研究生时间序列分析课程建设的探索与实践

庞新生

(北京林业大学 经管院， 北京 100083)

【教育学】

研究生时间序列分析课程建设的探索与实践

庞新生

(北京林业大学 经管院， 北京 100083)

时间序列分析课程是统计学专业研究生教育的必修课之一，是一门理论性与操作性很强的学科。授课过程如何既能体现时间序列分析课程的特点，又能结合农林院校背景，是农林院校统计学研究生时间序列分析课程讲授的重点和难点，对此进行深入探索可以推动农林院校统计学专业研究生时间序列分析课程建设。

农林院校、统计学专业;研究生教育;时间序列分析;课程建设

目前，多数综合院校、财经院校都开设有统计学专业，均可招收统计学硕士研究生，两类院校在课程设置上相似，主干课程接近，相同课程讲授中所选用教材各有特色，财经院校选用教材偏重应用研究，主要介绍如何运用统计理论与方法分析各种经济现象;综合院校所选教材数学味道更浓厚一些，侧重于数理推导。有些农林院校也设置有统计学专业，并招收统计学硕士研究生，农林院校统计学专业教材选择与统计学专业的归口以及任课教师的教育背景密切相关，如果归口基础学科，则选用教材偏重数理推导，如果归口经济管理类学科，选用教材与财经院校比较接近。目前主流教材对农林院校自身特色体现得很少或基本没有体现，其他统计学必修课程也存在类似的问题，直接结果是农林院校统计学专业硕士毕业生竞争力不强，与综合院校、财经类院校统计专业有一定差距，究其原因可归结为：一是农林院校统计学专业的师资配备、教学资源与其他类院校有一定差距;二是农林院校统计学专业研究生教育过程中课程教授与农林类、生态环境类等专业知识结合较少，学生不知道如何将统计知识运用于农林领域相关问题的研究中。原因一有一定历史背景，农林院校长期以来被看作是艰苦院校，财经院校、综合院校是人们认可的理想院校，因此在师资配备上是存在局限性的，加之农林院校注重特色学科，对其他学科投资力度不足，因此造成有关学科教学资源不完备，这个问题的出现有历史原因，短期是无法解决的，因此，只能从有关学科的研究生课程建设上着手，通过课程建设弥补师资配备、教学资源配备上的不足，如何培养既懂得统计理论、统计方法又能将所学知识运用于农林生产、生态环境治理等实践中，适应市场需求的高端复合型人才是农林院校统计学专业研究生教育的首要任务。因此，农林院校统计学研究生教育既要借鉴综合院校、财经院校统计专业的发展方向，也要结合自身特点，才能提升竞争优势。

一、农林院校统计学专业硕士研究生时间序列分析课程建设目标

时间序列分析是一门理论性与操作性很强的学科，是统计学专业硕士研究生的学位课之一，是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在生产实践中有着广泛的应用。时间序列分析主要是针对动态数据进行建模、预测，方法明确，内容丰富，是与经济活动结合最紧密的课程之一，用时间序列分析提供的方法可以预测经济发展、农业的产量等。时间序列分析是一门综合性很强的课程，初学者不仅需要具备统计学、经济学基础以及熟练运用统计软件的能力，还需要了解数学学科的相关内容，如随机过程、常微分方程等，这些课程都是难度较大的课程，而时间序列分析是这些学科的综合使用［1］，尽管部分学生在本科阶段有一定的基础，但在较短的教学时间内运用时间序列分析理论与方法研究实际问题，掌握时间序列前沿性内容，难度仍然较大。传统的时间序列分析课程讲授过程中往往以基础知识为主，以大量的理论推导为主线，重视定性分析，轻视定量分析的实际操作，以致学生无法把理论知识与现实问题联系起来，同时由于上机时间有限，学生在该门课程学完之后，缺少分析实际问题的技巧。如何提高统计学专业研究生综合素质和处理解决现实问题的能力，一直是研究生课程建设的核心问题之一，传统模式费时费力、知识输出量少、学生被动地接受，不能很好地启发学生思维，学生缺乏动手能力与创新精神的训练与培养。有鉴于此，统计学专业研究生时间序列分析课程的改革须注重课程的实用性、操作性和前沿性，有意识地让学生参与整个教学的全过程，启发学生独立思考，培养学生的创造性，使学生既能掌握时间序列分析的基础理论知识，了解本门课程的前沿问题和发展动向，又能熟练地把时序分析的操作方法应用到农林实践中。

二、农林院校统计学专业硕士研究生时间序列分析课程建设的途径

统计学课程难学，难懂，入门难，继续深入也非易事，目前，无论是财经类院校还是某些综合类院校统计学课程(包括时间序列分析)讲授过程中理论部分的比重均在逐渐降低，应用部分的比重在逐渐增加，学生仅满足于对计算结果的统计解释，忽略了模型参数估计和各类检验的原理学习。有些农林院校统计学专业硕士研究生课程基本参照财经类院校的模式，重应用，轻理论，研究生论文多以实证研究为主，理论研究方面的论文非常罕见，缺乏基本的理论素养，缺乏坚实的理论创新基础，从长远来看，不利于统计学硕士研究生的培养，因此，在统计学硕士研究生的训练过程中，理论部分的学习与应用部分的学习同样重要。笔者曾经旁听过国内某知名高校研究生时间序列分析课程，授课教师为国际知名高校的教师，理论部分和应用部分的授课分别由两位教授承担，即便如此，很多学生在学习时间序列过程中仍面临听不懂、不会用等问题。因此，任课教师在时间序列分析课程讲授之前首先要对学生基础有比较清晰的认识，据此确定合理的教学目标。只讲授理论与方法，学生不容易接受;只讲应用，学生缺乏研究潜力，理论与应用并重，对教师和学生都是挑战。时间序列分析课程如同其他统计学课程，不但难学，也不易讲授，教师自身首先要非常熟悉本领域的相关知识点和各种方法，其次要能够将本课程中的内容熟练流畅地表述出来，并且要保证多数学生能够理解听懂，这是一件很不容易的事情。另外，授课内容的选择也是非常关键的，比如是按照理论体系讲授还是有所取舍。由于时间序列分析内容中包含很多数学公式，授课过程中可以采用多媒体与板书相结合的方式，在授课前、中、后都应与学生多沟通，授课过程中努力实现教学互动，了解学生对于授课内容的真实感受，对于难点内容可以重点讲解，多次重复，课后应适当布置一些练习，通过练习提高学生对知识点的理解和认识。

北京林业大学统计专业研究生六成以上本科阶段为统计学专业，近四成学生来自其他专业，本科阶段没有学习过时间序列分析课程，甚至统计学专业的课程中只学习过统计学原理，教育背景差距显著，学生基础差异较大。因此，在时间序列分析课程讲授过程中要兼顾各类学生，既要教授基础知识，保证具有非统计学专业背景的学生学习的需要，又得让本科学习过时间序列分析课程的学生在回顾基础知识的同时比较全面地了解本课程的前沿知识，强化应用能力的培养。因此，在学时非常有限的前提下，授课内容的选择和学时的安排就显得很重要，比如哪些内容安排学生自学，哪些内容需要教师在课堂上讲授，哪些内容由学生在课堂上交流。一般可以接受的做法是，先前没有接触或接触较少或是了解得不清楚的内容以及前沿发展由教师讲授，曾经作为先行课程系统学习过的但又遗忘的内容，如差分方程可以由学生自己准备讲授，通过让学生参与教学，提高学生的学习热情，培养学生的自学能力。在长期从事农林院校统计学硕士研究生时间序列分析课程教学实践中，笔者积累了一些心得体会，希望通过研究生课程建设，使得本专业时间序列分析课程讲授能上一个台阶。

1.注重案例教学，推动教学实践的创新。时间序列分析原理部分在各类院校统计学专业研究生授课过程中都会涉及，真正体现各校特色的内容可能更多体现在案例的编写和讲授上。通过中国知网进行查询，关于时间序列分析在农业领域应用的文献较多，在林业领域应用的中文文献十分有限，大量的案例主要集中在一般意义的经济学领域，因此重视农林实践以及环境领域有关案例的编写显得非常重要。案例编写过程中，通过分组形式引导学生参与进来，如从变量选择、数据收集整理、模型识别、参数估计、模型的专业解释以及模型预测等都可让学生全过程参与，这样，一方面创造条件帮助学生了解时间序列分析的基本操作，一方面通过农林领域实际问题告诉学生如何应用。分组遵循自愿组合原则，同时要考虑组内成员的本科专业背景，将统计专业和非统计专业学生组合在一起，通过协作分工，一方面提高团队的合作意识，另一方面可以通过统计专业学生带动非统计专业学生对本课程的学习和认识，实现共同进步。

2.重视教材的编写，反映农林院校特色。农林院校的各学科带有浓厚的农林特色，统计学专业也不例外，研究生教育在重视讲授一般时间序列分析理论与方法的同时，同样应该重视体现农林院校特色，同时，注意到半数以上研究生都有农林院校教育背景，因此，在教材编写过程中，无论是章节中例子的编排还是大的案例都应该紧紧围绕农林院校背景这个主题，案例选择过程中可以让研究生一同参与，包括研究主题确定、数据收集与预处理、模型构建和专业解释。对于解释过程中出现的问题可以请教专业人士，这样一方面训练了学生动手能力，另一方面也加深了农林专业知识的进一步学习。

3.重视上机实验，促进统计软件的学习与应用。时序数据的分析依靠手工既耗时又费力，而且计算结果误差较大，其对学生的要求很高，需要熟练掌握时间序列相关知识，包括识别、检验、估计和预测的诸多要素。使用统计软件完成上述工作，一是省时省力，计算结果精度较高，二是对理论知识的要求也有所降低，学生只要能够按规程操作软件，能够对结果给出正确的统计学解释，不需要了解基本理论的推导过程，因此，对于统计学基础一般的学生通过统计软件的学习能够弥补由于基本原理掌握不扎实所带来的不足。目前关于时间序列处理软件较多，如SPSS、SAS、S-PLUS、EVIEWS以及JMulTi等［2］225-231，由于本科阶段只是在部分课程中介绍过SAS软件，没有系统教授过SAS软件，因此在研究生时间序列分析课程讲授过程中需编写SAS软件时间序列分析实验教学大纲和实验指导书，对时间序列相关函数操作、时间序列数据预处理、ARMA模型的建模与预测、非平稳序列的确定性分析、非平稳序列单位根检验以及非平稳序列异方差检验等SAS操作进行简单介绍和说明。［3］38-131

4.培养学生的自学能力。按照高等教育的教学目标要求，本科阶段不仅要完成专业知识的学习，更重要的是自学能力的培养和训练，研究生阶段应该是研究能力的训练和升华。目前一个不争的事实是，很多研究生缺乏自学能力。究其原因，主要是在本科教育阶段对于学生的自学能力训练不够或者说没有训练。当下无论是社会、学校还是在校学生对教师的要求都在不断提高，无论是本科教育还是研究生教育都有相应教学评价系统，有些高校还将评价结果与教师职称评定直接挂钩，而对于在校学生的要求却徘徊不前，甚至有倒退的迹象。学生把所有的希望都寄托于学校和教师身上，忽视了自学能力的培养和训练。与其他人文社科类专业相比，自学能力对于统计学研究生的学习更为重要。由于学时有限，教师在授课过程中讲授的知识量大，利用课堂时间完全消化根本不可能，因此需要学生利用课下时间回顾和自学，否则，旧知识没有理解消化又要去接纳新的内容，时间长了，学生不愿学习，如同积食，食之不化，身体就会不适。

5.合理安排课程前沿内容的介绍和讨论。研究生阶段关于课程前沿内容的介绍是必不可少的环节，高校课程所涉及内容基本上是从最理想、最简单、最远离实际问题的模式出发直到最复杂、最贴近实际问题的模式，对于时间序列分析课程而言，本科阶段主要讲授的是静态单变量时间序列分析方法及应用、动态单变量时间序列分析方法及应用，到了研究生阶段，在对动态单变量时间序列分析方法及应用回顾和学习的基础上，需要进一步了解动态多变量时间序列分析，如向量自回归与向量误差修正模型、结构向量自回归模型和脉冲响应、非参数时间序列模型等内容，前沿介绍旨在让学生了解本领域最新动态，开阔学生视野，对学有余力或致力于从事计量模型研究的同学可以推荐相关文献以供阅读提高。对于讨论课，教师事先应给学生提供基本思路或发放有关资料，确保学生有充分的时间进行准备和消化。由于时间序列分析课程涉及的数据大部分来自生产实践，这恰好提供了向学生介绍农林生产、社会经济活动和社会经济发展的契机，有可能的话，可以邀请专业人士就相关领域实际问题的时间序列处理举办讲座，通过此种形式，让学生进一步了解时间序列分析方法的重要性，同时也可深入了解时间序列分析实际问题的处理方法与技巧。

6.选择合理的考核方式。研究生阶段更多是研究能力的训练和培养，因此从这个层面上来讲，以课程论文的形式更能体现培养目标，但鉴于部分学生跨专业学习，通过闭卷考试可起到督促作用，因此，在选择考核方式时，应结合学生的学习背景和学习过程的实际情况。如果学习过程中课后作业完成情况比较好，说明学生对各个知识点掌握情况较好，通过课程论文可以将各知识点汇总起来;如果学习过程中课后作业完成情况不乐观，说明学生对各个知识点掌握情况不好，通过闭卷考试督促学生加强各个知识点的学习，辅之以课程论文可以将各知识点汇总起来。因此，考核形式应根据学生的背景和教学情况灵活选择，而不应该拘泥于某种固定的模式。

尽管时间序列分析课程难学、难懂、难运用，但笔者相信通过教与学的有机结合，教师准确了解学生基础差异，恰当定位教学目标，结合农林院校背景编写特色教材，积极引导学生分组全过程参与特色案例的编写和汇总，合理安排授课内容，灵活选择考核方式，通过专题讲座形式提高学生学习时间序列分析课程的兴趣和热情，就会促进学生实现由被动学习向自觉学习的转变，为学生将来踏入社会，更好地为社会工作打下坚实的基础。

［1］ 钱珍.案例教学在时间序列分析中的应用［J］.统计教育，2007 (10).

［2］ 赫尔穆特·鲁克波尔，马库斯·克莱茨希.应用时间序列计量经济学［M］.易行健，邓可斌，译.北京：机械工业出版社，2008.

［3］ 李正辉，李庭辉.时间序列分析实验［M］.北京：中国统计出版社，2009.

Research and Practice on Graduate Course Construction of Time Series Analysis

PANG Xin-sheng
(School of Economic Management，Beijing Forestry University，Beijing 100083，China)

As a required course of statistical graduate education，time series analysis is a discipline both stressing theoretical and operational aspects.It is important and difficult points during teaching to reflect features of time series analysis，and to combine with the background of agricultural and forestry colleges.An in-depth exploration on these can promote the construction of the course in agricultural and forestry colleges.

agricultural colleges;statistics specialty;graduates'education;time series analysis;course construction

1672-2035(2011)06-0143-03

G643.2

A

2011-09-20

庞新生(1970-)，男，山西榆次人，北京林业大学经管院副教授，博士。

北京林业大学“211工程”三期研究生创新人才培养建设计划子项目

【责任编辑 冯自变】