应用型金融工程论文范文

应用型金融工程论文范文第1篇

【摘要】 金融学专业毕业实习一般采取校外集中实习、“委托承包”实习、“就业”实习、分散自主实习四种模式。由于毕业实习管理体制不健全，难以达到预期目标，因此，应调整毕业实习时间，做好实习前的准备和动员工作，加强实习基地的建设，完善实习成绩考核机制，创新实习模式。

【关键词】 金融学专业毕业实习模式研究

【文献编码】 doi:10.3969/j.issn.0450-9889（C）.2011.06.009

毕业实习作为高校人才培养中不可缺少的实践性教学环节，为学生的理论知识与实践应用相结合提供了桥梁，是学生走上社会的预演，是提高业务技能的一个最为关键的环节，其效果直接影响到学生素质和就业。由于各种原因，毕业实习难以达到理想的效果。本文以湖北工业大学金融学专业为例，结合实际教学经验，总结多年来金融学专业毕业实习过程中存在的主要问题，并结合其他院校的工作经验，探索提高金融学专业毕业实习效果的有效途径。

一、 金融学专业毕业实习模式

湖北工业大学金融学专业自1994年招收第一届本科生以来，一直在探索提高毕业实习效果的实习模式，目前金融学专业毕业实习主要采用以下几种模式。

（一） 校外集中实习模式

由金融系统一联系实习单位，指定具体教师负责实习指导的一种模式。这种模式是一种传统的毕业实习方式，具有以下优点：便于统一管理、减少实习开支，便于指导教师对学生进行实习指导和成绩评定，便于加强与定点实习单位的沟通等。

（二） “委托承包”实习模式

“委托承包”实习是金融学专业近年来采取的一种新型实习模式。学校首先与条件较好、指导力量较强的实习单位签约， 委托实习单位对实习生进行全面指导，然后选派指导教师与实习单位定期联系，进行巡回指导，协助实习单位做好实习生的思想工作和技术指导。这种模式能够使实习生获得较好的指导和锻炼，尽快适应工作并进入角色，有利于实习生锻炼提高人际沟通能力等。

（三） “就业”实习模式

学校对联系好就业单位的学生考虑就业单位的实际要求， 让学生集中一段时间进行顶岗实习，学校只对学生进行结果考核。这种模式有助于学生尽快适应岗位工作，缩短试用期，有助于学生就业。

（四） 分散自主实习模式

由学生自己寻找实习单位，按要求实习，不专门安排教师带队，但为学生配备实习指导教师，学生在实习中遇到实际问题可以与其联系。实习期间，教师主要通过三条途径实行指导与监督:一是编制实习指导记录，系统记录指导教师与学生的联系情况；二是要求学生每周撰写实习周记，将每一周的实习内容及感受进行小结式的记录；三是预先布置调研课题，让学生带着问题进行实习。实习结束后，由实习单位对实习生的思想态度及业务能力作出全面的鉴定，学生回校后，由金融系组织学生总结交流，并结合实习单位的反映与实习报告、实习周记、与教师的联系情况等评定实习的综合成绩。这种模式具有针对性强、锻炼机会多、提高学生积极性、提高学生沟通能力等优点。

二、 金融学专业毕业实习存在的主要问题

湖北工业大学金融学专业毕业实习在学校、院领导的高度重视，实习单位的大力支持和实习师生的共同努力下，每一届的金融本科毕业生的毕业实习得以顺利进行，并取得了良好的效果，但还存在着一些问题:

（一） 学生缺乏实习积极性

通过对历年毕业生访谈记录看，有30%的学生缺乏毕业实习的积极性，其原因主要有以下几点：

1. 就业形势影响学生实习的积极性。根据人保部门的最新统计数据显示，2010年，全国高校毕业生为630万人，比2009年的611万多19万人，就业形势较为严峻。面对严峻的就业形势，很多学生都放弃了毕业实习，把时间投入到找工作中去。另外，由于受就业形势的影响，金融学学生择业由以前的“专业对口” 演变为多元化，有一部分学生毕业后可能不从事本专业工作。这一部分学生认为既然不从事该专业的工作，就不必去耗费时间实习，这样势必影响一部分学生实习的积极性。

2. 对毕业实习的重要性认识不足。大多数学生对自己本专业的实习能够认真对待，但仍有一部分学生没有充分认识到毕业实习的重要性，认为实习环节可有可无，没有进行真正的实习，利用弄虚作假的手段来应付教师的检查，如做假的实习鉴定、拼凑实习报告、抄袭实习周记。

（二） 实习接收单位热情不高

毕业实习已经成为每一位学生大学生活的一个重要阶段，但是现有的大学生实习基地在数量上很难满足大学生的需求，在类型与实习生的专业和就业取向等方面更难以对口。据中央电视台东方时空节目组对106家用人单位的调查，愿意接受大学生实习的占48% ，不太愿意的占52%。很多金融机构如银行不愿意接收大学生实习。其主要原因有：一是接纳实习单位要抽出骨干力量来指导，给单位增加了任务，带来了麻烦；二是有的实习可能要影响实习单位的工作效率、工作质量，增加工作的成本；三是学校对实习单位不可能有很多的支援和帮助，单位和职工只是尽了义务，而无任何实惠可得。

虽然湖北工业大学金融学专业在武汉、荆州、洪湖等地有实习基地，但每个基地由于规模的限制一般只能接受8名学生实习，导致许多学生不能在金融机构进行金融技能方面的实习，而转向其他单位。一些金融单位虽然接收了毕业生进行实习，但实习的金融单位主要依靠单个教师的个人关系进行联系和维持，学校没有进行资金和荣誉的投入，造成实习单位员工指导学生的积极性不高；同时由于金融业务（特别是银行业务） 对安全性、精准性方面要求很高，因而业务人员不会对实习生进行实际操作的培训，更不会放手让实习生独立去操作一项业务， 实习生更多的是承担一些辅助性的工作，比如引导客户填写表格或单据。这些实习内容与平常所学知识关联度不强，不能体现金融专业的特色，与学生的心理预期相差较远，学生产生失望的情绪，难以达到理想的实习效果。在非金融企业实习，要真正实现金融学实习的目的，必须要了解企业的财务状况、融资情况等，而这些资料又是企业不愿公开的，学生往往难以涉足，难以达到实习的预期目标。

（三） 缺乏完善的毕业实习考核机制，成绩不能体现实际实习情况

虽然在毕业实习管理办法中对师生在实习期间应履行的职责都作了规定，如要求“学生不得无故不参加实习，凡无故不参加实习的时间超过规定实习时间的三分之一者，不予评定实习成绩”，但这些规定没有具体的、量化的指标，对学生没有约束力。

目前对毕业实习的考核首要标准是实习鉴定表是否有实习单位的公章和学生所提交的实习报告，对学生形成综合成绩，而对学生的日常实习表现没有体现在实习成绩中，这样给一些没有参加实习的学生提供了造假的可能。有的学生甚至随便找个单位盖上公章，拼凑实习报告。

三、 提高金融学专业本科毕业实习效果的途径

抓好毕业实习教学改革，已经成为培养是否符合市场经济条件下合格人才的重要内容，要提高金融学专业本科毕业实习质量，可采取以下措施。

（一） 调整毕业实习时间

以往金融学毕业实习一般都安排在最后一学期开学后第四周进行，时间约1个月。考虑到学生这一阶段面临撰写毕业论文、就业、研究生面试、补考等问题，学生没有时间和精力进行毕业实习，学校应考虑适当调整毕业实习时间。学校可以将毕业实习安排在第三学年结束后的暑期进行，原因有三：其一，根据和学生的交流，每年暑假不少学生想找单位实习，但很少有学生如愿，如果学校安排学生在暑假进行集中实习，可以满足学生的愿望；其二，在实习的过程中，学生会发现在专业知识、动手能力方面存在的问题，这样学生还有一年的时间进行充实和提高，学生在大四学年的学习目的会非常明确，学习的主动性会大大增强；其三，可较好地解决与找工作、毕业论文设计间冲突的问题， 保证充足的实习时间和较高的实习效果。

（二） 做好毕业实习前的准备和动员工作

毕业实习前的准备和动员工作是毕业实习取得成功的重要保障，准备工作主要包括：各教学系应充分向学生介绍实习单位的性质及实习岗位对学生的要求，以便使学生做到心中有数，缩短学生对工作岗位的距离感，降低学生对实习的恐惧感；签订协议书，实习前学校要与实习单位签订实习协议书，明确实习单位、学校、学生三方的权利和义务；发放实习大纲、实习计划和日程安排；对学生进行分组，并选出或指定负责人，负责人要切实负起管理与协调、沟通的责任，定期与不定期地向负责实习的教师汇报实习情况。召开由院（系）主要领导参加的实习动员会，对学生进行动员，向学生宣布实习纪律、要求以及成绩的考核标准和办法，条件允许时，也可请实习单位的领导和有关人员参加动员会，从思想上、组织上和业务上保证实习的顺利进行。

（三） 加强毕业实习基地的建设

1. 加大对毕业实习基地经费的投入。由于毕业实习基地一般都是独立核算的经济实体，因此学校应加大经费投入，减轻实习单位的负担，提高实习单位接受学生实习的积极性。目前，实习单位的指导人员都是无偿提供业务指导，可以由学校设立优秀实习指导奖金，对实习单位出色的指导人员进行奖励，提高他们指导业务的热情。

2. 重视与毕业实习基地的联系。目前，学院和毕业实习基地的联系基本处于平时不闻不问，临时突击公关的现状，每年等到学生实习之前才和实习单位联络，这样学院和实习基地之间缺乏交流，关系比较疏远。学院应和实习基地建立一定的联系机制，并与实习基地保持经常性的联系，加强交流合作。如学校可以考虑定期召开实习基地联谊会，组织实习基地负责人座谈，听取他们对实习基地建设的意见。学校还可以和实习基地进行密切的双向合作，利用学校拥有的科研、技术优势为实习单位提供相应服务，为实习单位培训干部和业务骨干，促进实习基地的发展。学院可以考虑聘请实习单位的专家担任学校的兼职教授，为学生作学术报告，参加学生论文答辩，不断巩固双方的合作基础。

（四） 建立健全毕业实习成绩考核机制

目前，学生毕业实习考核主要由指导教师和实习单位意见两部分构成，成绩简单分为优、良、中、及格、不及格5个等级。对集中实习的学生来说有考核的依据，但是缺乏量化的指标，考核的随意性、主观性强，在以后的教学过程中应建立毕业实习考核的量化指标，保证考核的客观性和公平性。对自主实习的学生来说，应加强对过程的考核，要求其提供实习单位的地址、联系人等情况，随时对他们的实习情况进行抽查；和实习单位进行座谈，了解学生的实习表现；要求学生通过电话或互联网每天向指导教师汇报实习情况等，如有必要可以对自主实习的学生进行毕业实习答辩。

（五） 创新实习模式

根据金融学专业的特点，可以采用“模拟实习+单位见习”的实习模式。这种模式是以学生班级为主体，在学校和老师的帮助指导下，先在校内实验室中进行全方位模拟实习，然后有组织地去实习单位有针对性地开展见习。

这种模式分为两个阶段。第一阶段是全方位模拟实习阶段，目前金融学专业拥有功能完善的实验室，实验室由以下几个系统组成：金融投资模拟系统、商业银行模拟系统、保险业务模拟系统、金融产品创新实验系统等，学生可以利用现有的资源进行全方位的模拟实习。第二个阶段是有组织的单位见习阶段，通过校内的“模拟实习” 阶段，学生不仅巩固了金融专业知识，而且还有一定的“ 人机对话” 操作体验和印象。但是，校内模拟实习与真正实践之间有一定的差异：一方面模拟实习环境与实际单位不同，另一方面模拟实习中缺少活生生的客户。因此，有必要组织学生进行单位见习，使其感受到真实金融工作岗位的氛围和金融创新的发展程度，尤其要树立良好的金融服务意识。

【参考文献】

［1］华银峰，周贵勤.毕业实习：大学生就业的直通车［J］.湖北函授大学学报，2009（3）

［2］王海鹰.基于产学研结合的毕业实习模式思考［J］.中国校外教育，2009（2）

［3］杨洋.校外实习基地的建设与实习模式探索［J］.广西大学学报（自然科学版），2008（6）

［4］周再清，钟翼.金融学本科实习模式探讨［J］.金融经济，2009（8）

【基金项目】湖北工业大学教务处教研项目（200920）

【作者简介】 陈李宏（1970-），女，湖北松滋人，湖北工业大学经济与政法学院讲师；彭芳春（1963-），男，江西德安人，湖北工业大学经济与政法学院副教授。

（责编黎原）

应用型金融工程论文范文第2篇

一、关于人工智能与股市涨跌

随着计算机性能不断提升，大数据技术的不断进步，人工智能在近些年来发展非常迅猛，深度学习神经网络阶段发生了三大具有突破性的事件，将人工智能推上了风口浪尖。具有代表性的事件包括2012年Google无人驾驶汽车上路，2013年深度学习算法在语音和视觉识别上有重大突破，2016年AlphaGo战胜围棋冠军。随着数据量不断增大，计算能力不断增强，深度学习的影响力也越来越大，从目前的形势来看，所接触到的人工智能，可以简单理解为通过历史数据结果，生成复杂多元的公式，然后根据公式拟合所有数据，并套用公式得到实际场景的结果。

从技术层面上来讲，只要存在规律的事物，基本都能够通过学习相关的特征数据来做决策。股市的变化也是有特征的，具体来说，股市价格的变化，实质是一个随时间变化的序列。在金融领域有专门的时间序列分析方法，该方法是通过历史数据的处理，寻找前后数据之间的关系并建立关系模型，然后基于历史数据和模型来预测时间序列的未来值。因此用人工智能来预测股市涨跌成为可能。现在也有一些实践和探索，比如投顾问，是人工智能股票预测引擎，其基于大数据提取多股票特征，应用于tensorflow、LSTM预测股票未来五日开盘价、收盘价、最高价、最低价，并使用Recursive Feature Elimination和Pearson相关系数等进行多轮训练，移除若干权值系数特征，再基于新的特征集进行下一轮训练，保证稳定上升的准确性。现在股市标注清晰、数据量庞大，应用简单、直接变现，股市AI已经具备人工智能应用爆发的要素。

二、关于人工智能在金融领域的应用

对于股市而言虽然有特征，但是股市确实一个非线性，混沌行的复杂非线性系统。影响股市涨跌的并不仅仅只有历史数据，还有更多的因素，包括公司的近况，股民对股票的态度，政策方面的影响等等，而这些因素存在相互联系相互影响的关系，牵一发而动全身，这就是所谓的混沌现象，虽然混沌现象目前不可预知，但是理论上用人工智能来预测股市涨跌是可行的，不过仅仅简单地将历史数据纳入到关联模型当中来预测涨跌，往往效果不太好，但不意味着人工智能就不能预测股票涨跌，大概率是技术条件还不具备。为此我们从一个深度学习的练习项目来探讨人工智能在股票市场上的应用问题。

（一）项目的概况

本项目是为了实现人工智能股市价格预测的一个深度学习练习项目，旨在通过机器学习算法，结合过去几年以及某只股票相关的K线图走势，公司的相关报道来作为数据集，通过训练来得到可预测的股市价格机器学习模型，并用这个模型来预测股市价格的涨跌。项目拟使用线性回归，神经网络以及随机森林来进行预测，并对三种算法的预测效果进行比较。项目使用Python编程。

（二）自然人如何投资股市

在编写人工智能程序之前，需要考虑自然人是如何投资股市的，这是一个关键点，因为股市时一个复杂非线性系统，即混沌系统，影响股市价格走向的因素很多。在投资股市时，往往会在决定购买哪只股票之前，会查询与股票相关公司的信息，如果查到的信息以正面信息为主，那么投资这只股票的回报率就可能会高一些，当然还需要看K线图。总结起来则可以确定机器学习模型需要股价数据和对股票的情感数据。

（三）数据获取

机器学习模型需要数据，没有数据就没办法训练机器学习模型。所以在数据获取方面股价数据使用Pandas进行分析，对于情感数据则使用NLTK来进行处理。具体来说读取往年股价数据，并对其进行简单处理后生成Pandas的DataFrame格式，构成系列化，并成为文件的Python对象。通过print (df-stocks) 来查看df-stocks DataFrame对象并输出可得到股票的股价以及相关文章内容，进一步开始分析股票的情感数据与股价数据。先将price Series从df-stocks中独立出来，成为单独的DataFrame对象，然后添加几个新的Series，随后使用NLTK对文章进行情感分析。使用NLTK的情感强度分析器对文章情感进行分析，并将情感强度写入新独立出来的DataFrame中，其中的neg Series存放文章的负面指数，neu Series存放中立指数，pos Series存放正面指数，Compound存放合成指数，然后将数据输出，得到相应的情感分析数据。

（四）划分数据集

根据输出的情感分析数据，开始时间为2007年1月1日，结束时间是2016年12月31日，再8:2的比例来划分训练集和测试集。划分完df后，新建一个对每个时间点情感评分的list，将训练集和测试集的数据加入其中。因为要预测股票涨跌，也就是预测股价的走势，那么定义一个y标签作为股价。

（五）股市涨跌预测

1. 随机森林算法预测

使用Scikit learn，其中封装好了随机森林算法。

当看到控制台有输出以后，输出正确那么可以证明随机森林预测成功，为了可视化分析因此使用Matplotlip来绘图。绘制出没有平滑的股价走势，并且保存为RF-noSmoothing.png。输出到桌面，就可以得到一个预测股价走势和真实股票走势的对比图，按照走势图来看，预测的数据和实际的股价走势存在比较大偏差，因此还需要进一步对数据进行处理，通过添加一个常数来表示测试阶段的闭市股价。然后再次通过Matplotlip绘制走势图，修正以后预测走势曲线与实际的股价走势曲线接近，但是预测走势曲线抖动比较明显，需要进行平滑。而平滑处理方法可以使用Pandas的EWMA来实现。但平滑后发现预测走势与最后部分真实的股票价格走势出现了相反的情况，进一步处理，只绘制平滑后的实际故事走势与预测股价走势的折现，结果还是表面预测效果并不是很理想。

2. 线性回归算法预测

因为随机森林预测效果不佳，为此使用基于TensorFlow的线性回归算法，基本上的思路与上文的思路相当，只是TensorFlow的操作不一样。实际上线性回归模型在机器学习和统计领域，是非常简单的模型，但也是应用最广泛的模型。在具体的使用当中基于TensorFlow先导入需要的Python包，然后设置Pandas与TensorFlow的关联，然后加载上文建立的数据集，使用numpy随机方法对数据进行处理，随后通过Pandas提供的describe () 函数来进行数据预览。在tensorFlow中用特征列来表示特征的数据类型，为此先定义输入特征，并配置素质特征，同时定义标签。配置一个线性回归模型，然后用GradientAescentOptimizer训练这个模型。按照同样的方式输出图形后进行分析，根据预测结果来看，效果要比随机森林算法要好一些，但是参考的价值并不大。

3. 神经网络算法预测

同样结合Scikit Learn的MLP来对股价进行预测分析，思路同上，加载数据集，分隔出数据集和测试集，并计算情感分数，创建一个MLP模型，按照上文的方式绘制出走势图，看情况进行修正，输出走势图，最后再进行平滑。基于这种方法的预测相对来说效果要好很多，至少对比前两者来看效果最好。

三、关于金融时间序列中的人工智能

在金融时间序列分析当中早期使用的是时间序列的分析方法，表现为基于统计和线性的方法，比如移动平均算法，指数平滑算法，自回归移动平均算法等。一定程度上来说基于统计和线性假设前提下的模型在一定程度上满足了性能指标需求，可以在特定领域取得比较理想的预测效果，但金融领域具有非线性、混沌性特征，时间序列分析方法并不能直接应用在金融时间序列分析当中，从上文的分析中可知线性回归模型这种方式并不能很好地解决非线性环境下的噪声干扰。所以最好的方式还是结合人工智能的方法来进行金融时间序列分析，其中涉及了计算智能、遗传算法、模糊分析方法、智能体、神经网络等。基于前文的分析来说神经网络算法是比较理想的算法，实际在人工智能应用与金融领域的实践当中更多的还是使用的神经网络。不过不可靠性会比较大。所以人工智能理论上在预测股票上是非常可行的，人工智能有朝一日会主导金融策略的制定，但目前来说还需要技术层面上的进一步探索。

结束语：

综上所述，人工智能在金融领域的应用理论上是可行的，以目前的技术条件来说，存在一定的技术难题，解决了这些问题人工智能在金融领域必定会发挥出非常显著的作用，在本文当中基于现有的技术条件分析了人工智能在股票市场上的应用问题，希望能够提供一定的参考价值。

摘要：人工智能有朝一日必定会在金融策略的制定上发挥重要作用, 但就目前来说技术上还存在一些难点问题, 在本文当中重点基于现有的技术条件, 探讨了人工智能在金融领域当中的应用, 突出了人工智能在股票走势预测上的一些内容, 仅供参考。

关键词：人工智能,金融,应用,股票

参考文献

[1] 中国人民银行武汉分行办公室课题组.人工智能在金融领域的应用及应对[J].武汉金融, 2016, (07) :46-47, 50.

[2] 杨卓越.人工智能在金融领域的应用现状及安全风险分析[J].金融经济 (理论版) , 2017, (01) :147-148.

应用型金融工程论文范文第3篇

西方经济学的理论基础是一定假设条件, 其研究方法是利用抽象化的数学模型对经济现象进行解析, 借助数据分析工具解决经济学论题比较普遍。西方经济学的应用范围比较广, 比如在货币政策、财政政策、货币供给、就业失业、资源利用、资源配置、生产理论、消费者行为等, 这些方面的经济学理论对社会经济生活有一定的借鉴意义和参考价值。

2 区块链技术的内涵和特点

区块链技术也可以被叫作分布式的账本技术, 其实质是借助去信任、去中心化方式, 对可靠数据库进行集体维护的技术方案。这项技术的主要特点是: (1) 去中心化。通过建立点对点形式的自组织化网络, 区块链可以创造以密码学原理为基础的信任机制, 而不通过第三方机构, 没有中心化的管理机构或硬件, 所有节点都保存了区块链的全部数据, 并且全部节点间的义务与权利是同等的, 任何一个节点发生损坏都不会对系统运作造成影响, 从而实现彼此约束的目标。 (2) 透明性。区块链系统中的全部内容记录、运作规则都是透明化、公开化的, 并且无法逆向修改, 属于永久性质的。所以, 在系统指定范围、时间和规则中, 任何一个节点都无法隐瞒其他的节点, 修改或者是摧毁任何部分的节点也都是没有价值的。 (3) 匿名性。因信任机制的基础是密码学原理, 不会对第三方产生依赖, 节点之间不用公开身份, 所有参与的节点都能采取匿名形式, 以节省交易的时间与成本。 (4) 安全性。系统借助分布式网络形式, 确保所有参与节点都可以拷贝完整的数据库。而单个节点不会修改数据库, 也不会对其他节点数据的内容造成影响。有越多的参与节点, 计算能力就会更强, 而冗余性同样增加, 容错功能比较强, 可以在中心化管理、服务器都没有的情况, 对数据进行稳定、安全地传输。区块链技术的这些特征, 确保其应用到金融业中时, 具有较多优势, 能够对数据质量进行改善, 降低错误和成本, 实现透明化, 可以进行追踪, 流程得到简化, 可靠安全, 能对金融服务中的操作风险、欺诈、交易滞后、效率瓶颈等问题进行系统化解决。

3 金融业中区块链技术的具体应用

在“互联网+”时代, 金融发展也改变了世界范围中的传统金融业务模式, 而区块链技术也极大影响到社会金融系统发展[2]。如今转变传统经营方式是直销型银行和以互联网为基础的券商关注的重点, 而区块链技术和金融业的本质要求即信用有更加密切的关系。

3.1 数字货币

当前时期, 应用区块链技术最普遍也最成功的一个应用就是数字货币, 其主要代表是比特币。以比特币为基础, 衍生一系列的竞争币, 比如瑞波币、狗狗币、莱特币等。至今, 世界上已经出现过上千种数字货币, 现存的有大概七百多种。借助交易比较频繁、去中心化等特点, 数字化货币的交易和流通价值比较高, 且较为稳定。在全球性的区块链构成信息化体系后, 会在数字货币中有更为广泛的应用。美元在国际货币结算体系、传统支付中依然有绝对性优势, 人民币在世界范围内的影响还不够。而借助数字货币, 人民币有可能达到国际化。

3.2 转账、支付与清算

目前, 商业贸易的清算、支付都以传统的银行体系为主要媒介, 在进行支付和清算工作时, 需要有多个参与组织, 包括开户银行、境外银行和清算机构等, 流程比较复杂、烦琐, 并且耗费时间较长, 成本偏高。商业贸易中若采用区块链技术, 双方可以直接付款, 免去复杂流程。同时, 用户也可以进行跨境支付, 任何币种都可以实时支付, 成本不高且极为便捷。在跨境支付领域中, 已经有支付体系开始应用, 比如Ripple, 这是世界首家国际性的网络支付公司, Ripple体系能以通用化基础架构为媒介, 连接各个孤立形式的网络, 银行在参与到Ripple体系中时, 以某种软件为连接, 通过分布式账本达到实时结算目标。另外, 各个银行进行交易的所有信息会使用加密算法加以隐藏, 要想追踪查询必须要使用银行内部系统, 交易更加具有安全性和私密性, 金融结算效率得到显著提高。

3.3 金融行业的基础设施

区块链技术的一个关键特征就是去中心化, 而金融行业传统形式的基础设施则是将中心化作为关键特征, 为此需要加以改变。 (1) 传统资产方式, 比如衍生品、债券和股票要在信息机构记录与储存。与此不同的是, 区块链技术对数据进行记录、管理与存储, 主要是利用全新分布形式的账户, 能保证数据不会被篡改, 并显著提升市场信息可靠性与透明度[4]。 (2) 合约功能的智能化发展, 可以实现对货币的编程工作, 在满足特定条件时能进行支付。譬如中央银行就发行有数字货币, 为确保数字货币的安全使用制定有配套政策, 只有达到一定条件之后才能使用这种数字货币进行支付。

3.4 应用到银行征信的管理中

当前时期, 商业银行办理信用主体的信贷业务时, 最为基础的考察是借款主体在金融方面的信用。商业银行在为借款主体办理所需的信贷业务时, 把主体信息都传到征信系统内, 在必要的时候得到客户的授权, 之后下载征信中心内客户的有关信息作为业务参考。这时, 必然会发生信息不够完整、数据不够准确、使用成本比较高等。不过借助区块链技术, 可以通过有关算法实现自动记录客户的信用信息, 把储存在区块链系统中。客户要向商业银行申请进行贷款时, 在经过借款客户的授权后, 商业银行就能将相应区块链中的信息直接调取出来, 征信工作能高效率完成。

4 推动区块链技术应用到金融业中的建议

为了在金融业中更好地应用区块链技术, 应该采取的措施是: (1) 金融监管部门应该强化国际合作和交流, 尽早出台和区块链应用有关的政策。而区块链技术对整体金融业都有好处, 在应用中能不能和整个行业有机融合, 主要参考就是监管部门对区块链技术的认知。我国监管金融的部门要强化国际合作与交流, 尽早参与到区块链技术的开发中, 对行业最新动态、市场需求加以了解, 并出台和区块链技术相关政策。 (2) 大型的金融机构要积极投入资金进行布局, 加强区块链技术在金融业中的应用。研发早期, 大型的金融机构就要积极参与到区块链的项目中, 通过和金融类科技公司加强合作, 将提升后台的运行效率作为主要目的, 将合适场景当作切入点, 推动金融业中区块链技术的应用, 主要选择是业务场景是应用技术有比较明显的提升效果、交易关联比较简洁、有较大业务量。 (3) 中小型金融机构、互联网型金融企业要积极引进成熟的应用, 从而建立特色化的服务模式与产品, 找到业务的新增长点。

5 结语

区块链技术虽然还处于初期发展阶段, 但其优势比较显著, 已经在金融行业的数字货币、支付清算转账、金融基础性设施和银行征信中得到较好的应用。区块链技术在金融行业中的发展空间比较大, 并促使金融行业不断重新, 会极大影响到未来的生活。

摘要：西方经济学的主要特点是难理解、抽象化, 是具有较强实践性的一门学科。西方经济学的其中一个内容是区块链技术, 区块链技术具有去中心化、透明性、匿名性和安全性等特征, 在金融业不同场景中得到应用, 比如数字货币、支付、转账、清算、基础设施和管理征信等, 解决了金融业的不少问题。本文主要介绍了区块链技术的内涵和特征, 分析区块链技术在金融业中的具体应用, 并探讨促进区块链技术应用到金融业的建议。

关键词：区块链技术,金融业,应用

参考文献

[1] 林晓轩.区块链技术在金融业的应用[J].中国金融, 2016 (8) .

[2] 巴洁如.区块链技术的金融行业应用前景及挑战[J].金融理论与实践, 2017 (4) .

[3] 王艳.区块链技术在金融业的应用及其发展建议[J].海南金融, 2016 (12) .

应用型金融工程论文范文第4篇

摘要：文章主要探讨了县域金融生态环境评价工作中分类评价问题，结合黑龙江省63个县域的特点，从地域主导产业差别角度入手利用区位熵方法对黑龙江省63个县域进行了分类，并据此提出了县域金融生态环境评价应进行分类评价的观点，同时阐述了金融生态环境评价中分类评价的意义及启示，以便于县域金融生态环境评价工作的细化研究，以期基于特色县域经济打造特色金融服务之路。

关键词：县域金融生态环境；分类评价；区位熵；金融结构

作为农业大省，黑龙江省县域经济的发展对全省经济起着重要的基础性作用和带动作用，同时县域经济与县域金融的良性互动也是突破县域经济发展瓶颈的必由之路，而金融生态环境概念从生态学的角度基于时空两个维度系统地描述了金融业生存的外部环境以及金融与经济的互动关系，近年来，学者们、金融业管理部门以及研究机构对于县域金融生态环境的评价研究方兴未艾。

但是，金融生态环境评价工作的目的是寻找金融发展路径，通过量化县域之间的差距寻找发展“洼地”，同时基于此提出具有效率性及针对性的改进意见，最终能够获得金融服务县域经济发展的具有区域特色的策略。而目前县域金融生态环境评价工作在评价中往往只是对某一区域内的县域进行直接评价，或按县域归属地区进行评价，而没有考虑县域之间地域、环境资源及主导产业模式的不同，这样不能在评价工作中凸显县域经济发展特色，不便于制定细化的具有特色的金融产品创新及金融服务策略及金融生态环境改进策略，笔者认为县域金融生态环境在综合评价的基础上，应该再次进行分类评价研究，基于综合评价及分类评价结果给出改善县域金融生态环境，发展特色金融之路的对策建议。

基于上述思考，参考了学者们已有的研究，并结合县域金融生态环境评价的特点，我们尝试对黑龙江省63个县域进行分类研究，从而方便后续的金融生态环境分类评价工作的开展。

一、县域金融生态环境评价研究文献梳理

自从金融生态环境概念提出以来，得到了国内学者的广泛认可和重视，由于其可操作性强，具有实践意义，所以研究金融生态环境的成果层出不穷，归纳起来主要有两个层面，一是理论层面。即关于金融生态内涵的探讨，如白钦先（2001）、周小川（2004）、李扬（2005）等学者的研究；二是实践层面。即金融生态环境评价指标体系、排名及对策研究的探讨，如湖南大学金融管理研究中心（2009）、各级各地区人民银行分支机构。这些具有中国特色的研究为金融生态环境研究奠定了基础，但是在现有的研究中也发现对省际及城市金融生态环境研究较多，较少对农村县域金融生态环境进行研究，更是忽视在评价中基于县域经济特点或主导产业模式进行分类评价研究。

二、基于县域金融生态环境评价视角的黑龙江省63个县域分类研究

金融归根结底是服务于实体经济的服务行业，一个县域金融生态环境如何其最终判断标准应该是，该金融生态系统及金融运行状况能够很好地与当地经济状况结合及互动，特色经济需要特色金融的同步扶持。因此县域金融是否能够扶持地区特色主导产业发展，是否能够帮助县域经济进行产业升级，是否运行稳定可靠应是衡量县域金融生态环境优劣的出发点和落脚点之一。

笔者认为，进行县域金融生态环境分类评价研究主要是考察县域金融结构是否与县域经济结构或经济特色相匹配。而研究县域经济特色首先要理清其主导产业状况。本文使用区域经济学中的区位熵方法，采用2011～2015年黑龙江省63个县域及全省经济数据均值进行了计算和分类。其中数据均来源于黑龙江省统计年鉴及国家统计局。

在区域经济学中，区位熵是判断一个产业是否构成区域专业化部门或衡量某一产业的某一方面在特定区域的相对集中程度的重要指标，它是分析判定区域产业的比较优势和竞争力的主要依据。因此区位熵在衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度、以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面，是一个很有意义的指标。在产业结构研究中，运用区位熵指标主要是分析区域主导专业化部门的状况。其中熵是比率的意思。区位熵的计算公式是：

LQij=公式（1）

其中，LQij是j地区的i产业在全国的区位熵，qij为j地区i产业的相关指标（例如产值、就业人数等）； qj为j地区所有产业的相关指标；qi指在全国范围内i产业的相关指标；q为全国所有产业的相关指标。一般而言，LQij值越高，地区产业集聚水平就越高。一般来说，当区位熵大于1时，则该地区的某项经济指标在全国有优势；当区位熵小于1时，则处于劣势。基于该原理，本文计算黑龙江省各县域区位熵的公式为：

区位熵（A）=（黑龙江省某县域第一（二、三）产业GDP/该县域全部产业GDP）/（全省第一（二、三）产业GDP/全省全部产业GDP） 公式（2）

一般说来，A>1，可以认为该产业是地区的专业化部门，具有比较优势和竞争力，该产业或其产品可以对外扩张或者输出，其值越大，专业化水平越高；A=1时，表明该地区该产业处于均势，专业化水平与全省相当，该产业或其产品，既不能输入，也不需输出；如果A<1，说明该地区该产业处于比较劣势，竞争力较弱，专业化水平低于全省，该产业是自给性部门，还需要从区域外引进该产业或者输入该产业的产品满足区域内的需要。表1给出了基于2011～2015年经济数据均值计算的全省63个县域区位熵。

从2011～2015年均值数据计算得出的区位熵数据可以看出，在63个县域中第一产业区位熵大于1的县域有62个，占总数的98%，即绝大多数县域都以农林牧渔业为主导产业。一般认为，区位熵大于2的产业在区域中具有绝对优势，从表1可见，区位熵大于2的县域多达42个，占所有县域的67%，说明这些县域完全可以自给自足并对外输出。第二產业占有优势的县域则明显减少，只有10个县域，占总县域的16%，且区位熵数值均介于1～2之间，说明其第二产业虽然存在比较优势，但是产业优势并不明显。在第二产业区位熵大于1的10个县域中，大庆地区四个县域第二产业区位熵均大于1，主要原因是采矿业，如石油天然气开采，其他第二产业区位熵大于1的县域第二产业集中在农产品、食品加工，木材、林产品、煤、石化加工，绿色食品加工业等。第三产业区位熵大于1的县域只有4个，仅占总数的6%，全部集中在哈尔滨地区及牡丹江地区，其中哈尔滨地区有2个县域，可以看出大城市的带动和辐射作用非常强，另外牡丹江地区的绥芬河市和东宁市主要以口岸贸易带动第三产业发展。

从近5年的数据分析可以看出，黑龙江省63个县域第一产业可以对外输出，但是由于没有第二产业的深加工支持和第三产业的运输、金融等服务支持，导致农林牧渔业产品必定以低附加值方式输出为主，很明显这成为了黑龙江省发展县域经济的瓶颈。对于这种县域经济现状，金融业应该围绕稳定第一产业，支持第二产业，发展第三产业的原则设计机制润滑实体经济，实现金融服务经济的最终目标。因此在金融生态环境评价中，也应该根据产业布局的差别对县域进行分类评价，给出有针对性的金融服务策略。为此，笔者根据各县主导产业情况，对63个县进行了分类。如表2所示。

三、进行县域金融生态环境分类评价的意义及启示

（一）依据县域产业特色使用开放性指标体系

由于金融业最终是服务于经济发展的服务部门，因此，笔者认为，金融生态环境评价不仅指金融业赖以生存的外部环境评价，更应该考虑区域产业结构与区域金融结构之间的互动关系，在产业结构适当的基础上（即主导产业分工符合区域比较优势），区域金融结构是否匹配区域主导产业发展应该成为金融生态环境分类评价指标设置的考量之一。只有当金融结构与产业结构相匹配，金融才能真正满足实体经济的需求，从而促进经济增长（林毅夫，2009；Demirguc-Kunt&Levine，2011；Cull&Xu，2011；Kpodar&Singh，2011；佟健等，2015）。因此有必要在分类评价中，区别于之前金融生态环境评价中指标体系应用于所有被评价对象的情况，实现开放性指标体系。也就是在分类评价中，根据区域经济特色及主导产业不同，使用不同的指标体系，通过加入衡量县域金融与县域发展模式的切合度指标来衡量同一类别区域间金融与主导产业的互动关系。

比如在黑龙江省第一产业主导的49个县域中进行分类评价，指标体系中可以删除第二产业及第三产业占比的指标，加入产业金融相关率指标，即县域产业金融资产总值/产业GDP（其中产业金融资产总值可以使用一定时期县域金融机构存款总额+产业贷款总额）；也可以设置定性指标，比如针对第一产业风险大、抵押物缺乏的产业特点，当地金融机构基于产业资金流通的需要，是否设置了相应的信用增信或风险转移机制；针对以第一和第二产业为主导，特别是有园区集聚和知名企业的县域，是否设置了产业链融资等创新融资方式来带动中小企业融资，通过整体产业风险代替单个企业风险等方式化解产业融资困境，匹配主导产业发展需求；针对第三产业占主导的县域由于服务型企业较多是否设置了直接融资扶持渠道。如果有匹配相应的金融服务，则该县域金融生态环境评价得分会高于其他县域，这样使金融生态环境评价工作更有针对性和实践性。

（二）依据县域产业特色开展动态发展评价

县域主导产业及发展模式是动态的，产业升级是县域发展的必由之路，从表1和表2可以看出，黑龙江省63个县域中，78%的县域只以第一产业为主导产业，提高产品附加值，需要第二产业和第三产业的配合；从长远来看，县域发展需要城镇化、现代化，也需要二、三产业的完善。产业结构的变迁需要金融结构的调整和资金的带动，因此在金融生态环境评价工作中，也应该关注金融业是否适合县域产业升级，产业结构调整的需要，是否符合县域可持续发展的需要。比如在评价中设置动态发展评价，研究产业结构调整金融结构是否跟进调整，反过来金融结构是否适合产业结构的调整需要。

（三）依据县域产业特色制定指向性金融创新方案

金融生态环境评价工作的最后需要给出完善金融生态环境的策略，通过分类评价，可以了解县域金融与经济的互动关系，对于评价靠后的县域，可以依据县域产业特色制定指向性的金融创新方案，完善金融发展路径。目前黑龙江省正在实施“两大平原”现代农业综合配套改革，改革的内容之一就是建立现代农业产业体系、创新农村金融服务，因此结合产业特点制定金融创新方案尤为重要。笔者认为，发展县域金融工程是化解县域金融风险、丰富资金融通渠道，调节金融结构的有效思维路径，对于指向性金融生态环境发展策略的制定具有重要意义。比如结合第一产业主导县域，以农业为例，可以探索与农业经营主体财产权利相关的金融创新，比如以土地承包经营权、农民住房宅基地使用权作为担保物的信贷产品创新、以财产权利未来收入为基础的资产证券化产品创新、可复制的农业产业供应链融资创新、也可以探索为现代农业产业体系服务的农产品价格风险管理创新，比如利用农民熟悉的农村金融机构嫁接农户与期货市场之间，创新金融产品，有效对冲农产品价格风险，从而降低涉农贷款风险及贷款成本。为了支持各产业县域中小企业融资，可以探索区域集优的县域中小企业集合票据创新，即在区域内利用人民银行的征信体系及对中小企业掌握的信息进行优选区域中小企业，并设计金融产品使这些企业捆绑融资，在银行间债券市场发行集合票据的方式获得资金；也可以尝试担保公司支持的县域中小企业融资信用增强创新、企业资本市场上市扶持制度创新等。通过金融创新促进县域金融发展、完善县域金融生态环境，从而形成金融发展与经济发展相匹配的良性循环。

参考文献：

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[8]周小川.完善法律制度，改进金融生态[N].金融时报，2004-12-07

[9]白琳.基于区位商的云南沿边地区产业结构分析[J].改革与战略，2013（06）.

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[12]苗闫.基于“方法集”的县域金融生态环境综合评价研究[J].黑龙江金融，2015（08）.

注：自2015年5月10日起，双城市（县）并入哈尔滨市，成为哈尔滨市双城区，因此哈尔滨市持续多年的八区十县（市）的行政区划格局由此变为九区九县（市），这样，从2015年5月10日起黑龙江省的县域数量就从长期以来的64个县域变更为63个县域。

*基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划项目《县域金融生态环境综合评价及改进对策研究》的阶段性成果（项目编号：15JYD07）。

（作者单位：哈尔滨金融学院）

应用型金融工程论文范文第5篇

[摘要] 文章以2015年中广核风电公司首次发行的碳债券为例，对如何推进碳债券市场发展创新作了探讨。文章认为，碳债券首发为清洁能源提供了独特的融资方式，赢得了市场广泛认可。目前碳债券市场也存在清洁能源行业产能过剩、企业利润受限、发行程序复杂等问题，这有国际能源市场持续低迷、国内经济下行等周期性因素，归根到底是减排力度以及减排方式市场化程度不足的反映。建议建立清洁能源成本分摊机制，切实落实清洁能源支持措施，简化并标准化碳债券发行流程，继续探索并创新碳债券形式，丰富发行主体和发行方式，创新风险管理工具，试点“人民币+外币”双币碳债券。

[关键词] 低碳 债券 碳债券 路径 创新

[作者简介] 谭建生（1959 — ），广东连县人，中国广核集团有限公司党组成员，副总经理，高级经济师，兼职教授，研究方向：能源金融、区域经济；麦永冠（1978 — ），广东顺德人，深圳市委政策研究室，审计师，博士，研究方向：能源金融、金融工程。

随着碳市场发展和金融工具的创新，应对气候变化的金融解决方案逐渐受到青睐。2014年5月8日，中国广核集团风电公司发行了国内第一单“碳债券”，开创了国内利用债券市场为减排融资的先河。本文以碳债券首发为例，结合近年来国内外清洁能源发展和金融市场创新的新形势，着重对推进我国碳债券市场创新进行探讨。

一、碳债券首次发行的效果

碳债券是绿色债券的一种，通常指以碳减排收益作融资保证、所融资金用于碳减排项目的债券。从国际上看，2007年欧洲投资银行（EIB）发行的气候意识债券，可看作第一笔碳债券，2013年以来呈爆发式增长。从国内看，绿色债券刚刚起步并迅速发展。国际金融公司（IFC）在2014年发行了世界上第一笔人民币绿色债券。

2014年5月8日，中广核集团风电公司发行了国内第一单“碳债券”，创新性地采用“固定利率+浮动利率”的定价方式，与债券存续期内中广核5个风电场的核证自愿减排量收益CER（Certified Emission Reduction）挂钩，是中国绿色债券的初步尝试。

（一）为清洁能源提供了重要而独特的融资方式

中广核集团风电公司发行的10亿元5年期中期票据，利率采用“固定利率+浮动利率”，其中浮动利率部分，与发行人下属5家风电项目公司在债券存续期内实现的碳资产收益正向关联，浮动利率区间设定为5BP（基点）到20BP。五家风电项目公司分别是装机均为4.95万千瓦的内蒙古商都项目、新疆吉木乃一期、甘肃民勤咸水井项目、内蒙乌力吉二期项目以及装机为3.57万千瓦的广东台山（汶村）风电场。债券附加的碳排放权于债券发行后3年交割，并可分离交易。根据评估机构的测算，经核证的碳减排份额市场均价区间在8～20元/吨时，上述项目每年产生的碳收益都将超过50万元的最低限，最高将超过300万元。 截至2016年3月23日，该债券已累计发行10亿元，同时还将按计划进行经核证的减排指标交割。尽管累计融资总量不多，但无疑是清洁能源融资方式的重要创新，一定程度上能够同时实现融通资金、固化财务成本、销售期货或期权合约、增加排放权交易对象、连接债券市场、活跃碳市场等多重目标。

（二）赢得了市场的广泛认可

碳债券的创设和发行顺应了世界发展清洁能源的潮流，得到了金融市场的充分认可。首张碳债券在银行间交易商市场发行，年利率5.65%，虽然较同期限AAA信用债估值低46BP，但投资人主体已涵盖了券商、银行和基金等机构投资者，获得了超额认购，而且一级市场的购买者有可能会再次分销，选择的渠道包括公开市场及非公开市场，这充分体现了银行间市场投资人对低碳金融创新的支持，和对附加碳收益可实现性的信心。

（三）丰富并活跃了碳市场交易

中国的排放权交易所自成立以来，一直面临着交易对象不足、市场不活跃等问题。碳债券为交易所、投资银行、会计和律师事务所等整个产业提供了重要的服务对象，带动了碳金融产业和清洁能源企业、投资基金公司等相关企业的快速发展。2014年发行首张碳债券以后，由债券合约又衍生出其他交易对象，相应数量的排放权指标也随之转移到碳现货市场，形成了碳排放权在金融体系中良性循环，在碳市场和债券市场间架起了互通的桥梁。

碳债券与其他碳金融产品的发行与创新，也为排放权交易所提供了新发展动力。目前深圳排放权交易所的主要交易品种为配额（SZA）和中国核证自愿减排量（CCER）①，截至到2016年3月23日，深圳碳市场配额总成交量10，821，573吨，总成交额407，960，532.12元；CCER总成交量3，128，371吨；深圳碳试点市场配额流转率也在全国最高的水平下继续提高，2013年履约年度②流转率为5.23%，2014年为8.53%。

二、碳债券发展遇到的主要困难

尽管碳债券首次发行效果积极，意义重大，但2014年5月中广核发行首笔碳债券以来，迄今尚未有第二家企业在国内市场发行碳债券，碳债券累计发行额仅10个亿。而从国际碳债券市场看，尽管全球经济仍处于国际金融危机以来的艰难复苏阶段，碳排放权价格也持续低迷，但碳债券市场自2013年以来仍进入迅速发展阶段。2013年全球绿色债券发行量为110.42亿美元，2014年达到365.93亿美元，这两年的绿色债券发行量之和占2007年以来绿色债券累计发行量的80%。

我国碳债券市场与全球市场快速发展的反差，究其原因，主要有以下三个方面：

（一）清洁能源行业面临诸多困难

目前清洁能源全行业主要面临以下困难：一是发展规划问题，不少清洁能源资源禀赋较好的地区，有电送不出去，暴露出发展规划严重滞后问题。二是市场调控问题，新能源设备生产能力和产品一哄而上，大大超出市场预期规模，突显了政府在监管和调控上的不到位。三是政府补贴跟不上，导致清洁能源企业资金链出现断裂，“三角债”正在形成。四是产业升级问题，整个清洁能源产业“学习曲线”不明显，低水平大量快速扩张，导致产能严重超过市场容量和低价恶性竞争。五是清洁成本的承担机制问题，企业单一依赖政府补贴，政府单向将成本转嫁到消费者，但没有同时考虑消费者承受能力，导致企业只能“靠天吃饭”，清洁能源供应少时日子好过些，多时则补贴跟不上。

（二）碳债券价格受传统能源价格严重压抑

碳债价格不仅受减排力度不足以及减排方式市场化不充分的影响，而且受国际能源价格低迷的制约。2009年7月到2014年7月五年间，国际油价均处于80至100美元的相对合理和平稳区间，但2014年7月以后国际油从107美元一路走低，低见26.05美元，至2016年3月16日才重回40美元（见图1）。这一状况严重影响了清洁能源的推广，导致有电难发，“发多亏多”，令人堪忧。

一方面是国际油价在低位寻找新平衡，另一方面则是国内产能一涨再涨。2014和2015年，随着“十一五”、“十二五”大量建设的电力基础设施陆续交付发电，加上经济下行、产业结构变化影响电力需求，国内产能过剩情况突显。全国各地出现了不同程度“去光、弃风、放水、限核”等情况，形势最严重的有东北、华北和西北地区，2015年全国平均弃风电率高达15%。与欧美国家分散式为主的发展模式不同，我国可再生能源具有规模化集中开发、高比例远距离输送等特点，尤其是我国陆上风能资源80%以上集中在“三北”地区；太阳能资源80%以上集中在西部地区，致使我国清洁能源规模化利用需应对更多挑战。能源行业较为严重的产能过剩，必然制约债券还本付息能力，影响碳债券发行规模。

（三）碳债券发行程序复杂

碳债券是以碳资产价值为保证的债券，碳资产价值的准确评估，是债券定价以及能否顺利发行的关键。相对于一般资产的价值评估，碳资产评估对象的界定、评估方法的选择、评估参数的确定、评估结论的使用等，相对复杂；特别是目前碳资产市场不发达，难以通过市场定价确定碳资产价值。首次发行的碳债券在设计、发行与交易上，均沿用了银行间债券市场的一般管理模式，尚未有专门规范文件，这些问题都影响了碳债券发行的时效性和规模。

上述问题的存在，固然有国际油价低迷以及我国经济下行能源需求放缓等周期性因素的影响，但归根到底，仍是多种体制机制因素导致作为碳债券发行保证的碳资产价值不能充分体现。如规划、监管以及调控不到位，导致清洁能源行业出现阶段性过剩。如国家补贴资金不到位，表面上是财政困难所致，但本质上仍是减排力度不足，即全社会污染排放者尚未付出足够成本，导致对治污、对国家补贴资金的依赖。再如碳债券发行程序复杂，表面上是发行程序环节问题，但本质上仍可归结为碳市场发展不足而导致的碳资产定价缺失，而碳市场发展不足的本质，也同样是免费排放额过大，减排力度不足抑制了碳资产的市场交易需求。一句话，碳债券市场发展中遇到的种种困难，归根到底，是国家强制减排力度以及减排方式市场化程度不足的反映。

三、新形势下加快碳债券创新发展的建议

尽管碳债券市场发展遇到一些暂时困难，但也面临新机遇。中央十三五规划建议和国家十三五规划纲要都明确提出了发展绿色金融的战略决策①。2015年12月22日，中国人民银行发布绿色金融债公告（[2015]第39号公告），2015年12月31日，国家发展改革委办公厅发布了《关于印发〈绿色债券发行指引〉的通知》（发改办财金[2015]3504号）。拟由银行间市场交易商协会发布的非上市公司绿色债务融资工具相关指引，以及拟由中国证监会发布的绿色公司债指引，也都在准备之中。这些已出台和将要出台的政策，无疑将对推动市场发展发挥重要作用②。在碳债券等绿色金融已被置于政策优先地位的机遇下，针对上述碳债券市场存在的问题，本文提出以下政策建议。

（一）建立清洁能源成本分摊机制

清洁能源带来的正外部性是全社会的，清洁能源发展正为世界绿色发展做出贡献。2016年3月16日，国际能源署发布2015年碳排放初步数据，显示在全球经济增速高于3%的前提下，全球与能源有关的二氧化碳排放量约321亿吨，与前一年基本持平。这主要得益于中国和发达国家更多使用绿色能源，2015年新增发电的90%来自可再生能源，仅风能就占到一半以上。

全球经济更多使用清洁能源获得了绿色发展，这一正外部性全球共同受益，相应的，清洁能源供给成本也应由全球共同承担。正因如此，应对气候变化才会有全球一致的行动，才会有发达国家向发展中国家提供减排资金的清洁发展机制。全球范围内如此，国内同样如此。尤其是当前石油、煤炭等化石能源价格处于历史性低位，如果全社会不能共担清洁能源发展成本，单靠清洁发电企业收取少量的度电补贴，就会出现前述的“去风、弃光、放水、限核”现象，对投资者而言，碳债券自然缺乏吸引力。事实上，越是在用电需求低迷时期，越是要坚持发展清洁能源，抓住目前并购重组难得时机，大力推进能源结构转换。

（二）切实落实清洁能源支持措施

要在战略上建立清洁能源成本的全社会分摊机制，关键是政策上要切实落实清洁能源的支持措施，越是在市场低迷时期，相关政府补贴越要按时足额兑付，保证国家信用，维持清洁能源企业正常运营。在当前财政收支矛盾较为突出、市场流动性较为宽松、利率水平较低的情况下，可考虑发行“碳国债”补充电价补贴资金或用于国家碳储备收储，也可对企业发行碳债券提供贴息、担保等增信措施；同时可允许清洁能源企业提前出售碳资产，鼓励金融机构持有并交易，为碳交易市场注入各种金融资源。

为鼓励银行等金融机构投资碳债券，可考虑降低银行持有绿色债券对银行资本的占用系数，这样在其他条件不变的情况下，银行投资碳债券越多，资本利润率（ROE）就越高。

以上政策既可单独使用，更可以组合使用。组合使用的核心，是将以财税政策为核心的政策支持和风险补偿，内嵌于多种金融工具的应用，从而使企业以及银行等金融机构产生足够的激励从事绿色金融；而财税等政策支持的资金来源或产生的政府收入预期损失，理论上应来自于污染排放者，即污染排放者需支付更多成本，这就要求对污染排放者征税或运用市场机制发现碳排放价格，即通过建立和完善碳市场给排放权正确定价。

（三）简化程序并标准化设置碳债券发行流程

碳债券的发行流程串联的多，部门审批流程应经过“流程再造”，减少“前置审批”、“串联审批”等的低效制度。建议以有关部门已出台或拟出台的有关管理办法为契机，对碳债券发行过程的节点进行标准化设置，精炼发行条件，扩大发行企业范围，明确发行中间人资格，加快相关法律法规的订立和完善。

（四）继续探索创新碳债券形式

碳债券作为金融市场和碳资产相结合的复合金融产品，国际上已有诸多创新。近年来，我国金融市场特别是债券市场迅速发展，2015年累计发行各类债券22.3万亿，同比增长87.5%；与此同时，作为碳债券发行保证的碳资产市场也有一定发展。无论是债券市场还是碳资产市场发展，以及前述有关部门已出台或拟出台的一系列发展绿色债券、绿色金融的政策，都使碳债券的创新面临前所未有的机遇，具体创新建议包括：

一是丰富发行主体和发行方式，促进全社会共担低碳经济发展成本。碳债券或绿色债券发行人既可包括清洁能源企业，也可包括银行等金融机构；既可包括企业或金融机构，也可包括中央政府或地方政府。发行方式上，既可在银行间债券市场以批发方式发行，也可借助债券柜台市场尝试零售式发行。通过丰富发行主体和方式，吸引包括个人在内的各类投资者参与碳市场投资，促进全社会共享低碳发展好处、共担低碳成本责任。

二是构造附加碳资产远期交付或行权的期货、期权产品，有效管理碳债券风险。可考虑在发行碳债券时，附加在未来特定时点交付的碳资产的远期合约或期权，标的资产可包括碳排放权、低碳项目收益权或低碳项目债转股权利等。这类产品一方面可降低债券发行人的风险，另一方面也使债券持有人可能凭借持有的远期合约或期权获得更多收益。

三是发行外汇产品，拓展清洁能源国际市场空间和促进人民币国际化。清洁能源项目国际化程度较高，投资人、债权人、建设单位、施工单位等都可能是外国人或企业，项目地点也可能在国外，形成跨国合作。不仅如此，在推进一带一路战略以及人民币加入国际货币基金组织特别提款权（SDR）的背景下，创新国际化的碳债券产品具有重要意义。就当下而言，海外市场利率水平明显低于内地，海外发债对降低融资成本也有意义。

具体操作上，既可在海外市场发行外币碳债券，也可尝试发行“人民币+外币”双币债。前者已有成功尝试，如2015年，新疆金风科技股份有限公司在海外发行了中国第一张绿色企业债券，中国农业银行在伦敦证券交易所发行了中国首张海外绿色金融债。双币债发行可考虑票面以人民币标记本息（记价）但以外币交款，债券到期还本付息仍以人民币结算。计算本息的基数有两种选择：一是以发行日人民币汇率中间价作汇率，票面人民币本金对应的外币作本金基数，计算各期利息及最终本金，以还本付息日人民币中间价计算对应的人民币进行支付。二是以发行日票面人民币本金作基数，以票面利率计算各期本息，人民币结算。

第一种模式降低了债券持有人的汇率风险，债券持有人还得到了人民币现汇便利，增加了发行吸引力。另一方面发行人可在发行后购买人民币与该外币的汇率金融产品对冲汇率风险。第二种方式则简化发行和支付，使用固定期限固定利率还本付息，全部以人民币结算，汇率风险转到债券持有人，债券发行人的收益保障更为稳定。两种方式都可实现人民币以接受投资形式输出，补充人民币加入SDR后的国际储备，在促进人民币国际化的同时筹集低成本外汇资金；同时有利于促进我国对美国、欧洲及大量“一带一路”沿线国家的清洁能源项目建设，值得认真研究尝试。

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On Issuing Carbon Bonds

Tan Jiansheng， Mai Yongguan

（ China General Nuclear Power Corporation， Policy Research Office

of Shenzhen Municipal Committee of the CPC， Shenzhen， Guangdong 518000 ）

（收稿日期：2016-05-23 责任编辑：垠 喜）

应用型金融工程论文范文第6篇

关键词：智慧金融;金融工程专业课程;体系建设

在当前的众多行业中，金融行业对数据和信息非常敏感，在智慧金融的背景下，财务格式，财务状况以及整个财务环境都会发生重大变化。作为当前金融理论框架下的简化，金融工程专业课程旨在提高金融市场效率，加强金融风险管理和丰富新的金融产品。

1 智慧金融背景之下金融工程专业课程发展中的问题

1.1 专业的发展速度与特色缺失之间的矛盾

金融工程专业是在2002年经教育部批准的五家院校的基础上发展建立的。截至2019年，已有200多家高校成功开设了金融工程课程并招收了学生进行培养。设立该专业的大多数学校和部门都侧重于金融相关学院，商学院或经济管理学院。与数学有关的优势和其他技能已经在高等教育中得到了发展。这不仅反映出中国经济中金融部门的不断壮大，还反映了金融工程专业人士不断增长的市场需求。对北京，上海，南京等地的四所金融大学的研究发现，就创建专业的特色而言，一些开发金融工程技术的机构所开设的课程与外国大学所提供的课程相似，并且其功能体现在有关于计算机的技能上，并且与之相关的课程占有很多的学时，一些高校有明确的人才培养方向。例如，对外贸易经济大学将金融工程专业的高年级学生分为多个研究方向，一些学院和大学对英语学习有更高的要求，学校特别注意完善专业教学模式。学英语。在大多数大学的大专院校中，没有显示金融工程培训的各个方面。这可能是由于许多研究生学院普遍缺乏空间和资源所致。因此，无本地特征的特殊挑战的方法对他们来说是一个重大挑战。

1.2 传统金融工程专业培养方式与新技术变革之间的矛盾

金融工程培训的传统方法体现在金融，经济，应用数学和计算机知识的融合中。新技术的发展使这种训练方法对时间要求不那么敏感。随着中国经济实力的快速发展和行业中间结构的不断深入发展，金融业在经济中的支撑作用越来越明显。金融业的发展导致对人才素质和数量的需求增加，人才需求的增长也进一步促进了金融业的发展。金融工程各个领域的兴起和深化将成为金融人才培养的新趋势，在大数据分析，云计算，人工智能等新技术的推动下，其他新技术将继续出现。金融和国家行政管理领域将会得到联系，这些全新的发展方向将会催生出全新的金融专业的分支。例如，互联网金融，绿色金融，大数据金融等。这些新变化还将为金融工程课程带来新思路。

1.3专业应用属性与教学有效性不足之间的矛盾

各国的高等教育正在日益促进对能源密集型培训的使用，金融工程作为一个应用广泛的专业，其课程应该旨在发展和实施工程教学思想，培养解决金融问题的高层次应用人才应继续在其教学计划中得到强调。在教学方面，通常缺乏高素质的具有金融工程经验老师，或者校园内实验室的建设不完善，或者校园运营设施的质量和数量不高，这些都导致了教学的有效性难以得到提高。

2智慧金融下的金融工程专业课程体系建设思路

金融工程广泛应用于三个关键领域，一个领域用于设计和构建新的金融工具，另一个领域用于设计和建设金融工具和资源，第三个领域用于开发和构建针对特定类型金融问题的解决方案。金融机构使用最先进的数据分析技术来分析和提取大规模金融数据，继而实现了解客户和市场表现的功能，并提高金融工程设计的准确性和可持续性。因此，智慧金融的发展在金融工程的发展中、起着重要的作用。

2.1区分选修模块，体现培养方向

尽管在选修课程的设计上没有明显差异，但学生所选的选修课程应该与自己选择的专业方向具有一定的逻辑关系。例如，专业选项可以分为增加测量和计算能力的模块，增加金融工程教育的模块，增加金融工程应用程序的模塊和单独的扩展模块。增加利率和统计数据，财务管理，全球金融，使用随机计划等的模块包括现代数学软件，matlab基础和应用程序，金融链表分析等方向模块。

2.2深挖自身优势，彰显学科特色

学院以加强经济社会发展为基础，以培养人才为核心。学校遵守地方的发展政策，并以此为主导。从地域的角度来看，学校金融工程专业的发展将为本地金融财务部门提供强有力的人才支持。同时，也应该从学校资源的角度来了解地方的扶持政策，深度挖掘自身的优势。

3 结束语

综上可知，在智慧金融的时代背景之下进行金融工程专业课程体系建设十分必要，它可以为学校培养更多的高素质金融人才提供保证，加强企业与地方的金融体系建设，促进国家经济的发展。

参考文献

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[3] 汪文隽，朱卫东，晋盛武.能力导向下理工科院校金融 工程本科课程体系研究[J].大学教育，2019(10)：150-153. [责任编辑：赵磊].

(临沂大学商学院276000)