金融管理学全文(5篇)
第1篇：金融管理学范文
（1）学院自身建设，
（2）教师数量，
（3）案例教学课时占总学时的比重，
（4）教师的知识结构，
（5）学生对案例教学的认知程度，
（6）学生的主动性积极性，
（7）教师与学生的互动状况，
（8）课程的性质目的，
（9）理论知识占全部教学内容的比例，
（10）教师的教学经验。邢小军等根据金融学专业的另外一门重要课程《国际投资学》的教学内容和教学目的，并结合实践教学法的特点，采用DELPHI法对陆春设计的指标体系进行修订充实，形成了更加全面合理的指标体系，来判断此门课程采用案例教学法的可行性。我们认为，可以借鉴邢小军的指标体系，来判断金融风险管理这门课程是否适用案例教学法。因为这两门课都属于金融学的专业方向课，相对其他金融类课程来说，课程产生的时间都不长。具体的指标标准分述如下：
（1）课程的教学目的。如果学生是科学型硕士或者更注重理论研究的话，案例分析和实践教学法的适用性较弱；如果是本科学生或者MBA学生，那么案例分析的适用性就较强。
（2）建立案例库的难易程度。如果课程无法建立数量充足的案例库，那么教师即使绞尽脑汁使出浑身解数，案例教学法也只能勉强维持。
（3）课程教学内容中理论知识的比例。理论适合循循善诱地讲解，不适合案例讨论和实践模拟；故理论知识的比例越少，课程越有利于案例分析法的采用。
（4）教师的知识结构。案例教学法要求教师拥有更加广阔的知识储备，案例大多涉及金融管理决策问题，要解决某个具体的问题，往往需要将金融学的各种专业课程的知识进行必要的综合。另外，案例分析需要教师具有一定的经验，要求教师拥有一定的组织协调能力以及突发情况的处理能力。
（5）学生的知识储备状况。要让学生成为课堂的中心，学生肯定不能是一张白纸，学生必须事先具备一定的知识储备，拥有一定的专业分析能力，才能够完全融入课堂讨论的氛围之中。
（6）教学工具的完备程度。电脑、投影仪等常规工具是最起码的要求，可能还需要有案例讨论室、网络链接、交互式教学工具等，否则案例分析的教学效果将很难体现出来。
（7）学校的政策支持程度。由于案例教学法明显区别于传统的教学方法，故高校的绩效考核政策倾斜是必不可少的前提条件。虽然在课堂上相比传统教学模式，教师的讲解工作量的确有很大程度的下降，但是在课前的准备设计的工作量将会成倍地上升，因而在工作量的计算方式上需要作出一定的倾斜。
（8）学生对教学方法的偏好程度（喜好或厌恶的程度）。学生是教学的受众，所以学生的态度将会决定最终的教学效果。必须在学生喜欢、至少不厌恶抵制的前提下，才可能得到学生们最大程度的配合支持。
（9）教师对教学方法的态度。教师在教学活动中占据主导地位，因而教师对新教学方法的了解程度及秉持的基本态度，会显著影响其采用的积极性与具体的使用效果。
（10）案例的真实性。真实性对教学效果的重要程度不言而喻。教学中应该尽量选用真实的案例，这样不仅使得案例具有更高的吸引力，而且使其具有更高的说服力。风险管理这个概念自20世纪50年代首次提出以来，受到了学术界和实务界的广泛关注。前些年席卷全球的次贷危机以及欧债危机，都对世界各国的金融从业人员乃至社会公众上了一堂生动的风险教育课。正是在这一大背景下，愈来愈多的高校开设了金融风险管理课程。开设这门课程的直接目的，就是让金融专业的学生近距离地感受金融风险，学会运用科学的方法处置各种金融风险。通过这门课的名称不难看出，尽管它有风险形成机制的理论分析，但它最大部分内容还是属于操作性较强的知识和技能训练，这是该课程适用案例教学法最根本的原因所在。进入20世纪70年代以来，国内外的金融环境发生了深刻的变化，利率市场化汇率浮动化，各类经济主体都即将面临更为严峻的挑战，各种风险事件以及微观、中观和宏观的金融危机接连不断，所有这些都给该课程提供了活生生的案例，为教师根据教学的需要和学生层次选择相对适合的案例提供了很大的便利。学生对案例教学法的态度将是新的教学方法能否成功运用的关键因素。目前高等学校的教学对象都是90后的大学生，他们赶上了信息化的时代。知识的获取可以轻松方便地从网上获取，他们最缺乏的是分析问题能力和处理问题能力。因而他们对传统的教学方式大多比较厌倦，除了少部分想继续深造的学生外，绝大多数同学都渴望通过课堂学习直接提高自己的专业技能，以便毕业后能够迅速地适应工作岗位的技能要求。案例教学法恰好能满足学生对技能培训的需求。让他们身临其境，自己寻找各种可能的答案，而不是被动地吸收知识接受灌输。
二、系列案例教学法的初步探索
我们经过长时间的探索，在金融风险管理课程教学中，从采用单一的案例教学法起步，到目前主要采用了系列案例教学法，教学效果稳步上升。目前商学院一般课程教学中，往往在讲授一章内容时比较习惯地采用单一的案例，这样做的好处是使课堂教学更容易组织，讲授的内容重点比较突出。我们认为采用系列案例教学法由浅入深，更符合认识发展的一般规律，避免一开始就面临一个比较复杂的案例，学生会产生无从下手的感觉。我们在进行每章内容教学时，往往同时提供三个案例，构成一个完整的案例系列，由导入案例、讲解案例和思考案例组成。导入案例的主要作用。导入本章所要讲授的主题，一般要求短小精干，对时效性要求稍高，最好是选择近期发生的金融风险事件，这样可以激发学生对案例深入了解的兴趣和热情。在整个案例系列中起到一个铺垫的作用。讲解案例在系列案例中居于核心地位，一般要求案例情节交代完整，与本章讨论的主题紧密相关，不一定是最新的但一定是最经典的。通过该案例的分析讨论，使学生比较深刻理解某种决策方法如何运用的精髓。思考案例主要供学生课后巩固本章所学知识和技能，一般要求难度比讲解案例稍低，案例设计中尽量避免设计过多的陷阱，这样将保证大多数学生经过一番独立思考后都能找到答案，学生就会自然而然地产生一定的成功感。思考案例在整个案例系列会起到巩固强化的作用。我们在讲授债券市场风险管理这一章时，选取了三个比较有代表性的案例。导入案例选择的是欧洲债券危机事件，属于宏观层面的债券市场风险。选择这个案例主要基于两个方面的考量：一是该事件是近几年国际金融市场的重大事件，虽然欧债危机的最黑暗时期已经过去，但导致危机的深层次原因依然存在，仍然有关注研究的价值。二是它主要涉及到债券的信用风险问题，这是最常见的风险，在未来的金融实践中学生还会大量地面临此种风险，因而他们会产生强烈的学习兴趣，搞清楚相关各方究竟如何来化解信用风险。讲解案例选择的是武汉钢铁集团2002年公司债券案例，属于微观层面的债券风险案例，主要引导学生着重分析发行主体可能面临的风险及其避险措施的选择，结合当时的市场环境充分揭示公司债券面临的各种风险，充分理解债券条款设计的合理性。思考案例同样选择的是微观层面案例，超日太阳公司2014年债券价格急剧下跌，投资者损失惨重。通过这个案例，可以学生深刻理解除了债务人直接违约外，由于债券发行人信用等级下降，也会给债券投资者带来的不利影响。
三、结论
第2篇：金融管理学范文
（一）教学方法简单老套，教学设施落后，与现实脱节
一直以来，大学教学都是“以教师为中心”，实行“满堂灌”“填鸭式”陈旧的教学模式。课堂上教师不厌其烦地讲解金融风险管理课程中的知识，而学生只是被动接受。这样的教学方法对于身处知识时代、信息时代，易于接受新事物的学生来说，早就没有了吸引力。再加上由于近年来高校不断扩招，人数骤然增多，很多时候实行大班教学，而现代化教学设备和条件却难以跟上，所以教师有时很难完全发挥主观能动性去调动学生上课的积极性。
（二）教学重心倾斜，“教”“学”“用”三者脱节
目前，很多大学老师有科研方面的压力，所以难免有些老师的重心放在科研上，而很多大学生也只关心学分问题，这导致教、学重心发生了严重的偏离，这是高校普遍存在的问题。作为应用型的大学更应该加强对学生应用能力的培养，而不仅仅是让学生顺利毕业。
（三）课程设置不合理以及教材方面的问题
“金融风险管理”是一门综合性、实用性很强的一门学科，部分高校的课程设置不合理导致学生没有提前学习该门课程所要用到的其他课程的知识，所以使得学生在某些时候基础跟不上。另外，在已公开出版的该门课程教材中，没有一本完全适合应用型大学的教材，大部分缺乏案例分析以及注重实际应用能力。
二、“金融风险管理”课程建设的主要内容
（一）教学方法、教学手段的建设
面对应用型本科院校的学生，单纯依靠枯燥的理论讲述很难达到预期教学目标，所以在教学方法和教学手段上也必须有所创新。下面笔者根据实际教学经验提出几种创新的教学模式。
1.案例教学。
这里的案例教学是“合作式”教学案例分析，是以学生为主。通常的做法是教师把案例分析的题目发给各小组，要求学生自行去查阅资料，其次进行小组讨论并制作案例分析的课件，到下次上课时，各小组轮流发言，把案例分析过程讲出来，其他小组可以针对案例提出问题，这也体现出小组之间的互动。
2.辩论赛教学。
这种方法也是将学生分为几组，对于某个选题展开辩论，这种辩论不仅仅局限于两方，而是根据选题灵活设置。辩论赛既是展示所学知识的机会，也是展示语言表达的机会，教学实践证明学生非常喜欢这种教学方法。
（二）实践教学建设
“金融风险管理”课程要依靠市场提供的相关模拟软件以及模拟金融机构实验室展开建设。金融机构的风险管理是本课程的重点内容，如果能够借助实验教学，可以有事半功倍的教学效果。另外还要加强与社会上的金融机构加强联系，请金融机构风险管理部门的专业人士给学生讲解实际生活中遇到的风险问题，培养学生思考问题分析具体问题的能力。
（三）教材的建设
市场上适合应用型大学生使用的金融风险管理教材很多已过时，这就要求教师在教学过程中随时补充最新的知识点。在教学内容选择上，考虑应用型本科院校的学生特点，要注重挑选基础知识，重视教学内容的实用性。。
（四）转变教学重心，改变不合理的课程设置
应用型的大学应当最先转变思想，不应该对教师以科研为重心进行考核，要注重教师教学能力的培养，提高教师教学的积极性。另外，应用型大学还要对课程设置进行合理安排，使学生打好基础再学习这门综合性的课程。
三、结语
第3篇：金融管理学范文
关键词：深度学习；金融风险管理；卷积神经网络；深度置信网络；堆栈自编码网络
一、引言
金融市场上的主体都面临着收益和损失的不确定性，金融产品和工具的多样化趋势，都体现着风险管理的重要性。全球市场在过去的几十年间发生了数次规模巨大的金融危机事件，例如影响全球股市的1987年的黑色星期一事件、1997年的亚洲金融危机、2008年的美国次贷危机以及全球金融危机。各家公司也都面临着各种风险。无处不在的风险日益成为悬在金融市场主体上的一把“达摩克利斯之剑”。与此同时，计算机技术发展迅速，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域，引导着行业的变革。而在演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键。金融市场是一个嘈杂的、具有非参数特点的动态系统，对金融数据进行分析与预测是一项极具挑战性的工作。但是，传统的计量方程模型或者是带有参数的模型已经不具备对复杂、高维度、带有噪音的金融市场数据序列进行分析建模的能力，而且传统的人工神经网络方法也无法准确分析建模如此复杂序列的数据，同时传统的机器学习的方法又十分依赖建模者的主观设计，很容易导致模型风险。这些方法在应用过程中存在着过拟合、收敛慢等问题。而深度学习方法为金融数据分析提供了一个新的思路。近年来，深度学习被广泛应用到人工智能任务中（如AlphaGo），并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得一系列成果。因此，随着金融数据复杂程度的提高，带来了对其分析需求的提升，因而深度学习的应用已经成为了金融风险管理领域的研究前沿，也必将在金融风险管理领域产生颠覆性的变革。
二、深度学习在金融风险管理领域主要应用研究
深度学习是通过人工神经网络发展而衍生的，包含复杂多层次的学习结构，其建立是基于模仿人类大脑的学习机制。深度学习模型通过对每一数据特征的学习，继而将新的特征输入到下一层中，在这个过程中新的特征是通过对学习到的数据特征进行特定的特征变换得到的，提升了模型的预测效果。堆栈自动编码器和深度置信网络模型是由自动编码器和受限玻尔兹曼机串联而组成的（Najafabadietal.，2015），在针对大量数据时，这类结构具备对其进行无监督学习（HintonandSalakhutdinov，2006）；在运用深度置信网络时，其算法主要包括马尔科夫链蒙特卡罗算法、Gibbs采样算法、受限玻尔兹曼机评估算法、重构误差、退火式重要性抽样等。卷积神经网络最早被用于图像识别领域，使其技术上在特征提取技术方面迈了一大步，应用原理为通过应用卷积核于局部特征提取得到新的模糊图像。在深度学习模型中，存在传统反向传播算法和梯度下降法计算成本较高的问题，为了进一步更好地应用深度学习模型，解决这些问题，Hintonetal.（2006）提出了贪心逐层算法，大大地减少了训练学习过程所需的时间。Raikoetal.（2012）发展了一种非线性变换方法，极大地提升了学习算法的速度，从而有利于寻找泛化性更好的分类器。Collobert（2011）发展了一种快速并且可以扩展的判别算法，使其用于自然语言解析，仅仅使用很少的基本文本特征便能得到性能，并且与现有的性能相差不大，而且大大提高了速度。学习率自适应方法如自适应梯度方法（Duchietal.，2011），可以提升深度结构中训练的收敛性并且除去超参数中存在的学习率参数；LeRouxetal.（2008，2011）提出了在学习场景中能提升训练过程速度的算法。这一系列算法改进，极大地改善了模型的预测效果，为深度学习在金融领域的发展奠定了基础。
（一）深度卷积神经网络在金融风险管理中的应用。
在金融风险管理领域，深度卷积神经网络主要应用于预测及评估风险。不同于传统方法，深度学习模型不需要对收益率的分布进行假设和方差的估算。李卓（2017）提出了深度学习VaR测算方法，基于损失序列本身构建深度学习模型，研究发现此方法相较于ARCH族模型下的VaR计算更为精确。基于此，韩正一（2016）拓宽了银行风险监测和管理的方法和思路，应用最新的人工智能技术，即深度神经网络方法，于信贷风险监测领域，优化模型的训练方法，经过测试发现效果显著。Sirignano（2016）以深度神经网络为基本结构，基于真实事件的发生概率建立了深度学习模型，通过模拟价格的深层信息的D维数据空间局部特征生成一个低维的价格空间，从而对价格进行预测。该模型不仅能够应用与分析样本外时间的最优卖出价格和最优买入价格的联合分布，也能够对限价指令簿的其他行为进行建模分析，适用于对任一D维空间数据进行分析建模。他进一步指出，因为深度神经网络可以较好地提取限价指令簿的深层信息，故在应用于风险管理中，能较好地处理尾部风险，其研究具有特别的意义。
（二）深度置信网络在金融风险管理中的应用。
深度置信网络在金融风险管理中的应用主要是对风险进行度量和预警。为了解决有监督学习问题，使受限波尔兹曼机能够较大程度地提取数据的行为特征，卢慕超（2017）提出了基于分类分区受限波尔兹曼机的深度置信网络，利用单户企业财务数据，建立了财务危机预警模型，相较于其他方法预测更为准确。丁卫星（2015）基于深度置信网络模型，训练生成了一个五层的深度学习交易欺诈侦测系统，经过对数据的一系列处理，检验了模型的交易欺诈识别效果。
（三）堆栈自编码网络在金融风险管理中的应用。
杨杰群（2015）认为深度学习是处理股指期货的有效方法，将深度学习网络用于股指期货的预测中进行研究，基于自动编码器等算法建立深度学习网络模型，并进行对比分析，最终根据交易抉择设计了用于交易的网络预测系统。另外，对金融产品与工具的有效管理，能够有效地避免一些金融市场上的非系统性风险。FehrerandFeuerriegel（2015）基于递归自动编码器预测模型，利用2004年1月至2011年6月期间的股票数据，测试对已披露财务信息的反应。他们重点研究了特殊的新闻文本信息和异常收益率之间的相关关系，基于此模型对其进行预测。还有部分文献中，重点研究分析财务文本与风险信息的相关关系，对其进行风险预测。从银行、国家、欧洲三个层面，基于银行破产事件、政府干预行为等来研究分析文本信息中隐藏的银行危机信息，基于深度神经网络结构来挖掘其中的关系。
三、深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献及挑战
（一）深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献。
传统方法在应用于具有复杂数据特征的金融风险管理领域容易出现以下问题：第一，传统建模方法往往难以挖掘复杂的数据特征，传统方法无法准确地反映金融市场特征，容易忽略很多外因，如政策变化、经济发展水平、行为人预期及心理变化等与市场相关的因素，这些因素增加了发现金融风险隐藏的经济理论逻辑的困难（尚玉皇和郑挺国，2016）；第二，传统模型由于过度依靠研究者的主观设计，包含了主观因素，导致设计具有不完整性的特征。另外，传统的线性方法需要强烈的“线性”假设，而传统的机器学习方法无法较好地处理噪音信号。这些问题制约了对金融市场中数据的准确预测与分析。通过梳理已有相关国内外研究文献，在金融风险管理领域中，深度学习的贡献主要分为两个方面：一是深度学习具备强大的挖掘学习能力，能够更为准确地挖掘隐藏于数据深层的规律，更适用于具备规模大、维度高以及流数据的数据特征的金融市场，深度学习的应用不但推动了该领域中的预测方法的改进，还优化了适用于深度网络、解决无效训练问题的算法，带来了传统实证应用研究方法的进步；二是深度学习在金融风险管理领域数据分析方法的成果也推动了相关经济理论的发展与完善。
（二）深度学习在金融风险管理领域中的应用挑战。
金融科技的不断发展给金融风险管理领域带来了机遇，同时深度学习在金融风险管理领域也面临着诸多挑战。第一，深度学习的应用面临着程序出错的风险，如果发生，那么基于此的数据分析就容易得到有误的结论。在金融风险管理过程中，基于对大量数据分析的结果，进而对风险进行预测和评估分析。如果程序发生了错误，研究者就无法做出正确的风险管理决策，进而遭受损失；第二，深度学习模型的正确运用需要研究者对深度学习模型具备深刻的理解，并且能够结合在金融风险管理领域的专业理论知识。由于模型的构建与优化较为复杂，研究者对金融市场及风险管理理论的准确认识极为重要，不了解相关理论知识，而单纯应用深度学习无法发挥模型的作用；第三，深度学习模型的发展及推广应用使得许多金融传统业务的运作模式发生了改变，使金融监管面临着新的挑战。现有的金融监管体系下难以界定由于金融科技故障进而导致的风险事件责任。这些都使得深度学习模型的应用存在一些问题。
四、在金融风险管理领域中合理运用深度学习的对策建议
在金融风险管理领域正确地运用深度学习模型有利于提升金融数据的处理速度、极大减少人力成本，进而推动金融风险管理过程的改进。同时，其应用也会存在着挑战。为此，探讨如何合理运用深度学习模型的问题具有深刻的意义。首先，需要正确认识金融系统中的深度学习运用，完善模型程序设计的原则及流程，尽量降低程序出现错误的概率；其次，完善深度学习的应用体系，制定相关的维护技术措施、人力措施，引进及培养相应领域的人才，加快转型；最后，完善深度学习在金融风险管理领域应用的监督措施，确保出现由于人工智能应用导致的重大问题或隐患时，具备相应的准则来界定风险处置责任。深度学习模型的应用在相关领域的完善也必将推动金融风险管理领域的快速发展。
主要参考文献：
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［7］韩正一.基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实验［D］.郑州大学，2016.
［8］杨杰群.基于深度学习之股指期货交易［D］.中国科学技术大学，2015.
第4篇：金融管理学范文
关键词：高职；金融管理专业；实践教学
在社会发展对高素质应用型金融人才需求缺口不断增大的背景下，高职金融管理专业以培养应用型金融专业人才为目标，在课程体系上设置了实习、实训课程，并加大了实践课程所在总课时的比重，进一步提升了实践教学在应用型人才培养中的重要地位。但是，从当前的高职金融管理专业实践教学情况来看，仍然存在着实践教学体系缺乏系统性、教学基地建设滞后、评价机制不完善、师资队伍水平不高等问题，阻碍着实践教学质量的提升。为此，高职院校有必要积极推进金融管理专业实践教学改革，构建起科学、完善的实践教学体系。
1高职金融管理专业实践教学的现状
1.1学校层面：校企合作深度不足
高职院校纷纷开展校企合作，与企事业单位建立起长期合作关系，共同培育金融管理专业人才，这为实践教学体系建设创造了有利条件。但是，高职院校与企事业单位之间的合作仍停留在浅层次上，未能在人才培养方案制定、校内外实训基地共建、教学培训资源共享等方面达成深度合作，使得金融管理专业实践教学活动局限于模拟实验、参观企事业单位、参加模拟大赛等层面，只能为学生带来感性认知，未能帮助学生积累丰富的实践经验。
1.2教师层面；重理论轻实践
高职金融管理专业的教师普遍存在着重理论、轻实践的教学观念，在专业课程教学中，教师将金融理论知识讲解作为重点，向学生灌输理论知识，而忽视了学生实践能力的发展。在课程内容安排上，绝大部分课时为课堂理论教学，仅有少部分课时用于开展实验实训活动，并且这些实践教学活动与理论知识缺乏紧密联系，难以帮助学生将理论知识运用到实践操作中。
1.3学生层面：实践活动参与积极性不高
高职金融管理专业一般在第三学年安排实训实习教学，而在一二学年阶段安排的实践课程较少，使得学生接触到真实金融环境的机会严重不足。同时，在第三学年安排的实训实习活动中，通常涉及对全部课程专业知识的综合性应用，但是学生没有对整个专业形成整体性认识，对各门课程知识掌握较为零散，所以导致大部分学生认为实践活动脱离了专业课程知识，使得学生降低了参与实践活动的积极性。
2高职金融管理专业实践教学存在的问题
2.1实践教学体系缺乏系统性
高职金融管理专业虽然设置了实习实训类课程，但是在实践教学体系的整体安排上却存在着缺乏系统性的问题，具体体现在以下方面：实践教学以校内实训、社会调查、社会见习等形式为主，未能将最新的金融技术和金融理念融入到实践教学中，没有为学生创建真实的金融从业环境，难以提升学生金融知识应用能力；金融管理专业通常根据理论课程的开展情况安排实践教学，经常出现压缩实践教学课时的问题，加之实践教学内容单一、缺乏综合性，导致学生参与实践教学活动的积极性不高，难以发挥出实践教学在提高学生实践能力中的作用。
2.2实践教学基地建设滞后
当前，高职金融管理专业的实践教学基地建设明显滞后于学校发展，使得学校存在着实践教学环境不完善、软硬件实践配套设施不足的问题，未能给学生提供良好的实践操作平台。具体体现在以下方面：高职院校受办学经费不足的限制，对金融管理专业实践教学基地建设的资金投入十分有限，使得当前的实验实训条件难以满足本专业扩招的需求；高职校内实训基地的设备更新缓慢，计算机配置低，用于实训的模拟软件缺乏专业性和先进性，阻碍着校内实训教学质量的提升；高职院校与金融机构的沟通交流欠缺，没有与其建立起深度合作关系，导致校外实习基地建设不理想。
2.3实践教学评价机制不完善
高职金融管理专业的实践教学评价是对整个实践教学过程和成果的检验，但是大部分高职院校的实践教学评价机制不健全，导致评价结果客观性和全面性不足。具体体现在以下方面：金融管理专业的实践教学评价主体为实践指导教师，使得评价结果易受教师主观因素所影响，难以对学生参与实践活动的表现情况给出客观评价；实践教学评价重视终结性评价、轻视过程性评价，很少将有关教学机制、教学方法、教学活动、教学师资队伍和实验基地建设等方面的评价指标纳入到评价体系中；实践教学评价指标体系单一，评价方式以定性评价为主，缺少量化的评价指标，使得评价内容不全面，难以揭示实践教学质量存在的实际问题。
2.4实践教学师资队伍水平不高
高职院校金融管理专业的师资队伍水平高低，直接关系到实践教学的开展成效。从实际情况上看，金融管理专业教师的理论功底都非常扎实，他们的理论教学水平比较高。然而，由于大部分教师都是毕业后直接进入学校任教，缺乏从业经验，对金融实务的操作技巧不够了解，从而影响了实践教学质量，无法将自己的实践体会传授给学生，不利于应用型人才培养目标的实现。此外，一些实践经验丰富的金融行业精英，由于学历受限，很难进入高职院校任教。
3加强高职金融管理专业实践教学的对策
3.1科学构建实践教学体系
高职金融管理专业要遵循科学性的原则，以目标任务和实践过程作为立足点，对实践教学体系进行构建。学校应对相关的实践教学环节进行整合，如专业实践课、技能训练、顶岗实习、社会实践等，以此来实现高素质技能型人才培养目标。具体对策如下：其一，集中训练。为给学生提供更多实践的机会，学校可以采用集中训练的方式，借此来培养学生的专业技能，使他们掌握与金融业务相关的操作方法。为加深学生对金融相关理论和方法的理解，教师可在经济学原理、证券市场基础等课程的教学中采用验证的实践教学方法，并让学生将理论与实践进行有机结合。同时，教师应多为学生提供自主训练的机会，让他们在模拟仿真的环境中进行实训，在反复操作中掌握技能的运用技巧。其二，运用三位一体培养模式。学校可将三位一体培养模式纳入到金融专业实践教学体系当中，使毕业设计、毕业实习和顶岗实习融合到一起，借此来增强学生的实践操作技能，实现理实一体化和工学一体化的专业人才培养目标。
3.2建设实践教学基地
高职金融管理专业要建设校内外实践教学基地，完善实践教学的硬件设施配置，为学生提供充足的专业实践操作机会，具体可从如下三个方面着手：一是设立专业实训室。高职院校应在校内设立金融实训中心，引入各种模拟仿真软件，让学生在虚拟平台中对相关的技能进行训练，如证券投资业务、银行柜台业务等等。二是建设校内实训基地。高职院校应当以金融企业的实际情况作为立足点，结合市场对各类金融产品的需求，在校内建设生产性的实训基地，为金融管理专业的学生提供实训场地。在校内实训基地中，可以采取多种形式开展金融业务训练，如网络金融营销、电话销售金融产品等等，借此来培养学生的职业技能，增强他们的岗位适应能力，为日后就业打下坚实基础。三是建设校外实践基地。高职院校可与本地的金融机构进行合作，打造多元化的校外实践基地，以此来满足高素质、应用型人才的培养需要。学生在校外实践基地中进行专业实习，可以增强自身的综合实践能力。
3.3完善实践教学评价机制
高职金融管理专业要建立起完善的实践教学评价机制，对实践教学质量和人才培养目标实现情况进行客观评价，为本专业推进实践教学改革提供有价值的参考依据。金融管理专业实践教学评价要从实践指导教师的单一主体评价，拓展为由企事业单位、金融机构、协会组织和学生共同参与的多元主体评价，以保证教学评价的全面性。同时，高职金融管理专业还要构建起科学的实践教学评价考核指标体系，具体包括以下四个一级指标：其一，背景评价指标，下设培养定位、教学理念、产学研基地、校企合作等二级指标；其二，投入评价指标，下设实践教学师资队伍、实训室建设、经费预算等二级指标；其三，过程评价指标，下设实践教学机制、实践教学方法、实践教学环节等二级指标；其四，成果评价指标，下设就业率、就业质量、用人单位满意度、毕业设计、职业资格、创新创业等二级指标。高职金融管理专业可根据本专业实践教学现状，在二级指标下细分三级指标，形成科学完整的指标体系。在确定指标之后，采用专家论证和实践测试的方式设定各项指标权重，以保证实践教学质量评价指标体系的科学性。
3.4建设“双师型”师资队伍
高职院校应当重视金融管理专业师资队伍的培养，加快“双师型”师资队伍的建设速度，培养一批理论过硬，实践经验丰富的教师，以此来促进金融管理专业实践教学水平的提升。学校应当为金融管理专业的教师提供锻炼的平台，定期将教师送到金融企业培训，并在条件允许的情况下挂职历练，从而使教师能够接触到真正的金融业务和工作流程，通过实际操作掌握相关的技巧，并将这些课本以外的知识传授给学生。同时，学校可以聘用一些实践经验丰富的金融管理人才，让他们兼职任教，将自己在实践中总结的方法和技巧教给学生，提高实践教学质量。
4结束语
总而言之，高职院校金融管理专业建设要充分体现高等职业教育的特色，将实践教学作为培养高素质应用型金融人才的重要途径，积极推进实践教学改革，打造科学完善的实践教学体系。高职院校要深度开展校企合作，着力建设校内外实训基地和“双师型”师资队伍，为有效开展金融管理专业实践教学活动提供有力保障。
参考文献
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第5篇：金融管理学范文
关键词：深度学习；金融风险管理；卷积神经网络；深度置信网络；堆栈自编码网络
一、引言
金融市场上的主体都面临着收益和损失的不确定性，金融产品和工具的多样化趋势，都体现着风险管理的重要性。全球市场在过去的几十年间发生了数次规模巨大的金融危机事件，例如影响全球股市的1987年的黑色星期一事件、1997年的亚洲金融危机、2008年的美国次贷危机以及全球金融危机。各家公司也都面临着各种风险。无处不在的风险日益成为悬在金融市场主体上的一把“达摩克利斯之剑”。与此同时，计算机技术发展迅速，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域，引导着行业的变革。而在演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键。金融市场是一个嘈杂的、具有非参数特点的动态系统，对金融数据进行分析与预测是一项极具挑战性的工作。但是，传统的计量方程模型或者是带有参数的模型已经不具备对复杂、高维度、带有噪音的金融市场数据序列进行分析建模的能力，而且传统的人工神经网络方法也无法准确分析建模如此复杂序列的数据，同时传统的机器学习的方法又十分依赖建模者的主观设计，很容易导致模型风险。这些方法在应用过程中存在着过拟合、收敛慢等问题。而深度学习方法为金融数据分析提供了一个新的思路。近年来，深度学习被广泛应用到人工智能任务中（如AlphaGo），并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得一系列成果。因此，随着金融数据复杂程度的提高，带来了对其分析需求的提升，因而深度学习的应用已经成为了金融风险管理领域的研究前沿，也必将在金融风险管理领域产生颠覆性的变革。
二、深度学习在金融风险管理领域主要应用研究
深度学习是通过人工神经网络发展而衍生的，包含复杂多层次的学习结构，其建立是基于模仿人类大脑的学习机制。深度学习模型通过对每一数据特征的学习，继而将新的特征输入到下一层中，在这个过程中新的特征是通过对学习到的数据特征进行特定的特征变换得到的，提升了模型的预测效果。堆栈自动编码器和深度置信网络模型是由自动编码器和受限玻尔兹曼机串联而组成的（Najafabadietal.，2015），在针对大量数据时，这类结构具备对其进行无监督学习（HintonandSalakhutdinov，2006）；在运用深度置信网络时，其算法主要包括马尔科夫链蒙特卡罗算法、Gibbs采样算法、受限玻尔兹曼机评估算法、重构误差、退火式重要性抽样等。卷积神经网络最早被用于图像识别领域，使其技术上在特征提取技术方面迈了一大步，应用原理为通过应用卷积核于局部特征提取得到新的模糊图像。在深度学习模型中，存在传统反向传播算法和梯度下降法计算成本较高的问题，为了进一步更好地应用深度学习模型，解决这些问题，Hintonetal.（2006）提出了贪心逐层算法，大大地减少了训练学习过程所需的时间。Raikoetal.（2012）发展了一种非线性变换方法，极大地提升了学习算法的速度，从而有利于寻找泛化性更好的分类器。Collobert（2011）发展了一种快速并且可以扩展的判别算法，使其用于自然语言解析，仅仅使用很少的基本文本特征便能得到性能，并且与现有的性能相差不大，而且大大提高了速度。学习率自适应方法如自适应梯度方法（Duchietal.，2011），可以提升深度结构中训练的收敛性并且除去超参数中存在的学习率参数；LeRouxetal.（2008，2011）提出了在学习场景中能提升训练过程速度的算法。这一系列算法改进，极大地改善了模型的预测效果，为深度学习在金融领域的发展奠定了基础。
（一）深度卷积神经网络在金融风险管理中的应用。
在金融风险管理领域，深度卷积神经网络主要应用于预测及评估风险。不同于传统方法，深度学习模型不需要对收益率的分布进行假设和方差的估算。李卓（2017）提出了深度学习VaR测算方法，基于损失序列本身构建深度学习模型，研究发现此方法相较于ARCH族模型下的VaR计算更为精确。基于此，韩正一（2016）拓宽了银行风险监测和管理的方法和思路，应用最新的人工智能技术，即深度神经网络方法，于信贷风险监测领域，优化模型的训练方法，经过测试发现效果显著。Sirignano（2016）以深度神经网络为基本结构，基于真实事件的发生概率建立了深度学习模型，通过模拟价格的深层信息的D维数据空间局部特征生成一个低维的价格空间，从而对价格进行预测。该模型不仅能够应用与分析样本外时间的最优卖出价格和最优买入价格的联合分布，也能够对限价指令簿的其他行为进行建模分析，适用于对任一D维空间数据进行分析建模。他进一步指出，因为深度神经网络可以较好地提取限价指令簿的深层信息，故在应用于风险管理中，能较好地处理尾部风险，其研究具有特别的意义。
（二）深度置信网络在金融风险管理中的应用。
深度置信网络在金融风险管理中的应用主要是对风险进行度量和预警。为了解决有监督学习问题，使受限波尔兹曼机能够较大程度地提取数据的行为特征，卢慕超（2017）提出了基于分类分区受限波尔兹曼机的深度置信网络，利用单户企业财务数据，建立了财务危机预警模型，相较于其他方法预测更为准确。丁卫星（2015）基于深度置信网络模型，训练生成了一个五层的深度学习交易欺诈侦测系统，经过对数据的一系列处理，检验了模型的交易欺诈识别效果。
（三）堆栈自编码网络在金融风险管理中的应用。
杨杰群（2015）认为深度学习是处理股指期货的有效方法，将深度学习网络用于股指期货的预测中进行研究，基于自动编码器等算法建立深度学习网络模型，并进行对比分析，最终根据交易抉择设计了用于交易的网络预测系统。另外，对金融产品与工具的有效管理，能够有效地避免一些金融市场上的非系统性风险。FehrerandFeuerriegel（2015）基于递归自动编码器预测模型，利用2004年1月至2011年6月期间的股票数据，测试对已披露财务信息的反应。他们重点研究了特殊的新闻文本信息和异常收益率之间的相关关系，基于此模型对其进行预测。还有部分文献中，重点研究分析财务文本与风险信息的相关关系，对其进行风险预测。从银行、国家、欧洲三个层面，基于银行破产事件、政府干预行为等来研究分析文本信息中隐藏的银行危机信息，基于深度神经网络结构来挖掘其中的关系。
三、深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献及挑战
（一）深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献。
传统方法在应用于具有复杂数据特征的金融风险管理领域容易出现以下问题：第一，传统建模方法往往难以挖掘复杂的数据特征，传统方法无法准确地反映金融市场特征，容易忽略很多外因，如政策变化、经济发展水平、行为人预期及心理变化等与市场相关的因素，这些因素增加了发现金融风险隐藏的经济理论逻辑的困难（尚玉皇和郑挺国，2016）；第二，传统模型由于过度依靠研究者的主观设计，包含了主观因素，导致设计具有不完整性的特征。另外，传统的线性方法需要强烈的“线性”假设，而传统的机器学习方法无法较好地处理噪音信号。这些问题制约了对金融市场中数据的准确预测与分析。通过梳理已有相关国内外研究文献，在金融风险管理领域中，深度学习的贡献主要分为两个方面：一是深度学习具备强大的挖掘学习能力，能够更为准确地挖掘隐藏于数据深层的规律，更适用于具备规模大、维度高以及流数据的数据特征的金融市场，深度学习的应用不但推动了该领域中的预测方法的改进，还优化了适用于深度网络、解决无效训练问题的算法，带来了传统实证应用研究方法的进步；二是深度学习在金融风险管理领域数据分析方法的成果也推动了相关经济理论的发展与完善。
（二）深度学习在金融风险管理领域中的应用挑战。
金融科技的不断发展给金融风险管理领域带来了机遇，同时深度学习在金融风险管理领域也面临着诸多挑战。第一，深度学习的应用面临着程序出错的风险，如果发生，那么基于此的数据分析就容易得到有误的结论。在金融风险管理过程中，基于对大量数据分析的结果，进而对风险进行预测和评估分析。如果程序发生了错误，研究者就无法做出正确的风险管理决策，进而遭受损失；第二，深度学习模型的正确运用需要研究者对深度学习模型具备深刻的理解，并且能够结合在金融风险管理领域的专业理论知识。由于模型的构建与优化较为复杂，研究者对金融市场及风险管理理论的准确认识极为重要，不了解相关理论知识，而单纯应用深度学习无法发挥模型的作用；第三，深度学习模型的发展及推广应用使得许多金融传统业务的运作模式发生了改变，使金融监管面临着新的挑战。现有的金融监管体系下难以界定由于金融科技故障进而导致的风险事件责任。这些都使得深度学习模型的应用存在一些问题。
四、在金融风险管理领域中合理运用深度学习的对策建议
在金融风险管理领域正确地运用深度学习模型有利于提升金融数据的处理速度、极大减少人力成本，进而推动金融风险管理过程的改进。同时，其应用也会存在着挑战。为此，探讨如何合理运用深度学习模型的问题具有深刻的意义。首先，需要正确认识金融系统中的深度学习运用，完善模型程序设计的原则及流程，尽量降低程序出现错误的概率；其次，完善深度学习的应用体系，制定相关的维护技术措施、人力措施，引进及培养相应领域的人才，加快转型；最后，完善深度学习在金融风险管理领域应用的监督措施，确保出现由于人工智能应用导致的重大问题或隐患时，具备相应的准则来界定风险处置责任。深度学习模型的应用在相关领域的完善也必将推动金融风险管理领域的快速发展。
主要参考文献：
［1］于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战［J］.南方金融，2017（9）.
［2］苏治，卢曼，李德轩.深度学习的金融实证应用：动态、贡献与展望［J］.金融研究，2017（5）.
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［4］刘建伟，刘媛，罗雄麟.深度学习研究进展［J］.计算机应用研究，2014.31（7）.
［5］卢慕超.基于深度置信网络的商业银行信用风险预测实证研究［D］.太原理工大学，2017.
［6］李卓.基于深度学习的VaR测算研究［D］.兰州财经大学，2017.
［7］韩正一.基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实验［D］.郑州大学，2016.
［8］杨杰群.基于深度学习之股指期货交易［D］.中国科学技术大学，2015.
