金融建模与数据分析-教学大纲.pdf

《金融建模与数据分析》是一门专为金融学（数据与计量分析）专业设计的课程，旨在培养学生在金融工程领域的核心能力，包括理解和应用金融资产价格模型，进行高频数据分析，以及解决衍生品定价和风险管理问题。课程总学时48小时，其中32小时为课堂教学，16小时为实验或上机实践，共3个学分。 教学目标分为三个方面： 1. 学生需要基于微积分、概率论与数理统计的基础，掌握数理金融中的关键概念，如伊藤引理和微分方程的求解，以此分析金融资产价格遵循的随机过程。 2. 学习无套利定价理论，设计并评估衍生品的定价策略，实现风险对冲，这涉及二叉树模型和Black-Scholes公式等经典金融模型。 3. 学习如何处理和分析高频金融数据，利用前沿的统计方法估计资产价格波动率等关键参数，并理解在特定模型假设下的估计性质。 课程内容分为五个部分： 1. 无套利定价基础知识与二叉树模型，强调理解和应用二叉树模型进行衍生品定价。 2. 布朗运动与伊藤引理，介绍连续时间随机过程，理解布朗运动的性质及其在随机微分方程中的应用。 3. 从离散过程向连续时间金融的转变，讨论随机游走过程和对数正态分布，揭示离散模型与连续模型之间的联系。 4. Black-Scholes公式及奇异期权定价，深入探讨Black-Scholes模型及其在奇异期权定价中的应用。 5. 高频金融数据分析，学习如何利用实际数据进行参数估计和定量分析。 教学方法以课堂讲授为主，结合实例解析和习题练习，同时鼓励学生自我学习和动手实践。教师会提供高频数据，指导学生阅读相关文献，使用Matlab等软件进行实证研究，以提升其实际操作能力和问题解决能力。 课程考核注重理解理论、掌握应用和解决实际问题的能力，通过课后习题、案例分析和可能的编程任务来检验学生的学习成果。通过本课程的学习，学生将能够熟练运用金融模型和数据分析技术解决复杂金融问题，为未来的金融研究和实践打下坚实基础。