大数据管理与应用专业计量经济学课程建设研究.pdf

中国科技期刊数据库 科研 177 大数据管理与应用专业计量经济学课程建设研究 张永亮 中国矿业大学（北京），北京 100000 摘要：摘要：大数据时代诸多新技术涌现，大数据管理与应用专业应运而生，随着时代发展，计量经济学课程内容也要有所改变，谋求创新。本文结合大数据管理与应用专业教学实践，分析了计量经济学教学现状，探究大数据时代新背景新技术对计量经济学科的影响，理清目前大数据管理与应用专业本科生计量经济学课程如何适应新时代需求，围绕大数据时代遇到的新机遇做出新调整，探究的教学改革方向，以期通过改变传统的教学模式，结合大数据时代背景，提高大数据管理与应用专业计量经济学课程的教学质量。关键词：关键词：大数据管理与应用；计量经济学；课程建设 中图分类号：中图分类号：G642 1 计量经济学教学现状 计量经济学，是工商管理类本科生学科基础必修课。该课程具有很强的应用性和实践性，基于一定的社会经济现象的定性分析，综合运用统计学和数学的相关方法，定量分析经济变量之间的关系。计量经济学应用领域较广，主要包括宏观经济管理和预测、货币和财政等领域的研究、企业管理和市场预测等诸多方面。通过计量经济学课程的学习，学生可以掌握本课程的基本原理和方法，了解其具体的应用领域，学会以之对实际问题进行实证分析，获得研究与实践能力的有机结合与共同提高。更加具体一点来讲，通过本课程的教学，可以使学生熟悉计量经济学的分析方法和建模流程，了解计量经济学的特征和作用，了解其在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；使学生掌握基本的经典计量经济学理论与方法，熟悉计量经济分析工作的基本内容和工作程序，系统掌握线性计量经济模型的设定、估计与各方面的检验方法；使学生具有进一步学习和应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力，为以后的工作和研究打下较好的基础。总之，初级计量经济学课程的重要性不言而喻。但是，由于计量是数学、统计学、经济学三者的交叉学科，不仅需要丰富的前期课程基础，而且理论知识充满数学，还要有案例分析和软件操作相互结合，很多学生对计量都有所畏惧。因此，这门课在工商类本科课程体系中，属于难度较高的课程，具有比较典型的代表性。如何让学生在有限的学时内，充分掌握、理解、消化所学的复杂知识，并得以应用，是摆在计量经济学课程建设面前的难题。同时，在经济学专业的核心课中，计量经济学是比较有难度的一门课，具有很强的逻辑性，甚至略显晦涩。虽然目前微课、慕课、翻转课堂等多种课程形式并存，但实际上并不属于真正意义上的“金课”。当前计量经济学的教学中的微课、慕课、翻转课堂，在形式上不属于“金课”。目前，计量经济学课程建设方面，主要存在以下问题：（1）难以和大数据应用相结合。大数据时代下，诸多经济现象需要从多个视角进行分析和探究，相关研究也需紧密结合定性和定量两个方向。因此，大数据时代，大数据相关专业需要培养能够将定量和定性相结合分析的综合性人才，计量经济学的课程正符合此要求，设立大数据计量经济学课程才能让学生综合提高，找到针对大数据问题的相关解决措施，成为应用型人才。然而，目前计量经济学课程在助力学生提高应用能力方面还有诸多不足，学习内容限制了学生难以跳出固定思维，学生分析问题解决问题的思维比较固化。（2）学生的数理基础普遍不足。计量经济学学习是要求学生具备较扎实的概率论和数理统计的相关知识，然而根据大数据管理与应用专业建设的实际教研情况，我们发现大多数学生的数理基础十分薄弱，难以达到计量经济学的学习要求。由于学生自身数理基础的问题，导致部分学生尚未学习就产生的放弃心理，一部分学生甚至对基本的假设检验都不了解，应用计量理论加以分析更难上加难，无从下手，影响了学习效果。中国科技期刊数据库 科研 178（3）实践动手能力亟待提高。计量经济学是一门理论性、实践性、应用性较强的学科。但由于大多数教师深受应试教学的影响，在教学中习惯性以讲解理论知识为主，缺乏相应的实验操作，导致学生的实践操作能力较为薄弱。2 大数据背景下的计量经济学 近几年，信息技术发展十分迅猛，超乎想象，大数据、物联网、云计算与移动互联网为代表的新技术新领域不断涌现，世界已经进入大数据新时代。国家“十三五”规划中明确提出了“国家大数据战略”，在促进大数据发展行动纲要中，明确列举了与大数据相关的国家大数据工程与行业。随着社会进入以“大数据”为主要特征的新时期，高校也要为新时代培养和输送具备相关技能要求的人才，所以传统教育也面临着多方面的改革要求。为适应这一人才需求的新形势，教育部开始批准在高校设立两个与大数据相关的新专业，即数据科学与大数据技术专业和大数据管理与应用专业。与前者相比，大数据管理与应用新专业定位于培养“懂数据、懂技术、懂业务、懂管理的复合型人才”，深受社会各界的关注，从近几年招生情况看，也十分理想。不过，与数据科学与大数据技术专业相比较而言，大数据管理与应用专业批准设立的数量实际上还是较少，设立的时间方面也不长，相关课程体系建设仍在探讨和摸索阶段，未来发展任重而道远。大数据技术的发展，给当今社会的各个方面都带来了空前变革，如何从每时每刻都产生的海量数据中发掘出有效的信息成为重中之重。大数据时代下，计量经济学分析建模都面临着诸多新场景，亟需拓展新方法。大数据不仅体现为海量数据在数据量上的优势，而且也具有价值密度低的特征。同时，大数据时代，样本分析时，样本的特征维度快速增加，会使得建模分析时模型变量数量远远超过样本数量的情况，即所谓的高维数据问题。大数据时代数据类型也更加丰富，除了常见的结构型数据，文本数据、音频数据、视频数据等非结构化类型的数据越来越多，变量之间的关系也更加复杂，非线性、非平稳、高时变性等特征十分显著。未来计量经济学在大数据时代的发展趋势主要包括：宏观数据复杂关系建模和预测的理论、方法与应用；高维度和非结构化数据建模的理论、方法与应用；时空数据建模理论、方法与应用；大数据政策评估计量分析的理论、方法与应用；现代网络生态环境下金融数据建模的理论、方法与应用。3 大数据计量经济学教学调整方向 3.1 创新教学内容 为了适应大数据时代的变革以及大数据管理与应用专业的需要，教学内容创新主要应包括：一是案例涉及的数据来源，应注意结合国内外财经大数据，强调相关大数据专业性数据库网站的使用和获取，讲解大数据领域的数据来源与变量衡量方法；二是计量经济学的具体理论内容，应该与人工智能、机器学习相互契合，寻找结合点，增加大数据背景下高维数据分析的 LASSO 模型等；三是在做计量分析以及应用实例时，尽量采用大数据相关数据和案例，及时数据量有限，但是数据特征要具备大数据特色。（1）传统计量课程的内容方面要加以调整。例如，适当缩减经典计量经济学部分内容，强调计量建模思想的探讨，理清思路，对于随机扰动的分布、统计检验等部分淡化数理推导过程，对于多元线性回归部分也适当缩减数理推导。对于放宽基本假设的多重共线性、异方差等部分缩减，突出原理与实验操作，同样淡化数据推导过程。现代经济强调因果关系，可多增加内生性的分析内容。在此基础上，引入时间序列分析方法，为学生处理、分析大数据提供思想指引和计量模型基础。同时，重点引入分析大数据的机器学习技术，让学生初步了解机器学习技术在计量经济学研究中的相关应用。聚类分析与贝叶斯模型在大数据分析中也十分常见，自然科学、社会科学，尤其是经济学中也经常使用，因此可以增加相关内容。（2）增加案例教学。案例教学可以最大程度地让学生参与到教学过程中。计量经济学理论知识比较抽象，但作为一门工具性很强的学科，非常适合引入案例教学模式作为辅助教学手段。计量经济学课堂教学与案例结合起来能让学生对知识的应用更立体全面。大数据背景下，计量经济学教学案例在和大数据时代结合方面，需要注意以下问题：一是要分析所选案例能否具备经济学特色，二是分析案例是否结合了本校专业以及学生的学习背景，三是强调所选案例要具有一定的前沿性和理论性，能代表当前热点问题或者热点事件。例如，针对目前电商平台的发展，增加用户中国科技期刊数据库 科研 179 聚类分析或者风险控制分析，此时要使用聚类分析模型、增加投资组合或者金融收益相关的贝叶斯模型等。（3）实践应用方面，增加 python 的教学力度。目前 计量经济学 主流的教学软件包括 Eviews、SPSS、STATA。在大数据时代，Python 的运用得到了广泛的认可，大数据相关专业的诸多课程可以使用 Python 进行重点教学。具体而言，需要对培养方案进行优化，优化课程之间的逻辑关系，在计量经济学课程开设之前，其先修课程可以将 Python 纳入进来，甚至可以增加Python 爬虫、机器学习等课程内容，丰富计量经济学课程的先导课程序列。在具体教学过程中，计量模型的建立和分析，也可以基于 Python 进行调整，从传统软件向 Python 进行过渡。同时，鼓励学生自主收集和挖掘新颖有趣的数据，从而激发学生利用计量经济学分析和解读数据的兴趣，鼓励学生参与大数据开发与研究小组活动，培养学生搜寻数据、探索数据信息的兴趣。3.2 创新教学模式（1）重视实验课。首先，在实验课的课时安排上，要注意，虽然计量经济学理论课程十分重要，必须保证，但是实验课一定要足够量，不能顾此失彼。实验课的课时数量要与理论课相互结合，避免脱节。当然，也要注意不能将全面课程都设置为实验课，否则难以克服学生注意力不集中的情况。其次，实验组的安排顺序上，可以适当灵活。计量经济学理论知识难度大、内容复杂，有些知识可以让学生先进行实验操作，等学生实验结束后再讲解相关原理和步骤，学生会瞬间理解，比如“异方差检验”,如果教师先讲解相关理论和原理，学生可能不知道是什么意思，也会觉得课程十分无聊，此时，教师可以先讲解实验操作过程，然后再总结实验步骤，融入检验原理，这样不仅激发了学生的求知欲，也能帮助学生更好地掌握知识。最后，要明确实验课的目的和意义。通过实验课，学生可以对不熟悉和没掌握的理论内容进行加深理解，锻炼学生使用软件进行计量分析的动手能力，通过布置实验作业，进一步提升学生运用计量经济学进行大数据分析的能力。（2）努力建设微课。微课是指运用信息技术按照认知规律，呈现碎片化学习内容、过程及扩展素材的结构化数字资源。微课的主要特点包括教学时间较短、资源容量较小、研究主题突出、推送内容具体、传播形式多样、受众反馈及时、信息内容针对性较强等。在信息化时代，微课是对常规课堂教学的重要补充。在本科计量经济学的实际教学过程中，许多学生反映理论部分难度过高，往往会遗忘一些基础学科知识导致思维难以跟上教学节奏，致使一些学生对计量经济学不感兴趣甚至放弃对计量经济学的学习。对此，可以尝试采用微课形式对部分重要的基础知识点进行“碎片化”复习推送，帮助学生快速打通不同学科之间的知识联结。如在讲授“多元线性模型的估计、检验和应用”时，对其中涉及的重要基础知识点，如矩阵性质、最优化问题求解、t 统计量的分布性质、假设检验的基本原理、区间估计的基本思路等分别制作微课并在课前推送，巩固学生过去所学的基础知识。在学习相关知识点后，“多元线性模型的估计、检验和应用”这一章内容的讲解将会变得更加顺畅，学生学习也会更加容易。此外，在微课中还可以推送有趣的数据挖掘信息，结合案例教学，进一步激发学生学习和应用计量经济学的兴趣。很多学习计量经济学的同学，课后想要补习也不知道从哪方面入手，此时“微课”便能根据学生自身的问题进行针对性地指导，进而跟上学习的步伐。3.3 打造精英教学团队 好的教学效果需要良好的教师团队做保证，精英团队的打造非一日之功，需要多种途径来实行：（1）师资引进方面，在大数据相关专业建设过程中，要着重考察师资的专业背景，尤其是数学、计算机和经济学兼备的综合型复合型人才，甚至可以考虑具有机器学习技术并具有一定实践经验的人才。对于计量经济学的教学老师，应该顺应大数据时代技术要求，通过多种培训、多种渠道、多种路径去全面提高自己的专业能力，参与国内多所高校大数据管理与应用专业教学设计研讨会，吸取国内同行的宝贵经验，总结新专业新课程建设经验，取长补短，丰富教学经验，提高教学水平，升级教学效率，用更多的经验和技术指导后续的课程建设。（2）鼓励教师积极参与计量经济学课程的教学创新项目。教学创新项目可以从侧面驱动教师积极改革课程建设，调优课程内容，让课程与大数据时代要求更加匹配，通过改革促发展。进展过程中，要注意从中国科技期刊数据库 科研 180 学生角度出发，通过调查的方式，或者统一教研室交流探讨，多渠道搜集学生学习信息，寻找到课程上的共性问题，分析课程学习过程中的难点，对课程内容进行适当的修正和调整，也好做到先修课程与后续课程知识点的衔接等内容。（3）强化教师与企业的合作深度和广度。从企业角度，目前普遍面临大数据转型压力，亟需专业人才指导；从教师角度，计量经济学教师普遍基础理论知识丰富，但缺少实践经验，以大数据项目形式加深合作，增加联系，可以发挥各自优势，实现资源整合，互惠双赢。4 结束语 大数据管理与应用专业的建立是顺应大数据技术发展的时代要求，大数据计量经济学课程作为该专业的基础必修课程，也应该在传统计量经济学课程内容和讲授方式上做出相应调整。本文通过分析课程现状，提出未来调整方向，助力大数据计量经济学课程建设与发展。参考文献 1张耀一.转型发展背景下地方普通本科高校计量经济学课堂教学模式改革研究J.南阳师范学院学报,2017(04):69-72.2肖翠仙,梁荔.大数据背景下金融专业计量经济学课程改革探索J.市场论坛,2020(10):89-93.3高芳菲.独立学院 计量经济学 智慧教学研究J.佳木斯职业学院学报,2021(06):37-38.4汪寿阳,洪永淼,霍红,等.大数据时代下计量经济学 若 干 重 要 发 展 方 向 J.中 国 科 学 基金,2019,33(4):8.5王红蕾.大数据背景下本科生毕业论文设计与计量经济学课程耦合研究J.山西青年,2021(08):25-26.6叶阿忠,付玉,陈泓,吴相波.基于成果导向教育理念的计量经济学教学改革思路探讨J.海峡科学,2021(02):82-84.基金项目：中国矿业大学（北京）课程建设与教学改革项目“初级计量经济学高质量精品课程建设”（J210504）。