应用统计学专业学位培养实施方案Word格式.docx
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2.实践课程：
主要在现场或实习单位完成，不少于半年，安排在第三学期。
校外导师参与实践过程的指导工作，注重培养实践研究和创新能力，提高专业素质。
3.学位论文：
选题由研究生独立完成，论文内容应与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合，可以是与数据收集、整理、分析相关的调查报告、数据分析报告，应用统计方法的实证研究，案例分析等形式，教师对研究计划，研究过程进行指导。
五、课程设置与学分
课
程
分
类
课程名称
学
时
数
周
课程安排时段
考试
方式
任课
教师
备注
第一学年
第二学年
1
2
3
4
公
共
第一外国语
120
√
科学社会主义理论
50
自然辩证法
40
专
业
基
础
数据分析与统计软件
51
梁鑫
全修
随机过程
黎玉芳
微观经济学
邓国和
统计计算与模拟
张军舰
方
向
应用时间序列分析
现代非参数统计
杨善朝
计量经济学
投资组合与风险管理
选修
金融衍生品
论文选读
导师定
选
修
试验设计及其统计分析
34
秦永松
抽样调查理论与方法
统计预测与决策
探索性数据分析
雷庆祝
数据挖掘与统计
小计
实习实践
第三或第四学期完成（全修）
学位论文开题
开题报告时间
第三学期初
论文起止时间
第三、四学期
六、考核要求
中期考核在第二学期进行，主要对研究生的思想品德、课程学习、学科实
习等情况进行客观、公平的考核，考查合格者进入硕士论文撰写阶段，凡有一项不合格者，中期考核不予通过，但允许重修重考。
七、实习实践要求
实习实践安排在第三或第四学期进行，必须保证不少于半年的实践教学。
拟在联合培养基地进行实习实践活动，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。
研究生要提交实践学习计划，撰写实践学习总结报告，并由接受实践的单位做出相应的书面鉴定。
八、科研成果要求
本专业硕士生在校期间应至少完成1篇课程论文，1篇学术论文。
其中应至
少有1篇论文能在省级或省级以上刊物公开发表。
九、学位论文
1、开题报告
硕士研究生在撰写论文之前，必须经过认真的调查研究，查阅大量的文献
资料，了解本课题研究的历史与现状，确定自己的技术路线，认真做好选题和开题报告。
论文选题应注重运用科学理论、方法和技术手段解决实际问题的能力；
开题报告的内容包括课题的来源及立题依据，国内外进展，该研究的创新点及应用前景等。
确定研究课题及开题报告，须经导师审核同意，最迟在第三学期初完成，
并报所在学院备案。
2、学位论文答辩
研究生按要求完成课程学习、学术活动、社会实践、中期考核、学位论文
选题及开题报告、学位论文阶段性研究工作汇报等培养环节的全部学习任务之后方可送审学位论文。
每位研究生的学位论文要聘请至少两名与学位论文有关学科的专家评阅论文。
论文评阅通过后，研究生要参加论文答辩。
硕士学位论文答辩委员会由三至五人组成，答辩情况记录在案。
应用统计硕士专业课程简介
课程名称（中文）：
计量经济学课程名称（英文）：
Econometric
课程编号：
课程类别：
专业选修
学时：
34学分：
开课学期：
开课形式：
理论讲授、实践操作
考核方式：
理论考试（闭）、课程论文（开）
适用专业：
概率论与数理统计、应用统计
授课单位及授课人（或团队）：
邓国和
内容简介：
要求学生通过本课程的学习，系统掌握各类计量经济模型的设定、估计与检验方法，能够熟练运用Eviews（或某一相关软件）建模，并且能够追踪有关专业领域计量经济模型方法的新发展，尝试运用计量经济分析方法进行课题研究。
内容包括：
经典单方程的一元（多元）线性回归模型、放宽基本假设的单方程多元线性回归模型、经典单方程计量经济模型的专门问题、联立方程计量经济学模型理论与方法、扩展的单方程计量经济学模型。
主要教材：
李子奈，潘文卿著.《计量经济学》（第二版），高等教育出版社，2009
参考书目（或文献）：
1．古扎拉蒂著.计量经济学（第三版），林少宫译，北京：
中国人民大学出版社，1999
2．计量经济学杂志：
JournalofEconometrics Econometrica
3．国外其他相关学术刊物，如JournalofMacroeconomicsAppliedFinancialEconomicsTheAmericanEconomicReview
4．国内相关学术刊物《经济研究》、《统计研究》、《世界经济》、《经济学季刊》上有关计量分析的论文。
金融衍生品课程名称（英文）：
FinancialDerivatives
理论讲授
理论考试（闭）适用专业：
要求学生通过本课程的学习，较系统掌握金融衍生品市场的机制和管理、了解期货、远期、期权和互换等衍生品的相关知识，以及如何应用这些衍生品进行套期保值，风险管理，并熟悉利率市场。
能应用金融衍生品进行金融工程的简单操作。
Hull著.《Options,Futuresandotherderivatives》（第五版），北京：
清华出版社，2006
1．国内外相关学术刊物上有关衍生品研究的论文。
应用时间序列分析课程名称（英文）：
AppliedTimeSeriesAnalysis
专业必修
51学分：
时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。
本课程应系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。
它主要以时间序列的线性模型和平稳序列的分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。
线性平稳序列（AR、MA）以及ARMA模型、时间序列模型的预报、多维平稳序列和季节模型、非线性时间序列、（条件）异方差模型和协整分析等，并能结合应用软件Eviews等建立实际问题的时间序列模型。
王黎明,王连,杨楠.应用时间序列分析，上海：
复旦大学出版社，2009年
1．王燕.应用时间序列分析（第二版）,北京：
中国人民大学出版社，2010年
2．何书元.应用时间序列分析,北京：
北京大学出版社，2003年
随机过程课程名称（英文）：
StochasticProcesses
专业基础课
51学分：
2
第一学期开课形式：
讲授
闭卷适用专业：
应用统计硕士
黎玉芳
本课程是概率论与数理统计专业的一门基础课，是对随时间和空间变化的随机现象进行建模和分析的学科，在物理、生物、工程、心理学、计算机科学、经济和管理等方面都得到广泛的应用。
本课程介绍随机过程的基本理论和几类重要随机过程模型与应用背景，包括泊过松程的定义、基本性质及它的若干推广；
更新过程的定义与基本性质、更新函数、更新方程、更新定理及其应用；
离散时间的马尔可夫链的基本概念、转移概率、状态分类、性质、极限分布、平稳分布与状态空间的分解；
连续时间的马尔可夫链的定义、柯尔莫哥洛夫方程；
鞅的定义、停时定理与收敛定理；
布朗运动的概念、高斯过程、布朗运动的鞅性与马尔可夫性及布朗运动的几种变化。
张波.应用随机过程.北京：
清华大学出版社，2004，5.
1．[美]S.M.劳斯,何声武，谢盛荣，程依明译.随机过程.北京：
中国统计出版社，1997.
2.方兆本，缪柏其.随机过程.合肥：
中国科技大学出版社，1993.
3．刘次华.随机过程.武汉：
华中理工大学出版社，1999.
国民经济统计学课程名称（英文）：
Nationaleconomystatistics
专业方向课
3学分：
主要内容包括总论，国民经济统计（核算）的分类、原则与方法，国民生产与再生产的核算，投入产出核算，资金流量核算，国际收支核算，资产负债核算，国民经济总体核算，国民经济价格核算与指数分析，资源与环境核算，国家宏观调控与国民经济核算，国际经济对比与国民经济核算。
1.国民经济统计学，钱伯海主编，中国统计出版社2000年版。
2.国民经济统计学杨灿主编，2008年1月，科学出版社。
《国民经济统计学》向蓉美，黎春主编，2009年7月，西南财经大学出版社。
西方经济学课程名称（英文）：
WesternEconomics（Micro&
MacroEconomics）
4学分：
主要内容包括需求、供给与价格,弹性理论,消费者行为理论,生产理论,成本与收益,厂商均衡理论,分配理论,市场失灵与政府干预,宏观经济学概论,长期中的宏观经济,总需求--总供给模型,短期中的宏观经济与总需求分析,货币与经济,失业----通货膨胀与经济周期,宏观经济政策。
《西方经济学》高鸿业主编，中国人民大学出版社，2008年
1.《西方经济学》历以宁主编，高等教育出版社，2000年版。
2.《微观经济学》，《宏观经济学》杨小卿主编，西北大学出版社2003年版。
常用统计方法课程名称（英文）：
课程类别：
68学分：
第一学期开课形式：
开卷适用专业：
应用统计专业
一、背景意义：
统计分析方法是进行科学研究的重要工具，在自然科学、社会科学等方面都有广泛的应用。
统计分析方法的主体是多元统计分析方法。
多元统计分析起源于二十世纪初，1904年，英国心理学家Spearman发表《客观地决定和测量一般智力》可以看作是多元统计分析的发端。
1928年，Wishart发表《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》标志多元统计分析形成一个学科。
上世纪30年代，统计大师Fisher、Hotelling、Roy、许宝禄等人作了一系列的奠基性工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。
上世纪40年代起，多元统计分析方法在心理、教育、生物、体育、医学、社会学等方面有广泛应用。
现在，随着计算机和统计软件的飞速发展更使多元统计分析方法如虎添翼，在经济学、生物学、教育学、医学、地质学、生态学、体育学、社会学、考古学、工业、农业等方面都有广泛的应用，取得许多显著的成效。
多元统计分析方法研究的是多个变量的统计总体，它能够一次性处理多个变量的庞杂数据，因此是处理多个变量的综合统计分析方法。
多元统计分析方法中有的方法可以分析多个变量对一个或多个变量的作用程度大小并把这种关系线性表示出来，反映事物多变量间的相互关系；
有的方法可以消除多个变量的共线性，将高维空间的问题降至低维空间中，在尽量保存原始信息量的前提下，消除重叠信息，简化变量间的关系；
有的方法可以通过事物的表象，挖掘事物深层次的、不可直接观测到的属性即引起事物变化的本质；
有的方法可以透过繁杂事物的某些性质，将事物进行识别、归类。
因此，从某种意义上说，多元统计分析方法是一些不同方法的“混合体”，我们难于给其确切的概念和难于对其所有方法进行归类，但是它可以同时展示不同度量的多个变量（指标间）的关系和同时处理再生产过程中呈现出指标（变量）间的各种关系，并且在不损失或少损失原有信息量的基础上开展有效的分析，因此成为统计学等专业必须掌握的统计分析方法。
二、课程内容：
多元统计分析的研究对象是多个变量的庞杂数据，分析方法的作用具体体现在五大方面：
能够简化数据和数据结构；
能够进行分类和组合；
能够研究变量（指标）间的依赖关系；
能够进行预测；
能够进行假设检验。
因此，多元统计分析方法在自然科学、社会科学等方面都有着广泛的应用。
本课程的主要内容有：
（一）、矩阵代数
主要内容有：
1、矩阵的特征值和特征向量；
2、正定矩阵和半正定矩阵；
3、特征值的极值问题。
（二）、多元正态分布
1、多元正态分布的定义和性质；
2、多元正态总体的统计推断；
3、条件分布和独立性；
4、μ和∑的极大似然估计及性质；
5、协方差和独立性的假设检验；
6、几个重要的多元抽样分布；
复相关系数和偏相关系数
（三）、多元线性性回归模型
1、多元线性回归模型的形式及假设；
2、回归参数的最小二乘估计；
3、回归方程和系数的显著性检验；
4、多元线性回归分析的应用。
（四）、聚类分析
1、聚类分析的思想；
2、距离和相似系数；
3、系统聚类法；
4、动态聚类法。
（五）、判别分析
1、判别分析的思想；
2、距离判别；
3、Bayes判别；
4、Fisher判别
（六）、主成分分析
1、主成分分析的基本思想；
2、主成分的概念和模型；
3、主成分分析法的应用；
4、总体主成分和样本主成分；
5、利用SPSS的进行主成分分析。
（七）、因子分析
1、因子分析的基本思想和概念；
2、因子分析的数学模型及解法；
3、因子载荷矩阵的求解方法；
4、因子旋转及其作用；
5、因子得分及其作用。
（八）、典型相关分析
1、典型相关分析的基本思想；
2、总体典型相关；
3、样本典型相关；
4、典型相关系数的显著性检验
（九）、对应分析
1、对应分析的基本问题；
2、对应分析的基本理论；
3、SPSS中对应分析的基本计算；
4、连续性数据的对应分析
1.杨善朝，张军舰.SPSS统计软件应用基础.桂林：
广西师范大学出版社，2010年第二版.
2.王成名，余鑫晖.应用概率统计.桂林：
广西师范大学出版社，2003年第二版.
1.易丹辉.非参数统计—方法与应用.北京：
中国统计出版社，1996年.
2.任若思，王惠文.多元统计数据分析—理论、方法、实例.北京：
国防工业出版社，1997年.
3.G.W.Snedecor，W.G.Cochran.StatisticalMethods.刘垂圩，杨义群，张抱膝译.上海：
上海翻译出版公司，1991年.
抽样调查理论与应用
课程名称（英文）：
TheTheoryandApplicationofSampleInvestigation
选修课
2学分：
市场信息是一种重要的社会资源，市场调查是获取市场信息、进行现代化市场营销和管理的重要手段。
随着我国市场经济的发展，市场信息的价值已逐渐为人们所认识，许多经济部门和企业都在积极地开展市场调查工作。
市场调查对推动经济发展，增强决策的科学性，提高企业的竞争能力和适应能力都具有十分重要的意义。
本课程内容包括：
市场调查导论、市场调查方案设计、市场调查方法、抽样方案设计、问卷设计、调查的实施、定性调查数据的整理与分析、定量调查数据的整理、数据的表现、显著性检验、实用多元统计分析法、调查结果的书面与口头报告和附录等。
在讲解市场调查的基本原理和方法同时，注意结合国内外市场调查的实践和经验，还注意介绍近年发展起来的常用研究分析方法和软件。
柯惠新，丁立宏.市场调查与分析.北京：
中国统计出版社，2006年.
1.柯惠新，沈浩.调查研究中的统计分析法.北京：
中国传媒大学出版社，2005年第二版.
2.柯惠新，祝建华，孙江华.传播统计学，北京：
北京广播学院出版社，2003年.
3.戴维•皮廷格著，马广斌等译.行为研究的设计与分析.北京：
中国统计出版社，2007年
4.王吉利等.统计学教学案例，北京：
中国统计出版社，2004年.
StatisticalForecastingandDecisionMaking
本课程主要阐述在社会主义市场经济条件下定性预测法、情景预测法、回归预测法、时间序列分解法和趋势外推法、时间序列平滑预测法、自适应过滤法、平稳时间序列预测法、干预分析模型预测法、景气预测法、灰色预测法、状态空间预测法和卡尔曼滤波、预测精度测定与预测评价、组合预测法、以及风险型决策法、贝叶斯决策法、不确定型决策法和多目标决策法的理论和应用，给出各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价，强调案例分析和电子计算机的应用，并在阐述基本方法的同时，研究国内外最新的且业已证明适用于中国具体国情的方法。
1.徐国祥.统计预测与决策.上海：
上海财经大学出版社，2008年第三版.
2.徐国祥，马俊玲.统计预测和决策学习指导与习题.上海：
上海财经大学出版社，2005年.
5.庞皓.计量经济学.北京：
科学出版社，2006年.
6.王振龙.时间序列分析.北京：
中国统计出版社，2000年.
7.Mills，T.C.金融时间序列的计量经济学模型.北京：
经济科学出版社，2002年.
8.冯文权.经济预测与决策技术（修订版）.武汉：
武汉大学出版社，1994年.
9.徐国祥等译.工商统计学.上海：
上海财经大学出版社，2004年第三版.
10.邓泉龙.灰色系统.北京：
国防工业出版社，1985年.
11.杨曾武.统计预测原理.北京：
中国财政经济出版社，1990年.
12.DavidF.Groebner,PatrickW.Shannon,PhilipC.FryandKeutD.Smith.BusinessStatistics:
ADecision-MakingApproach.北京：
中国统计出版社，2003年.
数据挖掘课程
升级会员 