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【摘要】随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。
【关键词】统计学；金融和证券市场；应用
1统计学在我国金融和证券市场的相关应用
1.1在金融政策和证券市场的应用
在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用VAR模型、协整检验（Cointegration test）、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势；我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响；量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析；人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。
而在证券领域的统计学应用主要是1998年我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、VAR模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性；另一方面则是利用GJR/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。
1.2数据挖掘技术的应用
数据挖掘（Data-mining）是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次，对庞大数据的分析。金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。
1.3统计学在金融和证券市场风险管理中的应用
运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效地预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。
2当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策
虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识；知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形；最后就是高校的教材與我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。
针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。
总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。
参考文献
[1]刘明宇.谈统计学在金融领域的应用[J].统计与咨询，2012年第1期.
[2]陆珩瑱.数据挖掘技术在证券业中的应用[J].价值工程，2006年第2期.
[3]李炳林.统计方法在金融研究中的作用[J].经济论坛，2007年第2期.
【关键词】统计学；金融和证券市场；应用
1统计学在我国金融和证券市场的相关应用
1.1在金融政策和证券市场的应用
在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用VAR模型、协整检验（Cointegration test）、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势；我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响；量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析；人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。
而在证券领域的统计学应用主要是1998年我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、VAR模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性；另一方面则是利用GJR/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。
1.2数据挖掘技术的应用
数据挖掘（Data-mining）是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次，对庞大数据的分析。金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。
1.3统计学在金融和证券市场风险管理中的应用
运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效地预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。
2当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策
虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识；知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形；最后就是高校的教材與我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。
针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。
总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。
参考文献
[1]刘明宇.谈统计学在金融领域的应用[J].统计与咨询，2012年第1期.
[2]陆珩瑱.数据挖掘技术在证券业中的应用[J].价值工程，2006年第2期.
[3]李炳林.统计方法在金融研究中的作用[J].经济论坛，2007年第2期.