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复旦大学大数据学院金融学的研究生培养方案正文
培养方案基本信息 | |||||
培养方案名称 | 金融(专业学位双证硕士生) | ||||
适用培养单位 | 大数据学院 | 适用年级 | 2019级 | ||
一级学科名称 | 金融 | 一级学科代码 | 0251 | ||
专业/领域 | 金融 | 专业/领域代码 | 025100 | ||
研究方向 | 培养方案编码 | 2202510001 | |||
适用培养层次 | 硕士 | 适用学位类型 | 专业学位 | 适用培养方式 | 非定向 |
适用入学方式 | 全国统考,推荐免试 | 是否适用国内学生 | 是 | 是否适用国际学生 | 否 |
是否全英文项目 | -- | 是否双学位项目 | -- | 学制 | 2 |
培养目标 | |||||
随着经济全球化的发展,国际经济金融之间的关系越来越复杂和紧密,金融对经济的作用日益增强。在我国,金融结构市场化、资产证券化、金融机构多元化、金融体系国际化等诸方面不断加强,现代金融发展模式和结构正在发生变化。以上诸因素催生了对掌握金融理论并具 有卓越的实践能力的金融专业人才的迫切需求。在此背景下,国务院学位委员会第 27 次会议审议通过了金融硕士专业学位设置方案,决定在我国新增金融硕士专业学位,并于 2011 年成立全国金融专业学位研究生教育指导委员会,2011 年开始招收金融硕士专业学位研究生。 金融硕士专业学位的内涵可以从发展宗旨、目标、理念、意识与能力要素几方面理解。发 展金融硕士专业学位的宗旨是为我国金融改革和发展培养既有扎实的专业知识和技能又有宽广的国际视野和卓越的实践能力的金融专业人才。具体目标是培养具有卓越实践能力的高层次金融专业人才。这种卓越实践能力体现为具备扎实的经济、金融学理论基础,良好的职业道德,富有创新的精神和进取的品格,较强的从事金融实际工作的能力。理念是"中西融合知行合一"。同时注重培养金融硕士专业学位学生四种意识与四种能力要素。四种意识:创新意识、市场意识、服务意识和国际意识。四种能力要素:创新能力、管理风险的能力、服务能力、国际交流与业务开展的能力。 金融硕士专业学位项目的使命是为我国现代化建设特别是为我国金融改革、创新和发展提供高质量的专业人才支撑。该项目主要致力于培养金融分析师、风险(财富)管理师、产品设计师、金融市场拓展者以及金融企业优秀从业人员与管理者等高层次人才。服务领域主要有金融行业,如银行、证券、基金、信花、期货、投资公司等,以及政府的金融管理部门、企业财务管理和资金运营部门等。 我国金融改革和发展迫切需要一大批高素质的金融专业人才。同时,国家鼓励大力发展专业学位研究生教育。因此,金融硕士专业学位项目具有广阔的发展前景。 |
|||||
培养方案学分数要求 |
最低总学分要求(包含课程与必修环节) | 44 学分 | |||||||
课程分类 | 课程子分类 | 最低学分 | 最少门数(非必填) | |||||
1 |
学位公共课 |
政治理论课 | 2 | 1 | ||||
第一外国语 | 3 | 1 | ||||||
专业外语课 | 0 | 0 | ||||||
2 |
学位核心课 | 学位基础课 | 12 | 4 | ||||
学位专业课 | 9 | 3 | ||||||
学分小计 | 21 | |||||||
3 |
选修课 |
专业选修课 | 9 | 3 | ||||
公共选修课 | 0 | |||||||
跨一级学科选修课 | 0 | |||||||
学分小计 | 11 | |||||||
必修环节学分数 | 7 | |||||||
其他说明: | ||||||||
参见培养方案具体要求金融机构与市场、财务报表分析、投资学、公司金融学、金融衍生金融工具专题五门中至少选四门 | ||||||||
课程设置 | ||||||||
类别I |
类别II |
课程编号 |
课程名称 |
学分数 |
学时数 |
开课院系 |
备注 |
|
学位公共 课 |
政治理论课 | 001 | 政治理论课 | -- | -- | 研究生院 | ||
第一外国语课 | ECON620065 | 金融英语 | 3 | 54 | 经济学院 | |||
学位核心课 |
学位基础课 |
ECON620058 | 财务报表分析与估值 | 2 | 36 | 经济学院 | ||
ECON620060 | 金融机构与市场 | 3 | 54 | 经济学院 | ||||
ECON620062 | 公司金融学 | 3 | 54 | 经济学院 | ||||
ECON620064 | 投资学 | 3 | 54 | 经济学院 | ||||
MATH620103 | 金融衍生工具 | 3 | 54 | 数学科学学院 | ||||
MATH620146 | 公司金融(数学) | 3 | 54 | 数学科学学院 | ||||
MATH620147 | 投资学--数学 | 3 | 54 | 数学科学学院 | ||||
MF620030 | 金融衍生工具专题 | 3 | 54 | 经济学院 | ||||
学位专业课 |
DATA620007 | 数据挖掘 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA620016 | 预测性分析 | 3 | 54 | 大数据学院 | ||||
DATA620017 | 机器学习与信息检索 | 3 | 54 | 大数据学院 |
学位核心课 |
学位专业课 |
DATA620018 | 数据可视化应用及实现 | 3 | 54 | 大数据学院 | |
DATA630005 | 大数据商业分析 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630012 | 大数据与金融风险管理 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
选修课 |
专业选修课 |
DATA620003 | 社交网络分析 | 3 | 54 | 大数据学院 | |
DATA620004 | 神经网络和深度学习 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA620005 | 时间序列与空间统计 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA620006 | 人工智能与机器学习 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA620020 | 最优化理论(专业硕士) | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630001 | 医疗大数据高等统计方法 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630004 | 大规模分布式系统 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630006 | 计算机视觉导论 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630009 | 稀疏统计 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630011 | 大数据解析 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA630015 | 医学影像分析 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
DATA830002 | 知识图谱概念与技术 | 3 | 54 | 大数据学院 | |||
ECON620053 | 融资与上市 | 2 | 36 | 经济学院 | |||
ECON630042 | 商业银行管理专题 | 2 | 36 | 经济学院 | |||
ECON630064 | 金融数据处理 | 2 | 36 | 经济学院 | |||
ECON630133 | 供应链金融 | 2 | 36 | 经济学院 | |||
MATH620154 | 时间序列分析(专硕) | 3 | 54 | 数学科学学院 | |||
MATH620160 | 金融随机分析(数学) | 3 | 54 | 数学科学学院 | |||
MATH620165 | 机器学习与神经网络导论 | 3 | 54 | 数学科学学院 | |||
MATH630140 | 利息理论引论 | 2 | 36 | 数学科学学院 | |||
MF630005 | 商务礼仪与有效沟通 | 2 | 36 | 经济学院 | |||
公共选修 课 |
003 | 公共选修课 | -- | -- | 研究生院 | ||
必修环节设置 | |||||||
参照《复旦大学研究生课程和教学管理规定》和《大数据学院研究生必修环节工作细则(试行)》 |
本文来源:http://m.okaoyan.com/fudandaxue/yanjiushengyuan_255389.html