授课时间 | 内容 | 主讲人 |
7月8日上午9：00—11：00 | 金融市场和金融资产定价 | 叶中行 |
7月9日上午9：00—11：00 | esg指数 | 陆培丽 |
7月10日上午9：00—11：00 | 均值-方差资产组合基本模型和算法 | 叶中行 |
7月11日上午9：00—11：00 | esg指数的应用 | 陆培丽 |
7月12日上午9：00—11：00 | 金融衍生产品定价理论 | 叶中行 |
主讲人简介：
叶中行，美国康奈尔大学博士，上海交通大学教授、博士生导师，前数学系（数学学院前身）主任
陆培丽，太和智库研究员，瑞格智研创始人，绿色数字esg研究院院长
河南大学数学与统计学院2024年暑期短课程
《金融数学导论》
内容提要
本课程是金融数学的入门级课程，用10个课时理论联系实际、提纲挈领地介绍数理金融和绿色金融的核心内容，包括金融和金融数学的发展简史（含红色金融简史）、金融市场概论、资本资产定价、最优投资决策、金融衍生产品定价、绿色金融、esg（环境（environmental）、社会（social）和治理（governance）的缩写）等。以期引起学生对金融数学的兴趣，去选修相关的课程。
目 录
一、金融市场和金融资产定价（2学时）
1.1金融和金融数学发展简史（含红色金融简史）
1.2 金融市场概览：货币、债券、股票和衍生品市场简介
1.3 利率和债券：货币的时间价值和利率的基本思想
1.4 资本资产定价模型及股票指数
1.5 套利定价模型
二、esg指数（2学时）
2.1 esg指数简介
介绍esg概念和esg指数的定义，解释其作为衡量公司在环境保护、社会责任和企业治理方面表现的意义。
2.2主要指数简介：介绍并评述领先的指数提供商提供的msci、s&p、ftse等指数。
2.3 esg指数的构建 ：解释用于筛选进入指数的股票的环境、社会和治理标准，以及权重分配和定期调整策略。
2.4 esg数据来源和质量
列举主要的esg数据供应商，如bloomberg, refinitiv等，讨论数据质量在获取一致性、可比性和质量保证方面面临的挑战，讨论对esg数据进行验证和审计的重要性。
三、均值-方差资产组合基本模型和算法（2学时）
3.1两资产情形：直观地描述均值-方差组合模型
3.2 多资产模型：理论推导思路和几何解释
3.3 模型的简单推广：基本模型的几种简单推广
3.4 基于数据的优化算法：统计计算方法简介
四、esg指数的应用（2学时）
4.1投资决策：讨论如何利用esg指数进行筛选和资产配置。
4.2风险管理：解析esg指数如何帮助识别和管理长期投资风险。
4.3评估：探讨esg指数与传统财务指标相关性及其对投资绩效的影响。
4.4 案例研究和实际应用：提供一些使用esg指数成功实施可持续投资策略的成功案例，并讨论esg指数的局限性和批评意见。
4.5 未来展望：探讨ai和大数据等技术如何影响esg数据的收集和解析，分析市场趋势，esg投资和指数未来的可能发展方向。
五、金融衍生产品定价理论（2学时）
5.1 远期和期货：主要介绍利率汇率远期、商品和股指期货
5.2 互换：主要介绍货币互换和信用违约互换
5.3 期权：主要介绍欧式期权的基本思想和二项式定价思路
参考资料：
[1] 叶中行、卫淑芝、王安娇，《数理金融基础（第二版）》，高等教育出版社，2022.
[2] 叶中行、赵霞，《最优投资决策：理论、模型和算法》，科学出版社，2024.6.