2024年11月，笔者接到中国社会科学院大学的电话，问是否愿意开设《数理金融》的本科生课程。作为一名上课“爱好者”，笔者欣然应允。教务老师接着与笔者说到课程开设的教材选取等问题，最后提醒笔者：“这是一门选修课，如果选课人数不超过5人，将无法开课，要有心理准备。”听到此话，笔者就一直在考虑，无论是从理论角度还是从政策角度，抑或其他角度而言，《数理金融》都是一门非常重要的课，如何才能让学生愿意选这门课呢？事实上，就金融从业者尤其是财富管理的从业者视角而言，《数理金融》应是一门必修课，因为这门课是财富管理服务对象“人家企社国”的底层逻辑或者说理论基础。
就人（个人）教育角度而言，一方面是财商教育的培养，广义而言的财商教育含人格教育等柔性教育内容，而狭义的财商教育则仅限于认识钱、使用钱和管理钱的教育，《数理金融》中的投资组合理论、资源配置以及基金分离定理等内容恰好是狭义财商教育的理论基础；另一方面是数商的培养，目前多数金融机构可能会将“数商”中的“数”解释为数据，笔者将其解释为“数学”，过去常言“学好数理化，走遍天下都不怕”，在现在的大数据、人工智能（AI）和机器学习等时代，理科和文科的研究范式都已发生变化。例如，当下热议的AI4S，即科学研究中的AI应用，其底层逻辑是《数理金融》中的概率论与数理统计以及随机分析等相关预备知识。
就家（家庭）财富管理角度而言，一方面涉及房贷利息的计算，在购房贷款时是选择“等额本金”还是“等额本息”，在提前还款时是选择“还款额不变期限缩短”还是“还款额变少期限不变”，不同方式的利息计算等内容都是《数理金融》中相关内容的预备知识；另一方面涉及金融产品的投资，以一款结构性理财产品为例，假定某款理财产品约定当期末其挂钩标的价格低于期初价格时，向投资者支付的收益为零，而当期末价格高于期初价格时，则向投资者支付的收益为其涨幅的20%。稍作分析，就可以发现这款结构性理财产品隐含欧式看涨期权，想要验证其定价是否合理就需要学习《数理金融》中的资产定价尤其是期权定价理论。
就企（企业）经营管理角度而言，一方面是套期保值的需要，假如某企业在现货市场买卖某种原生产品比如铜的同时，在期货市场上设立与现货市场相反的头寸，从而将现货市场价格波动的风险通过期货市场上的交易转嫁给第三方机构；另一个方面是对冲交易的需要，即企业对同一种资产采取两种方向相反的交易策略，以一个方向交易的盈利来抵补另一方向交易的损失。显然，无论是套期保值还是对冲交易，所需要掌握的都是《数理金融》课程的预备知识。
就社（社会）治理角度而言，如果社会中的所有人都在力所能及的范围内学习点《数理金融》及其预备知识，至少有维护社会稳定和实现共同富裕两大益处。从维护社会稳定的角度而言，因投资失败或机构跑路以及存款变理财等事件导致投资者上访维权的案例屡见不鲜，而这些现象背后的本质在于“高收益高风险”基本金融原理，如果投资者不被某些机构的高收益所诱惑，那就不会出现上述现象。从实现共同富裕的角度而言，正所谓“跑不赢刘翔还跑不赢CPI吗？”通过简单的资产定价计算或投资组合分析，抑或风险度量剖析，即可分辨投资标的的风险收益情况，进而可选出高于通货膨胀的金融产品，实现社会财富的保值增值，助力共同富裕。
就国（国家）治理角度而言，一是有助于维护国家的金融安全，以2008年全球金融危机期间国内企业投资Accumulator为例，国内众多企业曾因投资这一产品出现过高额负债，在某种意义上已触及国家安全。这款产品在前述的家庭投资和企业投资中也曾出现过，又如2022年中行的原油宝事件，前段时间的雪球结构问题等。在此，不妨对Accumulator的具体情况稍作分析，产品设计方首先对其挂钩标的的市价波动设计上限和下限，当价格超过上限时产品自动终止；当市价在上限和下限之间波动时，可以每天以下限价格买一份，显见此时投资者的收益就是实际价格与下限价格的差；但当市价低于下限时，投资者每天必须以下限价格买两份，此时市价与下限的差额就是投资者亏损额。对投资者而言，该款产品收益封顶，亏损无限且有2倍的杠杆。这款产品不仅会让投资者亏损本金，还会让投资者出现高额负债。从《数理金融》的角度而言，其背后是一个看涨期权的做多和两个看涨期权的做空，需要从障碍期权定价的视角给出Accumulator的定价，这是其底层逻辑。二是有助于提高国有资产的投资收益，例如外汇储备或社保基金理事会的投资等，当然保障其安全是首位，其背后的逻辑依然是《数理金融》的投资组合理论和资源配置理论。
以上，笔者从开设《数理金融》这门课的视角阐释了金融机构从业者尤其是财富管理从业者学习《数理金融》的重要性，例如个人的财商教育和数商教育、家庭的房贷计算和金融投资、企业的套期保值和对冲交易、社会的稳定维护和共富助力以及国家的金融安全和金融投资等十条理由。事实上，以上讨论的还是经典的《数理金融》课程内容，《数理金融》的现代进展有两个方面：一是从线性到非线性的转换，比如非线性概率、非线性随机分析、非线性资产定价和非线性风险度量等；二是从传统资产到数据资产的转换，过去人们通常讨论金融资产或房产等实物资产的配置问题，未来人们需要讨论数据资产管理和配置问题。这都是值得金融机构从业者尤其是财富管理从业者进一步关注的话题。
作者系中国社会科学院金融研究所副研究员、中国社会科学院大学应用经济学院、国家金融与发展实验室宏观金融与财富管理研究中心主任
