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【摘要】对于金融专业的学生而言，统计类课程的学习是其后续专业课程学习的基础，由于
教师在给金融专业的学生讲授统计类课程时只是孤立地讲解统计理论知识，没有考虑金融专业学生专业课程学习的需要，因此本文从教学的角度探讨统计类课程与金融专业课程的衔接问题与对策研究。
【关键词】统计类课程；金融专业课程；衔接；对策
一、引言
随着经济、金融问题研究的实证化、模型化，统计学知识及数理统计模型对金融学的学习、研究日益重要。笔者通过所在的财经大学对金融专业学生统计类课堂的调查，发现大多数老师在为金融专业的学生上课时仅仅只是孤立地讲解统计学理论知识，忽视了统计学知识在金融专业中的具体应用，造成了很多学生对于统计类课程的学习兴趣不高，教学效果不好。鉴于此，本文从教学的角度来探讨如何将抽象的统计理论与具体的金融专业问题有机结合起来，提高学生学习统计学知识的兴趣。
二、统计类课程在金融专业领域的应用
统计学研究的是如何通过抽样来达到推测所研究对象特征及规律的一门应用学科。由于统计学应用的广泛性，在我国的高校中，绝大部分专业都开设了统计类的某些基础课程。笔者所在的高校是一所以经济管理为主的财经类学校，经济类专业和管理类专业都开设了统计类课程如《概率论与数理统计》、《统计学》、《计量经济学》，部分专业还开设了《时间序列分析》。统计课程是基础性、工具性的课程，具有广泛的应用性。金融专业属于经济专业，金融涵盖的范围包括：银行、证券、保险、信托、基金、租赁、典当、资产管理、投资理财等众多领域，以上领域都有大量数据需要量化分析，需要构建统计模型来预测风险，因此统计学是金融研究的基础。统计学知识在金融领域中的案例应用如下：
1、上证指数的编制
由于在上交所上市的公司很多，且公司规模大小不一，股价又处于随时变动之中，不可能把所有上市公司发行的股票数、每股价格都计算在内，只能选取市值相对较大的公司来代替整体。上证综合指数的计算公式为：
其中基期、报告期股价和发行股数均指所选取的有代表性公司的股价和发行股数，基期点数为100。通过上证指数的变化，可以判断股市行情的变化，教师在讲解统计指数时候，可以详细为学生讲解统计指数在金融领域的应用。
2、常见统计分布的具体运用
教师在讲解泊松分布时候，金融里面有许多随机事件服从泊松分布，比如现在许多银行都有自己的电话银行，电话银行客服中心每分钟的来电数就服从泊松分布。客户下班后或周末，电话银行客服中心每分钟的来电数就会大增，银行就应该安排更多的客服人员来为客户服务；客户上班期间或工作日，电话银行客服中心每分钟的来电数就会减少，银行就应该相应减少客服人员来为客户服务。银行的管理人员如果能运用泊松分布来安排客服人员，可以更合理的人员安排來满足客户的需要，使资源分配更优化。
指数分布也是统计学里常见的分布之一，在金融里也有很多应用。指数分布的概率密度函数为： ，其中 表示单位时间内随机事件发生的次数。顾客到银行的ATM机取款
时，需要排队等待的时间就服从指数分布。银行该如何安排自助取款机的数量？银行管理人员运用统计学知识就可以解决这一问题。
只要善于运用统计学知识解决金融机构在日常管理中遇到的问题，就会发现统计学和金融联系地很紧密，统计学是解决金融问题的好帮手，教师上课时候注意实际例子的讲解灌输。
3、统计推断在银行风险管理中的应用
由于经济、金融的不确定性，金融机构面临的风险随时存在。银行主要通过吸收存款、发放贷款，以存贷息差为主要收入来源。银行主要面临市场风险、信用风险、操作风险三大风险，其中最重要的是市场风险。市场风险是指商业银行因利率、汇率、房地产价格等的不利变动对银行资产所带来损失的风险。银行该如何运用数理统计模型来进行市场风险管理呢？在上个世纪90年代，国外的金融机构开发出了一种新的市场风险计量方法即在险价值法来计量市场风险，就是统计学中的统计推断在风险管理中的应用。在险价值（Value at Risk，VaR），指的就是在特定的持有期间，在假定的统计分布和给定的置信水平下，金融机构持有某一投资组合或某一项资产所遭受的可能最大损失，也可以理解为在假定的统计分布和给定的置信水平下，该投资组合或资产发生VAR值损失的概率为1减去置信水平。
通过上述几个例子可以看出，统计学与金融学是紧密联系在一起的，而且无论是金融学的研究，还是金融机构日常的经营与管理中已经越来越离不开统计学，从近几年金融机构招聘新员工的应聘条件就可以看出，大多金融机构都倾向于招聘数理基础好、大学期间有建模经历、会熟练使用统计软件的大学生。
三、统计类课程教学中存在问题的原因分析与对策建议
笔者通过对所在学校金融学院学生的统计类教学课堂的调研情况来看，如果只从讲授知识的角度来看，统计类教学课堂存在的主要问题就是老师孤立地讲授统计学知识，没有根据学生的金融专业特点而有针对性地把抽象的统计学理论知识与学生的金融专业问题联系起来，造成了学生普遍感觉到统计学知识与自己的专业离的太远，统计学用处不大。
针对教学中存在的老师讲授统计学知识与金融专业具体问题脱节的问题，提出以下对策：作为老师，教学应以学生为本，一切为了学生。教学效果好不好，不能以自己主观感觉好不好、是否完成了教学任务为依据，应该以学生愿不愿听、愿不愿意学、对老师所讲的内容有没有兴趣为依据。部分教学理念比较陈旧的老师应摒弃“管教不管其它”的落后教育理念，要针对金融专业学生具体的专业问题，仅仅围绕学生的专业需要，认真备课、讲课，把抽象的统计学知识与金融领域中具体的问题紧密联系起来，只有这样，学生才会感觉统计学不是枯燥无味的，而是生动活泼的，统计学就在自己的专业中，统计学就在自己将来从事的行业中，从而激发学生学习统计学的兴趣。
参考文献：
[1]《统计学》（第五版）贾俊平编著 中国人民大学出版社 2012.6.1
[2]《应用时间序列分析》（第三版）王燕编著 中国人民大学出版社 2012.12.1
[3]《金融计量学：时间序列分析视角》张成思著 中国人民大学出版社 2012.1.1
[4]《货币金融学》（第9版）米什金著 郑艳文、荆国勇译 中国人民大学出版社 2011.1.1
[5]《商业银行管理》 周好文、何自云主编 北京大学出本社 2008.9.1
[6]《风险管理》（第四版）许谨良主编 中国金融出版社 2011.3.1
基金项目：湖北省教育科学“十二五”规划课题“大学统计类基础课教学与专业课教学衔接问题与对策”（2013B431）。
教师在给金融专业的学生讲授统计类课程时只是孤立地讲解统计理论知识，没有考虑金融专业学生专业课程学习的需要，因此本文从教学的角度探讨统计类课程与金融专业课程的衔接问题与对策研究。
【关键词】统计类课程；金融专业课程；衔接；对策
一、引言
随着经济、金融问题研究的实证化、模型化，统计学知识及数理统计模型对金融学的学习、研究日益重要。笔者通过所在的财经大学对金融专业学生统计类课堂的调查，发现大多数老师在为金融专业的学生上课时仅仅只是孤立地讲解统计学理论知识，忽视了统计学知识在金融专业中的具体应用，造成了很多学生对于统计类课程的学习兴趣不高，教学效果不好。鉴于此，本文从教学的角度来探讨如何将抽象的统计理论与具体的金融专业问题有机结合起来，提高学生学习统计学知识的兴趣。
二、统计类课程在金融专业领域的应用
统计学研究的是如何通过抽样来达到推测所研究对象特征及规律的一门应用学科。由于统计学应用的广泛性，在我国的高校中，绝大部分专业都开设了统计类的某些基础课程。笔者所在的高校是一所以经济管理为主的财经类学校，经济类专业和管理类专业都开设了统计类课程如《概率论与数理统计》、《统计学》、《计量经济学》，部分专业还开设了《时间序列分析》。统计课程是基础性、工具性的课程，具有广泛的应用性。金融专业属于经济专业，金融涵盖的范围包括：银行、证券、保险、信托、基金、租赁、典当、资产管理、投资理财等众多领域，以上领域都有大量数据需要量化分析，需要构建统计模型来预测风险，因此统计学是金融研究的基础。统计学知识在金融领域中的案例应用如下：
1、上证指数的编制
由于在上交所上市的公司很多，且公司规模大小不一，股价又处于随时变动之中，不可能把所有上市公司发行的股票数、每股价格都计算在内，只能选取市值相对较大的公司来代替整体。上证综合指数的计算公式为：
其中基期、报告期股价和发行股数均指所选取的有代表性公司的股价和发行股数，基期点数为100。通过上证指数的变化，可以判断股市行情的变化，教师在讲解统计指数时候，可以详细为学生讲解统计指数在金融领域的应用。
2、常见统计分布的具体运用
教师在讲解泊松分布时候，金融里面有许多随机事件服从泊松分布，比如现在许多银行都有自己的电话银行，电话银行客服中心每分钟的来电数就服从泊松分布。客户下班后或周末，电话银行客服中心每分钟的来电数就会大增，银行就应该安排更多的客服人员来为客户服务；客户上班期间或工作日，电话银行客服中心每分钟的来电数就会减少，银行就应该相应减少客服人员来为客户服务。银行的管理人员如果能运用泊松分布来安排客服人员，可以更合理的人员安排來满足客户的需要，使资源分配更优化。
指数分布也是统计学里常见的分布之一，在金融里也有很多应用。指数分布的概率密度函数为： ，其中 表示单位时间内随机事件发生的次数。顾客到银行的ATM机取款
时，需要排队等待的时间就服从指数分布。银行该如何安排自助取款机的数量？银行管理人员运用统计学知识就可以解决这一问题。
只要善于运用统计学知识解决金融机构在日常管理中遇到的问题，就会发现统计学和金融联系地很紧密，统计学是解决金融问题的好帮手，教师上课时候注意实际例子的讲解灌输。
3、统计推断在银行风险管理中的应用
由于经济、金融的不确定性，金融机构面临的风险随时存在。银行主要通过吸收存款、发放贷款，以存贷息差为主要收入来源。银行主要面临市场风险、信用风险、操作风险三大风险，其中最重要的是市场风险。市场风险是指商业银行因利率、汇率、房地产价格等的不利变动对银行资产所带来损失的风险。银行该如何运用数理统计模型来进行市场风险管理呢？在上个世纪90年代，国外的金融机构开发出了一种新的市场风险计量方法即在险价值法来计量市场风险，就是统计学中的统计推断在风险管理中的应用。在险价值（Value at Risk，VaR），指的就是在特定的持有期间，在假定的统计分布和给定的置信水平下，金融机构持有某一投资组合或某一项资产所遭受的可能最大损失，也可以理解为在假定的统计分布和给定的置信水平下，该投资组合或资产发生VAR值损失的概率为1减去置信水平。
通过上述几个例子可以看出，统计学与金融学是紧密联系在一起的，而且无论是金融学的研究，还是金融机构日常的经营与管理中已经越来越离不开统计学，从近几年金融机构招聘新员工的应聘条件就可以看出，大多金融机构都倾向于招聘数理基础好、大学期间有建模经历、会熟练使用统计软件的大学生。
三、统计类课程教学中存在问题的原因分析与对策建议
笔者通过对所在学校金融学院学生的统计类教学课堂的调研情况来看，如果只从讲授知识的角度来看，统计类教学课堂存在的主要问题就是老师孤立地讲授统计学知识，没有根据学生的金融专业特点而有针对性地把抽象的统计学理论知识与学生的金融专业问题联系起来，造成了学生普遍感觉到统计学知识与自己的专业离的太远，统计学用处不大。
针对教学中存在的老师讲授统计学知识与金融专业具体问题脱节的问题，提出以下对策：作为老师，教学应以学生为本，一切为了学生。教学效果好不好，不能以自己主观感觉好不好、是否完成了教学任务为依据，应该以学生愿不愿听、愿不愿意学、对老师所讲的内容有没有兴趣为依据。部分教学理念比较陈旧的老师应摒弃“管教不管其它”的落后教育理念，要针对金融专业学生具体的专业问题，仅仅围绕学生的专业需要，认真备课、讲课，把抽象的统计学知识与金融领域中具体的问题紧密联系起来，只有这样，学生才会感觉统计学不是枯燥无味的，而是生动活泼的，统计学就在自己的专业中，统计学就在自己将来从事的行业中，从而激发学生学习统计学的兴趣。
参考文献：
[1]《统计学》（第五版）贾俊平编著 中国人民大学出版社 2012.6.1
[2]《应用时间序列分析》（第三版）王燕编著 中国人民大学出版社 2012.12.1
[3]《金融计量学：时间序列分析视角》张成思著 中国人民大学出版社 2012.1.1
[4]《货币金融学》（第9版）米什金著 郑艳文、荆国勇译 中国人民大学出版社 2011.1.1
[5]《商业银行管理》 周好文、何自云主编 北京大学出本社 2008.9.1
[6]《风险管理》（第四版）许谨良主编 中国金融出版社 2011.3.1
基金项目：湖北省教育科学“十二五”规划课题“大学统计类基础课教学与专业课教学衔接问题与对策”（2013B431）。