STATA统计分析课程教改探究

冯雨桐 李佳蓉

摘 要：通过梳理STATA统计分析课程当前的教学现状，总结课堂教学存在的教学模式单一、教材命令存在时滞性和实验训练与现实金融问题融合不足等问题，有针对性地在教学安排、教学内容和教学案例等方面开展教学改革探索，以期强化课堂的教学效果，提升学生的理论水平和实践能力，为社会输送高质量复合型经济金融人才。

关键词：STATA统计分析；教学改革；经济金融数据

中图分类号：G4     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.02.072

1 课程教学存在的问题

STATA统计分析课程教学中目前主要存在3个方面的问题。第一，课程难度较大，学时较为紧张，课堂教学模式相对单一。目前开课的经济金融专业学生在前置课程几乎没接触过编程，在编写和使用上欠佳，且分配课时相对较少，尽管选择了较为基础的教材，但学生仍反馈课程难度较大，且部分学生英文水平较弱，导致学生容易出现代码混淆，不会灵活运用改写代码等问题。同时课堂教学模式相对单一，理论课教师讲授命令基本语法，实验课学生自行完成课后习题，其后教师控制学生电脑，演示评讲，对学生来说，实践操作机会和时间较少，很难做到真正吸收消化知识。第二，作为权威的统计软件之一，STATA软件不断被使用者更新升级以应对前沿的统计知识和算法，但目前课程教材主要围绕传统基本命令进行介绍，在應用实效性上存在时滞性，降低了信息传递效率，不利于培养学生图表交互能力和提升数据洞察力。第三，实验训练与现实经济金融问题联系不紧密，问题的研究过于数学模型化或命令语法化，使得课程的教学内容空洞且没有着力点。目前课程是按模块命令来学习，课后实践也只是围绕命令的基本应用，并没有将学科热点问题和行业实战项目与STATA统计方法结合起来，导致知识仅仅停留在学过层面，等未来学生开展论文写作或寻求工作机会时并不能将STATA金融数据分析作为自己的技能，打压了学生学习的积极性。为此，对本专业的STATA统计分析课程进行教学改革就显得十分必要。

2 教学改革的建议措施

2.1 课程安排合理化，混合式教学模式与项目式训练相结合

STATA统计分析课程的讲授需要结合STATA编程、金融和英语知识，但由于经济金融类专业学生的编程基础较弱，课时总学时仅为36学时，时间安排比较紧凑，所以需要合理化课程安排，优化其理论课和上机实验课的教学模式。

理论课采用“线上和线下”混合式教学模式，具体操作是，借助超星学习通平台完成混合式教学课程资源建设，将课前的线上预习、课中的随堂测试、互动参与、课后练习和拓展资料的学习进行统筹安排，增加学习兴趣，加强学生的情境体验感。每节课课前在学习通发布预习任务和本节课例题关联数据集，让学生提前对照例题预习编写，了解命令的基本语法，知晓自身对知识点的困惑处，逐步提高学生上课的学习效率；课中线下给学生讲授统计概念和STATA编程命令的同时，在学习通发布对应新命令的小练习，让学生即时练习编程命令的写法，相当于把上机实验课编写大段命令的任务进行拆解，逐步帮助学生克服害怕写程序的顾虑，同时学生也可通过学习通的讨论模块，把疑惑的知识点及时反馈给教师，帮助教师知晓学生的情况，并根据反馈适时调整，体现“持续改进”的动态教学过程；课后在学习通发布综合性练习，帮助学生复习本节课的知识点，同时，不定期在学习通的资料库补充STATA课外知识链接，如连玉君教师在知乎分享的连享会论坛，加深学生对知识的理解。

实验课则采用以项目式训练为核心的教学模式，具体操作是，除了保留单人课后习题上机练习，也要开展基于现实案例或实务数据的项目式训练，学生以3～5人为小组单位，小组成员互相帮助配合，共同完成较复杂的金融实战项目。每次实战项目成果的包括小组成员无法解决的疑难问题、小组最终成果以及组员的代码等，由组长提交给教师，教师会对每组的共性问题和个性问题进行点评与解释。这种设置课程任务的项目式训练可充分调动学生积极性，加深学生对课程的理解和应用，提高学生的研究分析能力，真正实现“知其然，知其所以然”。

2.2 引入STATA外部命令，丰富理论教学内容

时至今日，STATA软件已经更新到第17版，功能不断增强，但使用者们仍持续在开发新程序或命令，不断缩小理论计量与实际应用之间的差距，这使得STATA教材的基本命令在实际应用层面存在一定的滞后性，不利于帮助学生了解软件的前沿命令或功能，所以可以适当导入流行的STATA外部命令来构建或丰富理论教学内容。

以基本命令correlate为例，在STATA内可实现相关系数的求解。相关系数在统计分析内可于衡量两变量间相关性强弱，类似地，也可用于评估证券市场不同行业间的相关性程度。借助申万宏源一级行业指数数据，学生通过correlate函数即可快速求解出不同行业间的相关系数，但输出结果是以矩阵进行列示，且往往受限于STATA的结果窗口规格，软件会自行作断行处理，降低了数据的可读性，不利于学生的直观分析。为此，课程安排上可给学生拓展数据可视化工具，此处利用STATA的外部命令heatplot函数即可输出对应的热力图，如图1所示，一张图就可完整展示目前申万宏源31个一级行业的相关性程度，也以深浅色块替代了繁复的相关系数数据结果，提升了结果的可读性，加深了学生对数据的洞察力，学生通过热力图就能快速判断出哪些行业相关度较高，进而分析出其受某几个共同经济变量的影响；哪些行业又与其他各行各业的相关性较低，可被用来熨平大盘指数波动。这有利于帮助学生在构建投资组合时，合理控制行业分布，分散风险，更好地实施行业轮动策略。

再以基本命令regress为例，在STATA内可实现因变量对自变量的回归，为此回归模型经常被用于研究经济变量间的影响机制。借助教材内美国劳动经济学数据，学生通过regress函数即可快速求解出教育对工资的回报，输出的回归结果一般包含残差平方和、回归平方和、总平方和、模型拟合度以及模型内所有自变量前系数的估计值、标准差、t值、p值、95%的置信区间等信息，虽然细致的分析数据有利于学生理解结果与算法间的内在关联，但作为结果展示却不够简洁直观，也不是目前主流回归分析结果的展示方式。因此课程安排上可给学生拓展回归结果导出工具，此处利用STATA的外部命令outreg2即可输出对应的回归结果，如图2所示，一列数即可清晰展示一个回归方程的拟合结果，以标上星号的方式替换繁复的系数估计值统计量，同时，控制变量不同的3个回归方程结果对比更能清晰佐证核心解释变量教育educ对被解释变量工资wage影响是显著为正的论点，提升了学生对原始数据的分析效率，更好地帮助他们深度梳理经济变量间的影响机制。

综上，在教学内容里补充外部命令可以引导学生接触STATA统计软件的前沿命令，帮助他们更高效地开展金融数据分析，更重要的是，为学生提供了安装外部命令的技术方法，即ssc install或findit命令工具，同時教会学生如何按照基本语法学会外部命令的使用，这样即使在课程结束后，学生依然能利用知识迁移能力快速理解后续开发的程序命令，真正做到“授人以鱼不如授人以渔”。

2.3 引入学科前沿知识和金融实战项目，深化学科认识

STATA统计分析课程主要针对经济金融类专业学生开设，课程目的是培养具有数据素养和数据分析能力的金融复合型人才，所以根据课程逻辑，在讲解了STATA基础知识后，需要引入学科前沿知识和金融实战项目，深化学生对金融专业学科的认识。

目前课程是按模块命令来展开的，在讲授时可以按模块分类引入与其相关的学科知识或金融实践项目，如表1所示。数据管理模块拓展金融数据获取途径，并根据不同数据集的特点，结合本模块数据预处理命令，进行数据清洗和数据处理，为学生日常经济分析或毕业论文实证模型构建打下了基础。图形绘制模块拓展气泡图和地图，一方面，气泡图作为散点图的扩展，可培养学生的知识迁移和思维发散能力；另一方面，空间数据地图可视化可作为切入口，加深学生对近年热点话题空间计量的认知。描述统计分析模块拓展描述性统计分析表格导出和证券投资组合的相关性分析，前者可为学生毕业论文数据的描述性分析打下基础，后者则加深学生对投资学课程的理解，也为学生投资决策提供了技术方法。线性回归模型拓展基于现实面板数据的实证分析，案例选取围绕近年金融学科的热点话题，比如绿色金融和数字普惠金融，引导学生关注学科前沿热点话题，深化对学科的认知。

通过将金融热点话题与STATA统计分析课程教学内容进行融合，不仅为学生的仿真实操提供了有效的技术方法，也帮助学生更好地解决实际问题，有利于培养学生的创新意识，极大拓宽他们的科学视野。因此，教师可以立足于自己的学术研究领域，在教学中通过现实案例或实务数据适当地将新的专业成果和实践经验贯彻到课堂教学和实践中，既保证了教学内容与学科前沿的紧密结合，确保教学内容的实用性，又培养了学生数据处理和分析能力，提高经济金融类专业学生对当下经济金融形势的研究、判断和分析能力。

4 结语

针对目前STATA统计分析课程教学过程中存在的教学模式单一、教材命令存在时滞性和实验训练与现实经济金融问题融合不足等问题，进行了混合式教学、更新外部命令讲授和开展金融热点话题的项目式训练等方面的教学改革探索。该探索根据课程特点和社会需求不断优化教学安排和教学内容，为学生营造良好的自主学习气氛，有利于激发学生的学习兴趣，凸显他们在教学过程中的主体地位，同时也有利于提高教师的教学质量，实现师生良好互动的目的，帮助高校培养出满足市场需求的经济金融人才，提高其在经济金融领域的竞争力。

参考文献

[1]阙烨，程广华，吴正飞，等.基于统计分析方法在金融数据中应用的课程教改研究[J].蚌埠学院学报，2020，9（02）.

[2]马海强.适用拔尖人才培养的多元统计分析课程教改研究[J].教育观察，2022，11（10）.

[3]魏梦婷.Python金融数据分析课程教改探究[J].支点，2022（10）.

[4]吕小锋.基于Stata编程的国际商务数据处理与分析课程教改设计[J].科技创新与生产力，2017（08）.

[5]彭荣.高校数学课程模块化分级教学实践与研究[J].黑龙江生态工程职业学院学报，2015，28（01）.

[6]胡永旭.面向机械方向学科融合的数值分析课程教学改革与实践[J].时代汽车，2023（12）.