发布时间：2023-09-26 14:43:04
绪论：一篇引人入胜的金融学和统计学，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
二、课程教学存在的问题与改革思路
（一）课程教学存在的问题
《经济分析与SAS》由最初的SAS学习到后来的研究生课堂教学，发展日臻完善，但其面临的挑战也是显而易见的，主要体现在以下两个方面：一是SAS软件本身面临的挑战。SAS功能强大而且可以实现自由编程，备受高级用户的青睐，但同时它带来的问题是一般用户难以掌握。在平时我们安排学生上机练习的过程中，许多学生反映SAS程序不太容易写，很容易出错，哪怕在程序中出现一个小小的错误，找到并改正这个错误比较困难。SAS数据管理也是非常强大的，例如可以使用SQL语言进行数据管理，但学习掌握它却需要很长时间。SAS软件能够从事回归分析、生存分析、方差分析、因子分析、对应分析、聚类分析等各种统计分析，但存在着一些不足，例如有序和多元logistic回归以及稳健方法等内容难以实现和掌握。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，SAS/Graph模块专为绘图设计，但图形制作主要使用程序语言，不易掌握，并且绘出的图形没有其他软件如STATA绘出的美观。二是SAS软件在经济分析中的应用问题。这一问题可能更为重要，限制了一些使用SAS软件从事经济分析的专业范围。在我校，虽然经济学和金融学专业均开设了《经济分析与SAS》这门课，但由于经济学和金融学的专业特点原因，SAS的实际运用效果并不理想。经济学专业研究主要集中于截面数据和面板数据的回归分析，而金融学专业研究则集中于时间序列数据的回归分析。这使得计量回归分析成为了经济学和金融学专业最为常用的分析方法，而这仅为SAS软件中的STAT和ETS模块，其从事计量回归分析的专业化程度远没有Stata、Eviews等计量软件表现卓越。从学术研究角度来看，如果我们浏览一下AER、JPE等国际顶尖期刊，无论是在经济学、管理学还是社会学等人文社会科学领域，Stata软件使用率极高。Stata软件是国际主流计量软件，在计量分析领域的专业化程度远高于SAS软件。因此，对于经济学和金融学专业，《经济分析与SAS》教学应该将重点放在SAS软件具有比较优势的数据整理、数据挖掘和高级统计分析等方面。然而，目前的教学大纲内容仅是基本的数据处理和描述性统计分析，离理想的课程内容设置还存在差距。
（二）课程改革思路
针对《经济分析与SAS》课程教学当前存在的问题，我们提出三点改革思路：一是强化学生SAS基本编程能力的训练。SAS学习的最初困难在于其编程，但SAS处理数据的高度灵活性也在于其编程。因此，学好SAS必须先要掌握SAS的基本编程。我们一开始学习SAS编程时感到十分困难是必然的，不必大惊小怪、也不必垂头丧气，只要坚持学习下去，能够熟练掌握SAS基本编程，接下来它将为我们随心所欲处理统计数据带来便捷。二是提高学生统计分析理论水平。除了统计学专业以外，我校开设《经济分析与SAS》这门课的经济学和金融学专业学生对于一些比较实用的统计分析方法掌握得很少。在各自的教学培养计划中，经济学和金融学专业仅开设了《统计学原理》这门课，而这门课仅仅涉及统计学的一些基本概念和描述性统计，对于高级统计学理论如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析以及层次分析法等并没有涉及。三是突出SAS软件在不同专业领域运用时的针对性。对于非统计学专业，SAS教学应该强调统计数据的整理和分析能力。统计数据整理涉及SAS编程，统计数据分析涉及多元统计理论的SAS运用。这就要求我们针对经济学、金融学等非统计学专业，我们应该注重SAS/BASE和SAS/STAT模块的教学。其中，SAS/BASE是SAS系统的核心，承担着数据和用户环境的管理以及用户语言的处理，调用其他SAS模块。除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计功能以外，SAS/BASE还是SAS系统的中央调度室。另外，SAS/STAT是最为常用的统计分析模块，覆盖了所有实用数理统计分析方法，提供了多个过程可进行各种不同模型或不同特点数据的回归分析，如正交回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方法。可处理数值型、有序和属性数据，并能提供各种有用的统计量和诊断信息。尤其是在多元统计分析方面，SAS/STAT为典型相关分析、主成分分析、因子分析、判别分析和聚类分析等提供了许多专用过程。
一、课程教学发展沿革
我校《经济分析与SAS》课程的发展历程概括起来主要有以下六个阶段[2]：
（一）学习阶段
SAS软件是一个集成化的大型统计分析软件。该软件由于其功能强大，界面友好，自推出以来已受到众多用户的广泛好评和青睐。但该软件购置成本高，又没有汉化，所以在我国的推广和应用是20世纪90年代后。1998年，我们参加了由北京大学主办的首届SAS软件培训班，初步接触了SAS软件，并购置了由SAS公司推出的中国高校计划优惠版SAS软件，功能模块虽然不多，但基本能够满足教学的需要。
（二）初步尝试在《回归分析》、《多元统计分析》等课程中增加SAS辅助教学
作为统计学专业的主干课程，像《回归分析》、《多元统计分析》、《时间序列分析》、《抽样估计》等课程，在没有SAS软件之前，我们只是在《回归分析》中借助当时还比较适用的TSP软件进行一些简单的模拟。1999年开始，我们借助SAS软件在相关课程中逐步增加了辅助教学课时，尝试着运用SAS软件进行辅助教学。应该说这一尝试在当时国内高校还是不多的。经过尝试我们发现，以往较繁琐、难以理解的理论推导通过与SAS软件和实际问题的结合变得非常实用，而且结果也非常直观，这大大提高了学生学习专业理论课程的积极性和主动性，提高了学习效率和效果，也使教师能通过更直观的形成讲授有关统计理论，使教师在理论讲授时能更加得心应手。
（三）尝试开设《经济分析应用软件SAS》
随着SAS软件在相关课程中的辅助教学内容越来越多，也由于经过两年多的学习和探索，2001年，我们在统计学专业中率先开设了《经济分析应用软件SAS》课程，目的是想通过该课程的学习提高学生运用SAS的能力。由于最初开设该课程只有32学时，所以课程的主要内容是学习SAS软件，以便为其他课程的辅助教学打下良好的应用基础。应该说这一思路是好的，但由于主要介绍SAS软件，应用不多，使得学生学习目的难以把握，从而在一定程度上影响了教学质量。
（四）开设《经济分析与SAS》课程
从《经济分析应用软件SAS》转变到开设《经济分析与SAS》课程，虽然字面上区别不大，但侧重点却有了较大的改变。《经济分析应用软件SAS》侧重于软件介绍，而《经济分析与SAS》课程则侧重于经济分析，SAS软件只是手段，也就是说，该课程更强调应用SAS软件手段和统计学方法来解决经济管理中的实际问题。另外教学时数也有了较大调整，从32学时调整到56学时，以保证在应用SAS软件之前要能基本掌握SAS软件的基本操作和编程。经过几年的运行和实践，我们感觉到该课程不仅改变了我们传统的教学模式，更重要的是能够把理论与实际紧密结合，这对培养应用型人才，提高学生动手能力和综合素质起到了重要的作用。
（五）专业范围从统计学专业扩大到经济学和金融学专业
随着对《经济分析与SAS》课程认识的加深，以及《经济分析与SAS》在实践中的作用越来越大，我校经济学、金融学专业从2004年开始也开始开设该门课程。在授课中，考虑到不同专业的知识结构以及实际需要，经济学和金融学专业要求相对较低，课时也相对较少（48学时）；对统计学没有降低要求，课时仍然为56学时。另外，统计学专业在《多元统计学》、《时间序列分析》等相关课程中还有相应课时保证该专业学生能够更多地掌握SAS软件及其应用。
（六）学历层次从本科教学扩大到研究生教学
2001年，本课程率先在我校统计学专业中开设。鉴于该课程的实用性以及对理论教学的补充性，2004年经济学、金融学专业也相继开设了该门课程。继2003年在数量经济学专业研究生课程中开设《多元统计分析与SAS》课程之后，该课程逐渐向其他相关研究生专业推广。目前经济、管理、管理科学与工程等专业研究生都开设了该门课程。
二、课程教学存在的问题与改革思路
（一）课程教学存在的问题
《经济分析与SAS》由最初的SAS学习到后来的研究生课堂教学，发展日臻完善，但其面临的挑战也是显而易见的，主要体现在以下两个方面：
一是SAS软件本身面临的挑战。SAS功能强大而且可以实现自由编程，备受高级用户的青睐，但同时它带来的问题是一般用户难以掌握。在平时我们安排学生上机练习的过程中，许多学生反映SAS程序不太容易写，很容易出错，哪怕在程序中出现一个小小的错误，找到并改正这个错误比较困难。SAS数据管理也是非常强大的，例如可以使用SQL语言进行数据管理，但学习掌握它却需要很长时间。SAS软件能够从事回归分析、生存分析、方差分析、因子分析、对应分析、聚类分析等各种统计分析，但存在着一些不足，例如有序和多元logistic回归以及稳健方法等内容难以实现和掌握。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，SAS/Graph模块专为绘图设计，但图形制作主要使用程序语言，不易掌握，并且绘出的图形没有其他软件如STATA绘出的美观。
二是SAS软件在经济分析中的应用问题。这一问题可能更为重要，限制了一些使用SAS软件从事经济分析的专业范围。在我校，虽然经济学和金融学专业均开设了《经济分析与SAS》这门课，但由于经济学和金融学的专业特点原因，SAS的实际运用效果并不理想。经济学专业研究主要集中于截面数据和面板数据的回归分析，而金融学专业研究则集中于时间序列数据的回归分析。这使得计量回归分析成为了经济学和金融学专业最为常用的分析方法，而这仅为SAS软件中的STAT和ETS模块，其从事计量回归分析的专业化程度远没有Stata、Eviews等计量软件表现卓越。从学术研究角度来看，如果我们浏览一下AER、JPE等国际顶尖期刊，无论是在经济学、管理学还是社会学等人文社会科学领域，Stata软件使用率极高。Stata软件是国际主流计量软件，在计量分析领域的专业化程度远高于SAS软件。因此，对于经济学和金融学专业，《经济分析与SAS》教学应该将重点放在SAS软件具有比较优势的数据整理、数据挖掘和高级统计分析等方面。然而，目前的教学大纲内容仅是基本的数据处理和描述性统计分析，离理想的课程内容设置还存在差距。
（二）课程改革思路
针对《经济分析与SAS》课程教学当前存在的问题，我们提出三点改革思路：
一是强化学生SAS基本编程能力的训练。SAS学习的最初困难在于其编程，但SAS处理数据的高度灵活性也在于其编程。因此，学好SAS必须先要掌握SAS的基本编程。我们一开始学习SAS编程时感到十分困难是必然的，不必大惊小怪、也不必垂头丧气，只要坚持学习下去，能够熟练掌握SAS基本编程，接下来它将为我们随心所欲处理统计数据带来便捷。
二是提高学生统计分析理论水平。除了统计学专业以外，我校开设《经济分析与SAS》这门课的经济学和金融学专业学生对于一些比较实用的统计分析方法掌握得很少。在各自的教学培养计划中，经济学和金融学专业仅开设了《统计学原理》这门课，而这门课仅仅涉及统计学的一些基本概念和描述性统计，对于高级统计学理论如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析以及层次分析法等并没有涉及。
伴随着高校办学竞争的加剧和社会对于人才需求的迫切，部分地方院校专业的发展也进入了调整组合的新时期。目前部分地方高校依托传统的学科优势，结合日新月异的新学科发展，开设了一些具有交叉学科性质的新专业，确立了新的研究方向，诸如高校应用统计学(金融统计方向)专业。本文结合笔者的教学和思考，围绕当前国内高校该专业的发展现状，关于应用统计学(金融统计方向)专业的前景形成了一些粗浅的认识，以求教于学界和同行。
1应用统计学开设的必要性
应用统计学发展的广袤前景。当前大数据时代的到来，引发了不同学科的重构。这同样让传统统计学也开始走入到了“寻常百姓家”。从2014年11月29日至30日，在中国人民大学召开的首届“大数据与应用统计国际会议”上可以看出，大数据的到来引发了传统统计学的一次革命。目前在天文学、基因学、宇宙学、流行病学、经济金融学、生命科学和工程学等领域中均得到了广泛的应用［1］。同时当前依托网络的金融创新工具也异军突起。而金融统计侧重于以货币信贷及金融运行为研究对象，综合运用统计学、计量经济学、金融学等相互交叉的一门学科。从该定义可以看出，金融统计更强调实践性和应用性。放在应用统计学的语境下，其特殊性是不言自明的。寻求二者之间的差异化，填补地方高校办学中的“红海”困境，构建高校办学的“蓝海”战略，是当前地方高校实现跨越发展的题中之义。从当前的发展来看，应用统计专业(金融统计方向)的毕业生也得到了人才市场的认可，同时人才市场也反馈出了渴求的信号。据财经网“阿里云联合8高校开新专业3年培养5万数据工作者”报道，LinkedIn网站在全球调查得知，统计分析和数据挖掘技能是2014年最受雇主喜欢的项技。［2］为此在目前高校办学竞争日趋加剧的环境下，部分地方院校结合自身的学科特点，整合资源，办好应用统计学(金融统计方向)专业，就显得尤为必要和迫切。
2现实场域中的尴尬
1、跨学科教学的尴尬。担忧两层皮教学，顾此失彼。现实场景下，从教师维度来看，由于部分教师，在授课过程中，要不来自于纯粹数学领域，要不来自于金融学学科，在教学中，缺乏跨学科、重实践的丰盈厚重的教学经验。授课过程中，较容易出现教学的顾此失彼现象。即要不过于偏重数学理论，而忽视了金融学领域;要不过于倚重或者强调金融知识，而弱化了统计学。从学生维度，研究显示，该专业的学生兴趣点偏向于金融方面，将统计和其他知识视为了金融的辅助。［3］在选取该专业的动机上，也体现出了一定的世俗色彩与功利性动机。显然，这与该专业的人才培养目标定位是不吻合的。
2、职称评审中的尴尬。对于高校教师而言，研究方向的聚焦，便于科研成果的涌现和爆发，也有助于个体教师的专业发展。而一些高校该专业的教学就存在如下的尴尬。由于跨学科的专业设置，在授课老师的选取上，受到了一定局限。目前的授课教师，主要还是依托于传统数学学科的教师，该学科的教师在职称走向上，主要是数学领域。而金融学教师讲授该专业课程，就略微显得尴尬了。尤其在金融经济类职称的申报上就无形中受到了弱化边缘。现实情境造成了目前该专业教师队伍的单一或者“近亲化”现象，部分一线教师存在边讲边学的处境。这对于该专业的整体把握、优化发展是不利的。
3、学生未来发展的尴尬。担心就业力的下降，也构成了教学中的一个尴尬。优质的学科专业未必是市场所需要的。但是市场所需求的学科专业，高校的人才培养应该给予积极回应。由于应用统计学(金融统计方向)，对于全国大多数高校而言，都是新专业。毕业生的届数不多，总体人数不多，就业前景有待进一步观察。这一定程度上，造成了该专业的学生对于该专业缺乏信心。
3现实场域困境的化解对策
1、凝练专业方向。其一，围绕该专业，应该进一步凝练研究方向，形成研究的梯队。以科研成果带动专业发展，两者之间形成良性的互动。在“校内与校外相结合、引进与培养相结合”的方针的指导下，建设数学与金融相融合、学缘结构层次合理的教师队伍。高校应设置合理的评聘标准与要求，打通应用统计学(金融统计方向)教师的上升通道。采取引进海内外优秀金融统计人才和输送优秀青年教师外出进修等方式，拓宽学科教师的视野，筑牢学科教师的金融统计基础知识、基础理论与基本技能，以科学合理的评聘为牵引，留住专业人才，争取走在金融统计教育教学的前列。其二，整合资源，创新教学方法。一是可以引进案例分析法、讨论式参与法、科研项目的教学方式。应用统计学(金融统计方向)，是一门实践应用性较强的新学科，对学生的培育应着眼于业界发展的实践问题。基于此背景下，应用统计学(金融统计方向)的学生培育要通过典型案例的展示与深入分析，契合实践中的应用问题，如强化金融统计理论和微观金融统计业务的结合，运用Eviews，SPSS，Matlab等各种统计软件进行数据统计分析，凸显金融的实践性，引导学生开展讨论与交流，或者以应用统计学(金融统计方向)的相关联科研项目有针对性地开展教学及实践活动。三是也可以试行多导师制联合指导。应用统计学(金融统计方向)是一门交叉学科，既要有数学学科背景，也要有金融的学科基础，理论与实践契合紧密，关涉多个学科，单一的学科背景的教师指导难以统摄教学与实践，可以探索以数学教师为主导，金融学科背景的教师参与，“采用多导师制或导师组联合培养的方式，解决学生学习中所遇到的各种理论或实践问题”。［4］多个导师共同指导学生在统计建模、数据挖掘等基础上，开展金融统计应用的实践，提升教学与实践的效果，提升学生学习的效果，从而提高学生学习的积极性及主动性。
2、搭建交流平台。教师要积极参与实践，提高专业素养。交流平台的搭建意在形成开放的教学环境，形成与外界教学资源对接融合的生态格局。高校教师最好能够在相应公司学习实践，而相应的公司人员(比如电子商务与大数据分析机构等)可以走向教师讲台。这样该专业的传统视野下的封闭性，就有望得到解决。这旨在打通与外界交流渠道的阻滞，让高校一线教学与社会的具体应用尤其相应的公司机构有效衔接起来。笔者今年三月份学校组织参加了河南省金融工程学会会议，感受颇深。参会的人员有金融机构，也有咨询公司，同时高校应用统计学专业教师的参与度也很高。
3、规划学生的职业发展与推出个性化的培育方案。学生的期待就是高校办学的动力之源。学生一入校，应该对于该专业的发展前景和四年的专业培养目标有一个明晰的理解。可以以当前知名企业对于数据分析工程师的要求作为参照系。同时在职业发展的同时，引导学生参与到数学建模的研究中来。尤其金融统计方向的学生，要充分运用统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等理论知识，运用建模思维，来解析金融问题，构成学生四年专业发展的主线。应用统计学(金融统计方向)专业有必要在依托“数学统计学”和“金融统计”基础性专业知识的基础上，借助本专业的科研与教学实力，“引入学科前沿及互联网融合背景下的应用实例，督促学生计算机实现和蒙特卡洛模拟分析(Monte?Carlo?method)，养成统计与计算机融合的意识”。［5］打造与构建数学统计与金融统计想融通的优势学科，以推出更具个性化的金融统计方向的人才培养模式。
4、教学相长，激活学生的主体性。当前勃兴的慕课或者翻转课堂，其实都给我们的教学带来了不少的启示。这些崭新教学形式的背后，体现出了移动互联网时代，高校办学的挑战，昭示着传统和现代的转换。这激活了学生的主体性，激发了学生参与课堂教学的活力，不应局限在人文社会科学领域，在自然科学领域同样也应有所呈现。应用统计学(金融统计方向)的特色一在跨界，二在应用。教学相长，学以致用，就构成了课堂教学的办学宗旨。首先要培育学生的自学意识与自学能力。随着大统计的思想深入人心，应用统计学(金融统计方向)在实践中运用日益广泛，部分高校及老师在财经类专业的专科、本专业统计学教育教学中，仍保留与延续了社会经济统计学原理中有现实与实践意义的内容，譬如统计学的研究对象、方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等，同时也系统地充实了统计推断的内容，如统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。
对于统计学(金融统计方向)，必需为金融统计建模做好基础，其需要学习及掌握的内容将会更多。依托统计实验室，让学生自主的参与到学科的认知和体悟中来，让纯粹的数学技巧转换为具有极强应用性的教学范式上来。同时对金融现象和问题的分析测量离不开数据收集和软件运用。应用统计学(金融统计方向)的学生必须结合自身喜好选择性学习s－plus、R、SPASS以及Matlab等，其中R软件是免费软件，而且有很多资源免费获取，是可供选择的最优软件。显然，这些都离不开教学相长和对学生主体性的激发。
4结语
高校开办应用统计学(金融统计方向)，在教学实践中会遇到一定的阻力和困惑。但是当前国家的战略发展和长久愿景已经为该专业的发展提供了可具参考的坐标。同时一个专业的发展、成熟和壮大，也需要几个、十几个的办学周期的滋养。为此，当下教学实践中，不能出现因噎废食的现象和错觉。高校要立足自身的教学实际，以服务学生成才为核心，重构应用统计学(金融统计方向)专业教育理念，加快专业教师梯队队伍的建设，创新人才培养模式，重视金融统计课程建设，必然能加快推进具有校本特色的应用统计(金融统计方向)专业的构建。
［参考文献］
［1］中国人民大学“大数据与应用统计”研究组．大数据时代统计学的重构与创新———首届“大数据与应用统计国际会议”述评［J］．统计研究，2015(2)．
［2］张学新．大数据时代本科应用统计学专业课程改革探索［J］．阴山学刊(自然科学版)，2016(3)．
［3］管强，何冬泉．有效开设数学与应用数学(金融与统计方向)专业导论课的研究［J］．兰州文理学院学报(自然科学版)，2016(1)．
［4］祝丹，陈立双．大数据驱动下统计学人才培养模式研究［J］．统计与信息论坛，2016(12)．
