数学本科论文研究方向

数学本科论文研究方向

专升本数学与应用数学论文研究方向有：1、常微分方程在中学数学竞赛中的应用，不定方程解法研究(可选择一种不定方程研究)。2、试论数学学习中的数学思维。3、高等代数在中学教学中的作用。论文的研究方向一般是指学生在校期间，或者相关科研工作者在申报撰写论文过程中需要明确的课题研究方向。

1、基础数学。基础数学是数学科学的核心。它不仅是其它应用性数学分支的基础，而且也为自然科学、技术科学及社会科学提供必不可少的语言、工具和方法。微分几何、数学物理、偏微分方程等都属于基础数学范畴。

2、计算数学。研究方向：工程问题数值方法、发展方程与动力系统的数值方法、数值逼近与数字图像处理、计算机图形学与计算机软件、光学与电磁学中的数学问题等。

3、概率和统计。是本世纪迅速发展的学科，研究各种随机现象的本质与内在规律性以及自然科学、社会科学等各个学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。随着人类社会各种体系的日益庞大、复杂、精密，计算机的广泛使用，概率统计的重要性将越来越大。

4、应用数学。应用数学主要是应用于两个领域，一是计算机，随着计算机的飞速发展，需要一大批懂数学的软件工程师做相应的数据库的开发；二是经济学，现在的经济学有很多都需要用非常专业的数学进行分析，应用数学有很多相关课程本身设计就是以经济学实例为基础的。

注意事项：

不是所有专业都有学硕和专硕。数学方面的专业都是学硕，相关专硕只有教育硕士，即学科教学（数学）。

如果相当老师则建议报考专硕，毕竟是侧重教学实践。当然，报考数学的课程与教学论也可以。不好简单说哪个好就业，因为现在就业都是竞争性，关键看自己的机会和能力。

学好数理化，走遍天下都不怕。写好数学论文的前提是需要有拟定一个优秀的数学论文题目，有哪些比较优秀的数学论文题目呢？下面我给大家带来2022最新数学方向 毕业 论文题目有哪些，希望能帮助到大家!

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中学数学论文题目

1、用面积思想 方法 解题

2、向量空间与矩阵

3、向量空间与等价关系

4、代数中美学思想新探

5、谈在数学中数学情景的创设

6、数学 创新思维 及其培养

7、用函数奇偶性解题

8、用方程思想方法解题

9、用数形结合思想方法解题

10、浅谈数学教学中的幽默风趣

11、中学数学教学与女中学生发展

12、论代数中同构思想在解题中的应用

13、论教师的人格魅力

14、论农村中小学数学 教育

15、论师范院校数学教育

16、数学在母校的发展

17、数学学习兴趣的激发和培养

18、谈新课程理念下的数学教师角色的转变

19、数学新课程教材教学探索

20、利用函数单调性解题

21、数学毕业论文题目汇总

22、浅谈中学数学教学中学生能力的培养

23、变异思维与学生的创新精神

24、试论数学中的美学

25、数学课堂中的提问艺术

26、不等式的证明方法

27、数列问题研究

28、复数方程的解法

29、函数最值方法研究

30、图象法在中学数学中的应用

31、近年来高考命题研究

32、边数最少的自然图的构造

33、向量线性相关性讨论

34、组合数学在中学数学中的应用

35、函数最值研究

36、中学数学符号浅谈

37、论数学交流能力培养(数学语言、图形、 符号等)

38、探影响解决数学问题的心理因素

39、数学后进学生的心理分析

40、生活中处处有数学

41、数学毕业论文题目汇总

42、生活中的数学

43、欧几里得第五公设产生背景及对数学发展影响

44、略谈我国古代的数学成就

45、论数学史的教育价值

46、课程改革与数学教师

47、数学差生非智力因素的分析及对策

48、高考应用问题研究

49、“数形结合”思想在竞赛中的应用

50、浅谈数学的 文化 价值

51、浅谈数学中的对称美

52、三阶幻方性质的探究

53、试谈数学竞赛中的对称性

54、学竞赛中的信息型问题探究

55、柯西不等式分析

56、中国剩余定理应用

57、不定方程的研究

58、一些数学思维方法的证明

59、分类讨论思想在中学数学中的应用

60、生活数学文化分析

数学研究生论文题目推荐

1、混杂随机时滞微分方程的稳定性与可控性

2、多目标单元构建技术在圆锯片生产企业的应用研究

3、基于区间直觉模糊集的多属性群决策研究

4、排队论在交通控制系统中的应用研究

5、若干类新形式的预条件迭代法的收敛性研究

6、高职微积分教学引入数学文化的实践研究

7、分数阶微分方程的Hyers-Ulam稳定性

8、三维面板数据模型的序列相关检验

9、半参数近似因子模型中的高维协方差矩阵估计

10、高职院校高等数学教学改革研究

11、若干模型的分位数变量选择

12、若干变点模型的 经验 似然推断

13、基于Navier-Stokes方程的图像处理与应用研究

14、基于ESMD方法的模态统计特征研究

15、基于复杂网络的影响力节点识别算法的研究

16、基于不确定信息一致性及相关问题研究

17、基于奇异值及重组信任矩阵的协同过滤推荐算法的研究

18、广义时变脉冲系统的时域控制

19、正六边形铺砌上H-三角形边界H-点数的研究

20、外来物种入侵的广义生物经济系统建模与控制

21、具有较少顶点个数的有限群元阶素图

22、基于支持向量机的混合时间序列模型的研究与应用

23、基于Copula函数的某些金融风险的研究

24、基于智能算法的时间序列预测方法研究

25、基于Copula函数的非寿险多元索赔准备金评估方法的研究

26、具有五个顶点的共轭类类长图

27、刚体系统的优化方法数值模拟

28、基于差分进化算法的多准则决策问题研究

29、广义切换系统的指数稳定与H_∞控制问题研究

30、基于神经网络的混沌时间序列研究与应用

31、具有较少顶点的共轭类长素图

32、两类共扰食饵-捕食者模型的动力学行为分析

33、复杂网络社团划分及城市公交网络研究

34、在线核极限学习机的改进与应用研究

35、共振微分方程边值问题正解存在性的研究

36、几类非线性离散系统的自适应控制算法设计

37、数据维数约简及分类算法研究

38、几类非线性不确定系统的自适应模糊控制研究

39、区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究

40、基于节点调用关系的软件执行网络结构特征分析

41、基于复杂网络的软件网络关键节点挖掘算法研究

42、圈图谱半径问题研究

43、非线性状态约束系统的自适应控制方法研究

44、多维power-normal分布及其参数估计问题的研究

45、旋流式系统的混沌仿真及其控制与同步研究

46、具有可选服务的M/M/1排队系统驱动的流模型

47、动力系统的混沌反控制与同步研究

48、载流矩形薄板在磁场中的随机分岔

49、广义马尔科夫跳变系统的稳定性分析与鲁棒控制

50、带有非线性功能响应函数的食饵-捕食系统的研究

51、基于观测器的饱和时滞广义系统的鲁棒控制

52、高职数学课程培养学生关键技能的研究

53、基于生存分析和似然理论的数控机床可靠性评估方法研究

54、面向不完全数据的疲劳可靠性分析方法研究

55、带平方根俘获率的可变生物种群模型的稳定性研究

56、一类非线性分数阶动力系统混沌同步控制研究

57、带有不耐烦顾客的M/M/m排队系统的顾客损失率

58、小波方法求解三类变分数阶微积分问题研究

59、乘积空间上拓扑度和不动点指数的计算及其应用

60、浓度对流扩散方程高精度并行格式的构造及其应用

专业微积分数学论文题目

1、一元微积分概念教学的设计研究

2、基于分数阶微积分的飞航式导弹控制系统设计方法研究

3、分数阶微积分运算数字滤波器设计与电路实现及其应用

4、分数阶微积分在现代信号分析与处理中应用的研究

5、广义分数阶微积分中若干问题的研究

6、分数阶微积分及其在粘弹性材料和控制理论中的应用

7、Riemann-Liouville分数阶微积分及其性质证明

8、中学微积分的教与学研究

9、高中数学教科书中微积分的变迁研究

10、HPM视域下的高中微积分教学研究

11、基于分数阶微积分理论的控制器设计及应用

12、微积分在高中数学教学中的作用

13、高中微积分的教学策略研究

14、高中微积分教学中数学史的渗透

15、关于高中微积分的教学研究

16、微积分与中学数学的关联

17、中学微积分课程的教学研究

18、高中微积分课程内容选择的探索

19、高中微积分教学研究

20、高中微积分教学现状的调查与分析

21、微分方程理论中的若干问题

22、倒向随机微分方程理论的一些应用：分形重倒向随机微分方程

23、基于偏微分方程图像分割技术的研究

24、状态受限的随机微分方程：倒向随机微分方程、随机变分不等式、分形随机可生存性

25、几类分数阶微分方程的数值方法研究

26、几类随机延迟微分方程的数值分析

27、微分求积法和微分求积单元法--原理与应用

28、基于偏微分方程的图像平滑与分割研究

29、小波与偏微分方程在图像处理中的应用研究

30、基于粒子群和微分进化的优化算法研究

31、基于变分问题和偏微分方程的图像处理技术研究

32、基于偏微分方程的图像去噪和增强研究

33、分数阶微分方程的理论分析与数值计算

34、基于偏微分方程的数字图象处理的研究

35、倒向随机微分方程、g-期望及其相关的半线性偏微分方程

36、反射倒向随机微分方程及其在混合零和微分对策

37、基于偏微分方程的图像降噪和图像恢复研究

38、基于偏微分方程理论的机械故障诊断技术研究

39、几类分数阶微分方程和随机延迟微分方程数值解的研究

40、非零和随机微分博弈及相关的高维倒向随机微分方程

41、高中微积分教学中数学史的渗透

42、关于高中微积分的教学研究

43、微积分与中学数学的关联

44、中学微积分课程的教学研究

45、大学一年级学生对微积分基本概念的理解

46、中学微积分课程教学研究

47、中美两国高中数学教材中微积分内容的比较研究

48、高中生微积分知识理解现状的调查研究

49、高中微积分教学研究

50、中美高校微积分教材比较研究

51、分数阶微积分方程的一种数值解法

52、HPM视域下的高中微积分教学研究

53、高中微积分课程内容选择的探索

54、新课程理念下高中微积分教学设计研究

55、基于分数阶微积分的线控转向系统控制策略研究

56、基于分数阶微积分的数字图像去噪与增强算法研究

57、高中微积分教学现状的调查与分析

58、高三学生微积分认知状况的思维层次研究

59、分数微积分理论在车辆底盘控制中的应用研究

60、新课程理念下高中微积分课程的教育价值及其教学研究

金融数学本科毕业论文研究方向

1、倒向随机微分方程数值方法与非线性期望在金融中的应用：g-定价机制及风险度量2、分形市场中两类衍生证券定价问题的研究3、在机制转换金融市场中投资者的最优消费和投资行为分析4、商业银行金融风险程度的模糊综合评价5、金融保险中的若干模型与分析6、金融印鉴真伪识别新方法研究7、基于区间分析的金融市场风险管理VaR计算方法研究8、分形理论及其在金融市场分析中的应用9、离散时间随机区间值收益市场下的定价分析10、金融学理论及其未来发展趋势--转向整合11、微分方程数值解法及在数学建模中的应用12、金融模糊模型与方法13、模糊数学在储蓄机构设置中的应用14、金融市场中的时间变换方法及其应用15、从数学走进生活的创新教育16、为何经济学无法预测金融危机17、金融资产的离散过程动态风险度量研究18、论金融衍生工具及在我国商业银行信贷风险管理中的应用19、基于VAR模型的江苏省金融发展与经济增长关系研究20、货币危机预警模型研究21、在银行和金融业数据分析中应用数学规划模型22、随机过程理论在期权定价中的应用23、金融保险中的几类风险模型24、数学金融学中的期权定价问题25、金融资产收益相关性及持续性研究26、同伦分析方法在非线性力学和数学生物学中的应用27、存货质押融资的供应链金融服务研究28、金融机构资产负债管理模型及在泉州银行的应用29、社保基金投资资本市场：理论探讨、金融创新与投资运营30、量子方案的金融资产投资最优组合选择31、房价调控的数学模型分析32、基于小波分析的金融数据频域分析33、非线性数学期望下的随机微分方程及其应用34、竞争性电力市场中的金融工程理论与实证研究35、小波理论及其在经济金融数据处理中的应用36、四种金融投资风险介绍37、扩展的欧式期权定价模型研究38、基于可疑金融交易识别的离群模式挖掘研究39、华尔街的数学革命40、辽宁城乡金融发展差异对城乡经济增长影响的实证研究41、衍生金融工具风险监控问题探析42、金融危机之信用失衡43、基于西部金融中心建设目标的成都金融人才需求预测研究44、基于小波变换的金融时间序列奇异点识别模型与研究45、我国区域金融中心发展路径与模式研究46、我国农村金融供给不足问题的探讨47、金融发展对江西经济增长的影响48、基于金融自由度的香港人民币离岸市场反洗钱研究49、商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真50、金融危机背景下企业并购投资决策体系研究

美国金融专业的五个就业方向有哪些美国金融专业就业方向介绍之企业内部的金融工作：任何有一定规模的企业，都会有一些金融方面的工作。很多人从 financial analyst做起。工作包括公司财务状况的分析，汇总和报告，项目和部门的和企 业的财务预算和管理等。Excel是最重要的工具。一些特别大的企业还有和专业金融机构相类似的工作。比如一些企业自己管理养老金，所做工作就和投资管理公司较相似。也有一些 大型企业有自己内部负责企业兼并与收购的部门，与投资银行协调工作。企业内部的金融工作压力比直接在金融机构工作要小一些。平均每周工作时间可能也要短一些。工作也很有趣。如果你希望在事业成功的同时，也有足够的时间照顾家庭和有自己的私人时间，这或许是值得考虑的选择之一。美国金融专业就业方向介绍之商业银行工作包括贷款管理：一家商业银行会把钱借给企业，然后就需要管理与这家企业的关系，回收本金和利息，增加新的贷款等。这类工作在开始时需要比较好的数字能力，分析推理能力，和一定的credit analysis的知识。在职业生涯的一定阶段之后，建立人际关系的能力就变得越来越重要了。贷款管理的收入不错，工作稳定，压力可能也没有投资银行那么大。很多商业银行也有很多其他业务，比如信用卡和面向消费者的金融服务。美国金融专业就业方向介绍之信用卡：信用卡部门的一个工作就是分析信用卡申请者或持卡人的信用情况，加以管理。由于近几年利率较低等因素，信用卡业务发展很快，完全不受最近一次的经济衰退的影响，和房屋贷款等领域一起成为在萧条的就业市场中少数招人较多的行业。由于申请者或持卡人的背景不同，来自各个族裔和年龄，为了更好进行分析，一些信用卡公司对包括华人在内 的各个少数民族的工作申请者都有一些兴趣。美国金融专业就业方向介绍之风险投资(venture capital)：风险投资向处于成长期的公司投资。如果你在大学毕业或MBA毕业后进入一家风险投资公司工作的话，那么可能会花很多时间在商业方案(business plan)的可行性分析方面，包括阅读方案，搜集分析行业背景信息，面试公司的管理层等可能也会花时间管理已进行的投资。美国金融专业就业方向介绍之股票经纪人 (broker)：主要是指佣金经纪人，即专门替客户买卖股票并收取佣金的经纪人股票经纪人。主要替股票经纪公司(Brokerage Firms)工作。有些投资银行，比如美林(Merrill Lynch)，也有股票经纪的部门。这个工作需要金融的知识，但更重要的是销售的能力，也就是建立人际关系的能力。 一些股票经纪人在建立了广泛的客户群之后，可能可以多花些时间在为客户推荐股票上，但早期则绝大部分时间都花在建立客户关系上。

金融数学专业旨在为金融业提供具有定量分析财务能力的专业人才，它着重应用数学和统计学在金融系统中的应用。毕业生受业面广，极受银行、保险公司等金融机构的欢迎。金融数学又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展很快，是目前十分活跃的前沿学科之一。学习金融数学专业要求系统掌握应用数学、金融学的基础理论和方法，形成扎实的数学基本功底和严谨的数学思维模式。具备灵敏获取信息能力和分析信息能力，具备不断学习和创新的精神，具有一定的科学研究和教学能力，具有在经济、金融领域从事定量分析，解决实际经济问题及设计经济数学模型等方面的基本能力。

金融数学 21世纪数学技术和计算机技术一样成为任何一门科学发展过程中的必备工具。美国花旗 银行副总裁柯林斯（Collins）1995年3月6日在英国剑桥大学牛顿数学科学研究所的讲演 中叙述到：“在18世纪初，和牛顿同时代的著名数学家伯努利曾宣称：‘从事物理学研 究而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西。’那时候，这样的说法对物理学而 言是正确的，但对于银行业而言不一定对。在18世纪，你可以没有任何数学训练而很好 地运作银行。过去对物理学而言是正确的说法现在对于银行业也正确了。于是现在可以 这样说：‘从事银行业工作而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西’。”他还 指出：花旗银行70%的业务依赖于数学，他还特别强调，‘如果没有数学发展起来的工具 和技术，许多事情我们是一点办法也没有的……没有数学我们不可能生存。”这里银行 家用他的经验描述了数学的重要性。在冷战结束后，美国原先在军事系统工作的数以千 计的科学家进入了华尔街，大规模的基金管理公司纷纷开始雇佣数学博士或物理学博士 。这是一个重要信号：金融市场不是战场，却远胜于战场。但是市场和战场都离不开复 杂艰深，迅速的计算工作。 然而在国内却不能回避这样一个事实：受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类 ，金融类核心期刊，但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊《Jo urnal of Finance》，证券投资基金经理少有人去阅读《Joural of Portfolio Manage ment》，其原因不在于外语的熟练程度，而在于内容和研究方法上的差异，目前国内较 多停留在以描述性分析为主着重描述金融的定义，市场的划分及金融组织等，或称为描 述金融；而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主，比如资本资产定价原理，衍生 资产的复制方法等，或称为分析金融，即使在国内金融学的教材中，虽然涉及到了标的 资产（Underlying asset）和衍生资产（Derivative asset）定价，但对公式提出的原 文证明也予以回避，这种现象是不合理的，产生这种现象的原因有如下几个方面：首先 ，根据研究方法的不同，我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室，也可 以归到国家自然科学基金委员会管理科学部，前者占主要地位，且这支队伍大多来自经 济转轨前的哲学和政治学队伍，因此研究方法多为定性的方法。而西方正好相反，金融 研究方向的队伍具有很好的数理功底。其次是我国的金融市场的实际环境所决定。我国 证券市场刚起步，也没有一个统一的货币市场，投资者队伍主要由中小投资者构成，市 场投机成分高，因此不会产生对现代投资理论的需求，相应地，学术界也难以对此产生 研究的热情。 然而数学技术以其精确的描述，严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。自从1952 年马柯维茨（Markowitz）提出了用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性，不确 定性和流动性以来，已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写一 篇数学论文。再回到Collins的讲话，在金融证券化的趋势中，无论是我们采用统计学的 方法分析历史数据，寻找价格波动规律，还是用数学分析的方法去复制金融产品，谁最 先发现了内在规律，谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进 入堡垒，数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视，然而为了追求利润，未知的恐惧 显得不堪一击。 于是，在未来我们可以想象有这样一个充满美好前景的产业链：金融市场--金融数学-- 计算机技术。金融市场存在巨大的利润和高风险，需要计算机技术帮助分析，然而计算 机不可能大概，左右等描述性语言，它本质上只能识别由0和1构成的空间，金融数学在 这个过程中正好扮演了一个中介角色，它可以用精确语言描述随机波动的市场。比如， 通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。因此，金融数学能帮助 IT产业向金融产业延伸，并获取自己的利润空间 金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展 很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 金融数学是一门新兴学科，是“金融高技术 ”的重要 组成部分。研究金融数学有着重要的意义。 金融数学总的研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合我国国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。 金融数学主要的研究内容和拟重点解决的问题包括： (1)有价证券和证券组合的定价理论 发展有价证券（尤其是期货、期权等衍生工具）的定价理论。所用的数学方法主要是提出合适的随机微分方程或随机差分方程模型，形成相应的倒向方程。建立相应的非线性Feynman一Kac公式，由此导出非常一般的推广的Black一Scho1es定价公式。所得到的倒向方程将是高维非线性带约束的奇异方程。 研究具有不同期限和收益率的证券组合的定价问题。需要建立定价与优化相结合的数学模型，在数学工具的研究方面，可能需要随机规划、模糊规划和优化算法研究。 在市场是不完全的条件下，引进与偏好有关的定价理论。 (2）不完全市场经济均衡理论（GEI） 拟在以下几个方面进行研究： 1．无穷维空间、无穷水平空间、及无限状态 2.随机经济、无套利均衡、经济结构参数变异、非线资产结构 3．资产证券的创新（Innovation）与设计（Design） 4．具有摩擦（Friction）的经济 5．企业行为与生产、破产与坏债 6.证券市场博奕。 （3）GEI 平板衡算法、蒙特卡罗法在经济平衡点计算中的应用， GEI的理论在金融财政经济宏观经济调控中的应用，不完全市场条件下，持续发展理论框架下研究自然资源资产定价与自然资源的持续利用。 目前国内开设金融数学本科专业的高等院校中，实力较强的有北京大学、复旦大学、浙江大学、山东大学、南开大学。 后来从事计算机工作很出色。金融数学将后来在银行、保险、股票、期货领域从事研究分析，或做这些领域的软件开发，具有很好的专业背景，而这些领域将来都很重要。 国内金融数学人才凤毛麟角 诺贝尔经济学奖已经至少3次授予以数学为工具分析金融问题的经济学家。北京大学金融数学系王铎教授说，但遗憾的是，我国相关人才的培养，才刚刚起步。现在，既懂金融又懂数学的复合型人才相当稀缺。 金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。刚刚公布的2003年诺贝尔经济学奖，就是表彰美国经济学家罗伯特·恩格尔和英国经济学家克莱夫·格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。 王铎介绍，金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马科威茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。1973年，布莱克和斯克尔斯用数学方法给出了期权定价公式，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。 今天，金融数学家已经是华尔街最抢手的人才之一。最简单的例子是，保险公司中地位和收入最高的，可能就是总精算师。美国花旗银行副主席保尔·柯斯林著名的论断是，“一个从事银行业务而不懂数学的人，无非只能做些无关紧要的小事”。 在美国，芝加哥大学、加州伯克利大学、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学和纽约大学等著名学府，都已经设立了金融数学相关的学位或专业证书教育。 专家认为，金融数学可能带来的发展应该凸现在亚洲，尤其是在金融市场正在开发和具有巨大潜力的中国。香港中文大学、科技大学、城市理工大学等学校都已推出有关的训练课程和培养计划，并得到银行金融业界的热烈响应。但中国内地对该项人才的培养却有些艰辛。 王铎介绍，国家自然科学基金委员会在一项“九五”重大项目中，列入金融工程研究内容，可以说全面启动了国内的金融数学研究。可这比马科威茨开始金融数学的研究应用已经晚了近半个世纪。 在金融衍生产品已成为国际金融市场重要角色的背景下，我国的金融衍生产品才刚刚起步，金融衍生产品市场几乎是空白。“加入 W TO后，国际金融家们肯定将把这一系列业务带入中国。如果没有相应的产品和人才，如何竞争？”王铎忧虑地说。 他认为，近几年，接连发生的墨西哥金融危机、百年老店巴林银行倒闭等事件都在警告我们，如果不掌握金融数学、金融工程和金融管理等现代化金融技术，缺乏人才，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。我们现在最缺的，就是掌握现代金融衍生工具、能对金融风险做定量分析的既懂金融又懂数学的高级复合型人才。 据悉，目前国内不少高校都陆续开展了与金融数学相关的教学，但毕业的学生远远满足不了整个市场的需求。 王铎认为，培养这类人才还有一些难以逾越的障碍———金融数学最终要运用于实践，可目前国内金融衍生产品市场还没有成气候，学生很难有实践的机会，教和学都还是纸上谈兵。另外，高校培养的人大多都是本科生，只有少量的研究生，这个领域的高端人才在国内还是凤毛麟角。国家应该更多地关注金融和数学相结合的复合型人才的培养。 王铎回忆，1997年，北京大学建立了国内首个金融数学系时，他曾想与一些金融界人士共商办学。但相当一部分人对此显然并不感兴趣：“什么金融衍生产品，什么金融数学，那都是国家应该操心的事。” 尽管当初开设金融数学系时有人认为太超前，但王铎坚持，教育应该走在产业发展的前头，才能为市场储备人才。如果今天还不重视相关领域的人才培养，就可能导致我们在国际竞争中的不利。 记者发现即使今天，在这个问题上，仍然一方面是高校教师对于人才稀缺的担忧，一方面却是一些名气很大的专家对金融数学人才培养的冷漠。 采访中，记者多次试图联系几位国内金融数学界或金融理论界专家，可屡屡遭到拒绝。原因很简单，他们认为，谈人才培养这样的话题太小儿科，有的甚至说，“我不了解，也根本不关注什么人才培养”。还有的说，“我现在有很多课题要做，是我的课题重要，还是讨论人才培养重要”、“我没有时间，也没义务向公众解释什么诺贝尔经济学奖，老百姓要不要晓得金融数学和我没有关系”。[编辑本段]金融中的数据挖掘 1.什么是关联规则 在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法 关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。 关联规则的分类 按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 关联规则挖掘的相关算法 算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。 2.基于划分的算法 Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。 树频集算法 针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。 3.该领域在国内外的应用 3．1关联规则发掘技术在国内外的应用 就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。 同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。 但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。 3．2近年来关联规则发掘技术的一些研究 由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。金融工程的定义 关于金融工程的定义有多种说法，美国金融学家约翰·芬尼迪(John Finnerty)提出的定义最好：金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。 金融工程的概念有狭义和广义两种。狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定P／L性的新的金融产品。而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。本文采用的是广义的金融工程概念。[编辑本段]金融工程的核心内容 金融工程中，其核心在于对新型金融产品或业务的开发设计，其实质在于提高效率，它包括： 1.新型金融工具的创造，如创造第一个零息债券，第一个互换合约等； 2.已有工具的发展应用，如把期货交易应用于新的领域，发展出众多的期权及互换的品种等； 3.把已有的金融工具和手段运用组合分解技术，复合出新的金融产品，如远期互换，期货期权，新的财务结构的构造等。[编辑本段]金融工程的运作程序 金融工程的运作具有规范化的程序:诊断—分析—开发—定价—交付使用，基本过程程序化。 其中从项目的可行性分析，产品的性能目标确定，方案的优化设计，产品的开发，定价模型的确定，仿真的模拟试验，小批量的应用和反馈修正，直到大批量的销售、推广应用，各个环节紧密有序。大部分的被创新的新金融产品，成为运用金融工程创造性解决其他相关金融财务问题的工具，即组合性产品中的基本单元。精算学 精算学在西方已经有三百年的历史，它是一门运用概率论等数学理论和多种金融工具，研究如何处理保险业及其他金融业中各种风险问题的定量方法和技术的学科，是现代保险业、金融投资业和社会保障事业发展的理论基础。 精算是一门运用概率数学理论和多种金融工具对经济活动进行分析预测的学问。在西方发达国家，精算在保险、投资、金融监管、社会保障以及其他与风险管理相关领域发挥着重要作用。精算师是同"未来不确定性"打交道的，宗旨是为金融决策提供依据。精算师

统计学本科论文研究方向

关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用

可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。

统计学问题我来明确的

可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究

本科教育论文研究方向

啊这，具体得看你是什么专业的。比如我是外语专业的，研究方向有语用学、学科教育、翻译、文学之类的。不知道你们学校是让你们选想要的研究方向再联系研究这个方向的导师，还是直接分到各个导师，然后你再按照老师研究的方向进行学习了解然后选出论文方向。这个应该是每个专业都会有固定的几个研究方向的，如果同学都不清楚，也暂时不好意思去麻烦老师，可以找认识的学长学姐问一下。你也可以带上你的专业+毕业论文研究方向去查找一下，一般应该会有大致方向的分类。实在不行就去看看你们专业往年的毕业论文，大概也能看出几个方向。我也不知道我理解的研究方向是不是你想知道的，希望能够帮到你。

本科论文研究方向一样

完全可以，只要你研究的内容不一样就行。方向是一个很大的范围，里边还有小选题，甚至说你的研究结论不一样都可以

不算抄袭了，抄袭是内容、图片、数据的重复吧。

同一个观点每个人表述方法不一样， 一般来说不算抄袭，但是已经发表，也看到你说有一个点的思路雷同， 这就不能确定了，若果是已经既定、公示的理论，就没事比如1+1=2，大家都知道，就没必要明示。

课题研究方向一般是指学生在校期间，或者相关科研工作者在申报撰写论文过程中需要明确的研究方向。课题研究方向应在所研究课题历史基础上提出自己独特或者有所创新的研究方向以丰富学科知识体系。

论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。

通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。

扩展资料：

注意事项

1、研究课题的基础工作——搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。

2、研究课题的重点工作——研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。

3、研究课题的核心工作――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。

参考资料来源：百度百科-毕业论文