《金融數(shù)據(jù)挖掘》教學(xué)大綱（本科）

《金融數(shù)據(jù)挖掘》教學(xué)大綱課程英文名FinancialDataMining課程代碼I0203Y12學(xué)分2.5總學(xué)時40理論學(xué)時28實驗/實踐學(xué)時12課程類別學(xué)科基礎(chǔ)課課程性質(zhì)任選先修課程應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、多元統(tǒng)計適用專業(yè)金融工程開課學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院執(zhí)筆人審定人制定時間2018年4月注：課程類別是指公共基礎(chǔ)課/學(xué)科基礎(chǔ)課/專業(yè)課；課程性質(zhì)是指必修/限選/任選。一、課程地位與課程目標(biāo)（一）課程地位金融實證研究的一個顯著特點是數(shù)據(jù)分析量大、不確定性因素多，面對當(dāng)今時代的海量金融數(shù)據(jù)，基于傳統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)建立的模型假設(shè)條件多，實際應(yīng)用難以奏效。數(shù)據(jù)挖掘20世紀(jì)90年代中期興起的新技術(shù)，是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有用模式的過程，其目的在于使用所發(fā)現(xiàn)的模式幫助解釋當(dāng)前的行為或預(yù)測未來的結(jié)果，以人們?nèi)菀桌斫獾男问教峁┯杏玫臎Q策信息。通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生初步掌握金融數(shù)據(jù)分析的基本方法，掌握幾種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法，掌握如何利用計算軟件分析數(shù)據(jù)、解決問題、完成相關(guān)研究。通過本課程的學(xué)習(xí)和相關(guān)軟件的使用，使學(xué)生了解數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的重要運用，使之能夠利用所學(xué)到的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法開展金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究，并有進(jìn)一步學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)與能力。（二）課程目標(biāo).理解數(shù)據(jù)挖掘的特點和基本流程，掌握數(shù)據(jù)挖掘的重要思想；.掌握不同類別的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括回歸、分類、聚類、降維等；.能夠運用工具語言，如R、Python等，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；.學(xué)會運用數(shù)據(jù)挖掘的方法解決金融研究中的問題。二、課程目標(biāo)達(dá)成的途徑與方法本課程本著學(xué)以致用的原則，結(jié)合最新的發(fā)展，以課堂教學(xué)為主，結(jié)合實踐教學(xué)、課堂討論、課外作業(yè)等方式來達(dá)成課程的學(xué)習(xí)目標(biāo)。通過講解數(shù)據(jù)挖掘的重要思想、建模方法、軟件實現(xiàn)的理論教學(xué)，使學(xué)生理解數(shù)據(jù)挖掘的建模思想、解決實際問題的辦法和思路，掌握數(shù)據(jù)挖掘的常用工具方法；通過課外實踐和課外作業(yè)，使學(xué)生能夠?qū)W以致用，學(xué)會用數(shù)據(jù)挖掘的方法解決金融研究中的實際問題，并掌握一門編程語言作為后續(xù)學(xué)習(xí)和研究的工具。三、課程目標(biāo)與相關(guān)畢業(yè)要求的對應(yīng)關(guān)系注：1.支撐強度分別填寫H、M或L(其中H表示支撐程度高、M為中等、L為低)。課程目標(biāo)課程目標(biāo)對畢業(yè)要求的支撐程度(H、M、L)畢業(yè)要求4畢業(yè)要求7課程目標(biāo)1ML課程目標(biāo)2HH課程目標(biāo)3MM課程目標(biāo)4MH2.畢業(yè)要求須根據(jù)課程所在專業(yè)培養(yǎng)方案進(jìn)行描述。四、課程主要內(nèi)容與基本要求第一章數(shù)據(jù)挖掘概述(1)主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)挖掘的概念，數(shù)據(jù)挖掘的主要功能，數(shù)據(jù)挖掘的方法論，軟件介紹。(2)基本要求：理解數(shù)據(jù)挖掘的概念及其主要功能，了解其應(yīng)用領(lǐng)域及常用軟件。第二章金融數(shù)據(jù)預(yù)處理(1)主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)理解與準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)與技術(shù)。(2)基本要求：理解并掌握利用工具軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本方法。第三章回歸類方法(1)主要內(nèi)容：線性回歸與非參數(shù)回歸；(2)基本要求：掌握回歸建模方法，理解回歸方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用；理解數(shù)據(jù)挖掘中的交互驗證的思想方法及應(yīng)用第四章懲罰回歸與特征變量選擇(1)主要內(nèi)容：嶺回歸、LASSO,彈性網(wǎng)等懲罰壓縮類回歸方法。(2)基本要求：理解各種分類方法的原理，能夠利用工具軟件實現(xiàn)懲罰回歸方法的參數(shù)估計、模型選擇、模型應(yīng)用等；第五章基于logistic回歸的分類方法(1)主要內(nèi)容：logisti回歸模型、分類結(jié)果的評價準(zhǔn)則、多項式logistics回歸；(2)基本要求：理解logistic回歸的原理方法及應(yīng)用，掌握二元分類方法的評價方法。第六章其它分類方法(1)主要內(nèi)容：最近鄰算法、決策樹，集成方法：Bagging算法、Boosting算法和隨機森林算法、支持向量機與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(2)基本要求：理解各種分類方法，理解集成方法的一般原理，了解支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融中的應(yīng)用。第七章聚類方法(1)主要內(nèi)容：k均值聚類(2)基本要求：掌握k均值聚類的原理和應(yīng)用；第八章數(shù)據(jù)降維方法(1)主要內(nèi)容：主成分分析、因子模型(2)基本要求：理解主成分分析方法原理及實現(xiàn)，了解主成分分析的實際應(yīng)用。

五、課程學(xué)時安排

章節(jié)號教學(xué)內(nèi)容學(xué)時數(shù)學(xué)生任務(wù)（作業(yè)、自學(xué)、討論等任務(wù)要求）對應(yīng)課程目標(biāo)第1章數(shù)據(jù)挖掘概述監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法；數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟軟件介紹R、Python21、自學(xué)相關(guān)統(tǒng)計軟件1、2第2章金融數(shù)據(jù)預(yù)處理不同數(shù)據(jù)類型的描述性分析方法R軟件講解實例研究61、上機實踐一次，2、作業(yè)一：完成數(shù)據(jù)的描述性分析1、3第3章回歸類方法線性回歸非參數(shù)回歸-局部多項式方法模型的評價與選擇41、完成軟件實例研究1、2、3第4章懲罰回歸與特征變量選擇嶺回歸、LASSO、彈性網(wǎng)實例研究R或Python語言實現(xiàn)61、上機實踐一次2、作業(yè)二：完成回歸分析及特征變量的選擇3、實例金融數(shù)據(jù)挖掘1、2、3、4第5章基于logistic回歸的分類方法Logistics回歸二分類回歸方法的評價多項式logistics回歸R軟件實現(xiàn)61、上機實踐一次2、作業(yè)三：基于logistics回歸的分類判別1、2、3、4第6章其它分類方法KNN方法集成方法：Boosting＞隨機森林支持向量機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)81、上機實踐一次2、作業(yè)四：不同分類方法的分類效果比較3、討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究進(jìn)展及應(yīng)用2、3、4第7章聚類方法K-均值聚類其他聚類方法簡介41、上機實踐一次2、大作業(yè)2、3、4第8章降維方法主成分分析、因子模型41、上機實踐一次2、3、4六、實踐環(huán)節(jié)及基本要求注：1,實驗性質(zhì)指演示性、驗證性、設(shè)計性、綜合性等；2.實驗類別指必做、選做等。序號實驗項目名稱學(xué)時基本要求學(xué)生任務(wù)實驗性質(zhì)實驗類別1數(shù)據(jù)預(yù)處理與描述性統(tǒng)計分析2利用R軟件掌握數(shù)據(jù)集的讀取與描述性統(tǒng)計分析R軟件相關(guān)功能的學(xué)習(xí)與實例研究驗證性必做2回歸分析與變量選擇2掌握回歸分析及壓縮回歸分析的軟件實現(xiàn)完成給定數(shù)據(jù)集的多種回歸分析及特征變量選擇驗證性必做3Logistic回歸與模型評價2掌握二分類別及多分類別的logistic回歸方法及模型評價方法完成給定數(shù)據(jù)集的分類判別驗證性必做4其他分類方法的軟件實現(xiàn)2理解并驗證多種分類方法包括KNN>集成方法及SVM等利用數(shù)據(jù)集和軟件包實現(xiàn)多種分類方法的實證分驗證性必做5聚類分析方法2驗證聚類方方法，并開始大作業(yè)的選題及準(zhǔn)備工作完成k均值聚類方法的驗證，準(zhǔn)備大作業(yè)的選題綜合性必做6降維2驗證PCA,完成大作業(yè)的數(shù)據(jù)分析等工作驗證主成分分析，并完成大作業(yè)的內(nèi)容綜合性必做七、考核方式及成績評定考核內(nèi)容考核方式評定標(biāo)準(zhǔn)（依據(jù)）占總成績比例過程考核含到課率、平時作業(yè)、大作業(yè)到課率、平時作業(yè)成績及大作業(yè)成績平時成績占40%期末考核開卷卷面成績考試成績占80%考核類別考查成績登記方式百分制八、推薦教材與主要參考書（一）