论文大数据环境下的《证券投资学》课程教学，，该文是证券投资学方面有关本科毕业论文范文跟《证券投资学》和课程教学和大数据环境相关大学毕业论文范文.
摘 要：现代科技的飞速发展使人类步入“大数据”时代,随之带来的有关宏观经济、金融市场等方面的海量信息对证券投资产生了极大影响.为此,改变传统的《证券投资学》教学模式至关重要.文章根据大数据的相关性、实践性、全局性等特征,对大数据环境下的《证券投资学》课程教学进行了探索.
一、大数据简介2011年,McKinsey公司将大数据定义为“超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集”[1].而本质上,大数据不仅意味着数据的大容量,还体现了一些区别于“海量数据”的特点[2].从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术,从数量巨大、结构复杂、类型众多的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术[3].
随着互联网的发展和智能手机的出现,人们的社交、工作、购物、出行等生活中的点点滴滴的变化都成为了可被记录和分析的数据,经过一段时间的收集、整理与分析挖掘后,便能从中获得有价值的信息.大数据环境的到来,使得数据成为一种资产,一种与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素[4].哈佛大学社会学教授加里·金曾指出“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程.”
二、大数据促进《证券投资学》教学改革
大数据时代的开启,增强了全球的“数据”意识,提高了社会的“数据”需求,也改变了《证券投资学》的教学.
1.数据共享提供实操平台.长期以来,尽管中国社会积累了相当丰富的数据资源,但其中绝大多数没有经过有效的整理,电子化、共享化程度低.于是国家开始系统部署大数据发展工作,推动政府部门数据共享与公共数据资源开放.由此,带给证券投资者一种过去所没有的国际国内有关政府、企业的大量数据共享,使得人们通过一台电脑就能知晓宏观经济、金融市场和行业企业的各种变化,从而调整证券投资策略.这就要求《证券投资学》课程增加实操内容,运用多种软件分析证券市场各类数据,提高学生的数据分析能力.
2.相关性分析促进知识运用.大数据所汇集的海量数据资源提供了丰富的相关信息,具体到证券投资领域：各证券交易网站不仅能提供股票、成交量、K线图等基本信息,还披露了融资历史、股利政策、公司高管、资产重组等相关信息.通过对这些信息的分析,投资者可以了解上市公司的盈利能力、经营稳定性、可持续发展能力等,从而更准确地判断其股票投资价值.因此,相关性分析要贯穿《证券投资学》的整个教学过程,通过该门课程的教学内容,培养学生的相关性分析思维,以使其运用多种信息指导证券投资.
三、大数据环境下的《证券投资学》教学模式
1.立足《证券投资学》课程发展.《证券投资学》的教学工作者普遍认为传统的以教师为中心、以书本教学为主体的静态教育教学模式不适应该课程的教学[5].但是一定比例的传统教学是有必要的,学生们需要在该模式中获取证券投资的基础知识：各种投资工具的概念及特点、证券市场、证券投资分析方法以及国内外对证券市场的监管.
在保证基础知识教学质量的前提下,我们可以：（1）营造宽松活跃的教学氛围.大数据环境下,便捷的信息传递表现为手机上的各种新闻推送,于是《证券投资学》的每一堂课可以从一个金融市场新闻开始,例如政府新出台的相关政策、央行的最新举措、股市大盘动态等,以充分调动学生的学习热情.（2）在教学中注重引导.例如证券投资基金的运作方式,可以先让学生以“保证投资人资金安全”为前提设计“游戏规则”,并将结果与大家分享,过程中由教师总结各位学生的想法,指出优点与不足并逐渐引导出目前的基金运作方式,从而加深对“委托—*”问题的理解.（3）进行师生位置互换.整个教学过程中,教师可以布置日常任务,例如让学生选取某股票指数作为本学期的跟踪对象,在记录涨跌历程的同时尽可能搜集信息找出变动的原因,在每次结束课程内容后,请出个别学生为大家讲解.
2.以全新的视角丰富教学.
（1）相关性.大数据为我们观察世界提供了全新的思维方式,相关性使谷歌可以预测冬季流感传播,Farecast能预测机票波动.那么《证券投资学》有没有可利用的“相关性”呢？答案是肯定的.证券投资工具间的相关性是“风险”：债券是风险最小的投资工具,较低的收益率使资本渐渐转向股票,而股票市场的高风险催生出了组合投资,从而产生证券投资基金.之后,人们发现风险不仅能在空间分散,还可以分散在不同的时间,由此,远期、期货、期权、互换等衍生工具便应运而生了.证券市场间也有相关性,除了证券发行与交易市场的相互制约、依存关系,全球证券市场也是相关的.此外,基本分析与技术分析的结果也相互印证,世界各国对证券市场的监管也在相互借鉴、相互配合.相关性对《证券投资学》的教学很有帮助,如果教师能够充分认识并将其体现在讲课过程中,会极大地促进学生知识体系的构建.
（2）实践性.在实践中学习《证券投资学》往往能够事半功倍,在讲解相关基础知识后,教师要继续培养学生的实操能力.首先是基本证券交易操作.要确保学生知悉证券交易规则,了解证券交易程序,同时介绍必要的专业术语,以便其准确理解股票交易网站的各种信息.其次是数据分析,大数据时代使宏观经济分析、产业分析等基本分析数据的获取变得容易,此时,教师需要将Eviews等数据分析软件介绍给学生.技术分析部分,教师可在黑板画图演示教材中典型的K线组合形态,讲解其如何预测股价发展.同时,辅以真实的股价数据,让学生亲自动手验证可靠性.最后,鼓励学生参加各种模拟炒股,让学生独立做出买卖决策,且能随着市场形势的变化不断调整投资组合,在提高资本收益率的同时提高知识的运用能力.
（3）全局性.在信息处理能力较弱的过去人类从总体中抽取样本进行分析.如今,大数据时代不仅带来了海量数据,也带来了处理海量数据的能力.而此时,如果可能的话,我们会收集所有的数据,即“样本等于总体”[6].这是大数据对思维方式的改变,具体到《证券投资学》教学领域,就是教学评价方式的改变,但要注意,这种改变并非要求我们取消传统的考试模式,也不是给予一套新的教学评分标准,而是强调在教学评价过程中关注到每一个学生.例如,在教学过程中进行多轮课堂提问,不一定按照名单顺序,但一定保证涵盖全员；在软件操作学习环节,更要观察每个学生的实际操作；即使是小组作业,也可以随时抽查某个组员对课题成果的了解情况.关注全体学生的教学评价方法,使教师得到的反馈更加真实丰富,在教师积累经验的同时也得到了对教学效果更为准确的评估.
归纳上述：这篇文章为一篇适合不知如何写《证券投资学》和课程教学和大数据环境方面的证券投资学专业大学硕士和本科毕业论文以及关于证券投资学论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
1、 《园林苗圃学》课程教学和实践 王云生（凯里学院环境与生命科学学院,贵州凯里556011）摘要园林苗圃学课程是论述园林苗木培育理论和生产应用技术的一门科学,是园林园艺专业的重要基础课,具有应用性、实践性、季节性强的特点 本文简单综述.
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