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1、金融数据分析课程教学大纲（Analyses of Financial Data）and Application of SPSS一、课程说明课程编码：1课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1）学分:开课学期: 51课程类别与性质：专业限修课程2适用专业与学时分配：适用于信息与计算科学（金融服务方向）专业。教学内容与时间安排表章次内容总课时理论课时实践课时金融数据分析概论22二SPSS统计分析软件概述321三金融数据分析基本过程321四数据预处理321五数据的描述性统计分析321、六均值比较和t检验321七非参数检验321八相关分析321九回
2、归分析321十方差分析321十一聚类分析321十二因子分析和主成分分析321十三金融时间序列分析642十四对数线性模型321十五模型的综合分析321十六总结复习，期末准备333课程教学目的与要求：学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种 数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能 按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据 分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法， 能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析， 能对输出结果能作出合理的解释和恰当的
3、运用。（2）教学要求4本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及 相关的金融类课程与计算机及软件类课程。5推荐教材及参考书：教材：数据统计分析一一SPSS原理及应用（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教 育出版社，2010，北京参考书：SPSS 18-数据分析基础与实践，李洪成编着，电子工业出版社，2010，北京深入浅出数据分析，Michael Mil ton着，李芳译，电子工业出版社，2010,北 京金融时间序列分析，Ruey S. Tsay着，潘家柱译，机械工业出版社，2008，北6课程教学方法与手段：课堂理论教学与实验教学相
4、结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力7课程考试方法与要求：本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分： 第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；第二部分为基础知识考试，主要考查学生对本课程相关知识的掌握与理解程度。 成绩分配比例： 论文答辩30%，基础知识理论考试为50%，平时成绩(考勤和作业)占20%。二、课程教学内容纲要第一章 金融数据分析概论(2 学时)1、主要内容(1) 金融数据及其基本特征(2) 数据分析的目的(3) 数据分析的基本过程2、教学目的与要求 了解金融数据的类型、基本特征，明确进行数据分析的目的、要求、一般分析过程
5、及分 析过程中应注意的问题。第二章 SPSS统计分析软件概述(2/1学时)1、主要内容(1) SPSS统计分析软件的特点(2) SPSS 运行环境(3) SPSS 主要模块及其功能简介(4) SPSS 窗口形式及其功能(5) 系统参数设置2，教学目的与要求本部分介绍学习SPSS的特点、主要功能、运行环境及参数设置等，通过本章学习，要 求了解SPSS软件的主要功能，熟悉SPAA的主菜单和子采单，了解参数设置的步骤和过程。 第三章 金融数据分析基本过程(2/1 学时)1、主要内容(1) 基本概念(2) 自建数据文件的过程3）已有数据文件的处理 2、教学目的与要求 本部分学习常量、变量、函数、操作符
6、和表达式等基本概念，数据编辑窗口的组成，函 数的应用，新变量的计算，并通过实际案例数据文件的处理过程了解自建数据文件及对已有 数据文件的处理过程。第四章 数据预处理（2/1 学时）1、主要内容（1）数据的排序（2）数据的转置（3）数据的选取（4）数据的加权（5）数据的转换（6）数据的可视化2、教学目的与要求 本部分学习对数据进行预处理的主要过程。第五章 数据的描述性统计分析（2/1 学时）1、主要内容（1）频数分析（2）中心趋势的描述（均值、中位数、众数等）（3）离散趋势的描述（极差、方差、标准差、分位数和变异指标等）（4）数据的分布（偏度、峰度）（5）数据的描述性统计分析（6）应用统计图进行
7、描述性统计分析2、教学目的与要求 学习和掌握对数据进行描述的图形化方法和数值方法，学习分析数据分布的方法，并用 实际的数据案例学习和应用SPSS进行描述性数据分析的方法和操作过程。第六章 均值比较和 t 检验（2/1 学时）1、主要内容(1) 假设检验的基本原理(2) 分组均值的比较(3) 单一样本t检验(4) 独立样本 t 检验(5) 配对样本 t 检验(6) 多个均值检验2、教学目的与要求学习并掌握假设检验的基本思想，分组均值的比较分析、单样本、独立样本、配对样本等样本的t检验的方法及应用条件，及单因素方差分析过程。第七章 非参数检验(2/1 学时)1、主要内容(1) 非参数检验简介(2)
8、 单样本非参数检验(3) 独立样本非参数检验(4) 相关样本非参数检验2、教学目的与要求学习和掌握各种非参数检验方法的基本原理、应用的条件和基本的操作，用具体案例说明这些非参数检验方法的实现过程。第八章 相关分析 (2/1 学时)1 主要内容(1) 相关分析的基本概念(2) 散点图(3) 线性相关系数及显着性检验(4) 偏相关系数(5) 距离分析2 教学目的与要求学习和掌握相关分析的基本概念、学习绘制散点图及线性相关模型的基本原理、应用 条件和计算方法。 第九章 回归分析（2/1 学时）1、主要内容（1）线性回归分析（2）曲线回归估计（3）最优量表回归分析（4）二值 Logistic 回归分析
9、（5）多值 Logistic 回归分析2、教学目的与要求 本部分学习线性、曲线回归等多种回归模型的基本原理和计算方法。第十章 方差分析 （2/1 学时）1、主要内容（1）方差分析简介（2）单因数方差分析（3）多因素方差分析（4）协方差分析2、教学目的与要求学习和掌握方差分析的基本思想、要求和功能，了解方差分析和均值比较的异同，明 确单因素方差分析和多因素方差分析的应用条件，方法及理解对输出结果的解释。第十一章 聚类分析（2/1 学时）1、主要内容（1）聚类分析简介（2）两步聚类（3）快速聚类（4）分层聚类（5）分类树2、教学目的与要求本部分学习聚类分析的基本原理、主要方法、功能、应用要求和基本
10、操作。第十二章 因子分析和主成分分析（2/1 学时）1、主要内容（1）因子分析与主成分分析的基本原理与作用（2）基本分析过程2、教学目的与要求 本部分学习因子分析法和主成分分析法的基本原理、功能、及具体的实现过程，明 确对输出结果的理解。第十三章 金融时间序列分析（4/2 学时）1、主要内容（1）时间序列基本模型（2）指数平滑模型（3）季节分解模型（4）自相关模型（5）自回归综合移动平滑模型2、教学目的与要求 本部分学习和掌握适用与金融时间序列分析的移动平均模型、指数光滑模型、季节分解 模型、自回归模型等分析模型的基本原理、应用要求及它们的计算方法。第十四章 对数线性模型（2/1 学时）1、主要内容（1）对数线性模型的基本概念（2）广义对数线性模型（3）Logit 对数线性模型（4）分层对数线性模型2、教学目的与要求 本部分对对数模型的三种过程作介绍。第十五章 模型的综合分析（2/1 学时）1、主要内容 选择不同的实际的金融案例数据进行综合分析。2、教学目的本部分将讨论有关分析模型的综合应用问题，即根据实际问题的具体性质，围绕具体问题应用SPAA软件进行数据分析。撰 稿 人：专业负责人：审 稿 人：学院主管领导：学院盖章：年 月 日
