《金融数据统计》课程标准.docx

1、金融数据统计分析课程标准【课程名称】金融数据统计分析【适用专业】高等职业院校互联网金融类专业【建议学时】54学时【建议学分】3学分1 .前言课程性质金融数据统计分析是高等职业院校互联网金融专业的一门专业核心课 程。本课程主要培养具有较强职业能力、专业知识和良好职业素质的互联网金融 相关岗位操作员。通过本课程的学习，学生能正确运用相关原理、方法，对金融、 经济、投资领域中常见问题进行基本、有效地数据统计分析、评估和决策。本课 程的铺垫课程是高等数学和计算机应用基础。1. 2课程设计思路根据互联网金融岗位能力、工作流程和学生思维逻辑要求设计教学内容和教 学活动，以理论与实务相结合为特色，把教学活动

2、置于职业情景之中，以学生为 主体，以教师为主导，培养学生基本的职业素质、职业道德、职业情感和职业能 力。课程的总体设计思路是以“以熟练技能为主”，以工程导向和任务驱动的方 式组织课程教学内容，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，让学生 在完成具体工程和任务的实践操作过程中来构建相关理论知识，巩固和加深理论 知识的掌握，工程均围绕投资管理（主要是股票、投资组合、证券）内容来进行, 以工作任务为中心整合理论与实践，实现理论与实践的一体化，注重培养学生的 实践操作和创新能力。2 .课程目标通过在互联网金融实训室的全真操作，使互联网金融专业的学生熟练掌握各 类基本数据分析方法和软件操作能力，培

3、养学生一丝不苟的工作作风和善于沟通和团队合作的工作品质，为今后从事互联网金融相关工作奠定扎实基础。职业能力目标： 能正确描绘金融数据的基本特征。 能使用恰当的统计方法对投资、股票和证券的收益进行分析和比拟。 能正确刻画金融数据之间的相关关系并对其进行检验。 能根据描述统计和推断统计方法对投资收益进行预测。3.课程内容和要求序 号学习情 境学习任务能力要求知识要求课 时1从数据 找关键任务1:描述数据的 基本方法任务2：数据的集中趋势任务3：数据的离散 趋势任务4：数据的形态 能看懂数据描述的符 号和公式 能正确绘制直方图和 频率多边形 能正确描述集中趋势 和离散趋势值的含义 能正确比拟投资组合

4、 的绩效 掌握数据的关键 特征 掌握刻画数据集 中趋势的方法 掌握刻画数据分 布形态的方法 掌握数据离散趋 势的刻画方法。 掌握切比雪夫不 等式和夏普比率92概率论 基础任务L基本概率 任务2：离散性概率 任务3：连续型概率 任务4：蒙特卡罗模 拟 能根据数据描述进行 正确的概率计算 能在投资分析中灵活 运用条件概率和全概率 公式 能正确能计算、解释 一个投资组合的特征值 能利用树形图说明投 资问题 能用蒙特卡洛模拟估 计期权价格 掌握三种概率的 区别 掌握事件的运算 方法 掌握随机变量的 特征值 熟悉排列和组合 的计算公式 掌握常见的概率 分布和描述方法。63从数据 看总体任务1：区间估计任

5、务2：数据量的选 择任务3：假设检验 能灵活运用中心极限 定理 能正确选用统计量对 数据进行特征值估计 能正确使用检验统计 量对投资回报率进行假 掌握总体和抽样 之间的数据特征的 关系。 掌握中心极限定 理 掌握总体均值的15设检验估计方法。掌握总体比率的 估计方法。掌握假设检验的 原那么4从数据 看差距任务1:匹配样本的 比拟任务2：两个独立两 个的比拟 能正确判断样本的类 型 能选用合适的检验统 计量比照拟样本进行检 验 能利用卡方检验对两 个总体的方差进行检验 掌握匹配样本和 独立样本的区别 掌握匹配样本特 征值的比拟方法 掌握独立样本特 征值的比拟方法。65从数据 找关联任务1：相关系

6、数任务2：一元线性回 归任务3：多元线性回 归 能正确计算相关系数 并判断相关性 能建立一元线性回归 模型并对其进行假设检 验 能建立多元线性回归 模型并对系数进行检验 能解释虚拟变量的回 归系数的实际含义 能够用数据相关性进 行预测和检验 熟悉数据之间相 关性的意义。 掌握刻画数据相 关性的多种方法。 掌握简单线性回 归的描述方法。 掌握相关性分析 中各类数据的含 义。96从数据 看未来任务L自回归模型 任务2：多时间序列 模型的比拟 能用自回归模型进行 预测 能正确使用链式法那么 能解决引入周期性滞 后变量解决自相关问题 能计算自回归模型的 均值回复水平 能用 Dickey-Fuller

7、检验来检验单位根 掌握时间序列的 预处理方法。 掌握时间序列的 自回归模型 理解随机游走模 型和一阶差分9合计544.课程实施建议4.1 教材编写本课程教材编写人员应由学校专任教师与行业企业专家共同组成的；该教材 编写以统计分析方法的知识体系为线索，围绕投资管理内容来设计工程和任务， 表达任务驱动、工程教学的工程教材编写模式;该教材编写内容依据本课程标准, 包括基本描述统计、概率分析、估计和检验、数据比拟、推断统计、时间序列分 析六个知识模块共18个学习任务，强调对各种面向投资管理定量分析能力的训 练，紧紧围绕工作任务的需要来选取理论知识。4.2 教学建议4. 2.1教学团队。本课程建议采用校

8、内专任教师和行业兼职教师共同组建 “双师结构”课程教学团队，行业兼职教师与校内专任教师比例到达1： 1；建 议校内专任教师到金融科技相关部门开展挂职锻炼，提升金融数据分析能力，培 养双师素质教师；建议行业兼职教师来源应包括金融科技开发部、产品推广部、 运营维护等部门；建议“双师结构”课程教学团队共同开发课程、共同编写教材、 共同备课、共同授课、共同命题，全程参与课程建设。教学场所。本课程建议实训安排在互联网金融实训室上课，实现教学 场所与职业场所的一体化，使其非常容易找到强烈的职业归属感，以提高学习效 率。建议本课程应配套至少1个互联网金融实训室和多个校外实习基地；建议互 联网金融实训室要配备

9、1个金融类数据分析操作软件和一定数量具有上网功能 的电脑；建议校外实习基地应涵盖不同类型、不同区域的相关企业，具体校内实 训室设备数量和校外实习基地数量因学生数量而定。4. 2. 3教学方法。本课程建议采用以学生为主体，职业能力培养为本位，以 工作过程和工作任务为主线，任务驱动，融”教、学、考、做”为一体的工程教 学法。教学通过工程导入、学生操作、教师示范、归纳总结、能力实训等五个环 节循序渐进，让学生以职业人身份进行业务操作，突出学生主体地位，让学生在 做中学，让教师在做中教，融“教、学、做”为一体。在教学中还要与特许金融 分析师考证紧密结合，实施课证融合教学法，把考证内容融入到教学内容中，

10、使 有志于从事金融分析的学生在学习本课程之后，能够顺利通过本局部的认证考试 内容。4. 3教学评价本课程采用多样化的考核方式，采用过程考核与结果考核相结合。建议考核分数比例如下:考核内容考核成绩的比例平时成绩10%上机实训成绩30%期末上机考核成绩60%合计100%4. 4课程资源积极利用专业教学软件及相关专业网站的教学资源，拓展学习的渠 道，使教学内容从单一化向多元化转变，使学生知识和能力的拓展成为可能。4. 4. 2充分开发挖掘可利用的校内课程资源如图书馆、校园环境、电教设备 以及师生经验等，提高教学的生动性、形象性、丰富性。4. 4. 3利用现代信息技术开发课程自主学习软件，搭建起多维、动态、活跃、 自主的课程训练平台，使学生的主动性、积极性和创造性得以充分调动。4. 4. 4将本课程知识逐步网络化，扩大知识的传播途径和传播方式，在校园网上建立有利于师生互动、学生自学的多媒体网络技术平台，让学生置身于网络 学习平台中，积极自主地完成该课程的学习，为学生提高基本职业能力提供有效 途径。