大数据背景下金融实验教学模式创新研究

蔡键

摘 要：大数据背景下实验教学在金融学科及其教育发展中的作用显得尤为突出。然而，传统的金融实验教学方法与模式僵化，教学效果不尽如人意。据此，文章提出对大数据背景下金融实验教学方法与模式创新进行研究，以期为推动金融学科发展提出有针对性的政策建议。研究结果表明：第一，金融实验课程模块化分类是金融实验教学方法与模式创新的关键；第二，在課程模块化分类基础上，金融实验教学方法与模式创新可通过课程体系开发、软硬件设施配套和人才队伍建设三个途径来实现。

关键词：大数据；金融实验教学；创新

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2017）12-0065-02

Abstract： Experimental teaching plays a prominent role in financial disciplines and its education and development under the background of big data. However， the traditional experiment teaching methods and modes of finance are rigid， and the teaching effect is not satisfactory. Therefore， this article researches on innovative experiment teaching methods and modes of finance under the background of big data， so as to put forward some policy suggestions to promote the development of financial disciplines. Research results show that： Firstly， modular classification of financial experiment courses is the key. Secondly， based on modular classification， innovation can be realized through curriculum system development， software and hardware facilities and talent team construction.

Keywords： big data； experimental teaching of finance； innovation

一、概述

金融领域正在快速步入大数据时代。随着现代信息技术与计算机的不断发展，各行各业的信息容量以惊人的速度增长，数据量杂而多，大数据的概念应运而生。在此契机下，金融机构由于在大数据应用方面具有天然优势，使其成为最早步入大数据时代的主要行业之一。其优势主要体现在：金融企业在业务开展过程中能够较为方便的积累包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这一庞大的数据库正是形成金融大数据的基础。

金融市场交易数据和金融业务数据每时每刻都在增加，已积累成海量的金融大数据，这些数据如能运用专业技术进行挖掘、分析与教学，不仅能检验金融理论，还能推动金融学科的教学进步。资产定价与公司金融、金融发展与微型金融、农村金融理论与政策是当前金融学科的主要发展趋势与方向，数据缺乏、数据挖掘手段落后与数据分析方法创新不足等问题是影响和制约其教学效果的主要障碍之一。因而，利用大数据技术来构建金融数据库、挖掘与分析金融数据，将有助于推动金融学科的教学发展。

实验教学是将大数据技术引入金融学科的有效途径。在金融领域步入大数据时代的现实背景与金融教学发展亟需大数据技术的理论背景下，创新金融实验教学方法与模式，其目的在于为金融大数据的收集、存储、分析与应用创建软硬件设施齐全的平台。意义主要体现为：第一，为金融投资、金融工程、金融计量等课程的教学发展提供全面的总量模拟数据与新的分析方法，推动更加贴近现实的金融模型的发展，使学生在实验课程上学会各种金融分析方法的使用；第二，为商业银行经营管理、国际结算、公司理财等课程的教学发展提供真实的模拟场景和后台数据，使学生在实验课程上体验真实的金融实践，提高学生的金融实操能力。

二、文献回归

对于金融机构业务管理，尤其是存贷款、结算、证券等实务性很强的课程，实验教学具有重要意义：不仅可以加深学生对理论知识的掌握，同时可以锻炼学生的动手能力和创新能力（刘波和曲春青，2009）。然而，大部分院校在金融学科中开设的传统实验教学课程，并未达到上述效果。对此，马骥和王玉琴（2007）提出，传统的金融教学模式以教师为主导，仅仅是将课堂转移至电脑室，教学模式没有本质的改变，学生被动学习。因而，创新金融实验教学，使之实现模拟、仿真、综合等功能，是顺应金融全球化和大数据发展的时代要求（窦清，2007；马欣；2011）。

在金融学科教学中加入实验课程，改变以往人文社科的传统实验模式，是推动金融教学发展的关键。王旭霞（2014）、杨林和颜金林（2006）等认为，可通过如下三个方面来改革金融实验教学：开发金融实验教学课程体系；完善实验室的软、硬件设施；建设专业技术队伍。孙伟艳（2011）则认为，金融实验教学的改革可通过拓宽实验内容和提高仿真要求来实现。李树杰（2008）则提出通过网络化平台构建来推进金融实验教学改革。可见，不同学者关于金融实验教学改革方向的观点并不完全一致。对此，徐永林（2010）提出，不同类型学校应根据自身专业培养方案中能力培养目标的要求，合理设置金融实验项目。

可见，大数据背景下的金融实验教学方法和模式的创新，不仅能够为该领域的发展提供一套完整、实时的金融微观数据，还能仿真金融微观主体的实操场景，有助于学生将理论知识运用到实践中，提升教学内容的应用价值。

三、大数据背景下金融实验教学创新模式：以华南农业大学为例

金融实验教学改革，目的在于探索创新实验教学模式，凝炼优质实验教学资源，以求在学科建设工作上不断发展和进步。结合大数据发展背景以及金融学科的特点，金融实验教学方法与模式创新，整体推进思路包括三大方面（见图1）：第一，在实验课程模块分类的基础上进行课程体系开发，根据本校培养方案将金融实验课程分成“模拟”、“仿真”和“综合”三类，并按照每个模块的侧重点进行实验课程体系开发。第二，按照每个模块的实验需求，进行实验室软硬件设施的更新与配备。第三，专业实验教学队伍的建设，确保实验课程的教学人员具备开设该模块实验课程的技能。

（一）课程模块化分类与相应的课程体系开发方法

基于金融实验室能够开展的课程涉及到许多领域，包括金融计量经济学、金融工程、数量金融、风险管理、精算学与保险学、固定收益、衍生产品定价与投资组合、对冲基金、量化投资、财富管理、金融计算、金融建模与数据挖掘、实证会计、财务会计、公司财务、教育收益及风险的计量方法、我国房地产市场及住房金融制度研究、金融资产定价理论与风险管理、通货膨胀与货币政策、信用风险评估与管理、证券投资、数据挖掘、应用数理统计、抽样调查、高维数据统计分析、时间序列分析、非线性时间序列模型、非参数回归分析、降维与因素建模、时空建模等。由于不同领域之间存在较多的共同属性，如对每个领域都进行实验课程体系开发，将造成资源浪费，因而必须先将课程进行模块化分类。

结合华南农业大学金融学科的培养方案，当前可设置的主要实验课程包括投资学、商业银行经营与管理、国际结算、金融工程、公司理财、金融计量学、金融经济学、金融学。根据金融实验课程的性质，可将上述课程划分为三大模块：“模拟”、“仿真”和“综合”（见表1）。进一步在分类结果的基础上，以模块为单位进行相应的课程体系开发：金融模拟实验；金融仿真实验；金融综合实验。

表1 实验课程模块分类

（二）基于课程模块分类结果的软硬件设施配套模式

软硬件设施是课程能够以模块化实现的有力保障。一方面，硬件环境的建设理念力求做到模仿真实业界工作环境的效果，采用国际知名院校的设计理念，结合院校实际需求而设计。学生在仿真业界工作的环境中做实验更具工作真实感，使学生切身体会各项金融业务工作流程。实验室针对不同的金融课程对象（商业银行、证券所、公司财务部门等）的不同环境与学校的实际需求，分别有针对性独立设计实验室环境的硬件配置。另一方面，软件配置要求能够建立金融学科的教学和实训互为支持的实验信息系统平台；并且要求结合现代计算机互联网技术，通过不断更新的实证数据获得的最新信息，能够提高教学者的广度和深度；同時还要求实验软件能够满足金融学科教学，锻炼学生实际动手操作能力，培养多样化人才的需求。

目前华南农业大学已经获批广东省金融大数据分析重点实验室，硬件设施较为完善。辅助教学系列软件则须针对高校金融与经济类专业教学而研发，可融合清华大学、北京大学等著名高等学府相关专业教学的经验和特色，支持教学流程管理、学生管理、考核管理、教学课件管理，将教师从繁重的教学任务中解放出来，极大地提高教师教学的效率和质量。未完成研发前，可先采用业界领先的Bright Cluster Manager集群管理软件和Intel Enterprise Edition for Lustre（IEEL）并行文件系统，形成一个整体的企业级HPC 解决方案，以及SAS、Matlab、Python、Stata、R、SPSS、Eviews、Minitab、Moderler等统计软件。

（三）基于课程模块分类结果的实验教学人才队伍建设方法

一方面，对目前正在从事金融实验相关课程的老师进行有针对性的培训，提高他们的实验教学技能，使之成为主要的实验教学工作者。另一方面，通过加大宣传力度，实行强有力的优惠政策，吸引访学、博士后等各类具有先进实验教学能力的人员来本院进行阶段性或者全职的实验教学工作。

四、结束语

大数据背景下，金融学科须进行实验教学的课程将越来越多，如每门课程都进行实验课程体系开发、配备相应的软硬件设施和教学人员，将造成资源浪费、降低实验设施的使用效率。可见，如何改革以往金融实验教学“模式僵化：老师以电脑操作为主导，学生简单根据老师的指令使用计算机”的现状，已经成为现阶段金融学科发展亟需解决的现实问题。对此，本文提出将金融学科的实验课程进行模块分类，按照模块开发课程体系和配备软硬件设施及教学人员，以优化资源配置，提高教学效果。

参考文献

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