金融学术论文模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇金融学术论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们，致使LTCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇2

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们?率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量

”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

因应之道

篇3

1.2教材维度（1）教材编排重理论轻实践，不利于讲授和学习。2005年以后，全国各高校才广泛在本科阶段中开设金融数学专业或专业方向，现有金融数学教材大部分是为研究生教育而编写的，以理论研究和阐述为主，而仅有的几部适用于本科教学的教材也多以精算师考试大纲作为主线，与生活中的实际问题联系不大，大量的习题是为了配合公式、定理的讲解而创设出来，有些习题则更是停留于理想化模型，缺乏实际意义。例如，“已知每2年底付款一次，每次付款1元的永久年金的现值为9/16，计算年利率。”这道题目就是典型地为了配合广义永久年金公式的讲解而创设出来的，无法满足金融数学作为实践性很强学科的培养目标。将案例与课本内容有机结合，不仅可以丰富教材内容，增加教学内容的多样性，而且能够将复杂而抽象的数学模型直观化，具体化，增加学生的学习兴趣。同时，一些金融学发展史案例的引入可以将原本被割裂的知识与其起源和发展联系起来，使学生在了解其产生的背景的同时，对于其发展的现状也能系统而全面地掌握。（2）时效性差，举例滞后于社会发展，无法满足师生需求。现有的适用于本科金融数学教学的教材中，大部分是在国外教材的基础上编译而成的，国外的这些教材已经出版很多年，一些理论已经不适用于当前的金融问题，一些数据也失去原有的意义。金融数学是一门对时效性要求很高的学科，案例教学恰好可以弥补教材内容陈旧的不足。通过引入具有时效性的案例，不仅可以更新和补充原有教材内容，将最前沿的信息和数据传达给学生，而且能增强理论的现实意义。

2案例教学模式的实施路径

根据以上在本科生金融数学课程教学中存在的若干问题和引入案例教学模式的必要性，本文探讨将案例教学法融入贯穿于课堂教学的全过程，设计案例导入、案例分析、案例示范、案例模拟“四个环节”依次运行、互相衔接、有机配合，以达到解决教学现存问题，提高教学效果的目的。

2.1以案例导入法带领学生轻松进入课程情境导入是每节课的开始，也是能否抓住学生学习兴趣的关键。这里所说的导入主要有两种方法：一是以生活型案例导入，即由实际金融问题的导入。教师每节课遵循教学目的与要求,通过典型案例进行导入,将学生带入为本节课讲授的所预设的知识背景和问题情境中，师生通过对案例的学习分析与研讨,使学生将所学知识与生活中的实际问题有机结合，将复杂问题简单化。例如，讲授摊还法时，可以通过设置如下问题：假设某人以银行按揭贷款方式贷款50万元，分20年还清，每月还款3742.6元。（1）每月偿还的3742.6元中有多少元是在偿还本金，多少元是在偿还利息？（2）在偿还了36个月后，本金还有多少没有还？通过这样的问题，不仅能提高学生的学习兴趣，而且可以激发学生的求知欲望，吸引学生积极思考。二是以历史型案例导入，即由金融史、金融事件等历史事件导入。每个理论都有其发展的历程和背景，如果将所讲授的知识与其发展历程割断，只是片面地讲授知识，必然影响学生全面、深入地理解定义。在讲授每个知识点的同时，将其发展的背景、过程，涉及的人物以及相关历史事件引入教学中，以故事、图片、视频等形式呈现在课堂上，既能使学生对知识点的来龙去脉有深入理解，又能增强学生学习兴趣，丰富学生的金融知识。例如，在讲授债券时，就可以将我国发行国库券的过程、“垃圾债券”的发展、米尔根的传奇经历等金融史案作为导入案例融入课堂教学。

2.2以案例分析法引导学生分析和总结课程知识点在传统教学模式中，教师一般是按照教材直接给出定义、公式，学生则是在课堂上被动接受，课后通过大量的习题训练进行记忆。这样的教学方法很容易使学生在枯燥的学习中失去兴趣，也不利于学生理解和掌握其内涵。如果将案例教学植入教学，通过选取恰当的案例并对其进行深入分析，理清案例中事件的关系，就能够引导学生自己总结定义、公式。这样不仅可以使学生由被动接受变为主动学习，而且有助于学生深刻理解知识点。例如，在讲授名义利率和实际利率的定义时，为了使学生深入理解名义利率和实际利率的差别在于通货膨胀率，可以列举生活中物价上涨的例子：今年甲向乙借10元钱，贷款利率为10%，明年甲需要还给乙11元，假设今年的桃子的价格是1元/个，那么10元钱乙可以买10个桃子，明年桃子的价格为1.1元/个，物价上涨率为10%，那么明年甲还给乙11元也只能买10个桃子。虽然多还了1元，但乙并没有因此而获得利润。显然，贷款利率10%是名义上的利润，即为名义利率。而实际利润则为0%，于是很自然得出实际利率为名义利率与通货膨胀率的差或者是名义利率与物价上涨率的差。

2.3以案例示范法培养学生树立和巩固课程建模意识建模方法是金融学定量研究的基本方法，是理论与应用联系的桥梁。培养学生的建模意识是金融数学的教学目标之一。在教学中，我们发现很多学生在运用定理、公式解决课本上的规范习题时得心应手，而面对实际的金融问题却往往束手无策，这说明学生建模意识不强，无法将实际问题抽象为数学问题。针对这个问题，我们在教学中通过创设问题背景，指导学生应用所学公式、定理解决实际问题。例如，在讲授摊还法进行本息分析时，在给出公式后，我们可以假设“每位学生通过按揭贷款方式购买住房，贷款金额为50万，让学生利用公式计算贷款期限分别为5年、10年、20年时，分别按银行现行贷款利率和住房公积金贷款利率每月各要还款多少元？”这样不仅可以提高提高学生学习的主动性，而且通过案例的典型示范，培养和训练学生树立了客场建模意识。

2.4以案例模拟法训练学生积累和强化课程实战能力金融数学课程是一个应用性很强的学科，其应用性体现在用数学工具解决实际金融问题。因此，实践性的教学环节对于学生灵活掌握金融数学课程的相关内容以及培养学生动手实践能力都是至关重要的。在讲授某一部分后，可以指导学生将所学内容进行网上推演和模拟，这样不仅能培养学生的动手能力和解决实际问题的能力，也能增强学生的学习兴趣。在教学实践中我们发现这一部分是学生最感兴趣的。例如，在讲授期货定价时，我们布置学生假设每人拥有资金100万元，进行期货在线模拟交易，然后学生每天关注自己所选期货的交易情况。课程结束时，系统会对所有学生的盈亏做统计，并且有按班级的排名。通过这样带有挑战性、激励性的案例实践教学，不仅使学生能熟练掌握课堂所讲授的理论知识，同时将金融数学理论还原到实践，激发了学生的动手兴趣，提高学生实战能力。

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首先，我想谈谈这篇文章的写作意义。

近年来，我国农业综合生产能力不断提高，在国家一系列支农、惠农政策支持下，农民收入连续几年获得稳定增长，农村的消费水平也在逐年提高，但与城市相比仍有很大差距。

当前，农村是扩大内需的突破口，经济增长的潜力在农村，而农村资金短缺，农民贷款难问题严重制约了农村的经济发展和农民生活水平的提高，阻碍了农村市场的发展。这与我国建设社会主义新农村的目标是相违背的。

本课题通过分析农村消费信贷的现状，发现其中的问题，并提出拓展农村消费信贷市场策略，可为开拓农村消费信贷市场提供政策建议和理论依据，使我国农村需求潜力得到进一步的开发，农民生活质量得到提高，农村金融市场实现繁荣。

其次，我想谈谈这篇文章的研究方法和写作思路。

研究方法：

1.文献综述法。在前人的基础上，全面分析农村消费信贷在农村经济建设中的作用及存在的问题，并提出拓展农村消费信贷市场的相应策略。

2.定性分析法。以当前农村消费信贷市场的发展状况为切入点，定性的研究阻碍农村消费信贷发展的多方面原因。

思路：

从调研农村消费市场和消费信贷情况入手，深入分析新时期我国农村消费信贷市场的状况，针对制约我国农村消费信贷业务发展的因素和农村消费需求和消费信贷需求的特点，并对相关法律法规进行研究，进而提出开拓农村消费信贷市场的策略。

最后，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。

本文分为三个部分，第一部分通过分析农村消费市场的需求状况，指出目前农村消费市场缺少足够的信贷支持，从侧面说明拓展农村消费信贷市场的必要性和可行性；第二部分通过分析我国农村消费信贷市场现状，提出目前农村消费信贷市场还存在着农村金融服务体系不健全、农村金融服务机构信贷资金投放不足、农村信贷产品创新落后于经济的变化发展以及农村消费信贷相配套的政策和法律体系不完善等问题；第三部分针对我国农村消费信贷市场存在的问题，提出加快改革步伐，建立商业性金融，合作性金融、政策性金融相结合，资本充足、功能健全、服务完善，运行安全的农村金融体系；同时农村信用社等金融机构要不断加强信贷风险管理，开拓创新，推出多样化的信贷产品；政府部门要进一步加强政策扶持力度，完善相关法律法规以改善农村金融的外部环境等若干对策。

篇5

②培根，著.何新，译.人生论.湖南人民出版社，1987：1.

③研究会.与现代中国.北京大学出版社，2010：187.

④高小和.学术论文写作.南京大学出版社，2002，7：14.

参考文献：

[1]百度百科，http：///view/208414.htm，

2012.7.

[2]培根.何新，译.人生论[M].湖南人民出版社，1987.

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【基金项目】教育部人文哲学社会科学青年基金项目（13YJCZH123）；湖南省自然科学基金青年项目（No.14JJ3129）；湖南省高校科技创新团队支持计划（开放经济条件下金融风险度量、控制与政策）。

【中图分类号】G42 【文献标识码】A【文章编号】2095-3089（2016）02-0197-02

金融市场是现代经济体系的核心，经过几十年的发展，我国金融业得到了快速发展，已经建立了较为完整的多层次金融市场体系，也完善了金融市场的调控体系。然而，随着金融市场的渐进开放，我国金融业发展水平与国际先进水平的差距逐渐显现，而核心竞争的差距在于具有创新能力的高级金融人才不足。金融学硕士研究生是金融从业人员的后备军，其创新能力的提升直接关系到我国金融市场的国际竞争力。

近十年来，我国高等院校的研究生教育得到了跨越式发展，从2003年开始至2014年，研究生招生规模增长了112%，招生规模有显著提高，但是研究生的科研创新能力的提升则较为缓慢。其中，金融学硕士研究生也面临着同样的问题，作为金融研究创新的主体之一，金融学硕士研究生的科研成果与世界金融学科前沿的差距明显，科研成果为金融实践的指导作用不大，科研成果的原创性程度低，这在一定程度上制约了我国金融业的发展和提高。在金融市场开放的背景下，提高金融学硕士研究生的科研创新能力就尤为重要了。

一、金融学硕士研究生科研创新能力培养中存在的问题

（1）金融学硕士研究生的课程内容和教学方法不合理。由于学术型研究生的培养大部分是通过课堂教学来实现的，因此，课程内容与教学方法与金融学硕士研究生的科研创新能力有着直接关系，但是当前金融学课程体系较为单一，授课内容较为集中。现代金融所涵盖的内容包括经济、法律、统计、计算机等多学科的知识，而大多数高校的金融学硕士研究生的课程仍以传统的金融学为主，学生所接受的信息与金融市场信息脱节，学生分析问题和解决问题的能力也因此有所欠缺。在教学方法方面，金融学硕士研究生的课堂教学探索性不够、互动性不够，一些授课教室的授课内容陈旧，对国外教材消化不够，生搬硬套，不结合中国实际，因而难以提高学生的科研能力。

（2）金融学硕士研究生培养过程中缺乏较好的社会实践基地。实践是检验真理的唯一标准，参加社会实践是提高金融学研究生学术水平的一个重要方面。目前高校由于研究生数量的迅速增加以及财经院校对金融学硕士培养的经费缺乏，导致足够的教学岗位和学术交流平台，导致硕士生没有实践教学的机会以及缺乏学术交流、讨论的平台，不利于其所掌握所学理论以及检验其学术研究成果。对于金融机构实践方面，我国高校虽然很重视与证券公司、银行、基金、保险等金融企业开展产学研合作，但深度合作还比较少，甚至一些合作停留在参观或听讲座的形式上，产学研的互动不强。金融学硕士研究生参与金融企业的实习，也难以参与金融企业的核心业务，金融产品创新研发部门、风控部门对实习生的开放岗位少，大部分实习生多在金融机构的销售部门从事一些重复、机械的低智力劳动工作，金融企业大都不能为研究生提供实质性的创新实践支持，不利于研究生发现和认识金融行业现存的研究热点，会导致学生的研究成果与产业界脱钩，这也不利于金融学硕士研究生从实践中提炼科学问题，发现问题是科学研究的第一步，如果不能从实践中发现良好的科学问题，则金融学硕士研究生的科研质量将大为降低。

（3）金融学硕士研究生培养过程中缺乏较好的学术交流平台。良好的学术交流平台可以开拓学生的视野，一些高校因为经费限制或缺乏沟通交流渠道，而没有建立起良好的国内外学术交流平台，导致金融学硕士研究生难以到国内外知名高校，师从国内外一流导师从事金融学科研研究，因此，难以提高其学术研究成果的影响力。相比国外高校，国内的高校学术交流平台在数量和质量上还有较大的欠缺。

（4）金融学硕士研究生培养过程中对学术道德教育不够重视。一方面，一些高校过于追求论文数量，研究生论文质量不过关，致使学风浮躁和急功近利，容易让金融学硕士研究生违背学术道德，产生学术腐败行为。另一方面，有一部分学生选择攻读金融学硕士研究生并未把主要精力放在科学研究上，把读研仅仅当做找一份好工作的跳板，不专心做好研究，再加上个别导师指导学生数量多，不能亲自指导研究生的研究，以成果为导向，对研究过程中应遵守的学术规范和学术道德较少提及，这就导致了金融学硕士研究生的学术道德教育有所缺失，进而也在较大程度上影响了金融学硕士研究生科研创新的综合能力培养。

二、我国金融学硕士研究生科研创新能力培养对策分析

（1）提高课堂教学质量，优化课程设置。课堂教学是金融学硕士研究生培养的重要环节，提高金融学硕士研究生科研创新能力受限需要提高课堂教学质量以及优化课程设置。一方面，在课程设置方面，需要根据金融市场的发展变化，增加计算机、法律、财务、数理金融、信息科学等内容，使学生掌握交叉知识，优化学生的知识结构。另一方面，在知识的传授过程中，要注重启发式教育，丰富课堂教学内容，将学术前沿和市场前沿引入到课堂教学内容中，通过研讨式学习激发学生的科研积极性，提高金融学硕士研究生的科研创新能力。

（2）重视实践，完善研究生实践基地建设。根据我国金融改革和金融实务部门的需求，实加强实践基地建设。一方面，可以与金融企业进行合作，建立金融学硕士研究生的实践基地，将金融企业在风险管理、战略管理、法务管理、人力资源管理、营销管理中的实际问题转化为科学研究问题，为金融企业的决策和运营提供实践指导；另一方面可以安排金融学硕士研究生参与本科学位论文指导，或者安排高年级硕士研究生协助老师进行本科教学，增强其实践能力。在金融学硕士研究生科研创新能力的培养过程中，可以建立协同创新中心[1]，形成“政-产-学-研”相互促进的良性循环机制，增强金融学硕士研究生的综合创新能力。

（3）完善研究生培养的国内外交流机制。首先，鼓励金融学硕士研究生参加金融行业会议、国内外学术会议，动态把握金融市场的发展动态，同时鼓励学生参加高水平的学科竞赛，如数学建模比赛等[2]，同时，指导硕士研究生撰写学术论文，资助学生向高水平学术会议投稿，接受学术同行的指导。其二，创造条件，加大财政补贴，鼓励金融学硕士研究生出国留学，形成国际合作培养的模式，培养更多熟悉中国国情和具备国际化视野和国际化能力的金融创新性人才。其三，为提高学生的国际化学术交流能力，可以开设更多的国际化课程，如采用双语教学的形式，讲授《国际金融》、《国际宏观金融政策》等。其四，推进师资国际化，拓展多样化办学模式，保障国际化集成的硬件和软件条件建设等[3]。

（4）发挥研究生导师在金融学硕士研究生科研创新能力培养中的主导作用。“师者，所以传道授业解惑也”，研究生导师对金融学硕士研究生传授最新的知识，解答研究生在科学研究过程中遇到的问题，促进学生专业素质的培养、创新能力的提高和个人品德的提高。研究生导师要注重言传身教，提高自身的科研水平，增强业务能力和道德品质，发挥榜样力量，示范如何做好科学研究，如何形成严谨的治学态度，启发和鼓励学生，提高指导学生的效果。同时，研究生培养单位也应该严格导师遴选与考核制度，加强对研究生导师队伍的管理，形成一支具有“理想信念、道德情操、扎实学识和仁爱之心”的四有好导师，为金融学硕士研究生的培养提供强有力的保障。

金融学硕士研究生科研创新能力的培养关系到我国金融市场的进一步完善，在金融市场开放的背景下，有必要增强其金融学硕士研究生的创新能力，当前对其的培养还存在一定的问题，在此形势下，提高课堂教学质量、优化课程设置，重视实践、完善研究生实践基地建设，完善研究生培养的国内外交流机制，发挥研究生导师在金融学硕士研究生科研创新能力培养中的主导作用，金融学硕士研究生的科研创新能力将显著提升，从而形成一支具有较强竞争力的金融从业人员的后备军。

参考文献：

[1]李九生，裘国华.利用创新平台培养高质量研究生的探索[J].科技视界，2015，（2）：41，28.

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风险管理与保险学界的铿锵玫瑰

孙祁祥主要从事中国保险业发展战略、保险监管、国际保险市场比较、金融综合经营、中国社会保障制度改革等方向的研究，在本专业领域有着较高的学术地位和一定的国际影响力。她是教育部高等学校经济学类学科专业教学指导委员会委员、中国保险学会副会长、中国金融学会学术委员会委员；是迄今为止唯一一位连续12年担任国际保险学会（iis）亚洲学术主持人的学者，并且是该学会董事会的第一位中国学者；是第一位应邀在美国风险与保险学会年会上宣读学术论文的中国大陆学者；是第一位作为人物介绍出现在“美国风险与保险学会”会刊上的亚洲人；还曾担任过“亚太风险与保险学会”（apria）主席。

孙祁祥十分重视将自己的研究与国民经济和社会发展的需要紧密结合，主持过多项国家级、省部级和国内外著名机构委托的重要课题。她主导创立的北京大学中国保险与社会保障研究中心（ccissr）及其品牌学术论坛“北大赛瑟（ccissr）论坛”，赢得了国内外政、产、学界的广泛认可和赞誉。

早在20世纪80年代，孙祁祥就在经济学界崭露头角，其撰写的论文曾登载在《金融时报》头版。她现已在国内外期刊上百余篇，出版著作10余部；先

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后获得10多项省部级以上的科研奖励，其中主要包括“陈岱孙经济学论文奖（1997年）”、北京市哲学社会科学成果一等奖（第七届）、中国保险学会保险理论创新成果一等奖（2006年）、中国保险学会优秀论文奖（2006年）等。

学生爱戴的“十佳教师”

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套汇是国际金融学中外汇交易理论的重要内容。所谓套汇，指的是外汇交易者利用不同外汇市场在同一时刻的汇率差异，在汇率低的市场买进，同时在汇率高的市场上卖出，赚取不同市场汇差收益的外汇交易。根据所涉及交易地点的不同及交易货币种类的不同，套汇交易可以分为两地套汇和三地套汇两种主要的套汇方式。关于两地套汇的计算，由于只涉及两种货币和两个交易地点，只要掌握到“低买高卖”的原理，计算方法并不难掌握。但是对于三地套汇，涉及三种货币和三个交易地点，仅仅掌握“低买高卖”的原理是不够的，到底选择哪个地点先做交易？是买入交易货币还是卖出交易货币？本文将介绍一套通适于两地套汇和三地套汇的计算理论。

一、目前流行的套汇计算方法介绍

针对两地套汇，目前大部分的教科书都以“低买高卖”的原理为核心，简言之就是利用两种货币在两个外汇市场上即期汇率的差异，低买高卖，以获取汇差的外汇交易。

针对三地套汇，无论是教科书还是学术论文，都不外乎采用三个步骤来设计套汇路线并计算套汇空间。

一是判断是否存在套汇空间，即将统一标价法后的三地汇率（一般是用中间汇率）相乘之后与1做比较，若不等于1，则存在获利空间。

二是确定套汇路线，若三地均为直接报价法，中间汇率乘积大于1，则采用“买本卖外”的方式确定套汇路线，也就是使三地的外汇交易均表现为“卖本买外”即可获利；中间汇率乘积小于1，则采用“卖本买外”的方式来确定套汇路线，也就是使三地的外汇交易均表现为“卖本买外”即可获利；若中间汇率乘积等于1，则无套汇获利空间。若三地均为间接标价法，则情况正好相反，中间汇率乘积大于1，则“卖本买外”；中间汇率乘积小于1，则“买本卖外”；中间汇率乘积等于，则无套汇获利空间。

三是根据套汇路线计算套汇收益。

还有部分教科书有介绍“三地变两地”的计算方式来计算三地套汇，即任意选定一种货币作为关键货币，将其中均包含该种关键货币的两地的汇率根据汇率套算的方式计算出非关键货币之间的汇率，再与第三个交易地点的汇率结合成“两地”，最后根据两地套汇的方式来计算套汇空间。

诚然，两地套汇的计算没有问题毋庸置疑，但是三地套汇的方法，目前我国高校正在使用的教科书或者学术论文中的方法大多有缺陷，不能通用于所有的情况。尤其是针对同时考虑买入价和卖出价的汇率报价情况，不能简单的将统一标价法下的买入价相乘与1做比较，或者将统一标价法下的卖出价相乘与1作比较，亦或是将统一标价法下的中间汇率相乘与1作比较，原因在于当统一标价法下的买入价乘积小于1，卖出价乘积大于1时，无法做出是否存在套汇空间的判断，也无从确定讨回路线，而实际情况是，此时并不存在套汇空间。针对此缺陷，本文结合实际教学经验总结出了一套系统的计算两地套汇和三地套汇套汇空间的理论方法，具体内容如下文所示。

二、两地套汇的计算方法

（一）只考虑中间价的情形

三、三地套汇的计算方法

（一）将三地套汇转变成两地套汇的计算方法

1.只考虑中间价的情形。假设两地套汇不存在交易成本。假设A国的货币代码为A，B国的货币代码为B，C国的货币代码为C。在A国的外汇交易市场B国的外汇交易市场以及C国的外汇交易市场，A货币、B货币和C货币之间的汇率分别为：

四、结语

本文通过总结传统的两地套汇和三地套汇的套汇路线的确定方式以及套汇获利空间的计算方法的有点和不足，在继承传统方法精髓的同时加以改进，提出了一套更为系统适用的理论方法。在外汇交易过程中，外汇投资者可以加以借鉴，形成一套自己的快速判断套汇获利空间的方法；对于国际金融学实际教学，教师则应综合考虑所有的情况将两地套汇和三地套汇的计算方法加以完善和总结，并在实际教学过程中加以运用。

注释

①本文均采用“间接报价法”的汇率报价方式，不意味着本文中提到的套汇计算方法只适用于间接报价法的情况，若换成“直接报价法”的汇率报价方式，得出的结论也不会发生改变。

②假设A、B、C国外汇交易市场的汇率报价采用的均为间接标价法。若实际情况中三地的报价不全为间接标价法，将汇率报价方式转变为间接标价法即可套用。

参考文献

[1]朱孟楠.国际金融学[M].厦门：厦门大学出版社，2013.

[2]姜波克.国际金融新编（第四版）[M].上海：复旦大学出版社，2008.

[3]陈雨露.国际金融（第四版）[M].北京：中国人民大学出版社，2012.

[4]陈茜.国际金融[M].厦门：厦门大学出版社，2015.

篇9

83.21%的同学认为实践教学在大学四年学习过程中是“很重要或比较重要”，只有2.19％的同学认为“不重要”。同时，有55.47%的同学“愿意或比较愿意”尝试试点试验性实践教学课程。

2.学生并不了解实践教学，更多是出于未来就业而主动学习。

调查结果显示，67.15%的学生认为金融实践课程的内容“一般、不丰富”甚至“很少”，部分原因在于他们认为研究性学习和写论文的形式并不属实践教学范畴，这说明学生对实践教学内容的了解仅是略知一二，甚至不清楚。另外，60.58%的学生明确表示就是为未来就业做准备，而“关注和了解金融专业从事的工作内容”、“建立社会人脉关系网”、“发现自身在学习过程中的不足”和“为完成学分”的比例分别是6.57%、16.06%、13.87%和2.92%。

3.学生不满现有的实践课时设置。

40.14%的学生每学期接受过5-10次的实践教学经历，31.39%的学生接受过2-5次的实践教学经历，其中大三的实践机会较少，几乎都集中在大四完成。从学生的内心意愿上看，57%的学生希望一周中能有4-5次实践机会，经调查某些同学甚至大胆建议，“实践教学能像国外的实习工作一样，实践与理论的学时安排各50%”。同时71.53%的学生认为现有实践教学学时安排是“不太合理或很不合理”。

4.学生喜欢形式多样的实用性实践课程。

87.9%的学生认为已开设的实训课程中最实用的课程是证券实训，该课程的讲授教师经验丰富，能精彩解析股票操作实盘过程，并且利用教师自身资源让学生实盘体验，令人印象深刻。在61%的学生的心中，理想的实践教学是能够到金融企业进行参观访问，或者进行股票、外汇、期货等操盘培训，45%的学生希望增加银行、证券、保险等实务模拟操作训练，35%的学生希望能提供一些专业的项目分析与报告，或者采取模拟金融企业招聘的形式进行就业指导，仅有18%的学生认为聘请校外专家进行专题讲座或者培训金融计量方面的技能是比较合适的。

5.学院实践教学的保障条件较差。

83.94%的学生认为学校的实践教学经费投入“不足”；对于，42.34%的学生认为实践教学教师能力“较强或一般”，而且目前学校对学生实践能力的评价指标体系几乎没有。

二、独立学院金融学专业实践教学体系构建的方案设计——以西财行知学院为例

从调查问卷的分析结果中显示，学院金融实践教学在教学模式、教学内容、队伍建设、平台建设、组织管理等方面仍存在一定问题。因此，本文在设计金融学专业实践教学体系方案的同时，建议学院采用“试点试验”的办法，即从大学一年级招收的新生中，择优编制一个班，将其命名为“金融创新实验班”实施这套方案。

1.金融学专业实践教学模式的设计。

经系部选拔的“金融创新实验班”，其理论教学内容和本专业的培养大纲保持一致，仅在实践教学方面进行试验。方案将设计该专业的实践教学内容分为课堂内实践教学、校内课堂外实践教学、校外实践教学和毕业论文四大模块。将明确设计各学年培养目标和具体环节目标。把四年最终培养的整体目标具体分配到不同的学年当中，形成阶段性目标；每个阶段目标又由不同实践教学环节体现出来。基础训练阶段（大一）：课堂内的实践教学采用以经济学为基础的的案例式教学和创新实训教学；校内课堂外实践教学采用计算机、英语相关培训，经济学和经济法热点话题讨论，金融业界专家讲座等；校外实践教学实施参观金融企业的认知性生产实习。通过感性体验，获得社会实践的经验，培养初步调查能力。能力提升阶段（大二）：课堂内的实践教学采用英语口语能力、计量统计软件培训，金融、会计等课程的案例式教学，对银行、保险课程的实训教学，管理沟通能力模拟、战略模拟大赛等创新实训教学；校内课堂外实践教学采用银行业务操作竞赛、学生模拟家庭理财计划大赛，金融热点辩论，银行、证券从业资格培训，金融专家、企业老总专题讲座，学生自办金融学术报；校外实践教学要求学生自己到银行柜台办理业务、到证券公司大厅观看考察、到保险公司理赔部门参观，并提交观感总结。通过这些模拟实验和实地考察，培养学生实际操作能力。能力深化阶段（大三）：课堂内的实践教学采用案例式教学，股票外汇投资操作、银行信用管理、保险精算等实验训练，双导师指导的创新实训教学；校内课堂外实践教学采用股票模拟竞赛，学生模拟企业投资计划大赛，金融热点辩论，会计、银行、证券、基金、期货从业资格培训，金融专家、企业老总专题讲座，学生发表学术文章等方式；校外实践教学采用针对金融热点进行社会调查，暑假期间进行到实习基地或金融企业进行专业技能实习。通过实验操作、实习训练，强化学生实践能力，培养专业素质。综合创新阶段（大四）：课堂内的实践教学采用经典案例式教学，期货交易、银行风险管理训练，金融营销训练，创新实训教学等方式；校内课堂外实践教学采用股票投资模拟竞赛，金融热点辩论，各类职业资格从业资格证书培训，金融专家、企业老总专题讲座，发表金融学术论文；校外实践教学要求毕业顶岗实习，并结合毕业论文进行社会调查，做出实结；毕业论文经历选题、收集资料、提炼观点、拟定提纲、谋篇布局、撰写论文、修改润饰，参加答辩等过程。通过完成各项综合性实验、实训、实习、论文，希望学生能对行业有进一步了解，提高自身社会实践能力。

2.金融学专业实践教学管理的设计。

2.1采用“择优录取、滚动管理、优胜劣汰”的动态教学管理模式。

新生在入学报到时，自愿申请进入实验班。系部需结合自荐生的学习成绩、个性特长、家庭背景、社会背景等因素进行择优录取，并将班级人数控制在30人左右，已实现方案期待的结果。进入实验班后，在培养过程中实行滚动管理、优胜劣汰。滚动式管理是指不断优胜劣汰，补充新鲜血液，让已获得优质资源的实验生也存在危机感，更加珍惜这些优质资源和机会。班内学生如果表现不佳，考核成绩不合格者淘汰，转入本专业其他班级继续学习。同时，其他班级若有表现优秀者，自荐并结合2位教师的推荐，经考核通过后可进入该实验班。

2.2实行双导师制，专业班主任跟踪管理。

班级特别为每位学生配2名导师，其中1名导师负责专业基础知识辅导，另1名行业导师负责专业的社会知识培养，学生将有机会参与行业导师的校外活动与事务。并且实验班会配备1名具有金融专业素养的教师作为班主任，跟班听课、听讲座、会议研讨，并负责与该实验班相关的组织、协调、管理工作，可以优先考虑金融专业课教师担任班主任，并为其给予提薪等激励手段。

2.3提供“毕业学位证+职业资格证+培训合格证”的结业模式。

学生修完实验班的全部项目，成绩良好以上，学院除了颁发金融学专业毕业证和学位证之外，还将给学生颁发“金融创新实验班的培训合格证”。结合学生在四年终将职业资格培训所获得相关“金融行业职业资格证书”，多证在手有助于学生尽快进入金融行业各领域，能迅速地适应岗位工作。

2.4360教学质量监督。

实践教学过程中不能缺少质量监督，对实验班将采取学生评教、跟班班主任评教、主任评教等360教学质量评价，加强对理论课程和社会实践能力培养的教学质量控制，随时反馈，随时改善。

篇10

二、研究领域

庄新田教授近年主要从事金融创新与风险管理的研究工作，涉及证券市场投资与管理、结构化金融产品设计、行为金融、资本市场复杂网络、供应链金融优化等领域。

三、研究成果

庄新田教授近年在中外核心学术期刊上发表学术论文150余篇，其中被SCI检索10篇，SSCI检索2篇，EI检索25篇，CSSCI检索80篇；主持国际学术会议一次，率队参加国际学术会议三次，特邀参加国际学术会议10余次；主持国家自然科学基金3项、中国博士后科学基金1项、教育部博士点基金1项、辽宁省软科学计划重点项目1项、辽宁省优秀人才支持计划项目1项、辽宁省教育厅计划项目1项，企业横向课题9项；出版专著7部，主编教材6部，翻译教材3部；东北大学精品课《金融工程学》负责人、辽宁省精品课《金融工程学》负责人；东北大学优秀教师、东北大学教学名师。

四、主要论著

1、金融工程――预测、优化与控制（合著），东北大学出版社，2001年。

2、商务与管理统计（主编），东北大学出版社，2002。

3、证券市场分形结构及其复杂性（合著），东北大学出版社，2003年。

4、投资管理（21世纪高等院校专业课系列教材）（主编），机械工业出版社，2007年。

5、金融工程学（新编高等院校经济管理类规划教材）（主编），清华大学出版社，2007年。

6、证券投资分析（新编高等院校经济管理类规划教材专业课系列）（主编），清华大学出版社，2008年。

7、商务与经济统计（译），机械工业出版社，2008年。

8、金融工程学――原理、工具与应用（新编高等院校经济管理类规划教材）（主编），科学出版社，2009年。

9、金融与精算数学（译），机械工业出版社，2009年。

10、证券投资学（主编），清华大学出版社，北京交通大学出版社，2010。

11、我国股票市场参与主体行为研究（合著），东北大学出版社，2010年。

12、期权、期货及其他衍生产品习题集（译），机械工业出版社，2010年。

13、金融企业激励与风险管理（合著），中国经济出版社，2012年。

14、基于多重分形的金融市场复杂特性分析及应用（合著），中国经济出版社，2012年。

15、复杂社会网络视角下的创新合作与创新扩散（合著），中国经济出版社，2012年。

16、金融市场投资激励机制（合著），中国经济出版社，2012年。

17、基于动态知识互补的企业集群创新网络演化研究，科学研究，2001年第10期。

18、基于心理契约的基金经理激励机制分类设计，中国管理科学，2011年第3期。

19、Research on the relationships of the domestic mutual investment of China based on the cross-share-

holding networks of the listed companies，Physica A：Statistical Mechanics and its Applications，2011（4）.