在民办院校越来越重视会计应用性人才的培养同时，针对其教育中的劣势，本文探讨了统计学在会计学中的应用，及如何加强统计方法在会计学教学中，旨在提高民办高校会计学学生的应用能力。
近十年，我国民办高校不断兴起，给高等教育注入了新鲜的血液。为适应社会对人才的需要，各个民办高校在尝试不断探索应用型人才的培养。会计专业作为当前人才市场的紧俏专业，人才的应用性越来越受到重视，尤其是在当前的大数据时代。传统会计人才面对大量的信息，往往会很迷茫。而作为处理数据的统计学，在处理大量数据信息方面，则显得游刃有余。因此，加强统计学与会计学的融合，是我国当前民办高校培养会计学应用型人才的紧迫而重要的工作。
1民办院校会计学的教育现状
随着社会经济的不断发展，企业越来越看重会计专业人才操作能力。很多民办高校为适应市场需求，提出了培养会计应用型人才的目标。学校开设了会计、金融、统计经济法等理论课程，教授了丰富的理论知识技能。然而，民办高校的师资力量和科研水平等方面比较有限，会计人才教育也存在以下劣势：
首先，会计学属于文科性的学科，该专业的学生更擅长于经济管理，对数据缺乏敏感度，数理逻辑能力远远不如理工类的学生。
其次，传统的会计专业人才教育过分强调专业知识的训练，使该专业的学生缺乏创新能力，过于死板，对工作中遇到的实际问题不能灵活解决，尤其是面对大量的企业数据时，很多学生无从下手。
随着证券市场的建立，以及现代企业制度的推行，世界经济一体化，资本市场开始在我国蓬勃发展起来。因此盛行于西方会计界的实证会计开始受到重视，大量会计问题需要研究和分析论证，对民办高校会计学中加强统计方法的教学提出了较高的要求。
2统计方法在会计工作中的应用
会计工作是对一定企业的资金进行全面系统的核算和监督的经济管理活动。例如：对每期余额进行核对，不对的要出纳编制余额调节表，要编制财务报告;审核出纳填制的记账凭证以及附件，做费用的一定要有发票原件;必须按照企业会计准则进行核算。会计工作的核心和基础就是实行严格的经济核算，提高企业的经济管理能力，因而统计方法在会计工作中发挥着举足轻重的作用。
第一，会计核算中运用了较多的统计方法。在会计工作中，统计方法较大程度的运用在预测会计、成本会计、决策会计中，经常能用到的还包括统计分组、抽样调查、统计指数以等统计分析方法。
第二，从会计研究的内容来看，会计的研究内容为预测、决策和控制。而统计方法在会计的预测、决策、控制分析中充分发挥了作用，如对企业风险因素进行研究时，需要借助多元统计分析;对企业绩效进行预测和评价时，需要借助统计预测的相关知识;对盈亏平衡分析中有关边际贡献率等，其基本原理是由统计中的相对指标所提供的。
第三，统计方法在财务预测中的运用。随着企业之间的竞争日趋激励，企业经营者必须要转变管理模式，能够有效地对市场进行预测，才能做出科学合理的预测及将要采取的措施。只有这样，才能确保企业在激烈的市场竞争中占有一席之地。预测不仅涉及业务发展的预测，财务部门作为企业的核心部门，也应承担起财务预测的职责。财务预测需要会计专业人员根据企业相关的财务活动资料，结合未来多种不确定因素的影响来进行判断，而这种判断不是主观的判断，需要科学的预测工具进行。预测工具正是统计方法应用的一个分支，因而统计方法在财务预测中的运用，可以有效地帮助企业分析出未来发展，保证企业的长远发展。
从以上可以看出，统计方法在会计中的运用不是零星和个别的现象，而是综合性的、系统性的，已成为现代会计工作中必不可少的系统方法。
3加强统计方法教学，提高民办高校会计学的应用性
为提高民办高校会计学专业学生的应用能力，尤其是提高其适应企业对会计信息处理能力的需要，民办高校应结合自身的实际情况，加强学生对统计方法的应用，及提高数据分析的能力。本文建议主要从以下几方面采取措施：
3.1提高教师专业水平，加强会计和统计知识的学习
在实务中，统计和会计工作分离，各成一家，各自为政，会计人员缺乏统计相关知识，统计人员看不懂财务报表。因此，改变这一情况的重要措施就是加强民办高校在帮助企业进行财务分析和预测中的指导作用，转变统计和会计的教育模式，加强两个专业的互补性和渗透性。
3.2不拘泥于形式，提高教学质量
在课堂教学方面，PFT成了主流，而且形式太过于死板，等于把教材搬到屏幕上，教师不停的翻页，而对于统计学这种逻辑性非常强的课程不利于对学生的逻辑训练。我们在实际教学中，应当灵活运用多重教学模式，或是尝试翻转课堂，让学生积极参与到教学工作中去，提高学生的学习兴趣和效果。
3.3培养学生数据处理分析的兴趣
面对大量的会计信息，很多学生有些迷茫，不知如何人手处理，缺乏对会计信息的提取、整理和分析能力。这是因为在日常训练中，缺少对学生数据处理能力的培养。而统计学作为会计学中的基础学科，着重于对数据处理方面。因此，民办高校在加强会计学应用性人才培养方面，应加强统计学对会计知识的融入和渗透，提高学生处理数据的兴趣和能力。
作者：张欢 来源：科技经济市场 2016年4期
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