一、引言本自評報告基于近三年（20XX-20XX）專業(yè)建設實踐，圍繞人才培養(yǎng)定位、課程體系、師資隊伍、實踐教學等核心維度，結(jié)合行業(yè)需求與學生發(fā)展數(shù)據(jù)，系統(tǒng)評估專業(yè)辦學成效、剖析現(xiàn)存問題并提出改進方向，為專業(yè)優(yōu)化升級提供依據(jù)。報告立足“量化工具賦能金融創(chuàng)新”的專業(yè)特色，對標金融科技產(chǎn)業(yè)升級趨勢，力求客觀反映人才培養(yǎng)質(zhì)量與社會服務能力。二、專業(yè)定位與培養(yǎng)目標（一）專業(yè)定位金融工程專業(yè)立足應用型金融科技人才培養(yǎng)，依托學?！柏斀?jīng)+科技”學科交叉優(yōu)勢，面向銀行、證券、資管、FinTech等行業(yè)，聚焦量化金融分析、風險管理、金融產(chǎn)品設計三大核心方向，培養(yǎng)兼具扎實數(shù)學建模能力、計算機編程技能與金融業(yè)務素養(yǎng)的復合型人才。專業(yè)緊密對接粵港澳大灣區(qū)金融產(chǎn)業(yè)升級需求，以“量化工具賦能金融創(chuàng)新”為特色，服務地方經(jīng)濟轉(zhuǎn)型與金融科技生態(tài)建設。（二）培養(yǎng)目標1.知識目標：系統(tǒng)掌握數(shù)學（微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計）、計算機（Python/R編程、機器學習）、金融（公司金融、投資學、衍生品定價）三大領域核心知識，理解金融市場運行規(guī)律與金融工程技術應用場景。2.能力目標：具備量化建模（如VaR風險度量、期權(quán)定價模型構(gòu)建）、數(shù)據(jù)分析（金融大數(shù)據(jù)挖掘、量化交易策略開發(fā)）、產(chǎn)品設計（結(jié)構(gòu)化金融產(chǎn)品、智能投顧方案）的實踐能力，能運用金融工程工具解決復雜金融問題。3.素質(zhì)目標：養(yǎng)成嚴謹數(shù)理邏輯思維、敏銳金融市場洞察力，恪守金融倫理與職業(yè)規(guī)范，具備跨學科協(xié)作、持續(xù)學習與創(chuàng)新能力，適應金融科技快速迭代的行業(yè)環(huán)境。三、培養(yǎng)目標達成度分析（一）畢業(yè)要求分解與支撐參照工程教育認證“以學生為中心、成果導向、持續(xù)改進”理念，將培養(yǎng)目標分解為12項畢業(yè)要求（如工程知識、問題分析、設計/開發(fā)解決方案等），通過課程體系、實踐環(huán)節(jié)、考核評價形成閉環(huán)支撐：工程知識：《金融數(shù)學》《隨機過程》支撐數(shù)學建模能力；《Python金融編程》《機器學習與金融應用》支撐計算機工具應用。問題分析：《金融風險管理》《固定收益證券》課程設計“LTCM危機中的風險對沖失效”等案例分析，訓練學生識別金融問題本質(zhì)。（二）達成度佐證1.學業(yè)成績：近三年核心課程（如《金融工程》《量化投資》）平均通過率92%，優(yōu)秀率（85分以上）占比28%。學生在“金融數(shù)學建?！闭n程中完成的“碳排放權(quán)期貨定價”“數(shù)字貨幣套利策略”等項目，體現(xiàn)知識整合能力。2.競賽成果：學生團隊獲“全國大學生金融創(chuàng)新大賽”量化組二等獎1項、“MathorCup高校數(shù)學建模競賽”金融賽道三等獎2項，作品涵蓋“ESG因子選股策略”“供應鏈金融風險預警模型”等前沿主題。3.就業(yè)與升學：畢業(yè)生就業(yè)率連續(xù)三年超95%，就業(yè)去向以券商量化部門（如XX證券衍生品部）、銀行金融市場部（如XX銀行資管中心）、科技公司（如XX科技FinTech事業(yè)部）為主；升學率25%，其中15%進入“雙一流”高校（如XX大學金融工程方向），10%赴海外（如新加坡國立大學量化金融項目）深造。四、課程體系與教學實施（一）課程結(jié)構(gòu)優(yōu)化構(gòu)建“數(shù)理基礎+金融核心+科技工具+實踐創(chuàng)新”的四維課程體系，總學分160，其中：數(shù)理基礎（25%）：含《高等數(shù)學》《線性代數(shù)》《概率統(tǒng)計》《隨機過程》，強化量化分析底層邏輯；金融核心（30%）：覆蓋《投資學》《公司金融》《衍生品定價》《金融風險管理》，夯實金融業(yè)務認知；科技工具（25%）：開設《Python金融編程》《機器學習與金融》《區(qū)塊鏈與金融創(chuàng)新》，對接金融科技趨勢；實踐創(chuàng)新（20%）：含《金融工程實驗》《量化投資實訓》《畢業(yè)實習》《畢業(yè)設計》，注重學用轉(zhuǎn)化。（二）教學方法改革推行“項目驅(qū)動+案例教學+校企協(xié)同”的教學模式：《金融工程》課程引入“中信證券場外期權(quán)定價”“螞蟻集團ABS產(chǎn)品設計”等真實案例，學生分組完成方案設計并匯報；《量化投資》課程聯(lián)合XX量化投資公司開設“實盤交易模擬”模塊，學生使用Python開發(fā)策略并在模擬盤驗證績效；邀請行業(yè)專家（如XX基金量化總監(jiān)）開設《金融科技前沿》講座，年均8-10場，拓寬學生行業(yè)視野。五、師資隊伍建設（一）師資結(jié)構(gòu)專業(yè)現(xiàn)有專任教師18人，其中：職稱結(jié)構(gòu)：教授3人（占比16.7%）、副教授8人（44.4%）、講師7人（38.9%）；學歷背景：博士15人（83.3%），其中“金融+數(shù)學/計算機”交叉背景教師10人（55.6%）；雙師型教師：具備CFA、FRM、量化投資分析師等證書或行業(yè)經(jīng)驗的教師12人（66.7%），如XX老師曾任職于XX證券衍生品部，主導過“國債期貨套利策略”開發(fā)。（二）教學與科研成果教學：獲校級教學成果獎2項（《金融工程課程群建設》《量化投資實訓體系構(gòu)建》），出版教材3部（《Python金融編程實戰(zhàn)》《金融風險管理案例集》）；科研：近三年主持國家級課題2項（如“數(shù)字貨幣跨境監(jiān)管的金融工程機制”）、省部級課題5項，在《JournalofFuturesMarkets》《金融研究》等期刊發(fā)表論文20余篇，研究方向涵蓋量化投資、綠色金融、金融科技監(jiān)管。六、實踐教學體系（一）實驗與實訓平臺建有“金融工程實驗室”（配備Wind金融終端、Bloomberg終端、量化交易模擬系統(tǒng)），開設《金融工程實驗》（期權(quán)定價、風險對沖實驗）、《量化投資實訓》（策略回測、實盤模擬）等課程，年均實驗課時120學時/生。（二）校企合作與實習與XX證券、XX銀行、XX科技等15家單位共建實習基地，近三年學生實習覆蓋率達100%，其中30%進入核心業(yè)務部門（如量化交易、風險管理崗）。實習成果轉(zhuǎn)化為畢業(yè)設計選題的比例超40%，如2023屆畢業(yè)生基于“XX銀行信用卡違約預測模型”完成的畢業(yè)設計獲校級優(yōu)秀。（三）學科競賽與創(chuàng)新項目競賽：組織學生參與“全國大學生量化投資大賽”“金融科技創(chuàng)新大賽”，近三年獲獎12項，其中省級以上8項；創(chuàng)新項目：學生主持校級“大學生創(chuàng)新訓練計劃”項目20項，內(nèi)容涉及“ESG因子在量化選股中的應用”“元宇宙金融場景設計”等前沿領域，10項成果獲專利或軟件著作權(quán)。七、學生發(fā)展與社會評價（一）就業(yè)質(zhì)量畢業(yè)生就業(yè)崗位與專業(yè)匹配度超85%，主要分布于：金融機構(gòu)：券商（25%）、銀行（35%）、基金（15%）；科技企業(yè)：FinTech公司（20%）、互聯(lián)網(wǎng)大廠金融部門（5%）。雇主反饋顯示，學生“量化分析能力”“編程實操能力”滿意度達90%，但“金融倫理認知”“復雜場景應變能力”需進一步提升。（二）升學與深造升學學生中，國內(nèi)深造以“金融工程”“量化金融”“計算機金融”方向為主，海外深造集中于美國、新加坡、英國的金融科技相關項目。畢業(yè)生在研究生階段表現(xiàn)出較強的“數(shù)學建模+編程實踐”優(yōu)勢，多位學生參與導師的“央行數(shù)字貨幣跨境支付”“綠色金融衍生品設計”等課題。（三）社會聲譽專業(yè)獲“省級一流本科專業(yè)建設點”稱號，近三年承接地方金融監(jiān)管局“區(qū)域金融風險監(jiān)測模型開發(fā)”“綠色金融產(chǎn)品設計”等橫向項目3項，為地方金融機構(gòu)開展“量化投資策略培訓”“金融科技合規(guī)講座”年均5-6場，服務區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)升級。八、存在問題與改進方向（一）現(xiàn)存問題1.師資規(guī)模與結(jié)構(gòu)：行業(yè)領軍人才（如資深量化總監(jiān)、FinTech專家）占比不足，雙師型教師實踐經(jīng)驗更新滯后于行業(yè)（如Web3.0、AI大模型在金融中的應用）；2.實踐教學資源：實驗室金融數(shù)據(jù)終端（如Bloomberg）數(shù)量有限，實習基地以傳統(tǒng)金融機構(gòu)為主，F(xiàn)inTech企業(yè)合作深度不足；3.課程體系時效性：《區(qū)塊鏈金融》《大模型與金融創(chuàng)新》等前沿課程開設不足，部分課程（如《固定收益證券》）案例更新滯后（未涵蓋“硅谷銀行危機中的利率風險管理”等新案例）。（二）改進措施1.師資建設：通過“年薪制引進行業(yè)專家”“教師赴FinTech企業(yè)掛職”等方式，三年內(nèi)新增雙師型教師5人，邀請行業(yè)領軍者開設“金融科技大師課”；2.實踐資源升級：與XX科技共建“金融大模型實驗室”，采購多終端量化交易系統(tǒng)，拓展5家頭部FinTech企業(yè)實習基地；3.課程迭代：每學年更新20%的課程案例（引入“美聯(lián)儲加息周期下的衍生品策略”“ChatGPT在投研中的應用”等新主題），增設《生成式AI與金融創(chuàng)新》《Web3.0金融生態(tài)》等前沿課程。九、結(jié)論金融工程專業(yè)通過“數(shù)理筑基、金融賦