应用统计硕士专业学位研究生培养方案

应用统计硕士专业学位研究生培养方案

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1、应用统计硕士专业学位研究生培养方案(专业代码025200)一、培养目标为适应经济社会发展的需要,以实际应用为导向,职业需求为目标,培养具有良好的职业道德和社会责任,能够熟练掌握数据采集、数据处理与挖掘,熟练应用计算机处理和数据分析能力的专门人才。以应用统计实践领域对专门人才的知识与素质需求为指导,培养具有实际操作能力,能创造性的解决实际问题的专门人才。二、招生对象具有国民教育序列大学本科学历(或本科同等学力)人员。三、学习方式及年限采用全日制学习方式,学习年限一般为2年。四、课程设置注重理论与实践相结合的原则,突出应用统计实践导向,加强实践教学与案

2、例教学。课程设置分为学位基础课程,专业必修课程,专业选修课程,实践与实习四个模块。培养课程突出应用统计实践导向,加强实践与实习,实践与实习时间原则上不少于半年。实践与实习包括专题阅读、专题讲座和实习等实践形式。实践与实习在相关的统计或金融部门进行,相关统计或金融部门出具的实习合格证明计6学分。总学分不少于32学分。应用统计专业学位培养方案课程设置表课程类别课程编号课程名称总学时学分开课学期及周学时备注ⅠⅡⅢⅣ学位基础课002011英语3622至少修12学分002012政治理论3622010312高等数理统计7234013101应用时间序列分析723

3、4013102商务与经济统计7234013103多元统计分析7234专业必修课013104统计软件应用7234至少修6学分013105应用随机过程7234013106数理金融学7234013107中级微观经济学7234专业选修课013108金融建模5423至少修8学分013109金融统计研究5423013110金融风险管理5423013111信息经济学5423013112管理经济学与决策模型5423013113金融决策理论5423013114经济预测与决策5423010517供应链管理5423010305试验设计7234013115金融计算5423

4、实践与实习6学分专题阅读6部1-3学期专家讲座6场1-4学期实习12周66五、学位论文及学位授予应用统计硕士专业学生修完学分后,必须提交具有专业学位水平的学位论文。学位论文要与应用统计实际问题、实际数据分析和实际案例紧密结合,能充分体现学生运用应用统计分析、解决应用统计实际问题的能力。论文类型可以是学术论文、案例分析报告、调研报告、数据分析报告。修满规定学分,并通过论文答辩者,经学位授予单位学位评定委员会审核,授予应用统计硕士专业学位,同时获得硕士研究生毕业证书。主要课程介绍课程编号:010312课程名称:高等数理统计总课时:72学分:3开课单位:

5、数学学院开课学期:Ⅰ教学目的:通过本课程的学习,使学生了解现代高等数理统计的基本概念,基本定理,掌握数理统计学中常用的一些基本原理(参数估计,非参数估计,假设检验,回归分析),熟练运用概率统计的思想来处理相关的数学问题。教学要求:正确理解数理统计的基本概念,熟练掌握和运用数理统计的基本原理(统计推断,假设检验,回归分析,时间序列分析)。教材及主要参考书目:陈希儒,《数理统计引论》,《高等数理统计学》,《时间序列的理论与方法》,田铮译。课程编号:013101课程名称:应用时间序列分析总课时:72学分:3开课单位:数学学院开课学期:Ⅰ教学目的:通过该课

6、程的学习,使学生掌握时间序列的基本概念以及时序的分类,学会对具体时序的分析步骤与建模方法,进而掌握如何判断已建立模型与原来数据的适应性及对未来值的预报。教学要求:掌握时间序列的基本概念及性质,熟练掌握自回归模型、滑动平均模型与自回归滑动平均模型,熟悉和理解均值和自协方差函数的估计,时间序列的预报,ARMA模型的参数估计,潜周期模型的参数估计,时间序列的谱估计,多维平稳序列。教材及主要参考书目:1、王振龙著,《时间序列分析》,中国统计出版社,2002年2月第1版。2、何书元著,《应用时间序列分析》第一版,北京大学出版社,2003年。3、张树京等著,《

7、时间序列分析简明教程》第一版,清华大学出版社,2003年。4、安鸿志著,《时间序列分析》,华东师范大学出版社,1992年。5、谢衷洁著,《时间序列分析》,北京大学出版社,1996年。课程编号:013103课程名称:多元统计分析总课时:72学分:3开课单位:数学学院开课学期:Ⅰ教学目的:通过本课程学习,让学生在掌握多种多元统计方法的基本思想的基础上,能够将大量的数据简化到能够处理的范围内,能够进行类别和分类,能够对数学计算结果进行解释,并从专业背景进行分析。教学内容:正确理多元统计分析的基本概念,熟练掌握和运用多元统计的基本方法(多元正态总体的统计推

8、断,判别分析,聚类分析,主成分分析,因子分析和典型相关分析)。教材及主要参考书目:1、于秀林﹑任雪松著,《多元统计分析》,

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