金融统计分析论文篇（1）

一、前言

鉴于金融统计分析工作的重要性，以及金融统计分析工作在经济发展中的重要地位，对金融统计分析工作进行全面的改革与创新，对提高金融统计分析工作质量和满足经济发展需要具有重要的促进作用。基于这一认识，金融统计分析工作的改革与创新，应正确分析金融统计分析工作的内容，并从重点完善金融统计分析的制度建设、建立健全金融统计分析规范以及强化人员培养，重点提高统计分析人员的整体素质等方面出发，确保金融统计分析工作在整体实效性上有较大提高。

二、金融统计分析工作的主要内容

金融统计是国民经济统计的重要组成部分，是中央银行宏观经济金融决策的支持系统，金融统计数据的及时、准确在强化金融运行分析、修正和调整货币政策方面起着至关重要的作用。其中对金融数据的统计分析，已经成为中央银行政策制定方面的有力支撑。结合金融统计分析工作实际，其主要内容主要包含以下几个方面：

（1）金融统计分析实现了对基本的金融数据的统计和分析。金融统计分析的过程是对国家经济发展中金融数据的统计和分析过程，其统计和分析的对象主要为与金融相关的经济发展数据和基本的金融数据，对经济发展有着重要影响。

（2）金融统计分析重点对经济发展中的关键银行数据进行统计分析。在金融统计分析中，关键银行数据是统计分析的重点，通过对关键银行数据的统计和分析，能够为银行决策提供有力的参考和依据，保证银行决策的准确性。

（3）金融统计分析能够对影响经济发展的各种价格指数进行统计分析。由于金融统计分析是对国家经济的基本金融数据进行分析，因此与国民经济关系密切的各种价格指数也是金融统计分析工作的统计与分析重点，所以金融统计分析工作必须要保证其全面性。

三、金融统计分析工作改革与创新，应重点完善金融统计分析的制度建设

统计法制不健全，就不能满足依法统计的需要，就不能坚决遏制统计违法行为。因此，尽快完成金融统计分析工作管理规定的建立和完善，使金融统计工作的各个环节和各个方面都能有法可依。只有保证了制度的完善，才能为金融统计分析工作提供有力支持。为此，金融统计分析工作改革与创新，应将完善金融统计分析的制度建设作为重点，具体应做好以下几个方面工作：

（1）根据金融统计分析工作实际，明确制度建设目标。在金融统计分析制度建设过程中，为了保证金融统计分析制度能够有效满足金融统计工作需要，应明确制度建设目标，并以此为指导，做好制度建设工作。

（2）把握金融统计分析工作原则，建立完善的金融统计分析制度。金融统计分析制度在建设过程中，应把握金融统计分析工作的公正、公开、透明的原则，使金融统计分析工作能够在准确性方面满足金融统计工作实际，达到通过金融统计分析工作质量的目的。

（3）结合金融统计分析工作经验，对金融统计分析制度进行调整。金融统计分析制度建立之后，应根据实际应用中出现的问题对制度进行调整和完善，保证金融统计分析工作能够满足实际工作需要，为金融统计分析工作提供有力支持。

四、金融统计分析工作改革与创新，应建立健全金融统计分析规范

为进一步提高金融统计分析的科学性、规范性和可操作性，对统计分析的内容、范围、方法做出明确细致规定，更好的指导人民银行各分支行开展统计分析工作，只有建立健全的金融统计分析规范，才能保证金融统计分析工作取得实效。由此可见，建立健全的金融统计分析规范，是提高金融统计分析工作质量的具体手段。为此，金融统计分析工作在改革与创新中，应做好规范建设。

（1）认真分析金融统计分析工作的特点。在工作规范制定过程中，只有对金融统计分析工作的特点有所了解，并准确把握金融统计分析工作的原则和实际内容，才能保证工作规范满足金融统计分析工作实际。

（2）围绕金融统计分析工作实际制定工作规范。工作规范作为一种指导性文件，只有与金融统计分析工作的实际相结合，并围绕金融统计分析工作实际，才能保证金融统计分析工作行为规范在整体性满足使用要求，具有一定的指导性。

（3）强化工作规范的科学性和可操作性。考虑到行为规范的特殊性，在金融统计分析工作规范的制定中，应强化工作规范的科学性和可操作性，确保金融统计分析工作规范得到全面有效执行，满足金融统计分析工作需要。

五、金融统计分析工作改革与创新，应强化人员培养，重点提高统计分析人员的整体素质

考虑到金融统计分析工作的专业性和特殊性，金融统计分析工作人员的专业素质对金融统计分析工作的开展有着重要影响。基于这一认识，金融统计分析工作在改革创新中，应对工作人员的专业素质引起足够的重视，并加强对人员的培养，将提高统计分析人员的整体素质作为主要工作目标。为此，应从以下几个方面入手：

（1）补充高学历专业人才。在金融统计分析人员的培养上，要补充具有较高学历和现代知识的新人，将高学历专业人才作为金融统计分析工作的重要支撑力量来看待，确保金融统计分析工作在人才建设上满足统计分析工作的实际需要。

（2）加强对现有工作人员的培训。要立足于对现有人员的培训与提高，通过走出去、请进来等途径和方式，努力培养和造就一支积极进取、求真敬业，掌握必要的金融统计分析法律法规、统计理论、会计理论和计算机操作技能，能够将实践与理论相结合的金融统计分析队伍。

（3）重点加强对金融统计分析工作人员实践能力的培养。对于金融统计分析工作而言，实践能力是决定金融统计分析工作质量的关键。只有努力提高金融统计分析工作人员的实践能力，才能保证金融统计分析工作取得积极效果。为此，在金融统计分析工作人员的培养中，加强实践能力的培养尤为重要。

六、结论

通过本文的分析可知，金融统计分析工作的改革与创新，应正确分析金融统计分析工作的内容，并从重点完善金融统计分析的制度建设、建立健全金融统计分析规范以及强化人员培养，重点提高统计分析人员的整体素质等方面出发，确保金融统计分析工作在整体实效性上有较大提高。

（作者单位为江苏省丹阳市丹北镇综合统计站）

参考文献

[1] 高成庄.试论社会经济统计学的研究对象[J].财经科学，2013（01）.

[2] 马富泉.论社会经济统计学的研究对象、方法和目的――兼谈它为什么不是一门方法论科学[J].财经研究，2012（03）.

[3] 牛丽君.金融开放背景下我国银行业国际竞争力研究[D].云南财经大学，2013.

金融统计分析论文篇（2）

金融数学是数学学科基本知识方法，以及金融学基本理论相互结合背景下形成的，具备充分应用性特征的新兴边缘学科类型。金融数学借助对基本数学理论方法的应用，为金融学者完成具体金融研究问题的数学求解提供了充足的辅助工具。根据已经公开发表的学术研究资料，金融数学学科的发展将为我国现代金融研究活动的有序推进做出了不容忽视的贡献，有鉴于此，本文将针对数学知识在若干金融问题中的应用展开具体论述。

一、金融数学的基本信息

从广义分析视角阐述，金融数学是运用数学学科基本理论和方法，开展金融事业基本运行发展规律研究工作而形成的新兴边缘学科。而从狭义分析视角阐述，金融数学的研究内容主要集中于非确定性金融市场活动实践过程中的证券组合选择理论，以及资产定价理论，这些理论中最主要的内容表现在“套利”、“最优解”以及“均衡”三个街边金融学研究范畴。

金融数学的基本研究工作路径是：从某一具体的经济学或者是金融学假设条件出发，应用抽象化和逻辑化的数学学科知识方法，建构充分遵照金融理论发展机理的数理模型。

金融数学知识体系的主要组成内容是基础数学学科的基本理论和方法，以及来自其他自然科学学科的但是能够为解决现代金融学中的数理问题，提供辅助条件的应用性数学处理技巧。将金融数学学科基本理论知识内容引入并应用于现代金融学基本理论的研究应用过程中，其主要目的在于借助是数学逻辑语言的表达、演绎，以及确证，为现代金融学基本原理的验证以及基本问题的研究解决，提供充足的理论基础支持条件。

金融数学系现代金融学理论学科体系中的新兴边缘性分支，所以金融数学基本理论的主要背景是现代金融学基本理论，尽管金融数学学科具备上述的理论背景属性，但是却并未要求所有实际从事金融数学研究工作的都必须严格经历过现代金融学领域严格且正规的学术训练。尽管现代金融学凭借其在基本理论层次的专有特性而逐渐从经济学理论体系中脱离，并凭借自身特色鲜明的理论内容发展演进路径而获取了独立化的学术地位，但是金融学的本质还是经济学的分支，有鉴于此，金融数学在充分包含现代金融学基本理论内容的基础上，也必然要充分遵循经济学的基本原理和应用方法。金融学基本理论和经济学基本原理为金融数学学科的建立提供了学理基础，而现代数学和统计学理论，则为金融数学基本理论的建立提供了建构数理模型和解决具体数学分析问题的应用方法。

数学理论和统计学理论应用与金融学研究活动过程中的主要表现形式是数学统计建模，其主要工作任务就是从复杂化和动态化的金融事业运作环境中，筛选并确定关键性的影响因素，同时区分出所有金融事业运行活动中的相关因素、无关因素，以及随机自由因子，之后基于金融学、数理经济学，以及计量经济学提出并建构形成解决具体金融学问题的假设体系，运用基本数学运算处理分析方法，或者是借助以E views和Spss等为代表的计量统计分析软件，得到针对具体金融学问题的学理建模结果或者是计量统计分析结论，实现金融数学学科的最佳预期应用状态。金融数学学科具备着及其鲜明的应用性学科属性。

二、金融数学的基本理论框架

金融数学作为现代金融学理论体系中的新兴边缘学科，本身承载着金融学科和数理分析学的双重属性。金融数学最鲜明的学科特征就是应用数学学科的基本理论和知识内容，完成发掘和描述金融经济运行规律的任务。

从具体涉及的知识内容对象角度分析，金融数学学科在基本理论体系的建构的形成过程中，主要引入并运用了随机分析、随机控制、数学规划、微分对策、非线性分析、数理统计、泛函分析、鞅理论、倒向随机微分方程、分形几何等现代数学学科体系中的基本理论，以及应用性处理方法。

而金融数学研究工作涉及的主要问题则集中表现在如下几个具体方面：

第一，如何借助投资证券的最佳组合而最佳投资活动收益，并同时降低投资活动开展过程中的风险强度。

第二，非完备性金融市场有价证券（形如期货、期权等衍生性金融交易工具等）的资本性资产定价模型的建构，以及最优投资与消费行为理论。

第三，利率的期限结构问题，以及利率衍生产品的市场定价理论。

第四，非完备性金融市场的风险管理以及控制理论。

根据对近年来公开发表的金融数学研究文献展开系统的阅读归纳，我国已经有一定数量的金融领域学者在开展证券市场交易价格理论分析活动的过程中引入并应用了现代数学理论中新经济发展产生的非线性分析工具和理论，形如分形几何、混沌学、小波分析，以及模式识别等。在开展证券选择问题以及股票种类属性预测处理活动的过程中，有学者引入并应用了神经网络方法和人工智能方法；而在开展针对期货市场创新活动的仿真研究过程中，也有学者应用了模拟退火法以及遗传算法，这些在方法应用层次的扩展和探索活动，有效改善和提升了我国金融数学理论在实际应用层次的广度特征。

三、数学方法在金融投资活动风险和收益问题中的应用

金融投资活动中的风险，通常被认为是源于利率、汇率、商品价格水平，以及股票市场交易价格水平的波动现象所引致的，实际投资活动经济收益水平偏离期望收益值或者是平均收益值的可能性。有鉴于此，风险度量工作已经成为现代金融工程基本理论发展过程中的重要组成内容，从现有的理论发展阶段性特征角度展开分析，可以将金融风险的度量方法，划分为确定性方法和非确定性方法两个基本类型。

（一）确定性数学方法

这种方法借助对影响金融投资活动风险表现状态的各类构成因素，以及评估指标的系统归类分析，将上述因素和指标对象抽象处理成能够进行数理分析和计算处理的数学变量，并借助基础数学的分析处理方法定义，或者是描述上述数学变量之间的数学计算处理公式，函数表达式，或者是其他的数理分析模型，并借助数学公式、数学函数表达式，以及金融数理分析模型的计算分析处理，实际获取针对特定投资活动实践环境的风险计算度量结果，指导金融投资活动实施者，根据计算分析活动过程中获取到的数据结果，针对正在实施的以及将要进行的金融交易活动展开针对性的调整，并在此基础上实现抵御和防范金融投资风险的实践目的。

债券收益率、债券价格、股票价格以及股票指数是开展投资风险分析工作过程中的常见影响指标，这里笔者系统给出针对上述参数对象指标的常规性计算处理方法：

第一，设新发行债券的到期收益率指标是S，债券票面约定的年收益利率水平是r，债券票面面额是M，债券发行价格是N，债券的返还期限是T，则新发型债券的到期收益率解疑应用如下公式计算获取：

通过针对上述影响金融投资活动风险状态的数学指标展开计算分析，金融学研究人员能够实现对常见金融活动风险因素的准确认知，并在此基础上完成针对正在发展过程中的金融交易活动开展状态的准确认知，为制定形成针对现有金融活动实践行为的改良方案，选取和实施将要进行的金融投资组合，提供充足的前提准备条件。

（二）非确定性数学方法

从金融投资活动风险的定义界定表述可知，金融投资活动风险的主要引致原因在于各类不确定性因素的形成以及动态变化，有鉴于此，单纯运用确定性数学方法，往往不能实现对金融投资活动开展过程中的非确定性因素相互关系以及影响效应的精确描述与分析。在这样的研究工作背景下，非确定性数学方法，形如概率论、数理统计，以及随机过程等数学理论应用项目，必然被引入和应用于金融投资活动风险的研究和防范工作过程中，并通过对这些数学学科理论知识内容的引入和运用，促进我国金融投资活动风险问题研究与应用工作水平的有效提升。

非确定性数学理论应用于控制金融投资活动风险方面，最主要的表现方式，就是将投资人在实际开展金融投资活动过程中可能遭致的经济资金损失，以及收益率转化为随机数学变量，之后借助数理统计学科体系中的数学期望、方差，以及标准差等统计数据计算处理方法完成具体的数据对象计算分析处理过程。在金融投资活动一次涉及两项或者是多项投资产品对象的条件下，分析人员往往还需要引入和应用随机向量、协方差，以及相关系数等统计数学处理工具展开具体的数据度量处理活动。

四、结语

针对数学知识在若干金融问题中的应用，本文在梳理金融数学基本理论及其框架的基础基础上，重点针对数学方法在金融投资活动风险和收益问题中的应用展开了简要论述，预期为相关领域的研究人员提供借鉴。（作者单位：河南省巩义市第三中等专业学校）

参考文献：

[1] 陈栩茜，何本炫，张积家.加法运算中数学知识和语义知识的整合[J].心理学报，2012（06）.

[2] 孙蓓.数学知识在若干金融问题中的应用[J].开封教育学院学报，2012（02）.

[3] 谢霖铨，吴克晴.关于金融数学教学的思考[J].江西理工大学学报，2012（06）.

[4] 董玉龙.数学知识在畜牧业中的若干应用[J].饲料广角，2011（18）.

[5] 何树红，李凯敏，李志勇，许萌.金融数学方向硕士研究生培养模式探讨[J].学理论，2011（27）.

金融统计分析论文篇（3）

【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2013）32-0060-01

经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。2013年，我国首次设置经济统计学专业。作为地方二本师范院校的经济统计学培养方案设计，没有任何成功经验可以借鉴。因此，我们在按照教育部要求，根据经济形势发展情况，借鉴财经类、综合类和师范类院校的统计学专业经济统计方向的课程设计，结合院校实际，依托学校建设应用型教学的平台，来确定经济统计学专业的培养理念并建立课程和实训设计体系，进行经济统计学的培养方案设计。

一 课程体系设计和实践实训设计整体思路

1.遵照教育部对经济统计学专业的要求

严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学，其中核心课程为西方经济学（微观经济学、宏观经济学），计量经济学，财政学，货币金融学，会计学，经济统计学，国民经济统计学，概率论与数理统计，抽样技术与应用，应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程（含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等），社会实践（含经济社会统计调查、统计工作实习等），科研和论文写作（含毕业论文、学年论文、科研实践等）。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。

2.参照其他院校的培养方案和课程设置

它山之石，可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校（如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院）和综合类院校（如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学）以及师范类院校（如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学）作为参照院校。通过比较分析得出，在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中，财经类院校主要突出经济学课程，招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类，招生偏重理科生。

综上所述，经济统计学专业应培养适应信息化社会需要，熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法，具有扎实的统计学、经济学和金融学基础，能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。

3.与学院培养方案形式统一

新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一，以便于教务人员管理工作的开展。

二 经济统计学培养方案专业课的设置

经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生，设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者，授予经济学学士学位。

由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高，我们提高了课程总学分和总学时，注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配，强化实训实践课程，实行理论和实践并行。

培养方案确定了5门学科基础课程，分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程，分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程，分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。

金融统计分析论文篇（4）

一、引言

进入新世纪以来，我国的经济社会不断发展，现代金融的整体水平不断提升。在现代金融的风险评估和定量分析中，数理统计非常重要。从学科角度来看，数理统计属于数学的范畴，数学学科具有严密性的特征，因此数理统计也需具备一定的逻辑性。我国社会主义市场经济不断发展，为了促进现代金融的繁荣，必须把握其与数理统计的关系，实现二者的有机融合。

二、数理统计的发展

自上个世纪开始，国外的经济学家就已经注意到了数理统计和金融领域的密切关系，并把数理统计的方法应用在现代金融的各个方面，如企业投资、债权管理等等。随着国外经济的不断发展和数理统计方法的不断改进，数理统计在金融领域的应用范围日益扩大，其实用价值日益凸显。

数理统计和现代金融融合之后，形成了一系列的金融理论，如期权定价理论、风险评估理论、风险价值理论等等，这些理论以数理统计的方法为依托，对现代金融的发展做出了精准分析。企业将上述理论应用在自身的生产经营中，可以提升综合竞争力，实现长足发展。

三、数理统计和现代金融的关联性

1.数理统计与金融产品定价的关联性

首先，数理统计可以被应用在金融产品的定价中。我国的社会主义市场经济不断发展，金融市场进一步扩大，金融产品的数量不断增加，如何对大量的金融产品进行定价，成为经济学家关注的重点内容。将数理统计的方法应用于此，可以解决产品定价的问题。具体来说，数理统计方法在金融产品定价的应用流程如下。

第一，在进行定价时，需要建立一个数学模型，计算金融产品定价的风险。在风险预估时，要把产品最高价格和最低价格纳入考虑之中，建立金融期权的定价模型。第二，在建立模型之后，可以根据随机概念来划定最高价格和最低价格的维度，风险利率越高，高低价格的差距越大；风险利率越低，高低价格的差距越小。第三，可以应用布莱克斯科尔斯公式，对金融产品定价和金融市场发展的关系进行预测。第四，可以采用随机抽样的方法模拟金融资产的红利，最终实现金融产品的定价过程。

金融产品可以被划分成不同的类型，不同类型的金融产品在定价时应用的数理统计方法不尽相同。从期权概念上来看，金融产品可以分为嵌入期权的产品和不含期权的产品。就第一种金融产品类型来说，定价模型的构建非常简单，只需要对模型进行模拟计算，就能判断金融产品的最终价格。就第二种金融产品类型来看，除了建构模型之外，还要对违约率进行综合考量，采用抽样理论来满足金融产品的定价特性。

2.数理统计与金融计量分析的关联性

其次，数理统计可以被应用在金融产品的计量分析中。计量分析模型在现代金融中非常常见，经济学家需要以模型为依据，确定资本市场的总量和各项经济参数的置信区间。因此在应用数理统计的方法时，应该根据金融计量分析主体的不同确定模型形式，以及模型之中的各个参数。具体来说，数理统计方法在金融计量分析的应用流程如下：

第一，要对金融市场的发展变化进行考虑，判断货币和资本总量的关系。第二，要根据货币和资本关系建立数学模型。第三，要应用参数估计的方法，把各项数据代入到数学模型之中。第四，通过模型计算出样本值，得出金融计量分析的预测值。

金融计量分析以数学方法作为依托，而数理统计正是应用了数学的方法。数理统计为金融计量分析提供了依据，计量分析可以对金融市场的各项数据进行分析和判断，促进现代金融的发展。

3.数理统计与金融风险管理的关联性

再次，数理统计可以被应用在金融风险管理中。社会主义市场经济诡谲多变，随着金融市场规模的扩大，风险管理的难度会相应加大，如何在风险中抓住机遇，实现自身发展成为企业关注的重点。为了降低风险指数，提高抵御风险的能力，可以应用数理统计的方法，对风险进行预估。具体来说，数理统计在金融风险管理的应用流程如下：

第一，要划分金融工具的类型，判断金融工具的关系。不同的金融工具存在着正相关或负相关的利益关系，因此要把正相关利益关系的金融工具进行匹配，增加企业的利润。第二，要对风险进行预测，金融市场的不确定性较大，但是这种不确定性可以应用数理统计的方法计算出来。第三，在进行数理统计的过程中需要引入现代资产组合的理论，体现数学计算的逻辑严密性。

四、结论

综上所述，为了促进金融市场的可持续发展，必须把握数理统计与现代金融的关联性，科学应用数理统计的方法。

金融统计分析论文篇（5）

2独立学院金融专业学生定量分析能力培养的教学设计

独立学院金融专业学生定量分析能力的三个培养目标决定了相应的教学内容应围绕收集、描述和展示金融数据以及分析金融横截面和时间序列数据进行设计，具体地，教学内容可以相应地设计为以下三个方面：第一，通过统计学课程的教学培养学生收集、描述和展示金融数据的能力。由于收集、描述和展示数据属于统计学的描述统计范畴，因而这一能力的培养需要通过统计学的教学来实现，在教学中，以应用为导向，向学生介绍如何通过数据库获取金融数据、如何通过表格、图形和统计量来描述和展示数据；在教学别注意数据库（比如国泰安）和统计软件（比如SPSS）的运用，通过统计学课程的教学使学生建立扎实的数据分析基础，掌握常用数据库和统计软件的基本操作。第二，通过统计学与计量经济学课程的教学培养学生分析金融横截面数据的能力。在教学过程中，一方面通过统计学课程使学生掌握横截面数据分析的基本方法，例如区间估计、假设检验、方差分析、相关分析和线性回归分析；另一方面通过计量经济学课程加深这些方法的理解和运用，特别是拓展对于线性回归分析方法的假设、操作、可能出现的问题及其解决方案的理解。通过这两门课程的结合教学建立学生对金融横截面数据的定量分析能力。第三，通过增加传统计量经济学课程的教学内容或设立专门选修课的方法培养学生分析金融时间序列数据的能力。由于传统计量经济学课程涉及的实质金融时间序列分析的内容较少，而这一部分内容在金融实践中又较为重要，因此可在传统计量经济学课程的教学内容中增加一些金融时间序列分析的应用介绍，比如平稳性检验、协整分析、时间序列分析模型构建等内容，或是将这些内容通过独立设置的选修课进行介绍，以弥补传统教学的不足，完善学生定量分析能力的培养。

3金融专业学生定量分析能力培养的实施：以浙江大学城市学院为例

浙江大学城市学院是一所以培养应用型、复合型、创新型人才为目标的独立学院，也是我国建立最早、知名度较高的独立学院之一。浙江大学城市学院的金融学专业设立3门课程培养学生的定量分析能力：统计学必修课、计量经济学必修课以及金融计量学选修课。三门课程横跨从大二下学期到大三下学期的三个学期，三门课程均以提高学生定量分析能力作为教学的根本目标，并在教学中注重运用软件解决实际问题。因此，研究浙江大学城市学院金融专业学生的定量分析能力培养对研究独立学院金融专业学生定量分析能力培养具有借鉴意义。就教学内容而言，三门课程由同一老师授课以保证教学内容的连续性和教学风格的贯彻，教学内容注重原理解释与软件操作，淡化数学推导与证明。具体地，统计学课程侧重于建立学生定量分析的基本技能，内容主要包括：数据的图表展示与概括性度量、抽样分布与参数估计、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析和回归分析；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学基于SPSS软件，通过软件运用的教学与练习培养学生收集、描述和展示金融数据的能力，建立学生对金融横截面数据的分析能力基础。在统计学课程结束之后即进入计量经济学课程学习，教学内容从回归分析的假设展开，主要包括回归分析估计量的统计理论、回归可能产生的问题及解决方法、以及各类线性和非线性回归的操作；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学在SPSS软件的基础上引入更适合进行回归分析的EVIEWS软件，加强培养学生的金融横截面数据分析能力，并为金融时间序列数据分析能力培养打下基础。在计量经济学课程结束之后学生可以选修金融计量学课程，教学内容侧重金融时间序列分析，主要包括时间序列的平稳性、协整性分析以及金融时间序列模型构建；课程为两学分课程，通过EVIEWS软件时间序列分析模块的教学与实践培养学生的金融时间序列数据分析能力。浙江大学城市学院的金融学专业通过以上三门课程的结合教学培养学生的定量分析能力，掌握SPSS和EVIEWS软件的使用，为毕业论文和之后从事的金融工作打下基础。

金融统计分析论文篇（6）

1.遵照教育部对经济统计学专业的要求

严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学,其中核心课程为西方经济学(微观经济学、宏观经济学),计量经济学,财政学,货币金融学,会计学,经济统计学,国民经济统计学,概率论与数理统计,抽样技术与应用,应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等),社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等),科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实践等)。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。

2.参照其他院校的培养方案和课程设置

它山之石,可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校(如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院)和综合类院校(如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学)以及师范类院校(如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学)作为参照院校。通过比较分析得出,在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中,财经类院校主要突出经济学课程,招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类,招生偏重理科生。

综上所述,经济统计学专业应培养适应信息化社会需要,熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法,具有扎实的统计学、经济学和金融学基础,能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。

3.与学院培养方案形式统一

新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一,以便于教务人员管理工作的开展。

二 经济统计学培养方案专业课的设置

经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生,设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者,授予经济学学士学位。

由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高,我们提高了课程总学分和总学时,注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配,强化实训实践课程,实行理论和实践并行。

培养方案确定了5门学科基础课程,分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程,分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程,分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。

金融统计分析论文篇（7）

一、研究背景

金融数学专业是随着经济发展而设立的一门新的交叉学科，融汇了数学、统计学、金融学和经济学等多学科知识，是一个宽口径、厚基础、适应性强、发展空间大的专业。金融数学人才的培养顺应了国际和国内金融发展，特别是金融改革和金融风险防范的需要。

近些年来，数学在金融领域中发挥的作用越来越重要，无论在哪个国际大都市，金融数学专业人才都供不应求。在美国，金融数学家成为华尔街最抢手的人才之一。美国花旗银行副总裁柯林斯曾说过“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”，“花旗银行70%的业务依赖于数学，如果没有数学发展起来的工具和技术，许多事情我们一点办法也没有，没有数学我们不可能生存”，这形象地体现了数学在金融领域中的至关重要性。

随着金融一体化和经济全球化的发展，我国金融体制改革和金融行业发展逐步加快，社会对金融人才的需求，不仅在数量上要求越来越多，而且在层次上要求也越来越高，特别是对掌握现代金融工具，能对金融做定量分析的专业人才更是求贤若渴。近年来发生的墨西哥金融危机，亚洲金融风暴及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等现代化金融技术，缺乏该领域人才就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。金融数学人才的培养可以极大地提高中国的竞争力，促进我国顺利融入经济和金融的全球化进程。

二、金融数学人才培养模式的探索与创新

为培养高素质的金融数学人才，我们对金融数学人才培养模式进行探索与创新，建立了一流的人才培养结构体系。

1、树立科学的人才培养目标

为满足社会对能做定量分析的金融专业人才的大量需求，我们建立了科学的金融数学人才培养目标：培养具有扎实的数学和统计学基础，掌握经济学和金融学的基本理论与方法，具备综合运用各种金融分析工具解决金融实务问题的能力，接受科学研究的初步训练，能够在政府机关、各类经济部门、科研院所等单位从事教学与科研、定量分析、风险管理、金融实务等工作，或继续攻读研究生学位的复合型和应用型人才。

2、建立鲜明的专业特色

1）注重基础理论和方法论学习

加强数学理论、经济理论、金融理论和统计理论等基础知识、思想和方法的学习，培养学生扎实的金融数学基础、严谨的逻辑思维能力和运用各种分析工具解决金融实务问题的能力。

2）注重实践能力的培养

在重视基础知识、基本理论和方法教学的同时，加强数学软件和统计软件的学习与应用，鼓励并组织学生参加数学建模、统计建模等活动，加强案例教学，建立高质量的教学实践平台和实习平台，培养学生设计金融数学模型，并运用各种软件进行定量分析的能力。

3）加强创新能力培养

通过专题研究、专业交流、专门调研和专项探讨等方式，提高学生运用数学等各种综合知识观察、分析和解决实际问题的能力，培养学生对于专业研究的理论创新和应用创新。

4）以微观金融和定量分析为主，顺应国内外金融发展需求

课程设置与国际接轨，以微观金融和定量分析为主，融合数学、金融和统计等知识，为学生发展打下坚实基础，使学生既可以进行国内外的学术交流，又满足中国社会经济发展的人才需求。

3、创建一流的金融数学人才培养体系

1）建立先进科学的课程体系。

按照学科发展规律及专业课知识衔接，整合优化课程体系和课程内容，使学生系统学习金融数学专业课程。课程设置注重数学、金融学、经济学和统计学等多学科的交叉融合，加强实践能力的培养，加大各种软件的学习与应用。优化后的课程体系着重培养学生掌握较全面与扎实的专业知识，拓宽学生的知识面，改善知识结构，提高知识运用能力，为学生的发展打下坚实的基础。

2） 注重因材施教，推动教学创新

重视教学方法改革，重视基础、强调基本概念、基本思想和基本方法训练，并加强教学实践。教学采取启发式、探究式等研究性教学，充分调动学生的学习积极性和创造性，提高学生的自学能力、动手能力、知识运用能力和创新能力，提升人才培养质量。

3）搭建学生创新、实践、科研平台。

定期聘请国内外一流专家、学者为学生讲座，介绍学科前沿或金融实务，激发学生学习兴趣，引导学生进行金融实务学习和金融实践创新，为学生搭建高质量的学习平台、实践平台和专业研究平台。

4）加强国内外的交流，开阔学生视野。

积极推进国际联合培养模式，加强与国内外机构的合作和交流，鼓励学生参加境外学习和实践，使学生接触国际学科前沿，有更宽的国际视野和更广阔的发展前景，培养面向世界，植根本土，具有国际视野的金融数学人才。

4、建立先进的人才管理机制

1）采用导师制，选聘优秀专业教师担任学生的指导老师，指导学生阅读经典著作、制定学业发展计划和职业生涯规划等，引导学生关注学科发展的最新动态，参加合适的科研课题，对学生发展给予指导。

2） 加强学生的日常学习管理，提高学习效率，促进学生健康发展。

3）鼓励学生全面发展，建立创新激励机制，对在学术研究、学科竞赛、专利发明等方面取得高水平成绩的学生认定给予创新学分。

三、小结

基于国内外对金融数学人才的需求，本文对金融数学人才培养模式进行了探索与创新，树立了科学的人才培养目标，建立以微观金融和定量分析为主，重理论、方法、实践和创新的专业特色，创建一流的人才培养体系，建立先进的人才管理机制，培养数学和统计基础宽厚、既掌握现代金融数学理论，又能综合运用各种金融分析工具进行金融实务分析，具有国际视野和社会竞争力的应用型金融数学人才。

参考文献

金融统计分析论文篇（8）

金融体系与经济增长之间的关系，很早就受到学术界的关注并对进行了较为详细的研究。无论是早期的研究者如Goldsmith（1969）、McKinnon（1973）、Shaw（1969），还是近期的一些学者，如Stiglitz（1985）、Mayer（1990）、Levine和King（1993）、Levin（1997）等，一致认为金融体系在经济发展与增长中起着关键的作用。随着理论研究的深入，研究者不仅试图对金融发展和经济增长之间的关系进行重新演绎，而且开始关注金融体系内部结构的演变，在经济发展和经济增长中的作用。

金融结构在经济增长过程中之所以重要，是由于实体经济活动对金融服务的要求是多种多样的，而不同的金融中介及其代表的融资方式在金融服务方面具有各自的比较优势。因此，合理的金融结构可以更好地满足企业的融资需求，促进行业增长。本文通过金融体系与经济发展和增长之间相互关系的模型对我国工业1999―2010年的面板数据进行分析，初步证明了金融结构对工业增长的重要性。

二、理论分析和研究假设

金融体系对经济发展和增长的作用，需要通过它是否满足了实体经济的需要来判断。当行业的产业规模结构与本国的资源禀赋结构相适应，其产品竞争力较高，如果要更好地发挥资源禀赋这一比较优势，还需要更有效的融资渠道。由于不同的产业企业在规模等方面存在很大差异，同时，不同的金融机构和中介在提供不同的金融服务上各具比较优势，因此，相对于不同的产业结构就会形成不同的金融结构。

Demirguc-Kunt、Feyan和Levine（2011）运用了大规模的跨国界样本数据，探索金融结构与最优金融结构的偏离程度与经济发展之间的关系。计算出每年每个国家的最优金融结构和“金融结构缺口”，即实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数。并发现，在截然不同的经济发展阶段都有与之对应的最优金融结构，即使在设置了包括银行业和证券市场的发展水平的一些控制变量之后，金融结构缺口与经济活动仍显示出显著的负相关。另外，偏离最优金融结构对经济的影响很重要，偏离一个标准差将使经济产出下降6%。

根据上述观点，本文提出以下研究假设：

假设H1：若我国工业以大型工业为主（行业平均规模较大），则市场主导型金融结构更有利于行业增长。反之，若我国工业以中小企业为主，则银行主导型金融结构更有利于该行业的增长。

假设H2：金融结构缺口（实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度）与工业增长负相关。

通过对我国31个省市1990―2010年金融结构和工业行业的面板数据进行协整检验和回归分析，检验上述理论假设。

三、实证分析

1.模型设定和数据说明

检验假设H1的计量模型为：

（1）

检验假设H2的计量模型为：

（2）

其中，αi γi是截距，βj ηj为待估计系数，αit ωit为误差项。下标i代表省市，t代表时间。模型中，Industry为1999―2010年各省市工业总产值，Finstr为由Levine（2000）定义的金融结构，即融资结构（股票市场总市值和银行各项贷款总额之比）。Strls为金融结构指标Finstr与工业企业平均规模LS的交叉乘积项。以工业企业全部从业人员平均人数代表工业企业平均规模的大小。Finstrgap为Demirguc-Kunt、Feyan和Levine（2011）定义的金融结构缺口，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度。

需要关注的是β1、β2、η1的估计符号和统计显著性。如果假设H1是正确的，那么β2的符号应该为正且在统计上显著。Finstr反映的是金融结构对工业的影响。按照银行主导论，它的符号β1应该为负；按照市场主导论，它的符号应该为正；而金融服务论和法律金融论预期它的估计系数在统计上并不显著。Finstrgap的系数η1反映的是金融结构缺口对工业增长的影响，如果假设H2是正确的，η1的符号应该为负且在统计上显著。Control为控制变量，用来控制其他一系列可能会对工业增长产生影响的变量，包括TA：工业企业资产总额；TD：工业企业负债总额。

本文使用的数据来源于《中国工业经济发展年鉴》、《中国统计年鉴》和国泰安数据库。为消除通货膨胀的影响，所有数据（包括控制变量）均以1999年为基期，通过各省市CPI将价值型变量转化为实际型变量。表1列出了对主要变量的描述性统计结果。从表中可以看出，各省市的金融结构之间的差别还是很大的，这可顺利地考察金融结构对工业增长的影响。

2.单位根检验

由于面板数据综合了来自时间序列和横截面的信息，用非平稳时间序列建立回归模型极有可能产生“伪回归”问题。因此，在对面板数据进行实证分析前，需对数据进行单位根检验。本文单位根检验选用LLC和PP?Fisher这两种方法来判断数据的平稳性。检验结果如下：

3.协整检验

本文使用Pedroni协整检验方法对方程（1）和方程（2）进行协整检验。表3中对方程（1）协整检验的7个统计量中有4个拒绝原假设，对方程（2）协整检验的7个统计量中也有4个拒绝原假设，表明Industry和Finstr Strls TA TD之间存在协整关系，Industry和Finstrgap TA TD之间也存在协整关系，因此可以在原计量模型的基础上进行回归分析。

4.回归分析

回归结果（1）中列出了对方程（1）基本解释变量的估计结果。Finstr的估计系数显著为负，这符合银行主导论的观点。同时Strls的系数在5%的统计水平上显著为正，初步验证了假设1。回归结果（2）为方程（1）加入了控制变量TA和TD后的估计结果，Finstr的系数仍然显著为负，同时Strls的系数仍然显著为正，进一步验证了假设1。另外，资产总额的系数显著为正，说明较高的资产总额对工业增长有明显的正面的影响，负债总额的系数显著为负，说明较高的负债总额对工业增长有明显的负向影响。回归结果（3）列出了对方程（2）基本解释变量的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为正，与假设2不符合。回归结果（4）是方程（2）加入控制变量后的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为负，验证了假设2，同时符合Levine（2011）的观点，即金融结构缺口与经济活动显著负相关。

金融统计分析论文篇（9）

数理统计可以看作是概率论的推广应用，其中许多内容都是建立在概率论基础之上的。然而，数理统计作为纯数学的一个方向，如果仅仅研究数理统计的数学性质，就脱离了数学在科学研究中发挥的作用。数学以其逻辑性和严密性被其他各个学科作为有力的工具运用于其分析应用中。数理统计也是因为其逻辑和严密性被引用到金融领域中，广泛地运用于产品定价，计量分析等方面。

一 数理统计在产品定价中的作用

现代金融中，由于金融创新的不断发展，涌现出许多新的金融产品和金融工具，尤其是金融衍生工具的大量涌现使得数学在金融中的使用更加具体和广泛，它们的定价成为金融学中重要的研究内容。

1．嵌入期权的结构性产品的定价模型

结构性产品多是由期权与其他金融工具组合得到，如可转换债券由看涨期权与普通债权组合而成。罗伯特?诺普的《结构性产品》这本书中对20种常见的结构性产品给出了详细的介绍，在他的介绍中，我们再次只关心定价问题，给出一个简单的结构性产品的定价，“股票收益性存款”的定价模型。

股票收益性存款是由一种零息票存款和看涨期权构成的结构性产品，因此，其公式为：

Ped＝Call（S，K，σ，r，T，δ）＋Capital

在前边已经知道Call（S，K，σ，r，T，δ）是期权价格的定价用到了数理统计方法进行模拟计算，那么Ped的计算方式中就必然用到了数理统计的计算方法。Capital是指本金或者承诺偿还本金的百分比。

2．不含期权的产品定价

嵌入期权的金融产品知识最近涌现出的金融产品中很少的一部分，如最近几年出现的CDO（债务抵押债券），CDS（信用违约互换）等出名的金融产品都与违约率有关，当然也存在规避其他风险的金融产品。CDO的构建规则中就用到数理统计统计量和抽样分布的理论，另外在分析其构建的基础工具时也需要方差分析和参数估计的方法来计算构建出的CDO的统计特性。

二 数理统计在计量分析中的作用

计量分析作为数理统计的应用和延拓，在金融学中应用最为广泛。其中包括计量模型的参数估计，参数的显著性检验和参数置信区间的确定，以及计量中时间序列模型的分析。

在金融市场上，分析资本市场总量与货币供给量之间的关系，即建立某种资本市场总量与政府货币供给量之间的模型。模型的确定首先要具体考虑资本市场和货币供给的经济学关系，在这种关系的基础上，运用数理统计的知识，确定某一个或为数不多的几个模型的形式，然后用参数估计的方法，代入统计数据，计算参数，并计算模型的解释能力R2。

计量分析中大量用到了数理统计中的显著性检验，包括对参数的显著性检验用到t统计量分布，模型总体的显著性检验用到F统计量的分布。构造统计函数，检验参数是否为UMVUE，或求参数的UMVUE等。

三 数理统计在风险评估和决策分析中的作用

不同的学者对风险的评估有不同的模型进行分析判断，然而在对风险的量化处理的过程中都用到了参数估计等方法，因为根据测量误差和其他误差的存在，不可能通过某种特定的函数式把所有的被解释变量精确地用解释变量表达出来。在风险一定的约束下，获得最大的收益或者在收益一定的约束下规避风险，两种方法都需要进行风险的评估。评估就是对历史数据所做的统计分析，并进行未来预测的一种方法。为完成这种评估，就需要概率论与数理统计的相关知识，分析其出现概率的大小，构造合适的统计量进行显著性的检验。最后综合比较各种方案的风险收益，模型误差等，作出最后的决策。

如对信用风险的计量模型中常分为四大模型：信用度量模型、KMV模型、Credit Risk模型和信用组合观点模型。信用度量模型中主要运用Var的思想度量风险；KMV模型中把企业股票看作欧式看涨期权，以期权定价的形式来度量风险；Credit Risk模型则是把贷款组合违约概率分布近似看作泊松分布进行衡量；信用组合观点模型利用计量经济学的模型，根据历史数据模拟概率分布。可见概率论与数理统计在风险评估和决策分析中的巨大作用。

四 数理统计在风险管理中的作用

不同金融工具存在不同程度和不同方式的风险，当某一金融工具发生损失时，另外一种金融工具可能发生盈利，因此，我们的主要思想就是通过金融工具的组合，使损失与盈利相抵。风险因其不确定性可能为投资者造成损失，但是这种不确定性很大程度上是可识别和度量的。在经典的现代资产组合理论中，创始人马克维茨就通过相关系数反映两个或多个随机变量的之间变动程度的相关关系，根据相关系数，运用数理统计中的相关知识，就可以计算组合的方差，也就是风险。

现代风险管理中多运用衍生金融工具，如金融期权，期货，互换交易进行风险的对冲。这些衍生工具的定价需要定价模型的作用，而且，定价模型中有许多希腊字母代表的概念，如Delta值、Gamma值、Vega值，正是这些值的加权求和，最终降低损失程度。这些值的运算中需要综合数学中各个学科的方法，如求导、求偏导、概率分布函数、顺序统计量等各种方法，数理统计作为重要的应用，为风险管理提供了精确的数学逻辑推导。

参考文献

［1］周鑫.金融数学的最新理论和现展［J］.大众商务，2010（4）

金融统计分析论文篇（10）

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)．