全日制

这门课程包括一系列拜访各行业知名公司的活动。在这些拜访中，学生将有机会通过参加现场参观和与公司高管互动，深入了解主办公司的特点。公司访问的目标是建立课堂教授的理论知识与实际实践概念之间的联系。在访问之后，学生将能够将理论知识与实践经验结合起来，并利用这些额外的知识进行进一步的行业或公司分析。

本课程旨在拓展学生视野，并加深其对中国金融发展现存问题的认知和理解。学生会以小组形式，在业界导师的指导下，结合中国金融经济相关热点问题完成高质量项目研究。通过理论结合实践的研究方法，帮助学生更新对国内前沿金融市场及投资管理的认知。

*本课程聘请多名就职于金融机构的业界导师授课，授课语言为中文

本课程旨在培养学生在金融领域的学术研究能力。

行为金融学动摇了主流金融学“理性人”的基本假设，建立在“有限理性”基础上的行为金融学，结合市场异象，试图揭示金融市场的非理性行为和决策规律。

本课程将通过心理学和现实情况，从开放性和批判性的角度审视传统金融学理论。通过对投资者行为偏差、金融市场异象、以及华尔街案例使学生深刻理解有别于传统解释的投资者行为规律与市场运行规律。

本课程采用市场真实案例进行分析与评估。基于估值的基本理论，实战估值案例分析，累积实务案例分析技巧与经验，了解公司实际价值。学生们将了解如何评估不同规模、年限、以及财务状况的公司。本课程将会用到所学的金融和财务知识来进行估值评估。

本课程介绍随机建模的概念和方法。课程内容涵盖概率论初步、鞅、布朗运动及在金融工程中的应用。

本课程概述企业兼并、收购以及改变公司控制权的其他形式。课程内容涵盖并购过程、杠杆收购、其他形式的公司重组以及相关的估值方法。此外，课程还将讨论并购或其他控制形式的参与方的动机和作用、公司控制权变动的原因以及变动对公司价值和效益的影响。

中国经济在过去三十年以前所未有的速度增长，目前已经是世界第二大经济体。与此同时，随着我国自由化进程的推进，中国金融市场也在迅速发展。本课程旨在深入介绍中国金融体系及其特点。了解金融体系在中国经济发展中所发挥的重要作用以及未来发展中将会遇到的机会和风险。

本课程介绍与初创企业相关的金融话题，主要针对大型的创新创业公司的融资。课程内容涵盖以下主题：(1) 估值，估算创业公司所需要的资金；(2) 评估，从经济基本原则的角度评估不同商业机会；(3) 资金来源，了解公司现状与资本需求； (4) “退出”，创业企业的“退出”方式。

本课程研究银行、保险公司和投资基金。课程内容涵盖中介的作用、银行在实体经济中的作用、银行的监管和管理、金融机构的估值、保险公司的职能和行为、公募基金和对冲基金的行为和管理。课程还涵盖企业信用分析、信用评分建模以及各种信用风险管理实践。

本课程将使用 Python 讲述量化投资组合分析和决策。有助于未来计划从事量化资产管理或系统交易策略的学生学习。课程内容涵盖投资的基本概念、投资组合理论、Smart Beta投资策略、因子建模和风险优化、积极的投资组合管理和设计、动态对冲等。编程和数值算法将是课程重点，学生需要学习Python并应用于实际实践问题中。

本课程介绍证券交易的基础知识，并讨论针对具体证券市场环境，构建相应的算法交易策略模型，给出最优的算法交易策略。课程内容涵盖了市场和价格的性质、交易机制、市场微观结构模型、交易成本和最优交易策略以及高频交易。

本课程介绍基于宏观经济形式下的金融决策。课程内容涵盖金融市场的现状、国民收入账户、利率和中央银行政策、银行业务和国际资本流动。

本课程介绍信用风险建模和信用衍生品评估和管理。课程内容涵盖了违约风险的结构模型、基于违约强度的模型、利率的风险结构，并介绍信用违约掉期、担保债务凭证和其他相关产品。

本课程讲述金融计量经济学和实证金融工具，着重强调学生对理论知识的应用。课程内容涵盖单变量和多变量线性模型，时间序列模型，波动率的参数和非参数模型以及风险管理模型，课程利用理论知识解决实际问题，将涉及到大量计算机软件的应用。

本课程通过建立数学模型让学生深入了解金融风险，并学习如何对风险进行管理。课程内容涵盖市场风险，例如利率风险、信用风险、贸易和投资组合层面的外汇风险。课程还涵盖风险价值、流动性风险和银行法规简介。

本课程介绍面向对象的基本概念，研究信息系统战略的经济学原理，强调经济和管理原理在信息服务业中的应用。课程将结合案例，分析信息革命给企业带来的变化和商业机会。课程还将介绍商业信息策略与管理在当代 IT 治理中的重要性。

本课程结合理论和实际案例介绍另类资产及其投资管理知识。课程将从机构投资管理人（如养老基金、捐赠基金、家族办公室等）的角度分析如何进行另类资产配置。通过本课程，学生将了解对冲基金、私募股权基金、房地产和大宗商品等典型的另类资产的投资回报、风险、特点和投资策略。同时，将了解作为机构投资者，如何合理配置另类资产。

*本课程授课语言以中文为主

本课程介绍商业建模与最优化技术，课程内容涵盖线性规划、整数规划和非线性规划。课程研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决金融、会计、人力资源和市场营销等不同行业中的实际问题。学生学习使用电子表格优化，例如 Excel 和 Excel Solver，建立决策模型。

本课程介绍互联网金融时代的机遇与挑战。随着互联网技术与金融体系在不同环节的融合，催生了形形色色的互联网金融模式。课程将帮助学生了解传统金融的变革与发展，理解互联网金融的运作机制，认识互联网金融对传统金融的影响，探索互联网金融的发展未来。

本课程为机器学习入门课程，讲解机器学习的基本思想，包括基本概念、方法和应用工具。课程内容涵盖主要任务和主要模型、基于树的模型、深度学习模型等。选择本课程的学生应具备概率论、矩阵代数和统计学的基础知识。

数据可视化是使用计算机图形显示信息，通过视觉感知有效地传达数据背后的含义。本课程介绍可视化数据的基础概念、数据模型、图形感知、视觉编码和交互技术、数据可视化工具以及用于商业领域的可视化数据案例等。

本课程为学生提供了分析预测和合理运用大数据信息在金融领域做出有效决策的培养技能。课程涵盖了Fama and French 资产定价模型，事件研究，预测未来收益以及机器学习和文本分析等模块。学生在课程中将学习如何操作大体量金融数据库并且学习如何掌握构建预测模型所需要的SQL编程。本课程融合了传统金融课程内容和数据科学课程内容，为学生未来从事金融领域的各项工作建立基础。

本课程将学习与商业活动有关的法律框架和监管体系，介绍规范公司金融和证券市场的基本法律原则。此外，课程内容将涵盖与信息不对称、道德风险、代理问题和破产有关的法律案例分析。通过完成本课程，学生将了解商业行为的基本法律含义。

本课程通过ESG原则、架构、政策和财务四个方面进行绿色债券产品和相关市场的介绍。课程帮助了解绿色债券的设计、结构、定价、交易方式以及投资者特征。课程内容结合一些基本科学信息、气候变化及其他环境问题、现代企业ESG实践的实际案例。学生需要一些有关债券数学和债券市场的基础知识，对现代环境问题和科学有良好的理解。