设置方案
一、为适应我国现代统计事业发展对应用统计专门人才的迫切需要，完善应用统计人才培养体系，创新应用统计人才培养模式，提高应用统计人才培养质量，特设置应用统计硕士专业学位。
二、应用统计硕士专业学位的英文名称为“Master of Applied Statistics”,英文缩写M.A.S.。
三、应用统计硕士专业学位的培养目标是：培养具备良好的政治思想素质和职业道德素养，具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识 与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力，能够在国家机关、党群团体、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持 和信息管理的高层次、应用型应用统计专门人才。
四、应用统计硕士课程设置要充分反映应用统计实践领域对专门人才的知识与素质要求，突出统计实际操作能力的训练，注重分析能力和创造性解决实际问题能力的培养。教学方法要重视运用团队学习、案例分析、现场研究、专业实习等方法。
五、应用统计硕士培养过程须突出应用统计实践导向，加强实践教学，实践教学时间不少于半年。
六、应用统计硕士专任教师须具有较强的专业实践能力和教育教学水平。重视吸收来自应用统计实践领域的专业人员承担专业课程教学，构建“双师型”的师资结构。
七、学位论文须与应用统计实际问题、实际数据和实际案例紧密结合，体现学生运用应用统计及相关学科理论、知识和方法分析、解决应用统计实际问题的能力。 论文类型可采用与数据收集、整理、分析相关的调研报告，数据分析报告，应用统计方法的实证研究等形式。学位论文答辩形式可多种多样，答辩成员中须有应用统 计实践领域具有专业技术职务的专家。
八、修满规定学分、完成专业实习并通过学位论文答辩者，授予应用统计硕士专业学位。
九、积极推进应用统计硕士专业学位与统计类职业资格考试的有效衔接。
十、应用统计硕士专业学位由国家批准的应用统计硕士专业学位研究生培养单位授予。
十一、应用统计硕士专业学位证书由国务院学位委员会办公室统一印制。
报考条件
一、中华人民共和国公民。
二、拥护中国共产党的领导，愿为社会主义现代化建设服务，品德良好，遵纪守法。
三、年龄一般不超过40周岁（1971年8月31日以后出生者），报考委托培养和自筹经费的考生年龄不限。
四、身体健康状况符合国家和招生单位规定的体检要求。
五、已获硕士或博士学位的人员只准报考委托培养或自筹经费硕士生。
六、考生的学历必须符合下列条件之一：
1.国家承认学历的应届本科毕业生；
2.具有国家承认的大学本科毕业学历的人员；
3.获得国家承认的高职高专毕业学历后，经2年或2年以上（从高职高专毕业到2011年9月1日，下同），达到与大学本科毕业生同等学力，且符合招生单位根据本单位的培养目标对考生提出的具体业务要求的人员；
4.国家承认学历的本科结业生和成人高校应届本科毕业生，按本科毕业生同等学力身份报考；
5.已获硕士、博士学位的人员。
七、自考生和网络教育学生须在报名现场确认截止日期前取得国家承认的大学本科毕业证书方可报考。在校研究生报考须在报名前征得所在培养单位同意。
培养方案
一、 相关介绍
为适应我国现代统计事业发展对应用统计专门人才的迫切需要，完善应用统计人才培养体系，创新应用统计人才培养模式，提高应用统计人才培养质量，特设置应用统计硕士专业学位。应用统计硕士专业学位的英文名称为“Master of Applied Statistics”,英文缩写M.A.S.。
二、 培养目标
培养具备良好的政治思想素质和职业道德素养，具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力，能够在国家机关、党群团体、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持和信息管理的高层次、应用型应用统计专门人才
三、 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。
四、学位授予
修满规定学分、完成专业实习并通过学位论文答辩者，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。
五、就业方向
统计人员
六、培养方式
根据培养方案要求，采用“理论学习+案例教学+实验教学+实训实践”四维一体的培养模式，突出统计专业实际操作能力的训练，注重培养统计分析能力和创造性解决实际问题的能力，并充分利用金融学院的专业优势，强化金融数据分析技能培养。
课程体系主要由应用统计专业的基本理论与方法模块和金融统计与计量分析模块构成。前者主要包括高等数理统计、应用回归分析、多元统计方法、应用时间序列分析、应用统计软件等，这些课程由数理学院承担；后者主要包括货币金融统计、金融计量经济学、金融风险计量与管理、金融计算与建模、数理金融与金融工程、投资分析与组合管理等，这些课程主要由金融学院承担。
首先，掌握现代统计分析方法，能够运用行业认可的软件，对金融特定问题程序化实现并进行定量分析，包括数据采集，数据整理，建立模型，运行分析，解释结果。
其次，通过系统学习金融与投资理论知识，逐步培养起专业敏锐性，能对相关金融问题作出分析。
第三，了解基本的金融建模算法和主要金融模型的编程思想，能够基于金融工程的思想，根据需求建立或开发特定的定价模型和风险管理模型。
第四，利用业界专家资源，聘请金融机构高管人员与数据分析专家作专业讲座， 增加实践感知能力。
学生修满规定学分并考核合格后，进入专业实习与学位论文设计答辩阶段。学位论文类型采用与数据收集、整理、分析相关的调研报告，数据分析报告，应用统计方法的实证研究等形式。完成专业实习并通过学位论文答辩者，经校学位评定委员会审核批准，授予硕士专业学位。
