金融统计模型论文

在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利 成对交易 应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具 体操 作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

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[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.

关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据

本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。

另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、 总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。

参考文献

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金融统计实践教学创新经济论文

伴随着经济的发展和中国市场化进程的推进，金融业取得了大的发展，社会对金融统计理论及实务知识的需求也愈来愈迫切。随着金融行业的飞速发展，金融专业受到了各大高校的重视，开办金融学专业的大学数量快速增加，同时各高校也加强了金融学专业的课程体系建设，在专业理论课程建设不断完善的同时，更加重视学生实践操作能力的培养。金融统计是为了适应我国经济管理和金融行业发展的需要，而建立和发展起来的一门新兴学科。金融统计是我国统计体系的重要组成部分之一，它以货币信贷和金融运行的各种数量关系为研究对象，运用统计学的原理和方法对金融运行数据和经济统计数据进行分析，从而反映金融业的发展情况和国民经济的运行情况，并预测金融及相关情况的变化趋势。最终为中央银行进行货币政策决策提供理论支持。本文就金融统计课程实践教学的创新原则及途径作一探讨。

一、国内外金融统计教学的现状、存在问题分析

1、侧重于理论教学，实践教学内容缺乏

当前的教学型本科院校中开展金融统计课程大多只注重于理论教学，实践教学进行的比较少，而发展成熟的金融统计实践教学体系更是寥寥无几。大多金融统计实践教学还只是流于形式。因为实验和实践性的操作随意性都很大，更多的是为了实验而实验，为了实践考核而实践，所以，这对学生的独立思考能力的提高、分析问题能力和动手解决问题能力等方面内容的设置明显不足。对于校外的实践活动而言，由于缺乏有序的、系统的实践设计安排，并且对于学生的管理大多都是松散式的管理模式，在校外实践的内容上也是规定不明确，导致校外实践的专业性不明确，实践效果不理想。

2、实践教学的条件有待提高

实践教学的顺利开展是以具备完善的实践教学条件为保证的。由于各大学的办学时间、办学质量还都存在一些缺陷，因此，大多数的院校存在这样的一些情况：一是对于理论教学团队建设而言，总体的教师水平都比较薄弱。通过走访调查，在各大院校中的金融统计专业中，具有高学历、丰富实践经验的教师比较少，所以金融统计实践教学开展的不太顺利。二是实验室资源有限，教学软件的研发和使用滞后，尤其是金融统计的实验软件研制滞后。

3、缺少独立的实践教学考核系统

目前，各大学为保障实践教学质量出台了一系列管理措施，通过设置实践课程、建立实践组织、完善实践教学保障体系等措施来不断提高实践教学质量，但是却忽略了对影响实践教学效果的重要指标——考核办法和考核标准的监控。长期以来，对实践教学效果的考核评价主要使用的依然是理论课程的考核方法和考核标准，以学习成绩作为考核的唯一指标，这种考核办法不能对千差万别的实践教学做出客观而公正的评价，对学生实际操作能力的养成是非常不利的。

二、金融统计创新实践教学的目的

1、让学生及时了解金融系统的新变化与金融市场的新发展

在过去20年里，金融系统发生巨大的变化，创新步伐的急剧加速已经极大地改变了国际金融体系。由国际化、市场化、信息化等多方面因素推动的金融创新最终都可以落实到金融工具的创新上。金融统计工作应如何应对这些新情况？让学生通过参加社会实践和实习以增强学生对于社会、国情和专业背景的了解，才能拓宽视野，为培养具有求是创新精神和国际竞争力的高层次优秀人才奠定良好基础。

2、培养适应地方经济发展需求的创新应用型人才

人才培养方案的优劣是能否培养出创新型应用人才的关键，所以，金融统计实践教学体系必须纳入到人才培养方案中来，并且按照金融行业的用人标准来构建金融统计的实践教学体系。因此，我们可以在金融统计实践教学体系构建的过程中有目的性地进行相关内容的实践，满足金融行业的需求，以求适应市场对创新应用型人才的需要。

3、以实践教学为主要途径培养学生的综合分析能力

金融统计是一门实践性很强的课程，通过实践教学把基础理论、统计方法和分析能力三者有机的结合起来，使学生能够举一反三。教师要在实践教学过程中引导学生充分发挥其主观能动性，帮助学生融会贯通相关金融知识，培养学生分析经济问题、金融问题的实际动手能力，达到理论知识和实践知识的有机统一。

三、金融统计实践教学体系的建立途径及措施

相对于理论教学体系而言，实践教学体系是由一系列实践教学活动构成的整体。大学金融统计实践教学体系的构建既是为了培养创新应用型人才，也是为了使得金融统计学科自身不断发展。培养创新型应用人才不仅要考虑金融行业的实际需求，而且不能脱离实践教学活动，又因为金融统计是应用性课程， 金融统计学科的自身特点决定了其必须注重实践的特性，通过实践去发现问题、认识问题、解决问题进而完善金融相关理论。因此本科院校应针对金融统计学科的这一特点，结合金融行业发展的需求，设置科学的、合理的实践教学体系。

1、加强实践教学内容，把理论和实际紧密结合

金融统计是融金融理论、金融数据、金融现实问题、金融统计指标和统计分析方法为一体的学科，与其他课程相比，该课程更加有利于提高学生分析和解决实际问题的综合能力。通过该门课程的学习，学生不仅清楚我国现行金融市场的数量特征，而且能够运用统计方法和统计分析技术对一些金融数据进行分析，从而能够为有关部门的决策提供有价值的参考。因此，教师在教学的过程中应该根据时代的发展，经常引进和补充新的教学内容，大胆吸收外国优秀教材的优点，适当增加应用前景良好的统计方法，结合常用的统计分析软件，并给出相应的数据，使学生不仅学习了统计理论和方法，而且培养了学生的实际动手能力。同时，教师在教学中，还应该尽可能的使用我国的真实数据作为案例，以激发学生的学习热情。例如金融统计学应将国际统计标准规则和中国实务相结合，以分析研究货币信贷及金融运行的各种数量关系为主要内容，因此，教学素材要定期更新，足够丰富，以满足学科教学需要；课程的实践环节可以采取科研型实践模式，即通过专题调研、论文写作、课堂讨论等实践教学形式，将课堂理论教学、金融业务实践、课外科研实践紧密结合在一起，以加深学生对所学内容的掌握和对金融现实问题的了解。

2、改进实践教学的条件

实践教学条件的改进可以从以下几个方面着手：一是建立校外实践基地。通过学校和企业合作共建的方式，建立比较稳定的校外实践基地，为学生的校外实践提供较好的机会和条件。比如，可以和银行机构、证券机构、保险企业建立合作关系，成立教学实践基地，使学生到这些相关部门参与实际工作，锻炼学生的实际工作能力。二是校内实验室建设的完善。校内实验室是模拟实际工作场景的`而建的，它能为学生的专业实习提供仿真的实践平台，使学生就像在真实的环境中工作一样，会遇到现实中的各种各样的问题，让学生通过发现问题、分析问题到解决问题，从而达到提高和锻炼学生能力的目的。学校应改善实验条件，购买先进的信息管理技术。三是加强实践教学师资的建设，师资是实践教学完成的保障。目前，大多数大学的实践教学的任务都是由原来的理论教学老师来完成的，因此，实践教学师资的培养，应成为学校加强实践教学的重要举措。在提高现有实践教学人员的教学水平和业务能力的同时，还要鼓励高水平师资投入到实践教学中来，改善现有实验教师队伍结构，提高其业务能力。

3、建立新型的实践教学考核评价体系

创新型应用人才的培养离不开完善的实践教学质量评价体系。而对实践教学质量进行客观地公正地评价是比较困难的，因此，在对实践教学进行评价时既要注重课堂上的教学效果的评价，也要注重实践教学效果的评价；既要考核理论知识，也要考核实践能力（即分析问题和解决问题的能力）；既要重视实践结果的评价，又要关注对实践过程的评价。因此，为了培养学生的分析、解决问题的能力和学生的创造能力，在进行实践考核时，应该增加案例分析的数量、关注金融方面实际问题的探讨、统计分析指标体系的构造能力等方面的内容。同时在对学生的实践能力进行考核时，还应该考虑到知识竞赛活动的参加情况、社会调查活动的参与度、课外科研活动的参加情况以及科研课题的参与度等都应该根据其参与度的大小、工作质量的高低给予相应的学分。为使实践教学能够落到实处，还应加强实践教学的规范管理， 修订和出台一系列有关实践教学方面的管理制度和管理方法，制定相应的管理规范，比如课程体系中实践教学的设计、毕业论文的规范化要求及有关实践教学效果的评价标准等。总之，要建立一个有效的实践教学评价体系与考核标准， 以利于学校对学生的评价更客观、更全面、更切合实际。