數學對金融的重要性范文
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篇1
關鍵詞：總觀測變異；F分布；方差分析
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）50-0198-02
據此用單因素方差分析法來進行必備數學知識重要性的調查研究。
在實際的教學工作中，經常會出現經管類學生對必備數學知識學習接受程度的差異性問題。為了根據實際需要合理設計各專業經濟數學的教學內容，達到因材施教的目的，調查了金融、會計、工程管理三個專業共計300個受訪者。為簡便期間在各組中隨機抽取了6個人，測量了他們對于必備數學知識的重要性認識。用十級量表，最高為10分，最低為0分，數據見下表，計算數據有四舍五入誤差。
在應用單因素方差分析時，應注意：方差分析是假定各觀測數據是從具有相同方差且相互獨立的總體中抽取的。對于不同的誤差項，它們之間是不相關的。若誤差項之間是相關的，那么F值會被扭曲，嚴重影響到結果的客觀性。上述經管類學生對必備數學知識學習接受程度的差異性問題所選取的樣本是同一個學院學習同一門經濟數學課程的不同專業的學生，樣本個體之間是相互獨立的，符合應用單因素方差分析的前提。
下面還是對上述經管類學生對必備數學知識學習接受程度的差異性問題進一步分析。金融專業的抽樣調查數據可認為是第一個因素水平，會計專業的抽樣調查數據可認為是第二個因素水平，工程管理專業的抽樣調查數據可認為是第三個因素水平。
為此，根據不同因素水平效益的點估計公式，有：
由此得出結論，對于經管類不同專業的學生而言，必備數學知識在后續專業的學習過程中的作用是不徑相同的。雖然教學課程都是經濟數學，但是根據不同專業的需要教師在課堂教學過程中應合理的安排教學內容和教學程度，以達到更好的教學效果的目的。
參考文獻：
[1]盛驟，謝式千，潘承毅.概率論與數理統計[M].北京：高等教育出版社，2005.
篇2
關鍵詞：金融數學，人才培養模式，創新
一、研究背景
金融數學專業是隨著經濟發展而設立的一門新的交叉學科，融匯了數學、統計學、金融學和經濟學等多學科知識，是一個寬口徑、厚基礎、適應性強、發展空間大的專業。金融數學人才的培養順應了國際和國內金融發展，特別是金融改革和金融風險防范的需要。
近些年來，數學在金融領域中發揮的作用越來越重要，無論在哪個國際大都市，金融數學專業人才都供不應求。在美國，金融數學家成為華爾街最搶手的人才之一。美國花旗銀行副總裁柯林斯曾說過“從事銀行業務而不懂數學的人無非只能做些無關緊要的小事”，“花旗銀行70%的業務依賴于數學，如果沒有數學發展起來的工具和技術，許多事情我們一點辦法也沒有，沒有數學我們不可能生存”，這形象地體現了數學在金融領域中的至關重要性。
隨著金融一體化和經濟全球化的發展，我國金融體制改革和金融行業發展逐步加快，社會對金融人才的需求，不僅在數量上要求越來越多，而且在層次上要求也越來越高，特別是對掌握現代金融工具，能對金融做定量分析的專業人才更是求賢若渴。近年來發生的墨西哥金融危機，亞洲金融風暴及百年老店巴林銀行倒閉等事件都在警告我們，如果不掌握金融數學等現代化金融技術，缺乏該領域人才就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。金融數學人才的培養可以極大地提高中國的競爭力，促進我國順利融入經濟和金融的全球化進程。
二、金融數學人才培養模式的探索與創新
為培養高素質的金融數學人才，我們對金融數學人才培養模式進行探索與創新，建立了一流的人才培養結構體系。
1、樹立科學的人才培養目標
為滿足社會對能做定量分析的金融專業人才的大量需求，我們建立了科學的金融數學人才培養目標：培養具有扎實的數學和統計學基礎，掌握經濟學和金融學的基本理論與方法，具備綜合運用各種金融分析工具解決金融實務問題的能力，接受科學研究的初步訓練，能夠在政府機關、各類經濟部門、科研院所等單位從事教學與科研、定量分析、風險管理、金融實務等工作，或繼續攻讀研究生學位的復合型和應用型人才。
2、建立鮮明的專業特色
1）注重基礎理論和方法論學習
加強數學理論、經濟理論、金融理論和統計理論等基礎知識、思想和方法的學習，培養學生扎實的金融數學基礎、嚴謹的邏輯思維能力和運用各種分析工具解決金融實務問題的能力。
2）注重實踐能力的培養
在重視基礎知識、基本理論和方法教學的同時，加強數學軟件和統計軟件的學習與應用，鼓勵并組織學生參加數學建模、統計建模等活動，加強案例教學，建立高質量的教學實踐平臺和實習平臺，培養學生設計金融數學模型，并運用各種軟件進行定量分析的能力。
3）加強創新能力培養
通過專題研究、專業交流、專門調研和專項探討等方式，提高學生運用數學等各種綜合知識觀察、分析和解決實際問題的能力，培養學生對于專業研究的理論創新和應用創新。
4）以微觀金融和定量分析為主，順應國內外金融發展需求
課程設置與國際接軌，以微觀金融和定量分析為主，融合數學、金融和統計等知識，為學生發展打下堅實基礎，使學生既可以進行國內外的學術交流，又滿足中國社會經濟發展的人才需求。
3、創建一流的金融數學人才培養體系
1）建立先進科學的課程體系。
按照學科發展規律及專業課知識銜接，整合優化課程體系和課程內容，使學生系統學習金融數學專業課程。課程設置注重數學、金融學、經濟學和統計學等多學科的交叉融合，加強實踐能力的培養，加大各種軟件的學習與應用。優化后的課程體系著重培養學生掌握較全面與扎實的專業知識，拓寬學生的知識面，改善知識結構，提高知識運用能力，為學生的發展打下堅實的基礎。
2） 注重因材施教，推動教學創新
重視教學方法改革，重視基礎、強調基本概念、基本思想和基本方法訓練，并加強教學實踐。教學采取啟發式、探究式等研究性教學，充分調動學生的學習積極性和創造性，提高學生的自學能力、動手能力、知識運用能力和創新能力，提升人才培養質量。
3）搭建學生創新、實踐、科研平臺。
定期聘請國內外一流專家、學者為學生講座，介紹學科前沿或金融實務，激發學生學習興趣，引導學生進行金融實務學習和金融實踐創新，為學生搭建高質量的學習平臺、實踐平臺和專業研究平臺。
4）加強國內外的交流，開闊學生視野。
積極推進國際聯合培養模式，加強與國內外機構的合作和交流，鼓勵學生參加境外學習和實踐，使學生接觸國際學科前沿，有更寬的國際視野和更廣闊的發展前景，培養面向世界，植根本土，具有國際視野的金融數學人才。
4、建立先進的人才管理機制
1）采用導師制，選聘優秀專業教師擔任學生的指導老師，指導學生閱讀經典著作、制定學業發展計劃和職業生涯規劃等，引導學生關注學科發展的最新動態，參加合適的科研課題，對學生發展給予指導。
2） 加強學生的日常學習管理，提高學習效率，促進學生健康發展。
3）鼓勵學生全面發展，建立創新激勵機制，對在學術研究、學科競賽、專利發明等方面取得高水平成績的學生認定給予創新學分。
三、小結
基于國內外對金融數學人才的需求，本文對金融數學人才培養模式進行了探索與創新，樹立了科學的人才培養目標，建立以微觀金融和定量分析為主，重理論、方法、實踐和創新的專業特色，創建一流的人才培養體系，建立先進的人才管理機制，培養數學和統計基礎寬厚、既掌握現代金融數學理論，又能綜合運用各種金融分析工具進行金融實務分析，具有國際視野和社會競爭力的應用型金融數學人才。
參考文獻
[1] 胡金焱.山東大學“金融數學與金融工程基地班”人才培養模式探索.《中國大學教學》 2010（1）：31-33.
篇3
關鍵詞：金融數學 教學 人才培養
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A
文章編號：1004-4914（2013）02-130-01
金融數學是近年來新興起的一門邊緣學科，是金融學自身發展而衍生出來的一個新的分支， 是數學與金融學相結合的產物。金融數學是金融學由定性分析向定性分析與定量分析相結合、由規范研究向實證研究轉變、由理論闡述向理論研究與實用研究并重、金融模糊決策向精確化決策發展的結果?，F代金融業的發展對金融工作者的數學水平提出了較高要求，為適應社會需要提高金融人才的數學水平，一些高等院校開設了《金融數學》課程。學好這門課程，能提升學生的綜合應用能力、研究能力，能改善學生的知識結構。因此本課程在大學人才培養中起到了重要的作用。
一、《金融數學》課程的重要性
金融數學的研究和應用具有重要意義，一方面通過金融數學，數學家能夠深入經濟金融領域，加深對經濟運行和國家的經濟進步的關心，另一方面使得經濟學家可以掌握數學這一工具，更好地對金融進行定量分析研究，從而指導國家的經濟發展，更重要的是數學家和經濟金融學家可以結合起來共同建立具有中國特色的金融理論和方法，指導我國的經濟建設。在我國金融體制改革的進程中， 需要大量掌握高科技、具有高能力的金融人才。因此，大力發展金融數學的研究和應用，培養大批掌握定量分析技術的金融人才就成了當務之急。
二、《金融數學》課程對人才培養的作用
1.提高學生自學能力和獲取知識的能力。在當今的知識經濟時代，知識的傳播和擴散速度是所未有的，知識更新的周期也越來越短，學校教育已遠遠不能滿足人們在知識時代進行技術創新和知識更新的需要，不斷的學習并獲取新知識和技能已成為人們最重要的需求之一，這就要求學生具有良好的自學能力，使自己能適應社會。金融數學中應用大量的數學理論和方法研究、解決金融中一些重大理論問題、實際應用問題和一些金融創新的定價問題等。由于金融問題的復雜性，所用到的數學知識，除基礎數學知識外，金融數學大量的運用現代數學理論和方法。主要包括數理統計，隨機分析、隨機控制、鞅理論、數學規劃、微分對策、非線性分析，泛函分析、倒向隨機微分方程、分形幾何、非線性分析等現代數學工具。這些知識已超出了學生的知識范疇，因此，對于學生來說，需要自學一些內容。自學能力恰是學生今后在工作和科研中永遠需要的。
2.提高學生分析問題和解決問題的能力。當今世界，互聯網已經改變了社會的生產和人們的生活方式。不僅絕大多數基本概念可以通過百度等獲取，而且每時每刻還有各種信息?，F在我們的教學對象基本都是90后，他們的信息極為靈通，仍然沿用滿堂灌的教書方式，顯然不能滿足學生求知需要。通過金融數學課程案例教學環節，有助于激發學生的學習興趣，并且通過展開討論相互啟發，從而調動學生辯證思考問題的積極性。與此同時，學生通過參與對各種方案的可行性的研討，在尋找解決問題方法的過程中，提高學生分析和解決問題的能力。當今世界是一個高度開放的工作環境，從某方面來說團隊合作精神往往決定著工作是否成功。個人事業的成功除了取決于個人的能力，往往還取決于個人人際關系能力和溝通能力。案例教學中學生通常要在小組合作中互相溝通，大家在一起討論，取長補短，相互啟發、集思廣益，要正確看待別人的觀點，也要正確評價自己的表現。尊重他人，樹立理解和包容的意識；心平氣和地與人交流，合作完成案例方案。這樣，在與他人進行溝通的過程中，有助于提高學生處理人際關系的能力。
3.提高學生的科研水平。當今時代社會對人才的要求在不斷地提高。這要求大學生不僅要具備夯實的基礎知專業知識，更重要的是要培養自己的科研能力和創新意識。大學生的科研能力是創新精神與實踐能力最直觀的體現，培養和提高大學生科研能力是提高高等教育教學水平的一個重要方面，是促進中國高等教育改革和人才素質提高的重要途徑。目前，中國高校課程設置中缺少類似科研討論類和科研基本方法指導類的課程，導致大學生普遍缺乏從事科研活動的基本理論和方法，客觀上拉大了大學生與科研活動之間的距離。金融數學課程設計環節，為學生提高科研水平創建了一個積極的情境。金融數學課程設計是實踐性教學環節之一，是《金融數學》課程的輔助教學課程。《金融數學》課程是應用性課程，要求學生能將所學知識和方法與金融實踐相結合，因此教學別強調理論教學與實驗教學的緊密結合。在金融數學課程設計中，教師給出實際問題，學生圍繞需要解決的實際問題廣泛查閱與問題相關的資料，建立相應的模型，利用收集的數據進行模型估計與分析。這不僅大大鍛煉和提高了學生自學的能力，而且提高了學生的科研水平。
4.提高學生職業技能。大學畢業意味著職業工作的開始，縮短學習者與工作者的距離是每個畢業生職業生涯的第一步。如果這個過程能在大學期間完成或接近完成，無疑大大增強了學生對于實際工作的適應能力，并意味其職業生涯有了一個良好的開始。在金融數學的實踐教學環節中，帶領學生到證券公司、保險公司等地進行學習。學生在指導老師的引導下，了解證券投資交易的程序等。這樣集中的實踐訓練，大大提高了學生相關方面的業務能力，鍛煉了學生的理論聯系實際的能力和解決實際問題的能力。經過實踐教學環節培訓過的畢業生，綜合能力強，提高了就業競爭力。同時還可以聘請當地銀行、證券公司、保險公司等金融部門的精英，作為實踐教學環節的有力輔助。不僅讓學生了解金融行業的需求，并且能夠讓學生有目標地有方向地提前做好準備，規劃好自己的職業生涯。
總之，《金融數學》對應用型人才培養有重要作用，因此我們要重視《金融數學》課程的改革和建設，努力提高課程的教學效果，增強學生的綜合能力，讓《金融數學》在人才培養中發揮更大的作用。
參考文獻：
1.姜禮尚，徐承龍.金融數學課程體系、教材建設及人才培養的探索[J].中國大學教學，2008（10）
2.李曉紅，李月秋，堵秀鳳等.金融數學教學方法的探索與實踐[J].資治文摘（管理版），2010（7）
3.魏葵.充分發揮案例教學在應用型人才培養中的作用[J].中國市場，2011（2）
篇4
數學的學習在學生生涯中，無論哪一個階段都是學科中比較難學的一門課程。在信息化的二十一世紀，數學教育更加趨向于實踐化的應用數學，即嘗試將復雜的數學問題與實際生活實踐聯系到一起，也就是當下的“應用數學”專業。筆者將對當前應用數學專業的定位及其人才培養模式進行分析、研究，并指出在當前形勢下，亟待加強應用數學專業的基礎，確定專業定位，分方向培養，擴寬就業口徑。
關鍵詞：
數學與應用數學專業；專業定位；人才培養
1應用數學專業發展及定位分析
自上世紀90年代末開始，我國高等教育逐漸走入了“大眾化”的使其，在這樣的教育背景下，如何確定應用數學專業的定位及其人才培養模式成為了關鍵性問題。在國外，應用數學早在上世紀40年代便在國防、科技、生產管理、政府管理、金融經濟等領域有了一定的應用基礎［1］，并借助數學應用軟件從后臺走向了前臺，使得應用數學的地位在社會生產、科研及經管等社會經濟的重要貢獻領域發揮著越來越重要的作用。當今時代是大數據時代、信息化時代，已經不能再沿用上世紀的人才培養模式，而必須在新時代背景下制定新的培養計劃，把理論教學計劃放在首要地位的同時，還要加強實踐環節，以及對學生動手能力和實際操作能力的訓練培養，將數學專業實踐化。應用數學專業的定位主要包括兩方面：一是培養學生的數學理論基礎，主要課程包括數學分析、高等代數、概率統計、近世代數等基礎數學理論，此外還包括運籌學、數學建模、優化算法設計等現代應用數學基礎，并以此作為另一方向的發展基礎；另一方向即是選擇在軟件工程方面或者金融方向的發展，在已有數學知識的基礎上進行數據庫開發、對Mathematica，Matlab等軟件的應用等；在數理統計以及金融方向通過開設現代統計分析、西方經濟學、保險學及精算、貨幣學等課程，并開展相應的實習活動，培養學生運用數學理論與方法解決金融領域實際問題的能力，培養復合型人才。
2應用數學人才培養模式研究
根據教育部出臺的有關專業建設的文件和學校培養計劃的總體部署，數學與應用數學專業的課程設置主要分為：公共教育，學科基礎教育、專業基礎課程、專業方向和實踐教育五個環節。通識教育即對民主法治建設、科學文化素養、文學藝術類等對全校所有專業都有要求的學科培養，諸如基本原理概論、思想和中國特色社會主義理論體系概論、思想道德修養與法律基礎和中國近代史等，還包含了對外語、計算機使用能力的培養，這也是現今社會對復合型人才的基本要求，在一些高校的培養計劃中，還將數學建模課程也納入了通識教育的范疇；專業基礎課包括經典的數學理論，這是進行專業課程學習的基礎，主要包括數學分析、高等代數、解析幾何經典的三基，以及常微分方程，概率論與數理統計、數值計算方法等應用數學基礎；專業方向包括軟件工程和金融兩個方向，前者開設的專業課程主要有數據庫原理、操作系統、軟件工程等；后者主要有現代統計分析、西方經濟學、銀行貨幣學、數理金融等現論課程；此外，一些適用數學專業的現代基礎課程，諸如近世代數、泛函分析、拓撲學等都對學生數學修養的提升有很大幫助。最后，結合實踐環節對理論知識的應用，提高數學與應用數學專業學生的上機實踐能力和對解決實際問題的能力。
3應用數學當前困境
3．1專業定位與社會需求的矛盾：高科技時代，社會需要的數學人才是多方面和多層次的。［2］目前我國物理學、天文學及金融等領域的發展離不開應用數學的進步。例如，在生物學領域，利用紐結理論研究DNA分子結構，利用隨機微分方程研究股票、期權價格，地質領域利用時間序列分析遙感圖像特征等，都需要數學中的知識，這充分說明數學已經滲透到自然科學和社會科學的許多領域中了。
3．2教學方法、方式與時代不相適應：在當前數學教學過程中，許多課程內容仍使用以往傳統的教學方式，不能很好地與當前信息化時代背景相適應，教學方法、方式也不再適應當代大學生，缺乏創新活動，而是“填鴨式”教育。
3．3課程設置中實踐活動較少：以往的應用數學專業注重的是理論知識的教學，追求的是數學知識面的廣度，而忽略了單一知識面的深度問題，導致絕大部分學生空有較強的理論知識，與實際生產生活嚴重脫節，這與國外應用數學教育注重應用的培養還有很大一段差距。
3．4應用數學的師范化教育意識薄弱：數學與應用數學的教學發展方向在過去一直是教師行業，隨著各行各業對應用數學人才需求量的增大，許多學生并不希望從事教師行業，而是希望能在一些涉及高科技行業，諸如天文物理、機械制造等行業有所建樹，而學校對應用數學專業的教育模式仍沿用之前的標準，致使學生師范技能薄弱，那些想從事教師行業的人才無法在師范招聘中脫穎而出。
4應用數學專業發展的措施
4．1明確人才培養目標，加強對學生的實踐教育，推動數學與應用數學與其它學科的融合。隨著科技的進步，數學與其他學科的相互滲透、融合成為了新的趨勢，這些學科融合迫切要求學生自身轉變學習觀念，使自身適應時代的要求，成為復合型人才。
4．2優化傳統課程，專業課程群。在對學科教育上，要積極優化、更新教學內容，使得原有更側重理論教學的計劃向新的信息技術方向轉變，培養寬口徑人才，引進國外成熟、先進的教學成果和教學理念，突出實踐的重要性。［3］
4．3信息產業的發展及其與應用數學的融合對學生計算機能力提出了更高的要求，因此學校方面要加強對學生計算機算法設計的培訓，推動學科的滲透、融合，學生自身也要根據興趣愛好和時代背景選擇自己喜歡的方向，并為之不斷奮斗。［4］
參考文獻：
［1］侯再恩，藺小林，王社寬，劉利華，郭改慧，賀艷琴．數學與應用數學人才培養模式的研究與實踐［J］．教育教學論壇．2015，35
［2］姜伯駒，李忠，鄭志明等．我國數學類專業的教育改革［J］．數學通報．2003，05
［3］王利東．數學專業應用型人才培養模式的探索［J］．程度工業學院學報．2016，02
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關鍵詞：數理金融；行為金融；有效理性；投資者
文章編號：1003-4625（2014）06-0107-04 中圖分類號：F832.1 文獻標志碼：A
一、發展歷程：從數理金融到行為金融的演進
數理金融（Mathematical Finance）是指運用數學哩論和方法，來研究金融市場運行的規律。利用數學方法分析金融問題，最早可追溯到20世紀初，1900年法國數學家巴歇里埃（Bachelier L，）發表了他的博士論文《投機理論》（The Theory of Speculation）。他認為在資本市場中有買有賣，買者看漲、賣者看跌，漲漲跌跌，其價格的波動是布朗運動（BrownianMotion），其統計分布是正態分布。但人們通常認為現代金融學只有50年左右的歷史，這50年也就是使金融學成為可用數學公理化方法架構的歷史。1952年馬科維茨（H.Markowitz，1927-）發表了他那篇著名的論文《投資組合選擇》（Portfolio Selection），提出了均值一方差模型（Mean-Variance Portfolio Theo-ry），建立了現代資產組合理論（MPT），這才標志著現代標準金融學的誕生，馬科維茨因為這個理論而被譽為“投資組合理論之父”。1964年馬科維茨的學生夏普（W.Sharpe）在他老師研究基礎上，提出單因素模型，構建了著名的資本資產定價模型（CapitalAsset Pricing Model，簡稱CAPM），夏普因此與他老師馬科維茨一起榮獲1990年諾貝爾經濟學獎。1958年莫迪格利尼和米勒（Modigliani and Miller）提出MM定理，奠定了公司理財學的基礎，并且首次明確提出無套利假設。1970年法瑪（Fama）提出市場有效性假說（Efficient Market Hypothesis，EMH），得出對有效市場的經典定義：在有效的金融市場中，投資者是完全理性的，能夠充分利用市場中的完全信息，最大化其期望效用，使得股票價格的變化始終能夠及時準確地反映信息的變化，投資者的收益率符合隨機游走模型。1973年，布萊克（Fisher Black）和斯科爾斯（Myrons Scholes）《期權定價與公司負債》ThePricing of Options and Corporate Liabilities）一文中提出了著名的Black-Scholes模型（簡稱B-S模型）。布萊克一斯科爾斯期權定價模型的成功促使1976年羅斯（S.A.Ross）的套利定價理論（Arbitrage PricingTheory，簡稱APT）的出現。20世紀50年代到80年代是數理金融發展的黃金時期，這段時期內數理金融得到了極大發展，取得了輝煌的成就。
行為金融作為一個新興的研究領域，至今還沒有一個為學術界所公認的嚴格定義。泰勒（Thaler）提出，行為金融學應該是研究人類認知、了解信息并付諸決策行動的學科。通過大量的實驗模型，他發現投資者行為并不總是理性、可預測和公正的，實際上，投資者經常會犯錯。2013年諾貝爾經濟學獎得主、行為金融奠基人之一的羅伯特?希勒（RoberJ.Shiller）認為行為金融是從對人們決策時的實際心理特征研究人手討論投資者決策行為的，其投資決策模型是建立在對人們投資決策的心理因素的假設基礎上的。國內李心丹（2005）則認為行為金融學是行為經濟學的一個分支，它主要是研究人們在投資決策過程中的認知、感情、態度等心理特征及其引起的市場非有效性的一系列問題嘲?？梢哉f行為金融是心理學和金融學的結合，而最早探討心理學和金融學相結合的研究，可以追溯到19世紀古斯塔夫?勒龐（Gustave Lebon）的《群體》（The Crowd）和麥基（Mackey）的《非凡的公眾錯覺和群體瘋狂》（Extraor-dinary Popular Delusion and Madness of Crowds）。1936年凱恩斯基于心理預期在投資決策中的重要作用，提出股市“選美競賽”理論和“空中樓閣”理論，他認為決定投資者行為的主要因素是心理因素，投資者是非理性的，其投資行為是建立在“空中樓閣”之上的，證券價格的高低取決于市場中投資者的心理預期所形成的合力，投資者的交易行為充滿了“動物精神”（Animal Spirit）。1979年Stanford大學心理學教授特維茨基（Tversky）和Priceton大學研究心理學的卡尼曼（Kahneman）共同提出了期望理論（Pros―pect Theory），成為行為金融理論研究史上的一個里程碑。行為金融理論作為一種新興金融理論真正興起于20世紀80年代后期，1985年德朋特（Debondt）和泰勒（Thaler）發表了題為《股票市場過度反應了嗎？》一文，揭開了行為金融學迅速發展的序幕。Shefrim和Statman（1994）的BAPM模型；Dan-iel、Hirshleifer和Subramanyam（1998）的DHS模型及Hong和Stern（1999）的HS模型等出現，行為金融進入快速發展時期。金融和行為金融所取得的主要成就。
二、對比分析：數理金融和行為金融的比較
通過對數理金融到行為金融的發展演變過程分析，發現數理金融和行為金融根本的不同有三個方面：一是假設的基礎不同，二是研究的邏輯不同，三是方法和本質的不同。
（一）假設基礎的不同
斯蒂格利茨（2010）指出：“經濟學理論是一個邏輯推理過程，由一組假設以及由這些假設推演得出的結論共同構成，只有前提假設正確，結論才可能是正確的。”又如Mossin（1973）曾指出：通過檢查前提假設，將能夠更加準確地發現被忽略的部分，進而估計理想與現實差異的本質和影響。表2歸納了數理金融模型的具體假設。
通過對比分析我們可以發現，數理金融和行為金融關于前提假設的分歧主要存在兩個方面：一是數理金融認為市場中的人是理性的，即經濟行為人對其所處環境的各種狀態都具有完美信息，并且在既定條件下每個人都具有使自己獲得最大效用的意愿和能力。具體包括三個方面的含義：（1）自利性假設；（2）一致性假設；（3）極大化假設。但隨著經濟學研究的深入發展，上述經濟理性的三個基本含義都受到不同程度的質疑。以西蒙（simon）為代表的有限理性得到了行為金融學派的認同，有限理性認為人類的理性在一定的限度內起作用，即理性的適用范圍是有限的，并提出“實質理性”和“過程理性”的區別。行為金融對數理金融完全理性的假設前提進行了修正。二是數理金融認為市場是有效的，而行為金融認為市場并非完全有效。市場是否有效，是行為金融和數理金融爭論的核心命題，也是理論界和實務界爭論的焦點。市場有效學說的代表人物法瑪認為，盡管大量文獻證明了股價長期回報異常的存在，但市場仍是有效的，因為股價對市場信息的過度反應和反應不足同時存在，異常只是一種“偶然結果”。但希勒反對法瑪的觀點，他認為不能簡單地把過度反應和反應不足當成是偶然結果，而忽略其背后的心理學依據。泰勒也認為傳統數理金融只提供了一系列沒有實證支持的資產定價模型以及一系列沒有理論支持的實證觀察結果，行為金融學的觀點及方法將逐漸深入金融學研究的各個層面，以致最后“行為金融學”這一名詞將消失。伴隨著時間的流逝，純理性的模型將被納入一個更為廣泛的心理學模型中去，其中完全理性將作為一個重要的特例。
（二）研究的邏輯不同
傳統數理金融研究的是經濟個體的最優決策行為，是基于嚴格假設條件下的一種理想情況，可以說是先創造理想，然后逐步走向現實，其關注的重點是理想狀況下應該發生什么，而不是現實世界實際上發生了什么，它的研究邏輯可以說是從理想到現實；而行為金融研究的是現實生活中的真實決策行為，是基于現實實際情況下發生了什么及其深層次的原因是什么，可以說是先基于現實，然后逐步走向理想，它的研究邏輯是從現實到理想。行為金融對于數理金融來說是一種現實的邏輯，逆向的邏輯。
（三）方法與本質的不同
數理金融主要是把數學作為工具，利用數學的原理和方法來研究金融市場的規律，數學本身不會對金融市場產生影響，它僅僅是一種工具。而行為金融除了利用數學的原理和方法外，更加注重利用心理學的知識和方法來研究金融市場規律，二者的不同在于人的心理本身會對金融市場產生重大影響，金融市場的很多現象和規律都與人的心理有關，心理現象會對投資者的投資產生重大影響，著名投資大師巴菲特的經典名言就是：“別人恐慌的時候貪婪，別人貪婪的時候恐慌。”行為金融探究人們決策時的實際心理特征，研究人的認知、感情、態度等心理特征對投資者及金融市場的影響，是抓住了金融的本質。
三、結語：理想世界到現實世界
通過以上的對比分析，可知數理金融的核心理論和模型都是建立在嚴格的假設前提下的，是對市場達到均衡時所呈現狀況的一種完美抽象和闡述，刻畫的是一種理想市場狀態。正如Miller教授所言：“描述了在經濟學家眼中一個理想世界中，存在完美的資本市場，所有的市場參與者的信息完整且對稱等條件下的理想結果?！倍袨榻鹑趶耐顿Y者的現實交易行為出發，描述的是現實市場中的真實狀態，由于投資者行為的“易錯性”，現實世界中投資者總是非理性或有限理性的；由于“反身性”的存在，市場并非都是有效的，2008年的金融危機也確鑿地證明了有效市場假說的不足。行為金融通過對數理金融核心假設的修訂，拉近了理性選擇的預設條件和現實生活的距離，賦予了行為金融強大的生命力，使其具有更顯著的實踐指導意義。
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一、科學方法論
什么是科學方法論?有的學者認為,科學方法論,狹義的僅指自然科學方法論,即研究自然科學的一般方法,如觀察法、數學方法等;廣義的則指哲學方法論,即研究一切科學的最普遍的方法。
科學方法論是對客觀事物本質和規律(客觀的)進行證實和證偽(可錯的)的一般認識原則或學問(理論的),其可以劃分為理論層次的科學方法論和經驗的科學方法論。理論認識層次即實現知識的系統化,形成具體領域的理論體系的科學思維活動階段,對于這個科學認識層次的研究,可以稱之為理論層次的科學方法論。經驗的科學方法論是對各種事物在經驗積累過程中所出現的各種問題進行概括、綜合、分析、實證,從而獲得適用于實際目的的經驗規律的理論。無論如何,科學方法論都只能是一種針對世界的某一個側面、某一個層次的研究[1]。
在經濟學的領域內,方法論也有狹義和廣義之分。狹義上經濟學方法論是指論證經濟學理論正確的某種原則,如現代經濟學廣泛流行的實證主義,廣義上的經濟學方法論則包含著什么是科學的經濟學理論,經濟學的分析方法和理論創新的方法論[2]。作為應用經濟學的分支,金融經濟學所研究的中心問題是在不確定的條件下,基于市場主體決策行為的金融市場運行狀況以及對金融資產的財務和資產定價問題。現代金融經濟學由公司定價兩個部分組成,其研究內容包括資產管理和資產價值評估,而科學方法始終貫穿于金融研究的全過程。
二、金融經濟學中運用的三個科學方法
科學是隨著實踐的需要而產生,并隨著實踐的發展而發展的。金融經濟學是代表人類對金融領域的最為“理性”的認識,是對金融現實進行理性思考的基本框架。從金融經濟學的基礎理論,如市場有效假說、隨機漫步理論及泡沫不存在理論等在思維方法的邏輯創新,到以《非理性繁榮》一書名動天下的美國耶魯大學教授羅伯特·希勒在2003年2月提出建立惠及更多社會階層和國家的全球金融新秩序來為風險提供金融工具以規避宏觀、微觀金融風險的觀點,金融經濟學的思維方式遵循著發現問題———提出問題———解決問題———驗證解答的邏輯過程,其思維過程仍然還是那種:“歸納現實,從特殊到一般提出理論;再演繹一般原則,從一般到特殊來驗證理論的過程”[3]?？v觀金融經濟學的發展歷程,其中主要運用了以下三個方法:
(一)科學抽象法
科學抽象是正確反映客觀事物本質,逐次形成概念、范疇、規律及一般原理的認識過程,是從經驗到理論,從舊理論到新理論的必由之路[4]。
科學抽象是認知主體的能動活動,具體表現為認知主體分析能力、綜合能力的正確運用。科學抽象的進程可分為兩個階段。在第一階段,認知主體運用其分析能力先將多樣性統一的事物整體分解為各個部分和方面,然后從中排除其非本質的、次要的和偶然的成分,抽取出某一部分和方面或不同部分和方面的本質規定。馬克思將這一過程稱之為“完整的表象蒸發為抽象的規定”[5]。在第二階段,認知主體運用其綜合能力按照不同部分和方面的本質規定的內在聯系,將它們連接為一個統一的整體,達到思維中的具體。馬克思將這一過程稱之為“抽象的規定在思維行程中導致具體的再現”[6]。
在資本資產定價模型中,馬科維茨首先抽象出單個資產的預期收益率為某收益率出現的概率,風險可以用收益率的變動幅度(即方差)表示,這就是從感性上的具體上升到抽象。針對用馬科維茨模型選擇資產組合需要進行大量繁復的計算這一缺陷,威廉·夏普在1963年提出了單指數模型。在威廉·夏普的資本資產定價模型中,在無效性的投資組合與其他個別證券的風險與收益條件下,資本市場線很難對其收益與風險進行衡量。為此,證券市場線的模型描述了在市場均衡狀態下,風險證券或組合的期望收益率是它與市場組合收益的協方差(風險)的線性函數。由于人們習慣于以市場組合作為衡量風險的標準,在市場均衡狀態下,資本資產定價模型下證券或證券組合的期望收益率是貝塔(證券或組合的協方差相對于市場組合方差的倍數)的線性函數,從而解決了證券的定價問題。這充分體現了從抽象的規定上升到思維中的具體。
(二)實證法
實證法又稱實證分析,是規范分析的對稱。實證分析一般要經過理論實證分析和經驗實證分析兩個主要階段。理論實證研究的一般過程可概括為四個步驟:第一,提出理論假設的有關條件;第二,建立理論假設模型并推導出主要結論;第三,理論假設模型的經驗檢驗;第四,驗證理論假設,并由此展開深入的理論分析。經驗實證分析即以觀察到的事實來論證因果關系。經驗檢驗是依據模型對經驗數據的處理,以驗證所提出的命題。
最初的Black-Scholes模型是針對歐式股票期權而設計,且不考慮股利,但現實證明不考慮股利的期權定價在很大程度上影響了期權定價的正確性,不久之后,Black與Scholes在模型中又添入股利的成分。1976年,FischerBlack稍微修改模型,借以評估期貨期權的價值。1983年,MarkGarman與StevenKohlhagen又做了一些修改,使該模型也適用于外匯期權等。發展到今天,Black-Scholes型可以說是一個通用的期權定價模型,即可以用在歐式期權,也可以用在美式期權,即可以用在外匯期權,也可以用在期貨期權等的定價上。可見,Black-Scholes模型的發展也是經過假設、分析、檢驗、修改等循環的過程逐步完善的。
(三)數學分析法
現代經濟學的發展表明,數學已經成為重要的、不可缺少的研究工具。人們在研究中逐漸發現,有的時候并不是不存在問題,而是缺少解決問題的工具。這就導致在金融經濟學的研究過程中,數學工具的使用變得越來越前沿,金融經濟學研究也隨之開始變得越來越抽象。這也正如諾貝爾獎獲得者、英國劍橋大學經濟學家RichardStone所說的那樣,在社會科學中使用數學已被廣泛接受了,只有少數頑固抵制的領域除外。
數學的重要性與日俱增的原因主要有以下幾點:首先,由于社會科學的許多分支定量似或是被迫定量化;其次,雖然社會科學的理論是用文字表達的,但借助數學形式來分析和比較會為其帶來很大的幫助;再次,對于一些主題比較模糊、甚至很難得到確切信息的概念,數學可以提供一種領會手段;最后,由于社會科學關注的不只是描述發生了什么,還有隱藏于其背后的有效或是無效的決策,而這些決策的過程在很大程度上可以借助數學方式來表述和分析,這也使我們的決策可以較多地依賴于知識而不是僅憑推測。
金融數學模型的建立,對金融市場風險分析、預測與監控有著非常重要的作用。二十世紀50年代末60年代初,馬科維茨的投資組合的均值-方差理論與Sharpe的資本資產定價理論,開創了金融數學理論的先河,他們的理論引發了所謂的第一次“華爾街革命”[7]。第二次“華爾街革命”是由Black和Scholes于1973年提出的衍生證券定價理論。正是這二次“革命”構成了蓬勃發展的新學科———金融數學的主要內容;同時也是研究新型衍生證券設計的新學科———金融工程的理論基礎。
三、科學方法論對我國金融經濟學發展建設的指導
在我國,金融經濟學的發展歷史更短,方法論的研究更是遠遠不足,導致在金融經濟學的研究上出現以下方面的問題:
(一)由于我國現代金融業的發展歷史不長,可供研究的資料不夠充分,抽象分析無法說明對象本身,據此進行規范研究,很難得出正確的“應當怎樣”,從而導致了大量存在的具體問題難以得到正確的理解解釋,使理論與實踐脫節。
(二)很多學者囿于一些西方經典作家的某些結論,忽視我國的特殊國情,僅從簡單的抽象對比中來論證金融現象的規律性和特征。
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【關鍵詞】 統計學 教學實踐 財經專業
隨著大數據時代對于數據分析人才的需求越來越多，如何從海量數據中有效挖掘有用信息并進行數據分析已逐漸引起國內外政府機構及學者的極大關注，國際上關于大數據科學研究的呼聲也越來越高。統計學作為一門數據分析學科，主要通過收集整理研究對象的數據，進行建立統計模型、量化分析、總結和預測，探討研究對象的數量規律及其特征。隨著大數據時代的來臨，統計學的重要性越來越得到社會的認可和重視，具有統計學基礎的人才需求量也越來越大。
由于統計學涉及的理論內容、公式和抽象概念比較多，通常需要一定的數學基礎和較強的邏輯推理能力，因此學生普遍認為《統計學》是一門比較難以掌握和學習的課程。結合自己對財經類專業學生講授《統計學》課程的實際教學實踐，在分析目前教學中存在問題的基礎上，就如何提高統計學課程的教學效果，探索適合金融工程、工商管理、會計學等財經類專業的教學內容、教學手段和教學方法以及考核辦法，如何解決統計學教學存在的問題為社會培養高質量的專業數據分析人才談一下自己的想法和思考。
一、《統計學》教學中存在的問題
1、教學方法單一
目前，統計學教學仍然是以教師課堂講授為中心的教學思想、學生被動地接受知識傳輸的傳統填鴨式教學方式。以多媒體教學為主的背景下，雖然多數教師堅持黑板板書與多媒體課件相結合，但是有些教師將多媒體教學完全取代黑板板書，使得課堂教學內容容量過大，講授速度過快，缺乏師生之間的互動和交流。統計學內容在重點部分常常涉及較多公式和概率統計定理，使用多媒體課件授課使得講課速度過快，造成學生無法跟上教師思路不能理解具體內容，僅僅會記憶理解，熟練地套用計算公式，無法引起學生的學習興趣。
2、教學內容只注重應用表面，缺乏理論深度
財經院?！督y計學》課程的教學內容仍然是以數據的收集、整理、描述和分析入手，簡單介紹統計調查、統計整理、統計指標、時間數列、指數、相關回歸、統計推斷等內容。對于教學中涉及到的基本數學定理、數學公式推理以及前后知識在數學上的聯系缺乏講解，使學生不能理解到所學知識的本質，僅僅會依葫蘆畫瓢地應用，導致學生在處理實際問題時方法單一、創新不足。有些財經專業的學生培養方案更是將統計學與概率統計同一學期開設，使得統計學課程的內容缺乏概率統計中的大數定律、中心極限定理等假設檢驗的基本知識，造成學生無法理解所學內容。
3、教師隊伍知識結構不合理
講授統計學的教師隊伍近幾年雖然有了很大的變化，但還有一部分統計教師的知識結構不夠理想，數學和計算機知識水平與客觀要求還存在一定的差距，仍需要繼續改進和提高。財經類院校講授統計學課程的教師主要以經濟統計、數量經濟學等財經類出身教師為主，缺乏數學專業科班教師，使得課程內容的設計僅注重應用，缺乏相應的數學理論作為支撐，使得學生對所學知識一知半解。
4、統計軟件與統計案例缺乏有效結合
隨著大數據時代的到來，學會用統計軟件處理實際問題的方法和分析能力已成為每個學生必經的階段，計算機軟件在統計學教學中的重要性越來越顯著?，F實中，雖然統計學的課堂教學中也注重統計方法的應用，但是由于統計學知識繁雜、課時安排普遍過少、開課班級過多等原因，導致統計學教學過程中對于學生的動手能力的訓練過少。尤其是財經類非統計專業學生的培養方案中《統計學》課程設計基本以54學時為主，使得課程教學內容僅可完成理論教學，缺乏用SPSS、SAS、R軟件等統計軟件進行實際問題處理的實踐教學。
5、統計分析方法與學生專業知識缺乏有機結合
統計分析方法與學生的專業脫節，教師從概念、公式、定理等方面講授完統計理論與統計方法后，往往無法從學生的專業角度出發與實際的經濟、金融、管理等內容相結合設計統計案例，或者完全缺乏與實際問題相關的統計案例，很難取得較好的教學效果。例如給金融工程專業的學生講測定離中趨勢的指標標準差時，可以結合股票投資的例子說明標準差度量風險的應用，以引起學生的學習興趣。
二、《統計學》教學改進措施
1、提高教師素質
大數據對統計學的挑戰要求統計學教師必須加強專業學習，及時學習和接受新的知識，提高自身專業素質。作為一名統計學教師，課堂教學不僅要給學生傳輸知識，還要與網絡資源相結合，充分發揮多媒體在統計教學中的作用，形象生動地展示統計過程和分析應用，通過實際的統計數據案例分析與學生互動，及時設置統計理論與實際數據分析相關啟發性問題，調動學生的學習興趣和主動學習積極性。同時，各財經院校要針對各自的具體情況采取有效措施，不定期或定期舉辦統計學授課經驗交流會或送青年教師參加國內一流大學舉辦的課程培訓或進修，為教師提高授課技巧創造有利條件，并注意吸收高學歷、高學位的統計專業人才充實到統計教師隊伍以提高統計學教師的整體素質。
2、改革教學方法和手段，增強學生學習的主動性和積極性
改變傳統教學方式，充分利用網絡資源充實多媒體教學課堂內容，調動學生主動學習的積極性和主觀能動性，提高學生綜合運用統計學方法解決實際問題的能力。在教學過程中采取“講授式教學”、“啟發式教學”、“互動式課堂討論”、“理論與案例結合”等形式多變的授課方法，以達到學生主動融入課堂、主動思考的更好教學效果。雖然各種教學方法都有不同的特點，但是授課過程中要根據學生的專業特點適當調整教學內容，并根據教學內容的性質和特點選擇合適的教學方法或多種教學方法進行優化組合，使學生能夠較容易地融入課堂，以快速掌握課堂知識取得較好的教學效果。
雖然多媒體教學具有內容豐富、所含內容信息量大的特點，可以圖文并舉形象生動地展示課堂內容，已經成為主流教學手段，但是僅用多媒體教學，忽視黑板板書教學，會使得課堂內容含量過大而導致學生的思維跟不上教學進度，特別是統計學課程內容涉及較多數學公式推導和定理證明，不用板書進行嚴密的推導，不利于學生理解和掌握。因此，在教學過程中應將傳統板書教學和多媒體教學相結合，充分利用這兩種不同教學方法的優勢，達到更好教學效果的目的。
3、積極引進數學專業教師，優化教師知識結構
財經類院校要積極引進數學專業出身教師擔任統計學教師，講授內容上對所涉及的數學理論進行適當的推理證明、補充最新統計方法并適當深入講解理論在實際應用時的重要性，將理論與實際應用相結合，培養財經院校非統計專業學生的邏輯思維和理論與實踐結合的能力，讓學生在未來工作中遇到處理實際問題時能夠具有較強的理論基礎應用于實踐，并為實現數據處理方法創新、理論創新和知識創新打下較好的基礎。
4、將理論教學與實踐相結合，加強軟件應用實踐教學
財經類院校開設統計學課程的目的是為學生更好地學習專業理論知識提供數量分析的理論與方法，為學生運用統計學的理論與方法分析、研究其專業實際問題提供方法論基礎。而統計學正是以經濟、金融、社會等實際現象的數量方面為研究對象，通過統計軟件直觀處理和分析實際問題的方法，因而教學過程中要與學生所學專業相結合，選擇SPSS、SAS或R軟件進行案例教學，培養學生熟練應用統計軟件進行數據分析的能力，為學生將來獨立處理大數據問題打下堅實的實踐基礎。
5、改革傳統考核方式
《統計學》是一門側重實際應用的方法論課程，傳統的考核方法主要以閉卷筆試為主，考核內容主要是統計基本理論和方法，通過期末閉卷考試并不能客觀準確地評價學生對這門課的掌握程度和實際應用能力，當學生遇到具體的實踐問題時往往不知如何處理。因此，有必要對統計學課程考核方式進行改革?？梢詫W生的期末總成績從傳統的閉卷考試方式改成由平時成績20%、軟件實踐30%和筆試成績50%三部分構成。筆試考核內容突出實用性和工具性，可設置開放試題，重在考核理解而不是死記硬背定理或公式，考查學生綜合利用統計知識和方法分析和解決實際問題的能力，使學生不僅學到統計學知識，又能靈活地運用于實際問題。
三、結語
隨著大數據時代的到來，社會對具有扎實統計基礎的數據分析人才需求越來越多，《統計學》作為數據分析方面重要的基礎工具課程，對于財經類學生的專業課學習和畢業論文設計及將來從事金融、管理、經濟等行業數據分析相關專業工作十分重要。因此，要提高統計學課程的教學效果和教學質量，任課教師不僅要努力鉆研統計基礎知識，探索新的統計授課方法，提高自己的綜合素質，同時也要勇于探索適合不同專業特色的教學內容，編寫符合新時代特征的新的教學案例和多元化的教學手段，在教學活動中不斷實踐探索，切實加強理論教學與實踐教學相結合，改革已有考核方式，提高教學效果和質量。
（基金項目：吉林省教育廳“十二五”社會科學研究基金項目（2015348）。）
【參考文獻】
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[2] 馮蕊、王國輝：高職財經類非統計專業統計學教學中的問題與思考[J].科技和產業，2010（6）.
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Abstract： This paper describes the importance of financial analysis and credit risk measurement model in credit rating. From the perspective of the development of credit rating， the development of traditional credit risk assessment method and the modern credit risk model is summarized. The disadvantages of the traditional credit risk assessment method are revealed. The advantages of the modern credit risk model are the factors can weaken the subjective judgment. At last， through the advantages and disadvantages of each model， it is concluded that the credit risk measurement model in China should be based on the actual situation of China.
關鍵詞： 信用風險；信用評級；風險度量模型
Key words： credit risk；credit rating；risk measurement model
中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）03-0026-03
0 引言
信用發展是隨著社會進步和市場經濟而來的。西方發達國家因其經濟發展的需求建立了完善的信用管理體制，我國金融市場規模也在不斷的擴大、市場體制也在逐步完善，信用管理體制的匱乏已經成為我國現階段的重要問題，我黨十七大和十七大六中全會提出了建立社會信用體制的要求，隨后《社會信用體系建設規劃綱要》也被提出，社會信用體系建設成為了我國經濟建設的重要任務和主要課題。
信用風險也就是我們說的在交易當中的違約風險，在金融市場交易當中，往往存在一種現象――信息不對稱。這使金融市場交易者面臨著信用風險，降低了市場的交易率。近幾年，隨著經濟的不斷發展，在金融市場當中信用風險越來越大，也越來越復雜，并不斷積累上升。
信用風險已經引起人們的高度重視，人們更加關注評級技術和其影響效果。在我國諸多學者利用已有的信用風險度量模型對金融業進行風險度量研究并分析其適用性。唐海鷗通過30家房地產公司的財務數據驗證了z 值模型的有效性[1]。向軍通過運用BP 人工神經網絡模型和Logistic模型對現代企業信用風險進行評級，證明了人工神經網絡方法在信用評級當中優于Logistic方法[2]。王瓊在理論上將KMV模型同其他模型進行對比分析，認為KMV模型在評價上市公司的信用風險上比較適用[3]。基于以上學者分析和實證研究的綜述，在本文中探討各種模型在金融行業的可行性。我國信用評級與國際相比，起步較晚，缺乏對信用評級數據的整理與歸納，對企業數據庫的建立更是薄弱。所以要根據現有的信用風險度量模型的特點，創建適合我國國情的信用風險度量模型仍然處于研究當中。
1 信用風險度量模型的重要性
信用評級給投資雙方建立了信息橋梁，使市場上的資金不再因信息不對稱而無法發揮其功能、減少了金融機構對企業繁瑣檢查的程序，使資本市場得到了增效。然而信用評級機構是否能站上合理、公正、客觀、正確的角度對待評級對象，主要因素有兩個：第三方信用評級機構本身必須是獨立的，無外界干擾、評級過程當中采用的評級技術是否合理。信用評級機構的獨立性得不到認可，那么結果必然受到人們質疑。所以前者存在人為因素，不好把握判斷。
評價企業價值的第二因素是評級技術，評級技術是對公開信息和收集私人信息進行加工、整理和挖掘，還有對信息抽象成為主要信用質量的決定性變量或成分，并對這些影響因子進行有效分析，最終得到可以用來評價風險程度的信用等級級別。一旦評級機構的評級技術有誤，則評級結果必然與實際情況相差甚遠，那么對投資者來說一個錯誤的信息必然損失慘重；對企業來說因得不到投資者的青睞，融資資本將大大降低，這樣扭曲了金融市場的機能。所以信用風險度量模型的重要性要得到必要的重視，建立一個正確和適合我國普遍性的評級模型是發展信用市場當前的主要任務。
2 傳統信用風險評價方法
傳統信用風險評價方法主要是專家分析法，借助于債務人的財務信息和個人素質等方面，通過分析經濟體的各種信息最終主觀的評估信用等級給予貸款額度。其中比較常用的是“5C”、“5w”、“5p”、“LAPP”、“SWOT”、“財務比率分析方法”。
以上5種分析方法都屬于專家評價法，存在著主觀性。而且都不能完全包括度量一個企業信用風險的因素，其他未被考慮的因素也會對企業的信用等級有影響。在實際生產實踐當中，第三方信用評級機構往往需要對于企業信用風險的重要因素進行深入調查，確定企業的信用風險狀況。傳統信用風險評價方法只是現在評估一個企業的基本工作，而且主觀性和對專家依賴性過強，要求評估人員的綜合素質高，導致評估成本偏高。專家人員因個人見解的分歧，使得評級結果不一致具有隨意性，這樣每一批專家評級出來的結果都不可能一致。
3 信用風險模型的發展
因傳統信用風險評價方法自身存在著一定的缺陷，人們開始研究統計模型。信用風險統計模型主要是指評級人員對企業的財務數據當中的敏感性財務指標進行觀察和分析，判斷出企業的經營狀況和財政情況，并采用適當的經濟計量模型進行計算。通過數學模型計算出來的評級結果對投資者來說，是甄別一個企業的投資價值外在表現，避免不必要的損失和風險；對于企業來說揭示出了財務上的問題，并針對此問題進行方案調整使其從偏軌回歸正軌。表1為當前國內主要應用的各種模型的分析對比。
4 評價度量方法的優缺點
Z-積分模型與Zeta統計分析模型簡單易懂，雖然Z值判斷存在著灰色區域，但不影響它在其他方面的發展，它可以預測公司前2-3年的破產概率。兩個模型的財務指標偏少，使得重要的資本市場數據被忽略，其預測的準確性和及時性也被削弱。兩個模型的前提條件是變量之間存在線性關系，但現實市場當中變量之間存在線性關系是無法保證的，因此因素的限制，模型將不能準確的預測企業破產風險。
KMV模型雖然理論完善，但違約距離和違約概率之間的關系是基于美國數據得到的，因此其他國家使用存在一定的限制性，KMV模型需要一個公司15年的數據，建立這樣的數據庫需要很多條件，且評級系統已相當完善。該模型在使用上有相當嚴格的約束力，對于一個成熟的上市公司而言其可行性較好，對于非上市公司評估存在一定的困難。該模型偏重于市場價值，但事實上市場價值并不能完全等于賬面價值，可見其模型使用的制約性。
Logit模型采用一系列的財務指標作為研究數據，對數據不要求多元正態分布和協方差相等，但如果樣本點完全分離時，參數的最大似然估計可能不存在，模型的有效性值得斟酌。對數據樣本的要求一般在200個以上，否則對參數數據的計算可能出現偏差。Probit模型、Logit模型在原理說明上一樣，但Probit模型對數據的要求是服從標準正態分布，計算上比Logit模型要復雜，但精確程度相對Logit模型要高很多。
人工神經網絡法對數據的選擇不存在線性關系，對定量和定性信息可同時處理，處理數據相當準確及時。但是在數學理論當中沒有成熟的理論基礎和完整的神經網絡，學習時間長，對小樣本數據和局部極小點問題上，解決方法不成熟。
有時對評估一個企業的信用風險時也不能準確的做出“是”或“非”的結論。將模糊數學應用在此，也是個不錯的選擇。但模糊數學的隸屬函數很復雜，其穩定性也難以保證。很多數學家對其仍存在疑問，不認同其理論。
突變理論模型的特性主要有多穩性、突跳性、滯后性、發散性、不可達性。信用風險系統中存在多方因素的制約，其中某一因素可能會發生突變事件，導致數據無法連續和規律變化。如果把企業的財務指標、定量指標、突發事件作為模型的控制變量時，此模型的五種特性是可以通過企業的信用風險狀態表現出來的。
5 結論
綜上所述，隨著信用風險的復雜變化和不確定性，度量信用風險模型也在不斷發展不斷完善。到目前為止已出現多種模型，但都存在著自身的優缺點，很難適應企業的信用風險復雜程度。傳統的信用風險度量方法依靠專家打分，可能導致各個專家的結論互相矛盾，難以保證其結果的正確性?，F代風險度量模型有些需要大量統計數據，計算發雜，建立模型是采用的指標和假設可能對模型在度量時的準確程度有影響。
我們信用評級起步較晚，在選擇模型上存在制約因素。例如很多企業并沒有建立自己的數據庫，對于那些需要大量數據的模型無法選擇。其次，比西方發達國家相比，企業違約主要原因來自于自身的經濟問題，無法償還債務；而在我國企業違約的原因較復雜，可能是經濟問題也可能存在弄虛作假等現象。因此在選擇模型上應使用多種方法互相考慮，揚長避短尋找模型和方法的互補性。還要考慮企業與企業之間的差別和特性，各項因素之間的相互作用，信用評級時可能會有突發事件對其結果影響重大。構建適合我國當前情況的信用風險度量模型，應從我國根本國情出發。
參考文獻：
[1]唐海鷗.上市公司財務指標在信用評級中運用的實證分析[J].財會通訊，2010（7）：47.
篇9
一、 現代資產定價基礎
現代金融理論的發展與兩大基本主題密切相關。首先是研究和發展跨時期模型，把靜態的單一時期資產定價模型推廣到動態環境下進行研究，這是金融理論研究領域中的一大進步。其次是認識和研究在跨時期框架下、與靜態模型無關的變化因素之作用。
羅伯特。C.默頓于1973年提出了跨時期的資本資產定價模型。該模型把資產的預期額外收益與資產額外收益狀態的協方差聯系起來，該狀態的變量和價格被假定為遵循聯合擴散的過程。這表明資產額外收益狀態的空間變量呈多元化正態分布。事實上，默頓運用隨機過程分析發展了資本資產定價模型。
金融學家們通過動態規劃和后向逆歸法，把以時期依賴（time-dependent）政策為研究目標的跨時期問題轉換為人們所熟悉的靜態問題。為方便起見，又把消費的剩余效用分成兩部分而使總量達到最大化。t時的第一部分為當期消費效用，第二部分為今后所有時期的預期效用，目標函數為：
Max{uk（ck，t）+Eki[jk（wk，s，t）]} {c，w}對當期消費求導得：Max{Ukc[ck（wk，s，t），t]=[Jkw（wk，s，t）]}由此可見，單時期和資本定價模型與跨時期（多時期）均衡狀態之最優化結果的區別在于財富J（w，s，t）的間接效用函數的性質。個人間接效用函數不僅取決于當前財富，也取決于當前的經濟形勢。因為S×1向量S是一組狀態變量，包括消費、投資和就業機會。只要一個人的生活不是在一瞬間所完結的，投資組合和消費比率就總會不斷地得到調整。
消費的β模型又被稱為基于消費的資產定價模型，這是布里敦（Breedon）于1979年所提出的模型。在多時期模型中，針對個人消費的政策至關緊要。在單時期模型中，最終財富被假定完全消費掉。
正如在靜態模型中，個人根據資產對最終財富的貢獻來評估資產那樣，在動態環境中，最重要的是財富與消費流量的邊際關系，這就是消費的β模型。該模型還把默頓的跨時期資本資產定價模型中被定價的所有變量合并成單一的消費β。
跨時期的預期模型是針對默頓的跨時期資本資產定價模型而提出的。默氏的模型忽視了資產價格確定的路徑與合理預期。1985年考克斯、英格索爾和羅斯用擴散過程構造了理性預期跨時期資產均衡模型（即CIR模型）。在CIR模型中，生產技術與偏好被事先規定，而用不確定的債務對定價理論進行分析并求解價格。結果，合理均衡價格的確定路徑是具體技術規定的函數，這一模型現已被應用到利率期限結構之中。
總而言之，在過去的幾十年里，即便是在不確定性的條件下，消費與組合的建模仍然取得了重大進展。其中，跨時期資產組合理論與資產定價模型是最突出且最有實際應用價值的理論模型。
二、 期權定價理論及其發展過程
1972年，費希爾。布萊克（FischerBlack）和邁倫。S.休爾斯在《金融》雜志上發表了題為《期權合同定價與市場有效性檢驗》（ValuationofOptionCon tractsandTestofMarketEfficiency）的論文，標志著金融革命的到來。從此之后，金融理論復雜的數學模型對金融實踐有著直接的、廣泛的，金融理論與金融實踐相結合成為當今金融研究領域的主流。
然而早期的金融研究并非如此?，F代金融數學的淵源可追溯到1900年，當時法國學者路易斯。巴謝列（LouisBachelier）完成了有關投機理論的博士論文。這項工作標志著兩門分支學科的誕生：即研究連續時間隨機過程的金融數學和研究連續時間條件下衍生證券定價理論的金融經濟學。
在四十年代末和五十年代初，伊藤清（KiyoshiIto）發展了巴氏的理論，使其成為金融學重要的數學工具———隨機技術。1965年，保羅。薩繆爾森發表了認股權證合理定價理論。從五十年代后期到整個六十年代，馬柯維茨（Markowitz）、莫迪利安尼（Modigliani）、米勒（Miller）、夏普（Sharpe）、林特勒（Lintner）、法馬（Fama）和薩繆爾森等人都做了大量的開拓性工作。而在此之前，所謂金融理論只不過是個人軼事、粗算規則和數據所組成的大雜燴。
六十年代末及七十年代初，金融學模型變得日益復雜，涉及到定價和最優決策的短期性和不確定性因素等。動態資產組合理論、跨時期資本資產定價和衍生證券定價的新模型均應用了隨機微分和隨機積分等式、隨機動態規劃及偏微分方程等數學工具。就對金融實踐所發生的影響而言，應當首推布萊克。休爾斯的期權定價模型。
后來的研究則主要按三個方向展開：定價技術在非金融期權產品中的推廣與應用；對定價公式的實證性檢驗；放寬假設條件以及加強應用的理論基礎。
期權定價公式主要基于五大假設條件，其中第五條假設，即期權定價公式的函數相關性———假設期權價格是資產價格、無風險債券價格以及時間的二階連續可微函數。對此，約翰。B.朗（JohnB.Long）和克利福德。W.斯密斯（Clif fordW.Smith）等人提出了質疑。默頓（Merton）于1977年作出數學推導，證明了假設五是推導結果，而并非假設條件。
范圍更大、至今仍在討論的研究問題是，在不存在動態資產組合戰略的條件下，定價公式的有效性、完全復制的可行性以及不完善的程度是問題的關鍵。連續交易只是理想的條件，因而在離散交易的情況下，所謂復制至多只是逼近而已。
后來的模擬工作表明在現有的交易間隔和投機價格的波幅內，只要其它假設可行，誤差完全可以控制。約翰。C.考克斯（JohnC.Cox）和史提芬。A.羅斯（1976）以及默頓（1976）放寬了連續樣本路徑的假設，采用階躍和擴散過程來分析期權定價，以捕捉標的資產（Underlyingasset）返回過程的非局部性移位。在不存在連續樣本路徑的情況下，復制是不可能的，排除了嚴格的無套利推導。
相反，期權定價模型推導的完成則借用了均衡資產定價模型，比如跨時期資本資產定價模型和套利定價理論（羅斯，1976）。有關非完全復制方面的資料很多，以后研究者們又對定價公式的基本框架進行了擴展和補充。作出重大貢獻的主要有以下學者：默頓（1974，1992）、布萊克（1975，1976）、約翰。考克斯和羅斯（1976），邁克。帕金森（1976）、休爾斯（1976）、奧爾德里奇。A.韋薩切克（OldrichV.Vasicek）、道格拉斯。T.布里頓和羅伯特。H.利茨伯格（1978）、威廉。馬格里布（1978）、斯科特。F.里查德（1978）、夏普、邁克。J.艾圖多和S.施瓦茨（1978）、羅伯特。蓋斯克（1979）和邁克。哈里森以及大衛。M.克里普斯（1979）。
對基本定價模型的修正表明，即使放寬模型的假設條件，定價公式仍然有效。索普1973年研究了賣空的約束條件，勒蘭（Leland）則在1985年將交易成本也考慮進去；英格索爾和休爾斯研究了不同的資本收益稅率和紅利稅所產生的影響，默頓于1973年推導出紅利和隨機利率因素的一般模型；考克斯和羅斯以及默頓使用了交錯隨機過程，研究了在股票價格的變化不依賴連續樣本路徑情況下期權問題。魯賓斯坦和布里南分別于1976年和1979年通過限制典型投資者的效用函數，得出了在離散時間交易條件下的布萊克———休爾斯期權定價。
三、 與實踐相結合的典型范例
期權定價模型對金融服務領域的實踐具有極大的指導意義和推動作用，同時，金融實踐反過來也為金融提供了實驗場地，從而促進了金融理論的進一步。金融服務業迫切需要理論研究，以便了解和掌握為客戶所提供的產品與服務的定價和生產成本等方面的技術。有關衍生工具的研究成果很快就被到金融實踐之中，并且在很大程度上促進了理論和應用研究的同步發展。
六十年代的金融學術研究，包括資本資產定價理論、運行績效與風險測算以及實證研究所必需的有關證券價格的大規模數據庫的建立等等，對金融實踐產生了重要。然而，七十年代，定價模型的推廣速度和影響力均是前所未有的。期權定價理論對金融實踐的影響不僅局限于衍生證券（如：公司債券、期貨、浮息按揭貸款、保險、投資咨詢和稅法），用來推導期權定價公式的理論框架也可應用于金融產品的定價。事實上，期權定價技術在支持金融新產品以及市場開發等方面一直起著不可忽視的作用。
七十年代全球結構發生了重大變化，經濟波動加劇。其中比較重大的事件有：隨著布雷頓森體系瓦解和美元的貶值，匯率由固定制度向浮動制度轉變；歐佩克成立以及由此引起的全球石油價格沖擊；美國兩位數的通貨膨脹和利率水平；美國道。瓊斯指數的大幅下跌（由1973年初的1050跌至1974年底的580）。期權定價模型可以說應運而生，從此，風險管理的地位開始逐漸凸現出來，七十年代所設立的簿生證券交易所的成功原因不言而喻。當時掛牌交易的品種包括股票期權、主要貨幣期貨和固定收益的債券期貨。
交易的成功加快了金融數量模型的應用節奏，從而方便了對期權定價和風險強度（水平）的評估。1975年期權定價模型的發表，促進了在交易所上市的期權以及柜臺衍生市場的培育和發展。而市場的超常規擴展與成功也同樣促進了衍生證券定價模型等金融技術工具的進一步研究和發展。
自期權定價公式發表以來，美國金融業的運轉發生了巨大的變化。第一家期權交易所———芝加哥商交所屬下的期權交易所于1973年4月開始運作，僅隔兩年，該交易所的交易商用模型就對期權頭寸進行定價和保值。同時，清算所也用模型和保值比率確定交易商的凈風險，美國全國性抵押市場開始形成。1974年，美國國會通過了《職工退休收入保障法案》，促進和推動了此后的養老基金行業的發展。同年，貨幣市場基金問世，共同基金飛速發展，共同基金旗下的資產由25年前的480億美元擴張到今天的約50，000億美元。
金融衍生工具的主要功能之一便是降低成本，便于風險管理。對于機構而言，利用衍生證券實施金融戰略的成本僅相當于現貨市場證券交易的十分之一。經過二十多年的發展，金融服務業早已變得面目全非。首先，政府限制競爭，保護行業利潤的作法已經被廢止。第二，固定傭金制度被取消，代之以各公司根據市場競爭自主定價。第三，各行業相互滲透，行業界限變得非常模糊。例如，大經紀行與銀行和儲蓄貸款社競相爭奪生意，發揮自己的優勢對按揭貸款進行包裝和再包裝，以擴大市場廣度。銀行業也不甘示弱，開始與投資銀行、經紀公司和保險公司爭奪商業房地產，高風險并購貸款。第四，機和通訊技術降低了交易成本，促使金融產品和服務走向全球化，為客戶提供個性化服務。
到為止，衍生工具應用得以迅速推廣的主要原因是證券化趨勢，此外便是人們對衍生工具在風險分散、打包和轉移中所起作用的認識日益增多。事實上，沒有哪一家金融服務公司只是出售直接從客戶手里購買進來的同一產品。相反，他們將產品拆零銷售或重新組合成新的、能夠滿足客戶具體要求的混合型金融工具。
不難想象，金融服務公司正在擴充資本，以便在全球范圍內運作，用特有的專業知識解決客戶要求，為自己的長期衍生產品創新牌子。他們的利潤來源于對市場的認識和了解、建立具有應用價值的金融模型，并為客戶提供資產增值方案。一般而論，風險管理系統提供具有何種風險和對何種風險進行保值的信息。另外，它還需要解決高級管理層和雇員之間信息不對稱的，并且協調雇員與股東之間的利益關系。
四、 金融學與其它學科的交融
現代金融學尤其注重金融理論在金融市場上的實際應用，人們經常運用金融理論對市場的有效性進行檢驗，甚至對金融資產的價格進行預測，充分展示了這些理論的應用性和強大的生命力。在國外的一些金融學教科書中還可以看到鞅理論在金融學領域的應用。
通訊與計算機技術的進步將會逐漸降低消除信息不對稱狀況的成本，并且加快利用期權定價技術進行創新的步伐。全球范圍內的金融組織形式將會發生巨變，交易技術和工具將會繼續發展，為了認識和促進這一變化，學術界與實務部門所進行的研究變得十分必要和緊迫，學術領域的重要性比以往任何時候都更加重要。同時，對于經過嚴格培訓、深諳期權定價技術的熟練從業人員的需求將越來越大。
金融創新給金融帶來絕好的發展機遇。教育機構應當如何應付挑戰？這是每一專業教育機構必須面臨的問題。金融衍生工具使金融行業的界限越來越模糊，同時也使學科設置的界限越來越難以確定。商學院和經濟學系已經遭遇來自數學系、所和工學院、管院所進行的研究和課程設置方面的強有力競爭，金融學科建設與課程設置的改革已經成為當務之急。而對不確定條件下簽約行為的治理則已受到法學院方面的有力競爭。金融理論的諸多進展迫使金融服務公司比以前更有效并且更經濟地滿足客戶復雜的需求。商學院和經濟學院的畢業生與工程師、數學家、物理學家和電腦專家搭檔，將會更好地解決客戶的融資需求。
在我國，目前金融衍生工具的研究仍處于初級和低層次階段。早在九十年代初期，就有學者開始研究衍生工具，但當時僅限于入門性的介紹，未作深入研究。1997年度諾貝爾經濟學獎授予休爾斯和默頓之后，我國也掀起了金融衍生工具的研究熱潮，不斷有大量的專著、譯著和論文面世。清華大學宋逢明等人做了大量基礎性工作，翻譯出版了好幾種國外名著。然而遺憾的是，大多數專著的理論水平不高，基本上是仿照或改寫國外同類著作，真正有見地的東西并不多見。從國內已發表的有關論文來看，也是鮮有進展和突破。但可喜的是，目前我國政府部門、研究院所、高等院校、銀行證券等金融機構都非常重視金融工程理論的研究與應用，并著手組織并撥專款資助有關研究。我們熱切期待著金融理論研究的長足發展與進步，并愿為此添磚加瓦、貢獻出一份綿薄之力！
〔〕
〔1〕Hull，JohnC.，1998，Options，Futures，andOtherDerivativeSecurities，Peking：HuaxiaPublishingHouse.
〔2〕Bhattacharya，Sudipto，andConstantinides，GeorgeM.，1989，oryofValuation，NJ：Rowman＆LittlefieldPublishers，Inc.
〔3〕Sharpe，WilliamF，etc.1995，Investments，Peking：QinghuaUniversity.
〔4〕Chance，DonM.1995，AnIntroductiontoDerivatives，NewYork：TheDrydenPress.
篇10
經濟學專業并不僅僅是人們所認為的工作好找、賺錢多的“熱門”專業而已。事實上，大學里的經濟學專業似乎與熱門不沾邊，它只是一門學科，研究著社會現象與問題，與研究其他領域的學科一樣。就專業而言，經濟學注意理論上的傳授與研究，至于如何將其運用于對實際的指導，則是對我們學習經濟學的學子運用所學理論結合實際的能力要求。
本科期間需要學習的有政治經濟學、經濟學原理、統計學等基礎課程和高等數學、線性代數、概論統計等數學課程以及根據小專業選擇的不同選修的專業課程，比如財政學、貨幣銀行學、經濟學史、發展經濟學、國際金融學等。當然，也離不開實踐活動，包括社會調研、實習工作以及各種聯系實際的賽事等。
一般來說，經濟學的就業方向主要是以下幾大類。第一是經濟預測分析人員。這一般是在大公司和經濟決策部門，負責市場數據的收集和分析，市場化程度的加深使得市場調查和分析的重要性也越發明顯。第二是市場營銷人員。顧名思義就是銷售產品和提供服務，但并不是簡單的推銷員而已，而是要具有專業技能，充分掌握市場需求。第三是管理類人員。剛出校門的大學生由于工作能力與經驗的限制，一般不太容易獲得好的管理職位，所以首先得到的可能是一線的管理職位，比如生產管理、人事管理助手等。第四是其他行業的相關職位，比如公務員等。
