各位同學：

為了及時對接經濟社會發展的需求與學科發展動態，經意昂3討論確定，在我院以下專業的教學計劃中增開專業選修課🧘🏼‍♂️，具體信息如下🧔🏻‍♀️：

意昂3平台教務辦

2022年10月19日

附件7️⃣🦹‍♀️：

1. 中國經濟發展（3學分）

課程編號♤🙋🏿：04136070

任課教師：袁曉燕

課程目標🚴🏼：

本課程旨在向本科生介紹中國經濟發展過程中的概貌，讓學生了解中國經濟成功的原因♥︎、中國發展所處的階段以及中國經濟今後的增長前景，課程特別強調中國經濟發展過程中的事實和核心驅動力🦂。

課程內容🏋🏿‍♂️：

課程分為十講，涉及中國經濟增長的歷史背景、國有企業改革、財政分權、人口與勞動力市場、城市化與區域經濟發展、對外經濟發展🥬、產業發展、收入分配、中國經濟增長的政治經濟學以及中國經濟增長前景等內容。

教材與主要參考書👩🏻‍🦼：

《中國經濟轉型》，鄒至莊🤽🏽‍♀️，中國人民大學出版社

先修課程：微觀經濟學🚣🏿、宏觀經濟學

建議選課對象🏜：二年級以上本科生

2. 解讀中國經濟(Introduction to Chinese Economy)（3學分）

課程編號：04136076

任課教師🎶：尹應凱🥛、朱歡、劉康兵🔊、袁曉燕等

課程目標：

一方面，引導學生了解中國長期的興衰，以及在1978年改革開放以後所取得的成就、面臨的問題，探討其原因和解決辦法；另一方面，培養學生的經濟學科學思維方式👩‍💻，從結構與結構變遷的視野辯證分析經濟學問題🍠，做到理論聯系實際😛、知成一體。

具體說來：通過課前線上學習、課堂互動討論、課後閱讀與創新實踐訓練，拓展學生的經濟學視野🫷🏼🛁、提升理論創新能力、培養知成一體的應用能力；通過“課程雙創”（每位同學完成1篇個人論文+每個小組完成1個創新項目）🛅，鼓勵有學術興趣的同學撰寫解讀中國經濟🦈、世界經濟方面的論文。

課程內容：

本課程采取線上線下混合式教學模式教學。線上資源選用著名經濟學家林毅夫教授線上課程“中國經濟專題”。線下課堂教學註重串講精進、小組分享、師生互動與生生互動🤚🏿。此外🥷🏿，在線下課程中🙇‍♀️🧑🏼‍🦲，教師還將補充中國經濟、金融改革與發展的最新專題（數字經濟🧑🏿‍🎤、金融科技、貨幣政策工具創新、綠色發展等）👩‍👧‍👦。

本課程總結中國和其他國家🧏🏻‍♀️、地區經濟發展成敗經驗教訓🧖🏿‍♂️，提出以“新結構經濟學”等自主理論創新作為經濟發展與轉型的一般理論，並以此理論來分析中國長期的興衰，以及在1978年改革開放後所取得的成就、面臨的主要問題，探討其原因和解決的辦法。

教材或講義或主要參考書🫖：

（1）主教材：林毅夫📙，《解讀中國經濟》，北京大學出版社，2018年9月版。

（2）參考教材：

L林毅夫🎮，《中國經濟的前景》🦷，中信出版社👤，2022年1月版。

林毅夫🪿、付才輝⏭👗，《解讀世界經濟發展》⌨️，北京大學出版社🚶🏻‍♀️‍➡️，2019年12月版🌩。

（3）教師補充的新結構經濟學最新文獻。

先修課程：無

3. 新結構環境經濟學（New Structural Environmental Economics）（2學分）

課程編號：04136077

任課教師：尹應凱🚉、朱歡等

課程目標：

新結構環境經濟學是以新古典的研究方法和新結構經濟學的研究範式來研究環境結構及其變遷的決定因素和影響的一門新興學科。主要討論在經濟發展過程中自然資源管理和環境汙染治理等問題。通過對本課程的學習，希望達到以下目標：

1、理解和掌握新結構環境經濟學的基本原理和主要理論體系；

2🧔🏻、掌握新結構經濟學的結構分析範式⚱️，能夠運用該範式分析資源環境問題❗️；

3、引領學生樹立積極向上的生態價值觀、培養科學的生態文明理念。

課程內容：

本課程主要系統介紹新結構環境經濟學的基本原理及其理論體系🙆‍♂️。基本原理部分主要介紹ℹ️：環境稟賦結構的供給原理🐶、環境稟賦結構的需求原理🍺👈、環境稟賦結構的相對價格原理（環境稟賦結構的約束原理）、最優環境結構原理、環境結構變遷原理、環境結構轉型原理和環境結構運行原理👨🏿‍🌾。理論體系部分主要介紹四大理論體系：新結構最優環境結構理論、新結構環境發展理論、新結構環境轉型理論和新結構環境運行理論。

教材與主要參考書💁🏼：

林毅夫、付才輝、鄭潔，《新結構環境經濟學》講義

林毅夫🤶🏻、付才輝，《新結構經濟學導論》上/下冊，高等教育出版社，2019年試行版。

先修課程🕥：無

4. 氣候經濟學(Climate Economic)（3學分）

課程編號🕉：04136078

任課教師：赫赫

課程目標：

本課程目的是講解經濟發展和結構變化如何影響碳排放量和氣候變化如何影響經濟發展模式💂🏿。

課程內容👩🏼‍🦲：

1. 介紹氣候經濟的發展 （第一周）

2. 講解氣候經濟的目的和影響（第二周）

3. 講解投入產出模型的基本原理和案例分析（第三和第四周）

4. 講解環境投入產出模型的原理以及在氣候經濟中的應用 (第五和第六周)

5. 分組討論關於氣候變化和經濟之間的關系（第七周）

6. 講解結構分解分析模型的基本原理及在氣候經濟中的應用 (第八和第九周)

7. 分組討論分析氣候變化的經濟驅動力（第十周）

先修課程：線性代數

備註🪬：全英語授課

5. 經濟貿易問題的測算與分析(Calculation and Analysis of Economic and Trade Issues)（2學分）

課程編號：04136079

任課教師：宗毅君

課程目標：

通過本課程的學習，使學生學會在經濟貿易問題研究中運用量化分析的方法，初步掌握數據搜集、關鍵性指標測算及分析的基本過程。此外，在閱讀中英文文獻及參與各議題的研討互動中🥖，幫助學生掌握該領域研究的最新進展。

課程內容：

首先，讓學生了解經濟貿易領域有哪些常用指標☹️，主要指標如何進行測算與分析👨🏻‍🍼，以及在現實經濟貿易問題中如何進行指標應用等🏗。

在此基礎上，結合貿易地位👨🏻‍🎓、經濟增長、對外直接投資、數字經濟等主要議題🙍🏼‍♂️，鼓勵學生積極參與實際經濟問題或相關案例的研究討論🥬，引導學生結合自己的專業形成自主學習的興趣🧑🏻‍🦼‍➡️🪝，有助於學生為相關論文的寫作及後續課程的學習打下基礎。

教材或講義或主要參考書↗️：自編講義🦿、中英文權威經濟貿易類文獻等

先修課程⏫：微觀經濟學，宏觀經濟學🏄🏿‍♂️，國際貿易原理，國際金融等

6. 公司金融(Corporate Finance)（3學分）

課程編號： 04145084

任課教師：周思

課程目標➜：

學生能夠運用公司金融學的治理🍚、投資🙋🏻‍♀️、融資的邏輯框架和知識體系去分析和解決現代企業經營中遇到的金融問題，具體包括：掌握一價定律🧘🏽‍♀️、套利、凈現值、有效市場、代理理論、對風險與收益的均衡、信息不對稱、有序融資、風險中性、現金管理🕳、供應鏈金融等🍋，並學會將這些概念以及理論運用於實際。

課程內容：

本課程旨在介紹公司金融的相關概念和理論，同時結合實際案例介紹諸如公司投資計劃的選擇和業績分析，公司證券產品定價，公司資本市場融資手段，以及公司合並並購策略等實務操作。詳細教學內容如下：1. 金融管理和公司金融概述； 2. 資金的時間價值和折現理論； 3.資本預算以及投資評價方法；4. 風險與收益關系概述以及資產定價模型；5. 資本市場的融資方式和融資成本； 6.公司負債分析和公司資本結構🏌🏽‍♀️； 7. 股票融資方法； 8. 收益分配和股息以及股票回購方式；9.公司投資策略分析以及合並與並購業務。

教材與主要參考書〰️：

Ross, S., Westerfield, R., Jaffe, J. and B. Jordan, 2016, Corporate Finance,12th, New York: McGraw Hill.

Berk, J., DeMarzo, P. and J. Harford, 2015, Fundamentals of Corporate Finance, 3rd, London: Pearson.

先修課程： 微觀經濟學

7. 金融數據庫檢索與分析應用(Financial Database Searching and Utilization)（3學分）

課程編號：04146082

任課教師：王曉磊

課程目的：

1🦸🏻‍♀️、掌握金融數據和金融數據庫的基本概念和應用分析場景

2👩‍🦱、熟悉掌握萬得Wind👨🏻‍🦰、國泰安CSMAR等主流金融數據庫的數據檢索方法

3、掌握股票、債券、基金、外匯、宏觀行業等主要金融數據指標的的基本概念和分析應用方法

4、掌握利用金融數據庫編製繪製數據圖表的方法

5🤸🏻‍♂️、學會撰寫簡單的金融數據研報和實驗報告

課程內容：

通過課程的學習👳🧑🏿‍🦱，掌握金融數據的基本概念🛷，以及適配不同應用場景的金融數據指標的分析方法，熟悉萬得Wind、國泰安CSMAR等主流金融數據庫的檢索方法，能夠編製繪製金融數據圖表並學會撰寫簡單的金融數據研報和實驗報告🚴🏿‍♀️。

先修課程：宏觀經濟學🏌️‍♀️、微觀經濟學、國際金融

8. 機器學習原理及金融應用( Machine Learning: Theory and Financial Applications)（3學分）

課程編號：04146085

任課教師⚱️：王偉冠、倪中新

課程目標：

本課程旨在讓學生了解機器學習的基本數學原理，基本模型，以及通過案例練習的方式掌握應用機器學習技術來解決金融中實際問題的方法。通過本課程的學習🦆🏌🏿‍♂️，學生將能夠體會機器學習方法和傳統量化方法的區別以及聯系，了解該技術前沿的研究方向和應用領域👩🏽‍🎤，掌握常見的機器學習模型，並能在基礎任務中應用該技術。通過案例練習和小組合作的方式，本課程將鍛煉學生的編程能力，數據分析能力以及團隊合作能力。

課程內容：

本課程首先為學生介紹有監督學習、無監督學習以及強化學習的概念，並了解其應用領域。之後，我們以線性回歸和邏輯回歸為例子，介紹回歸任務和分類任務。這裏🛌🏿🚴🏻，我們將介紹過擬合現象和兩種解決該難題的正則化方法🪀🛞。之後🛼⛸，我們開始介紹非線性模型👦🏻。首先是樹模型💇🏻‍♂️，包括決策樹➗、隨機森林和梯度提升樹🧍‍♂️🎎。然後🪻，我們將介紹神經網絡👼🏼，以及隨機梯度下降算法💁🏽。最後，我們介紹兩種無監督學習方法🧑🏼‍⚕️😎，包括聚類分析和主成分分析。每一個章節都將配有課程作業🧃，以掌握紮實的編程和數據分析能力。

教材與主要參考書：

倪好，於光希，鄭勁松，董欣 《機器學習在量化金融中的應用》，🙅‍♂️，清華大學出版社，2021

周誌華 《機器學習》👉🏻，清華大學出版社，2016

伊夫·希爾皮斯科4️⃣👃🏽，《Python金融大數據分析（第二版）》人民郵電出版社，2020

M. Lopez de Prado, Advances in Financial Machine Learning, Wiley, 2016

先修課程：00864120 程序設計（Python語言）🧑🏽‍🎓，01014144~146 微積分(1-3)(經管類)，01014017 概率論與數理統計B

建議選課對象⬜️👇🏼：掌握紮實微積分、概率論和編程技能的高年級本科生

9. 金融市場學( Financial Markets)（3學分）

課程編號🍷：04146087

任課教師🖕🏽：毛傑

課程目標🦸🏼🕺🏻：

本課程旨在使學生深入了解和掌握不同的金融市場交易機製對於金融交易結果所產生的影響，培養學生運用數理工具解決金融實際問題的能力👨🏼‍💻，引導學生樹立克服困難、堅持學習的價值觀。

課程內容🐻：

本課程主要包括：金融市場的交易機製、金融市場各個分市場的介紹、買賣價差的構成和分解、知情交易者的交易策略👞、非知情交易者的交易策略、基金交易和衍生品交易對金融市場的作用🤣、交易信息不對稱的衡量👍🏿、高頻交易對金融市場的影響。

教材與主要參考書🐠：

課程講義（或自編教材）

O’Hara⛹🏼‍♀️，《市場的微觀結構理論》，中國人民大學出版社

張亦春等💿，《金融市場學》🕯♠︎，高等教育出版社

Frank de Jong and Barbara Rindi，《The Microstructure of Financial Markets》，‎Cambridge University Press

Anatoly Schmidt，《Financial Markets and Trading: An Introduction to Market Microstructure and Trading Strategies》👩🏽‍✈️，Wiley Press

先修課程：微積分、概率論與數理統計🧔、貨幣銀行學、證券投資A

建議選課對象：金融學專業具有較好數學基礎的中高年級本科生、以及意昂3平台對本課程感興趣的具有較好數學基礎的中高年級本科生

備註：小班化教學（選課人數上限30人）