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金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中計(jì)量軟件的選擇

2018-01-27 18:36謝軍
學(xué)周刊 2018年6期
關(guān)鍵詞:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)

謝軍

摘 要:通過對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)現(xiàn)狀的分析,針對(duì)金融數(shù)學(xué)專業(yè)提出Eviews和SPSS計(jì)量軟件的不足。依據(jù)金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生量化分析金融問題的培養(yǎng)目標(biāo),同時(shí)考慮到金融數(shù)學(xué)學(xué)生的后續(xù)發(fā)展,提出了金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)采用SAS的意見和建議。

關(guān)鍵詞:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué);實(shí)踐教學(xué);SAS

中圖分類號(hào):G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1673-9132(2018)06-0012-02

DOI:10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.06.004

金融數(shù)學(xué)專業(yè)屬于金融學(xué)大類中的高端專業(yè),培養(yǎng)的是新型復(fù)合型金融人才。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在面對(duì)這一新興專業(yè)時(shí),應(yīng)該重視實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié),全面提高教學(xué)質(zhì)量。并且根據(jù)人才培養(yǎng)目標(biāo),理論聯(lián)系實(shí)際,注重能力培養(yǎng),循序漸進(jìn)合理安排實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié),加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)管理,改革實(shí)踐教學(xué)模式,系統(tǒng)培養(yǎng)學(xué)生量化分析金融問題的能力。本文主要針對(duì)金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)方面,考慮到金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生量化分析的核心能力培養(yǎng)問題,分析了當(dāng)前主要統(tǒng)計(jì)軟件的優(yōu)缺點(diǎn),給出金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)中計(jì)量軟件的選擇建議和意見。

一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的計(jì)量軟件選擇及應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材在編寫時(shí)主要面向文科性質(zhì)的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)生,授課以講授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論為主,偶爾輔以部分經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證案例。并且,當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材的計(jì)量軟件大多是選擇Eviews或SPSS,而這些軟件在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)中存在著不少缺陷。

(一)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材中,Eviews或SPSS介紹操作不便利

Eviews和SPSS這兩個(gè)計(jì)量軟件都是通過點(diǎn)擊鼠標(biāo)就可以完成從導(dǎo)入數(shù)據(jù)到選擇方法,再到輸出最終結(jié)果的操作。但是,在教材中插入這些軟件的“點(diǎn)鼠標(biāo)”操作是很不便利的。實(shí)際教材里,往往編者會(huì)采用截圖的方式告訴讀者該如何“點(diǎn)鼠標(biāo)”,進(jìn)行選擇。而這又造成了另外一個(gè)問題——圖片占教材版面太多,造成了教材表面上很厚,實(shí)際上教授的知識(shí)并不多。

(二)Eviews和SPSS數(shù)據(jù)處理功能不強(qiáng)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)等文科專業(yè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中,由于大多采用的是已經(jīng)處理好的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),例如GDP、家庭人均消費(fèi)、人均可支配收入等,這些數(shù)據(jù)大多是國家或各地方統(tǒng)計(jì)局處理后公布的,很少有缺失或數(shù)據(jù)間日期不匹配等問題。然而,金融數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生面對(duì)的往往是公開交易數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)相對(duì)復(fù)雜。例如,有的公司出現(xiàn)一段時(shí)間的停牌交易,在做研究時(shí)需要剔除1年交易天數(shù)少于120天的公司。面對(duì)近3000家上市公司的交易數(shù)據(jù),用Eviews和SPSS處理起來往往比較費(fèi)勁。

(三)Eviews和SPSS不利于金融定量分析的深入學(xué)習(xí)

當(dāng)前,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)中使用Eviews和SPSS確實(shí)能讓學(xué)生快速掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本知識(shí)、模型,但是,金融數(shù)學(xué)專業(yè)屬于金融學(xué)大類里較高端的專業(yè),對(duì)學(xué)生的量化分析金融問題能力要求更高。當(dāng)進(jìn)一步需要處理復(fù)雜金融問題的時(shí)候,Eviews和SPSS編程能力的局限性往往就體現(xiàn)出來了。例如,投資學(xué)著名的三因子模型(Fama和French,1993),利用Eviews和SPSS往往只能用別人計(jì)算好的市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)代入模型進(jìn)行分析。然而,事實(shí)上,金融領(lǐng)域做因子分析時(shí),更重要的是掌握因子的來源、計(jì)算。而市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)都需要?jiǎng)討B(tài)分組的技術(shù),編程能力弱的Eviews和SPSS很難勝任這一工作。

二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量軟件的選擇

鑒于Eviews和SPSS在金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中的諸多不足,我推薦使用SAS進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)。SAS系統(tǒng)在國際上已被譽(yù)為統(tǒng)計(jì)分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件,在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。SAS系統(tǒng)主要完成以數(shù)據(jù)為中心的四大任務(wù):數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析。當(dāng)前軟件最高版本為SAS9.4。其中Base SAS模塊是SAS系統(tǒng)的核心,其他各模塊均在Base SAS提供的環(huán)境中運(yùn)行。用戶可選擇需要的模塊與Base SAS一起構(gòu)成一個(gè)用戶化的SAS系統(tǒng)。利用SAS可以較好地解決Eviews和SPSS在金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中存在的問題。

(一)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材中,SAS的介紹操作非常便利

不同于Eviews或SPSS的“點(diǎn)鼠標(biāo)”操作,SAS采用編程(或可以轉(zhuǎn)換成程序代碼)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問、管理、分析。因此,在教材中,采用SAS進(jìn)行實(shí)證案例教學(xué)時(shí),只需要把相關(guān)程序代碼告訴學(xué)生即可,避免了Eviews或SPSS需要截圖來教學(xué)“點(diǎn)鼠標(biāo)”這一占教材版面的缺陷。

(二)SAS具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力

雖然相對(duì)于SQL等專業(yè)的數(shù)據(jù)庫軟件而言,SAS的數(shù)據(jù)處理能力不是很強(qiáng)。但SQL畢竟是計(jì)算機(jī)專業(yè)專門處理數(shù)據(jù)的,難以用于統(tǒng)計(jì)計(jì)量。事實(shí)上,在統(tǒng)計(jì)計(jì)量軟件中,相對(duì)于Eviews或SPSS幾乎沒有的數(shù)據(jù)處理能力,SAS的數(shù)據(jù)處理能力就顯得強(qiáng)大多了。對(duì)數(shù)據(jù)的刪除、篩選、合并表格、變量等操作很好,便于金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生處理大量數(shù)據(jù)。

(三)SAS有利于金融定量分析的深入學(xué)習(xí)

面對(duì)Eviews和SPSS難以進(jìn)行的動(dòng)態(tài)分組等金融定量分析技術(shù),SAS通過循環(huán)語句(宏語句)可以輕易完成。SAS的編程學(xué)習(xí)初學(xué)可能會(huì)有一定困難,但是一旦掌握這門語言后,就為金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的金融定量分析奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ),有利于學(xué)生的長期發(fā)展。

總之,金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生以量化分析金融問題為核心技能。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)踐教學(xué)中,Eviews和SPSS難以勝任復(fù)雜的金融分析。因此,作者推薦使用SAS進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)踐教學(xué),在完成現(xiàn)階段教學(xué)任務(wù)的同時(shí),確保金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的長遠(yuǎn)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1] Fama E F,F(xiàn)rench K R.Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J].Journal of Financial Economics,1993,33(1).

[2] 汪潘義,邵一江,王麗麗.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”實(shí)踐性教學(xué)模式研究——基于應(yīng)用型人才培養(yǎng)目標(biāo)[J].合肥學(xué)院學(xué)報(bào)(自科版),2014(1).endprint

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