本课程结合大数据与计量统计模型，力图贴近现实，运用这些技术和方法，对金融市场进行实证分析，并辅助投资者和企业高管进行战略决策制定。在保证理论介绍和阐述的完整性的前提下，借助金融实验室，通过对 Stata 计量软件的操作的讲解，借助于相关的案例与数据，培养学生对数据的处理和量化分析能力，从而加深对于金融市场及宏观经济环境相关规律的理解，并起到辅助学生进行投资和企业决策的目标。相比于传统的量化学科教学，本课程将以金融及企业决策作为场景来对学生进行讲解，从而使学生得以掌握一些更为贴近现实的问题的数据和模型，并对其毕业论文的写作起到指导作用。

上完《大数据建模与金融理论》这门课，总体感受就是：受益匪浅，收获颇丰。我本人从事互联网行业，每天与百亿级数据打交道，但目前关注更多的是数据本身所传递的信息，并没有发掘数据背后隐藏的价值，如数据与数据间的关系、数据的统计学意义、数据反映的用户行为问题等。

在这门课的学习过程中，老师会教我们掌握如何建立一元线性回归模型，并由此深入到多元线性回归模型。同时，老师会详细讲解这些模型背后的数学推导，让学生知其然并知其所以然。因为这是一门结合金融市场的课程，老师会将一些金融理论知识与大数据分析知识相结合，让学生用数据分析思维去了解金融市场。最后，老师会通过一些案例，演示如何通过分析工具Stata去生成模型并对结果进行分析。通过对结果的解读，便可清晰地知道数据背后反映的一系列问题。

通过这门课，深深地感受到了大数据建模与分析的魅力。如果你对数据建模，数据分析以及金融理论等知识感兴趣，那么这门课就是你的不二之选，最后，感谢老师们的辛勤付出和同学们在学习上的帮助。

——徐江雷

满帮集团 高级开发工程师

新技术的发展与运用在快速地改变着金融体系的结构与形式，金融科技已经成为推动金融产品与服务创新的重要因素。与此同时，与创新如影随行的是风险，金融科技的创新既有可能让金融机构与投资者承担新的、过度的风险，也有可能对金融体系带来新的潜在的系统性风险的冲击。我们需要在新的现实背景下，深入考察、分析和思考原有的金融风险管理、金融监管的制度框架、原则和方法是否还能够发挥其应有的作用，从而能够在金融科技创新与风险控制之间取得新的平衡。因此，本门课程将采取双师同堂等多种形式，既向大家介绍金融科技的最新发展，也和大家一起学习和讨论金融风险管理、监管的原则与方法。

曹啸  上海财经大学金融学院教授

研究领域：

金融制度、金融监管

教育背景：

毕业于西安交通大学，德州农工大学访问学者

科研成果：

在《管理世界》、《金融研究》、《财贸经济》等期刊发表文章30余篇。

奖励、荣誉称号：

获国家教学改革二等奖（参与）、上海市教学奖励多项、中振科研奖励、申银万国奖、心目中的好老师等；

- 各行各业都绕不开监管二字

- 追根溯源的监管理论梳理

- 启发式的课堂教学气氛

各行各业的发展都离不开监管的保驾护航，作为金融从业者对此更是深有体会。大部分人对监管的印象往往是枯燥的规定条文，或是一些轰动一时的天价罚单。对监管背后的理论模型及其演变进程，各学派关于监管未来发展方向的观点等内容却鲜有人研究琢磨。

在这门课上，你将能够学到这些鲜为人知而又颇有价值的知识。从古今中外各个主要学派的模型梳理，到结合具体事件的案例分析，曹老师用生动的课堂教学引发同学们开始思考“监管究竟是为谁服务”，“监管者的监管权又该如何限制”等一个个现实问题。

通过这门课的学习，掌握的不仅仅是监管科技的知识，同时也提供了一种理解监管意图的思考角度。就我个人而言，当有新的监管规定发布时，我的思考逐渐从以往的“监管要金融从业者怎么做”发散到“监管为什么要金融从业者这么做”、“目前该项业务处于哪个发展阶段，在这一阶段监管主要往哪个发展方向引导业务发展”等问题。

不学不知道，监管，远不止规章制度，有趣的内容有很多。

                                  ——林逸凡

某期货公司资管部  量化投研 

以管窥豹，这2门课程只是其中的一小部分，第二年还有很多前瞻性视野、专业程度兼具的金投班专属热门课程！看完上述两门课程的介绍，大家对于金融投资班的专业方向选修课有没有一个大致的了解呢？除此以外，大家想对哪些课程有更加深入的了解，不妨在留言区告诉我们哦！