲出期权的定价（理解）4. 奇异期权—亚式期权的定价（理解）重点: 股票模型，欧式期权定价，美式期权定价；难点: 美式期权定价，奇异期权定价，对冲。
（四）连续模型和Black-Scholes公式1. 连续时间股票模型、离散模型（了解）2. 连续时间分析、Black-Scholes公式（理解）3. Black-Scholes公式的推导（理解）4. 看涨-看跌平价公式（理解）重点: Black-Scholes公式，看涨看跌平价公式；难点: Black-Scholes公式，看涨看跌平价公式。
（五）Black-Scholes的解析方法1. 微分方程的推导（了解）2. V(S，t)的展开和化简（理解）3. 投资组合构造（理解）4. Black-Scholes微分方程的解（理解）重点: Black-Scholes微分方程；难点: Black-Scholes微分方程和解。
《数理金融》课程大纲
利定价原理
6
面授/机房
实验
习题/实验
完成要求
书面作业/
实验报告
远期
4
面授
习题
完成要求
书面作业
期货
4
面授
习题
完成要求
书面作业
金融互换
4
面授
习题
完成要求
书面作业
期权及其定价
理论
12
面授/机房
实验
习题/实验
完成要求
书面作业/
实验报告
利率期限结构
介绍
2
面授
习题
完成要求
书面作业
……
*考核方式(Grading)
（2）具体介绍期权的产生、发展、产品特征。侧重于介绍常见的期权定价理论，定价方法，其中包括：无套利定价方法，风险对冲定价方法，风险中性定价方法等，以及这些定价方法对一般的金融衍生产品定价方法的启发和应用。(B2,B3)
结合各个金融产品、金融衍生产品的内容提供给学生课堂和课后讨论的实务界案例，培养学生运用所学的理论和方法，分析、解决实际问题的能力。
This coursecovers three major areas of mathematical finance that all have an enormous impact on the way modern financial markets operate, namely: Markowitz portfolio optimization theory and the Capital Asset Pricing Model; Black-Scholes arbitrage pricing of options,forward,futures,Swaps and other derivative securities; and interest rates and their termstructure.
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《金融市场数理分析》教学大纲
二、课程的对象和性质
本课程是针对金融学专业的本科生而开设的专业选修课，是以金融理论为指导，利用计量经济模型等分析工具，对实际金融现象和问题进行分析的一门应用性课程。
三、课程的教学目的和要求
本课程的教学目的是：通过本课程的学习，使学生能将金融理论与实践相结合，加深对所学金融理论的理解，提高学生分析问题与解决问题的能力。
本课程的教学要求是：学生应具备较为扎实的经济金融理论基础知识，对金融业主要交易活动（如证券与期货）有较清晰的认识，具备概率论与数理统计及计量经济学的的基本知识和技能，熟悉常用的金融分析计算机软件。
在此基础上，能根据金融理论和对实际金融现象和问题的定性把握，建立模型进行分析。
四、授课方法
本课程强调金融学和经济学的理论知识与金融实际问题的结合。
为达此目的，在授课课程中将采用如下方法：
（1）通过经济金融背景知识的介绍，让学生理解模型如何构建；
（2）通过课堂演示和学生模仿操作相结合，使学生掌握如何应用计算机软件进行金融研究分析；
（3）通过实际金融问题的分析加深学生对所学金融专业知识的理解。
五、理论教学内容与基本要求（含学时分配）
第一章金融市场、利率与收益率
课时安排：2课时
教学要求：通过行的学习，要求学生掌握金融市场的主要工具，了解常见的金融行情显示，理解利率和收益率的重要性。
教学重点和难点：重点是金融市场及其收益率，难点是利率期限结构等内容。
教学内容：
第一节：金融市场一般描述
1.货币市场、资本市场的交易工具及交易活动；
2. 常见的交易行情、价格和成交量
第二节：利率描述
1.利率理论描述；
2.金融市场中的利率；
3. 利率的期限结构
第三节：资产收益率
1.持有期收益率；
2.到期收益率；
3. 预期收益率
第二章统计描述与数据
课时安排：4课时
教学要求：通过行的学习，要求学生了解总体与样本的关系，掌握金融数据的主要类型，理解主要的金融数据描述性统计量。
教学重点和难点：重点是金融数据描述性统计和金融数据的主要类型，难点是面板数据等内容。
教学内容：
第一节：随机变量描述
1. 随机变量；
2. 母体和样本；
3. 期望与方差
第二节：样本序列的统计描述
1. 中位数；
2. 均值；
3. 方差；
4. 偏度；
5. 峰度；
6. 协方差与相关系数
第三节：数据类型
1.定量数据与非定量数据；
2. 离散型数据与连续型数据；
3. 时间序列数据；
4. 横截面数据；
5. 面板数据
第四节：金融市场数据性质
1. 市场价格；
2. 指数
第三章回归分析与假设检验
课时安排：6课时
教学要求：通过行的学习，要求学生掌握回归分析在金融中的主要应用，找我主要的假设检验方法。
教学重点和难点：重点是回归分析在金融问题分析中的应用，难点是模型的构建和计量经济检验等内容。
教学内容：
第一节：一元与多元线性模型
1. 线性模型的建立；
2. 解释变量与被解释变量；
3. 参数估计
第二节：置信区间与假设检验
1.置信区间；
2. 假设检验原理；
3. 第一类错误与第二类错误；
4. T检验与
F检验
第三节：计量经济检验
1. 异方差检验；
2. 序列相关检验；
3. 多重共线性检验
第四节：CAPM应用案例与常用计量经济软件介绍
应用金融数据作一回归分析的完整过程。
Eviews应用要点。
第四章时间序列模型的理论与方法
课时安排：6课时
教学要求：通过本章的学习，要求学生理解平稳性在金融数据分析中的意义，掌握主要的金融时间序列分析方法。
教学重点和难点：重点是金融数据的平稳性，难点是协整的检验方法等内容。
教学内容：
第一节：时间序列模型的一般描述
1. 定义；
2. AR、MA及ARMA特征；
3. 自相关偏相关检验
第二节：时间序列的平稳性及其检验
1. 平稳的定义；
2. DF和ADF检验原理及方法
第三节：协整分析
1. 单整和协整定义；
2. 单整与协整的检验方法
第四节：Granger 因果检验
1. Granger 因果检验模型；
2. 结果分析
第五章ARCH类模型的理论与应用
课时安排：4课时，其中实验2课时
教学要求：通过行的学习，要求学生理解金融数据的时变波动性特点，掌握ARCH类模型的意义以及在金融分析中的应用。
教学重点和难点：重点是ARCH模型的含义和在金融分析中的应用，难点是扩展的GARCH族模型等内容。
教学内容：
第一节：ARCH模型的检验与估计
1. ARCH的起源、定义；
2. LM检验；
3. ARCH模型估计
第二节：GARCH模型的检验与估计
1. GARCH定义；
2. 与ARCH的区别；
3. GARCH模型的估计
第三节：扩展的GARCH模型
1. GARCH-M模型；
2. EGARCH模型
第四节：ARCH类模型应用案例分析
第六章面板数据模型
课时安排：4课时
教学要求：通过本章的学习，要求学生理解面板数据模型在金融分析中的作用，掌握面板数据模型的估计方法。
教学重点和难点：重点是面板数据的类型和面板数据模型的估计，难点是随机影响模型等内容。
教学内容：
第一节：面板数据模型概述
1. 单方程面板数据模型基本假设；
2. 模型估计及统计检验指标
第二节：固定影响模型
1. LSDV的检验和参数估计；
2. Eviews应用
第三节：随机影响模型
1. FGLS的估计；
2. Eviews应用
第七章事件研究法
课时安排：4课时
教学要求：通过本章的学习，要求学生掌握事件研究法的原理与适用范围，并能运用事件研究法对特定案例进行分析。
教学重点和难点：重点是事件研究法的含义和主要分析过程，难点是理论收益率的估算等内容。
教学内容：
第一节：有效市场理论与事件研究法
1. 有效市场的三种形式；
2. 事件研究法
第二节：事件研究法的过程
1. 事件；
2. 事件窗口；
3. 样本选取；
4. 检验；
5. 结果分析
第三节：事件研究法的案例分析
六、实验教学内容与基本要求（含学时分配、详见实验教学大纲）
实验要求：本课程是应用性课程，要求学生能将所学知识和方法与金融实践相结合，因此教学中特别强调理论教学与实验教学的紧密结合。
实验中要求学生能自己根据选题建立模型，利用实验室提供的条件收集数据，进行模型估计与分析。
要求学生能在实验指导书指导下，独立完成实验过程，并提交实验报告。
课时安排：6课时。