《金融数据挖掘 》教学大纲

一、课程性质：金融方向的实践教学课程    

二、考核目的

数据挖掘是一种利用统计学、机器学习和人工智能技术从大量数据中发现隐藏的模式、关系和知识的过程。在金融行业中，数据挖掘已经成为一种重要的工具，帮助金融机构更好地理解客户需求、优化业务流程、降低风险和提高收益。在过去的几年里，随着数据量的增加和计算能力的提高，数据挖掘技术在金融行业中的应用也逐渐扩展到了各个领域，如贷款评估风险管理、投资策略、市场营销等。同时，随着人工智能技术的发展，如深度学习、自然语言处理等，数据挖掘技术也在不断发展和进化，为金融行业带来了更多的机遇和挑战。

通过本课程的学习，学生应掌握SAS软件和编程技术方法，能够利用SAS软件分析金融市场数据，并根据数据分析解决金融现实问题；具有初步运用SAS软件进行投资收益计算、风险评估、产品选择、以及风险管理方案设计的能力；增进对金融产品的理解和认知；提高职业素养，树立正确的金融从业观、价值观和风险观，能够利用所学知识较为准确地分析金融市场数据。

三、考核依据教材

《SAS与金融数据分析》，作者:彭寿康；出版社:中国金融出版社。

四、教学手段

采用课堂教学和演示、学生操练等相结合的教学方式。

五、考核教学要求

在教学方法上，本课程的教学力求将课堂教学置于不同金融市场的实际问题中，培养学生积极主动挖掘金融市场信息的能力，课程通过课堂理论讲解、课后习题和典型案例使学生较为系统地掌握SAS软件的基本知识和基本编程方法，熟练掌握利用SAS软件进行银行业的贷款计算和贷款比较的方法和能力，掌握银行各类贷款计算的基本原理，能熟练利用SAS软件对股票市场和债券市场的数据进行分析，掌握在银行信用风险管理中基本的数据分析方法和建模技术，初步掌握在银行风险管理中所需要的SAS编程能力。

六、考核课程内容

第1讲 SAS软件基础

本章是该课程的绪论部分，主要内容是了解SAS系统的概况及SAS系统中四个模块的基本功能，了解SAS系统的启动与SAS操作界面，了解SAS语句和SAS程序的构成、掌握SAS系统的结构化语句，理解SAS数据集的结构和SAS数据集的创建方法、掌握SAS数据集的编辑方法，理解几类重要的金融SAS函数。

1.1 SAS软件简介

1.2 SAS语句与SAS程序

1.3 SAS数据集的创建

1.4 SAS数据集的编辑

1.5 SAS函数

1.6 本章有关的SAS基础知识

第二讲  SAS与银行贷款分析

了解几种主要的银行贷款类型，理解不同贷款中各个参数之间的相互关系和计算公式，掌握贷款计算的SAS实现方法，理解贷款比较的经济准则，掌握贷款比较的SAS实现方法，掌握本章有关的SAS基础知识。

2.1贷款的分类

2.2贷款的计算

2.3贷款的比较

2.4本章有关的SAS基础知识

第三讲  SAS与股票市场分析

了解股票收益率和期望收益率的定义和收益率计算的SAS实现方法，了解股市风险的度量方法、双侧风险和尾部风险度量的SAS实现方法，掌握单个股票或者资产组合的CAPM拟合与检验的SAS实现方法、股票系统性风险和非系统性风险的分解和SAS实现方法，掌握最优投资组合构建的SAS实现方法、有效边界绘制的SAS实现方法，掌握本章有关的SAS基础知识。

3.l股票市场的收益与风险

3.2股票市场的CAPM

3.3最优投资组合和有效边界的SAS实现

3.4本章有关的SAS基础知识

第4讲SAS与股票市场技术分析

掌握技术分析中各种量价关系图形绘制的SAS实现方法，各种移动平均线的计算与绘制的SAS实现方法，掌握利用移动平均线的交叉模式来捕捉股票的买卖信号，掌握买卖信号的过滤与证实及SAS实现方法，掌握利用移动平均的带状约束来控制投资风险的方法，掌握利用波动序列的交叉模式来捕捉和证实买卖信号的方法，掌握本章有关的SAS基础知识。

4.1 股票市场的数据图形绘制

4.2 移动平均线的计算与绘制

4.3 用交叉模式分析买卖信号

4.4 运用波动的交叉模式

4.5 运用移动平均的带状约束

4.6 本章有关的SAS基础知识

第5讲SAS与债券市场分析

掌握债券价格与债券收益率计算的SAS方法，了解债券的久期和凸度的定义及涵义，了解如何进行债券价格的利率敏感度分析，了解如何分析利率的期限结构和计算理论即期利率，初步掌握如何利用债券的久期进行利率风险管理的技术，初步掌握理论即期利率、利率期限结构、远期利率计算的SAS实现方法，初步掌握利用理论即期利率曲线进行债券定价的能力。

5.1 债券的价格与收益率计算

5.2 债券价格的利率敏感性

5.3 久期的应用：免疫策略

5.4 理论即期利率和远期利率

   七、考核方式及成绩评定标准

考核方式：案例分析或研究报告

成绩评定标准：百分制