金融數學和金融工程的區別精選(九篇)

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第1篇：金融數學和金融工程的區別范文

邱寧（南京財經大學招生辦老師）：金融學專業與金融工程專業的區別較小，這兩個專業師出同門，都屬于同根生的經濟學學科門類，專業基礎課大體相同，都要求掌握現代金融理論和方法。但是，金融學專業歷史久遠，主要是研究資金融通方式、金融市場和金融機構的職能與運作的專業。國內傳統的金融學包括貨幣銀行和國際金融兩部分，研究理論問題、質的問題較多，知識多屬文科范疇。金融工程專業是金融學中的新貴。我國對金融工程的理論研究起步較晚，與西方發達國家存在一定的差距，所以對此類人才的培養和需求顯得較為迫切。2002年，西南財經大學和中央財經大學等四所大學在國內高校中首先招收金融工程專業本科生。學生主要學習現代金融理論、現代數理工具和計算機信息技術，較注重數學和計算機在金融產品及衍生品技術開發、資產定價等方面的應用，研究數理技術、量的問題較多。因而，金融工程專業一般只招理科生，對數學的要求比較高。

金融學專業的畢業生主要面向銀行、證券、投資、保險及其他經濟管理部門，從事相關的業務和管理工作；金融工程專業的畢業生的就業去向主要是商業銀行、證券公司、保險公司、基金管理公司等金融機構和其他相關單位，從事資產定價、金融風險管理、金融產品設計等工作。

前者屬工商類，后者屬經濟類

邱寧（南京財經大學招生辦老師）：財會專業與財政學專業都是財經類中帶“財”字且引人注目、較為看好的專業，但兩者的學科門類、培養目標等并不相同。財會專業一般指會計學、財務管理等，學科大類屬于工商管理類，而財政學專業屬于經濟學學科大類。財會專業主要側重于培養會計、審計、財務、投資、金融等方面管理的專門人才，就業涉及面廣，有政府機關、企事業單位，也可具體到某個會計事務所，單位不論性質與大小，都有用武之地，是“吃百家飯的”。而財政學專業主要側重于培養財政資金分配、政府預算、資產管理、資本運作、稅收規劃與咨詢等方面的專門人才，特別是利用財政稅收來合理配置各種資源、調節收入分配，對宏觀經濟進行調控和監督，就業面向國家及地方政府的層面需求要多一些。從這點上來說，該專業培養的是國家稅務部門的“會計”，是“吃公務飯的”。就職業特點來說，財會專業人士的特點以按部就班、忠于職守，以邏輯的頭腦、對數字的敏感性而著稱，性格內向些、思想保守些也無妨。而財政學專業人士的特點則在于精通稅收理論與實務，在強調“核算”能力的同時，擅長靈活把握與策劃財力保證、關注橫向協調等方面。

前者研究基因，后者學制藥

褚惠萍（南京師范大學生命科學學院副書記）：南京師范大學的生物工程專業從生物技術專業延伸出來，其前身是生物技術的生物制藥方向，2008年升格為生物工程專業并開始招生。這兩個專業的最大區別是，生物技術專業的學生學習與生物相關的技術知識，課程相對來說偏理論，畢業生拿理學學士學位，成為生物技術領域相關的科技人才。近一半優秀學生通過保送或考研進入國內著名大學和研究機構繼續研究生學習，也會在高等學校、科研機構及醫藥、化工、食品、農林、牧漁、環保、園林等行業的企事業單位和管理部門，從事與生物技術相關的應用研究、技術開發和推廣、生產管理、行政管理等工作。

生物工程專業偏重于生物醫藥方向，主要培養與生物制藥領域相關的生物工程科技人才。前兩年的基礎課程和生物技術類似，但后兩年的專業課主要與藥學相關，比如藥事管理、生物制藥等課程，所學知識應用性更強，畢業生拿工學學士學位。畢業生能夠在生物醫藥、生物化工等行業的高新技術企業從事相關產品、工藝及裝備的研究、開發、設計、管理及市場營銷等工作，也可在商檢、藥檢、藥事、海關、工商、稅務和政府管理部門從事相關的監督管理工作。

前者是傳統的中文系，后者高等數學、計算機等課程都要學

駱冬青（南京師范大學文學院副院長）、李葆嘉（南京師范大學語言科技研究所所長）：漢語言文學專業與漢語言專業的區別很大。漢語言文學專業就是傳統的中文系，在我國起步較早，目前國內的很多高校都開設有漢語言文學專業。該專業的學生主要學習漢語和中國文學方面的基本知識，受到有關理論、發展歷史、研究現狀等方面的系統教育和業務能力的基本訓練。漢語言文學專業培養具備一定的文藝理論素養和系統的漢語言文學知識，能在新聞文藝出版部門、高校、科研機構和機關企事業單位，從事文學評論、漢語言文學教學與研究工作，以及文化、宣傳方面的實際工作的漢語言文學高級專門人才。

漢語言專業則是南京師范大學文學院在2001年6月成立的，國內目前只有南京師范大學開設有該專業。這門專業本應叫“語言科學與技術系”，是在當時的普高本科專業目錄框架內設置的，旨在培養語言科技跨學科的復合型人才的漢語言專業（語言信息處理方向），但由于國家規定的專業名稱中沒有“語言科學與技術專業”，因此就采用了“漢語言”這個名稱。該專業招收文、理科學生，一般每年招收20人左右，以理科為主。目的是用科學的手段來研究語言，以語言學為本，溝通計算機科技、應用數學和認知科學等相關學科。學生要修讀語言學、計算機、認知科學、數學等專業。目前南京師范大學設有該專業的本科生、碩士生、博士后培養點，畢業生就業范圍較廣，可以從事軟件開發、網站研發方面的工作。

前者強調應用，后者注重研發

周華（南京工業大學藥學院黨總支書記）：生物醫藥是我國七大戰略性新興產業之一。制藥工程專業與藥學類專業的相同點在于同屬于生物醫藥領域，就業前景好。不同點在于所屬的學科門類不同，培養方向也有側重。制藥工程專業屬于工科專業，學生畢業后被授予工學學士學位；藥學類專業屬于醫學專業，學生畢業后被授予醫學學士學位，目前開設藥物化學、藥理學、藥物分析及藥物制劑四個專業方向，其中藥物制劑方向的畢業生也可被授予工學學士學位。

以南京工業大學為例，制藥工程專業以工程應用研究為主，專業學習主要圍繞藥物制造過程中的工藝技術、生產設備和藥品質量控制等方面進行。依托學校教育部首批“卓越工程師”試點高校的平臺，注重培養學生的工程實踐能力，打造“卓越制藥工程師”。大四時，學生將進入大中型醫藥企業接受工程實踐方面的訓練。學生就業后大多進入知名藥企，從事醫藥企業的工程技術、生產管理和質量控制等領域的工作。藥學類專業偏重學生科研能力的培養，主要以新藥開發為主。專業學習圍繞新型藥物設計制造、藥物安全性評價、藥物新劑型開發和藥品質量控制方法等方面進行。依托江蘇省藥物研究所、江蘇省中美轉化醫學研究院等學科平臺，學生畢業后可勝任新藥研發、藥品質量檢驗及藥品臨床應用等領域的工作。

前者偏化學，后者偏物理

徐蔡余（南京理工大學招生辦主任）：在研究領域方面，高分子材料與工程專業顧名思義，是研究材料中種類非常豐富的一個大類――有機高分子材料（橡膠、塑料等）；材料科學與工程專業主要研究金屬材料、無機非金屬材料（陶瓷、水泥、混凝土材料）以及各種新型材料的研制方法，另外本專業也著眼于一些功能材料和復合材料的研制以及材料改性方面的研究，例如如何提高金屬材料的強度、韌性、使用壽命等。

在課程設置上，高分子材料與工程專業主要學習四大化學（無機化學、分析化學、有機化學、物理化學）、高分子化學和物理、高分子材料成型加工原理和設備等基本理論課程，相比較而言更偏向于化學方向，尤其是有機化學和高分子材料合成與制備；材料科學與工程專業則有很多物理理論的課程，如固體物理、量子力學、材料物理等，比較強調對原子物理結構的認知，要求學生有良好的物理基礎和求知欲。

在就業方向上，高分子材料與工程專業的學生的就業領域主要包括科研院所等事業單位和在化工、汽車、電子、醫藥、航空等國有及外向型企業從事研發和管理工作，如陶氏化學、京東方等；材料科學與工程專業的學生的就業領域主要包括與金屬材料相關的大型傳統機械制造類企業（汽車、航天、船舶、重工業）、電子類制造業、建筑類行業、特種材料制造加工單位、環保檢測行業、科研院所、高校和一些特殊的認證類機構等。

前者強調金屬的提煉，后者注重金屬的使用

馬立群（南京工業大學材料科學與工程學院教授）：冶金工程專業關注的是金屬產業的前期過程，主要是從礦石中冶煉提取金屬與合金，包括黑色冶金的煉鐵、煉鋼、軋鋼和有色冶金的煉銅、煉鋁、煉鋅等，偏重于化學知識的運用。就業一般面向黑色冶金行業的煉鋼廠、煉鐵廠、設計院等，有色冶金行業的鋁業公司、銅業公司等。目前冶金行業的人才需求量大，就業形勢很好。

金屬材料工程專業關注的是金屬產業的后期過程，主要是將已經提煉出的金屬與合金進一步進行鑄造、鍛造、焊接、熱處理、形變處理和腐蝕防護，使其廣泛應用于工業生產和人民生活。注重金屬材料的結構、性能和應用的結合，物理知識和化學知識均有所涉及。就業一般面向金屬、機械、汽車、化工等與金屬材料相關的行業。

前者偏應用，后者重理論

張鵬（南京航空航天大學招生辦主任）：這兩個專業相當于信息家族中絕代雙驕的“兩兄弟”，名稱相近，卻大不相同。信息工程專業主要培養具有信息處理系統分析、設計、開發、集成及應用等方面基礎知識的人才，具備通信系統、移動通信、衛星通信、廣播電視、信息處理以及航空、航天、民航等領域的專業應用技術，能夠獨立設計、開發專門化信息處理系統。

第2篇：金融數學和金融工程的區別范文

【關鍵詞】 金融工程人才培養創新

一、金融工程的特點

金融工程是一門研究運用各種金融工具和策略來解決金融財務問題的新興金融學科。它將工程思維引入金融科學的研究，綜合地運用各種工程技術的方法，設計、開發和實施新型的金融產品，創造性地解決各種金融問題。

作為一門前沿學科，金融工程融合了金融學和投資學的相關理論，同時又吸收了數學和系統科學的精華。從理論上講，它是一門融現代金融學、信息技術與工程方法于一體的交叉性學科；從教學方面講，它是一門由現代金融理論支撐、以實務操作為導向的高科技金融學科。

1、金融工程具有應用型交叉學科的基本特征

首先，金融工程是金融科學的工程化，是一門從實際情況出發針對實際問題的應用型學科。其次，金融工程集合了金融學的基礎理論和工程學的基本分析方法并且又具備自身的特征――強調學科間的相互滲透和交叉。除了運用數學和統計學知識為主要分析手段外，金融工程還引入了最新的計算機技術、仿真技術、人工神經網等前沿技術，也運用到了決策科學和系統科學的有關理論。

2、金融工程是一門具有量化特色的學科，重視模型化和最優化

金融工程的一個突出特點就是廣泛運用定量分析的方法來解決金融實務中的各類問題。量化分析的第一步是把沒有數量特征的各種實際對象轉變成具有數量特征和某種相關關系的變量。在數學模型提出來后，接下來的任務就是針對不同類型的模型進行分析、求解、推導和論證。金融工程在數學方法上的特點是需要將實際問題的不確定性和提煉問題的最優化緊密結合，因此關于優化理論的學習和研究在金融工程中是貫穿始終而至關重要的。

3、金融工程重視創新思維

創新是金融工程的靈魂，金融工程的創造性特點主要體現在兩個方面：一是運用各種工程分析手段對收益和風險特征進行量化、分解和組合，創造性地改變收益和風險結構，實現新型金融工具的引入和運用；二是通過對各類金融要素的重新組合和創造性的變革實現解決方案的優化、市場范圍的拓展和金融服務的創新。

二、國內金融工程應用現狀

目前，國內金融工程應用主要分為兩大塊，一塊是風險控制，另一塊是量化投資。前者多見于保險和商業銀行業，后者主要應用證券業和投資銀行業。在量化投資的方法上，以券商為例又可以分為從基本面出發和從金融數學理論出發兩個角度。

大多數券商的金融工程研究方法選擇了基本面角度，他們對于行業財務指標進行遴選，從基本面、資金面雙重角度出發，最終做出基于ROE、PE、PEG、EPS等的投資組合。例如，東方證券的EPS增長模型應用的就是這類方法，海通、中信這樣比較大的券商的金融工程報告也常是如此。考慮到國內金融工程研究剛剛起步，這是可以理解的。

另外，也有不少券商將金融工程論應用到市場中，做出了一些成果。比如，長江證券在考慮市場的實際情況后，在研究報告中分析了短期反轉和成交量這兩項因素與收益率的關系。

目前，國內金融工程研究的瓶頸在于與實際市場的結合。中國的證券市場是一個不成熟而且有著高度投機特性的市場，市場的波動與貨幣流動性多少高度相關。因此，把基于理想化市場假設的金融工程理論應用于中國市場得到的結論，通常與市場實際情況有較大背離。另一方面，金融工程理論具有較強的專業性，即使是證券從業人員，如果沒有經過系統化學習，也無法理解其中的演算原委，這種知識上的隔閡導致反饋的缺失。

比較美歐成熟市場，國內金融工程領域的研究才剛剛起步，未來的前景十分廣闊。未來的研究方向將是基本面、技術面、資金面以及金融數學原理的結合，通過金融工程的建模、金融市場的反饋，最終找到適合于中國市場特性的金融模型。

三、國內金融工程教育現狀和人才培養目標

我國高等院校開展金融工程教育的時間雖然不長，但發展非常迅速。目前我國已有40余所高校設立了金融工程專業，開設金融工程課程教學的高校達60多所。但是總的來說，我國對于金融工程尚處于系統介紹和初步研究的階段，需要我們對金融工程的研究和人才的培養給予更多的關注。

在金融人才的培養方面，我國金融教學主干課程的主要內容都是宏觀經濟學與國際經濟學內容的一部分，還沒有從金融工程的高度來設置相應的課程；同時，金融教學基本以描述與定性方式為主，缺乏應有的數理分析和定量分析內容，而且與實際聯系不緊密，所培養出的人才實際運用能力差。上述問題成為金融工程在我國發展的主要障礙。可以說，我國的金融創新和發展明顯滯后于整個經濟的改革和發展。

根據金融工程的特點和國內金融市場的發展現狀，我國金融工程專業的培養目標應立足于使學生熟練地運用已有的金融產品定價和風險管理模型，并具有一定的金融產品開發能力的應用型人才。

1、理論基礎

金融工程的專業人才應該具有比較扎實的經濟、金融理論基礎，尤其要系統掌握現代金融經濟學的基本理論。熟練掌握金融工程的基本理論框架，熟悉公司財務、金融市場與證券投資以及銀行經營管理等方面的理論知識，具有相應的基本運作技能。

2、相關專業的知識

金融工程的專業人才應該熟悉與金融工程學科相關的原理性知識，并有較高的數學、統計學、外語與計算機操作水平。具備扎實的數理分析基礎和運用數學模型的能力，能夠對金融、經濟問題進行科學的分析和處理；能夠熟練地使用計算機進行信息處理。為了適應國際金融市場的激烈競爭，金融工程的專業人才不僅要具備較高的外語水平，還應該熟悉會計、稅務等方面的原理性知識。

3、金融實物工作能力

金融工程的專業人才應該具備一定的從事金融實務工作的能力。能夠靈活運用掌握的理論知識和技術方法開展工作，進行調查研究、分析和解決實際問題，從事資產評估、風險管理以及金融產品設計與開發等方面的實務工作。

4、較強的實踐能力

金融工程的專業人才應該具有較強的市場經濟意識、創新思維能力和社會適應能力。金融工程的產生和發展是與金融市場密不可分的，金融工程研究開發的每一項結果，都是為了滿足金融市場的需要，而推出的一項創新的金融產品，這就要求金融工程的專業人才具有金融創新的意識和思維。

四、金融工程課程設計設想

1、強調基礎的經濟金融理論教學，培養學生具備扎實的經濟金融理論素質

金融工程本科專業的設置必須立足于經濟金融理論，這是培養合格的金融工程專業本科生的基石，這些理論應包括基礎的經濟學、金融學、管理學等學科以及一定的現代金融理論，如開設貨幣銀行學、國際金融、公司財務、投資學、金融經濟學、金融風險管理等課程。另外，還應輔之以保險、稅收、金融法等方面的知識。

2、適度開設數學類課程，培養學生掌握比較全面的數學和統計學的技能

為培養各類專門的金融工程人才，使學生掌握比較全面的數學和統計學的技能已經成為必需。為此我們開設了微分方程與動態經濟學、概率論基礎、數理統計、運籌學、應用隨機過程、金融時間序列分析等課程。此外還有隨機分析、決策分析、經濟數學模型等課程供學生選修。這些課程的教學大綱不僅體現數學課程本身的內容，而且充分結合金融工程的需要，強調數學方法在金融領域的應用。

3、體現金融計算、數學建模的重要性

培養學生具備數值計算、建模技巧及數據分析的能力。通過使用計算機及軟件對金融數據進行分析，研究金融運行規律是當今金融信息全球化的重要手段，為此我們設置了如數值計算、經濟數學模型、計算機C語言程序設計、數據分析應用軟件、金融實證分析等課程，培養學生能夠從復雜的金融環境中分析出關鍵因素并設計建模方案的基本素質，以及具備通過數值計算對金融問題進行數據分析和檢驗解決問題的可能方案的能力。

4、構建金融工程的專門化課程，培養學生成為復合型的金融工程人才

圍繞金融工程我們開設了如衍生金融工具、金融工程學、金融工程案例和應用、金融風險的量化分析、金融產品設計與開發等課程，學生可以通過教學了解金融工程的核心以及運用相關金融工具和策略解決金融問題。

五、應用型為主的金融工程師教育

從學科性質來看，金融工程屬于應用型的學科，這一性質決定了在金融工程學科建設中，必須充分強調實際應用能力的教育和培養。

1、開設實踐類和信息類課程

利用金融實驗室進行金融市場、金融交易模擬實踐；采用分散性現場參觀與觀摩的形式感受真實交易的氛圍；通過互聯網訪問中央銀行、大型商業銀行網站，了解金融中介業務運作。實踐性教學的目的是增強本課程理論與實踐結合的緊密程度，增加學生對所學知識的感性認識，培養學生的實踐能力和知識技能的應用能力。引導學生養成通過網絡、媒體積極吸收市場、經濟和技術信息的習慣。豐富的信息是學習的動力，也是創新和應用的源泉，現代社會對信息的敏銳程度和吸收能力已經成為人才競爭的重要元素。

2、重視實際的技術能力培養

這主要是指諸如SAS和Matlab等課程的開設。金融工程的大部分問題都需要通過軟件技術加以解決，比如：數學建模、數值計算、網絡圖解、仿真模擬等，因而技術能力也反映了學生在實際工作中的應用水平。在國外的金融工程人才培養中，不少大學將Matlab作為必修課之一，從而保證學生能迅速的將金融問題轉化為技術問題并加以解決。

3、強化案例教學

案例教學有助于鞏固和提高學生基礎理論知識，拓寬學生的視野，培養學生的動手能力、實踐能力和應用能力。不僅如此，案例教學對于培養對金融工程至關重要的“創造性”的思維，也是非常有用的。在數十年的發展過程中，金融工程應用已經積累了很多創造性地解決金融問題的案例，這些案例在一定程度上是一種思想財富。案例教學是學習、培養和提高這種能力的重要組成部分。

4、積極發展實習教學

在美國是否提供實習機會，是許多開展金融工程教育的學校吸引優秀生源的重要手段之一。事實上，在我國，由于金融人才的缺乏，金融工程的實習教學對于學校和實業界來說是一個雙贏的策略，學校應加強同實業界的交流與合作，為學生提供實習機會。

六、金融工程師職業教育和創新思維培養

金融工程師的稱謂起始于上世紀80年代初的倫敦金融界，區別于傳統的金融理論研究和金融市場分析人員，金融工程師更加注重金融市場交易與金融工具的可操作性，將最新的科技手段、規模化處理方式（工程方法）應用到金融市場上，創造出新的金融產品、交易方式，從而為金融市場的參與者贏取利潤、規避風險或完善服務。金融工程師通常受雇于投資銀行、商業銀行、證券公司、金融中介機構以及非金融性質的公司。

因為金融工程師具有一系列專業化的、僅憑技術所無法達到的素質，并且由于金融創新的速度超過了市場產生稱職金融工程師的能力，金融工程師總體上供不應求，其就業機會顯得格外光明，并且毫無疑問，其工作帶來了豐厚的回報。

有專家認為，金融工程師更為廣闊的天地在東方，尤其是在金融市場正處于開發并具有巨大發展潛力的中國。伴隨著中國經濟的高速發展，中國金融市場變得越來越復雜多變。加入世貿后，金融市場的開放和外資金融機構的進入，將使中國金融業面臨前所未有的挑戰。因此，培養一批懂得現代金融原理，掌握現代金融技術的高級人才顯得十分緊迫和重要。尤其是掌握金融創新與風險管理技術的金融工程師將成為金融行業的急需專業人才。未來的國際金融中心上海將為金融工程師搭建廣闊的展示平臺。

國內金融工程師的職業教育還處于起步階段，將專業教育和職業培訓結合是金融市場發展的必然，在為職業培訓提供新方向的同時，也提出了新的要求：不僅需要更專業的培訓機構和專業技能更強的培訓師，而且需要符合中國市場發展的培訓方式，從而為我國金融工程專業人才的發展提供良好的教育培訓環境。

金融工程自身的特點要求有一定的創新能力。首先，金融工程的基本職能是創造，就是在金融市場中根據客戶的需要來創造新的產品以實現收益和規避風險。因此，一個成功的金融工程師必須“常常能迅速理解和接收新的觀念，并能輕易看透細節進而把握基本結構的各個部分；他們還傾向于倡導智力上的開放以避免封閉式的思維扼殺創造性。與大多數人不同，他們不認為金融世界是由一定的事物構成的，當他們被告知模式不能做或無法做時，他們的最先反應是問為什么。其次，由于金融工程師要解決的問題往往超出個人的知識基礎而需要進行小組工作，以處理復雜的金融、法律、稅收、會計、產業、計算技術、市場營銷等方面的問題。因此，作為小組核心的金融工程師，合作的精神、溝通的技巧和協調的能力是必備要素之一。

總之，在金融工程領域的教學和科研過程中，從發展的趨勢來看，金融工程將不僅僅作為一門技術性的學科，而是將逐漸成為一種創新和開放的思想方法，日益滲透到金融、經濟乃至整個社會生活中來。

（注：本文受以下項目資助：2008年度上海師范大學文科原創與前瞻性項目《基于鞅定價的結構金融衍生品創新研究》，項目編號：DYW806。2008年度上海師范大學理工科科研項目《非對稱信息下基于鞅定價的金融衍生品創新研究》，項目編號：SK200887。2009年《上海師范大學金融工程重點應用文科》，項目編號：DZW912。）

【參考文獻】

第3篇：金融數學和金融工程的區別范文

金融與財務管理專業研究生的教育培養，一方面可滿足我國當前對金融與財務管理領域復合型、交叉型人才的需求，另一方面也是金融學、財務管理學學科融合發展的需要。我國相關學科設置中，金融學是一級學科應用經濟學下面的二級學科，財務管理則是一級學科工商管理下面企業管理二級學科中的一個方向。當前，我國多層次資本市場正在逐步建立，金融改革市場化進程不斷加快，企業的財務管理活動與金融市場已密不可分。在這樣的背景下，齊魯工業大學開展了金融與財務管理專業的研究生教育，這將有利于金融學、財務管理學學科的融合發展，有利于培養合格的金融與財務管理領域高層次人才，服務國家建設和區域經濟發展。

二、國外相關學科發展模式分析

(一)國外金融學培養的兩種模式國外金融學研究生的教育培養方面，存在所謂的"經濟學院"模式和"商學院"模式，即學術性學位模式與職業性學位模式。在兩種模式的選擇上，不同的國家有不同的側重。根據張亦春、林海(2004)的總結，大體可分為三種情況，一是強調經濟學院模式，包括加拿大、澳大利亞的部分大學;二是強調商學院模式，大多數的美國大學，一般將金融學專業安排在管理學院、商學院或工商管理學院;三是兩者的結合，即不少西方大學的金融學本科專業由經濟學系與管理學院聯合開設。

(二)經濟學院模式下金融學專業課程設置經濟學院模式下，金融學教學相對更多地強調宏觀層面的分析。在課程設置方面，經濟學院模式的金融學專業的重點是:經濟學，財政學，貨幣銀行(貨幣經濟)學，國際經濟學，國際貿易學，宏觀經濟政策，博弈理論，經濟史等為其普設課程;強調數學工具與實證分析，重視計量經濟學，統計學等課程的開設;兼顧微觀金融(佘德容，2010)。［2］澳大利亞各大學的金融學課程設置具有經濟學院模式的特點，如西悉尼大學的金融學碩士專業，設置的課程包括:FinancialModelling(金融建模)，FinancialInstitutionsandMarkets(金融機構和金融市場)，FundsManagementandPortfolioSe-lection(基金管理與投資組合選擇)，Derivatives(金融衍生品)，SecurityAnalysisandPortfolioTheory(證券分析和投資組合理論)，CorporateFinance(公司財務)，FinancialInstitutionManagement(金融機構管理)，CreditandLendingDecisions(信貸決策)，LawofFinanceandSecurities(金融與證券法)，RealEstateFinanceandInvestment(房地產投融資)，MarketingofFinancialProducts(金融產品營銷)，StrategicBankManagement(銀行戰略管理)，InternationalFinance(國際金融)，Economics(經濟學)，InternationalTradeandIndustryEconomics(國際貿易與產業經濟學)，等等。該課程體系中包括微觀金融、宏觀金融以及經濟學等各類課程，整體上與我國金融學碩士專業的課程設置相同。

(三)商學院模式下金融學專業課程設置商學院模式的金融學教學相對更多地強調微觀層面的分析。專業課程體系設置側重于微觀金融、金融市場、投資學、公司理財、證券分析與組合管理等，重視開設專業性和實用性強的課程(佘德容，2010)。［2］賓夕法尼亞大學沃頓商學院提供的金融學碩士課程相對較多，包括:AdvancedCorpo-rateFinance(高級公司金融)，AppliedQuantitativeMethodsinFinance(應用金融定量方法)，Behavior-alFinance(行為金融學)，BusinessEconomics(商業經濟學)，CapitalMarkets(資本市場)，Continuous－TimeFinancialEconomics(時間序列金融經濟學)，CorporateFinance(公司金融)，CorporateValu-ation(公司價值評估)，EmpiricalMethodsinAssetPricing(資產定價實證方法)，EmpiricalMethodsinCorporateFinance(公司金融實證方法)，FinancialDerivatives(金融衍生產品)，FinancialEconomics(金融經濟學)，FinancialEconomicsUnderImper-fectInformation(不完全信息金融經濟學)，FixedIncomeSecurities(固定收益證券)，InternationalBanking(國際銀行業務)，InternationalCorporateFinance(國際公司金融)，InternationalFinancialMarkets(國際金融市場)，IntertemporalMacroeco-nomicsandFinance(跨期宏觀經濟學和金融學)，InvestmentManagement(投資管理)，Macroeconom-icsandtheGlobalEconomicEnvironment(宏觀經濟和全球經濟環境)，MethodsinFinanceTheory(金融理論方法)，MonetaryEconomics(貨幣經濟學)，PrivateEquity(私募股權投資)，RealEstateInvest-ment:AnalysisandFinancing(房地產投融資分析)，SelectedTopicsinEmpiricalCorporateFinance(實證公司金融專題)，TheFinanceofBuyoutsandAcquisitions(收購和并購)，TopicsInAssetPricing(資產定價專題)，VentureCapitalandtheFinanceofInnovation(風險資本和金融創新)，等等。可以看出，該課程體系主要以證券市場、投資分析等微觀金融的課程為主。

(四)商學院模式下的金融學與財務管理國外金融學培養的兩種模式與我國的財務管理學科是何種關系呢?肖鷂飛(2005)認為，美國金融學科的發展主流在各大學的商學院，金融學和財務學合二為一，公司財務被稱為企業金融，金融學科歸屬于管理學科，以公司財務學、投資學、金融經濟學、金融工程學、金融機構學、國際金融市場學、跨國公司財務管理學等課程為核心。公司財務學和投資學二者之間緊密聯系并成為學科的基本組成部分。［3］孫建強、羅福凱(2008)則指出，歐美國家只有一個finance，我國則被解釋稱為財務學和金融學，我國的金融學是西方的貨幣經濟學(monetaryeconomics)，而我國的財務學即歐美國家的finance。［4］由此可以看出，國外商學院模式下的金融學，即可認為基本等同于我國的財務管理學(FinancialManagement)。

三、我國高校相關專業設置比較

(一)金融學科發展與課程設置在我國，金融學科長期以來都是以貨幣銀行學為核心(肖鷂飛，2005［3］)，1997年國務院學位委員會修訂研究生學科專業目錄，將原目錄中的"貨幣銀行學"專業和"國際金融"專業合并為"金融學(含:保險學)"專業(黃達，2001［5］)。但是，對于"金融"涵蓋的范圍、金融學的學科建設等，一直存在爭論。這種爭論主要是金融學應該以傳統的宏觀貨幣銀行學為核心，還是以現代微觀金融理論為核心。強調現代金融理論，是從20世紀90年代開始的。一方面源于我國資本市場的迅速發展;另一方面則是國外學習商學院金融學科的人員回國，帶來了國外微觀金融學科體系設置的理念。整體而言，當前我國各高校金融學科課程體系安排，主要是以宏觀金融學為主要內容:一是金融學專業公共課，主要包括政治理論、計算機信息、數學、外語等課程;二是金融學專業基礎課，通常包括西方經濟學、管理學、貨幣銀行學、會計學基礎、統計學原理等;三是金融專業必修課，主要包括國際金融、商業銀行經營管理、財政學、中央銀行學、保險學、投資銀行學、證券投資學等;四是金融專業選修課，一般包括銀行、證券、保險等三個方向。與此同時，當前也有部分高校強調微觀金融的教學，向國外商學院模式靠近。根據戴曉鳳(2006)搜集的資料，北京大學已開設有時間序列分析、動態優化理論、博弈論、隨機分析、固定收益證券、信息經濟學等較前沿的課程，上海財大設有數值方法、金融期權與期貨等課程，廈門大學則有財務報表分析、時間序列分析、隨機分析、金融中介理論等新興課程。

(二)財務管理學科發展與課程設置在我國，財務管理專業的發展變化以20世紀90年代前后為分水嶺(劉淑蓮，2005):在此之前，財務管理只是作為會計專業的一門課程，之后財務管理從會計學分離出來成為一個相對獨立的專業。［7］就本科層次的的課程設置而言，我國一般高校財務管理專業與會計學專業差別不大，曾富全(2010)指出，該專業培養目標來源于會計專業，缺乏清晰定位，課程設置與會計學專業課程重復嚴重，特色課程并不明顯。［8］多數高校財務管理專業的課程設置以會計學系列課程為主，再加上高級財務管理等課程，綜合類大學和理工類大學往往將財務管理專業設置在管理學院(或商學院)下面，與會計學專業并列(李連軍，2006)。［9］在碩士培養層面，財務管理是工商管理一級學科下面的一個方向。同時，部分高校則自主設置金融與財務管理專業，或者在經濟學碩士下面設置相關方向。如首都經濟貿易大學經濟學碩士金融與財務管理方向課程體系中，學位課包括:西方經濟學、國際金融學、國際經濟學、財政學、貨幣銀行學、社會主義經濟理論、社會主義理論與實踐，專業選修課包括:高級公司理財、金融市場、財務管理實務、公司理財與項目融資、財務報表分析、高級稅務籌劃、固定收益證券產品分析、投資銀行經營與業務、金融投資分析與實務。

(三)國內金融學與財務管理專業改革設想關于我國財務管理與金融的關系以及金融學與財務管理專業應該如何改革，基本有兩種觀點:一種觀點是財務管理學科研究范疇應該與微觀金融學的研究范疇相一致(劉淑蓮，2005)，［7］即財務管理學科應主要由金融市場、投資學和公司財務三大領域構成;第二種觀點認為財務管理與微觀金融中的公司金融相一致，而不包括金融市場和投資學，如范從來(2004)認為，［10］宏觀金融、微觀金融、公司金融構成一個較為完整的金融學體系，公司金融是從金融體系運行的角度研究公司的融資行為。關于財務管理的課程設置，徐焱軍(2012)指出，財務管理專業應圍繞企業籌資、投資、營運資金管理、利潤分配、資本運作等內容開設相應的初、中、高級課程。［11］上述觀點基本都認同，我國的財務管理專業，應該與會計學專業課程進行清晰地區分，與微觀金融學課程設置內容相一致，即與國外商學院模式下的金融學專業課程設置相一致。

四、金融與財務管理專業培養方案與課程體系建設

在分析國外金融學教育的經濟學院、商學院發展模式基礎上，借鑒我國高校金融學、財務管理學等相關專業課程設置及未來的發展方向，齊魯工業大學在金融與財務管理專業碩士研究生培養方面，優化研究方向，確定課程設置，以體現金融與財務管理專業與相近專業的區別以及本專業的優勢。

(一)研究方向結合對國內外金融學、財務管理學科的討論，齊魯工業大學金融與財務管理專業的研究方向設置為四個方面:1.資本市場與公司治理方向，具體的研究內容包括:公司治理的有效性、決定因素等相關問題，資本市場效率、組合投資、金融工具定價、上市公司的投融資行為，財務信息與資本市場的關系，資本市場與公司治理的關系等;2.金融市場與公司籌融資管理方向，具體的研究內容包括:金融市場和中介組織的類型和功能，多層次資本市場建設，公司籌融資行為、風險、影響因素、效率，融資約束、融資政策，資本結構，收益分配，金融市場與公司籌融資之間的關系，營運資本管理;3.投資管理方向，具體的研究內容包括:兼并與收購，資本資產定價，投資組合理論，風險管理，基金與風險資本，金融市場中介機構，投資項目評價，創業融資、風險投資、技術創新與投資決策;4.行為金融方向，具體的研究內容包括:公司證券相對收益偏離與風險的關系，投資反應過度和反應不足，非經濟因素影響資源配置等等。

第4篇：金融數學和金融工程的區別范文

關鍵詞 財經專業 綜合模擬實踐 操作技能

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A

教育部《關于進一步深化本科教學改革全面提高教學質量的若干意見》中指出“高度重視實踐環節，提高學生實踐能力。”應用型本科院校財經專業培養的學生既要具備相當的基礎理論，又要注重專業實踐應用和綜合操作技能，所以在有限的課時中怎樣設計課程體系和實踐課程安排顯得異常重要，下面以哈爾濱金融學院為例進行說明。

1 應用型本科院校財經專業技能要求

哈爾濱金融學院具有兩大鮮明特點：一是深厚的金融行業背景，二是畢業生實踐操作能力強。正是這兩個特點，讓我院畢業生在金融行業成為一個品牌。在教學中注重學生辦公技能、財經基本技能和專業技能齊頭并進的培養方式。

1.1 辦公技能

（1）辦公軟件應用技能。辦公軟件應用技能中，最常用的是文字處理及編輯、數據圖表統計分析、 演示文稿制作等內容。（2）應用文寫作技能。應用文又叫實用文，是以實際應用為目的，為人們處理公私事務時常用的一種文體，是行政管理的一種手段，是社會交往的一種工具。包括介紹信、證明信、邀請函、啟示、聲明、公示、公告、海報、通知、請示、報告、會議記錄、總結、簡報、合同、章程和制度等。

1.2 財經基本技能

（1）財經數字書寫。數字書寫是計算工作的重要組成部分，同時也是經濟工作者，特別是財會，計統和企管工作人員的一項基本技能，因此，數字書寫的正確與否將直接影響工作效率的準確度。（2）數據與文字錄入技術。數據與文字錄入技術是現代工作崗位人員的必備技能。經過科學、專業的訓練，能達到快速、準確地錄入各種文字和數據，并能夠按照要求進行處理。（3）點鈔技術。點鈔技術是財務工作的重要組成部分。點鈔速度的快慢、點鈔水平的高低、點鈔質量的好壞直接關系到資金周轉和貨幣流通速度，學好點鈔技術是搞好出納工作的基礎，也是出納人員的基本業務素質之一。（4）珠算技術。珠算是中華民族的優秀文化瑰寶，珠算技術是財會、金融專業所必需的基礎知識、基本技能和技巧，是提高學生實際操作能力，增強適應市場變化和職業變化的能力。（5）貨幣知識與識別技術。貨幣知識與識別技術是財經院校金融、財會專業的一門主要的專業技能課程。（6）外匯知識與外幣識假技術。外匯知識與外幣識假技術是銀行工作人員和貿易公司相關工作人員必備的工作技能，也是財經專業學生必須訓練成熟的一項技術。

1.3 專業技能

（1）會計學應用技能。應用型本科院校財經專業學生通過課堂教學掌握較完整會計基本理論和會計核算方法，通過手工實驗和會計電算化的實踐訓練具備實際動手能力、實務操作能力和溝通協調能力等，使畢業生在盡可能短的時間內適應工作崗位。（2）金融投資技能。金融投資是從事金融產品及其衍生工具買賣的，要求從業者既要具備深厚的理論基礎又要具備扎實的實踐操作技能。并要能夠根據金融市場的實時變化做出相應的調整。（3）理財規劃技能。理財規劃是金融從業者必備的一項技能。既要充分了解不同的金融產品的收益風險特征，又要了解客戶自身的大量信息，只有選擇與客戶風險收益特征相匹配的金融產品才能做好理財規劃。

2 應用型本科院校財經專業綜合模擬實踐教學體系

經過多年的教學實踐檢驗，哈爾濱金融學院各專業在開設課程時主要有通識教育課、專業基礎課、專業骨干課和專業選修課四大類：

2.1 通識教育課程

在通識教育課中安排了常規的思政、英語、數學和體育等課程外，重點設計了計算機應用基礎和應用（下轉第194頁）（上接第162頁）文寫作課程。計算機應用基礎課程的總課時是142課時，其中實驗課66課時，能夠保證學生熟練掌握計算機的系統操作和和辦公軟件。另外應用文寫作安排54學時，基本能夠保證學生掌握日常辦公應用文的寫作。通過計算機應用基礎課程和應用文寫作的訓練可以保證學生具備辦公技能。

2.2 專業基礎課

在專業基礎課中安排經濟學、財政學、金融學、會計學、統計學和經濟法等課程。通過這些課程的安排可以保證學生掌握金融、會計等財經專業的基礎知識，為后面專業課程的學習打下良好的基礎。

2.3 專業骨干課

在財經專業中，我們重點介紹會計學專業和金融學專業，在專業骨干課上兩個專業區別還是非常明顯的。

金融專業的骨干課程包括金融市場學、商業銀行學、財務管理學、投資學、保險學、固定收益證券、國際金融和金融工程等課程。會計學專業骨干課包括商業銀行學、財務管理學、財務會計、投資學、審計學、銀行會計、會計電算化和管理學等課程。在每門課程中設置三分之一的課時作為實驗課課時，能保證學生在實驗中將相關專業技能訓練好。

2.4 專業選修課

哈爾濱金融學院財經專業的專業選修課主要考慮不同專業的不同發展方向和學生的具體研究方向來設定，學生可以根據自己的實際情況進行選擇，已達到保證學生豐富自己專業技能和專業知識的目的。通過專業骨干課程和專業選修課程的設置，可以有效提高學生的專業理論知識和專業技能，提高學生動手操作能力。

3 應用型本科院校財經專業綜合模擬實踐教學注意事項

為保證教學質量，還需要在以下幾個方面的措施，才能保證財經專業綜合模擬實踐教學的成功。

（1）要具備專業技能的教師。要保證綜合模擬實踐訓練的成果，必須保證采取這種訓練方式的高校具備足夠有實踐工作經驗的教師。哈爾濱金融學院要求專業課老師都要具備雙師證，并且要求專業課教師到企業實習和掛職鍛煉，在實踐期間保證教師要有具體的工作崗位，從事具體崗位的工作。另外我校還從企業聘請了實習指導老師，并且我校部分教師有企業工作經歷，從而可以保證綜合模擬實踐教學的要求。（2）實驗課要保證訓練效果。要保證訓練效果，還要有配套措施，例如作為綜合模擬實踐訓練的需要新的考核體系。一般來說，專業實驗課程要有專門的考核辦法，我院就制定了《專業實驗課考核管理暫行辦法》，通過考核辦法可以保證實踐訓練效果。（3）注意課程課設先后次序。一般來說，一門專業課程是下一門專業課程的基礎，所以專業課程要有先后次序。只有將專業課的先后次序安排好，才能使財經專業綜合模擬實踐訓練循序漸進地進行，才能使綜合模擬實踐教學的效果更好，提高學生的專業操作能力。

總體來說，通過應用型本科院校財經專業綜合模擬實踐教學體系的設計，再加上設計合理教學計劃和教學大綱，配合好的實驗課室、實習基地和配套措施，就可以保證學生的綜合素質整體提高。

基金項目：應用型本科院校財經專業綜合模擬教學研究與實踐；項目來源：黑龍江省教育廳；編號：JGZ 201201106

參考文獻

[1] 甘鴻鳴.《金融營銷學》教學實踐及改進思路.商業經濟，2012（5）.

[2] 宋曉玲.高校模擬銀行實驗課程建設探析.經濟研究導刊，2011（14）.

[3] 鐘云燕.金融模擬實驗課程的建設與實踐.廣東技術師范學院學報，2008（6）.

第5篇：金融數學和金融工程的區別范文

（一）發展現狀近年來，廣東在財政科技投入和銀行科技信貸結合、科技金融與科技資本市場結合等方面作了很多嘗試和創新，形成了科技與金融互動的良好局面，形成了一條有廣東特色的科技金融路子。首先，廣東省政府科技經費投入保持逐年穩定增長，財政科技撥款額穩步增加，研究與試驗發展（R&D）經費投入力度加大，R&D經費投入強度進一步提高。在地方財政科技撥款上，2008與2010年廣東均排名全國首位，2009年排名第二位；2010年財政科學技術支出占當年全省財政支出的比重為3.96%。另外，廣東省除擬設立200億元的高新技術產業投資基金重點支持電子信息、生物醫藥和海洋科技等產業外，自2009年開始，廣東省每年安排5000萬元專項資金支持科技型中小企業發展。從2012年開始，省財政將每年安排超過1億元信用保險專項扶持資金用于支持廣東省科技企業積極投保短期出口信用保險、小微信保易專項保險和進口信用保險。其次，創業風險投資機構越來越多，目前廣東省共有創業投資機構2800多家，管理資金規模超過3500億。第三，科技資本市場正在完善，目前廣東已構建了包括主板市場、創業板市場、三板市場在內的多層次科技資本市場；包括技術產權交易所在內的OTC市場正在探索中前進，已取得了一定的成效；債務性融資市場則相對滯后，目前僅有科技型中小企業發放的中小企業集合債。截至2013年6月份，轄區共有上市公司184家，總市值1.1萬億元，分別較2006年底增長1.3倍和3.18倍；證券公司5家，資產總額和凈資產分別為1027億元和387億元，分別比2006年底增長1.32倍和5.62倍；期貨公司11家，期貨營業部88家，較2006年底增長4.5倍；基金管理公司3家，基金規模達3510億份，較2006年底增長4.25倍。第四，科技貸款市場已形成商業銀行科技貸款、政策性商業銀行科技貸款和民間金融科技貸款共同發展的局面。2008年，國家開發銀行和廣東省合作，由廣東省撥出1億元設立“貸款風險準備金”，國開行將在五年內配套180億元風險貸款用于科技企業。第五，科技保險還處在探索階段，《廣東省科學和技術發展“十二五”規劃》首次提出發展科技保險，試行并推廣知識產權質押貸款業務。目前針對高新技術企業研發的產品的保險已經逐漸開展，比如由惠州市科技局、中國出口信用保險公司廣東分公司和華泰財產保險股份有限公司聯合推出的針對惠州高新技術企業的科技保險；而針對科技活動的保險和針對科技金融工具的保險則仍未有相關產品或案例出現。第六，科技金融環境基本上有效、開放的運行。目前，廣東省企業信用體系建設正在全省展開，擔保體系建設也在有效開展，針對企業管理人士的培訓也開始逐步推進。掛牌在番禺節能科技園的廣東省科技金融聚集區，是廣東為加強科技金融環境建設的新舉措。

（二）存在問題盡管廣東在科技金融各方面做了很多卓有成效的探索，但是步子仍不夠大，所取成就與廣東經濟大省的地位仍不相符。目前，廣東省在科技與金融結合的工作機制、政策機制及效益評估方面的成效還不能滿足廣東科技企業技術升級和經濟轉型對金融的需求。廣東科技金融發展遇到的主要問題如下：1.思想意識上有待進一步統一首先，很多人認為科技金融是市場行為，政府不應干預；因此，坐視廣大科技型中小企業融資難不理。其次，還有觀點認為由于科技型中小企業抵押擔保缺失、生命周期短這兩個固有特點，政府必須全額出資解決科技型中小企業融資難的問題。政府完全不引導，不監管，大量處于種子期、初創期的科技企業將很難生存下來；而另一方面，我們在一些地市調研中發現，有些地方的政府片面以為風投是解決科技型中小企業融資難的唯一手段，因此積極成立風司；結果是：風投由于趨利避險本性都盯著上市企業，而上市公司并不缺錢；擔保公司不搞擔保，搞高利貸，地下錢莊；真正需要錢的中小企業仍然貸不了款。2.缺乏科技金融參與各方的頂層設計科技金融要想獲得發展，必須明確各參與主體的角色和利益，必須規劃各參與方的參與模式。政府、銀行、企業、保險、擔保等各參與方應發揮什么作用？政府應在什么階段介入？以什么角色介入？介入到什么程度？銀行如何在現有體制下進行金融產品創新？保險機構應怎樣配合等等，這些問題都需要從頂層進行設計。3.科技金融統計指標體系亟待構建市場上有大量的處于發展早期的科技企業融不到資，而同時又有大量的各種資本在尋求出路，引起錯位的一個很大原因是供需雙方信息不對稱。我們在調研中發現，企業、政府、機構都需要一個能洞察各方需求的科技金融信息服務平臺，而缺乏科學可行的科技金融統計指標體系和相應的科技金融結合效益評價系統是構建功能齊備的科技金融信息服務平臺的主要障礙。4.科技金融培訓機制有待于分層次全面展開產業鏈要完整，需要創新鏈支撐，創新鏈要完整，需要資金鏈支撐，資金鏈要完整，需要熟悉資金運作過程的管理人士。而中小企業管理人員往往都是企業開發人員，他們專注于技術研發，而不擅長營銷、融資等商業模式；金融界人員不懂產業鏈，不懂科技規律，不懂知識產權，因此不敢放貸。這種困境彰顯復合型人才的缺失，因此促進科技金融結合應從人才培養上開始，金融人才應先了解產業鏈、創新鏈、才能開始去從事金融；而企業技術人員同時又是管理人員的應加強企業融資、營銷等商業技能。

二、促進廣東科技金融結合的對策

科技金融工作是一個涉及面廣的系統工作，它的大力發展依賴于各參與方的主觀積極性。隨著廣東省《關于全面推進金融強省建設若干問題的決定》的，進一步明確了廣東的金融強省戰略，而科技金融也晉升為廣東要大力發展的五大金融之一。因此，筆者根據以上分析提出以下對策建議。

（一）必須形成兩個方向的合力，即橫向層次的合力和縱向層次的合力在同一層面上，要通過協調機制、聯席會制度等組織方式，充分調動科技廳、金融辦、發改委等政府的工作積極性；要充分引導金融機構、類金融機構的參與性，讓他們意識到參與科技金融工作并非政治工作，而是政府主導并規范的市場投資行為；要加大對科技企業關于投融資信息的宣傳力度，努力營造創新創業的有利局面。在此基礎上，各參與方要形成上下一致，上行下效，操作規范，監督有效的縱向同心協力模式；應明確目標、使命，運行機制，行動綱領。目前的很多做法只是個案，需盡快沉淀為機制，這樣才能滿足大規模中小企業的融資需求。已有的實踐表明，在科技金融發展的第一階段，政府應責無旁貸，也要當仁不讓地發揮絕對主導作用，否則科技金融工作就如一般散沙，互相推讓，結果就是互相之間做做樣子。黨的十報告明確指出“經濟體制改革的核心問題是處理好政府和市場的關系，必須更加尊重市場規律，更好發揮政府作用。”，因此政府應在以下層面有所作為。首先，由政府全額出資擴大種子基金規模；條件成熟后再擴充引導基金規模，引導更多的民間、風投資本進入；根據實施效果再審時度勢規劃新型全資再擔保公司。東莞在政府出資設立引導基金方面的實踐有一定借鑒意義。其次，為銀行準備風險準備金，為銀行、擔保機構提供工作補貼。第三，為企業分擔責任，降低企業費用支出，搭建貼息平臺。第四，當科技金融工作進入軌道后，政府應將工作重心轉向完善監督機制上，這也是政府最應該做的工作。很多事情一旦上了臺階，就容易形成一窩蜂的局面，因此政府必須有效的監督、控制并引領發展勢頭。第五，科技金融發展中政府職能不能缺位，但需要特別強調的是更不能越位，政府行為必須懂得適可而止，準確把握范圍與力度，這樣才能發揮正面推進作用而不至于形成阻滯。

（二）完成科技金融發展頂層設計歷史使命和基本目標是科技金融頂層設計的根本出發點。按照金融支持技術創新和技術產業化的本質要求，更好地發揮市場配置資源的決定作用，從金融機構體系、中介服務體系、金融市場體系、政府組織體系和管理監督體系5個方面完成頂層設計。具體改革途徑和相應舉措呼之欲出：大膽探索金融產品創新、金融工具創新，鼓勵多層次債券市場包括高收益債券市場發展；盡快出臺相關政策法規，引導私募基金、風險投資、天使投資、對沖基金、產業基金、并購基金等一切新金融模式快速發展，激發政府直投基金和引導基金的輻射功能，降低科技企業對銀行貸款的過度依賴；大膽創新中介服務體系，大幅精簡流程。

（三）盡快搭建功能齊備的科技金融信息服務平臺應盡早組織統計、銀行、企業等相關領域專家確定科技金融統計指標體系，在此基礎上搭建一個能夠整合企業融資需求、機構投資狀況、政府專項基金政策、創新創業項目等信息資源的平臺。平臺應以構建金融機構信息和金融產品數據庫、科技型中小企業發展概況數據庫、擔保機構擔保信息數據庫、科技型中小企業信用信息數據庫、專利數據庫等為基礎，以提供貸款、擔保、科技保險、風險投資、股權轉讓、上市指引等信息服務為核心，以銀行、機構、科技型中小企業或個人投、融資為主要服務對象；然后逐漸擴展開發有利于科技型中小企業發展的其他衍生功能。

（四）逐步建立科技企業成長潛力評價機制和科技企業信用評級體系對科技企業的技術可持續開發能力、產品市場競爭力、管理能力、營銷能力等建立評價機制，有利于篩選并挖掘最有成長潛力的科技企業。另外，企業信用關乎一個企業的融資效率甚至企業的發展，因此應優先建立科技企業信用評級體系、評級制度和信息通報制度。

（五）繼續完善多種類、多層次資本市場協作機制首先，基于降低金融機構的風險，需建立由政府主導的融資擔保體系，體系應由政府參股或控股的擔保公司、再擔保公司，信貸風險分擔機制，信貸風險補償基金等構成；也可以嘗試建立風險池或建立風險準備金模式，進一步完善風險分擔機制。同時應充分發揮保險的平衡作用，大力發展貸款保證保險和信用保險業務，穩步擴大出口信用保險對科技企業的服務范圍。其次，規劃建立科技支行。農行江蘇分行成立的科技支行，施行“四新定位、五專運作”的獨特模式值得廣東借鑒。所謂“四新”即是面向戰略性新興產業、構建新金融模式、服務新企業和研發新產品；所謂“五專”即成立專營機構和專業團隊、推出專屬產品、制訂專業流程、設立專項補償。

第6篇：金融數學和金融工程的區別范文

關鍵詞：衍生品交易；法律規制；法案

中圖分類號：DF438文獻標識碼：B

華爾街金融危機于2008年蔚然成勢并漫及全美國，此后風險隨危機傳導鏈迅速傳遍全球主要金融市場，國際金融危機因此而釀成。溯源是次危機產生的肇因，表面上呈現為銀行借貸資本利息上揚和房地產市場價格下跌兩種作用力方向相反的簡單的市場現象，或者是以上兩種現象博弈之下由資金鏈條斷裂引致的次貸危機。其實，根本原因可以解釋為金融衍生產品在過度追求信用創新之際，也在衍生并延伸信用風險的傳導鏈條，金融風險在疊加乘數效應之后因此按幾何級數放大。當然，以對沖基金為代表的私募基金一貫癡迷于金融衍生工具的高倍杠桿選擇偏好，投資過程中的投機風格明顯，也在一定程度上構成將金融市場推入危機境地的罪魁禍首①。鑒于此，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》從一開始就著眼于立足體系、全盤考慮變革金融產業與金融行業的規制路徑，以有效規避系統性風險，最大限度發揮金融市場的金融穩定功能為目的，尋求實現對場外衍生品市場以及對沖基金市場的適度規制，以促使規制體系在實際規制證券以及期貨兩方面產生協同效應[1]。

一、場外衍生品交易規制的緣起

隨著遠期合約與期貨合約的精細化區分，早期的場外衍生品交易得以在美國出現。和現在不同的是，彼時的交易均以真實交易為基礎，人們參與交易完全以規避風險為目的。直到20世紀90年代后期，順應金融衍生品市場金融創新的日益沖動與漸趨發達，美國CFTC（商品期貨交易委員會）不顧未來因此可能出現的金融市場以及金融體系的震蕩，在市場規制方面對場外衍生品交易市場采取了不干預式的自由放任策略，極大推動了場外衍生品交易市場的迅速擴張，掀起了全球金融創新的新。事實上，場外衍生品交易市場和場內固定規范的交易所市場的本質不同明顯反映出參與場外衍生品交易市場的交易合約一般均具有充分的匹配性，交易結構的設計上可以盡其所能地滿足不同交易對手的個性化需求，實現有關金融衍生產品的個性化設計與配置。這種個性化匹配同樣決定了場外衍生產品交易合約在規模、有效期、擔保基礎以及特定條款的擬定方面可以滿足各類交易對手的風險偏好和選擇需求。當然，場外衍生產品交易合約無可避免也具有其鮮明的機制性弊端，這些主要表現為信息不對稱狀態、流動性不足、合約定價機制缺乏競爭性導致的可能顯失公平。場外金融衍生產品交易合約當事人利益實現受基礎性資產交易價格變動和交易雙方履行合同能力等諸多因素的影響。當場外金融衍生產品交易合約交易結構設計過于復雜之際，體現在合同條款方面不僅內容較多，而且需要運用更豐富更專業的法律知識以及金融知識對其予以解讀，這樣對于參與交易一方如果缺乏相應足夠的知識儲備和匹配，則難免在合約簽署的實際地位上處于弱勢。一旦以上情形真實出現，則對于處于弱勢法律地位的合約主體一方，原本期冀借助場外交易市場規避風險的意圖勢必落空，相反風險隨著交易不斷的深入反而不斷被放大。

美國1936年《商品交易所法》明確了場外金融衍生產品交易合約的法律地位和法律屬性，將其定位為非格式合同，賦予了豁免規制的法律地位。在此基礎上，后來的《商品期貨現代化法》規定《商品交易所法》不得對場外交易外匯金融衍生產品實施規制。相應，美國商品期貨交易委員會以及《商品交易所法》也都不能擁有對符合法律規定的市場準入主體圍繞金融指數、匯率、利率等基礎財經指標所展開的場外衍生品交易采取規制的權屬[2]。顯而易見，長期以來，美國金融衍生品公共管理機關為場外金融衍生品交易創造了非常寬松的市場環境。但是，回顧2008年美國華爾街金融危機的爆發，應該說場外金融衍生產品交易長期疏于規制，比如其中的CDS產品（信用違約互換）等蘊含巨大的系統性金融風險但卻沒有相關規制措施予以風險應對，諸如此類的負外部溢出效應②均成為此次國際金融危機的推手。如具體分析不難發現，美國次貸危機形成之前，投資領域諸多機構投資者投資對象傾向于鎖定建立在房地產財產基礎之上的信用違約互換產品。就產品結構而言，這些金融衍生產品嵌入了復雜的金融工程技術，因此內在的交易結構變得異常復雜。另一方面，美國保險金融機構從保險角度為這種信用違約互換產品的履行能力提供擔保，在技術上提供了金融風險鏈條進一步延伸的機制路徑。至此，在該產品看似設計精巧的環環相扣的任何一個履行環節，一旦出現違約情形，沿著風險鏈的傳導機制，最終由保險機構承擔損失，經保險機構將放大后的損失分散傳遞給了不特定的作為保險消費者的社會公眾，足以影響全社會的系統性金融風險因此產生。當然，信用違約互換交易在金融實踐過程中能夠形成危機也和該產品的交易對手銀行其間扮演的角色不無關系。由于認定信用違約互換交易僅為結構性處理企業債務表現為結構化金融衍生產品的保險合同，參與保險的被保險人對保險標的始終具有保險利益，風險也僅會在具有現實可保利益的真實交易者之間傳遞，因此參與違約互換交易的銀行出現對交易風險估計不足和管理滯后的現象。假如信用違約互換產品能夠按照美國商品期貨交易委員會的交易規制開展交易，則其在美國次貸危機中扮演的以乘數效應按幾何級數放大并傳導系統性金融風險的角色可以避免。客觀狀況是，信用違約互換產品一直在場外衍生產品交易市場進行交易，不受包括美國商品期貨交易委員會在內的任何相關公共管理機關的規制，因此衍生產品風險傳導并非建立在真實交易和實際利益確保的基礎上。

美國金融領域在總結和反思信用違約互換交易和華爾街金融危機之間的聯動關系之時，開始認識到加強金融衍生產品場外市場交易規制的必要性和可能性。基于此前提，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》提出了規制金融衍生產品場外市場交易應該實現的理想愿景，具體內容包括：首先，阻卻并避免整個金融系統因為金融衍生產品場外交易而釀成系統性風險；其次，以防范信息不對稱狀況為基點，在追求場外交易的市場效率同時注意實現信息的充分流動和透明，不得實施欺詐、操縱市場等違反公平的濫權行為，承諾參與金融衍生產品場外交易的市場主體應該符合相應準入條件，這些準入條件包括具備足夠的投資知識和經驗等。應該說，這些愿景建立在美國金融規制資源有限的客觀基礎上，主要從治理信息不對稱狀況和防范系統性金融風險入手，力圖重構金融公平與金融效率、金融創新與金融穩定之間的動態平衡。長期以來，美國金融市場風險管理和金融創新水平交相上升，隨著金融工程嵌入技術的深入發展，場外交易的結構化金融衍生產品形式層出不窮，結構化層級日益復雜，關系到金融數學、保險、投資、證券等多方面知識的交叉運用，其結局呈現為風險傳遞路徑變異，場外市場金融衍生品交易信息不對稱狀況加劇。尤其是系統性金融風險漫延之際，已經步入危機狀態的金融市場原本過度依賴的結構化的動態避險機制往往在功能上容易出現失靈。相反，如能保持場外市場交易信息的充足流動性，改變潛在的信息失衡從而恢復信息對稱，則可大大降低市場負外部行為的溢出效應。同時匹配禁止實施金融衍生產品場外交易的濫權行為，則原本扭曲的市場定價機制得以恢復正常，市場內生的價格發現與避險功能實現回歸。

統一中央清算機構構成最小化信用風險的最佳制度選擇。秉持這種既定觀念，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》針對金融衍生產品場外交易過程中交易雙方面臨的較大風險敞口，要求合約格式化的場外交易，單筆交易的交易對手方應該設定為統一的清算機構，以便在最大程度上保障場外交易目的的實現。滿足嚴格格式化要求的金融衍生品合約，其交易則可通過電子信息交易系統在交易所內集中實施。

立法以及法律規制的權屬配置方面，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》提出了重構證券法律體系，完善《商品交易法》等措施，期望以此明確區分并加強美國證券交易委員會和期貨商品交易委員會各自的法定規制權屬，其中包括對金融衍生產品場外交易金額和具體交易信息備案的規制規定。其目的在于重建金融衍生產品場外交易的信息平衡，解決信息不對稱問題，從而修復交易市場內生性的應有功能機制，引導整體市場步入常態[3]。

總而言之，基于迷信自由市場經濟內生具有完備的自我救濟和恢復市場失衡的功能，結合絕對化金融自由能夠推動金融效率與創新思想的誤導，華爾街金融危機爆發前，美國金融公共管理機構一貫放任金融衍生產品場外交易的自由進行，認為市場本身能夠充當交易參與各方利益看護人的角色。誠然，自由市場的內生救濟機制，無論是風險管理系統還是法人治理結構，包括相關行業協會提供的格式化條款，均在一定程度上為金融衍生產品場外交易提供了規范性指引。但另一方面，看不見的市場調節之手并非萬能，市場存在失靈現象，客觀上提出了國家公共管理機構適時介入適度規制的制度需求。具體就金融衍生產品場外交易而言，有必要轉型其管理取向，實現從過去的一味強調自治模式向在規制與自治之間尋求平衡的模式轉換。諸多有效的規制安排可以包括激勵與約束兼容的制度選擇，通過外部中介機構提供中介服務形成外部獨立的合規監督以及信用評估機制，借助行業協會組織實現他律性規制等。美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》認識到金融市場存在失靈的天然缺陷型屬性，倡導金融衍生產品進入交易所按照格式化程序集中統一清算交易。此類做法間接在場外交易市場與場內交易市場之間建立起了一種良性的競爭互動關系，最終有利于場外交易市場系統的長遠發展。當然，華爾街金融危機也警示人們不能忽視金融衍生產品場外交易所蘊含的道德風險問題。為防范道德風險的出現，法律規制金融衍生產品場外交易行為，其重點要關注事后懲罰方面加大違法成本問題，也要關注充分發揮法律規制環境建設方面的事前防范功能。比如在場外交易市場參與主體的法律資格角度設定適度的限制，強化合規過程的事中調整，建立應對交易危機的事后救濟機制，以諸如此類的手段來建構信息不對稱狀態下法律規制金融衍生產品場外交易的安全網絡。

二、場內交易市場的衡平規制

隨著金融市場關系的日趨復雜，人們已很難在概念上絕對區分期貨合約與證券。盡管在立法上美國《商品交易法》規定了期貨商品交易委員會就金融衍生產品擁有排他性的法定規制權，但在實踐過程中美國證券交易委員會和期貨商品交易委員會難免就以上規制權屬產生紛爭，其結局是證券交易委員會獲取了規制指數期權合約的法定權屬。美國期貨商品交易委員會針對金融衍生產品交易規制的功能定位則側重于轉移定價風險，實現價格發現與套期保值之目的。基于此，金融衍生品如采用場內交易方式，其格式化合約應該在交易必要性、是否存在基礎性經濟利益、不違背市場基本導向和一般性社會公共利益、健全的風險管控機制等重要方面接受期貨商品交易委員會的事前審查。比較而言，美國證券交易委員會根本宗旨部分在于推動資本流動、活躍市場交易，因此金融衍生產品家族內的期權種類（主要指證券期權、股票指數期權）類似定位投資功能的產品以及相應市場往往構成證券交易委員會規制的對象。

結構化金融衍生產品因其復雜的交易結構安排決定了其交易目的既包含最大限度規避風險也包括窮盡技術手段追求超額投資收益，因而對其金融產品具體屬性自然無法進行絕對分類。所以關于金融衍生產品交易的法律規制權利的配置，也不可能在證券交易委員會和期貨商品交易委員會之間做一個清晰的劃分，某種程度上出現了法律規制的模糊地帶，相應產生不同的法律后果。

美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》并未忽視結構化金融衍生產品越來越高層級的衍生帶來的有關系統交易風險的復雜化動態化難題，也更加關注與交易有關的不同公共管理機關之間的規制衡平問題。所謂解決規制衡平問題，即是要在正面實現規制協同效應。任何金融法律規制的誕生，均依賴于深層次里金融社會的公共選擇，從而構成金融公共政策的一部分。分析金融公共政策的機理不難發現，提升金融市場效率與公平、維護投資者根本權益無一例外均成為無論期貨交易還是證券交易法律規制的基本導向。因而期貨金融衍生產品交易與證券金融衍生產品交易二者之間的法律規制存在非常明顯的交集與共性，形成了美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》要求證券交易委員會與期貨商品交易委員會建立衡平規制的理性基礎。梳理美國金融交易法律規制沿革史，《2010華爾街改革與消費者保護法案》出臺前，證券交易委員會法律規制一貫秉承“具體規則規制”的政策導向，而期貨商品交易委員會則持守“基本原則規制”的政策導向③。而隨著美國金融改革的深入，如何平衡以上的不同導向被《2010華爾街改革與消費者保護法案》提上了議事日程。落實到金融衍生產品場內交易的衡平規制層面，證券交易委員會和期貨商品交易委員會均有義務通過規制的協同效應，在金融創新與金融穩定安全之間建立有機長效性的平衡機制，既保障金融穩定，又不扼殺適度的金融創新。總體而言，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》重整證券與期貨法律規制體系基本宗旨在于實現法律規制的一體化、平等化和確定性，克服證券交易委員會與期貨商品交易委員會之間發生低效法律規制競合，避免金融衍生產品交易準據規則的相互沖突，期冀建立信息對稱、競爭充分、公平與效率兼顧的交易系統。

三、圍繞對沖交易的法律規制變革

金融衍生品交易范疇內典型的交易類型當屬對沖交易，其主要采用杠桿手段，通過投資策略的技術性安排，針對遠期外匯合約、指數期貨以及股票期權等結構復雜的衍生化金融工具展開投資。早期的對沖交易多數以套期保值、對沖風險從而分散甚至規避風險為目的，只是后來隨著金融工程理論和金融投資技術的縱深發展，才有了依賴高杠桿手段追求投機收益的逐利偏好。對沖交易的載體為金融衍生產品，往往在場外進行交易，因為其杠桿比率偏大，因而潛在的風險很高[4]。盡管如此，美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》出臺前，美國金融公共管理機關一向疏于對沖交易的法律規制。事實上，開展對沖交易的對沖基金與從事其他金融交易的共同基金交易本質上均表現為杠桿交易特性，但美國的金融法律規制卻厚此薄彼，從未忽視對共同基金的法律規制，比如構成金融法律規制體系的1933年《證券法》、1934年《證券交易法》、1940年的《投資公司法》和《投資顧問法》等一概適用于共同基金，但卻對在準入門檻方面符合特定條件的對沖交易賦予了豁免規制的優勢法律地位。

華爾街金融危機顯示，只有強化信息備案機制，金融管理機構才能在維護交易市場的公平效率方面避免淪為信息掌握的弱勢地位，從而提升法律規制對沖交易的精準性與有效性。美國金融管理機構要求對沖基金的投資者在專業上做好充分審慎盡職調查以獲取對稱的信息，從而在自我救濟的范疇內最大限度實現自我保護。客觀而言，投資者在獲取信息角度要達致規避風險目的存在著較多障礙：首先缺乏操作上可以依賴且功能健全的信息收集機制，而且對已經收集的信息很多投資人士尚無法合理甄別其有效性。其次關于盡職調查獲取的信息不同專業程度的投資參與者會有不同的信息加工和選擇能力。另外，和金融市場通常出現的“搭便車”經濟現象一樣，很多參與對沖基金投資的人員抱有“跟投”的心態，認為其他共同參與投資的人士已經作了投資判斷，因而自己為了節省成本抱有僥幸心理就不再單獨重做盡職調查了④。以上種種情形實質上從反方向助長了對沖基金經營交易的信息不對稱，于公共管理角度增加了金融管理機構比如證券交易委員會圍繞對沖基金發生的欺詐行為、濫用優勢地位等不公平行為的法律規制難度。尤其是其中的事前法律規制從根本上表現失靈，具體法律規制的風險關口只能后移至事后法律規制階段了，此無疑加劇系統性金融風險的生成。況且有關對沖基金基于投資者投訴引發的事后法律規制在法律效果的有效性上并不十分明顯。之所以看重對沖基金的法律規制，部分源于對沖投資運用了高倍數的杠桿比率，因而具備天然的高風險偏好。但是由于對沖交易隱含的天然的信息不對稱狀況，導致對沖基金所運用的真實杠桿比率信息很難被證券交易委員會準確掌握，這也助長了對沖基金往往在系統性金融風險傳導過程中扮演了“壞孩子”角色[5]。

《2010華爾街改革與消費者保護法案》意識到過去對沖交易法律規制依據標準混亂、政出多門，以及由此產生的部門利益博弈引發的應然政策效應減損，因此注重從源頭上整合已有的法律規制公共管理資源。重要舉措之一便是提出建立統一的金融服務管理機構，以彌補現有法律規制資源運用的不力，專事已有金融管理機構部門利益的協調，加強各自之間的合作，避免法律規制公共管理爭端糾紛的出現。具體到關于私募類基金尤其是其中的對沖基金的法律規制，如其已募集資金池資金量達至3 000萬美元，則受托管理該基金的投資顧問有必要依據新修訂的《投資顧問法》向證券交易委員會辦理備案登記手續。而該投資顧問則有法定義務就其管理基金的詳盡信息定期向證券交易委員會予以報告。相應證券交易委員會除定期對備案基金實施現場檢查外，也可即時開展檢查，并就檢查的重要內容形成專門的內部報告。

華爾街金融危機前后金融管理部門圍繞對沖基金法律規制方向發生的轉變不難顯示，盡管主流觀念無法回避對沖基金通過加速資金流動性提高資金使用效率從而最大限度發揮市場定價機制的積極作用方面所起到的無可替代的地位，尤其是在整個金融市場面臨流動性匱乏之際，但另一方面對沖交易嚴重依賴過度杠桿投資所引發的系統性金融風險在乘數效應作用下幾何級數的放大，最終釀成金融市場的動蕩。顯而易見，改善對沖交易行為的法律規制現狀已然構成問題的關鍵之一，而這也是尋求適度法律規制維護金融系統動態穩定的較優制度選擇，與美國金融市場一貫追求的“衡平規制”理念（即規制側重于保障賴以做出投資決策的信息獲得能夠及時、充分、有效，并不明顯增加公共管理機構的規制成本及負擔）并不矛盾。同樣，《2010華爾街改革與消費者保護法案》仍然致力于以降低系統性金融風險為目的，從而為增加交易信息流動效率創造可靠的法律規制環境。此舉亦和現實的證券、金融衍生品市場固有理念一脈相承，通過維持交易信息的公開公平，于此基礎上基于風險與收益的正相關匹配狀態來理性界定自己的風險偏好程度。當然，《2010華爾街改革與消費者保護法案》在法律規制對沖基金的制度建構方面仍未忽視對沖基金內生的“私募”屬性，畢竟，此屬性恰恰映證了對沖基金存在的合理性。保留“私募”屬性的對沖基金，一方面在交易信息有限傳遞前提下可以約束交易風險的擴散，另一方面可以更好發揮專業優勢，提高專家理財效率。另外，“私募”的對沖基金也可盡最大可能挖掘基金市場天然固有的自我調節能力。簡言之，《2010華爾街改革與消費者保護法案》在改革對沖基金法律規制現狀方面力求體現“適度規制”的衡平規制理念。

四、 結論

金融系統具有內在天然的不穩定性，相應金融危機表現形態亦呈現多元化并越來越復雜，導致金融市場每次不得不做出更高級別的自我調整。拋開結構化因素，市場運營模式與金融管理規制策略的相互匹配已然成為建構金融法治的制度性基礎，如此的金融法治在終極意義上仍然尋求市場自律性調整和資源配置的基礎性地位。美國的金融市場圍繞資本市場而展開，運營模式允許混業經營，但在法律規制層面卻區分業務屬性類別采用不同的規制方式，此舉無疑導致自律經營與他律規制之間出現錯配。與此同時，創新日益成為金融市場發展的關注命題。為推動創新，勢必要求拓展市場自治空間，此亦在20世紀80年代起掀起一股金融公共管理“去規制化”的市場思潮，其影響至今未息。曾經的一段時間內，金融“去規制化”對于美國整個金融體系包括證券交易委員會與期貨商品交易委員會成為一個無可回避的艱難選擇。事實上，金融創新實質在于依靠金融工程科學的結構化技術，將原生態風險進行了重新配置，存量風險并未因此而減少，只是位置發生了轉移，因此某種程度而言，金融創新又變成了一種零和游戲。其結局是風險通過金融傳導鏈在不同投資者之間傳遞。所以，從局部來看，特定的金融創新提升了金融市場效率，但就全局而言，特定的金融創新則可能醞釀出新的系統性金融風險。這種系統性金融風險反過來又會減損參與金融創新的市場投資個體的利益。如此便形成了兩難的金融困境。可見，金融市場的自治與自律缺乏內在的化解金融風險機制，必要而適度的法律規制介入理應成為消解金融風險的天然制度選擇[6]。

《2010華爾街改革與消費者保護法案》已經關注到特定金融創新行為對金融全局可能產生的社會負外部溢出效應，因而在法案具體內容擬定方面做出了針對性回應。尤其是金融衍生產品交易的法律規制改革方面，該法案未有忽視法律規制宗旨的訴求，于此基礎上重新有序配置金融衍生產品市場交易法律規制權屬。相較而言，當前我國金融衍生產品市場交易仍在穩步醞釀過程中，由于不熟悉國際交易市場，國內投資者參與國際金融衍生品交易風險頻發。盡管如此，金融創新日現國際化趨勢，與之關聯的金融改革也已不再構成某國單純的國內話題，建構專業規范的市場平臺融入金融衍生品交易代表我國金融體系與國際金融體系實現有機對接的一個明顯標志。解析我國規范金融衍生品交易的立法體例，具體法律規制反映在現行《期貨交易管理條例》、《金融機構衍生產品交易業務管理暫行辦法》以及證券監督管理部門關于期貨交易平臺、期貨交易主體和從業人員的專門規定等內容中。以美國《2010華爾街改革與消費者保護法案》為鏡鑒，本文認為我國關于金融衍生品交易法律規制可以從以下幾方面進行改革。

1.重構金融衍生品交易參與者的信息披露制度。目前，我國以期貨為代表的金融衍生品交易通過嚴格的保證金、漲跌幅限制、平倉、持倉比例等一系列法律規制措施被限制在集中統一的場內交易平臺實施交易。事實上，以私募基金為代表針對金融衍生產品的場外交易因為不講究信息公開因而出現了有違法律公平的信息不對稱態勢，某種程度上淪為利益尋租的保護機制。所以，以金融衍生產品為交易標的物的場外交易在不違背“信息自治”的基本前提下有必要啟動參與交易的市場主體的強制性信息披露制度。以此為基點，動態維護金融衍生產品交易的定價衡平機制，同時增強金融公共管理機構以及潛在的不特定的市場準入者獲取必要交易信息的外部能力，實現結構化衍生產品與其基礎性產品價值的趨同，達致理性金融衍生品交易規避風險與適度投資的雙重功效。當然，將格式合同化的衍生品交易納入集中統一交易平臺，能夠有效改觀交易效率，在機制上約束系統性金融風險的釀成和彌散，促進交易系統的流動性。

2.合理重整衍生產品交易的法律規制資源，既減少關聯規制機關的重復規制和交叉規制，有效節約法律規制資源，又刻意理順以上關聯規制機關的協調機制，提高存量法律規制資源的利用效率。整體在不同種類交易平臺上建構起有效率的競爭網絡。具體到我國，集中統一的金融期貨交易中央平臺建立不久，相匹配的法律規制體系和實際操作機制尚待完善，加之證券業和期貨業內在的差異化，于此基礎上重整有關法律規制公共管理資源顯然構成任重而道遠的長期性命題。我國現行《期貨交易管理條例》在法律規制功能上暫定由中國證券監督管理委員會履行金融期貨集中統一交易的公共管理職能，也為未來進一步重整衍生品交易公共管理資源預留了想象空間。隨著金融市場交易類型的日益多元化，分業經營向混業經營的必然轉型，我國現有由人民銀行、銀監會、證監會和保監會構成的“一行三會”金融法律規制格局需要順勢而為，建構信息共享、規制協作的聯席會議機制。

注釋：

①換個視角，引發次貸危機深層原因又可被解讀為：一是全球經濟不平衡的持續發展積累了巨額的剩余儲蓄，既形成了對美元資產的巨大需求，也提升了投資者的風險偏好；二是20世紀70年代末以來金融公共管理變革導致了大量快速乃至冒進的金融創新活動，債券市場尤甚，使得市場風險大量聚集。

②系統性金融風險與非系統性金融風險的區別部分在于系統性金融風險一旦發生，承擔投資者角色的社會公眾都將受到一定程度的消極影響，導致社會負外部的溢出效應，而且類似溢出效應具備公共性。

③“具體規則規制”強調法律規制規則的具體化，“基本原則規制”則主張抓大放小，只在宗旨和方向上提供引導，不介入具體化規則的制定和適用。顯然，“基本原則規制”致力于信息自治與市場自由，以追求金融創新為目的。

④無論是“搭便車”，還是“跟投”，在本文均可指實施金融投資行為過程中，希望分享至少相等于市場平均化的投資收益，但卻不愿為此支付相應的經濟成本。

參考文獻：

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[3]Noah L. Wynkoop. The Unregulables？ The Perilous Confluence of Hege Funds and Credit Derivatives[J].Fordham Law Reviews，May，2008：3116.

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第7篇：金融數學和金融工程的區別范文

張玲,張佳林(湖南大學國際商學院,湖南長沙410082)

摘要:本文追溯和分析了20年以來國內外在信用風險評估方法上的創新、應用及其發展趨勢,為我國金融機構信用風險管理提供一些有益的借鑒。

關鍵詞:信用風險;風險管理;風險評估方法

中圖分類號:F830.5文獻標識碼:A文章編號:1003-5192(2000)04-0072-

收稿日期:2000-01-18基金項目:國家留學基金回國科研資助費資助項目

1  引言

  信用風險又稱違約風險,是指借款人、證券發行人或交易對方因種種原因,不愿或無力履行合同條件而構成違約,致使銀行、投資者或交易對方遭受損失的可能性。80年代末以來,隨著金融的全球化趨勢及金融市場的波動性加劇,各國銀行和投資者受到了前所未有的信用風險的挑戰。世界銀行對全球銀行業危機的研究表明,導致銀行破產的主要原因就是信用風險。因此,國際金融界對信用風險的關注日益加強,如旨在加強信用風險管理的《巴塞爾協議》已在西方發達國家全面實施。信用風險評估方法不斷推陳出新,管理技術正日臻完善,許多定量技術、支持工具和軟件已付諸商業應用。由于我國商業銀行和金融市場尚處轉軌和新興發展階段,信用風險管理技術較為落后。本文將分析20年以來國內外在信用風險評估方法上的創新及其發展趨勢,供我國金融機構信用風險管理之借鑒。

25C要素分析法

  5C要素分析法是金融機構對客戶作信用風險分析時所采用的專家分析法之一。它主要集中在借款人的道德品質(Character)、還款能力(Capacity)、資本實力(Capital)、擔保(Collateral)和經營環境條件(Con-dition)五個方面進行全面的定性分析以判別借款人的還款意愿和還款能力。有些銀行將其歸納為“5W”因素,即借款人(Who)、借款用途(Why)、還款期限(When)、擔保物(What)及如何還款(How)。還有的銀行將其歸納為“5P”因素,即個人因素(Personal)、借款目的(Purpose)、償還(Payment)、保障(Protec-tion)和前景(Perspective)。無論是“5C”、“5W”或是“5P”要素法在內容上大同小異,他們的共同之處都是將每一要素逐一進行評分,使信用數量化,從而確定其信用等級以作為其是否貸款、貸款標準的確定和隨后貸款跟蹤監測期間的政策調整依據。

3財務比率綜合分析法

  由于信用危機往往是由財務危機引致而使銀行和投資者面臨巨大的信用風險,及早發現和找出一些預警財務趨向惡化的特征財務指標,無疑可判斷借款或證券發行人的財務狀況,從而確定其信用等級,為信貸和投資提供依據。基于這一動機,金融機構通常將信用風險的測度轉化為企業財務狀況的衡量問題。因此,一系列財務比率分析方法也應運而生。財務比率綜合分析法就是將各項財務分析指標作為一個整體,系統、全面、綜合地對企業財務狀況和經營情況進行剖析、解釋和評價。這類方法的主要代表有杜邦財務分析體系和沃爾比重評分法[1],前者是以凈值報酬率為龍頭,以資產凈利潤率為核心,重點揭示企業獲利能力及其前因后果;而沃爾比重法是將選定的7項財務比率分別給定各自的分數比重,通過與標準比率(行業平均比率)進行比較,確定各項指標的得分及總體指標的累計分數,從而得出企業財務狀況的綜合評價,繼而確定其信用等級。

4多變量信用風險判別模型

  多變量信用風險判別模型是以特征財務比率為解釋變量,運用數量統計方法推導而建立起的標準模型。運用此模型預測某種性質事件發生的可能性,及早發現信用危機信號,使經營者能夠在危機出現的萌芽階段采取有效措施改善企業經營,防范危機;使投資者和債權人可依據這種信號及時轉移投資、管理應收帳款及作出信貸決策。目前國際上這類模型的應用是最有效的,也是國際金融業和學術界視為主流方法。概括起來有線性概率模型、Logit、Probit模型和判別分析模型。其中多元判別分析法最受青睞,Logit模型次之。

  多元判別分析法是研究對象所屬類別進行判別的一種統計分析方法;判別分析就是要從若干表明觀測對象特征的變量值(財務比率)中篩選出能提供較多信息的變量并建立判別函數,使推導出的判別函數對觀測樣本分類時的錯判率最小。率先將這一方法應用于財務危機、公司破產及違約風險分析的開拓者是美國的愛德華·阿爾特曼博士(EdwardI.Altman)。他早在1968年對美國破產和非破產生產企業進行觀察,采用了22個財務比率經過數理統計篩選建立了著名的5變量Z-score模型和在此基礎上改進的“Ze-ta”判別分析模型[2]。根據判別分值,以確定的臨界值對研究對象進行信用風險的定位。由于模型簡便、成本低、效果佳,Zeta模型己商業化,廣泛應用于美國商業銀行,取得了巨大的經濟效益。美國還專門成立了一家Zeta服務有限公司,著名美林證券也提供Z值統計服務。受美國影響,日本開發銀行、德國、法國、英國、澳大利亞、加拿大等許多發達國家的金融機構,以及巴西都紛紛研制了各自的判別模型。雖在變量上的選擇各有千秋,但總體思路則與阿爾特曼如出一轍。

  Logit模型是采用一系列財務比率變量來預測公司破產或違約的概率;然后根據銀行、投資者的風險偏好程度設定風險警界線、以此對分析對象進行風險定位和決策[3]。Logit模型與多元判別分析法的本質區別在于前者不要求滿足正態分布,其模型采用Lo-gistic函數。由于Logistic回歸不假定任何概率分布,不滿足正態情況下其判別正確率高于判別分析法的結果。

5以資本市場理論和信息科學為支撐的新方法

  隨著資本市場的迅速發展、融資的非中介化、證券化趨勢以及金融創新工具的大量涌現,信用風險的復雜性也日益顯著。人們認為以財務比率為基礎的統計分析方法不能反映借款人和證券發行人的資產在資本市場上快速變化的動態價值;鑒于此,一系列信用風險衡量的新方法相繼提出。

5.1期權定價型的破產模型期權定價型的“破產模型”。

  這類模型的理論依據在很多方面與Black-Scholes(1973)[4],Merton(1974)以及Hull和White(1995)[5]的期權定價模型相似。因此也稱作信用風險的期權定價模型。Black-Scholes-Merton系列定價模型表明一家公司的破產概率取決于公司資產相對于其短期負債時的初始市場價值和資產(股票)市價的波動率。當公司資產的市場(清算)價值低于其短期負債價值,即資不抵債時,那么該公司實質上已經破產。1993年KMV公司研究提出的期望違約率(ExpectedDefaultFrequency,EDF)模型也是基于這一理論[6]。模型的結構包含兩種理論聯系。其一是將股票價值看成是建立在公司資產價值上的一個看漲期權;其二是公司股票價值波動率與公司資產價值變化之間的關系。在實踐中,通過觀察在一定標準差(資產市價與償債價值的標準差)水準上的公司(其初始資產高于負債)在一年內有多少比例的公司破產;以此來衡量任一具有同樣標準差公司的違約概率。由于資產市值的估算又取決于股價波動率的估算,因此令人質疑的是估算的股價波動率是否可作為公司資產價值估算的可信指標。

5.2債券違約率模型和期限方法

  阿爾特曼研究的債券違約模型(Mortalityratmodel)[7]和Asquith、Mullins(1989)的期限方法(Ag-ingapproach)[8]是按穆迪和標準普爾的信用等級和債券到期年限,采用債券實際違約的歷史數據建立的違約概率經驗值。對各類信用等級和期限債券的違約風險的衡量。美國穆迪(1990)和標準普爾(1991)兩家著名評級公司修正了這一模型并作為他們的常規金融分析工具。此類模型有望擴展到貸款違約風險分析中。但目前的障礙是銀行無法收集到足夠的貸款違約歷史數據供建立一個非常穩定的違約概率數據庫。因此美國許多大型銀行正致力于建立一個全國貸款違約和違約損失率的共享數據庫。

5.3神經網絡分析系統

  雖然神經網絡的理論可追溯到40年代,但在信用風險分析中的應用還是90年代的新生事物。神經網絡是從神經心理學和認識科學研究成果出發,應用數學方法發展起來的一種并行分布模式處理系統,具有高度并行計算能力、自學能力和容錯能力。神經網絡的結構是由一個輸入層、若干個中間隱含層和一個輸出層組成。國外研究者如Altman,Marco和Varetto(1995)對意大利公司財務危機預測中應用了神經網絡分析法[9]。Coats,Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)[10]采用了神經網絡分析法分別對美國公司和銀行財務危機進行了預測,取得了一定的效果。我國學者楊保安、王春峰等(1998)[11]也在此領域進行了初探。然而神經網絡的最大缺點是其工作的隨機性較強。因為要得到一個較好的神經網絡結構,需要人為地去調試,非常耗費人力與時間,因此應用受到了限制。Altman(1995)在對神經網絡法和判別分析法的比較研究中得出結論“神經網絡分析方法在信用風險識別和預測中的應用,并沒有實質性的優于線性判別模型”。另外,Chatfield(1993)在《國際預測雜志》發表的題為“神經網絡:預測的突破還是時髦”一文中對神經網絡方法也只作了一般性的評述[12]。但神經網絡作為一門嶄新的信息處理科學仍然吸引著眾多領域的研究者。

6衍生工具信用風險的衡量方法

  衍生工具是指其價值依賴于基本標的資產價格的金融工具,如遠期、期貨、期權、互換等。80年代以來,金融市場風起云涌、變幻莫測、市場風險與日俱增。衍生工具因其在金融、投資、套期保值和利率行為中的巨大作用而獲得了飛速的發展,尤其充實、拓展了銀行的表外業務。然這些旨在規避市場風險應運而生的衍生工具又蘊藏著新的信用風險。如利率互換和貨幣互換雖能減少利率風險,但卻要承擔互換對方的違約風險。如果銀行只是作為互換的中間人和擔保人介入互換業務,互換中的任何一方違約都將由銀行承擔。另外,場外市場的期權交易,其違約風險也日益增加。因此,衍生工具的信用風險的管理也日益受到各國金融監管當局的重視。原則上,前面討論的方法對衍生工具信用風險的預測仍有用武之地。因為,引起合同違約的一個重要因素,仍通常是對方陷入財務困境。盡管如此,在貸款、場外交易和表外衍生工具的違約風險上仍存有許多細微的區別。首先,即使對方陷入財務困境,也只可能對虛值合同(履約帶來負價值的合同)違約而會力求履行所有的實值合約(履約帶來正價值的合同)。其次,在任一違約概率水準上,衍生工具違約遭受的損失往往低于貸款違約的損失。鑒于此,研究者相繼提出許多其他方法,不過主要集中在期權和互換兩類衍生工具上,最具代表性的有下列三種。

6.1風險敞口等值法(Riskequivalentexposure,REE)

  風險敞口等值法(REE)是貫穿于衍生工具信用風險衡量的核心方法。這類方法是以估測信用風險敞口價值為目標,考慮了衍生工具的內在價值和時間價值,并以特殊方法處理的風險系數建立了一系列REE計算模型。既有以衍生工具交易的名義本金和合同價值為基礎的REE模型,也有以衍生工具類別和組合策略為基礎的REE模型。其中風險系數是衍生工具交易的名義本金轉化為風險敞口等同值的核心工具。依據投資者的風險偏好,可計算4種概念的風險敞口等同值;即到期風險敞口等同值、平均風險敞口等同值、最壞情況風險敞口等同值和期望風險敞口等同值以度量信用風險的高低。

6.2模擬法

  模擬是一種計算機集約型的統計方法。采用蒙特卡羅模擬過程模擬影響衍生工具價值的關鍵隨機變量的可能路徑和交易過程中各時間點或到期時的衍生工具價值。經過成千上百次的反復計算得出一個均值。衍生工具的初始價值與模擬平均值之差是對未來任一時間點和到期信用風險敞口值的一個度量。

6.3敏感度分析法

   衍生工具交易者通常采用衍生工具價值模型中的一些比較系數,如Delta,Gamme,Vega和Theta來衡量和管理頭寸及交易策略的風險。敏感度分析法就是利用這些比較值通過方案分析(scenarioanalysis)或應用風險系數來估測衍生工具價值。其中Delta用于衡量衍生工具證券價格對其標的資產價格變動的敏感度;Gamme是衡量該衍生證券的Delta值對標的資產價格變化的敏感度;它等于衍生證券價格對標的資產價格的二階偏導數,也等于衍生證券的Delta對標的資產價格的一階偏導數。Vega用來衡量衍生證券的價值對標的資產價格波動率的敏感度;Theta用于衡量衍生證券的價值對時間變化的敏感度。敏感度分析法最終目的仍是估算出風險敞口等同價值(REE)。只是估算中采用的系數不同。如Ong(1996)主要采用Delta和Gamme來估算REE,Mark(1995)則使用上述所有的系數,并運用方案分析以獲得衍生工具的新價值。

7信用集中風險的評估系統

  前面所述的方法絕大多數都只是衡量單項貸款或投資項目的信用風險,而很少注重信用集中風險的評估。信用集中風險是所有單一項目信用風險的總和。金融市場的全球化和風險的多樣化使人們越來越認識到“不能把雞蛋放在一個籃子里”的重要性。金融機構和投資者們采用貸款組合、投資組合來達到分散和化解風險的目的。那么如何來衡量這些組合及所有個別加組合匯集起來的信用集中風險又成為一個新的課題。目前在這一課題上最為人們所關注的是J.P摩根1997年推出的信用計量法(CreditMetricsTM)和瑞士信貸金融產品信用風險+法(CSFP)[13]。這兩大信用風險評估系統都是為了評估信用風險敞口虧損分布以及為彌補風險所需的資本,但使用的方法有所不同。信用計量法是以風險值(VAR)為核心的動態量化風險管理系統。它集計算機技術、計量經濟學、統計學和管理工程系統知識于一體,從證券組合、貸款組合的角度,全方位衡量信用風險。分析的面廣,包括證券、貸款、信用證、貸款承諾、衍生工具、應收帳款等方面的信用風險的估測。具體操作是依據與動態信用事件(信用等級的變遷,違約等)相關的基本風險來估測集中信用風險的風險值。集中信用風險值是指在未來一定時間內,因信用事件引起證券或貸款組合資產價值的潛在變化量。風險管理者依據這一風險值調整頭寸和決策以防范損失。信用風險+法是在信用評級框架下計算每一級別或分數下的平均違約率及違約波動。將這些因素與風險敞口綜合考慮,從而算出虧損分布與所需資本預測數。

8結束語

  綜觀國際上這一領域的研究和實際應用,信用風險分析方法從主觀判斷分析法和傳統的財務比率評分法轉向以多變量、依賴于資本市場理論和計算機信息科學的動態計量分析方法為主的趨勢發展。目前我國的信用分析和評估技術仍處于傳統的比率分析階段。銀行機構主要使用計算貸款風險度的方法進行信用風險評估。信用風險的分析仍然是以單一投資項目、貸款和證券為主,衍生工具、表外資產的信用風險以及信用集中風險的評估尚屬空白。更沒有集多種技術于一體的動態量化的信用風險管理技術。隨著我國經濟體制的改革深入、市場機制的建立與完善以及資本市場、銀行業的迅速發展,現行的信用評估體制與方法趕不上經濟改革發展的需要。我們應博采眾長、引入科學方法來確定有效指標,并建立準確的定量模型來解決信用評估問題。

參考文獻

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[11]王春峰,等.基于神經網絡技術的商業銀行信用風險評估[J].系統工程理論與實踐,1999,(9).

第8篇：金融數學和金融工程的區別范文

關鍵詞：統計學；人才培養；“FWSC”模式

為適應我國社會、經濟、科技和高等教育的發展，國務院學位委員會、教育部于2009年啟動了學科目錄修訂工作，對學科目錄的設置進行改革。2011年3月22日公布了新的學位授予和人才培養學科目錄。其中一個重要的變化即是將統計學提升為一級學科，統計學成為“理學”門類下的一級學科[1]。新的專業目錄分類將分散在各個學科下面的統計學集中起來，將統計學作為一級學科，而數理統計、社會經濟統計、生物衛生統計、金融統計、應用統計等作為二級學科進行建設。因此目前階段，構建適應一級學科的統計學專業人才培養模式是亟待解決的問題[2]。

縱觀我國統計學專業人才培養模式的發展歷程，大致經歷了以下幾個階段：（1）建國初期，在計劃經濟體制的指導下，主要為經濟計劃的編制和執行、監督培養統計專業人才；（2）20世紀70年代末至80年代中期，各級政府部門統計機構的專業人才匱乏，“峨嵋會議”確定當時統計學人才培養的目標是為統計學教育和統計科研培養新生力量；（3）20世紀80年代中期到90年代末期，隨著市場經濟體制的逐步建立和發展，統計學專業人才培養的目標是為企事業單位培養統計專門人才；（4）20世紀90年代末期至今，經過十多年統計教育的探索，統計學專業的人才培養模式有了一定的新發展[3]。目前現行的統計學專業人才培養模式與新的專業學科設置的不適應性日漸明顯，如何適應專業設置的新要求，結合教育部對高校人才培養提出的知識、能力、素質并重的總體要求，為社會培養出高質量的統計學人才成為統計學學科專業發展必須考慮的重要問題。本文結合江西財經大學統計學專業相關教學實踐，就統計學專業人才培養進行了較為深入的研究，提出了“FWSC”統計學人才培養模式。

一、統計學專業人才需求分析

1. 國際統計專業人才需求現狀分析

目前，統計學專業在全球越來越受到重視，美國、英國、日本等發達國家，均把統計學專業作為熱門專業重點發展。根據美國勞工統計局（BLS）和梅肯研究院的數據，Smart-Money雜志研究發現，富有成長性的5個研究領域——工程學、生命科學、統計學、環境科學、金融屬于五大熱門領域。梅肯研究院高級管理經濟師Perry Wong也說，統計專業的畢業生往往非常搶手，很多學生一畢業就被錄用在有前途的職位上。康奈爾大學的調查人員發現，統計專業的畢業生利用統計技術迅速捕捉并引用媒體新的信息，能夠幫助公司獲取廣泛的關注度。總體上看國外統計專業職業需求以醫藥公司、財務公司、銀行和保險公司的需求量最大，其工作崗位具有比較好的吸引力和挑戰性，工資水平也比較高，其他公司的市場調研部以及政府部門對統計學專業畢業生也有一定的需求。

2. 我國統計學專業人才需求現狀

國內統計專業人才需求除了傳統的政府統計部門外，主要集中在以下領域：一是傳統領域，如財務與辦公統計、生產及質量控制、營銷統計和倉儲物流統計等對統計人才保持相當大的需求，這些統計崗位分布于企業運行從生產到銷售的各個環節；二是市場調查與咨詢公司，在京、滬等經濟發展較快的地區，近年出現了許多咨詢公司，專門為企業從事市場調查、數據分析等業務，需要具有良好的理性思維、數據分析能力和受過系統的統計專業訓練的人才；三是金融保險業，隨著我國金融保險業的發展，特別是保險精算、金融數據庫建設與風險管理等應用統計領域的崛起，對具有良好數學基礎和統計基礎的統計人才的需求較大。

二、統計學專業人才培養現狀

1. 大眾化教育背景下人才培養目標過窄

專業目錄調整之前，傳統的統計學專業往往立足于為政府統計部門、企事業單位統計崗位及學校、科研部門培養人才，專業設置上有經濟統計、企業統計、金融統計等。大多數高等院校均將統計學專業的培養目標定位為培養“高級專門人才”，所學所用均過于專業化，導致統計學專業畢業生的知識結構過于狹窄，直接影響了統計專業畢業生的創新能力以及對統計實務工作的適應能力，不能適應社會的實際需要。

2. 單一知識結構下課程設置不合理

專業目錄調整之后，統計學作為橫向性學科，要注重學科交叉，從學科的整體發展與綜合發展出發，合理構建課程體系，注重其他學科知識對本學科的影響以及在本學科領域中的運用[4]。現有統計學專業的學生，熟悉統計指標體系和基本的描述性的統計分析，但經濟基礎理論底子薄，現代化的統計調查、分析、預測方法也較為薄弱；而數理統計專業的學生雖熟悉各種統計方法，但與社會經濟實際的結合較差。究其原因，在于傳統的人才培養模式使課程設置步入誤區，主要表現為以下幾個方面：一是教學方案層次不分明，導致課程設置及內容在不同層次的統計教育之間無明顯區別，降低了教學質量；二是專業基礎課程的大量重復，應用統計分析方法進行社會經濟問題研究的內容較少，學生能力培養不足，限制了學生向更深層次的發展；三是教材內容陳舊，尤其是應用現代經濟理論方法進行社會經濟實證研究的內容過少。

3.“重理論、輕實踐”思想下教學與實踐脫節

高校統計學專業人才培養過程中，“重理論、輕實踐”的思想依然存在。目前許多高校統計教師仍然固守“一支粉筆一本書”的教學模式，碰到實際問題只對學生紙上談兵。理論與實踐的脫節使學生培養質量受到影響，學生的學年實習及畢業實習較難結合社會經濟實際，對基層單位的真實情況也很少了解。這種培養模式偏離了統計學專業實踐性、應用性的學科性質，培養的專業人才往往到了用人單位，無法真正把統計學知識轉化為解決具體問題的工具和手段，不能迅速適應用人單位的崗位需要。

三、統計學人才培養“FWSC”模式的構建

江西財經大學統計學本科專業于1978年開始招生，迄今已有30多年的辦學歷史，擁有統計學一級學科博士點和博士后流動站，統計學專業為省級品牌專業和特色專業。在專業目錄調整的背景下，學院積極探索專業方向的設置與相關技能的需求之間的關系，結合專業培養在長期發展中形成的“應用技術型的市場調查與數據分析”的特色，在此基礎上構建統計專業人才培養 “FWSC”模式，即“Foundation（厚基礎）、Wide areas（寬口徑）、Stage（分階段）、Classification（雙分流）”模式。

1.“FWSC”人才培養目標的設定

“厚基礎、寬口徑、分階段、雙分流”的人才培養模式遵循統計專業人才培養規律，按照通用標準和專業標準，確定了“一個理念、兩個面向、三個結合、四個重視、五種能力”的人才培養目標。

“一個理念”——指堅持統計學是通用性、方法性和工具性的學科理念，統計專業人才除了應該具有豐富的專業知識外，還應當具備更廣闊的專業外的知識，因而強調“厚基礎、寬口徑”。

“兩個面向”——指面向政府統計部門及其基層單位，面向企業行業生產第一線。

“三個結合”——理論上強調基礎理論與專業理論的結合；素質上強調方法論與工具論的結合；教學上強調理論與應用的緊密結合。

“四個重視”——重視計算機軟件應用的教學；重視統計應用方法的教學；重視數理基礎理論的教學；重視經管應用知識的教學。

“五種能力”——自主學習的能力，具有獨立獲取知識、提出問題、分析問題和解決問題的能力；調查、分析和寫作的能力，具備設計調查問卷、數據采集、處理分析調查數據、撰寫分析報告的能力；計算機應用的能力，具備數據庫系統處理、應用統計軟件分析處理數據的能力；處理人際關系的能力，具有溝通協調能力和社會適應能力；統計實踐的能力，具有應用統計理論與方法去分析、解決某一領域中實際問題的能力。

2.“FWSC”人才培養標準

專業目錄的調整提升了統計學專業學科內容的深度和廣度，這一特征決定我們培養的統計專業畢業生不但要擁有扎實的專業能力，還需具備跨學科領域支援整合的能力。并且目前市場上大部分的統計專業職位需求信息中，無論何種層次職位需求，對統計專業人才的素質要求中都體現出復合型人才的需求特點[5]。因此“FWSC”人才培養模式對統計專業的畢業生在知識、能力、素質三個方面建立以下培養標準：

一是知識體系標準，包括人文社會科學知識；自然科學知識；工具性知識；專業知識；相關領域科學知識。

二是能力體系標準，包括自主學習能力；應用知識能力；數據分析實踐能力；創新能力；交流合作能力；組織協調能力。

三是素質體系標準，包括人文素質；科學素質；專業素質。

3. 統計學人才培養“FWSC”模式的實施策略

基于“FWSC”人才培養模式的目標定位和培養標準，在人才培養上將采用“分階段、雙分流”的運作新模式。

整個培養過程依托課堂、校園、社會三個平動，分5個階段遞進式推進。第一階段為第1，2學期，圍繞課堂進行理論學習，奠定基礎，實行大類培養；第二階段為第3，4，5學期，基于課堂專業知識學習同時，實行課堂—校園聯動，進行校內實踐，提高專業技能；第三階段為第6，7學期，實行校園—課堂聯動，通過互動收集學生在校內專業實踐中碰到的實際問題，并圍繞這些問題聘請校內專業名師和企業教師到課堂進行“任務驅動+協同”式教學，促使學生進一步從理論和實際的聯系中去理解和掌握知識，引導學生積極思考，掌握科學的學習和思考方法，從而探索創新、主動分析和解決實際問題，并提升創新能力；第四階段為第8學期，將基于前面三個階段學習，通過理論和實踐的相互迭代，實行課堂—校園—社會聯動，進行企業社會實踐實習體驗，在企業環境中使學生具備較強的專業實踐能力和創新能力；第五階段學，生畢業前兩個月返回學校，針對實習體驗中遇到的問題，在校內老師的指導下，以畢業論文、實習調查報告等方式來總結相關成果，進一步完成知識和能力的提升。

在5階段遞進式培養過程同時，實施“雙分流”培養。一是專業方向分流：學生入學后的第一年只基于“大統計”背景進行大類培養，一年后根據學生學習興趣、自身能力和學院學科發展特色，進行專業方向分流，不同專業方向體現在培養方案的特色課程設置，從而完成第一次分流。二是職業導向分流：在專業方向分流基礎上，通過一至兩年的專業學習，每個專業方向學生再結合個人發展與職業生涯設計，進行第二次分流（“學習學術型”人才——培養目標是繼續深造成為學術精英、“專業技術型”人才——培養目標是業務技術骨干、“社會活動型”人才——培養目標是積極的社會活動者），不同類型人才培養其教學方式與內容側重不同。

統計學人才培養“厚基礎、寬口徑、分階段、雙分流”模式的成功實施，還需要在課程資源建設、教學方法、實踐教學體系三方面進行重點建設和改革。

課程資源建設方法，基于新的專業目錄結構，“FWSC”人才培養模式對專業知識體系和實踐體系進行了重構，適當縮減部分理論課程，增加實踐課程；同時圍繞“分階段、雙分流”人才培養模式，以數據分析為導向，按照“3+7+x+4”模塊來設置專業主干課程，其中3代表大類培養課程（數學、英語、計算機三類課程），7代表統計專業7門基礎課程，x代表統計專業核心課程（一般5門課程），4代表每個專業分流方向的4門特色課程。特色課程設計的知識構成見下表。

不同專業方向專業知識領域與知識單元表

知識領域 核心知識單元 選修知識單元

1 會統

核算 國民經濟核算、財務管理、企業經營統計、經濟預測與決策 宏觀經濟分析、環境核算理論與實踐、統計學史

2 金融

統計 風險理論、期權期貨定價分析、金融統計分析、保險精算學 貨幣銀行學、金融數學、統計學史

3 統計

精英 非參數統計、貝葉斯統計、常微分方程、實變函數 數學分析研究、高等代數研究、C++程序設計、Java程序設計、數學建模、數學史統計學史

在主干課程基礎上，增加實驗與實踐課程模塊（如統計軟件、計算機輔助電話調查理論與實踐、概率統計建模、基于數據驅動的統計建模、專業實習、畢業實習等），突出實踐應用能力。課程設置服務于人才培養知識、能力、素質要求的實現，在彰顯專業特色的同時使學生掌握扎實的統計專業技能，對應用行業背景知識能有所了解，步入工作崗位能很快進入工作狀態。

教學方法方面，為保障“分階段、雙分流”模式運行，各階段教學任務與教學方式架構如下圖所示。

基礎師資主要由我校承擔基礎學科教學學院的教師組成，承擔高等數學等學科基礎課程教學任務；核心師資由我校統計學院師資組成，主要承擔專業基礎課程的教學任務；外延師資來自于國內外重點大學、研究所、統計局以及省內外知名企業和金融保險行業，承擔與學科前沿緊密結合的專業主干課程以及實習實訓的教學任務。

針對統計學專業基礎課程涉及面廣、內容多、難掌握等特點，學科基礎課以教師講課為主，要求學生專業基礎類選修課不少于10學分；專業主干課采取“任務驅動+協同”式的課堂教學，“任務驅動+協同”式教學方法基于建構主義教學理念，體現理論教學和實踐教學的融合、教學角色協同互動、關聯課程協同教學的特色，專業主干課要求學生至少修滿20學分。無論是學科基礎課還是專業主干課，在教學過程中利用計算機、電視錄像、VCD光盤等多種電化手段配合教學，制備CAI課件輔助教學外，充分利用學校網絡教學平臺（Bibo網絡教學平臺）實現課堂內外的互動，優化授課效果。

模式運行的教學任務與教學方式架構示意圖

強化實踐教學環節方面，針對“FWSC”模式人才培養目標以及長期的教學探索，對于實踐教學環節構建基于“分階段、雙分流”的“三聯三進三支撐”實踐教學體系，即：課堂、校園、社會聯動；學會方法、運用方法、創新方法遞進；基礎理論教育平臺、實踐演練平臺、創新研究平臺支撐。

“三聯三進三支撐”實踐教學體系以完全學分制為教學管理基本制度，第一課堂注重課堂實踐教學，第二課堂注重校園課外活動，第三課堂注重社會實踐，三個課堂都納入人才培養方案，制定相應的運行制度，進而形成“三個課堂”聯動的循環型提高，即：一方面學生利用課堂實踐教學所學知識運用到第二、三課堂，另一方面通過互動收集學生在第二、三課堂中碰到的實際問題，并圍繞這些問題聘請校內專業名師和企業教師進課堂進行能力提高式教學。基于三課堂聯動教學，按照專業目錄調整后的知識體系以及漸進培養專業實踐能力和創新能力的原則，建立分層次的實踐教學實施方案。

新專業目錄的調整，促使高校統計學專業人才培養模式主動適應這種變化。“FWSC”（厚基礎、寬口徑、分階段、雙分流）模式堅持社會經濟市場對人才的客觀需要與學校條件相結合的原則改進人才培養方式；深入分析不同崗位對統計人才知識、能力和素質的要求，以新的專業學科要求和就業崗位需求確定統計學人才培養標準；科學合理地設置課程體系和強化專業實踐基地建設，從源頭上把好教育質量關。在“FWSC”人才培養模式的實踐和探索過程中，一方面強調知識、能力與素質的培養，提高統計學專業人才的專業知識水平；另一方面重視創新與實踐能力的培養，提升統計學專業人才的創新能力和實踐能力。從教育模式、培養模式和教學模式三個層次搭建“大統計”背景下以精通數據分析為導向的立體化人才培養模式，培養面向市場需求的高素質、多層次、多樣化的統計專業人才，進而形成統計專業人才培養特色，以期推動同類高校統計學專業人才培養的建設與改革。

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第9篇：金融數學和金融工程的區別范文

在余額寶令天弘基金一舉成為國內規模最大的基金公司后，公募基金再也不能無視互聯網技術對本行業的沖擊，開始積極謀變。

迄今，互聯網對各傳統產業的顛覆性影響已得到廣泛認知。與一些業態被完全改寫的行業相比，互聯網對金融領域的沖擊才剛剛開始――公募基金首當其沖；而在整個證券投資領域，互聯網在資訊、研究、產品、銷售等各方面，都在推動市場轉型；甚至連銀行這樣的金融領域“巨無霸”都險些被余額寶撼動。

隨著互聯網金融方面的創新不斷涌現，金融機構與互聯網公司合作的深度、廣度將極大拓展，創新能力將決定金融機構在未來行業中的競爭地位。

量化“投資者情緒”成創新熱點

按照宣傳，“新浪-南方”指數是“在南方基金量化投資研究平臺的基礎上，通過對新浪財經頻道和微博財經大數據予以分析，找出股票熱度預期、成長預期、估值提升預期的關系，構建策略因子，精選出具有超額收益預期的股票，編織成最終指數”；而“百度-廣發”指數，是“以百度網頁搜索和百度新聞搜索為基礎的數據分析應用指標，可以反映不同關鍵詞在過去一段時間的用戶關注度和媒體關注度，也是利用互聯網大數據挖掘投資者金融行為的工具。”兩者皆指向互聯網上投資者情緒的量化應用。

投資者情緒受到重視有內外兩方面的因素：一方面，傳統、教科書式的投資理論沒有納入對投資者非理的分析，因此，對股價的解釋力差強人意。這在過去數年A股市場表現得特別明顯。股價很大程度上是被“事件――情緒”所驅動，A股投資者越來越意識到了非基本面的市場情緒因素的重要性，迫切需要對其進行分析。另一方面，互聯網進入大數據時代，為投資者情緒的挖掘和量化準備了技術條件。

股市中有一個說法，叫做“唯一確定的事情就是不確定”。而股市之變幻莫測，外部事件沖擊固然紛至沓來，但投資者對事件的理解和反應，其復雜性往往更勝一籌。面對類似事件，投資者反應甚至截然相反。其中一些財經政策和數據的，市場反應還可以用預期來說明；而更多事件的反應脫離了當時市場心理狀態則完全無從解釋。

例如，“上海自貿區”概念股走出了一波大幅上漲的行情，同為區域經濟政策題材的“京津冀一體化”概念股卻表現一般。再比如，近一年多來驅動軍工股、信息安全概念股的熱點事件不斷，兩類股票總體上也表現強勢，但若試圖將事件強度與股價表現做一一對應，則難免失望。從某種程度來說，投資者的反應比事件的發生更難預料。

簡而言之，在事件和股價之間，并不必然存在按圖索驥的對應關系，必須考慮到投資者情緒所帶來市場反應的復雜性。按事件分類，少數事件重要到足以成為股價變化的充分條件，投資者情緒無法不被引爆，這就像是一個物理反應；而多數事件對股價的影響可看做一個化學反應，投資者情緒就是催化劑――情緒爆發就發生反應；沒有情緒就悄無聲息。

風險偏好頻譜

從理性角度看，A股市場上存在著太多無厘頭的“因果關系”。例如，文章出事，網民支持馬伊，伊利股份（600887.SH）上漲；奧巴馬兩次當選美國總統，澳柯瑪（600336.SH）均漲停；局勢緊張，名字中帶“日”的股票下跌；李某某出事，ST天一（000908.SZ）跌停……上述現象用一種極端方式凸顯了投資者情緒對股價的影響力，而與基本面完全無關。

市場情緒其來有自，所謂“投機如山岳般古老”，揭示的是人性不變。市場情緒來自于人性，很多投資者不完全由意識層面的理性做主，來進行分析判斷和選擇，而是屈從于潛意識的驅使，潛意識起作用的表現是激素水平激增，導致放縱情緒、任性而為。

很多投資者在買賣股票時，自認為有著合乎理性的訴求，例如，財務需要；以及恰當的操作理由，例如，基本面、政策、消息等。但真正的推動力來自潛意識層面，是激素水平的作用。其行為于是背離了財務需要的初衷，表現出賭徒心理或娛樂心理（尋找刺激）。這種非理性情緒時刻在尋找宣泄突破口，借助某個事件，再憑借意識層面的借口（比如以往經驗），走向非理性操作。絕大多數投資者沒有意識到上述情況，或者意識到了卻無法自控，在股市中成為自身情緒的俘虜，即使建立了交易系統也難以執行。

A股基本盈利模式主要是做多，個股做空實現難度大，所以投資者情緒的宣泄在買股票方面體現得更加淋漓盡致，各種炒作類型應有盡有。在真實的A股市場中，恪守基本分析原則的理性投資者固然是極少數；看見奧巴馬當選就去買澳柯瑪的也并不多。如果建立一個A股投資者風格的頻譜，那么按照“炒名字”、“炒代碼”、“炒題材”、“炒概念”、“炒地圖”、“炒行業”、“炒業績”的次序，風格由完全的非理性而漸入理性。

而在總體上，市場風格也在理性和情緒之間搖擺。價值投資占主流的2002年-2007年，投機炒作依然不斷；而在投機氣氛甚囂塵上的近兩年，事件和股價的因果關系上也非全無邏輯。

只不過由于近兩年極端投機行為屢屢得逞，市場情緒愈發肆無忌憚、不顧邏輯。相對應的是，投資者對于情緒的重要性也愈發重視。

尤其是市場短期內大幅波動、而基本面并沒有巨變時，情緒影響顯然是更好的解釋。諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?希勒對1987年10月19日美股大暴跌的問卷調查中問到“哪一個理論更能描述你對股市的看法：關于投資者心理的理論，還是關于基本面的理論（例如企業利潤和利率影響股價）？”調查樣本中67.5%的機構投資者和64%的個人投資者選擇了投資者心理理論。

不過，以時間為軸，假如A股出現風格轉變跡象，則風格頻譜也將發生相應改變。

把時間拉得更長，不同時資者身上也可以看到巨大的風險偏好差異。

1949年后，中國第二次人口高峰出現在1962年-1976年，2007年大牛市出現之際，這批人是購買股票和基金的主力軍。大致上說他們的成長期，無論中國經濟還是個人際遇，總體上處于上升。這難免助長個人盲目自信和過分樂觀，這也是2007年A股達到驚人估值的因素之一。

其中很多投資者其實是抱著娛樂態度在炒股，表面上是為了財務原因，但實際上是在尋求刺激。他們所生活的時代娛樂還遠沒有產業化和專業化，股市漲跌帶來的刺激還相當有吸引力。

80后、90后就完全不同了，他們擁有豐富、較高質量的娛樂服務，根本沒必要在股市中“找樂子”，因此，對股票投資的訴求更多基于財務上的需求。當股票不能提供年化的穩定收益時，干脆去買余額寶。

雖然80后、90后的絕對生活水平肯定高于前一代人，但由于連續遭遇了升學、就業、買方等方面的激烈競爭，因為對世界的相對感受不如前一代人樂觀，所以對待投資將會更理性一些。

也就是說，若對未來A股投資者風險偏好變化做預測，較大可能是情緒化和風險偏好的降低。這也被很多成熟市場已走過的歷程所驗證。

情緒化炒作

投資者情緒不但在“馬伊”、“奧巴馬”這樣的人名炒作中發揮著作用，也從根本上影響著市場結構。

首先，從現象來看，股市中或多或少存在著索羅斯所稱的“主流偏向”，即有別于事實的投資者帶有傾向性的認知。假如投資者整體上表現理性，就可以自行糾偏，使得股價不至于過分偏離基本面。可事實上，由于情緒（比如貪婪和恐懼）的作用，投資者不但未能糾偏，反而任由“主流偏向”越走越遠，嚴重地偏離了基本面，形成股價泡沫。可以說，在各類資產泡沫中，市場情緒有著比基本面更強的影響。而且不乏推波助瀾的“主動投機者”，即看到了市場情緒可以利用，于是制造輿論、影響情緒、操縱股價，從中牟利。

其次，在上述現象中，投資者之所以無法冷靜面對市場波動，能力不足是根本。主觀上懶惰是能力沒有得到提高的重要因素，而懶惰也是一種任性而為的情緒化表現。對于多數投資者來說，由于驅動買股票的是激素水平，根本沒耐心、沒能力做出基本面的研究和判斷，只能隨著情緒妄動，追逐短線強勢股。能力需要培養，“低能力”之下的冒險操作，與缺乏培養能力的主動意識和意志力，二者都是懶惰的任性之舉，并有可能形成惡性循環――越缺乏能力就越情緒化，以及越情緒化就越無法提高能力。

最后，造成上述現象的，除了懶惰的主觀因素外，信息爆炸的沖擊也不可小視。面臨各種觀念和海量資訊沖擊時，如果認知體系沒辦法將所有這些信息包容消化，就必須采取一些自我保護措施，將絕大部分信息屏蔽在外，以免認知系統陷入矛盾和混亂。這是一般人的正常反應。但這樣一來，就不可能保留較高的開放性，而錯失了學習知識、整合信息、提高綜合判斷能力的機會。

可以說，人的記憶力、注意力，乃至心智模式的有限性，是提高能力的根本性客觀約束，如果再與主觀上的懶惰疊加，走向情緒化操作不可避免。在此情況下，當投資者產生買股票的需求時，就只能在有限認知和無意識選擇性接受的信息中尋找目標。此時起作用的信息，一定簡單、易得、易懂，股票名字的炒作就是一個例子。

綜上，情緒驅動下的操作必然與簡化粗陋的認知判斷相伴，導致投機盛行。炒人名是情緒化炒作的極致。

投資者情緒研究

傳統投資理論精確化的數學模型是建立在“理性人假設”基礎上；而在真實的投資行為中，潛意識層面難以自控的情緒驅動，是很多買賣操作的深層原因，是根深蒂固內在人性的外在表現。由是，如何將“非理性主導”的“行為金融學”作為起點，對投資者情緒進行量化分析、建立模型、挖掘商業價值，成為迫切任務。

以往投資者對市場情緒影響的重要性也有定性認識，并且發展出一些草根調研式的調查方法，例如，在營業部數人頭等。此外，也發掘出了一些相對專業的投資者情緒研究方法，卻各有缺陷。一是對特定對象的問卷調查，調查對象包括媒體、機構投資者、個人投資者（以及上述的綜合），樣本多在幾百個上下。存在的問題除了樣本太小，還有受調查者是否誠實作答，以及知行是否一致等。

二是通過“交易類型指數”和“衍生品交易指數”來分析，例如，保證金借款變化（Change in Margin Borrowing）、未補拋空差額變化（Change in Short Interest）、認沽認購比率（ PU T/ CALL）、期望與當前波動率比（VOL）等。從邏輯關系上看，這是一個“結果指數”，是用交易后的數據來預測未來，與大數據技術可能實現的前瞻性研究不同。此外，這也取決于金融市場衍生品發達的程度，這樣才能從“做空”、“加杠桿”等操作行為中提煉數據。

三是市場價格所反映的“隱形投資者情緒”，例如，封閉式基金折價率、IPO上市首日收益率等。這受到特定因素的影響較大，比如封閉式基金折價率可能與封閉式基金的投資者結構有關，中國的新股不敗神話讓IPO上市首日收益率也沒有那么大的差異。

總之，固有的分析方法受到技術條件限制，無法對投資者情緒進行高質量的研究。而大數據時代這個局面有望打破，近年來國外一系列相關應用多取得了很好的預測效果，例如，2012年美國總統大選、Facebook上市首日表現等。

構建前瞻指標

與既往的投資者情緒研究方法相比，大數據預測在表征上有著采樣數據龐大、樣本多維等差別。更根本的，是大數據預測在邏輯上確實有可能找到前瞻指標。

2012年5月18日，Facebook（NASDQ：FB）上市，社交媒體監測平臺DataSift監測了當天Twitter上的情緒傾向與Facebook股價波動的關聯：在Facebook開盤前，Twitter上的情緒逐漸轉向負面，25分鐘之后，Facebook股價便開始下跌；而當Twitter上的情緒轉向正面，Facebook股價在8分鐘之后也開始了回彈；接近收盤時Twitter上的情緒再度轉向負面，10分鐘后Facebook的股價又開始下跌。該機構得出結論：Twitter上每一次情緒的轉向都會影響Facebook股價的波動。

過去的投資者情緒研究和一些股市技術分析（例如波浪理論）事后解釋有一定作用，卻很難在邏輯上被證明是前瞻指標。而大數據技術，通過采集投資者在互聯網上留下的痕跡，按照“情緒表達――買賣操作――股價變化”的邏輯順序，將投資者情緒量化，從而完成對股價的預測。

如前文所述，激素驅動、難以自知和自制的情緒，深深埋藏于基因中，是根深蒂固的人性表現。因此，投資者情緒邏輯上有成為股價的前瞻指標。

不但投資者情緒的量化有一定內在邏輯性，在大數據應用的其他領域，同樣有著較直接的因果關系。

例如，淘寶上的不同類別商品的詢價行為，按照一定轉化率，準確地導向購買行為。詢盤數在邏輯上和事實上是購買數的前瞻指標。

馬云曾表示其提前8-9個月預測到了金融危機。海關要實際出貨后才能獲得數據，而阿里提前半年從詢盤數急劇下滑推斷出世界貿易情況將變盤。這才有了2008年7月馬云給阿里員工的公開信，預言“冬天來了”。

最近一年備受關注的打擊基金老鼠倉，同樣是證監會、交易所通過數據挖掘來發現的異常操作。在缺乏其他手段和證據的情況下，僅憑借大數據和基本的邏輯推斷，就挖出了不少老鼠倉。

看到市場的“底牌”

當然，上述前瞻指標特征是從總體來說的。對個人而言，不但理性投資者（能夠控制情緒）不屬于這個研究范疇，就是不用互聯網發言的人（有情緒但不在網上表達）也沒法研究。好在大數據之“大”，就在于挖掘能力不一般，例如Datasift每秒可實時挖掘12萬條Twitter內容，足以找到所需的樣本數量。

還有，以往的量化投資方法在因果關系上也缺乏明顯的邏輯性，特別是僅以交易數據進行的挖掘，當市場結構發生轉變，參數只能是后知后覺地跟隨調整。

運用大數據進行的投資者情緒量化挖掘，因果關系清楚，一旦模型成熟，就等于看到了市場的“底牌”。

如果說以往的量化投資是金融學和數學的結合，那么通過大數據，新的量化投資可以實現金融、數學、心理學的跨學科應用。

大數據甚至可能對社會學研究構成顛覆。哲學家卡爾.波普爾曾經指出，與自然科學不同，社會學不能稱之為一門科學，自然科學的研究方法也不能用于社會學。原因之一，是人的行為會影響社會演進的結果，當人的行為不可預測時，社會演進的結果也不可預測。

但是，就像一些科幻電影所表現的那樣，當機器足夠強大時，通過人群生活痕跡的高度互聯網化，機器預測人群的整體行為特征和影響就成為可能。這甚至會顛覆社會學研究的某些既有觀念。

如何量化投資者情緒

大數據有各種定義，研究機構Gartner Group給出的定義是：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

要具備發現規律和預測未來的核心能力，大數據要具備四個典型的特征：1.數據量巨大；2.數據類型多樣；3.數據中富含價值；4.在盡可能短的時間內發掘出價值。

大量、多維、價值、高速同樣是對投資者情緒挖掘和量化所需數據的要求。所以投資者情緒量化的第一步是擁有滿足上述要求的數據資源。

第二步，通過對互聯網上文本、圖片、色彩等非結構化數據進行賦值定義，來完成數據結構化。目前相關技術模塊日趨成熟，與其他行業相結合的應用已有若干案例。對于投資者情緒研究來說，只需要將與金融投資有關的特定語義與其他行業的語義加以區分，對互聯網上的有效文本信息按照“悲觀――樂觀”的維度給予“1-10”的賦值，變為可計算數據。同樣，也可以從別的情緒維度來研究。

第三步是用傳統量化方法建模，先達到對過去股價能夠事后解釋的效果，再看未來實踐中是否具有真實的預測能力。這個過程中需要不斷調整模型。

兩個指數的異同

以上述數據標準和研究過程來看“百度-廣發”和“新浪-南方”兩個指數，兩者有較多的相似性。

首先，從數據質量來看，大量、高速毫無疑問；國內最大搜索引擎的網頁搜索和新聞搜索，以及微博數據也肯定能保證數據價值；唯一的缺憾是數據維度單薄，“百度-廣發”指數的數據僅來自百度，“新浪-南方”指數的數據僅來自新浪。這可以理解――兩家都希望實現閉環應用，而無需借助自身之外的數據資源。但缺乏多維數據計算結果的互相印證，無論如何是一個遺憾，這將對研究結果的有效性造成損害。

其次，在建模方面，兩個指數拋棄了過去單純用市值、成交量、財務指標等基本面和交易數據做因子進行選股的思路。

據媒體報道，中證指數研究公司開發部總監宋紅雨透露，“百度-廣發”指數在選取樣本的時候綜合考慮了多種指標，基本上可以分為財務因子（基本面因子）、動量因子（交易數據因子）和金融大數據因子。在因子分析框架下，將金融大數據信息與股票信息進行綜合測度，采用量化算法構造基于百度互聯網金融大數據的綜合情緒模型（BF Sentiment Model）進行指數選樣。其中的金融大數據因子來自百度，即“分別計算每一只股票最近一個月內在百度金融大數據里所體現出來的搜索增量或者搜索的總量。”

“新浪-南方”指數主要是將基金公司股票研究優勢與互聯網“大數據”結合，在南方基金量化投資研究平臺的基礎上，通過對新浪財經頻道和微博“財經大數據”予以分析，找出股票熱度預期（大數據因子）、成長預期（基本面因子）、估值提升預期的關系，構建策略因子，精選出具有超額收益預期的股票，編織成最終指數。其中的股票熱度因子來自新浪，成長因子和估值提升因子來自南方基金。

由此可見，兩個指數都是將大數據因子納入金融機構原有的量化模型中，作為新的重要因子加以考慮。其邏輯是投資者情緒只是影響股價的部分因素。

作為專業投資機構，基金當然不會完全拋棄傳統因子，不過大數據因子與基本面因子和交易數據因子也不乏重疊之處，例如投資者情緒很可能也反映了一部分對基本面的預期。隨著互聯網公司在金融領域專業化程度的加深，未來不排除大數據因子和傳統因子地位互換的可能，甚至出現純粹大數據因子的量化模型。

最后，兩個指數的既往業績都不錯，具有較好的事后解釋能力。模擬數據顯示，“百度-廣發”指數自2009年以來年化收益為40.9%，遠高于同期滬深300以及中證全指；據媒體報道，南方基金內部人士稱，“做了相關數據的回溯測算，收益率和廣發的不相上下。”

兩個指數的差別在于，合作中互聯網公司和公募基金的地位不同。在“新浪-南方”項目中，互聯網公司方面參與進來的只是一個財經頻道，因此在模型構建上是以南方基金為主導，宣傳中也一再突出了南方量化平臺的重要性。相比之下，百度作為“BAT”巨頭之一，在合作中明顯強勢。至于上述差別對兩者收益率方面的影響，目前還無從判斷。

量化“投資者情緒”產業鏈

大數據技術投入實際運用的時間還不長，在國內的相關行業應用更少。盡管有各種嘗試，但該項技術與傳統行業融合仍需要一定過程。

以投資者情緒的量化為例，如前文所述，一旦模型構建成功，等于是看到了市場的底牌。如此巨大的利益必將驅使眾多互聯網公司和金融機構進行相關項目的開發；同樣是巨大利益，決定了這項研究的艱巨，沒那么容易翻開市場的底牌。

投資者情緒量化需要實現金融學、心理學、數學的跨學科研究應用，而且產業鏈很長，這就決定了其收入模式的多元化和階段化，階段化是指在不同研究階段和市場階段，取得收入的側重點不一樣。

如果把組建對沖基金作為投資者情緒量化的終極目標，那么在整個產業鏈上，也有著若干階段性目標。

首先，大數據是在互聯網時代應運而生。中國80后-90后的新一代股民同時也是網民，他們的行為習慣都互聯網化。對于老股民（60后-70后）來說，當他們情緒化時，買股票的根本原因是激素驅動，但仍有著意識層面的“借口”，比如看K線、技術指標、聽消息、跟隨股神等等。新一代股民在情緒化上沒有根本不同，但他們意識層面的買股票理由一定會更新。從認知來看，互聯網技術以及互聯網塑造的神話，才更能契合他們的思維模式。因此，大數據技術所產生的投資預測，即使不夠準確，也很能吸引新一代股民的眼球。從而使得投資者情緒量化的初級產品可以提供互聯網平臺上大眾化的免費服務，例如點擊個股，可以看到簡單化的“個股情緒指數”為平臺貢獻流量。

其次，金融機構看到新一代股民的明顯特質后，必然促使其服務和技術更加互聯網化，以適應客戶的習慣，快速開戶、極速交易等固然可以提升用戶體驗，但咨詢、投資建議等相對專業化領域更有必要互聯網化。而這些領域很難進行形式上的觸網，以互聯網技術重新搭建研究咨詢和經紀業務體系才是出路。所以，當投資者情緒的量化模型達到一定水平后，就將成為經紀業務和投資咨詢的重要賣點。

第三，接下來順理成章的，更好的研究成果，包含預測結果和基本分析框架，可以成為獨立的賣方研究報告、或者作為策略報告的重要組成部分。

第四，金融機構可以根據研究模型發行產品，比如“百度-廣發”和“新浪-南方”兩個指數可以發行公募產品，至于收益率是否能驗證其對投資者情緒的量化研究已經達到了很高水平，目前還不得而知。

第五，作為單獨或者附加的價值，從大數據中發現不同偏好的投資人群，可以提供數據給第三方機構，供后者進行針對性極強的個性化營銷之用。

第六，通過建立投資者應用平臺，實現數據閉環，構建應用模型的獨特和不可替代性。

最后，成立對沖基金。一旦技術成熟到這一步，機器通殺機構和散戶的時代將會到來。

概念先行？？效果難料

基于產業鏈長、研究型開發耗時曠日持久等理由，進行投資者情緒量化的機構不必要求技術完美后再進行商業應用，而應該邊研究邊應用。

眾多機構顯然看到了這項研究的顛覆性和巨大商業價值，紛紛投身其中。

2014年4月1日，雪球“情緒寶”，稱“當某只股票首次進入雪球熱股榜后，它的股價在短期內會出現劇烈震蕩。統計數據顯示，買入2013年81只首次進入雪球熱股榜的A股股票，統一兩周后賣出，最后平均收益率達到驚人的7%”。將由此構建“情緒寶”股票組合。

事后得知，“情緒寶”是一個愚人節玩笑。但在當時，很多投資者都信以為真，因為這在邏輯上是成立的。直至三個月后，還有人跟帖要“預約購買”。而雪球受到的最主要質疑，也是認為其百萬級的數據不足以完成高質量的量化研究。

借助“情緒寶”這個“探空氣球”，雪球賺到了眼球，探明了投資者對此類產品的興趣高低。兩個月后，招商證券就推出了研究報告《基于雪球情緒指標的擇時模型》。三個多月后，“百度-廣發”和“新浪-南方”兩個指數。

以互聯網思維來看，雖然關于投資者情緒的研究還遠未成熟，但先占據這一概念，邊研究邊應用，是“磨刀不誤砍柴工”的有效策略。至于實現最終的完美模型確實困難不小。

首先，盡管有金融人才、大數據人才的鼎力合作，但要在紛繁復雜的互聯網文本中發掘出有效信息，將是一項艱巨的工作。而且需要理論研究的相應推進，才能避免重復挖掘。

其次，即使找到了效果較好的模型，使用者仍處于“知其然不知其所以然”的狀態，要把握模型的原理，還需要整合心理學資源，從行為金融學的視角，對投資者情緒與相應行為之間的聯系進行解碼，這其中又有天量的工作要完成。

第三，投資者情緒的量化模型反映了人性的因素，其參數穩定性要好于基本面數據和交易數據構建的模型。但時代變遷、市場結構轉化依然會影響到模型的效果，所以要將對市場結構的變化也納入到大數據量化的研究中，以做出預判。

最后，投資者情緒再重要，也不能完全解釋股價走勢，大數據因子與基本面因子、交易因子在不同市場結構下的比重如何調整也是一個課題。

機構各取所需

不同類型的機構，在投資者情緒量化的研究和實踐中，其側重點與所得不同。

互聯網公司的長項是占有數據和流量資源、對用戶體驗的敏感和對創新的渴望，短板是金融業務方面專業性不足。用大數據實現對“投資者情緒”的量化，可以讓互聯網公司強勢切入金融市場中高端的投資和研究領域，全面顛覆原有的投資研究模式。并且最大限度地貼近其用戶（新一代股民也是網民），反映他們與上一代截然不同的思維模式和選擇標準。技術驅動的產品和服務手段對互聯網公司來說沒有接受上的障礙，其創新沖動和占有“大數據”、“投資者情緒”兩項心智資源的前景，比較容易促成互聯網公司對研究的投入。

國內券商目前的品牌只是規模品牌，缺乏差異化的定位。從低端的經紀業務到高端的賣方研究，區別度都不大。一旦有券商能夠轉型為“大數據驅動的創新型投資、研究和服務”機構，將成就其獨特定位和殺手锏，在全方位的業務（特別是經紀業務和賣方研究）競爭中占據主動。

股票型基金的投資能力是公募基金立足的核心能力。2007年以來，公募基金的整體股票投資能力并不出色，難以支持基金的持續銷售。通過與互聯網公司的合作，將“投資者情緒”量化的研究成果投入實踐，有可能找到股票型基金銷售的突破口。一直以來，相比擇股，公募基金的擇時能力較差。而且從基本面出發，也難以為擇時行為找到理論依據。而“投資者情緒”量化的成果，將為公募基金提供擇時的理論依據和現實幫助。

對于軟件公司、第三方機構等服務商來說，可以將大數據轉化為優勢服務產品，在行業中脫穎而出。

從所需資源來看，數據是進行“投資者情緒”研究的首要、決定性的資源。因此，目前的相關研究應用都離不開互聯網公司的參與，例如雪球、新浪、百度。金融、技術、數學、心理學人才是不同研究階段所需的次要配置資源。

顛覆近在眼前

據媒體報道，在北京召開的“大數據背景下的計算機和經濟發展高層論壇”上，中國工程院院士李國杰表示：“生物信息學、腦科學、空間科學等基礎研究早就采用以PB級計的大數據，卻沒能引發大數據浪潮。大數據如今引起各方重視，主要還是因為它蘊藏著巨大的經濟價值。”

目前看來，大數據技術應用極有可能在金融投資領域引爆，金融很有可能成為繼電商之后又一個互聯網應用的熱點領域。原因一是金融業商業價值體量巨大，互聯網公司虎視眈眈；二是金融行業的互聯網化程度還遠遠不夠，可以挖掘的潛在應用領域眾多。微博客 @陳如是說 寫道：“互聯網這一教門，正從自然、多神崇拜的初級階段向一神崇拜的高級階段演化。從目前的斗爭情況看，金融神成為主神的機會最大。”

對于互聯網公司來說，此前的“余額寶階段”只是互聯網金融試水，是簡單將金融業務進行物理嫁接，互聯網僅僅作為渠道，并沒有對金融機構的專業地位造成沖擊。“寶寶”們的生存有賴于中國金融體系漏洞的存在，一旦金融監管籬笆扎緊、金融機構積極應變，“美國版余額寶”Paypal的前車之鑒未必不會重演。

互聯網公司要想在金融領域具備核心競爭力，就要從渠道邁向更高端的專業化部門。以大數據技術直接切入金融機構壟斷的投資研究業務，是互聯網公司迅速提升專業化能力以及在金融領域擴張的捷徑。

另一方面，在互聯網金融新一波浪潮中，金融機構若不能立足于自身專業化的強項，而只是跟隨互聯網公司的布局而動，則只能充當配角，漸漸失去主動，甚至被互聯網公司吞噬。私募基金經理、微博客@神農陳宇寫道：“我們必須把神農投資搬到海淀區去。我們要到創業者中間去，并且離金融街那些炒股票的遠點。我們要和更多將改變中國的年輕人站在一起。”

如果說金融中的銀行業因為重要性和所有制因素還難以在短期內被互聯網根本改變，那么，互聯網對于投資領域的顛覆已經近在眼前。中國股市的一個特點，是用20年時間走過了美國股市百年所走的道路，當A股投資者還在津津樂道于巴菲特（代表個人資產管理最高水平）、彼得?林奇（代表公募基金最高水平）時，索羅斯（代表對沖基金最高水平）、西蒙斯（代表量化投資最高水平）的模仿者也將在A股出現。

互聯網顛覆投資，投資互聯網化。

一場投資領域的革命開始了。

新聞對

股價的影響

按照一般思維方式，不但認為重大新聞對股價有著決定性影響，而且也認為股價的短期巨大波動一定與重大新聞有直接關聯。

事實并非如此。

對于前者，并非每一個重大新聞都能夠引發股價劇烈波動。最近的一個例子是，8月13日中國7月份的信貸融資數據公布，存款和新增貸款大跌，M1和M2走低。貨幣政策和信貸數據所反映的流動性狀況一向對A股影響巨大，然而數據公布后，A股并沒有出現大幅波動。

對于后者，羅伯特?希勒通過研究1929年和1987年美股崩盤時的新聞，發現并沒有被公認影響了市場的重大新聞。1989年戴維?卡特勒等人列出了二戰后美股50次最大短期波動，結果發現基本沒有重大新聞可以作為合理借口，甚至得出一個極端結論：“重大價格變化日無新聞”。

這當然可以用“有效市場”來解釋，即后者是重大新聞已經在公布前被先知先覺的投資者知曉，或者被市場“聰明地”預期到了。而前者是還沒有公開的重大消息讓股市產生了反應。

與上述學究氣十足的理論解釋不同，真實情況是，無論消息（未公開的新聞）還是新聞（已經公開的消息），其內容的重要性與傳播力相對來說是兩個獨立變量――重要的新聞不一定有很強傳播力；產生“病毒式”傳播效果的未必都是傳統意義上的重要新聞。

所以，一個真正重要的新聞，無論它是否提前泄露或被預期到，如果未能形成有效傳播，就不能引發投資者“正常”的情緒反應，當然就無法擾動股價。所謂有效傳播，并不是說了就算，甚至不完全取決于被多少人看見，而是真的引起關注。殊不知有多少新聞，讀者只瞄了一眼標題就不再關注，時間、精力、心智資源的有限，決定了讀者對大多數新聞視若無睹，其中不乏一些傳統意義上的重要新聞。

反過來，一個看似很無聊的娛樂新聞，按照“正常”邏輯，跟投資八竿子打不著的事情，卻憑借其傳播威力，挑動市場神經，造成了股價波動。馬伊與伊利股份的因果關系即在于此。

任何人都不可能掐死自己，這句話常被用來形容某一行業的從業者無法舍棄自身積累多年的認知和資源，轉而認同和遵守更合理的行業邏輯。這同樣適用于部分傳統媒體人。

一些傳統媒體人之所以抱住“內容為王”不松口，原因之一是他們的認知、能力、特質……都只適合做內容。當然，從純粹新聞學學科的角度說，內容確實最重要。一旦涉及新聞的商業價值（例如對股價的影響力），傳播才是真正的“王者”。如果說此前媒體人還可以掩目自欺，互聯網時代則完全不可能了。

雖然為了適應網絡傳播，內容也做了一些適應性改變，但并沒有真正顛覆新聞內容的一般生產規律；傳播技術則翻天覆地變化了。兩者相比較，就是內容更新方式的改變遠不及傳播技術的改變。于是，從新聞的現實效果來看，傳播的作用遠大于內容。

例如，從互聯網的去中心化來考慮，任何被專業編輯選擇提供的新聞，都不符合互聯網上的新聞傳播特質。即使是門戶網站編輯充分考慮網民閱讀偏好之后做出的選擇，也難以避免編輯（新聞信息中心）的主觀性。于是，適應互聯網的計算傳播學應運而生。

對此，豆瓣“計算傳播學”小組的解釋是：“傳播學必須走出傳統的研究套路，獲得在網絡上保存、抓取、分析、可視化大規模電子化數據的能力，也需要支持這些工作的工具。毫無疑問，傳播學因此將和計算機科學開始交匯，至少需要程序員投入到這種大規模數據的挖掘工作中來。”（Cheng-jun Wang，2012）

“今日頭條”App使用的就是計算式傳播技術，對其新聞推薦技術的描述是“更快更全更懂你”，即通過用戶反復使用留下的信息，讓后續推薦越來越接近于用戶個人的閱讀偏好，從而達到私人定制資訊的效果。盡管其推薦技術仍顯粗糙，卻被投資者認可為未來傳播技術的發展方向，獲得了5億美元的估值（2014年6月3日消息）。

而從傳統餐飲業轉型互聯網的湘鄂情（002306.SZ）進軍視頻搜索業務，使用的也是計算式傳播技術。消息公布后，股價八個交易日大漲60%。

反觀傳統媒體，在與“今日頭條”的口水戰中，仍然斤斤計較于內容的版權問題，而沒有重視傳播技術的顛覆性轉變。殊不知，此時傳統媒體最應該考慮的，是如何將自身內容與計算式傳播技術相結合，以原創內容和全新傳播技術將門戶網站踢出局。所以說，“今日頭條”殺傷力最大的是門戶網站，而非傳統媒體。在一定條件下，兩者甚至可能成為同盟。