数据研究方法在实验教学中应用探究

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1、数据研究方法在实验教学中应用探究摘要针对当前金融数据分析方法实验教学方面的一些弊端，本文提出将金融市场的数据分析方法融入到该课程的教学中，实践表明能够极大地提高学生的学习兴趣，并锻炼学生处理与解决实际问题的能力。这一教学模式促进了数学专业同其他专业之间的结合，从而提高金融类院校学生对数学专业认可。关键词数据分析方法实验教学案例分析CPE课程模式中图分类号：G642文献标识码：A0引言随着信息与计算科学技术的发展，数据作为信息的主要载体，各行业各业无处不有数据存在，如何从这众多看似杂乱无章的数据中发掘有用的信息，寻找其内在规律，那就还需人们对丰富数据进行分析。数据分

2、析方法，就是分析和处理数据的理论与方法，从中获取有效的、潜在有用的信息。所挖掘出的信息可以帮助人们进行科学的推断与决策。与以前相比，今天的商业活动必须获得更大利润、具有更快的反应、提供更高质量的服务，并且使用更少的人员、更低的成本；因此使得金融数据分析方法这门课程在金融类高校里大受欢迎。在教学中，笔者发现书中自带的教学案例大都跟不上新的经济形势，而且数据偏小，学生难于直接体验到从中挖掘出的信息的用处；因此只是按照实验指导书的指导，进行机械的操作，体会不到数据分析方法在经济数据中的强大功能。同样，数据分析方法工具中的示例，也都是针对一些经典的数据进行操作，这些数据一

3、部分是为教学假设的数据，一部分是机构多年前收集整理后的数据，在教学的过程中学生基本体会不到数据分析的方法，即使有些学生会按照课本方法进行数据处理，也不知这么做的实际用途。而这将直接导致实验教学中的枯燥无味，葫芦画瓢，达不到课程教学的真实目的。数据分析方法属于信息与计算科学这个新专业的一门专业课程，发展还属于起步阶段，课程的定位问题尚未得到好的解决，因此教学侧重点定位不清晰和实验教学的案例严重缺乏，本文就这两个问题提出了分别针对理论教学和实验教学的教改方案：基于我校提出的CPE人才培养课程模式，考虑到本科生的数学基础和就业趋向，把本课程定为专业课程。在教学中，考虑到

4、本校学生的整体数学基础比较薄弱，因此在教学中淡化理论分析的细节，着重学生对数据预处理能力的培养，建立与就业为导向的应用型课程的结合，加强实验课程与就业模块的融合，在实验教学中开设一些有关金融市场数据分析的工程项目；针对当前金融危机与欧债危机的双重影响下，金融类课程教学应在内容设置、考核方式、教学手段等方面进行更新调整。文献［2］强调案例教学和应用型人才培养的关系以及针对传统案例教学的不足而提出新的案例教学模式。考虑到本校专业大都是以经济金融类为背景，学生对金融领域尤其是证券市场的信息分析充满浓厚兴趣，毕业后的就业去向主要以金融证券行业为主。因此笔者在数据分析的实验

5、教学中直接引导学生利用实时的股票交易数据进行数据分析方法的上机练习，从而提高学生对本课程的学习积极性。1结合证券交易市场的数据进行实验教学股票是一种高收益与高风险并存的投资理财品种，投资者自然希望能够掌握其内在变化规律，并进行分析与预测，从而达到高收益。但是由于证券市场受到很多市场因素和非市场的影响，而且这些因素之间又有相互不确定性作用，因此要想建立一个确定的模型来描述某只股票的规律是非常困难的。然而也不是无规律可寻，只要对数据处理得当还是能挖掘出有用的信息特征。在股票交易事务处理中，交易软件数据库每天都有大量交易数据，如每天的开盘价、收盘价、成交量等,这些数据对

6、股民或投资者判断各类股票的走势，做出正确的投资决策；证券交易所管理人员分析各类投资者与所购买股票之间的关系，从而及时发现股市中存在的关联交易、内幕交易等非正常交易行为；上市公司及政府决策部门出台的相关方针政策等方面都具有非常重要的参考价值。在实验教学过程中，我们并不强调根据股票数据去建立精确的模型分析，我们强调的是将所学的数据分析方法或者模型应用到实例，分析其发生的影响因素。因此，着重从以下几个方面的进行分析：首先，对证券市场的异常行为进行甄别监测，从而能及时准确地感知证券市场的异常操作；接着选取影响大盘指数或某只股票走势的主要因素，然后用这些因素对大盘指数或个股

7、的走势进行预测；最后通过分类的方法对一些股票进行分类，得出对投资者有一定参考价值的判定依据。1.1股票走势预测回归分析与主成分分析是数据分析方法的重点内容，为了使学生更好地理解这部分内容，需要在实验教学中进行大量实例练习，加强学生的动手能力。因此我们在讲解这部分内容时，直接要求学生通过股票交易软件下载相关数据进行主成分分析，确定影响大盘指数或个股走势的主要成分因素，然后建立相应的回归分析模型⑤，对上证指数或股票走势进行短期或中期预测。毫无疑问，上市公司定期的信息披露、定期的财务公布及其上市股票的成交价、成交量都包含股票走势的重要信息。通常在利好信息前，股价的上涨就

8、已经体现在