各位同学：
为了及时对接经济社会发展的需求与学科发展动态，经学院讨论确定，在我院以下专业的教学计划中增开专业选修课，具体信息如下：
专业 |
课程号 |
课程名 |
学分 |
课程属性 |
学期 |
备注 |
2019级国际经济与贸易专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
2019级经济学专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
2020级国际经济与贸易专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
04136078 |
气候经济学 |
3 |
专业选修课 |
11 |
全英语授课 |
04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
9 |
|
2020级金融学专业 |
04146085 |
机器学习原理及金融应用 |
3 |
专业选修课 |
8 |
|
04146087 |
金融市场学 |
3 |
专业选修课 |
9 |
|
04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
9 |
|
2020级经济学专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
04136078 |
气候经济学 |
3 |
专业选修课 |
11 |
全英语授课 |
04136070 |
中国经济发展 |
3 |
专业选修课 |
9 |
|
04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
9 |
|
2021级国际经济与贸易专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
04136077 |
新结构环境经济学 |
2 |
专业选修课 |
10 |
|
04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
8 |
|
2021级金融学专业 |
04146085 |
机器学习原理及金融应用 |
3 |
专业选修课 |
8 |
|
04146087 |
金融市场学 |
3 |
专业选修课 |
9 |
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04146082 |
金融数据库检索与分析应用 |
3 |
专业选修课 |
8 |
|
04136077 |
新结构环境经济学 |
2 |
专业选修课 |
10 |
|
04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
8 |
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04145084 |
公司金融 |
3 |
专业选修课 |
9 |
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2021级经济学专业 |
04136079 |
经济贸易问题的测算与分析 |
2 |
专业选修课 |
11 |
|
04136077 |
新结构环境经济学 |
2 |
专业选修课 |
10 |
|
04136070 |
中国经济发展 |
3 |
专业选修课 |
9 |
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04136076 |
解读中国经济 |
3 |
专业选修课 |
8 |
|
经济学院教务办
2022年10月19日
附件：
1. 中国经济发展（3学分）
课程编号：04136070
任课教师：袁晓燕
课程目标：
本课程旨在向本科生介绍中国经济发展过程中的概貌，让学生了解中国经济成功的原因、中国发展所处的阶段以及中国经济今后的增长前景，课程特别强调中国经济发展过程中的事实和核心驱动力。
课程内容：
课程分为十讲，涉及中国经济增长的历史背景、国有企业改革、财政分权、人口与劳动力市场、城市化与区域经济发展、对外经济发展、产业发展、收入分配、中国经济增长的政治经济学以及中国经济增长前景等内容。
教材与主要参考书：
《中国经济转型》，邹至庄，中国人民大学出版社
先修课程：微观经济学、宏观经济学
建议选课对象：二年级以上本科生
2. 解读中国经济(Introduction to Chinese Economy)（3学分）
课程编号：04136076
任课教师：尹应凯、朱欢、刘康兵、袁晓燕等
课程目标：
一方面，引导学生了解中国长期的兴衰，以及在1978年改革开放以后所取得的成就、面临的问题，探讨其原因和解决办法；另一方面，培养学生的经济学科学思维方式，从结构与结构变迁的视野辩证分析经济学问题，做到理论联系实际、知成一体。
具体说来：通过课前线上学习、课堂互动讨论、课后阅读与创新实践训练，拓展学生的经济学视野、提升理论创新能力、培养知成一体的应用能力；通过“课程双创”（每位同学完成1篇个人论文+每个小组完成1个创新项目），鼓励有学术兴趣的同学撰写解读中国经济、世界经济方面的论文。
课程内容：
本课程采取线上线下混合式教学模式教学。线上资源选用著名经济学家林毅夫教授线上课程“中国经济专题”。线下课堂教学注重串讲精进、小组分享、师生互动与生生互动。此外，在线下课程中，教师还将补充中国经济、金融改革与发展的最新专题（数字经济、金融科技、货币政策工具创新、绿色发展等）。
本课程总结中国和其他国家、地区经济发展成败经验教训，提出以“新结构经济学”等自主理论创新作为经济发展与转型的一般理论，并以此理论来分析中国长期的兴衰，以及在1978年改革开放后所取得的成就、面临的主要问题，探讨其原因和解决的办法。
教材或讲义或主要参考书：
（1）主教材：林毅夫，《解读中国经济》，北京大学出版社，2018年9月版。
（2）参考教材：
L林毅夫，《中国经济的前景》，中信出版社，2022年1月版。
林毅夫、付才辉，《解读世界经济发展》，北京大学出版社，2019年12月版。
（3）教师补充的新结构经济学最新文献。
先修课程：无
3. 新结构环境经济学（New Structural Environmental Economics）（2学分）
课程编号：04136077
任课教师：尹应凯、朱欢等
课程目标：
新结构环境经济学是以新古典的研究方法和新结构经济学的研究范式来研究环境结构及其变迁的决定因素和影响的一门新兴学科。主要讨论在经济发展过程中自然资源管理和环境污染治理等问题。通过对本课程的学习，希望达到以下目标：
1、理解和掌握新结构环境经济学的基本原理和主要理论体系；
2、掌握新结构经济学的结构分析范式，能够运用该范式分析资源环境问题；
3、引领学生树立积极向上的生态价值观、培养科学的生态文明理念。
课程内容：
本课程主要系统介绍新结构环境经济学的基本原理及其理论体系。基本原理部分主要介绍：环境禀赋结构的供给原理、环境禀赋结构的需求原理、环境禀赋结构的相对价格原理（环境禀赋结构的约束原理）、最优环境结构原理、环境结构变迁原理、环境结构转型原理和环境结构运行原理。理论体系部分主要介绍四大理论体系：新结构最优环境结构理论、新结构环境发展理论、新结构环境转型理论和新结构环境运行理论。
教材与主要参考书：
林毅夫、付才辉、郑洁，《新结构环境经济学》讲义
林毅夫、付才辉，《新结构经济学导论》上/下册，高等教育出版社，2019年试行版。
先修课程：无
4. 气候经济学(Climate Economic)（3学分）
课程编号：04136078
任课教师：赫赫
课程目标：
本课程目的是讲解经济发展和结构变化如何影响碳排放量和气候变化如何影响经济发展模式。
课程内容：
1. 介绍气候经济的发展 （第一周）
2. 讲解气候经济的目的和影响（第二周）
3. 讲解投入产出模型的基本原理和案例分析（第三和第四周）
4. 讲解环境投入产出模型的原理以及在气候经济中的应用 (第五和第六周)
5. 分组讨论关于气候变化和经济之间的关系（第七周）
6. 讲解结构分解分析模型的基本原理及在气候经济中的应用 (第八和第九周)
7. 分组讨论分析气候变化的经济驱动力（第十周）
先修课程：线性代数
备注：全英语授课
5. 经济贸易问题的测算与分析(Calculation and Analysis of Economic and Trade Issues)（2学分）
课程编号：04136079
任课教师：宗毅君
课程目标：
通过本课程的学习，使学生学会在经济贸易问题研究中运用量化分析的方法，初步掌握数据搜集、关键性指标测算及分析的基本过程。此外，在阅读中英文文献及参与各议题的研讨互动中，帮助学生掌握该领域研究的最新进展。
课程内容：
首先，让学生了解经济贸易领域有哪些常用指标，主要指标如何进行测算与分析，以及在现实经济贸易问题中如何进行指标应用等。
在此基础上，结合贸易地位、经济增长、对外直接投资、数字经济等主要议题，鼓励学生积极参与实际经济问题或相关案例的研究讨论，引导学生结合自己的专业形成自主学习的兴趣，有助于学生为相关论文的写作及后续课程的学习打下基础。
教材或讲义或主要参考书：自编讲义、中英文权威经济贸易类文献等
先修课程：微观经济学，宏观经济学，国际贸易原理，国际金融等
6. 公司金融(Corporate Finance)（3学分）
课程编号： 04145084
任课教师：周思
课程目标：
学生能够运用公司金融学的治理、投资、融资的逻辑框架和知识体系去分析和解决现代企业经营中遇到的金融问题，具体包括：掌握一价定律、套利、净现值、有效市场、代理理论、对风险与收益的均衡、信息不对称、有序融资、风险中性、现金管理、供应链金融等，并学会将这些概念以及理论运用于实际。
课程内容：
本课程旨在介绍公司金融的相关概念和理论，同时结合实际案例介绍诸如公司投资计划的选择和业绩分析，公司证券产品定价，公司资本市场融资手段，以及公司合并并购策略等实务操作。详细教学内容如下：1. 金融管理和公司金融概述； 2. 资金的时间价值和折现理论； 3.资本预算以及投资评价方法；4. 风险与收益关系概述以及资产定价模型；5. 资本市场的融资方式和融资成本； 6.公司负债分析和公司资本结构； 7. 股票融资方法； 8. 收益分配和股息以及股票回购方式；9.公司投资策略分析以及合并与并购业务。
教材与主要参考书：
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.
先修课程： 微观经济学
7. 金融数据库检索与分析应用(Financial Database Searching and Utilization)（3学分）
课程编号：04146082
任课教师：王晓磊
课程目的：
1、掌握金融数据和金融数据库的基本概念和应用分析场景
2、熟悉掌握万得Wind、国泰安CSMAR等主流金融数据库的数据检索方法
3、掌握股票、债券、基金、外汇、宏观行业等主要金融数据指标的的基本概念和分析应用方法
4、掌握利用金融数据库编制绘制数据图表的方法
5、学会撰写简单的金融数据研报和实验报告
课程内容：
通过课程的学习，掌握金融数据的基本概念，以及适配不同应用场景的金融数据指标的分析方法，熟悉万得Wind、国泰安CSMAR等主流金融数据库的检索方法，能够编制绘制金融数据图表并学会撰写简单的金融数据研报和实验报告。
先修课程：宏观经济学、微观经济学、国际金融
8. 机器学习原理及金融应用( Machine Learning: Theory and Financial Applications)（3学分）
课程编号：04146085
任课教师：王伟冠、倪中新
课程目标：
本课程旨在让学生了解机器学习的基本数学原理，基本模型，以及通过案例练习的方式掌握应用机器学习技术来解决金融中实际问题的方法。通过本课程的学习，学生将能够体会机器学习方法和传统量化方法的区别以及联系，了解该技术前沿的研究方向和应用领域，掌握常见的机器学习模型，并能在基础任务中应用该技术。通过案例练习和小组合作的方式，本课程将锻炼学生的编程能力，数据分析能力以及团队合作能力。
课程内容：
本课程首先为学生介绍有监督学习、无监督学习以及强化学习的概念，并了解其应用领域。之后，我们以线性回归和逻辑回归为例子，介绍回归任务和分类任务。这里，我们将介绍过拟合现象和两种解决该难题的正则化方法。之后，我们开始介绍非线性模型。首先是树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。然后，我们将介绍神经网络，以及随机梯度下降算法。最后，我们介绍两种无监督学习方法，包括聚类分析和主成分分析。每一个章节都将配有课程作业，以掌握扎实的编程和数据分析能力。
教材与主要参考书：
倪好，于光希，郑劲松，董欣 《机器学习在量化金融中的应用》，，清华大学出版社，2021
周志华 《机器学习》，清华大学出版社，2016
伊夫·希尔皮斯科，《Python金融大数据分析（第二版）》人民邮电出版社，2020
M. Lopez de Prado, Advances in Financial Machine Learning, Wiley, 2016
先修课程：00864120 程序设计（Python语言），01014144~146 微积分(1-3)(经管类)，01014017 概率论与数理统计B
建议选课对象：掌握扎实微积分、概率论和编程技能的高年级本科生
9. 金融市场学( Financial Markets)（3学分）
课程编号：04146087
任课教师：毛杰
课程目标：
本课程旨在使学生深入了解和掌握不同的金融市场交易机制对于金融交易结果所产生的影响，培养学生运用数理工具解决金融实际问题的能力，引导学生树立克服困难、坚持学习的价值观。
课程内容：
本课程主要包括：金融市场的交易机制、金融市场各个分市场的介绍、买卖价差的构成和分解、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对金融市场的作用、交易信息不对称的衡量、高频交易对金融市场的影响。
教材与主要参考书：
课程讲义（或自编教材）
O’Hara，《市场的微观结构理论》，中国人民大学出版社
张亦春等，《金融市场学》，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
先修课程：微积分、概率论与数理统计、货币银行学、证券投资A
建议选课对象：金融学专业具有较好数学基础的中高年级本科生、以及经济学院对本课程感兴趣的具有较好数学基础的中高年级本科生
备注：小班化教学（选课人数上限30人）