论文部分内容阅读
[摘 要] 本科高校向应用型转变是党和国家的重大决策部署，是回应经济社会发展需求的重要一环。而现今成熟的统计学实验教学任务主要集中在培养学生对具体统计理论的掌握与统计软件的使用上，对如何利用统计学方法来解决社会生活中存在的应用性统计问题却较少涉及。本研究响应国家和社会需求，以上市公司信用风险评估为例，改革应用统计学综合性教学实验课程，能有效提高学生的分析并解决实践应用问题的能力，更好地为国家培养应用型本科人才。
[关键词] 教学改革;应用统计学;人才培养
中图分类号： F272 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2021）15-0082-03
应用统计学作为一门强应用性的学科，其相关的教学实验课程显得尤为重要，不仅有助于优化应用统计学课程的教学效果，激发学生的学习兴趣，提升教学效率，还肩负着引导学生将所学理论知识与实践相结合，提高学生处理实践问题的能力，培养出高质量统计、经管类专业人才的教学任务。
一、应用统计学教学实验改革的必要性
随着时代的发展，技术手段的日新月异，出现了一大批技术含量较高的岗位，随之也必然需要更多高層次的应用型人才。《国家教育事业发展“十三五”规划》提出，要推动一大批普通本科高等学校向应用型转变。要求引导高校从治理结构、专业体系、课程内容、教学方式、师资结构等方面进行全方位、系统性的改革，推动高校多样化、特色化发展办学。
现有的应用统计学教学实验课程在内容设计上缺乏创新与特色，脱离社会经济活动、生产技术需求，忽略了课程内容与学生实践应用能力的联系，难以有效提升学生的实践应用能力。在课程目标上不明确，模糊且宽泛。缺乏可操作性与针对性，不符合应用型本科“应用性”的要求。在课程评价方式上标准单一，这包括对学生学习成果的评价与对课程教学效果的评价。前者过于注重纸笔考察，考试目的上不明确，拘囿于传统教学形式的完整，评价结果难以真实反映学生的理论知识掌握程度与实践应用能力[1]。后者由教育，学校行政主管部门主导，没有形成多方评价的格局。需要增加学生、用人单位对统计学教学实验课程的评价，通过相关统计实验技能的实际应用效果反馈来进一步完善教学实验课程。在教学方式上主要还是以教师理论课结合实际上机进行软件演示统计学理论方法的模式进行，教师教授、学生接收为主的单向沟通模式。对于学生针对实践问题的解决能力重视程度不足，导致学生在进行上机练习时，“依葫芦画瓢”，无法提升理论知识的应用能力与对于社会现实问题的解决能力，造成学生“知而不会”的现象，无法满足国家、社会新时代发展对于应用型人才的要求，亟须根据国家出台的指导文件对课程内容、教学方式进行改革。
二、课程改革的目的
课程的设置体现出科学性与实践性的有机结合，推出专门的、培养实践应用能力的课程内容。在课程内容上，与实际社会经济活动的需求为导向，遵循理论知识的体现与实践内容的适用。课程的目标设置要求明确，突出能力培养，结合本学科特点找到合理的定位与培养目标。在课程实施上，重引导，轻灌输，以学生为主体，让学生主动，积极地参与到教学活动中，使学生充分理解和领悟学习内容。在课程评价上，建立以实践能力为导向的多元化评价体系，培养出既能动脑，更能动手的，面向一线的高层次高素质应用型和技术型人才。
三、新型应用统计学综合教学实验课程改革内容
（一）实验平台改革
统计分析过程常常包含大量的数据处理，计算量庞大，不借助计算机软件纯靠人力完成相当困难。计算机统计软件的使用能有效提高统计分析工作效率，在教学、科研、工作中发挥的作用越来越不可替代。熟悉、掌握常用的计算机统计分析软件的相关使用和操作已成为统计、经管类专业人才的必备技能。目前，很多高校开设的统计学实验课程虽然包含相关统计分析软件的教学，但是统计分析软件的集成仍显不足[2]。Excel作为微软公司Office系列的办公组件，已占据所适用的操作平台上电子表格软件的支配地位，使用十分广泛。对于学生而言，Excel操作简单易上手，又大多具有Office软件的使用基础与经验，受到大众的普遍欢迎。但是，Excel无法完成很多高级的数据统计分析工作，比如主成分分析，方差的多重比较等[3]，使用场景受到限制。目前，受到广泛认可的统计学软件有SAS（Statistical Analysis System）、SPSS（Statistical Package for the Social Science）、MATLAB以及国产统计分析软件DPS数据处理系统。这些软件均具有强大的功能以适用不同的统计分析场景，但同时也需要更多的课时来熟悉掌握相关的使用与操作。另外，SAS、SPSS、DPS的使用需要支付较高的费用，学生个人难以承担。学校方面需准备足够数量的计算机安装SAS、SPSS、DPS等软件，建立起专业的统计分析教学培训平台，以满足相关统计分析教学工作的需要。
（二）实验内容创新
信用风险是指交易对方不愿或者无力履行合同条件而构成的风险[4]。据统计，2018年披露的境内A股上市公司总营收452509.1亿元，同比增长12.33%，约占中国经济总量的一半[5]。作为我国市场经济的基石，上市公司的信用风险不仅仅是商业银行面临的风险，也与我国经济的发展和机构、个人投资者的利益密切相关。从社会经济的角度来说，上市公司信用的违约会导致我国经济的不稳定，从而导致社会的不稳定。从机构和个人投资者的角度来说，当上市公司出现信用违约，最终导致公司破产清算，这些机构和个人投资者的利益都将遭受严重的损害。因此，对上市公司可能引起信用风险的各项因素进行定性和定量的分析和计算，进行评估，从而对信用违约造成的可能后果进行及时的规避，对于经济的正常运行和社会的稳定，以及个人投资者的经济活动，都有着重大的现实意义。 作为统计学相关专业学生的实验项目课题，与个人在社会中的实际投资行为密切相关的上市公司信用风险评估，能极大地激发学生对应用统计学综合教学实验课程的学习兴趣。此外，根据《公司法》《证券法》等法律、行政法规的规定，上市公司应当真实、准确、完整、及时地披露信息。因此，相关上市公司的商业运营数据与信息都可以相对容易地获取。对于学生而言，将上市公司的信用风险评估作为实验案例，可以有效训练学生收集信息、采集数据、整理数据、分析数据的能力。如若有不完全数据的样本，还可以锻炼学生补全缺失数据与数据标准化处理的能力。上市公司的各项商业运营数据有着多样性与客观性的特点，如何从大量的数据中选取有代表性，包括关键信息的指标，构建适当的指标体系，同样能培养学生的统计学思维。目前，已经发展出了具有代表性的多种针对上市公司信用风险的分析评估手段。许多技术、工具、软件已经有了成熟的商业化应用。其中，统计方法有着广泛的应用，包括线性判别分析[6]、二次判别分析[7]、logit回归分析[8]、probit分析[9]、数据包络分析[10]、人工神经网络[11]等。可通过这些现有的统计学分析评估手段，衔接课本知识，提高学生运用统计方法分析和解决实际问题的实践能力。
（三）教学方式创新
将学生自由组成数个学习小组，以学习小组为单位开展教学实验活动，作为一个整体共同完成应用统计学综合性教学实验课程教学目标。采用判别分析、logit回归分析、probit分析、主成分分析、数据包络分析、人工神经网络等不同的统计学方法分别评估选定上市公司的信用风险。锻炼学生处理实际问题的能力。
理论课教学阶段增加师生互动配合。要避免填鸭式的知识灌输，精讲内容，重在引导。转变单向的沟通模式，增加师生互动，双向交流，推行启发式教学。向学生提供预选的上市公司各项商业运营数据，要求使用不同的统计学方法进行分析评估。主要以讨论的形式与各组学生探究分析评估方案，让学生自己思考出利用选定统计学方法进行信用风险评估的思路。教师始终作为一个“帮助者”而不是一个“教授者”，引导学生小组积极交流，让其自主规划，自主学习，自主完成评估目标。
将理论课与上机操作有效结合。每次精讲统计学方法、引导学生小组拟定相应分析评估思路后，及时上机。上机时首先演示并帮助学生熟悉掌握SAS、SPSS、DPS等统计分析软件的使用与操作，演示结束后，让学生以学习小组为单位交流讨论，按各组预定思路完成上机操作，得到该统计方法对预定上市公司信用风险的评估结果。途中如若学生的学习小组不如顺利完成既定教学任务，给予适当的引导与帮助。
（四）考核形式创新
课程尾声，引导学生小组完成分析评估预定上市公司信用风险之后，以学生学习小组为单位抽取不同的统计学分析方法，以不同的统计学分析方法评估同一个新提供的上市公司的信用风险，不再提供上市公司的商業运营数据。学生以小组形式共同协作自行搜集信息、采集数据、整理数据、分析数据、拟定分析方案、上机操作、得到评估结果，并以学习小组形式协同制作演示幻灯片并分别选取代表进行演示汇报。由其他小组提出问题，汇报小组进行答辩。答辩完成后撰写实验报告。引导学生学习不同统计分析方法时，各小组成员讨论积极与否的态度作为平时成绩的判定标准。以小组幻灯片的完成度、汇报时的表现作为期末成绩。平时成绩与期末成绩各占50%。给予学生一个完整的课题，让学生自主解决，让其体会到所学统计学理论方法、分析评估模型能切实地解决社会经济活动中的问题。从而建立起以实践能力为导向，理论与实践应用相结合的多元化评价体系。
四、结语
通过对于上市公司商业运营数据的采集、整理、计算，帮助学生理解数据的背景、统计学相关指标的来源与变化，使学生对于统计学理论知识有更深刻的认识。使用分析模型评估上市公司信用风险，亲身解决完整的课题，加深学生的理论知识与实践动手能力的联系，能有效提高学生对于专业知识与技术的应用，培养学生的创新精神与实践能力。本项课程改革设计工作能更好地为国家培养优秀应用型本科人才。
参考文献：
[1] 吴松，夏建国.应用型本科人才培养目标下课程体系构建研究综述[J].当代职业教育，2016，000（008）：10-14.
[2] 毕惠惠，许海霞，程西永.农业院校生物统计学教学改革的几点思考[J].教育现代化，2019，v.6（99）：79-80.
[3] 赵武奇，高贵田，张清安，等.翻转课堂融合研究型教学法在教学中的探索——以”试验设计及统计分析与软件应用”课程教学为例[J].现代面粉工业，2020（4）：26-28.
[4] Saunders A. Financial Institutions Management. Boston： irw in. inc， 1994.
[5] 东方财富Choice，上市公司2018年报出炉[EB/OL]， http：//finance.eastmoney.com/a/201904301110982566.html，2019-04-30/2020-01-29.
[6] Altman， E. I. （1968）， Financial ratios， discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of Finance， 23（4）， 589-609.
[7] Altman， E. I.， Haldeman， R. G.， & Narayanan， P. （1977）. Zeta analysis： A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Review of Banking and Finance， 1（1）， 29–51.
[8] Martin， D. （1977）. Early warning of bank failure： A logit regression approach. Journal of Banking & Finance， 1（3）， 249–276.
[9] Zmijewski， M. E. （1984）. Methodological issues related to estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research， 22（Supplement）， 58–59.
[10] Bruni， M. E.， Beraldi， P.， & Iazzolino， G. （2014）. Lending decisions under uncertainty： A DEA approach. International Journal of Production Research， 52（3）， 766–775.
[11] 王宪全，陈李刚.基于遗传算法和BP神经网络的信用风险测量模型[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版），2006，（5）：87-92.
[关键词] 教学改革;应用统计学;人才培养
中图分类号： F272 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2021）15-0082-03
应用统计学作为一门强应用性的学科，其相关的教学实验课程显得尤为重要，不仅有助于优化应用统计学课程的教学效果，激发学生的学习兴趣，提升教学效率，还肩负着引导学生将所学理论知识与实践相结合，提高学生处理实践问题的能力，培养出高质量统计、经管类专业人才的教学任务。
一、应用统计学教学实验改革的必要性
随着时代的发展，技术手段的日新月异，出现了一大批技术含量较高的岗位，随之也必然需要更多高層次的应用型人才。《国家教育事业发展“十三五”规划》提出，要推动一大批普通本科高等学校向应用型转变。要求引导高校从治理结构、专业体系、课程内容、教学方式、师资结构等方面进行全方位、系统性的改革，推动高校多样化、特色化发展办学。
现有的应用统计学教学实验课程在内容设计上缺乏创新与特色，脱离社会经济活动、生产技术需求，忽略了课程内容与学生实践应用能力的联系，难以有效提升学生的实践应用能力。在课程目标上不明确，模糊且宽泛。缺乏可操作性与针对性，不符合应用型本科“应用性”的要求。在课程评价方式上标准单一，这包括对学生学习成果的评价与对课程教学效果的评价。前者过于注重纸笔考察，考试目的上不明确，拘囿于传统教学形式的完整，评价结果难以真实反映学生的理论知识掌握程度与实践应用能力[1]。后者由教育，学校行政主管部门主导，没有形成多方评价的格局。需要增加学生、用人单位对统计学教学实验课程的评价，通过相关统计实验技能的实际应用效果反馈来进一步完善教学实验课程。在教学方式上主要还是以教师理论课结合实际上机进行软件演示统计学理论方法的模式进行，教师教授、学生接收为主的单向沟通模式。对于学生针对实践问题的解决能力重视程度不足，导致学生在进行上机练习时，“依葫芦画瓢”，无法提升理论知识的应用能力与对于社会现实问题的解决能力，造成学生“知而不会”的现象，无法满足国家、社会新时代发展对于应用型人才的要求，亟须根据国家出台的指导文件对课程内容、教学方式进行改革。
二、课程改革的目的
课程的设置体现出科学性与实践性的有机结合，推出专门的、培养实践应用能力的课程内容。在课程内容上，与实际社会经济活动的需求为导向，遵循理论知识的体现与实践内容的适用。课程的目标设置要求明确，突出能力培养，结合本学科特点找到合理的定位与培养目标。在课程实施上，重引导，轻灌输，以学生为主体，让学生主动，积极地参与到教学活动中，使学生充分理解和领悟学习内容。在课程评价上，建立以实践能力为导向的多元化评价体系，培养出既能动脑，更能动手的，面向一线的高层次高素质应用型和技术型人才。
三、新型应用统计学综合教学实验课程改革内容
（一）实验平台改革
统计分析过程常常包含大量的数据处理，计算量庞大，不借助计算机软件纯靠人力完成相当困难。计算机统计软件的使用能有效提高统计分析工作效率，在教学、科研、工作中发挥的作用越来越不可替代。熟悉、掌握常用的计算机统计分析软件的相关使用和操作已成为统计、经管类专业人才的必备技能。目前，很多高校开设的统计学实验课程虽然包含相关统计分析软件的教学，但是统计分析软件的集成仍显不足[2]。Excel作为微软公司Office系列的办公组件，已占据所适用的操作平台上电子表格软件的支配地位，使用十分广泛。对于学生而言，Excel操作简单易上手，又大多具有Office软件的使用基础与经验，受到大众的普遍欢迎。但是，Excel无法完成很多高级的数据统计分析工作，比如主成分分析，方差的多重比较等[3]，使用场景受到限制。目前，受到广泛认可的统计学软件有SAS（Statistical Analysis System）、SPSS（Statistical Package for the Social Science）、MATLAB以及国产统计分析软件DPS数据处理系统。这些软件均具有强大的功能以适用不同的统计分析场景，但同时也需要更多的课时来熟悉掌握相关的使用与操作。另外，SAS、SPSS、DPS的使用需要支付较高的费用，学生个人难以承担。学校方面需准备足够数量的计算机安装SAS、SPSS、DPS等软件，建立起专业的统计分析教学培训平台，以满足相关统计分析教学工作的需要。
（二）实验内容创新
信用风险是指交易对方不愿或者无力履行合同条件而构成的风险[4]。据统计，2018年披露的境内A股上市公司总营收452509.1亿元，同比增长12.33%，约占中国经济总量的一半[5]。作为我国市场经济的基石，上市公司的信用风险不仅仅是商业银行面临的风险，也与我国经济的发展和机构、个人投资者的利益密切相关。从社会经济的角度来说，上市公司信用的违约会导致我国经济的不稳定，从而导致社会的不稳定。从机构和个人投资者的角度来说，当上市公司出现信用违约，最终导致公司破产清算，这些机构和个人投资者的利益都将遭受严重的损害。因此，对上市公司可能引起信用风险的各项因素进行定性和定量的分析和计算，进行评估，从而对信用违约造成的可能后果进行及时的规避，对于经济的正常运行和社会的稳定，以及个人投资者的经济活动，都有着重大的现实意义。 作为统计学相关专业学生的实验项目课题，与个人在社会中的实际投资行为密切相关的上市公司信用风险评估，能极大地激发学生对应用统计学综合教学实验课程的学习兴趣。此外，根据《公司法》《证券法》等法律、行政法规的规定，上市公司应当真实、准确、完整、及时地披露信息。因此，相关上市公司的商业运营数据与信息都可以相对容易地获取。对于学生而言，将上市公司的信用风险评估作为实验案例，可以有效训练学生收集信息、采集数据、整理数据、分析数据的能力。如若有不完全数据的样本，还可以锻炼学生补全缺失数据与数据标准化处理的能力。上市公司的各项商业运营数据有着多样性与客观性的特点，如何从大量的数据中选取有代表性，包括关键信息的指标，构建适当的指标体系，同样能培养学生的统计学思维。目前，已经发展出了具有代表性的多种针对上市公司信用风险的分析评估手段。许多技术、工具、软件已经有了成熟的商业化应用。其中，统计方法有着广泛的应用，包括线性判别分析[6]、二次判别分析[7]、logit回归分析[8]、probit分析[9]、数据包络分析[10]、人工神经网络[11]等。可通过这些现有的统计学分析评估手段，衔接课本知识，提高学生运用统计方法分析和解决实际问题的实践能力。
（三）教学方式创新
将学生自由组成数个学习小组，以学习小组为单位开展教学实验活动，作为一个整体共同完成应用统计学综合性教学实验课程教学目标。采用判别分析、logit回归分析、probit分析、主成分分析、数据包络分析、人工神经网络等不同的统计学方法分别评估选定上市公司的信用风险。锻炼学生处理实际问题的能力。
理论课教学阶段增加师生互动配合。要避免填鸭式的知识灌输，精讲内容，重在引导。转变单向的沟通模式，增加师生互动，双向交流，推行启发式教学。向学生提供预选的上市公司各项商业运营数据，要求使用不同的统计学方法进行分析评估。主要以讨论的形式与各组学生探究分析评估方案，让学生自己思考出利用选定统计学方法进行信用风险评估的思路。教师始终作为一个“帮助者”而不是一个“教授者”，引导学生小组积极交流，让其自主规划，自主学习，自主完成评估目标。
将理论课与上机操作有效结合。每次精讲统计学方法、引导学生小组拟定相应分析评估思路后，及时上机。上机时首先演示并帮助学生熟悉掌握SAS、SPSS、DPS等统计分析软件的使用与操作，演示结束后，让学生以学习小组为单位交流讨论，按各组预定思路完成上机操作，得到该统计方法对预定上市公司信用风险的评估结果。途中如若学生的学习小组不如顺利完成既定教学任务，给予适当的引导与帮助。
（四）考核形式创新
课程尾声，引导学生小组完成分析评估预定上市公司信用风险之后，以学生学习小组为单位抽取不同的统计学分析方法，以不同的统计学分析方法评估同一个新提供的上市公司的信用风险，不再提供上市公司的商業运营数据。学生以小组形式共同协作自行搜集信息、采集数据、整理数据、分析数据、拟定分析方案、上机操作、得到评估结果，并以学习小组形式协同制作演示幻灯片并分别选取代表进行演示汇报。由其他小组提出问题，汇报小组进行答辩。答辩完成后撰写实验报告。引导学生学习不同统计分析方法时，各小组成员讨论积极与否的态度作为平时成绩的判定标准。以小组幻灯片的完成度、汇报时的表现作为期末成绩。平时成绩与期末成绩各占50%。给予学生一个完整的课题，让学生自主解决，让其体会到所学统计学理论方法、分析评估模型能切实地解决社会经济活动中的问题。从而建立起以实践能力为导向，理论与实践应用相结合的多元化评价体系。
四、结语
通过对于上市公司商业运营数据的采集、整理、计算，帮助学生理解数据的背景、统计学相关指标的来源与变化，使学生对于统计学理论知识有更深刻的认识。使用分析模型评估上市公司信用风险，亲身解决完整的课题，加深学生的理论知识与实践动手能力的联系，能有效提高学生对于专业知识与技术的应用，培养学生的创新精神与实践能力。本项课程改革设计工作能更好地为国家培养优秀应用型本科人才。
参考文献：
[1] 吴松，夏建国.应用型本科人才培养目标下课程体系构建研究综述[J].当代职业教育，2016，000（008）：10-14.
[2] 毕惠惠，许海霞，程西永.农业院校生物统计学教学改革的几点思考[J].教育现代化，2019，v.6（99）：79-80.
[3] 赵武奇，高贵田，张清安，等.翻转课堂融合研究型教学法在教学中的探索——以”试验设计及统计分析与软件应用”课程教学为例[J].现代面粉工业，2020（4）：26-28.
[4] Saunders A. Financial Institutions Management. Boston： irw in. inc， 1994.
[5] 东方财富Choice，上市公司2018年报出炉[EB/OL]， http：//finance.eastmoney.com/a/201904301110982566.html，2019-04-30/2020-01-29.
[6] Altman， E. I. （1968）， Financial ratios， discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of Finance， 23（4）， 589-609.
[7] Altman， E. I.， Haldeman， R. G.， & Narayanan， P. （1977）. Zeta analysis： A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Review of Banking and Finance， 1（1）， 29–51.
[8] Martin， D. （1977）. Early warning of bank failure： A logit regression approach. Journal of Banking & Finance， 1（3）， 249–276.
[9] Zmijewski， M. E. （1984）. Methodological issues related to estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research， 22（Supplement）， 58–59.
[10] Bruni， M. E.， Beraldi， P.， & Iazzolino， G. （2014）. Lending decisions under uncertainty： A DEA approach. International Journal of Production Research， 52（3）， 766–775.
[11] 王宪全，陈李刚.基于遗传算法和BP神经网络的信用风险测量模型[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版），2006，（5）：87-92.