金融科研项目

金融工程与金融科技研究实践

项目简介

金融工程、金融科技是金融学与数学、计算机等学科形成的交叉领域，涉及工程思想与前沿技术在金融产品创新、投资交易、金融机构、资本市场、监管制度中的应用。金融工程与金融科技领域相关的新兴学科不断涌现，传统金融业和互联网等非金融业也产生了大量岗位需要。对于金融专业学生，掌握金融工程与金融科技的技能有助于应对未来日新月异的金融业。而对于理工科学生，金融工程与金融科技是充分发挥自身知识背景优势、跨金融专业深造和就业的不错选择。

本课题核心内容：一、金融工程模块：讲授资产定价、因子定价模型相关内容。二、金融科技模块：讲授金融科技及金融场景中的机器学习、经典机器学习算法及其在信贷违约预测中的应用。

本课题研究方法：因子定价模型，支持向量机、逻辑回归、随机森林等机器学习模型。

适合人群

高中生、大学生

本课题适合对金融工程与金融科技领域研究感兴趣的同学，具有一定数理和编程基础。

导师介绍

西南财经大学助理教授硕士生导师
清华大学大学博士毕业，获美国藤校联合培养博士学位，曾就职于国内知名券商和基金公司研究部。主持多个国家自然科学基金青年基金项目，担任多个财经类期刊匿名评审人。主要研究方向包含：金融工程、资产定价、风险投资、私募股权、技术创新与创业、科技政策、债券市场、金融科技、大数据商业分析。

任职学校

西南财经大学

西南财经大学被誉为“中国金融人才库”，曾荣获“全国大学生满意度50强高校。西南财经大学金融工程专业全国排名前10，在亚洲大学最新公布的排名中，甚至赶超上财、央财。

项目大纲

01 理论知识课

金融工程模块（1）

讲解资产定价模型、定价因子及其分类

02 理论知识课

金融工程模块（2）

讲解Fama-French三因子、Carhart四因子等经典因子模型及背后的行为金融异像

03 理论知识课

金融科技模块（1）

讲解金融科技、金融场景中的机器学习

04 理论知识课

金融科技模块（2）

讲解支持向量机、逻辑回归、随机森林等机器学习模型

05 实战应用课

选题论证与研究设计

学生对论文选题进行汇报；根据学生兴趣及能力开展选题论证，并指导研究设计

06 实战应用课

结果论证与完善扩展

学生对数据工作进行汇报；教师对初步分析结果开展论证，并指导学生做进一步的完善与扩展

07 论文指导课

确定论文撰写框架

根据学生的分析结果，讲解论文写作规范、行文结构及撰写技巧

08 项目结题汇报

论文初稿汇报及点评。
课题安排

上课形式：Zoom直播