理想的金融本科课程

2022年6月29日初稿;8月9日修订、增补

最近学院又在修订本科生培养方案,重点是课程安排。前段时间和分管领导交流过,受限于学校、学院、系里各种约束,培养方案的修订总是螺蛳壳里做道场。这学期也一直关注某体制外学校线性代数课程设置的问题,深感大学的课程体系真是重中之重,但又得向四面八方妥协。所以只能假想一个没有摩擦的理想世界,做一番完全脱离实际的畅想。

一、学校层面必修课

中国特色政治课,外加体育、英语、通识课程。这部分挺重要,但与专业衔接不密切,略去不谈。

真正关键的学校层面必修是数学课。就金融专业本科教育来说,如果要达到世界一流的水平,至少需要上下面4门非常重要的数学必修课。

  1. 微积分。大一两学期。至少需要高等数学B的水平。重点:(i)极限概念,(ii)一元函数微分、积分,(iii)级数收敛,(iv)多元函数微分、积分。
  2. 线性代数。大一下学期。至少需要线性代数B的水平。实在是太重要了,见专门的文章《经济学中的线性代数》。如果可能,应该上两学期。
  3. 概率论。建议大一下学期就上,与微积分和线性代数衔接一下,这样讲到多元分布的时候就刚好可以对应上;否则大二上学期。重点:(i)概率空间和作为概率空间上的函数的随机变量概念,(ii)常见离散、连续分布,(iii)随机变量的矩,(iv)独立性与条件概率、条件期望,(v)多元分布,特别是多元正态分布,(vi)随机变量序列作为函数列的收敛概念,大数定律与中心极限定理。
  4. 数理统计。大二上学期。需要系统的奠定统计估计与假设检验的思想,重点:(i)统计模型与数据生成过程,(ii)模型估计,特别是基于大数定律的渐近估计与一致性,(iii)统计假设与推断,第一、二类错误,显著性、p-值与功效的概念,基于中心极限定理的参数估计值渐近分布与检验。并且需要了解一些基本的非参数统计,如分布的估计;还需要了解贝叶斯统计的思想。

二、学院基础课

经济学类基础课应以大一上、下学期以及大二上为主,大二下可考虑有专业导向的基础课,适应大二下结束时分专业的现实。

  1. 经济学原理。上下两学期,上学期偏重微观,下学期偏重宏观。就应该请全院最资深、最全面的教授上大课,500人一个班,配20个助教。本科在北大CCER,原理是卢锋老师上;清华经管的经济学原理是钱颖一老师主持;Harvard的原理常年是Mankiw主持。原理课直接塑造了学生最基础的经济学理念和直觉,影响是终生的。这就一定要求最好的教授上。一定不能开平台课,自毁长城。
  2. 政治经济学。大一上。这课就应该具有强烈的经济思想史意味。重点包括:
    • 斯密、李嘉图、边沁到密尔的经典政治经济学
    • 作为经典政治经济学的分支,在劳动价值论基础上的马克思主义政治经济学
    • 19世纪末资本主义社会劳资矛盾调和下,经典政治经济学结合边际分析发展出来的古典经济学,包括马歇尔为代表的剑桥学派和庞巴维克为代表的奥地利学派,以及瓦尔拉斯、杰文斯、维克赛尔等人的思想
    • 大萧条与凯恩斯对古典经济学的改造,以及二战后数理化的新古典经济学,一般均衡与理性预期理论
    • 1930年代凯恩斯与哈耶克关于政府干预经济的论战,1940年代计划经济与市场经济的论战,以及由苏联开启的20世纪国际共产主义运动及计划经济实践
  3. 解放后中国经济变革。大一下。有基础课程训练后,学生应该立即对新中国经济史有个基本认识。这课以前在CCER是林毅夫老师上,叫《中国经济专题》。也需要资历极深的老师,上大课。
    • 建国初期新民主主义经济政策与规划
    • 五十年代中期社会主义改造的提前与计划经济体系的建立,第一次经济集权
    • 五十年代末“大跃进”及经济计划的失控,六十年代初调整期与第二次经济集权
    • 文化大革命与计划经济的极限
    • 改革开放初期商品经济改革,对外开放,与农村经济自由化
    • 商品经济向市场经济的过度,价格双轨制改革,八十年后期通胀引起的经济动荡
    • 九十年代初社会主义市场经济体系的形成,财政分权改革,宏观经济调控体系的建立
    • 世纪之交的国有企业改革,WTO与扩大对外开放,金融体系改革
    • 社会主义市场经济体系的中国特色
  4. 会计学原理,公共经济学,货币银行学,国际经济学。大二上学期。这些课都是所有经济学大类所应当掌握的。实在没办法,开成平台课也行。但应该给老师留有足够的内容、评分灵活性。统一标准是中学应试教育的需求。
    • 会计学原理:建立基本的资产负债表、现金流收支、收入成本概念
    • 公共经济学:建立基本的现代财政与行政体系概念
    • 货币银行学:建立基本的现代货币体系、资金时间成本、金融市场体系概念
    • 国际经济学:建立基本的世界经济格局、贸易体系、资本流动体系概念
  5. 计量经济学,R/Python编程语言,程序设计。大二下学期。撤销现在的统计学课程;学生有了数理统计基础后,直接进入计量和现代统计软件、数据处理语言的课程。计量务必在线性代数的基础上,全面实现矩阵化理论讲解与训练。
    • 在微积分、线性代数、概率论与数理统计基础上,学习计量经济学的基本理论,重点是以矩阵为基础的线性回归模型
    • R/Python编程序言:学习经济、管理中常用数据格式,描述性统计,绘图,循环操作
    • 程序设计:高级语言语法,内存与计算,基础算法,数据输入、程序运算、结果输出

三、专业必修课

大二下到大三,少而精。现代金融学就两个基础,公司金融和资产定价。最多外加偏宏观金融的课程。

  1. 中级微观经济学。大二下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 消费者偏好、效用最大化理论,厂商利润最大化理论,不确定条件下的决策,一般均衡概念,福利经济学第一、二定理,外部性,市场势力,信息不对称
  2. 公司金融。大二下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 现金流及现值,投资评估与融资形式、成本,资本结构理论,公司治理,企业理论
  3. 投资学。大二下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 资产回报率的概念,均值方差投资组合,资产定价的概念,资本资产定价模型,因子定价模型,资产定价的经验证据,行为金融学
  4. 中级宏观经济学。大三上。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 国民经济核算体系,长期经济增长事实与理论,经济周期波动事实,有微观基础的消费、投资、劳动市场、进出口理论,经典的IS-LM模型,简化的新凯恩斯IS-Phillips曲线模型,货币政策,财政政策,产业政策
  5. 金融经济学。大三上。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 在中微与投资学基础上,期望效用理论,完全与非完全市场,动态资产配置决策,跨期决策与资产定价
  6. 国际金融。大三上。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 经常账户与资本账户,外汇市场与汇率制度,国际收支理论,资本流动的长短期影响,国际金融体系,外汇储备与汇率干预,主权债务,国际金融危机与救助

四、专业选修课

大三上到大四,打通本科不能选修研究生高级课程的不合理限制。

  1. 金融工程。大三上。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 与中微、投资学、金融经济学衔接,介绍衍生金融工具与市场,介绍量化金融风险管理方法
  2. 时间序列。大三上。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 与投资学、公司金融衔接,覆盖基础的平稳时间序列理论,时间序列的周期性与谱,ARMA模型,VAR模型,ARCH/GARCH模型与随机波动率,面向金融市场与宏观经济数据建模分析
  3. 商业银行经营与管理。大三上。
    • 与货币银行学、公司金融衔接,介绍金融中介基础理论,商业银行基本业务与管理架构,商业银行风险管理,商业银行治理,商业银行监管,中国商业银行体系
  4. 衍生品。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 与金融经济学、金融工程衔接,介绍衍生品定价理论,衍生品风险分析理论,中国衍生品市场体系
  5. 固定收益证券。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 与金融经济学、金融工程衔接,介绍利率的期限结构理论,债券风险理论,债券一二级市场,中国债券市场体系
  6. 金融市场学。大三下。
    • 与货币银行学、公司金融、投资学、商业银行、金融经济学衔接,介绍金融市场的理论基础,包括风险分担、资产价格的信息传递功能以及资产价格对发行人的信息反馈功能,介绍债券市场、保险市场、非标金融资产市场、理财市场、基金市场,资产发行主体及投资者,市场中介及服务机构,市场监管
  7. 连续时间金融/随机过程。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 布朗运动,期权定价,连续时间下最优投资决策
  8. 动态优化。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 约束极值问题的KKT理论,离散时间确定性条件下动态最优化的拉格朗日方法,离散时间随机动态最优化,确定性条件下的最优化问题的递归结构、倒推法与贝尔曼方程,随机动态规划的基础理论,随机动态规划的基础数值求解方法
  9. 金融大数据分析。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 复杂网络的理论与数据分析,文本数据处理与分析,图像数据的处理与分析,基础机器学习算法介绍
  10. 金融科技。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 不对称信息下市场交易的一般理论,信息可验证性与密码验证机制,区块链技术与信息分散化,金融大数据获客、客户画像及风险管理
  11. 金融实证方法。大三下。全面贯彻微积分、线性代数和概率论。
    • 资产定价因子构建与实证分析,因果性理论,因果推断的回归分析方法,工具变量回归,双重差分方法,断点回归方法
  12. 硕士、博士水平高级课程。大四上、下学期。
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