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一文了解《统计分析方法》这门核心金融基础课

来源:http://www.86shipssupply.com 责任编辑:ag环亚娱乐 更新日期:2019-01-04 08:20

  当今商业社会正经历一轮崭新的工业化革命,即数字化革命。各行各业都在以空前的速度产生大量高维度、多源、高复杂度的非结构化数据。在大数据时代,如何应用统计分析工具,来辅助商业决策?如何在海量数据中发掘和提炼出有商业价值的内容,提高企业的竞争力?这对于研究者和商业决策者来说这是一个巨大的挑战。因此,统计分析工具成为商业成功不可或缺的一部分。

  随着初冬时节的料峭寒意渐近,高金18级金融MBA的同学们也迎来了《统计分析方法》课程的尾声。这门课程由来自香港大学经济及工商管理学院的副院长沈海鹏教授亲授。在这二十四个课时中,沈海鹏教授用大量详实的案例和扎实的基本功传授,以统计分析方法在商业社会中的实战应用为教学目的,为金融MBA学生搭建了一座统计分析的殿堂。

  《统计分析方法》这门课程是高金金融MBA第一学期的重要必修课,旨在让同学们掌握理解信息分析工具,并将所学应用于商务管理决策当中,比如探索性数据分析、统计推断过程和回归技术,并为一些后续金融MBA课程提供分析工具,比如市场营销、运筹学、金融学、衍生证券、金融工程等。无论是对于同学们后期撰写毕业论文,还是学习后续课程,亦或是在实际工作中的应用,都有着不可替代的重要作用。

  沈海鹏教授表示,本门课程最重大的意义在于,让我们对数据分析有了更为清醒和本质的认识。在这个人人都在谈论大数据的时代,有时我们会被看似酷炫的技术所迷惑,沉迷于“术”而忘却了“道”。而如果连最基本的概念等都一知半解,只知道堆砌一些新名词的话,很难想象可以对大数据分析有全面的透彻认识。这门课程恰恰给同学们打下一个非常扎实的统计基础,回归数据分析本源,无论对于今后大家进一步的学习深造抑或是实践运用,都显得尤为重要。

  沈海鹏教授:北京大学数学学士,美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学博士,美国统计学会Fellow和国际统计研究院Elected Member。于2003-2015年在美国北卡罗莱纳大学教堂山分校统计与运筹学系历任助理教授,终身副教授,终身教授。于2015年9月加入香港大学,现任香港大学经济与工商管理学院副院长(主管高等管理教育)、潘燊昌基金教授(数据科学与创新)。

  这正是许多同学希望通过本门课程的学习来解答的疑惑。而沈海鹏教授在授课过程中不负众望,真正做到了深入浅出,【湖南省经信委】组织召开湖南省100个重大产品创新项目推进会让不同背景的同学们都能在潜移默化中对这门主干课程有全面透彻的理解。

  在正式讲授内容前,沈教授首先以Target客户购物行为预测及Netflix个性化推荐系统两个实战案例作为开场,让同学们对于统计学在现代商业社会的决策应用有了非常生动、直观的印象。随后沈教授从统计学基本概念开始讲起,面对不同背景的金融MBA学生,在课堂上透彻、扎实地讲授了诸如概率、随机变量、正态分布、置信区间等基本概念,并以一款专业且易用的统计软件JMP作为工具,让同学们在实践中对基础概念的掌握进一步有了提升和加强。

  在教学过程中,沈教授通过引入了房屋租金、药物研发、订单报价等与现实生活非常贴近的大量案例分析,让学生更清楚明晰地了解上述工具如何能够提升自己的统计模型质量,使得结论更加科学、合理。这种生动活泼的教学方式,摆脱了大学时代枯燥的定理、推导、习题、标准答案的填鸭式教学模式,让大家不知不觉中对本门课程的框架有了全景式的认知。课堂中随处可见热烈的互动与冷静的思考,同学们热情参与、各抒己见,课堂气氛十分活跃。

  通过上述基础概念和框架的搭建,沈教授完整地向学生讲授了如何使用统计分析工具来进行描述性分析和统计推断。随后,课程进入重头戏——预测性分析,这部分内容着重描述了变量之间的关联。在这一模块中,沈教授讲授了简单线性回归及多元线性回归等模型,并对于模型诊断常见的各种问题进行了详细的分析和演示。教授总是能将一个复杂的概念条分缕析,娓娓道来,同时结合现实生活中的案例,向学生更加生动地说明解决问题的根本所在。而且沈教授也非常亲和、耐心,不论学生背景如何,无论是在课堂内外,沈教授对于学生提出的疑问总是乐于解答,并且鼓励与同学间的互相交流。

  统计学是一门应用性较强的学科,沈教授在最后一天特地安排了实际案例分析与展示环节,让同学们选取真实而有意义的案例数据,借助JMP统计软件,以小组为单位,进行数据分析与汇报展示。

  经过这门课程的洗礼,不少原本对数学或统计并不感冒的同学为统计学所吸引,开始在课外时间主动深入学习商业分析等内容,而更多同学则是为沈教授的人格魅力所折服,更有同学开始主动挖掘JMP软件的丰富功能,在班级公众号上连载软件使用的教程,并主动为其他同学答疑解惑,这也算是这门课带来的意外收获之一吧。

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