產學研結合應用于實驗類課程的改革與實踐
——以《金融統計案例分析》課程為例

葉提芳，楊珂玲（湖北經濟學院 統計與數學學院，湖北 武漢 430205）

一、引言

為適應現代市場經濟發展對經管類人才知識結構和實踐能力的需要，增強學生的綜合實踐能力、就業核心競爭力與創新創業能力， 湖北經濟學院信息管理與統計學院長期關注“產學研”的合作共建。 例如，與湖北省統計局共建有湖北省數據分析中心，與武漢市統計局、洪山區統計局、江夏區統計局、宜昌市統計局等政府部門共建實習基地， 與武漢辰智商務信息咨詢有限公司、烽火普天軟件公司、淘寶、小麥公社、電商云工場、CDA 數據分析研究院等在人才培養、聯合科研、對外咨詢、學生實習實訓、企業高管進課堂、 學生創新創業項目和團隊孵化等方面開展合作。 然而，企業的合作共建大多關注學生的實訓、實習項目，并沒有嘗試用于實驗類課程的教學中。

作為湖北經濟學院金融統計專業的專業必修實驗類課程《金融統計案例分析》來說，具有極強的實踐性和應用性背景。 然而，在以往的教學中，比較偏重理論的講授， 實驗環節僅限于在實驗室對書本案例的軟件操作，并未嘗試與外界企業的合作教學，學生所學內容多限于書本知識， 很少接觸企業的實際問題，在畢業走入社會后，不了解企業真正的需求，不能很快適應實踐工作， 造成學與用的脫節。 鑒于此，從2020-2021 學年第2 學期開始的教學中，我們在我校“產學研”結合的歷史模式基礎上不斷探索，并進一步完善， 嘗試根據金融統計專業課程的學科特征，在明確其社會實踐性的基礎上，通過選取企業的具體問題，把課堂理論知識具體化，科學合理設計教學，將“產學研”一體化切實融入《金融統計案例分析》的教學中，收獲了一定的教學經驗和教學成果。以下主要從課程簡介、“產學研” 應用于課程教學情況、“產學研”結合用于實驗類課程的研究意義三個方面介紹“產學研”應用于實驗類課程的實踐與探索。

二、課程簡介

（一）《金融統計案例分析》簡介

《金融統計案例分析》屬于專業必修實驗課，是集演示、驗證、設計為一體的綜合型實驗課。 本實驗課的學習需要學生已修《統計學》《金融統計模型與方法》《市場調查》《網絡大數據采集》《計量經濟學》等多門基礎課程。該課程的教學目的在于，通過金融案例的實踐，要求學生掌握金融大數據的獲取方法，利用網絡爬蟲技術獲取金融大數據， 熟練掌握金融統計模型與方法， 讓學生能夠靈活運用金融統計模型和方法對實際問題做出分析， 會利用python 等軟件編寫代碼將模型結果具體實現并展示出來， 最終能夠掌握運用科學合理的統計模型解決金融風險監控與防范等方面實際經濟問題的方法。

《金融統計案例分析》核心方法為“金融+統計+編程”分析方法，課程強調對“金融+統計+編程”分析方法的熟練掌握與應用。 事實上，一直以來，統計模型和分析方法在金融量化投資研究中都扮演著重要的角色：1952 年，Markowitz（馬科維茨）利用概率論和數理統計的相關理論， 構造了分析證券價格的模型框架，發表了資產組合理論，開啟了金融問題定量研究的先河， 它的產生和發展顯示了統計分析在金融投資領域應用的強大生命力。據不完全統計，超過半數的諾貝爾獲獎經濟學家來自統計計量領域。 借用統計理論，將經濟理論數學公式化，將經濟行為定量化，已成為當今世界經濟的熱門課題。對期貨投資分析來講，隨著市場日趨復雜，數字已成為傳遞信息的最直接載體， 大量的數學與統計工具在期貨分析研究中發揮著不可或缺的重要影響。另外，大數據時代，從數據的獲取、整理、清洗到模型的實現，無一不需要熟練的編程技術。可見，“金融+統計+編程”分析方法對金融投資至關重要， 作為一名金融統計專業的學生，必須熟練掌握“金融+統計+編程”分析方法，這是《金融統計案例分析》課程的要求，也是量化金融的人才培養的需求，更是國家培養“金融+統計+編程”的復合型應用型人才的需求。

（二）案例實驗和合作企業簡介

《金融統計案例分析》采用“產學研結合”的教學模式，教學方法上采用理論與案例相結合的方式，并著重強調軟件操作、結果解讀、問題分析的能力。 該課程的實驗主題是以金融投資為主題的案例實驗，主要是基于金融業務場景，以金融學、統計系、證券投資學、財政學、企業會計等理論知識為基礎，結合數學與統計模型，利用R 軟件或Python 軟件，通過完成針對樣本數據的分析處理、 交易策略的模型構建、 以及風險管理， 達到學生理論與實踐結合的訓練。 該實驗課程的教學基于湖北經濟學院實驗教學中心提供的“基于股票多因子策略模型的量化金融虛擬仿真實驗教學項目”的虛擬仿真教學平臺。

與我們聯合授課的企業為深圳點寬網絡科技有限公司（以下簡稱“點寬”，又稱Digquant）。 “點寬”深耕金融科技教育領域，致力于向行業輸送“金融+大數據+人工智能”的復合型專業人才，構建校企互通的橋梁，推動國內金融科技人才培養建設。“點寬”采用線上和線下融合（OMO）的數字化實踐教育服務平臺：線下助力國內高校培養“金融+統計+編程”的跨學科融合的人才，提供高等金融科技教育服務，讓金融專業的人才懂科技、讓科技專業的人才懂金融，助力高校完成“從理論到實踐、從學校到企業的最后一公里”；線上基于互聯網打造“點寬學院”，提供大數據和人工智能的現代信息技術在金融領域應用的教學服務。

三、“產學研”結合應用于課程教學情況

（一）“產學研”結合應用于《金融統計案例分析》課程的實施方式

《金融統計案例分析》課程包含“基礎性認知與驗證性實驗、專業技能實驗、經濟社會綜合實訓”三個實驗層次的實驗教學體系。 下面主要從這三個層次分別介紹“產學研”結合應用于《金融統計案例分析》課程的實施方式。

1. 基礎性認知與驗證性實驗

基礎性認知與驗證性實驗主要反映基本知識和基本理論，訓練基本技能的經典實驗和操作。 教學內容具有基礎性、入門性、規范性的特點，教師示范、學生做認知、驗證性操作訓練。 該層次主要關注統計學、大數據采集挖掘和金融學等相關基礎知識和基本理論，訓練基本技能的經典實驗和操作。 該層次的功能在于提供基礎性的演示性實驗與操作實踐環節，使專業基礎課程的理論與實踐緊密結合起來，進行基本操作技能的訓練。 該層次只是學習企業常見問題以及基礎的軟件操作，使學生初步了解專業基礎。

實驗的主要內容包括統計學、金融統計模型、網絡大數據采集、金融數據統計分析、統計建模、證券投資實務、數據庫技術、統計預測與決策等相關知識的R 語言或Python 語言操作。

2. 專業技能實驗

專業技能實驗主要定位于在學生具備了一定專業理論和知識的基礎上，根據金融統計專業要求，以適應社會需求為目標，以培養應用能力為主線，通過大量的實驗環節組織實驗教學與學習。 該層次注重能力培養，所依托平臺為“基于股票多因子策略模型的量化金融虛擬仿真實驗教學項目”平臺（網址：http://hbjj.digquant.com/）。 該平臺共包含三個方面實驗內容，分別是：技術指標可視化、因子分析和金融市場整體策略實驗。進入平臺后，學生可以根據自己的需要選擇相應的實驗內容。 下面從模塊主要內容、功能及操作方法對三個模塊做出簡要介紹。

第一個模塊是技術指標可視化模塊， 主要認識金融股票市場上的K 線圖、主圖指標和副圖指標，了解指標的形態和原理， 以及了解指標在金融股票市場上的應用。技術指標是進行股價分析的基礎，了解技術指標，能更好地分析股票。該部分實驗可以生成股票的K 線圖、主圖指標和副圖指標。 以K 線圖為例，首先需要選擇標的（例如，選擇平安銀行），然后選擇頻率（例如，日線），最后選擇復權（例如，不復權），那么日線不復權K 線圖便生成了。

第二個模塊是因子分析模塊， 主要學習股票的因子情況，認識不同的因子在股票標的上的表現，并學習對單因子進行績效分析，了解因子的收益情況、因子之間的相關分析、以及因子的預測能力等等。該部分實驗可以生成股票的單標的因子分析圖、 單天單因子多標的分析圖和單天多因子多標的分析圖。以單因子分析為例，需要首先選擇因子（例如，選擇NegMktValue 因子），然后進行投資域的選擇（例如，選擇滬深300），再點擊“運行回測”，可以查看因子對應績效報告。

第三個模塊是金融市場整體策略實驗模塊，需要學生了解各種選股策略，通過經典的Fama 三因子和Fama 五因子策略，了解經典的選股策略，并從多個維度分析策略的交易質量， 以及學習前沿的機器學習模型選股策略，了解選股的思路和實現方法。選擇該部分實驗后， 共有四個實驗策略可供選擇，包括：Fama 三因子定價模型、Fama 五因子定價模型、基于支持向量機的選股模型和基于隨機森林的選股模型。以Fama 五因子定價模型為例，選擇進入之后，共包含四部分內容：一是Fama 五因子選股策略的實驗說明； 二是Fama 五因子定價模型的實驗代碼；三是Fama 五因子定價模型的結果示例；四是Fama 五因子定價模型的運行回測。需要學生在理解Fama 五因子模型的基本理論基礎之上，掌握Fama 五因子定價實驗代碼的編寫，根據代碼展示Fama 五因子定價模型的結果，包含策略詳情、交易詳情、周期分析、策略分析、交易分析、策略評分，同時包括實驗代碼，并可運行顯示結果。

3. 經濟社會綜合實訓

該層面的實驗可分為兩方面： 一是校內綜合性實驗環節與校外崗位實踐相結合。 該層面的實驗教學主要是在前兩個層次的基礎上， 強調綜合性實踐應用能力的培養，又可以分為兩個階段。第一階段主要通過校內綜合性、 設計性的實驗環節訓練學生對所學理論知識的綜合應用能力， 以及學生獨立思考問題、解決問題的習慣，并鍛煉學生的團隊合作精神與決策能力。第二階段可與校外實務部門合作，通過讓學生校外崗位實習實踐， 訓練學生對專業知識以及理論的綜合應用能力， 達到對相關業務實際流程的熟練操作。 二是開放性、創新型實驗教學。 該層面的實驗教學屬于較高層次， 主要是針對高年級本科生和研究生培養所進行的實驗教學方向。 著重培養學生的創新意識與應用專業知識進行相關科研的能力， 使實驗室本身成為具有輻射作用的創新型人才培養基地和實驗教學改革的研究基地。

（二）產學研結合應用于《金融統計案例分析》課程的實施效果

可以看出，在《金融統計案例分析》的教學過程中，我們選擇“產學研”相結合的教學模式，教學方法上選用模型理論（多因子模型、機器學習理論）到模型實踐（策略）的方法，將抽象的知識具體化，將技術指標可視化， 將現實的場景代入到實際的教與學的過程中，并結合python 等數據處理技術，使學生能夠輕松學習股票技術指標和因子分析， 快速且可回溯性地體驗股票多因子量化選股過程， 掌握金融市場整體策略的選股思路和實驗方法； 使學生能夠熟悉交易流程、交易規則、能夠計算交易成本、交易收益；進而使學生熟悉金融市場的各種運行機制， 各種資產定價方法，主要金融指標之間的相互關系、各主體的行為，并能夠運用所學理論、知識和方法分析解決金融市場中的實際問題； 使學生掌握自己動手進行資訊分析、金融投資交易；豐富和完善了傳統的實驗教學模型，使學生體驗到在企業工作的真實場景，增強了學生的學習體驗和交互性， 提高了他們的學習興趣，與此同時也更好地培養了學生的綜合素質、科研能力和創新能力，成為應用型復合人才，在畢業后滿足企業需求，順利上崗。

四、“產學研”結合用于實驗類課程的研究意義

“產學研”結合的教學模式對于提高實驗類課程的教學效果有重要作用[1-3]。首先，實驗類課程都具有極強的實用性和應用性背景， 如果僅限于書本內容的軟件操作，學生不但會失去興趣，而且不知道所學習的實際意義和社會價值；其次，因為高校與企業合作能夠實現各自的資源優勢互補， 可將高校與企業的優勢融會貫通，對于高校來說，可以幫助學生走出象牙塔，接觸社會實際問題，有助于提高學習興趣和效果，對于企業來說，可以幫助企業解決實際問題。因此，在實驗類課程教學過程中嘗試進行“產學研”結合的教學模式有著重要的現實意義。 需要注意的是，這里的“產”是指企業生產中遇到的問題，“學”是根據“產”遇到的問題進行課堂教學內容的設計與提煉，“研” 是鼓勵學生就課堂理論知識代入企業實際問題進行實踐[4]。 在這種模式下，不但幫助企業解決了實際問題，而且提高了學生的創新能力、實踐應用能力。對于本研究方向而言，金融投資案例實驗具有很強的實踐性和應用性， 采取將企業實際問題搬進課堂， 實現了書本的理論內容與企業實際問題的有效銜接，極大提高了教學效果，最終助力培養“金融+統計+編程”的復合型應用型人才。

五、結語

在我校“產學研”結合傳統模式基礎上不斷探索，并進一步完善，我們找到了“產學研”結合用于實驗類課程的有效模式， 并將其應用于金融統計專業必修實驗課《金融統計案例分析》的教學過程中。 本課程“產學研”結合教學模式的成功將有益于科技創新企業、實體企業、政府部門以及學生自身。首先，科技創新企業可以利用豐富的平臺資源進行產品創新、實驗與開發；其次，實體企業可以利用中心的平臺進行商戰決策模擬、員工培訓；再次，政府部門可以利用中心降低運營成本；最后，學生在整個學習和實踐過程中，能夠在最好的實訓平臺，使用到最新的研究軟件、實時的數據資料和現實的創業場所，實現了資源共享和研究開發成果的綜合利用， 形成了各盡其能、各取所需的教學模式。