《金融大数据创新》教学大纲

《金融大数据创新》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：09170052课程性质：专业创新选修课学分：2学分学时：32学时（实验32学时）先修课程：金融学、计量经济学、Python应用基础等后续课程：无适用专业：金融数学开课单位：经济学院一、课程说明《金融大数据创新》是金融数学专业的一门专业创新选修课程。本课程融合了金融学、金融市场学、公司金融学等课程相关知识与大数据分析、数据挖掘大数据等专业知识，以统计和计量分析软件为工具建立计量模型，对当前大数据在金融领域的创新应用进行实际分析。通过本实验课程的学习，使学生掌握大数据金融的基本原理和方法，以及常见统计和计量软件的操作方法，增强大数据分析和量化分析的创新思维能力，使学生具备应用大数据方法进行分析金融市场问题的初步能力。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1:通过本课程的学习，使学生对大数据与金融相结合的前沿热点有正确的认识；理清楚大数据与金融的联系；培养学生对于金融学、经济学等专业理论基础与数学、统计学和计算机科学等相关知识和工具的综合运用能力，并帮助学生了解国内外金融相关行业前沿理论和发展动态，培育学生的创新意识和金融业务实践能力。课程目标2:通过本课程的学习，能够提升学生对大数据金融分析的基本理论和常用分析方法的掌握，有助于更好地利用大数据方法分析和解决传统的金融问题，培养学生动手实践，团队协作及创新能力。课程目标3:通过本课程的学习，能够提升学生对大数据金融分析的基本理论和常用分析方法的掌握，增强学生自主学习意识和终身学习意识，教育并引导学生树立维护金融稳定的责任感，增强学生国家使命感，培养学生具有开阔的眼界，以及思考和理解新概念的能力。三、课程目标与毕业要求《金融大数据创新》课程教学目标对金融数学专业毕业要求的支撑见表1。表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度2.问题分析2.2能根据相关知识和原理，分析金融领域相关问题，获得多种解决方案。课程目标1:通过本课程的学习，使学生对大数据与金融相结合的前沿热点有正确的认识；理清楚大数据与金融的联系；培养学生对于金融学、经济学等专业理论基础与数学、统计学和计算机科学等相关知识和工具的综合运用能力，并帮助学生了解国内外金融相关行业前沿理论和发展动态，培育学生的创新意识和金融业务实践能力。M3.设计解决方案3.3能够在设计中体现创新意识，并考虑安全、法律、文化及环境等制约因素。课程目标2:通过本课程的学习，能够提升学生对大数据金融分析的基本理论和常用分析方法的掌握，有助于更好地利用大数据方法分析和解决传统的金融问题，培养学生动手实践，团队协作及创新能力。H5.使用现代工具5.2能够选择与使用恰当的信息资源和专业分析软件，对金融问题进行分析、建模、设计与计算。课程目标1:通过本课程的学习，使学生对大数据与金融相结合的前沿热点有正确的认识；理清楚大数据与金融的联系；培养学生对于金融学、经济学等专业理论基础与数学、统计学和计算机科学等相关知识和工具的综合运用能力，并帮助学生了解国内外金融相关行业前沿理论和发展动态，培育学生的创新意识和金融业务实践能力。H12.终身学习12.1能认识不断探索和学习的必要性，具备终身学习的意识，掌握自主学习的方法。课程目标3:通过本课程的学习，能够提升学生对大数据金融分析的基本理论和常用分析方法的掌握，增强学生自主学习意识和终身学习意识，教育并引导学生树立维护金融稳定的责任感，增强学生国家使命感，培养学生具有开阔的眼界，以及思考和理解新概念的能力。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。教学内容、基本要求与学时分配实验部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配实验项目实验内容和要求实验学时对应的课程目标1.金融大数据软件的基本使用（一）实验内容：对Stata、SPSS软件进行操作。实验要求：掌握Stata、SPSS软件的安装；数据的输入、编辑与序列生成；数据抓取、图形分析与描述统计分析等基本操作。41、22.金融大数据软件的基本使用（二）实验内容：对R、Python软件进行操作。实验要求：掌握R、Python软件的安装；数据的输入、编程；数据抓取、图形分析与描述统计分析等基本操作41、23.时序数据和序列数据的挖掘实验内容：掌握时序数据和序列数据的挖掘实验基本操作。实验要求：掌握时序数据和序列数据的区别；掌握趋势分析；掌握相似性的度量方法；掌握序列发现的软件实现方式。41、24.判别分析实验内容：判别分析的假设条件；分析和预测的基本统计方法和数据挖掘技术。实验要求：掌握判别分析的统计原理；掌握判别分析的假设条件；掌握基本的统计方法和数据挖掘技术。41、25.银行业大数据创新应用实验实验内容：银行业大数据创新应用实验操作。实验要求：理解大数据在银行业的应用情况和发展趋势；对商业银行信用风险领域的大数据应用操作；对商业银行营销领域的大数据应用操作；对商业银行普惠金融的大数据应用操作。41、2、36.证券业大数据创新应用实验实验内容：证券业大数据创新应用实验操作。实验要求：使学生理解大数据在证券业的应用情况和发展趋势；对证券业的业务模式数字化转型应用操作；对证券业智能投顾中的大数据应用操作。41、2、37.大数据在保险业的创新应用实验实验内容：大数据在保险业的创新应用实验操作。实验要求：使学生理解大数据在保险业的应用情况和发展趋势；对大数据在保险业业务创新方面的应用操作；对大数据在保险业风险管理方面的创新应用操作。41、2、38.大数据在互联网金融的创新应用实验实验内容：大数据在互联网金融的创新应用实验操作。实验要求：使学生理解大数据在互联网金融中的应用及发展趋势；对互联网金融的大数据征信服务应用操作；对基于B2B、B2C模式的金融科技服务实验操作。41、2、3合计32五、教学方法及手段本课程以上机实验操作为主，结合案例、讨论、视频资源共享、实证分析等教学方式，促进学生在理解金融大数据模型的同时能够同时结合金融市场的实际进行思考，培养学生自主学习能力、实际动手能力，以及利用软件操作解决实际问题的能力。并通过通过运用学习通、雨课堂等现代化教学工具发布课程相关资料，帮助学生巩固所学，加强和学生之间的交流和沟通，从而促进学生创新思维以及团队合作的拓展，完成课程教学任务和相关能力的培养。六、课程资源1.推荐教材（1）田青.金融大数据分析[M].北京:高等教育出版社,2021.2.参考书（1）张云.大数据金融[M].北京:中国财政经济出版社,2020.（2）王宏志.大数据分析——原理与实践[M].北京:机械工业出版社,2017.（3）杜尔森·德伦.大数据掘金——挖掘商业世界中的数据价值[M].北京:中国人民大学出版社,2016.3.期刊（1）金融研究.中国金融学会.（2）经济研究.中国社会科学院经济研究所.（3）大数据.人民邮电出版社有限公司.（4）中国统计.中国统计出版社国家统计局.（5）统计与决策.湖北省统计局湖北省统计学会.（6）JournalofFinance.TheAmericanFinanceAssociation.4.网络资源：（1）国泰安csmar金融经济研究数据库：（2）万得经济数据库：/mobile/EDB/zh.html（3）国家统计局：七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由实验操作、实验报告、实验汇报三部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表3。表3课程考核对课程目标的支撑考核环节分值考核/评价细则课程目标123实验操作20参加实验的主动性、积极性、实验记录的完整性以及在实验中与任课老师的互动。√√1010实验报告70按要求完成不同的实验环节和实验任务，根据实验作业的规范性、数据的充分性、结论的正确程度、内容的完整程度和思路的清晰度评判实验作业成绩。√√√252520实验汇报10对实验过程和操作步骤进行总结，对实验收获进行梳理，根据总结与收获的是否完整、充实、详尽、思路是否清晰进行评分。√√55合计：100354025八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定实验采用优、良、中、及格、不及格五级评分制。即90分以上为优，80~89分为良，70~79分为中，60~69分为及格，60分以下为不及格。总成绩分四部分：实验操作、实验报告和实验报告。其中：(1)实验操作占20%，无故旷课达3次取消总成绩；(2)实验报告占70%；(3)实验汇报占10%；2.成绩评定标准考核内容、评价标准、所占比重见表4。表4考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60实验操作20正常参加实验，无迟到、早退情况，认真听讲，操作规范。正常参加实验，无迟到、早退情况，认真听讲，操作较规范。正常参加实验，无迟到、早退情况，认真听讲，操作基本规范。正常参加实验，无迟到，偶尔早退，操作基本规范。缺席实验次数较多，操作不规范。实验报告70数据充分，操作过程完整，内容全面详实，完整，思路清晰，有独到的见解和认识。结论正确，排版整齐。数据较充分，操作过程较为完整，内容比较全面详实，完整，思路清晰，见解正确。排版比较整齐。数据基本充分，操作过程基本完整，内容较为全面，有一定的思路见解不够明确。结论基本正确，排版整齐。数据量较少，操作过程不够完整，思路不太清晰，部分结论