金融数据分析课程大纲
《大数据与金融》课程大纲2
《大数据与金融》课程大纲2大数据与金融课程大纲引言:随着科技的飞速发展，大数据正成为各行各业的关键词之一。
金融行业作为信息处理的重要领域，也面临着日益增长的数据挑战。
本课程旨在介绍大数据在金融领域的应用，并提供相应的工具和技能，帮助学员理解和应对金融中的数据驱动决策。
一、课程概述本课程将深入探讨大数据与金融的结合，内容包括但不限于以下几个方面：金融数据获取与清洗、金融数据处理与分析、金融风险管理与预测、金融市场预测与交易策略等。
通过学习本课程，学员将获得一系列能够应用于金融领域的大数据技术和方法。
二、课程目标1. 了解大数据在金融领域的应用背景和意义；2. 学习金融数据的获取、清洗和处理方法；3. 掌握金融数据分析的基本技巧和方法；4. 理解金融风险管理与预测的原理和应用；5. 学习金融市场预测与交易策略的基本原理；6. 培养学员在金融领域中应用大数据进行决策分析的能力。
三、课程内容及安排1. 大数据背景与金融行业应用介绍- 大数据的定义及特点- 金融行业中大数据的应用案例与发展趋势2. 金融数据获取与清洗- 金融数据来源与获取方法- 金融数据清洗与处理的基本步骤和技巧3. 金融数据处理与分析- 金融数据的预处理与特征提取- 常用的金融数据分析方法和模型4. 金融风险管理与预测- 金融风险管理与控制的基本概念- 大数据在金融风险管理中的应用案例5. 金融市场预测与交易策略- 金融市场的特点与规律- 基于大数据的金融市场预测和交易策略四、教学方式与评价标准1. 教学方式- 授课方式：理论讲解、案例分析、互动讨论- 实践操作：数据处理和分析实验、案例项目实践2. 评价标准- 平时表现：课堂参与度、作业完成情况、实践操作表现等- 期末考核：课程综合理解能力和应用能力的考核五、参考教材1. "大数据与金融" 丛书，作者：xxx2. "金融数据分析与应用"，作者：xxx3. "金融风险管理与模型"，作者：xxx结语:本课程将帮助学员深入了解大数据与金融的结合，培养学员在金融领域中应用大数据进行决策分析的能力。
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。
金融数据分析课程设计
金融数据分析课程设计一、教学目标本课程旨在帮助学生掌握金融数据分析的基本概念、方法和技能，培养学生运用数据分析解决金融问题的能力。
具体教学目标如下：1.知识目标：–了解金融数据分析的基本概念和原理；–掌握金融数据分析的基本方法和技巧；–熟悉金融数据分析的应用领域和实际案例。
2.技能目标：–能够运用金融数据分析方法和工具进行数据收集、处理和分析；–能够运用金融数据分析结果进行决策和优化；–能够撰写金融数据分析报告，清晰地展示分析结果和结论。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新思维和问题解决能力；–培养学生的团队合作和沟通能力；–培养学生的数据分析和决策能力，使学生在面对金融问题时能够做出合理的判断和选择。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.金融数据分析的基本概念和原理：包括金融数据分析的定义、目的和意义，金融数据分析的基本原理和方法等。
2.金融数据分析的基本方法和技巧：包括数据的收集和处理方法，数据分析的基本技巧，金融数据分析常用工具和软件的使用等。
3.金融数据分析的应用领域和实际案例：包括金融市场分析、金融风险管理、金融产品定价等领域的应用，以及相关的实际案例分析。
4.金融数据分析报告的撰写：包括金融数据分析报告的结构和内容，数据分析结果的展示和解释，结论和建议的提出等。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括：1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授金融数据分析的基本概念、原理和方法。
2.讨论法：通过小组讨论和全班讨论，培养学生的思考和分析能力，提高学生的参与度和积极性。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解和应用金融数据分析的方法和技巧。
4.实验法：通过实验和练习，巩固学生对金融数据分析方法和工具的掌握，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将利用以下教学资源：1.教材：选择适合本课程的教材，提供学生系统性的学习材料。
数据分析培训课程大纲模板
一、课程概述一、课程背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业运营、决策制定和市场竞争的重要手段。
为满足社会对数据分析人才的需求，本课程旨在培养具备数据分析思维、掌握数据分析技能的专业人才。
二、课程目标1. 帮助学员建立数据分析思维，掌握数据分析的基本流程和方法；2. 熟练运用常用数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等；3. 掌握数据分析在各行业中的应用，提升学员的职业竞争力。
二、课程内容一、课程模块一：数据分析基础1.1 数据分析概述- 数据分析的定义及意义- 数据分析的发展历程- 数据分析在各行业中的应用1.2 数据类型及数据结构- 数值型数据- 分类型数据- 时间序列数据- 数据结构及数据表1.3 数据采集与处理- 数据采集方法- 数据清洗与预处理- 数据转换与整合二、课程模块二：数据分析工具与应用2.1 Excel数据分析- 数据透视表与数据透视图- 条件格式与筛选- 数据分析函数与公式2.2 SPSS数据分析- SPSS界面及基本操作- 描述性统计- 推断性统计- 相关性分析- 回归分析2.3 Python数据分析- Python基础语法- NumPy库- Pandas库- Matplotlib库三、课程模块三：数据分析实战3.1 实战案例一：市场调研数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.2 实战案例二：客户关系管理数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.3 实战案例三：金融数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读四、课程模块四：数据分析在各行业中的应用4.1 商业数据分析- 营销策略分析- 产品研发分析- 供应链管理分析4.2 互联网数据分析- 用户行为分析- 网站流量分析- 广告效果分析4.3 金融数据分析- 风险评估- 信用评级- 投资组合优化五、课程模块五：数据分析职业发展5.1 数据分析师职业定位- 数据分析师的角色与职责- 数据分析师的职业路径5.2 数据分析师技能提升- 持续学习与知识更新- 软技能提升- 职业规划与晋升五、课程实施与评估一、课程实施1. 采用理论与实践相结合的教学方式，注重学员动手操作能力的培养；2. 结合实际案例，让学员在实践中掌握数据分析技能；3. 定期组织学员进行小组讨论和交流，提升学员的团队协作能力。
金融统计分析实践大纲
《金融统计分析》教学大纲课程编码：040451033 学时/学分：1周/2学分一、大纲使用说明本大纲根据金融学专业2017版教学计划制订（一）适用专业：金融学专业（二）课程设计性质：必修（三）主要先修课程和后续课程：1．先修课程：《统计学》、《计量经济学》、《金融学》等。
2．后续课程：金融风险管理二、课程设计目的及基本要求通过对宏观金融经济数据的分析，使学生掌握金融统计分析的一般方法，能通过数据分析发现背后的金融规律，并运用所学专业知识进行解释。
本实践采取模拟实习办法，选取若干年度宏观金融统计报表，要求学生运用所学金融统计分析的理论和方法，结合经济及金融运行实践，对报表进行分析。
三、课程设计内容及安排1．要求学生查阅有关金融数据，数据来源包括官方网站，银行、证券公司、保险公司网站及报表，国家各部门公布的统计报告等。
2．对数据展开分析，可利用一般统计方法、计量经济方法等，学生可选取以下内容之一完成数据分析及报告：货币当局资产负债表数据与货币政策实践；货币量变化与国民产出关系；国际收支差额变化分析；某银行、证券公司、保险公司业务规模及盈利变化等。
四、指导方式本课程实践采用集中形式，学生在课程实践过程中定期向指导老师汇报进展情况，并反映所遇到的问题，由指导老师对学生实践活动进行跟踪并及时解答指导学生遇到的实际问题。
五、课程设计考核方法及成绩评定考核方法：考查成绩评定：学生须在学期结束前1－2周上交实践报告。
实践报告应由两部分组成，一部分是模拟实习所提供的金融统计报表；另一部分为学生的计算及分析部分。
指导教师根据报告对其成绩进行评定，可增加答辩环节。
六、课程设计教材及主要参考资料《金融统计分析》，赵彦云主编，中国金融出版社，2003《金融统计分析实验教程》，李建军，清华大学出版社，2011。
课程教学大纲_金融统计分析教学大纲
《金融统计分析》教学大纲课程编号：120803B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32实验（上机）学时：16学分：3适用对象：统计学、金融数学先修课程：统计学一、教学目标本课程是专业选修课，在人才培养方案中的具有较为重要的地位和任务。
学生在学完本课程后，在思想、知识和能力等方面应达到的以下目标：目标1：掌握金融统计分析的基本理论目标2：掌握金融统计分析的主要分析对象目标3：拓展金融统计分析的思维和能力，为后续课程打下基础目标4：具备金融风险管理的基本知识、理念和方法二、教学内容及其与毕业要求的对应关系教学内容讲授上的要求：自学部分内容，详解重要知识点，拓展学生思维对拟实现的教学目标所采取的教学方法、教学手段：传统与现代相结合的教学方法和教学手段对实践教学环节的要求：要求理论联系实际对课后作业以及学生自学的要求：每次课都有相应的作业和自学内容该课程从哪些方面促进了毕业要求的实现：本课程进一步丰富了学生的金融分析理论与实际应用的知识与思维能力。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：教学课时分配四、教学内容第一章Introduction教学重点、难点：Forward contracts, Future contracts, Options, Hedgers, Speculations, Arbitrageurs课程的考核要求：掌握和运用Forward contracts, Future contracts, Options, Hedgers, Speculations, Arbitrageurs等基本术语复习思考题：见教材1第二章Mechanics of future markets教学重点、难点：Daily settlement and margins课程的考核要求：理解和运用Mechanics of future markets复习思考题：见教材1第三章Hedging strategiesusing futures教学重点、难点：Basic principles and cross hedging课程的考核要求：理解和运用Hedging strategiesusing futures复习思考题：见教材1第四章Interest rates教学重点、难点：Bond pricing, Forward rates, Duration课程的考核要求：理解和掌握Bond pricing, Forward rates, Duration 概念和计算复习思考题：见教材1第五章Determination of forward and future prices教学重点、难点：Shorting selling, Forward price for an investment asset, Valuing forward contracts课程的考核要求：掌握和应用Shorting selling, Forward price for an investment asset, Valuing forward contracts复习思考题：见教材1第六章Interest rate futures教学重点、难点：Duration-based hedging strategies using futures 课程的考核要求：了解Interest rate futures的基本概念和应用复习思考题：见教材1第七章Swaps教学重点、难点：Mechanics of interest rate swaps课程的考核要求：理解互换的理论，掌握和应用Mechanics of interest rate swaps复习思考题：见教材1第八章Mechanics of options markets教学重点、难点：option positions, margins课程的考核要求：掌握和应用Mechanics of options markets复习思考题：见教材1第九章Properties of stock options教学重点、难点：put-call parity, effect of dividends课程的考核要求：理解和应用Properties of stock options复习思考题：见教材1第十章Trading strategies involving options教学重点、难点：strategies involving a single option and a stock 课程的考核要求：理解和应用Trading strategies involving options 复习思考题：见教材1Handbook第一章Introduction教学重点、难点：Debt securities, Equity securities, Investment fund shares or units课程的考核要求：了解本书的基本框架，理解和运用Debt securities, Equity securities, Investment fund shares or units复习思考题：见教材2Handbook第二章 Main features of securities教学重点、难点：Debt securities, Equity securities课程的考核要求：掌握和应用Debt securities, Equity securities的主要特征复习思考题：见教材2Handbook第三章 Financial instruments classified as securities教学重点、难点：Financial instruments课程的考核要求：正确理解和运用Financial instruments复习思考题：见教材2Handbook第四章Institutional units and sections教学重点、难点：Definition of an institutional unit and residence 课程的考核要求：正确理解和运用Institutional units and sections 复习思考题：见教材2Handbook第五章Positions, flows and accounting rules教学重点、难点：Quadruple-entry accounting, Gross and Net transaction 课程的考核要求：理解和运用Positions, flows and accounting rules 复习思考题：见教材2Handbook第六章Specific operations related to securities教学重点、难点：Securitization, Debt-for-Equity swaps课程的考核要求：理解和掌握Securitization, Debt-for-Equity swaps, stock splits and reverse splits, share buybacks and so on.复习思考题：见教材2Handbook第七章Classification of securities教学重点、难点：Classification of securities课程的考核要求：理解和应用根据不同标志进行securities分组分类。
《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）。
互联网金融(金融大数据分析)课程教学大纲
互联网金融（金融大数据分析）课程教学大纲第一章：互联网金融一、互联网金融颠覆传统银行业务1、互联网思维2、传统金融三个核心业务的突破3、互联网金融发展方向二、互联网金融业务模式1、互联网银行2、影子银行与P2P3、虚拟货币4、众筹融资三、互联网金融商业模式1、互联网金融典型业务模式2、互联网金融特性3、互联网金融监管4、互联网精神推动金融行业发展5、案例：阿里金融、360、宜信P2P、腾讯、hao123、小米、海尔6、现场研讨：支付宝、余额宝第二章：金融新常态一、经济新常态1、三期叠加2、增长变化二、利率市场化1、国外利率市场化市场化进程2、国内利率市场化实施3、利率市场化对银行影响三、自贸区金融1、区域范围2、负面清单3、自贸区银行的机会四、存款保险制度1、出台过程2、保额依据3、公众认知五、一带一路1、经贸、政治和文华的多元交流系统2、海陆互补的多线通路系统3、壮大开发性金融4、贸易融资需求5、人民币结算需求6、案例：汇丰银行、中国银行第三章互联网金融大数据一、透视大数据思维1、4V特性2、大数据组成及发展趋势3、提高银行风险管理能力，4、反欺诈案例5、DT时代二、大数据分析模型1、数据的收集和准备2、数据分析的八个极致模型3、银行客户数据分析和交叉销售4、CRISP方法论三、金融大数据应用1、征信大数据2、精准场景营销大数据四、商业银行数据化能力的打造1、建立与业务战略相结合的数据战略2、建立行之有效的数据治理长效机制，为数据化能力建设提保障3、制订数据治理建设蓝图与路线图4、把数据看做银行重要的资产，建立数据资产的运营管理体系5、案例：阿里金融、宜信P2P、蚂蚁金服、芝麻金融、FICO第四章金融互联网一、互联网金融影响传统金融1、互联网精神影响2、交集博弈持续3、银行互联网化发展方向二、银行的应对1、对外服务能力的加强2、对内组织结构整合3、小型银行转型策略三、新型社区银行1、社区金融的场景服务定位2、金融业务分析与规划3、泛生活金融圈4、案例：阿里金融、北京银行、招商银行等5、现场研讨：平安金融。
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《金融数据分析》课程教学大纲
（Analyses of Financial Data）
----and Application of SPSS 一、课程说明
课程编码：225212101
课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17）
周学时（理论学时/实践学时）3（2/1）
学分: 2.5
开课学期: 5
1．课程类别与性质：
专业限修课程
2．适用专业与学时分配：
适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。
教学容与时间安排表
3．课程教学目的与要求：
学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。
（2）教学要求
4．本门课程与其它课程关系：
本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。
5．推荐教材及参考书：
教材：
《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010，
参考书：
《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010，
《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010，
《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008，
6．课程教学方法与手段：
课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。
7．课程考试方法与要求：
本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；
第二部分为基础知识考试，主要考查学生对本课程相关知识的掌握与理解程度。
成绩分配比例：
论文答辩30%，基础知识理论考试为50%，平时成绩（考勤和作业）占20%。
二、课程教学容纲要
第一章金融数据分析概论（2学时）
1、主要容
（1）金融数据及其基本特征
（2）数据分析的目的
（3）数据分析的基本过程
2、教学目的与要求
了解金融数据的类型、基本特征，明确进行数据分析的目的、要求、一般分析过程及分析过程中应注意的问题。
第二章SPSS统计分析软件概述（2/1学时）
1、主要容
（1）SPSS统计分析软件的特点
（2）SPSS运行环境
（3）SPSS主要模块及其功能简介
（4）SPSS窗口形式及其功能
（5）系统参数设置
2，教学目的与要求
本部分介绍学习SPSS的特点、主要功能、运行环境及参数设置等，通过本章学习，要求了解SPSS软件的主要功能，熟悉SPAA的主菜单和子采单，了解参数设置的步骤和过程。
第三章金融数据分析基本过程（2/1学时）
1、主要容
（1）基本概念
（2）自建数据文件的过程
（3）已有数据文件的处理
2、教学目的与要求
本部分学习常量、变量、函数、操作符和表达式等基本概念，数据编辑窗口的组成，函
数的应用，新变量的计算，并通过实际案例数据文件的处理过程了解自建数据文件及对已有数据文件的处理过程。
第四章数据预处理（2/1学时）
1、主要容
（1）数据的排序
（2）数据的转置
（3）数据的选取
（4）数据的加权
（5）数据的转换
（6）数据的可视化
2、教学目的与要求
本部分学习对数据进行预处理的主要过程。
第五章数据的描述性统计分析（2/1学时）
1、主要容
（1）频数分析
（2）中心趋势的描述（均值、中位数、众数等）
（3）离散趋势的描述（极差、方差、标准差、分位数和变异指标等）
（4）数据的分布（偏度、峰度）
（5）数据的描述性统计分析
（6）应用统计图进行描述性统计分析
2、教学目的与要求
学习和掌握对数据进行描述的图形化方法和数值方法，学习分析数据分布的方法，并用实际的数据案例学习和应用SPSS进行描述性数据分析的方法和操作过程。
第六章均值比较和t检验（2/1学时）
1、主要容
（1）假设检验的基本原理
（2）分组均值的比较
（3）单一样本t检验
（4）独立样本t检验
（5）配对样本t检验
（6）多个均值检验
2、教学目的与要求
学习并掌握假设检验的基本思想，分组均值的比较分析、单样本、独立样本、配对样本等样本的t检验的方法及应用条件，及单因素方差分析过程。
第七章非参数检验（2/1学时）
1、主要容
（1）非参数检验简介
（2）单样本非参数检验
（3）独立样本非参数检验
（4）相关样本非参数检验
2、教学目的与要求
学习和掌握各种非参数检验方法的基本原理、应用的条件和基本的操作，用具体案例说明这些非参数检验方法的实现过程。
第八章相关分析（2/1学时）
1 主要容
（1）相关分析的基本概念
（2）散点图
（3）线性相关系数及显著性检验
（4）偏相关系数
（5）距离分析
2 教学目的与要求
学习和掌握相关分析的基本概念、学习绘制散点图及线性相关模型的基本原理、应用条件和计算方法。
第九章回归分析（2/1学时）
1、主要容
（1）线性回归分析
（2）曲线回归估计
（3）最优量表回归分析
（4）二值Logistic回归分析
（5）多值Logistic回归分析
2、教学目的与要求
本部分学习线性、曲线回归等多种回归模型的基本原理和计算方法。
第十章方差分析（2/1学时）
1、主要容
（1）方差分析简介
（2）单因数方差分析
（3）多因素方差分析
（4）协方差分析
2、教学目的与要求
学习和掌握方差分析的基本思想、要求和功能，了解方差分析和均值比较的异同，明确单因素方差分析和多因素方差分析的应用条件，方法及理解对输出结果的解释。
第十一章聚类分析（2/1学时）
1、主要容
（1）聚类分析简介
（2）两步聚类
（3）快速聚类
（4）分层聚类
（5）分类树
2、教学目的与要求
本部分学习聚类分析的基本原理、主要方法、功能、应用要求和基本操作。
第十二章因子分析和主成分分析（2/1学时）
1、主要容
（1）因子分析与主成分分析的基本原理与作用
（2）基本分析过程
2、教学目的与要求
本部分学习因子分析法和主成分分析法的基本原理、功能、及具体的实现过程，明确对输出结果的理解。
第十三章金融时间序列分析（4/2学时）
1、主要容
（1）时间序列基本模型
（2）指数平滑模型
（3）季节分解模型
（4）自相关模型
（5）自回归综合移动平滑模型
2、教学目的与要求
本部分学习和掌握适用与金融时间序列分析的移动平均模型、指数光滑模型、季节分解模型、自回归模型等分析模型的基本原理、应用要求及它们的计算方法。
第十四章对数线性模型（2/1学时）
1、主要容
（1）对数线性模型的基本概念
（2）广义对数线性模型
（3）Logit对数线性模型
（4）分层对数线性模型
2、教学目的与要求
本部分对对数模型的三种过程作介绍。
第十五章模型的综合分析（2/1学时）
1、主要容
选择不同的实际的金融案例数据进行综合分析。
2、教学目的
本部分将讨论有关分析模型的综合应用问题，即根据实际问题的具体性质，围绕具体问题应用SPAA软件进行数据分析。
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撰稿人：审稿人：
专业负责人：学院主管领导：
学院盖章：
年月日。