课程大纲-金融随机分析
《金融学综合实验》-课程教学大纲
《金融学专业综合实验》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码：16031402课程名称：金融学专业综合实验英文名称:Comprehensive experiment of financial engineering实验总学时：32适用专业：金融学课程类别：专业必修先修课程：投资学、金融计量学、统计学、宏微观经济学二、实验教学的总体目的和要求1、对学生的要求学生应能熟练掌握金融工程学、投资学、保险学、金融学等学科的基础知识。
2、对教师的要求通过本课程的教学，使学生能熟练掌握Eviews、Matlab和Python等软件的操作，熟练掌握和应用金融工程学、投资学、保险学、金融学等学科知识，尤其是运用Eviews、Matlab、Python的数据计算功能，模型估计与检验的基本方法和基本操作技能，学会对各种经济金融模型分析与应用的基本程序和方法。
3、对实验条件的要求正常工作的计算机及投影仪；Windows 2000/XP,Office 2000/XP，Matlab、Python3、Eviews6以上等。
三、实验教学内容实验项目一实验名称：基于杜邦分析法的上市公司财务分析实验内容：1．利用所学的财务分析方法对指定上市公司的财务状况进行分析，重点分析其盈利能力、偿债能力、资产利用效率等方面。
（1）盈利能力指标：净资产收益率、总资产收益率、成本费用率、销售毛利率等。
（2）偿债能力指标：流动比率、速动比率、现金比率；资产负债率、产权比率、利息保障倍数等。
（3）营运能力指标：总资产周转率、应收账款周转率、存货周转率等。
2．杜邦财务分析。
（1）相关财务比率计算；（2）杜邦图设计。
实验性质：综合性实验实验学时：2实验目的与要求：要求学生能够通过财务指标分析企业财务状况，并利用杜邦分析法系统分析企业的经营状况。
实验条件：正常工作的计算机及投影仪；Windows 2000/XP,Office2000/XP，Matlab、Python3、Eviews6以上等。
2024年大学金融学基础课程大纲
2024年大学金融学基础课程大纲I. 课程概述A. 课程名称：金融学基础课程B. 适用对象：大学本科金融专业学生C. 学分：3学分D. 先修课程：无II. 授课目标本课程旨在帮助学生基于金融学的理论和实践，了解和分析金融市场和金融机构的运作原理，培养学生的金融思维和分析能力。
III. 授课大纲单元一：金融市场概述A. 金融市场定义和功能B. 金融资产和金融工具的分类C. 金融市场的参与者和机构单元二：金融机构与金融中介A. 商业银行及其职能B. 非银行金融机构的分类与特点C. 金融中介的角色与作用单元三：金融市场与金融机构监管A. 监管机构的职责和作用B. 监管制度与金融风险防范C. 国际金融监管的发展与合作单元四：金融产品与金融创新A. 金融产品分类与特点B. 金融创新的定义和影响C. 金融创新与金融市场发展的关系单元五：金融风险管理A. 金融风险的概念与分类B. 风险管理的基本原则C. 风险管理工具与方法单元六：金融市场与宏观经济A. 金融市场与经济增长的关系B. 货币市场和资本市场的功能与作用C. 金融政策与经济政策的协调IV. 教学方法A. 讲授：通过课堂教学，向学生传递金融学基础理论知识和实践案例。
B. 讨论：组织学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与互动。
C. 案例分析：引入实际案例，让学生应用所学知识分析和解决问题。
D. 课堂演示：利用多媒体技术展示金融市场和金融机构的运作过程，提升学习体验。
V. 评估方式A. 平时成绩：包括课堂参与、小组讨论、作业完成等。
B. 期中考试：对学生对于金融市场和金融机构基础知识的掌握程度进行测评。
C. 期末考试：对学生对于整体课程内容的理解和应用进行综合评估。
D. 学术论文：要求学生撰写一篇与金融市场或金融机构相关的论文，以展示他们的研究和分析能力。
VI. 参考教材A. Brigham, E. F., & Ehrhardt, M. C. (2016). Financial Management: Theory and Practice.B. Mishkin, F. S., Eakins, S. G., & Hodgson, P. E. (2015). Financial Markets and Institutions.C. Fabozzi, F. J., Modigliani, F., & Jones, F. J. (2010). Foundations of Financial Markets and Institutions.VII. 课程要求A. 出勤率：学生需按时参加课堂教学，并达到规定的出勤率。
金融随机过程-教学大纲
《金融随机过程》教学大纲课程编号：111012A课程类型：专业选修课总学时：32学分：2适用对象：金融工程专业先修课程：数学分析、线性代数、概率论一、教学目标本课程面向具有一定的金融学和数学基础，并对金融量化分析方法感兴趣的金融工程专业高年级学生。
本课程在介绍金融随机过程基础理论同时，联系并且生动的分析金融建模中的实例，从量化的角度研究金融学中的一些问题，本课程亦可视为金融风险测度与管理的先导课程。
通过本课程教学，主要实现以下几个目标：目标1：帮助学生了解金融学（特别是在金融衍生品定价及其风险管理领域）中的重要量化工具，例如：随机过程，随机微积分和偏微分方程，以及Monte Carlo 模拟等模型的数值实现方法。
目标2：通过金融案例教学的方式讲解量化方法在金融建模中的应用；目标3：帮助学生从量化分析的角度理解金融学中的一些问题，为学生未来继续学习金融工程相关知识或者从事金融量化研究打下基础。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系本课程在介绍金融随机过程基础理论同时，联系并且生动的分析金融建模中的实例, 各部分穿插进行，整体课程自成体系。
同时，如果时间允许我们将邀请来自量化金融业界的专家结合课程进度为同学们做精彩的报告。
我们将根据课程的进展选取如下所列举的内容：量化工具部分主要介绍条件数学期望、随机过程，鞅、Markov过程，随机游动、Brownian运动、Poisson过程、以及Ito随机积分, Ito公式，随机分析中的一些重要工具（例如Girsanov变换测度等），随机微分方程；偏微分方程相关内容以金融衍生品定价为动机介绍其应用，数学方法方面我们将初步介绍偏微分方程随机微积分的联系(Feynman-Kac定理) 等，抛物型方程初值问题的求解方法。
数值实现方法部分将生动的穿插在理论工具的介绍中，主要介绍Monte Carlo 模拟（随机数产生，重要分布的模拟，随机过程的模拟，提高模拟性能的方差降低方法，随机微分方程的离散模拟等），二项（或多项）格点方法，偏微分方程的数值解等。
金融经济学-教学大纲
金融经济学-教学大纲《金融经济学》教学大纲课程编号：150023B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课?公共选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时：48 实验（上机）学时：0学分：3适用对象：金融学（数据与计量分析）专业本科生先修课程：微积分，线性代数，概率论，微观经济学，投资学一、教学目标金融经济学旨在用经济学的一般原理和方法来分析金融问题。
作为金融研究的入门，它主要侧重于提出金融所涉及的基本经济问题、建立对这些问题进行分析的理论框架、基本概念和一般原理以及在此框架下应用相关原理解决各个基本问题所建立的简单理论模型。
金融经济学是应用微观经济学的思想分析金融决策问题，通过均衡分析和（无）套利分析进行金融资产定价，实现了金融学的公理化。
因此，它属于金融学框架体系中的基础课程，亦是金融各专业的重要课程。
修读对象为已掌握线性代数、概率论等数学基础知识和经济学、金融学等经济理论知识的三、四年级学生。
课程的主要教学目标如下：1、使学生掌握基本的金融经济学概念，能够利用微观经济学的思想对金融市场进行分析，深刻理解金融决策优化；2、掌握均衡定价和（无）套利定价的基本思路和方法，对资产定价的思想有较为清晰系统的认识；3、掌握一定的以金融量化技术处理金融问题的基本思路与方法，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本课程主要介绍现代金融学的理论基础。
然后作为进一步的延伸和应用，分为资本市场和公司金融两个方面。
主要内容是各经济主体如何在不确定的环境下，通过资本市场，对资源进行跨期最优配置的问题，利用均衡分析和（无）套利原理实现资产定价。
首先介绍金融经济学的基本含义、要素和所用原理等，其中细讲金融经济学的基本概念、分析框架，加深学生对金融经济学的理解；其次介绍Arrow-Debreu证券市场，（无）套利原理和资产定价模型，如何在完全市场中进行期权定价；如何理解偏好、期望效用函数和风险厌恶；在此基础上介绍最优投资组合，随机占优，组合分离，完全市场和不完全市场中的资源配置与资产定价以及在均值-方差偏好下的投资组合选择，详细介绍了CAPM和APT模型；最后介绍金融市场中的公司财务问题，其中包含生产活动的Arrow-Debreu经济的基本含义，经济建模及均衡的求解分析，MM定理，市场效率问题。
深圳大学 随机过程和随机分析教学大纲
第一节平稳马尔可夫链的基本概念与转移矩阵
第二节马尔可夫链的状态分类与性质
第三节极限分布、平稳分布与状态空间的分解
第四节马尔可夫链的应用举例、分枝过程
教学要求
了解：了解更新定理及其应用，更新过程的若干推广。了解分枝过程。
理解：理解极限分布、平稳分布与状态空间的分解。
掌握：掌握离散时间的马尔可夫链的基本概念，掌握转移概率、状态分类与性质。
（四）主要内容
随机过程是对随时间和空间变化的随机现象进行建模和分析的学科，在金融、经济、管理、物理、生物、工程、心理学和计算机科学等方面都得到广泛的应用。本课程介绍随机过程的基本理论和几类重要随机过程模型与应用背景，主要包括泊松过程与更新过程、离散时间与连续时间的马尔可夫链、平稳过程、布朗运动与随机积分初步。
理解：理解随机积分的定ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ与基本性质。
掌握：掌握高斯过程、布朗运动的定义与基本性质。
注：根据各课程的具体情况编写，但必须写明各章教学目的、要求、内容提要。
三、课时分配及其它
（一）课时分配
课程总教学时数为54学时，安排在第六学期，每周3学时，上课18周。具体分配如下：
第一章随机过程的概念与基本类型4学时
第二节更新方程与更新定理
第三节更新定理的应用
第四节更新定理的推广
教学要求
了解：了解更新定理及其应用，更新过程的若干推广。
掌握：掌握更新过程的定义和基本性质、更新函数、更新方程。
第四章离散时间的马尔可夫链
教学目的
掌握离散时间的马尔可夫链的基本概念，熟悉掌握转移概率、状态分类与性质，熟悉极限分布、平稳分布与状态空间的分解，了解分枝过程。
注：写明各学期教学总时数及各周学时数。
《金融软件分析 》-课程教学大纲
《金融软件分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16044902课程名称：金融软件分析英文名称：Financial Software Analysis课程类别：专业选修课学时：32学分：2适用对象: 金融学、金融工程、投资学、数学考核方式：课程论文先修课程：金融学、金融工程学、投资学、微积分、线性代数、概率率与数理统计、统计学二、课程简介中文简介介绍Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再到一系列简单的编程示例，循序渐进地引导学生学习Python。
结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格、金融图形绘制、时间序列、期权定价等内容，深度揭示Python在金融行业中的应用技巧，培养学生运用python软件去分析和解决实际金融问题。
这是一门偏实践类的学科，教学过程和教学内容中均蕴含了丰富的思政元素，这些思政元素是对学生进行马克思主义理论和社会主义核心价值观教育的良好素材。
英文简介Introduce the application of Python in the financial field, from the installation of Python, basic grammar, to a series of simple programming examples, and guide students to learn Python step by step. Combining the various modules of Python and the content of option prices in the financial field, financial graph drawing, time series, option pricing, etc., deeply reveal the application skills of Python in the financial industry, and train students to use python software to analyze and solve practical financial problems. This is a practical subject. There are rich ideological and political elements in the teaching process and teaching content of financial metrology. These ideological and political elements are good materials for the education of Marxist theory and socialist core values for students.三、课程性质与教学目的根据我校金融学专业“着眼于培养数理分析型、市场营销型和实践应用型相结合的金融专业人才”的原则，本课程主要训练学生的软件编程能力和数据分析实践能力。
14.数学一级学科博士研究生培养方案(数学与统计学学院)
数学（0701）一级学科博士研究生培养方案一、培养目标培养掌握数学学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识、熟悉数学学科相关领域的前沿动态、具有独立从事数学及相关学科创新性研究及广阔国际视野的研究型人才；培养德智体全面发展适应国际化信息化时代要求的，能从事数学及相关学科领域的教学、科研工作的高素质、高层次的数学传播与研究人才。
具体要求如下：1. 具有较高的政治素质、良好的道德品质和团结协作精神，遵纪守法，学风严谨，热爱数学，有强烈的事业心和献身精神。
2. 掌握本专业坚实宽广的基础理论知识，能够独立地从事科学研究、教学工作或承担专门技术工作，而且具有主持科研、技术开发项目、探索和解决实际问题的能力。
3. 至少掌握一门外国语，并能运用该门外国语熟练地阅读本专业的外文资料，并具有一定的写作能力和国际学术交流能力。
第二外国语为选修，要求有阅读本专业外文资料的初步能力。
二、研究方向1．基础数学（1）代数学：本方向主要研究群、环、模、代数等运算系统的结构，以及它们的以线性形式、组合形式等形式出现的表示论性质；研究它们在数学各方向、在信息学、物理、化学等学科技术领域的代数形式和它们的应用。
（2）几何学：本方向主要研究黎曼流形的几何与分析，内容包括Kahler流形、Lie群与黎曼对称空间、Spin流形的曲率和拓扑性质、Laplace算子与Dirac算子的谱性质、调和映射与次椭圆调和映射的性质、Yang-Mills场理论、Seiberg-Witten 理论等。
（3）微分方程：本方向主要研究微分方程的基本理论及其应用。
主要侧重于研究非线性椭圆问题的多解及其性态、非线性抛物问题的解及其性态和有很强物理背景的Navier-Stokes 方程、Euler方程以及与化学反应和生物衍变有关的反应扩散方程的解的存在性及其性态等问题；同时，对常微分方程定性理论、分支理论以及动力系统也将进行探讨。
（4）函数论：本方向主要研究定义在各种域上取值为实值或复值的一般函数性质，以及各种函数类之间变换（算子）的性质，同时也研究这些内容和方法的抽象理论（如泛函分析理论等）；其研究结果和方法将应用于解决物理、工程等学科所提出的各种线性和非线性的解析问题。
《金融时间序列分析》课程教学大纲
金融时间序列分析课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：金融时间序列分析课程主要讲述时间序列分析方法在金融领域的应用，运用计量模型研究金融数据的特征，对金融市场主要指标进行分析、拟合及预测。
本课程针对高年级金融学专业学生开设，课程内容包括：金融时间序列数据统计特征、线性平稳时间序列模型、波动率模型、非平稳时间序列模型、向量自回归模型等。
通过课程学习，要求学生掌握金融时间序列数据的统计特征，金融计量的建模思想，能够利用这些理论方法并借助计算机软件对实际问题进行建模和分析，进而提升对数理金融知识的综合运用能力。
2.设计思路：本课程针对高年级金融学专业学生开设，旨在提升学生对于金融市场相关理论、统计建模及计算机软件的综合运用能力。
课程内容的选取基于“学生掌握了概率统计及计量经济学相关内容”。
课程内容包括理论介绍及案例分析，两个层面内容相辅相成。
理论层面主要介绍金融数据统计特征、平稳及非平稳时间序列模型、波动率模型、向量自回归模型等；案例分析主要针对上述几大模块结合真实金融数据，向学生展示如何通过R软件对实际问题进行分析。
3. 课程与其他课程的关系：先修课程：高等数学，线性代数，概率统计，计量经济学；并行课程：金融工程，金融风险管理。
本课程与利息理论，金融工程，金融风险管理以及投资学构成数理金融课程群，内容和要求各有侧重，联系密切。
二、课程目标通过本门课程的学习，学生将增进对金融市场的了解，学会运用金融计量模型对金融数据进行拟合及预测，结合金融学理论对金融市场相关现象进行解释。
本门课程将提升学生对金融学理论知识、统计建模、计算机软件的综合运用能力。
三、学习要求要完成所有的课程任务，学生必须：（1）按时上课,上课认真听讲，积极参与课堂讨论和随堂练习。
本课程将包含较多的随堂练习、讨论、小组作业展示等课堂活动，课堂表现和出勤率是成绩考核的组成部分。
金融观点下的随机分析基础教学设计
金融观点下的随机分析基础教学设计简介随机分析是金融学中至关重要的一项技能，它可以让我们分析和预测复杂的金融现象。
在金融领域中，准确的随机分析可以帮助投资者更好地识别风险和机会，做出更明智的投资决策。
本文将介绍一种适用于初学者的基础教学设计，旨在帮助学生掌握基本的随机分析技能。
设计目标该教学设计的主要目标是：•介绍随机分析的基础知识和重要性•解释随机模拟的概念和实践方法•提供实战演练的机会，让学生能够应用所学知识分析真实的金融数据•让学生能够理解随机分析在金融领域中的应用教学大纲以下是该教学设计的大纲：第一部分：介绍随机分析•随机分析的定义和重要性•随机变量和概率分布的基础知识•随机变量的期望和方差•随机变量的累积分布函数和概率密度函数第二部分：解释随机模拟•随机模拟的定义和实践价值•随机数生成的方法和应用范围•蒙特卡罗模拟的概念和应用第三部分：实战演练•使用Python编写简单的随机模拟程序•应用所学知识对真实的金融数据进行随机模拟和数据分析•分析随机过程的统计性质第四部分：应用实践•描述随机分析在金融领域中的应用场景•分析经典金融模型中的概率和随机变量•探讨金融风险管理中的随机分析技术教学方法•讲授课程内容并讨论课程材料•对课程内容进行实战操作和模拟演练•通过小组讨论和报告分享促进学生互动和合作教学评估学生将完成以下任务：•完成所有编程作业和模拟演练•准备并进行一个小组报告，解释所学知识的应用价值•完成期末考试，测试学生对课程核心概念的掌握程度结论随机分析是金融领域中至关重要的技能。
本教学设计旨在帮助学生通过课堂学习和实战操作，理解随机分析的基础知识和应用技能，并在金融领域中应用所学知识。
通过这种基于实践和应用的教学方法，学生将能够更好地准备和应对实际的金融风险。
《金融统计分析实训》教学大纲
《金融统计分析实训》教学大纲【课程名称】金融统计分析实训（Financial Statistics Analysis）【课程简介】《金融统计分析实训》是将金融数据处理分析、金融模型验证、金融理论应用实证等过程在实验平台系统之上操作，加以模拟的一门课程。
在实训过程中，通过过滤数据信息中的噪声，从而揭示金融运行数据内部的规律，并验证金融理论的实践价值。
是金融实践教学的重要形式，是学生巩固、融通金融基本理论与知识，培养创新能力的重要途径。
【课程编码】6363S008【学分】2学分【学时】36学时【课程类别】单独设置实践课【适用专业】金融学专业学生【修读学期】第6学期一、课程性质与任务《金融统计分析实训》是金融学专业的专业实践课程。
通过实训，使学生巩固、融通金融基础理论与知识，提高金融数据的处理及分析能力，能够用实际发生的金融数据验证金融理论，将理论与实际更好的结合，提高理解、分析实际金融问题的能力以及解决实际问题的能力。
二、课程教学目标1.知识目标⑴了解Eviews软件，熟悉Eviews软件建立工作文件，文件窗口操作、对象操作、数据处理与操作等基本操作；⑵掌握单序列和多序列的描述统计分析和统计检验等操作方法，学习使用Eviews 软件的帮助系统，为后续计量分析做好必需的软件操作准备；⑶能够对金融基础数据进行处理与显示，进行描述性统计分析、均值比较分析等；⑷掌握Eviews进行回归分析的操作步骤，学会用Eviews软件的回归分析功能分析和解决实际问题。
⑸了解当模型出现多重共线性、异方差性、自相关性时的不良后果，并掌握相应的诊断方法及修正方法，从而解决以上问题。
⑹在理解AR、MA、ARMA模型基本特征的基础上，掌握平稳时间序列的三种模型的识别方法；掌握Eviews软件自相关图分析法；熟练利用Eviews软件进行三种模型的参数估计、模型检验和预测。
⑺掌握时间序列的ADF序列平稳性检验；掌握协整理论、双变量的协整检验和误差修正模型分析方法的应用；掌握格兰杰因果检验方法。
《金融营销学》课程教学大纲
《金融营销学》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16095302课程名称：金融营销学课程类别：必修课学时：32学分：2适用对象: 金融学本科专业及其它相关专业考核方式：考查先修课程：金融学理论投资学二、课程简介金融营销学是研究金融机构以满足消费者需求为中心的金融市场营销活动及其规律性的学科，即研究金融机构如何通过对金融市场的调查研究，了解市场对金融产品、服务的需求及竞争者的动向；如何通过战略、策略的总的实施，向市场提供能比竞争对手更好地满足其需求的产品和服务，建立双方关系，实现多方目的。
Financial marketing is a discipline that studies the financial institutions to meet the needs of financial markets and the regularity of financial institutions. It is about how financial institutions can understand the demand and competition of financial products and services through the investigation and study of financial market. How to provide the market with products and services that can meet their needs better than their competitors through the overall implementation of the strategy and strategy, and establish the relationship between the two parties and realize the multi-purpose purpose.三、课程性质与教学目的本课程是金融学专业的专业选修课。
《金融风险管理》教学大纲
《金融风险管理》教学大纲一、课程基本信息英文名称：Financial Risk Management 课程编号：020340014 课程学时：48学时课程学分：3学分适用专业：投资学课程性质：必修开课单位：经济贸易学院开课学期：三年级下学期先修课程：概率论、金融市场学、商业银行业务与经营、证券投资学、金融学、保险学课程负责人：教学大纲编写人：教学大纲审核人：二、课程教学目标目标1：本课程讲述风险管理基础理论，培养学生从风险和风险管理角度考虑金融交易、金融企业、金融市场、金融政策等宏微观金融运作风险问题，培养学生系统思考、处理复杂金融经济问题的能力。
目标2：讲述风险度量与决策数理基础知识，融会概率论应用，提升实际操作业务技能。
目标3：讲述金融各类风险的识别、评估、控制、决策，提升金融风险控制与防范技术水平。
目标4：讲述金融行业最新发展动态，有效把握风险演变新趋势和发展新形势。
目标5：讲述金融风险管理视角的监管理论，系统把握金融政策法规。
目标6：讲述工程项目风险管理的基本原理，培养学生项目评估与风险管理能力。
课程教学目标与毕业要求对应关系表三、课程要求课程总目标是培养学生从风险管理视角系统解决金融经济问题的能力，特别培养学生对工程项目风险的识别和管理能力。
本课程的教学方式为课堂讲授，要求学生掌握风险管理基础知识，风险度量与决策技术，金融各类风险识别、评估、控制与风险决策，金融风险监管等四个领域的基础和专业知识，掌握金融风险分析基本技能和方法，掌握项目风险管理的基本技能和方法。
教学准备要求课件素材丰富，课堂讨论让学生有充分准备，任务明确，讨论有启发性，点评总结有激励效果。
作业要求在风险度量与决策，金融行业动态信息收集整理，市场和操作金融风险识别与控制技术选择，信用和流动性金融风险监管政策，项目风险管理等五个方面布置相应的有规范答案的思考题，以培养学生准确描述相关专业问题，寻找并描述解决方案的能力。
四、教学内容第1章风险与风险管理（2学时）知识要点：掌握风险、风险管理概念；熟悉风险类型；熟悉公司风险、金融风险的界定与识别；了解传统风险管理与系统风险管理的概念与区别。
金融随机分析2课后答案
金融随机分析2课后答案1. 什么是金融随机分析？金融随机分析是一种通过使用概率和统计方法来分析金融市场和金融产品的方法。
它涉及到对金融市场的波动性、价格变动和风险的建模和预测。
在金融随机分析中，使用随机过程和随机模型来描述金融市场中的随机变动。
2. 金融随机分析的重要性是什么？金融随机分析在实际金融领域中有广泛的应用。
它的重要性表现在以下几个方面：•风险管理：金融机构需要能够评估和管理风险。
金融随机分析提供了一种方法来对金融市场的波动性和价格变动进行建模和预测，从而帮助金融机构更好地管理风险。
•金融产品定价：金融随机分析可以用于对金融产品进行定价。
通过对市场的随机变动进行建模，可以确定金融产品的预期回报和风险水平，从而帮助定价金融产品。
•投资决策：金融随机分析可以提供有关投资组合的信息，帮助投资者做出更明智的投资决策。
通过对金融市场的波动性和价格变动进行建模和预测，可以评估不同投资策略的风险和回报。
3. 金融随机变量和金融随机过程的区别是什么？金融随机变量和金融随机过程是金融随机分析的两个重要概念。
金融随机变量是在金融领域中具有随机性质的变量。
它可以是一个单独的随机变量，也可以是一个随机向量。
金融随机变量可以表示价格变动、收益率等金融指标。
金融随机过程是一系列随机变量的集合，它描述了随时间变化的金融市场。
金融随机过程可以是离散时间的或连续时间的，它通常用数学模型来描述。
金融随机变量和金融随机过程的区别在于，金融随机变量是一个具体的数值，而金融随机过程描述了一系列随机变量在时间上的演化。
4. 简要解释随机过程的基本性质。
随机过程具有以下基本性质：•状态空间：随机过程的状态空间是指随机变量可能取值的集合。
•随机性：随机过程是由一系列随机变量组成的，因此它具有不确定性和随机性。
•演化：随机过程的值随时间的推移而变化。
它可以是离散时间的或连续时间的。
•马尔可夫性：马尔可夫性是指在给定当前状态下，随机过程的未来演化只依赖于当前状态，而不依赖于过去的历史状态。
“金融数量分析-基于MATLAB编程”课程教学大纲
“金融数量分析-基于MATLAB编程”课程教学大纲教研室主任：执笔人：一、课程基本信息开课单位：曲阜师范大学日照校区管理学院课程名称：金融数量分析-基于MATLAB编程课程编号：英文名称：Analyses of Financial Data---- Application of MATLAB课程类型：专业课总学时：70理论学时： 36 实验学时： 34学分： 3开设专业：财务管理先修课程：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二、课程任务目标（一）课程任务《金融数量分析》课程是《金融工程》、《投资学》等财务理论课程的实践教学环节，是培养学生掌握和运用计算机进行金融数据处理以及分析能力的重要组成部分。
通过本课程的学习，使学生掌握MATLAB语言的基本语法以及处理金融数据的算法，掌握金融数据处理语言，为今后从事财务工作打下良好基础。
（二）课程目标学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、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，进行运算和分析，掌握数据的表示及读取方法、数据分析、数据处理和转换的技巧，掌握各种基本的金融模型的的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的金融模型进行数据处理和分析，能对输出结果作出合理的解释和恰当的运用。
从而掌握一门金融数据处理语言，为今后从事财务数据分析工作打下良好基础。
三、教学内容和要求第1章金融市场与金融产品一、教学内容1、金融市场2、金融机构3、基础金融工具4、金融产品5、金融产品风险二、教学目的及要求了解金融市场及金融产品的类型、基本特征，明确处理分析金融数据的重要意义。
三、教学重点难点1、本章的重点是掌握金融金融市场、金融产品以及金融工具；2、本章的难点是掌握金融工具及金融产品风险。
第2章 MATLAB基础知识概述一、教学内容（1）MATLAB的发展历程及影响（2）MATLAB基本操作（3）多项式运算（4）多项式的曲线拟合（5）微积分计算（6）矩阵计算（7）M函数编程规则（8）绘图函数二、教学目的与要求通过本章的学习要求了解MATLAB的特点、主要功能、运行环境，熟练掌握MATLAB的基本语法知识。
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附件：大纲模板研究生课程教学大纲(Course Outline)课程名称(Course Name in Chinese)：金融随机分析英文名称(Course Name in English)：Stochastic Modeling in Finance开课系财务金融系教学小组负责人马成虎开课学期□春季X 秋季学分 3一、课程的教学目的 (Course Purpose)This course is an advanced treatment of no-arbitrage approach of stochastic modeling in finance. We shall put special emphasis on continuous time modeling. Fundamental theorem and various applications in option pricing and term structure of interest rates (TSIR) will be thoroughly covered.二、教学内容及基本要求(Teaching Content and Requirements)Topics include:(a)Stochastic processes and stochastic calculus(b)Trading strategy and market span(c)No arbitrage and martingale pricing: The Fundamental Theorem(d)Black-Scholes option pricing model(e)Classical no arbitrage modeling on TSIR(f)Heath-Jarrow-Morton’s approach on TSIR(g)TSIR in presence of Levy jumps三、考核方式及要求 (Grading)There will be no final examination. Students will be assessed on the basis of class participation, a mid-term test and a term paper.Class participation 10%Mid-term test 20%Term paper 70%Total 100%四、学习本课程的前期课程要求(Required Courses in advance)Asset Pricing, Econometrics/Statistics, Optimization五、教材 (Textbook)马成虎：高级资产定价理论。
中国人民大学出版社, 2010.六、主要参考书目、文献与资料 (Reading Materials)1.Neftci S., An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives, 2nd edition. AcademicPress, 20002.Duffie D., Dynamic Asset Pricing Theory, 3rd Edition. Princeton University Press, 2001七、具体教学安排 (Detail Schedule)Week 1-2 Continuous time Stochastic Processes•Poisson process•Brownian motion•Levy measure and Poisson point process•Martingale and semi-martingaleReferences:Ma (2010), Chapter 11 and extended referencesWeek 3-4 Stochastic Differential Equations•Stochastic integral and stochastic differential equations•Ito’s lemma and Kolomogorov equation•Change of measure and Girsanov theorem•ExamplesReferences:Ma (2010), Chapter 11 and extended referencesWeek 5 Fundamental theorem: continuous-time•Trading strategies and market span•No-arbitrage self-financing trading strategies•No-arbitrage and martingale representation of pricesReferences:Ma (2010), Chapter 12Delbaen F. and W. Schachermayer (1992), "Representing Martingale Measures when Asset Prices Are Continuous and Bounded", Mathematical Finance 2, 107-130.Delbaen F. and W. Schachermayer (1994), "A General Version of the Fundamental Theorem ofAsset Pricing", Mathematische Annalen 300, 463-520.Delbaen F. and W. Schachermayer (1997), "The Fundamental Theorem of Asset Pricing for Unbounded Stochastic Processes", ETH-Zentrum, Zürich.Harrison F.M. and D. Kreps (1979), "Martingales and Arbitrage in Multi-period Securities Markets", Journal of Economic Theory 20, 381-408.Harrison F.M. and S. Pliska (1981), "Martingales and Stochastic Integrals in the Theory of Continuous Trading", Stochastic Processes and their Applications 11, 215-260.Week 6-7 Option Pricingz Trading strategies and market spanz Options and futures tradingz Black-Scholes option pricing modelz Cox-Ross option pricing model with Poisson jumpsz V olatility smile and money-ness biasesz Stochastic volatility and jumps: The challengeReferences:Ma (2010), Chapters 13&14 and cited referencesWeek 8-10 Term Structure of Interest Rates: The classical no-arbitrage approachz Slope, curvature and information content of yield curvez The classical expectations hypothesesz The long-short parityz Ho-Lee modelz Vasicek & Hull-White modelz Affine model of term structure of interest ratesz Mele’s critique of the classical approachReferences:Ma (2010), Chapter 15Campbell, John (1995), "Some lessons from the yield curve", Journal of Economic Perspectives 9, 129-152.Cox John C., Jonathan E. Ingersoll, and Stephen A. Ross (1985), "A theory of the term structure of interest rates", Econometrica 53, 385-407.Dai Qiang, and Kenneth J. Singleton (2003), " Term structure dynamics in theory and reality" , Review of Financial Studies 16, 631-678.Duffee (2002), "Term premia and interest rate forecasts in affine models", Journal of Finance 57, 405-443.Duffie Darrell, and Rui Kan (1996), "A yield-factor model of interest rates" , Mathematical Finance 6, 379-406.Ho T.S.Y and S.B. Lee (1986), " Term structure movements and pricing interest rate contingent claims", Journal of Finance 41, 1011-1029.Hull J., and A. White (1993), "One-Factor Interest-Rate Models and the Valuation of Interest-Rate Derivative Securities", Journal of Financial and Quantitative Analysis 28, 235-254.Vasicek Oldrich (1977), "An equilibrium characterization of the term structure", Journal of Financial Economics 5, 177-188.Week 11-12 Heath-Jarrow-Morton Approach on TSIRz HJM approach in diffusionz HJM approach in presence of jumpsz Coupon bonds: YTM, duration and modified-durationz Interest rates contingent claimsz Information content of bond optionsReferences:Ma (2010), Chapter 15Heath D., R.Jarrow, and A.Morton (1992), " Bond Pricing and term structure of interest rates: a new methodology for contingent claim valuation", Econometrica 60, 77-105.Ma Chenghu (2003), "Term structure of interest rates in the presence of Levy jumps: the HJM approach", Annals of Economics and Finance 4, 401-426.Term Paper:The paper will outline a research proposal. It should identify a research topic and justify why it is worth addressing. The paper could be a theoretical paper, a numerical simulation, or an empirical test of models derived in this course.The paper should be no more than ten thousand words (excluding references). Typewrite on A4 size paper. The paper must be handed in before the end of this semester.。