大數據環境下的《證券投資學》課程教學探索

寶音朝古拉　劉嬌

摘要：現代科技的飛速發展使人類步入“大數據”時代，隨之帶來的有關宏觀經濟、金融市場等方面的海量信息對證券投資產生了極大影響。為此，改變傳統的《證券投資學》教學模式至關重要。文章根據大數據的相關性、實踐性、全局性等特征，對大數據環境下的《證券投資學》課程教學進行了探索。

關鍵詞：大數據；證券投資；教學

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）06-0133-02

一、大數據簡介

2011年，McKinsey公司將大數據定義為“超過了典型數據庫軟件工具捕獲、存儲、管理和分析數據能力的數據集”[1]。而本質上，大數據不僅意味著數據的大容量，還體現了一些區別于“海量數據”的特點[2]。從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術，從數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術[3]。

隨著互聯網的發展和智能手機的出現，人們的社交、工作、購物、出行等生活中的點點滴滴的變化都成為了可被記錄和分析的數據，經過一段時間的收集、整理與分析挖掘后，便能從中獲得有價值的信息。大數據環境的到來，使得數據成為一種資產，一種與物質資產和人力資本相提并論的重要生產要素[4]。哈佛大學社會學教授加里·金曾指出“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”

二、大數據促進《證券投資學》教學改革

大數據時代的開啟，增強了全球的“數據”意識，提高了社會的“數據”需求，也改變了《證券投資學》的教學。

1.數據共享提供實操平臺。長期以來，盡管中國社會積累了相當豐富的數據資源，但其中絕大多數沒有經過有效的整理，電子化、共享化程度低。于是國家開始系統部署大數據發展工作，推動政府部門數據共享與公共數據資源開放。由此，帶給證券投資者一種過去所沒有的國際國內有關政府、企業的大量數據共享，使得人們通過一臺電腦就能知曉宏觀經濟、金融市場和行業企業的各種變化，從而調整證券投資策略。這就要求《證券投資學》課程增加實操內容，運用多種軟件分析證券市場各類數據，提高學生的數據分析能力。

2.相關性分析促進知識運用。大數據所匯集的海量數據資源提供了豐富的相關信息，具體到證券投資領域：各證券交易網站不僅能提供股票價格、成交量、K線圖等基本信息，還披露了融資歷史、股利政策、公司高管、資產重組等相關信息。通過對這些信息的分析，投資者可以了解上市公司的盈利能力、經營穩定性、可持續發展能力等，從而更準確地判斷其股票投資價值。因此，相關性分析要貫穿《證券投資學》的整個教學過程，通過該門課程的教學內容，培養學生的相關性分析思維，以使其運用多種信息指導證券投資。

三、大數據環境下的《證券投資學》教學模式

1.立足《證券投資學》課程發展。《證券投資學》的教學工作者普遍認為傳統的以教師為中心、以書本教學為主體的靜態教育教學模式不適應該課程的教學[5]。但是一定比例的傳統教學是有必要的，學生們需要在該模式中獲取證券投資的基礎知識：各種投資工具的概念及特點、證券市場、證券投資分析方法以及國內外對證券市場的監管。

在保證基礎知識教學質量的前提下，我們可以：（1）營造寬松活躍的教學氛圍。大數據環境下，便捷的信息傳遞表現為手機上的各種新聞推送，于是《證券投資學》的每一堂課可以從一個金融市場新聞開始，例如政府新出臺的相關政策、央行的最新舉措、股市大盤動態等，以充分調動學生的學習熱情。（2）在教學中注重引導。例如證券投資基金的運作方式，可以先讓學生以“保證投資人資金安全”為前提設計“游戲規則”，并將結果與大家分享，過程中由教師總結各位學生的想法，指出優點與不足并逐漸引導出目前的基金運作方式，從而加深對“委托—代理”問題的理解。（3）進行師生位置互換。整個教學過程中，教師可以布置日常任務，例如讓學生選取某股票指數作為本學期的跟蹤對象，在記錄漲跌歷程的同時盡可能搜集信息找出變動的原因，在每次結束課程內容后，請出個別學生為大家講解。

2.以全新的視角豐富教學。

（1）相關性。大數據為我們觀察世界提供了全新的思維方式，相關性使谷歌可以預測冬季流感傳播，Farecast能預測機票價格波動。那么《證券投資學》有沒有可利用的“相關性”呢？答案是肯定的。證券投資工具間的相關性是“風險”：債券是風險最小的投資工具，較低的收益率使資本漸漸轉向股票，而股票市場的高風險催生出了組合投資，從而產生證券投資基金。之后，人們發現風險不僅能在空間分散，還可以分散在不同的時間，由此，遠期、期貨、期權、互換等衍生工具便應運而生了。證券市場間也有相關性，除了證券發行與交易市場的相互制約、依存關系，全球證券市場也是相關的。此外，基本分析與技術分析的結果也相互印證，世界各國對證券市場的監管也在相互借鑒、相互配合。相關性對《證券投資學》的教學很有幫助，如果教師能夠充分認識并將其體現在講課過程中，會極大地促進學生知識體系的構建。

（2）實踐性。在實踐中學習《證券投資學》往往能夠事半功倍，在講解相關基礎知識后，教師要繼續培養學生的實操能力。首先是基本證券交易操作。要確保學生知悉證券交易規則，了解證券交易程序，同時介紹必要的專業術語，以便其準確理解股票交易網站的各種信息。其次是數據分析，大數據時代使宏觀經濟分析、產業分析等基本分析數據的獲取變得容易，此時，教師需要將Eviews等數據分析軟件介紹給學生。技術分析部分，教師可在黑板畫圖演示教材中典型的K線組合形態，講解其如何預測股價發展。同時，輔以真實的股價數據，讓學生親自動手驗證可靠性。最后，鼓勵學生參加各種模擬炒股，讓學生獨立做出買賣決策，且能隨著市場形勢的變化不斷調整投資組合，在提高資本收益率的同時提高知識的運用能力。

（3）全局性。在信息處理能力較弱的過去人類從總體中抽取樣本進行分析。如今，大數據時代不僅帶來了海量數據，也帶來了處理海量數據的能力。而此時，如果可能的話，我們會收集所有的數據，即“樣本=總體”[6]。這是大數據對思維方式的改變，具體到《證券投資學》教學領域，就是教學評價方式的改變，但要注意，這種改變并非要求我們取消傳統的考試模式，也不是給予一套新的教學評分標準，而是強調在教學評價過程中關注到每一個學生。例如，在教學過程中進行多輪課堂提問，不一定按照名單順序，但一定保證涵蓋全員；在軟件操作學習環節，更要觀察每個學生的實際操作；即使是小組作業，也可以隨時抽查某個組員對課題成果的了解情況。關注全體學生的教學評價方法，使教師得到的反饋更加真實豐富，在教師積累經驗的同時也得到了對教學效果更為準確的評估。

參考文獻：

[1]Manyika J，Chui M，Brown B，et al. Big data：the next frontier for innovation，competition，and productivity[J]. McKinsey Global Institute，2011.

[2]李學龍，龔海剛.大數據系統綜述[J].中國科學信息科學（中文版），2015，45（1）：1-44.

[3]于艷華，宋美娜.大數據[J].中興通訊技術，2013，19（3）：57-62.

[4]左建安，陳雅.基于大數據環境的科學數據共享模式研究[J].情報雜志，2013，32（12）：151-154.

[5]陳鈞.突出實踐應用能力培養的證券投資學課程教學方法探索[J].中國證券期貨，2012，（5）：293-295.

[6]Mayer-Sch？觟nberger V，Cukier K. Big data：A revolution that will transform how we live，work，and think[M]. Houghton Mifflin Harcourt，2013.