關于金融統計學本科教學方法的思考

張家平

摘要:隨著金融創新的不斷加深,金融學與數學、尤其是統計學的結合越來越緊密,金融模型日趨復雜。具備良好的統計學理論基礎和應用技能成為金融研究和實務的必備條件。分析了金融統計學在金融工程專業本科教學中存在的問題,提出改進教學方法的途徑。

關鍵詞:金融統計學;教學方法;改進

中圖分類號:G642.0文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2009)27-0245-02

金融統計是適應國家經濟管理和金融事業發展的需要而建立和發展起來的。金融統計是國家統計體系的重要組成部分,集金融信息、金融分析與政策咨詢于一體,以貨幣信貸及金融運行的各種數量關系為研究對象,以金融與經濟統計數據為依托,運用定性與定量分析相結合的方法,分析、判斷、預測國民經濟運行及金融的發展情況,是中央銀行貨幣政策決策的支持系統,是國家進行宏觀調控的重要工具[1]。作為金融專業、尤其是金融工程專業的本科生,對統計學的要求更高,對統計建模及運用要求比較熟練地掌握。

一、金融創新的深化對統計學原理和方法提出更高的要求

隨著金融創新的不斷加深,金融學與數學、尤其是統計學的結合越來越緊密,金融模型日趨復雜。金融的統計建模,出發點都是金融資產收益率序列的統計分布。對收益或損失序列的分布刻畫,是金融產品的準確定價和風險管理的基礎。隨著金融創新的發展和研究的深入,金融模型對統計學提出更高的要求。

1.金融資產收益或損失分布大多都是非正態分布。金融市場的一個典型事實(stylized fact)是:金融時間序列分布是尖峰、肥尾的。傳統的金融建模,為了簡化或得到解析表達式,通常假定時間序列是正態分布的,這個假定是金融模型受到較多詬病的主要方面。在風險管理中,正態假定導致低估金融產品的尾部風險。改進的方法之一就是用非正態分布來擬合數據,如t分布、貝塔分布、穩定分布等[2] 。這要求我們在教學中更加注重非正態分布的學習。

2.線性相關不能準確刻畫金融時間序列的相關性,需要更復雜的統計技術。傳統的多元金融時間序列建模都是假定時間序列服從多元正態分布,多元正態分布的前提邊緣分布服從橢圓分布和只有線性相關。多元正態分布不能反映金融市場的實際情況。金融時間序列的相關性一般是非線性的,而且邊緣分布也不服從橢圓分布。因此,我們需要求助于更復雜的統計技術——Copula技術。Copula技術提供了分別研究多元時間序列的邊緣分布和相關性的方法,從而成為多元金融統計建模的必備知識[3] 。

3.風險管理模型要求我們更加關注金融時間序列的尾部分布。風險管理的主流模型是VaR(Value-at-Risk),VaR從統計學的角度來看,就是尾部的分位數。正態分布不能準確刻畫金融資產損失分布的尾部特征,通常會導致VaR的低估,造成金融市場的巨大損失,即所謂的極值風險。EVT(extreme value theory)提供了準確刻畫金融時間序列的尾部分布的方法而成為風險管理的基本工具[4] 。

雖然這些統計理論在金融中的運用不能構成本科金融統計學的核心內容,但我們在教學中必須指出這些發展的方向,成為金融工程專業本科生進一步學習或自學的指引。

二、當前金融統計學教學中存在的問題

1.教學內容陳舊,教學重點的處理存在偏差。教育部將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的必修課程之一。力圖通過學習《統計學》,使學生掌握探索各種現象內在的數量規律性, 并用這種規律性的解釋來研究各種現象內在的規律。但是金融統計學的內容沒有隨著金融市場日新月異的發展而發展,導致教學內容陳舊,不能滿足金融統計建模的需要。

多數教師往往把統計學課程單純地看做是專業基礎理論課程,熱衷于基礎知識的講授和煩瑣公式的推導,嚴重忽略了統計學的工具性和應用性,削弱了學生思想方法和實踐能力的培養,使教學流于空洞、枯燥和乏味,挫傷了學生學習興趣和積極性,教學偏離了課程培養目標,教學效果和質量也不理想。而一些理論推導也只是對《概率論》相關內容的重復。

2.學生數學功底參差不齊,學習難度大。統計學是一門研究社會經濟現象數量關系的方法論科學,其中涉及大量的高等數學、概率論及數理統計的基礎知識, 現代統計學又借助于電子計算機來提高統計分析的質量和效率, 這就要求學生必須具備良好的數學基礎、具備必要的計算機知識。金融學專業的招生基本上還是文理兼收,學生的數學功底參差不齊。而且金融學、尤其是金融工程究竟屬于文科還是理科,在學生中存在模糊認識,導致對數學基礎不是十分重視。這造成教師在教學過程中對教學內容的處理是一個很大的挑戰。

3.不重視運用和實踐教學。在教學中,統計方法與金融建模、定量分析脫節。第一,教師在講授統計理論、統計方法時缺乏針對性。在實際的教學中,雖然強調統計的應用,但主要是從概念、公式、定理出發,而不是從現實經濟管理工作需要出發。第二,采用的教學案例與實際脫節。現有的統計學教材中,統計案例很少,即使有也是過于簡單的設例,或是“編寫”的案例,與實際的經濟、管理工作脫節,很難達到較好的效果。

4.缺乏統計案例和統計軟件的結合。在實際教學過程中,由于多方面的原因,對學生動手能力的訓練比較少。即使有一些訓練,也是手工的操作與運算,與采用現代計算機技術為核心的教學不相適應。其次,很少采用統計分析軟件和案例教學方式。這最終會導致學生在實際工作中不會用統計分析軟件對統計數據進行處理、顯示、分析和推斷,使本來快速而簡單的統計工作變得復雜而難于處理,使統計的功能得不到充分發揮,使科學研究難以與國際慣例接軌。一些老師的統計分析都是在Excel軟件實現,Excel軟件優點是比較簡單,容易操作。但它畢竟不是專業的統計軟件,尤其是對金融專業的學生來講,不掌握一門專業的統計軟件,很難完成今后的進一步學習和研究工作。

三、金融統計學教學的改進

1.豐富和充實金融統計學的教學內容。根據專業學科的需要對統計學的內容進行處理,以滿足未來發展對統計學基礎的需要。根據中國金融業發展和統計改革的需要,按照中國金融統計體系和金融統計工作的內容,重新構建了金融統計學的知識體系和方法體系。同時,對于金融統計建模的相關統計理論,要適當加于補充和擴充,以滿足不同層次學生的需要。

2.選擇合適的統計軟件,注重學生的運用實踐能力。依據統計分析軟件結合統計學原理的基本理論調整教學內容。現在有很多專業的、功能強大的統計軟件:如s-plus、R、SPASS以及Matlab等,不同軟件各有所長。一般說來,學生可根據自己的愛好選擇使用統計軟件,無須統一規定。但R軟件是免費軟件,而且有很多資源免費獲取,是可供選擇的最優軟件。

金融專業的學生學習統計學的主要目的是運用,把金融學與統計方法結合起來研究金融現象和問題就離不開數據收集和軟件運用。只學理論不掌握運用,對金融系的學生來說統計學等于白學。

3.注重培養學生的自學能力。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用需要,大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業統計學教學過程中,除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容,如《統計學》的研究對象、方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等,同時也系統地充實了統計推斷的內容,如統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。對于金融統計學,還需要為金融統計建模打下基礎,所要掌握的內容更多。

4.注重案例教學。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來,使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題,而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。比如可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小。選擇難度適宜的金融統計模型,分析其建模的思想、方法、步驟等。

案例的選擇要注意以下幾點:(1)案例要新,與當前的備受關注的金融問題、金融現象密切聯系,這樣比較容易激發學生的學習興趣。(2)難度要適中,不能因過高的門檻打擊學生學習的積極性。(3)有計劃、有步驟的促使學生去豐富、補充課余知識,尤其是對統計軟件的運用。