金融数学专业计量经济学教学中计量软件的选择

谢军

摘 要：通过对计量经济学实践教学现状的分析，针对金融数学专业提出Eviews和SPSS计量软件的不足。依据金融数学专业学生量化分析金融问题的培养目标，同时考虑到金融数学学生的后续发展，提出了金融数学专业计量经济学实践教学采用SAS的意见和建议。

关键词：计量经济学；实践教学；SAS

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2018）06-0012-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.06.004

金融数学专业属于金融学大类中的高端专业，培养的是新型复合型金融人才。计量经济学在面对这一新兴专业时，应该重视实践性教学环节，全面提高教学质量。并且根据人才培养目标，理论联系实际，注重能力培养，循序渐进合理安排实践教学环节，加强实践教学管理，改革实践教学模式，系统培养学生量化分析金融问题的能力。本文主要针对金融数学专业的计量经济学实践教学方面，考虑到金融数学专业学生量化分析的核心能力培养问题，分析了当前主要统计软件的优缺点，给出金融数学专业计量经济学实践教学中计量软件的选择建议和意见。

一、计量经济学的计量软件选择及应用现状

当前计量经济学教材在编写时主要面向文科性质的经济学学生，授课以讲授计量经济学理论为主，偶尔辅以部分经济学实证案例。并且，当前计量经济学教材的计量软件大多是选择Eviews或SPSS，而这些软件在计量经济学的教学中存在着不少缺陷。

（一）计量经济学教材中，Eviews或SPSS介绍操作不便利

Eviews和SPSS这两个计量软件都是通过点击鼠标就可以完成从导入数据到选择方法，再到输出最终结果的操作。但是，在教材中插入这些软件的“点鼠标”操作是很不便利的。实际教材里，往往编者会采用截图的方式告诉读者该如何“点鼠标”，进行选择。而这又造成了另外一个问题——图片占教材版面太多，造成了教材表面上很厚，实际上教授的知识并不多。

（二）Eviews和SPSS数据处理功能不强

在经济学等文科专业的计量经济学教学中，由于大多采用的是已经处理好的经济数据，例如GDP、家庭人均消費、人均可支配收入等，这些数据大多是国家或各地方统计局处理后公布的，很少有缺失或数据间日期不匹配等问题。然而，金融数学专业的学生面对的往往是公开交易数据，这些数据相对复杂。例如，有的公司出现一段时间的停牌交易，在做研究时需要剔除1年交易天数少于120天的公司。面对近3000家上市公司的交易数据，用Eviews和SPSS处理起来往往比较费劲。

（三）Eviews和SPSS不利于金融定量分析的深入学习

当前，计量经济学的教学中使用Eviews和SPSS确实能让学生快速掌握计量经济学的基本知识、模型，但是，金融数学专业属于金融学大类里较高端的专业，对学生的量化分析金融问题能力要求更高。当进一步需要处理复杂金融问题的时候，Eviews和SPSS编程能力的局限性往往就体现出来了。例如，投资学著名的三因子模型（Fama和French，1993），利用Eviews和SPSS往往只能用别人计算好的市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）代入模型进行分析。然而，事实上，金融领域做因子分析时，更重要的是掌握因子的来源、计算。而市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）都需要动态分组的技术，编程能力弱的Eviews和SPSS很难胜任这一工作。

二、计量经济学计量软件的选择

鉴于Eviews和SPSS在金融数学专业的计量经济学教学中的诸多不足，我推荐使用SAS进行计量经济学的教学。SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问、数据管理、数据呈现、数据分析。当前软件最高版本为SAS9.4。其中Base SAS模块是SAS系统的核心，其他各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。利用SAS可以较好地解决Eviews和SPSS在金融数学专业的计量经济学教学中存在的问题。

（一）计量经济学教材中，SAS的介绍操作非常便利

不同于Eviews或SPSS的“点鼠标”操作，SAS采用编程（或可以转换成程序代码）的方式进行数据访问、管理、分析。因此，在教材中，采用SAS进行实证案例教学时，只需要把相关程序代码告诉学生即可，避免了Eviews或SPSS需要截图来教学“点鼠标”这一占教材版面的缺陷。

（二）SAS具备强大的数据处理能力

虽然相对于SQL等专业的数据库软件而言，SAS的数据处理能力不是很强。但SQL毕竟是计算机专业专门处理数据的，难以用于统计计量。事实上，在统计计量软件中，相对于Eviews或SPSS几乎没有的数据处理能力，SAS的数据处理能力就显得强大多了。对数据的删除、筛选、合并表格、变量等操作很好，便于金融数学专业学生处理大量数据。

（三）SAS有利于金融定量分析的深入学习

面对Eviews和SPSS难以进行的动态分组等金融定量分析技术，SAS通过循环语句（宏语句）可以轻易完成。SAS的编程学习初学可能会有一定困难，但是一旦掌握这门语言后，就为金融数学专业学生的金融定量分析奠定了扎实的基础，有利于学生的长期发展。

总之，金融数学专业学生以量化分析金融问题为核心技能。在计量经济学的实践教学中，Eviews和SPSS难以胜任复杂的金融分析。因此，作者推荐使用SAS进行计量经济学的实践教学，在完成现阶段教学任务的同时，确保金融数学专业学生的长远发展。

参考文献：

[1] Fama E F，French K R.Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J].Journal of Financial Economics，1993，33（1）.

[2] 汪潘义，邵一江，王丽丽.“计量经济学”实践性教学模式研究——基于应用型人才培养目标[J].合肥学院学报（自科版），2014（1）.endprint