馮雨桐 李佳蓉

摘?要：通過梳理STATA統(tǒng)計分析課程當前的教學現(xiàn)狀，總結(jié)課堂教學存在的教學模式單一、教材命令存在時滯性和實驗訓練與現(xiàn)實金融問題融合不足等問題，有針對性地在教學安排、教學內(nèi)容和教學案例等方面開展教學改革探索，以期強化課堂的教學效果，提升學生的理論水平和實踐能力，為社會輸送高質(zhì)量復合型經(jīng)濟金融人才。

關(guān)鍵詞：STATA統(tǒng)計分析；教學改革；經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)

中圖分類號：G4?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.02.072

1?課程教學存在的問題

STATA統(tǒng)計分析課程教學中目前主要存在3個方面的問題。第一，課程難度較大，學時較為緊張，課堂教學模式相對單一。目前開課的經(jīng)濟金融專業(yè)學生在前置課程幾乎沒接觸過編程，在編寫和使用上欠佳，且分配課時相對較少，盡管選擇了較為基礎(chǔ)的教材，但學生仍反饋課程難度較大，且部分學生英文水平較弱，導致學生容易出現(xiàn)代碼混淆，不會靈活運用改寫代碼等問題。同時課堂教學模式相對單一，理論課教師講授命令基本語法，實驗課學生自行完成課后習題，其后教師控制學生電腦，演示評講，對學生來說，實踐操作機會和時間較少，很難做到真正吸收消化知識。第二，作為權(quán)威的統(tǒng)計軟件之一，STATA軟件不斷被使用者更新升級以應對前沿的統(tǒng)計知識和算法，但目前課程教材主要圍繞傳統(tǒng)基本命令進行介紹，在應用實效性上存在時滯性，降低了信息傳遞效率，不利于培養(yǎng)學生圖表交互能力和提升數(shù)據(jù)洞察力。第三，實驗訓練與現(xiàn)實經(jīng)濟金融問題聯(lián)系不緊密，問題的研究過于數(shù)學模型化或命令語法化，使得課程的教學內(nèi)容空洞且沒有著力點。目前課程是按模塊命令來學習，課后實踐也只是圍繞命令的基本應用，并沒有將學科熱點問題和行業(yè)實戰(zhàn)項目與STATA統(tǒng)計方法結(jié)合起來，導致知識僅僅停留在學過層面，等未來學生開展論文寫作或?qū)で蠊ぷ鳈C會時并不能將STATA金融數(shù)據(jù)分析作為自己的技能，打壓了學生學習的積極性。為此，對本專業(yè)的STATA統(tǒng)計分析課程進行教學改革就顯得十分必要。

2?教學改革的建議措施

2.1?課程安排合理化，混合式教學模式與項目式訓練相結(jié)合

STATA統(tǒng)計分析課程的講授需要結(jié)合STATA編程、金融和英語知識，但由于經(jīng)濟金融類專業(yè)學生的編程基礎(chǔ)較弱，課時總學時僅為36學時，時間安排比較緊湊，所以需要合理化課程安排，優(yōu)化其理論課和上機實驗課的教學模式。

理論課采用“線上和線下”混合式教學模式，具體操作是，借助超星學習通平臺完成混合式教學課程資源建設(shè)，將課前的線上預習、課中的隨堂測試、互動參與、課后練習和拓展資料的學習進行統(tǒng)籌安排，增加學習興趣，加強學生的情境體驗感。每節(jié)課課前在學習通發(fā)布預習任務(wù)和本節(jié)課例題關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，讓學生提前對照例題預習編寫，了解命令的基本語法，知曉自身對知識點的困惑處，逐步提高學生上課的學習效率；課中線下給學生講授統(tǒng)計概念和STATA編程命令的同時，在學習通發(fā)布對應新命令的小練習，讓學生即時練習編程命令的寫法，相當于把上機實驗課編寫大段命令的任務(wù)進行拆解，逐步幫助學生克服害怕寫程序的顧慮，同時學生也可通過學習通的討論模塊，把疑惑的知識點及時反饋給教師，幫助教師知曉學生的情況，并根據(jù)反饋適時調(diào)整，體現(xiàn)“持續(xù)改進”的動態(tài)教學過程；課后在學習通發(fā)布綜合性練習，幫助學生復習本節(jié)課的知識點，同時，不定期在學習通的資料庫補充STATA課外知識鏈接，如連玉君教師在知乎分享的連享會論壇，加深學生對知識的理解。

實驗課則采用以項目式訓練為核心的教學模式，具體操作是，除了保留單人課后習題上機練習，也要開展基于現(xiàn)實案例或?qū)崉?wù)數(shù)據(jù)的項目式訓練，學生以3～5人為小組單位，小組成員互相幫助配合，共同完成較復雜的金融實戰(zhàn)項目。每次實戰(zhàn)項目成果的包括小組成員無法解決的疑難問題、小組最終成果以及組員的代碼等，由組長提交給教師，教師會對每組的共性問題和個性問題進行點評與解釋。這種設(shè)置課程任務(wù)的項目式訓練可充分調(diào)動學生積極性，加深學生對課程的理解和應用，提高學生的研究分析能力，真正實現(xiàn)“知其然，知其所以然”。

2.2?引入STATA外部命令，豐富理論教學內(nèi)容

時至今日，STATA軟件已經(jīng)更新到第17版，功能不斷增強，但使用者們?nèi)猿掷m(xù)在開發(fā)新程序或命令，不斷縮小理論計量與實際應用之間的差距，這使得STATA教材的基本命令在實際應用層面存在一定的滯后性，不利于幫助學生了解軟件的前沿命令或功能，所以可以適當導入流行的STATA外部命令來構(gòu)建或豐富理論教學內(nèi)容。

以基本命令correlate為例，在STATA內(nèi)可實現(xiàn)相關(guān)系數(shù)的求解。相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計分析內(nèi)可于衡量兩變量間相關(guān)性強弱，類似地，也可用于評估證券市場不同行業(yè)間的相關(guān)性程度。借助申萬宏源一級行業(yè)指數(shù)數(shù)據(jù)，學生通過correlate函數(shù)即可快速求解出不同行業(yè)間的相關(guān)系數(shù)，但輸出結(jié)果是以矩陣進行列示，且往往受限于STATA的結(jié)果窗口規(guī)格，軟件會自行作斷行處理，降低了數(shù)據(jù)的可讀性，不利于學生的直觀分析。為此，課程安排上可給學生拓展數(shù)據(jù)可視化工具，此處利用STATA的外部命令heatplot函數(shù)即可輸出對應的熱力圖，如圖1所示，一張圖就可完整展示目前申萬宏源31個一級行業(yè)的相關(guān)性程度，也以深淺色塊替代了繁復的相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)果，提升了結(jié)果的可讀性，加深了學生對數(shù)據(jù)的洞察力，學生通過熱力圖就能快速判斷出哪些行業(yè)相關(guān)度較高，進而分析出其受某幾個共同經(jīng)濟變量的影響；哪些行業(yè)又與其他各行各業(yè)的相關(guān)性較低，可被用來熨平大盤指數(shù)波動。這有利于幫助學生在構(gòu)建投資組合時，合理控制行業(yè)分布，分散風險，更好地實施行業(yè)輪動策略。

再以基本命令regress為例，在STATA內(nèi)可實現(xiàn)因變量對自變量的回歸，為此回歸模型經(jīng)常被用于研究經(jīng)濟變量間的影響機制。借助教材內(nèi)美國勞動經(jīng)濟學數(shù)據(jù)，學生通過regress函數(shù)即可快速求解出教育對工資的回報，輸出的回歸結(jié)果一般包含殘差平方和、回歸平方和、總平方和、模型擬合度以及模型內(nèi)所有自變量前系數(shù)的估計值、標準差、t值、p值、95%的置信區(qū)間等信息，雖然細致的分析數(shù)據(jù)有利于學生理解結(jié)果與算法間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，但作為結(jié)果展示卻不夠簡潔直觀，也不是目前主流回歸分析結(jié)果的展示方式。因此課程安排上可給學生拓展回歸結(jié)果導出工具，此處利用STATA的外部命令outreg2即可輸出對應的回歸結(jié)果，如圖2所示，一列數(shù)即可清晰展示一個回歸方程的擬合結(jié)果，以標上星號的方式替換繁復的系數(shù)估計值統(tǒng)計量，同時，控制變量不同的3個回歸方程結(jié)果對比更能清晰佐證核心解釋變量教育educ對被解釋變量工資wage影響是顯著為正的論點，提升了學生對原始數(shù)據(jù)的分析效率，更好地幫助他們深度梳理經(jīng)濟變量間的影響機制。

綜上，在教學內(nèi)容里補充外部命令可以引導學生接觸STATA統(tǒng)計軟件的前沿命令，幫助他們更高效地開展金融數(shù)據(jù)分析，更重要的是，為學生提供了安裝外部命令的技術(shù)方法，即ssc?install或findit命令工具，同時教會學生如何按照基本語法學會外部命令的使用，這樣即使在課程結(jié)束后，學生依然能利用知識遷移能力快速理解后續(xù)開發(fā)的程序命令，真正做到“授人以魚不如授人以漁”。

2.3?引入學科前沿知識和金融實戰(zhàn)項目，深化學科認識

STATA統(tǒng)計分析課程主要針對經(jīng)濟金融類專業(yè)學生開設(shè)，課程目的是培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)據(jù)分析能力的金融復合型人才，所以根據(jù)課程邏輯，在講解了STATA基礎(chǔ)知識后，需要引入學科前沿知識和金融實戰(zhàn)項目，深化學生對金融專業(yè)學科的認識。

目前課程是按模塊命令來展開的，在講授時可以按模塊分類引入與其相關(guān)的學科知識或金融實踐項目，如表1所示。數(shù)據(jù)管理模塊拓展金融數(shù)據(jù)獲取途徑，并根據(jù)不同數(shù)據(jù)集的特點，結(jié)合本模塊數(shù)據(jù)預處理命令，進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理，為學生日常經(jīng)濟分析或畢業(yè)論文實證模型構(gòu)建打下了基礎(chǔ)。圖形繪制模塊拓展氣泡圖和地圖，一方面，氣泡圖作為散點圖的擴展，可培養(yǎng)學生的知識遷移和思維發(fā)散能力；另一方面，空間數(shù)據(jù)地圖可視化可作為切入口，加深學生對近年熱點話題空間計量的認知。描述統(tǒng)計分析模塊拓展描述性統(tǒng)計分析表格導出和證券投資組合的相關(guān)性分析，前者可為學生畢業(yè)論文數(shù)據(jù)的描述性分析打下基礎(chǔ)，后者則加深學生對投資學課程的理解，也為學生投資決策提供了技術(shù)方法。線性回歸模型拓展基于現(xiàn)實面板數(shù)據(jù)的實證分析，案例選取圍繞近年金融學科的熱點話題，比如綠色金融和數(shù)字普惠金融，引導學生關(guān)注學科前沿熱點話題，深化對學科的認知。

通過將金融熱點話題與STATA統(tǒng)計分析課程教學內(nèi)容進行融合，不僅為學生的仿真實操提供了有效的技術(shù)方法，也幫助學生更好地解決實際問題，有利于培養(yǎng)學生的創(chuàng)新意識，極大拓寬他們的科學視野。因此，教師可以立足于自己的學術(shù)研究領(lǐng)域，在教學中通過現(xiàn)實案例或?qū)崉?wù)數(shù)據(jù)適當?shù)貙⑿碌膶I(yè)成果和實踐經(jīng)驗貫徹到課堂教學和實踐中，既保證了教學內(nèi)容與學科前沿的緊密結(jié)合，確保教學內(nèi)容的實用性，又培養(yǎng)了學生數(shù)據(jù)處理和分析能力，提高經(jīng)濟金融類專業(yè)學生對當下經(jīng)濟金融形勢的研究、判斷和分析能力。

4?結(jié)語

針對目前STATA統(tǒng)計分析課程教學過程中存在的教學模式單一、教材命令存在時滯性和實驗訓練與現(xiàn)實經(jīng)濟金融問題融合不足等問題，進行了混合式教學、更新外部命令講授和開展金融熱點話題的項目式訓練等方面的教學改革探索。該探索根據(jù)課程特點和社會需求不斷優(yōu)化教學安排和教學內(nèi)容，為學生營造良好的自主學習氣氛，有利于激發(fā)學生的學習興趣，凸顯他們在教學過程中的主體地位，同時也有利于提高教師的教學質(zhì)量，實現(xiàn)師生良好互動的目的，幫助高校培養(yǎng)出滿足市場需求的經(jīng)濟金融人才，提高其在經(jīng)濟金融領(lǐng)域的競爭力。

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