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计量经济学研究企业的论文

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计量经济学研究企业的论文

计量经济学在中国经济学界越来越被关注,其 方法 与工具也在实证研究中被广泛的应用。下面是我为大家推荐的计量经济学课程论文,供大家参考。计量经济学课程论文篇一:《翻转课堂教学模式下计量经济学论文》 一翻转课堂的内涵 传统的教学流程是教师通过课堂讲授完成知识传递,然后通过课外作业促使学生完成知识内化。翻转课堂则是对传统教学流程的颠倒安排,它将知识传授过程由课堂移到课外,让学生借助观看教师制作的教学视频、课件或利用网络资源等自主、协作完成知识的学习,而课堂则成为教师答疑解惑,指导学生完成作业、讨论探究问题和对学生进行个性化指导的地方。因此,在翻转课堂教学中,教师和学生的角色和地位发生根本改变,教师由教学“主导者”和“控制者”转变为教学的“组织者”和“指导者”,学生则由知识的“被动接受者”变成知识的“主动建构者”,成为整个教学过程的主体,自主或协作去探究和构建知识,实现个性化学习。由此可见,翻转课堂是指在信息化环境下,教师通过提供教学视频、课件、文本等教学资源,使学生在上课前通过自主、协作学习,完成知识的传授,然后在课堂上通过答疑解惑、协作探究和互动交流等活动使学生完成知识内化的一种新型教学模式。翻转课堂打破传统教学过程中教师对知识的垄断,使学生成为教学过程的主体,主动去探究和构建知识,实现学生的个性化学习,培养学生的学习能力,是技术发展推动 教育 变革的产物,被誉为预见未来的教育。翻转课堂是对传统教学模式的颠覆,与传统教学有本质的不同。翻转课堂要想取得预期成效,需要具备一定的前提条件。首先,翻转课堂把知识的学习过程放在课外,由学习者自主学习或协作探究去完成,需要学习者具有较好的自主学习能力和自我管理能力。其次,由于翻转课堂把知识的学习过程放在课外,所以需要有完善的信息化教学系统来支持,以满足学生随时随地自主、个性化的学习需求。再次,翻转课堂的实施需要强有力的信息技术支撑,教学视频、课件的制作以及各种系统工具的操作和应用,都需要教师和学生具有一定的信息技术能力。 二翻转课堂教学设计教学资源准备 通过对教学目标、教学对象和教学内容的分析,将课程按知识块划分成若干个教学单元,每个教学单元根据知识点的难易程度开发制作教学视频、课件、案例等模块化学习资源,简单的知识点一般准备课件或电子文本即可,重点或难点内容则有必要增加准备教师讲解的音视频,以便帮助学生学习理解,有的放矢地引导学生完成学习目标。同时,准备好实施翻转课堂教学所需的软硬件环境。课前学习设计在教学资源准备就绪之后,开始进行课前学习设计。在课前学习阶段,教师通过网络教学平台发布教学资源,设置学习活动,并提出明确的学习要求,学生利用教师提供的教学资源或网络开放资源进行自主学习或协作探究,完成课前的学习活动和要求。在这个阶段,教师不急于解答学生的疑惑,要设计相应的单元知识测试和交流反馈方式,检验和了解学生的知识学习掌握情况。课堂教学设计根据对课前学生的知识学习掌握情况的了解和反馈,教师有针对性地组织和设计课堂教学活动,如集中讲授、答疑解惑、讨论探究、小组任务、实验实践、个性化辅导等,对课前学习的知识进行系统分析和梳理,加深学生对知识的理解和应用,促进学生完成知识的内化吸收。课堂教学设计要注重师生之间的交流,有效的交流探讨是翻转课堂取得成功的关键。课后评价设计教师要对学生学习情况进行及时、有效反馈,采取多种方式对学生的学习情况进行全面评价,做到定量评价和定性评价、个人评价和小组评价的有效结合。在这个阶段,主要通过学生的个人讲述汇报、 自我评价 、小组评价、教师评价等活动,师生一起对学习过程和收获进行交流和评价。教师评价的内容包括知识的难易程度、独立学习过程中学生的表现、小组学习中的个人表现、小组学习成果展示、平时的测验以及期末考试等情况。 三计量经济学翻转课堂教学实践 基于上述翻转课堂的教学理论,以计量经济学课程为例,开展翻转课堂教学实践。进行翻转课堂可行性分析学校具有Moodle网络学习的平台,可在上面建设网络课程,用于课前学生自主协作学习和交流,Moodle平台教学功能完善,可跟踪学生的自学情况,方便教师跟踪和了解学生的学习状态;利用CamtasiaStudio工具制作微课件,备有专门的技术人员协助教师制作微视频课件,设有助教协助教师日常维护网络课程;学校网络基础设施完善,校园实现无线局线网全覆盖,学生基本拥有 笔记本 、智能手机等联网终端设备;本次课程的授课对象为大二学生,具有一定的信息技术能力和自主学习能力。准备教学资源,创建网络学习环境在Moodle平台上建设计量经济学网络课程,课程资源包含电子课件、教案、微教学视频、推荐的专题学习文档和网站等类型的素材。将教学资源分为基础和扩展两个等级,为不同能力和需求的学生准备。其中,微教学视频的制作是教学资源准备中的核心内容。根据每节课的课堂目标,为学生精心准备1~3个微视频,每一个微视频只介绍一个知识点或者呈现一个案例。利用CamtasiaStudio来进行微视频的录制与后期制作,画面清晰且操作简单。制作完成后,将视频和其他电子资源上传到Moodle平台的网络课程中,供学生网上观看学习。设计和实施翻转课堂教学班级人数为48人,将学生分为八个小组,要求学生课前通过网络课程自主、协作学习和探究。每小组设有小组长,负责 总结 和反馈本小组的学习情况。教师将教学资源发布给学生后,也将课前学习要求明确告知学生,并在学生自学完毕后设计适量的测试题,检验学生的学习效果。同时利用Moodle平台跟踪学生的学习过程,及时了解学生的学习进度和学习状态。学生则根据教师的要求,学习教师准备好的教学资源,完成各项学习活动和任务。学生通过自学或协作完成知识的学习,并小组交流讨论学习过程中的疑难点,由小组长将问题汇总后反馈给教师。教师根据学生学习的反馈,有针对性地设计课堂教学活动,在课堂上集中解答学生的疑惑或共同探究问题,以巩固学生所学的知识。教师在课堂上可采取多种 教学方法 来促进学生将知识内化。 1)合作探究 由教师提出相关问题或任务,由小组同学合作完成。学生可以充分利用这段时间和学习伙伴讨论交流,探究解决问题或完成任务,发表自己的观点,加深对知识的理解和应用。 2)个性化指导 个性化指导是教师为各个小组解答疑惑的过程。每一个小组在自主协作学习过程中都会遇到不同的问题,所以教师根据学生不同的问题采取个性化指导,为每个小组解答疑惑,实现因材施教。 3)总结点拨 由每个小组的代表总结本次课程学习的收获及碰到的疑难点,之后教师针对各个小组出现的问题将重点问题和知识集中讲解,对本教学单元的知识进行系统化梳理,引起学生的注意,加深学生对知识的理解和应用。对学习效果进行评价学习评价是课程的最后环节,教师从学生个人、各个小组以及整体的角度,对学生的课程学习进行整体评价,重视评价的多元性和公平性,引导学生积极探索以及协作精神的培养,潜移默化中提高学生的自学能力和问题解决的能力。本门课程采用综合评价的方式,包括学习过程中的个人表现、小组表现和成绩、个人作业完成情况以及期末考试等。 四结语 翻转课堂是在信息技术飞速发展和教育信息化日趋成熟的背景下发展起来的新兴教学模式,其所倡导的以学生为中心的教学理念,实现学生的个性化教学,促进学生的全面发展,已在国内外多所学校的实践中取得极大成功。为此,广大高校教育工作者要加强翻转课堂的教学研究和应用,促进我国高等教育的信息化发展和教学质量的不断提高。 计量经济学课程论文篇二:《研究生计量经济学论文》 一课程改革的主要 措施 (1)充分利用校院两级提供的资源 鼓励与支持课程组成员进修学习,拓展研究视野、提升教学能力。 (2)学习与借鉴国内外高校优秀教学 经验 与成果 课程组一方面注重跟踪学科的发展,结合《计量经济学》国际国内的最新科研成果不断更新教学内容,另一方面跟踪国外、国家与省级精品课、精品资源共享课,获取有益的经验与方法。 (3)改革课程考核方式,增强课程教学效果 课程的考试分为两部分:实验和课程论文。实验的考核主要是为了促进学生熟练掌握计量软件EVIEWS的应用,能够熟练进行建模求解并对模型的参数进行检验,进一步为科学研究的实证分析奠定基础;而课程论文的考核主要是增强学生的科研写作能力。 二《计量经济学》具体授课内容的改革方案 在理论教学内容方面,课程组要反复研讨并通过与学生的反馈交流,精心设计符合我校研究生实际的教学内容,使课程教学适应和符合培养经济管理创新型人才的需要。在教学实践方面,课程组要不断完善和更新教学案例,加强实践教学改革(特别是课程论文、课程实习等),注重培养学生在科研中应用本课程中相关知识与方法的能力。在教学载体方面,课程组要做到全部教学资源上网共享,实现课程在时间和空间上的无障碍教学。由于我校管理类专业研究生需要运用计量经济方法分析和解决本专业领域的实际问题,而非侧重在研究计量方法本身,因此,本课程的教学目标应是以培养学生的应用能力为主,课程教学应当理论与应用并重,融基本理论方法与应用为一体。考虑到本学科的研究生大部分在本科没有系统学过本课程,所以在教学中要根据大多数研究的实际情况以及本课程的体系,反复精选计量经济学的教学内容,使之更加符合本专业教学的实际要求。本课程以经典计量经济学的内容为主,适当概要性地介绍“非经典”计量经济学的新发展与动态。课程特别注重基本思想、经济背景、基本方法和实际应用,通过教学使学生掌握现代经济学、管理学研究和分析的基本理论与方法,并能够应用计量经济学模型分析现实的经济和管理问题。在《计量经济学》教学过程中,强调理论与实践的结合,注重培养学生运用定量分析方法解决经济管理问题的能力,以适应社会发展对创新型经济与管理人才的需要。《计量经济学》实验在培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力方面有显著成效。《计量经济学》实践性教学环节由案例分析、实验教学与课程论文三部分组成。 (1)案例教学 为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用,基本上每节课都结合案例进行讲解。通过实际经济问题的提出和解决,了解理论方法实际应用中出现的问题,以及解决的办法。并结合案例分析介绍EViews软件的使用方法。这种教学方式使学生感到计量经济理论方法更加贴近经济管理实际,而且是从实际需要出发去学习计算机软件,比单纯讲授软件本身更引起学生的兴趣。 (2)实验教学 实验教学是以通用的Eviews软件为载体,为配合《计量经济学》课堂教学专门设计的辅助性教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现,帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。具体做法是在工商管理实验室进行专门的上机实验教学,并要求学生课外另外安排不低于10小时的上机实践。上机实验课上,在教师的引导下,要求每个学生结合自己选定的作业和设计的模型,熟悉EViews软件的使用方法各个部分的具 体操 作。实践证明,经过8学时及以上的训练,学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews软件操作,都具有了用计量经济软件作实证性经济分析的初步能力。 (3)课程论文 课程论文是要求研究生结合本专业所学基础理论和自身的研究兴趣,运用计量经济学的基本思路、方法和工具,解决一个社会、经济发展中的实际问题,并形成8000字左右的课程论文。这种方法可以使学生在学习了计量经济学理论方法以后,受到计量经济分析的实际训练,对运用计量经济方法解决实际经济问题方式有更深刻体会,从而提高学生处理实际经济问题的能力和素质,提高其科研能力。通过实践性教学,不仅可以增加学生对学习计量经济学的兴趣,而且使学生享受到了运用计量经济学分析实际问题的乐趣,培养了学生应用计量经济学的建模能力。一方面可以参加相关的建模竞赛,更可以运用《计量经济学》的理论和方法撰写科研论文进行发表,这几年研究生的科研成果论文能够充分说明这一点。 三《计量经济学》教学方法与手段的改革方案 该课程采用课堂讲授与上机实验相结合、模型计算与问题分析相结合的授课模式,使学生探究、协作的学习过程中达到学好《计量经济学》课程的目的。具体而言,我们在课堂教学中采用了精讲、案例、讨论等多种教学方法,将课程教学延伸到实践环节之中。根据教学内容、教学环境、教学对象采用了相应的教学方法,形式灵活,效果良好。例如,对一些理论性很强的难点内容,如总体回归函数、总体回归模型概念的联系和区别,t检验法、P值对回归方程系数显著性检验的联系与区别,回归模型存在多重共线性时会出现的理论后果和实际后果,内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件,采用精讲教学形式。对一些实践性很强的重点内容,如经济计量学的研究程序,运用包含虚拟变量的回归模型分析结构稳定性,多重共线性、异方差、自相关的各种诊断方法和补救措施,间接最小二乘法和两阶段最小二乘法,采用案例教学形式。对一些容易混淆难以理解的内容,如多元线性回归模型与一元线性回归模型的不同点,对数线性模型、半对数模型、线性对数模型的设定和参数含义,采用对比、讨论教学形式。对有些难点内容,如内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件,采用精讲、案例、讨论等多种教学形式。教学手段: (1)多媒体教学 通过多媒体教学讲授《计量经济学》,突破了传统教学手段的时空限制,节省了时间,增加了课堂教学的信息量,使课堂教学形象化、生动化。 (2)实验教学 安排1/4的时间,开展实验教学,保证了教学效果。教学方式从传统的“灌输式”转变为精讲、案例、讨论等多种教学形式有机结合,激发了学生的学习兴趣。考试内容方面,适当减少死记硬背式的题目,增加案例分析等实际应用型的考题;题型设计多样化;增加题目覆盖的专业面。 计量经济学课程论文篇三:《计量经济学本科教学问题》 摘 要:针对我国的计量经济学教学暴露了一些问题,本文通过对计量经济学教材、教学和统计软件应用等问题的分析,给出了解决这些问题的一些方法,以利今后的教学。 关键词:计量经济学;统计软件;案例教学 1998年,《计量经济学》首次被教育部高等学校经济学科教学指导委员会确定为高等学校经济类本科专业的八门公共核心课程之一。时间已经经历了八个年头,国内涌现出了一大批计量经济学教材,在这些教材编写中,基本上都是针对 财经 院校统计专业的学生而编写的,过多强调统计学知识的讲解,没有很好适应针对本科所有经济类专业的通用的教材,不利于非统计专业的经济类学生学习。对于非统计专业的经济类学生而言,这些教材都存在或多或少的缺点和不足。这些问题的存在给高校《计量经济学》的讲授带来了很大的难题。本文将针对《计量经济学》教材的选用给出一些具体建议,并对本科计量经济学教学方法进行一些探讨: 一、当前《计量经济学》教材普遍存在的问题 1.教学体系较为过时和陈旧 计量经济学是一门快速发展的学科,尤其是近二十年来计量经济学研究取得了很大进展,并且已经迅速应用到宏微观经济学各个分支了。而当前国内的许多这方面的教材几乎都忽略了近二十年的最新研究成果,这对学生的学习和今后的发展都是极为不利的。 2.缺乏应用性强的与现实经济情况相结合的具体案例 进行计量经济学的教学,不仅要教授学生掌握大量基础知识,同时更重要的是会用所学的知识对现实经济情况进行定量分析和预测。但这种能力的培养不是一朝一夕的工夫,在教学中大量引用与现实经济情况有关的案例分析,能使学生产生浓厚的兴趣,也能切身认识到计量经济学在现实中的应用。既能容易使学生掌握基础理论知识,又能使学生学会定量分析现实经济现象。 3.计量经济分析软件相对滞后 学习计量经济学必须要对大量的数据进行分析和处理,因此选用一个好的统计软件对初学者来说是非常重要的。目前教学中大多数选用的软件是TSP、SHAZAM等软件,该软件是用DOS命令的方式进行操作的,不利于初学者的学习。目前,国外比较流行的 统计分析软件主要有EVIEWS、STATA等,这些统计软件都采用菜单式操作方式,非常适合初学者学习使用。 二、当前计量经济学教学中急需解决的问题 基于上述这些问题的存在,计量经济学教学内容、方法与手段的改革势在必行,这一改革将有助于高等学校教学质量的提高及学生能力的增强。 首先,积极选用国外最新教材,尽可能与国际一流大学所用教材接轨。目前国外的一流大学所用的教材都非常新,基本涵盖了近几十年计量经济学的研究成果,这一点是国内一些教材所不能比的。达达莫尔・N・古亚拉提所写的《经济计量学精要》一书堪称计量经济学的经典入门教材,该书既有数学、统计学的知识回顾,又有计量经济学的一般理论,同时也包含了计量经济学近几十年的最新研究成果。无疑非常适合我国经济类本科生学习。 其次,在教学中要多加强教学中的实践环节。计量经济学分为计量经济学方法与计量经济学模型两部分,是一门应用性较强的课程。在教学过程中,传统的教学方法侧重于理论知识的讲授,虽然有少量的实践环节,但在上机实验时,学生的实验作业大多是教师所给的或者是书本中的例题与习题,显然不符合计量经济学的学科特点。 新的教学方法要求学生在做基本练习及掌握基本方法的基础上,从自己所处的现实经济中寻找问题,收集经济指标的数据资料,自己上机做模型分析,教师在其中主要起观察、引导作用,指出学生所做分析的问题所在,在校正问题的基础上,多挖掘学生所分析内容中闪光的一面,鼓励学生加强实践。通过这一环节的教学,一方面加深了学生对理论知识的理解,另一方面提高了学生思考问题与分析问题的能力。 当前存在的问题是学生不能很好地利用自己所学的计量经济学方法来分析现实经济中的问题,原因是当初学习时没能做较多的与现实问题相关的作业。这一教学实践环节的加强,有助于学生对计量经济学模型方法的灵活掌握。 为解决这一问题,在教学方法和手段上也应该有相应的较大改革。过去,由于受教学设备条件的制约,计量经济学的教学方式主要以传统的板书介绍为主。现在,随着计算机设备的普及,以及学校多媒体设备的购置,计量经济学教学方法的改革被提到议事日程上来了,利用现代化的教学设备来进行教学,自然就应该有现代化的教学方法与教学手段与之相对应。 达达莫尔・N・古亚拉提所写的《经济计量学精要》一书给出了大量宏、微观经济实例,学生可以十分轻松地掌握计量经济学的基本原理和主要内容,并了解到计量经济学领域的最新研究成果。另外在教学中,老师也可以结合课程指导对我国的经济现实进行实证分析和研究。 最后,在教学中要多加强教师的培训,尤其是要多加强应用统计软件的培训。目前我国计量经济学教学中大多数选用的软件是TSP、SHAZAN等软件,而国外一些大学早已运用EVIEWS、STATA和MINITAB等统计分析软件进行教学。一些老师嫌麻烦或对新软件不太懂而不愿意采用这些软件,这将直接影响着我们的教学。因此加强教师对统计软件应用的培训就成为非常非常紧迫的事情了。运用这些计量统计软件很容易对达达莫尔・N・古亚拉提所写的《计量经济学精要》一书的大量案例进行检验和验证,有利于加强学生对基本流露年的掌握,也有利于学生对大量经济现象的分析和解释,同时也可以对我国的经济成就进行分析和理解,增强学生学习计量经济学的浓厚兴趣。 参考文献 [1] 郭惠英.计量经济学教学方法与教学手段改革初探[J].山西财经大学学报,2002(1):46-47. [2] 胡朝霞.计量经济学本科教材:问题与改革[J].统计教育,2004(2):30-31. [3] 达达莫尔.N.古亚拉提.张涛等译.计量经济学精要.[M].机械工业出版社,2005.5 猜你喜欢: 1. 关于经济发展的论文 2. 2000字计量经济学论文范文 3. 浅谈财政专业毕业论文 4. 本科计量经济学论文 5. 有关经济学教学毕业论文范文 6. 统计学教学专业论文范文

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计量经济学论文可以研究的问题有多种,期中比较简单的就是根据数据,建立方程,研究变量之间的关系,主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件,思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大,所以给你一篇我的论文做参考,也许对你有帮助,如果你觉得看的不是很明白的话,可以再留言给我,我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称:大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名:学 号:班 级: ()级统计学系()班指导教师:时 间:(上面是论文封皮)23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析(题目)一、 经济理论背景近几年来,中国经济保持了快速发展势头,投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”,这已为各界所取得共识。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素:①、居民未来支出预期上升,影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求,严重地影响了居民即期消费的增长,进而导致有效需求的不足,最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来,我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台,原有的体制被打破,而新的体制尚未建立健全,因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大,而且基本上都是硬性支出,支出的不确定性也很大,导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看,我国消费品市场已发生了新的根本性变化:居民低层次消费已近饱和,而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来,城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后,目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点,如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流,居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行,通货紧缩的压力较大,不利于消费的增长加入WTO之后,随着关税的降低和进口规模的扩大,国外产品对我国市场的冲击将进一步加大,国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降,不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看,买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期,因此往往推迟消费,不利于居民消费的增长。另外,从统计上分析,由于物价的下降,名义消费增长往往低于实际消费的增长,这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点,难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展,我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点,可以促进消费的稳定增长,但始终未能形成大的消费热点,因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》:23个大中城市城镇居民家庭基本情况(表格)地区 平均每户就业人口(人) 平均每一就业者负担人数(人) 平均每人实际月收入(元) 人均可支配收入(元) 人均消费支出(元)北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1四、 模型的建立根据数据,我们建立多元线性回归方程的一般模型为:其中:——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程(一)回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程:首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计,得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为: , , , ,从而初步得到的回归方程为:Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)F=11.64259 df=18模型检验:由于在 的水平下,解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05,所以变量不显著,说明模型中可能存在多重共线性等问题,进而对模型进行修正。(二)处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理:X1:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491X2:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412X3:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013X4:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096由得出的数据可以看出, 的调整的判定系数最大,因此首先把 引入调整的方程中,然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得:X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043X2、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010由数据结果可以看出,引入X4时方程的调整判定系数最大,且解释变量均通过了显著性检验,再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050X2、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046由输出结果可以看出,在 的水平下,解释变量 、 的检验的P值都大于0.05,解释变量不能通过显著性检验,因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为:Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)F=21.66965 df=20(三).异方差性的检验对模型 进行怀特检验:White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.071659 Probability 0.399378Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378由检验结果可知, ,由White检验知,在 时,查 分布表,得临界值 (20)=30.1435,因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。(四).自相关的检验由模型的输出结果可知,估计结果都比较满意,无论是回归方程检验,还是参数显著性检验的检验概率,都显著小于0.05,D-W值为2.111635,显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表,其中n=23,解释变量的个数为2,得到下限临界值 ,上限临界值 , =1.543

采用计量经济学研究的论文

上周通宵了4个晚上,也没啥进展,我室友人家直接找的毕业论文网代做的,百度里搜 毕业论文网 第一个就是的,记得网站是 Lw54 的那个,居然直接过了,这周我也想开了,不行就找人写,宋思明说了,能用钱解决的问题都不是问题。

计量经济学在我国的推广与应用,对我国经济学的定量化研究做出了重要贡献,也在中国经济学界受到了越来越多的关注。下面是我为大家推荐的计量经济学论文,供大家参考。

计量经济学论文 范文 一:多媒体教学计量经济学论文

一、研究框架:教学的次优原理

(一)计量经济学教学次优理论分析

本研究的目标定位为:以现有的多媒体教学手段为背景,研究针对非计量经济学理论专业学生的教学目的及其规律,最终在教学内容比重和 方法 上提出相应的建议。研究的思路遵循经济理论中的“次优理论”,主要内容包括三大部分:第一部分对计量经济学的理论体系从方法论上进行整理,重点在于区分计量经济学逻辑框架中的原理部分和应用部分,并主要以例证的方式论证理论应用和理论原理的发展采取专业化与分工形式更具有效率;第二部分将采用实证方法分析非计量经济理论专业研究人员应用计量经济学进行分析所需要的基本知识和方法论知识,调查具备计量分析能力学生和研究人员相关知识获得的方式;第三部分在前面两部分研究结论的基础上,基于“次优”思路,对现行计量经济学教学的内容和方法进行调整,提出“有所为,有所不为”的教学思路。研究的主要观点是:当“最优”的某些条件不具备时,其他条件同样必须按照“次优”标准取值,而不能继续采取“最优”结果所要求的标准,否则效率会更差。计量经济学教学中同样存在这个问题。

(二)计量经济学教学次优原理

当学生不可能在一定的学时内完全掌握基本原理并熟练应用时,应该以应用能力为基本目标,对以数学推导为主要内容的基本原理做语言介绍。换个角度讲就是将计量分析能力获取的真正方式(即模仿实际案例)引入到教学中,使其更有效率。

二、实证分析:本科计量经济学教学策略

(一)教学目标的设定关于计量经济学教学目标的设定

通常会有理论和应用之争。任何一门学科,最理想的情况当然是在充分理解原理的来龙去脉基础上熟练运用并进行发展。但是,理论的证明和发展往往需要坚实的理论根基,研究者个体需要很长时间的专门训练。在现代科学高度分工化的背景下,科学理论的发展和应用已经有着明确的分工。计量经济学更是如此,对于本科经济学专业学生来讲,其学科基础结构以及学时有限,不可能进行大量的理论学习。因此,应该以熟练的应用为首要目标。尽管从逻辑结构来看,现代科学理论都是在基本原理正确的情况下才可以正常使用,即原理是应用的基础,但从人类认知的一般规律来看,熟练的认知和运用对于学习和掌握一套理论工具的原理更有帮助,反过来却更为困难一些。因此,在本科阶段,经济学专业学生应该在操作层次上掌握计量分析的基本方法,在思想层次上了解计量经济学的原理。

(二)教学内容的选择及优劣排序

就逻辑结构而言,计量经济学课程可以分为基本方法、软件应用、经济学原理、数理统计原理等基本部分。为了达到按照次优原理制定的教学目标,必须对上述学习和教学当中的内容进行选择和排序。计量经济分析对计算工具的依赖性很强,在某种程度上,计量经济学的产生及其发展都依赖于计算方法和技术的进步。现代计算机的产生与升级,使得计量经济分析基本上采取各种专业软件完成,比如AMOS,AUTOBOX,DATADESK,SPSS,EVIEWS,MATLAB,GAUSS,STATVIEW等。因此,计量经济学的教学和学习必须依赖其中一种软件进行。国内大部分教科书都以EVIEWS作为演示逻辑过程的软件,其界面操作是教学过程必须包括的内容。但是,利用软件操作的计量经济分析过程的基本框架是建立在计量经济分析基本方法之上的。无论是经典还是现代计量经济学,基本的计算步骤都包括回归方法、统计检验、计量检验及修正四部分。因此,基本方法的教学应该是首要的内容,依据它进行软件的应用,一方面练习基本步骤,另一方面掌握分析的基本技能。计量经济学不是统计学,因此上述两方面的纯技术内容需要在经济学原理的规定下实施。任何参数都要符合经济学原理和常识。与此同时,经济学原理的学习可以通过其他专业课程进行教学,参数的经济学意义可以通过很短时间的介绍使学生掌握。因此,经济原理需要放在前面两项内容之后,学生可以在更高层次的计量经济学课程进行学习。数理统计原理是整个计量经济学的基础性“技术基础”,进行复杂计量经济分析以及计量经济学理论研究必须熟练掌握这部分内容。在本科阶段,没有必要进行全面严格的数理统计知识训练。计量经济学现行教学方式一个最大的问题就是对于上述内容没有做出恰当的选择和排序,而是按照尽量满足“最优条件”的方式,对于数理统计原理过于强调,往往放在教学最重要的位置。结果在每一个阶段学生都不能掌握基本的内容,往往是重复学习基本方法、软件应用等,效果很差。因此,对于上述内容必须按照“次优原理”做出排序,并在不同阶段选择教学重点。基本的排序应该是,首先是基本方法,务必使学生能熟记(例如各种条件、参数范围等),其次是软件的应用,接下来依次是经济学原理和数理统计原理。本科阶段一定要解决基本方法和软件的使用问题,避免重复学习。

(三) 教学方法 和其他经管类课程类似

计量经济学的教学分为理论讲授、实验和课程论文三个部分。理论讲授应该着重解决分析方法的问题,以介绍的方式使学生了解计量经济分析的数理统计原理;实验对应软件的应用,通过大量的软件操作和结果分析,使学生对于实际的分析步骤能够熟练进行;课程论文则对应经济学原理部分,通过对实际经济现象的数量分析,训练学生针对具体经济现象建立计量经济模型,具有对计量结果进行经济学解释的能力。课程阶段的时间有限,应该以学生掌握工具使用为目标,至于其经济学内涵以及分析技巧,应该放在学生自身的学习和研究计划之中安排。因此,课程阶段内的教学方法应该以前两者为主,课程论文方式可以放在学年论文和 毕业 论文(设计)阶段实施。

(四)教学手段计算机技术的进步

使得多媒体和案例教学已经成为目前经济学课程教学的基本手段。在计量经济学教学当中,应该更有针对性地使内容与教学手段对应。计量经济学中存在不少数学推导,例题演示,讲解时需要大量的数据及其处理的演示。如果采取原始的黑板书写,则必然浪费课堂时间,因而多媒体教学应该在计量经济学中大力推广。另一方面,多媒体教学由于省略了实际的操作过程,尽管有利于教师提高逻辑推进速度,但也增加了学生思维的强度和负担,导致学生无法及时理解教学内容,减弱学生对课堂学习内容的印象。因此,多媒体教学更适宜介绍性的内容,比如上述数理统计原理等。案例教学被很多学者作为提高计量经济学教学中学生兴趣的重要方式,这一点无可厚非。但是本科阶段计量经济学的首要任务是分析手段的掌握,而不是分析技巧的培养。因此,案例教学的中心应该放在分析过程,而不是建模和经济分析阶段———尽管这两者在引起学生学习兴趣方面效果突出。

三、结论

计量经济学教学效果普遍较差,其根本的原因在于计量经济学知识体系庞大和学时有限之间的矛盾。根据“次优原理”,应该在内容和目标上做出恰当的定位和选择。基本的分析方法(步骤)和软件操作是教学的首要目标和内容,本科阶段必须解决这两方面的问题,否则就会导致现在普遍存在的现象———不同层次课程都必须重复操作的训练。至于经济学原理,应该作为综合训练部分在学生的学年论文或毕业论文之中进行。而作为计量经济学科学基础的数理统计原理,应该是复杂计量分析和计量经济学理论研究中解决的问题,对于此层次课程来讲,适宜采用语言或演示方式进行介绍性教学。

计量经济学论文范文二:多媒体计量经济学论文

一、研究框架:教学的次优原理

(一)次优原理亚当•斯密“看不见的手”原理

构成西方主流经济理论框架的经济哲学基础。经过数代人的努力,西方微观经济学理论给出了“看不见的手”原理的形式化证明:以利己行为动机的完全竞争的市场经济将会导致(帕累托意义下的)最优———第一福利经济学定理。然而,现实经济中更普遍的情况是,经济环境与完全竞争的经济模型完全不一样。此时,结果还会是帕累托最优吗?1950年代之前,经济学家普遍认为在这种情况下,国家执行微观经济政策尽可能弥补现实经济和完全竞争模型的假设条件之间的差距,因而能使经济达到或接近于帕累托最优状态。1950年代在西方出现的“次优理论”(TheoryofSecondBest)证明,在不能全部满足完全竞争模型所要求的假设条件的情况下,即使微观经济政策成功地弥补了现实和假设条件之间的差异,政策的执行也不能保证帕累托最优状态的实现。1956年,经济学家李普西(R.G.Lipsey)和兰卡斯特(K.Lancaster) 总结 前人的理论分析,创立了次优理论。简单地说,次优理论包含的内容是:“如果在一般均衡体系中存在着某些情况,使得帕累托最优的某个条件遭到破坏,那么即使 其它 所有帕累托最优条件得到满足,结果也未见得是令人满意的,换句话说,假设帕累托最优所要求的一系列条件中有某些条件没有得到满足,那么,帕累托最优状态只有在清除了所有这些得不到满足的条件之后才能达到。”次优理论的基本思想可以用一个简单的图形来说明。曲线PP表示社会生产可能性曲线,曲线Ⅰ、Ⅱ表示社会无差异曲线。如果经济是完全经济市场,则福利最大化均衡点在E点。假定经济系统中存在一个约束条件(由直线AB表示),使得经济难以达到直线AB右上方的商品组合,最优点E也无法取得。因此,社会最优化问题是在AB线的约束下争取(由无差异曲线表示的)福利最大化。显然,约束条件下最优点在F点,即无差异曲线Ⅰ代表的效用水平。从最初均衡点E点满足的条件程度来看,A、B两点都优于F———前两点位于生产可能性曲线上,生产是有效的。但是,点F明显地比技术上有效的点A与B更优。这显然否定了这样的论点,即如果帕累托最优的所有条件不能全部满足,则满足某一部分就是最好的政策。次优理论的一般意义可以用英国经济学家米德(J.E.Meade)所讲的一个比喻来说明。设想一个人,他想登上群山的最高点。在朝着最高点行进的途中,他将不得不先爬上一些较低的山峰,然后再下山。因此,下面的说法并不正确,即为了达到最高点,这个人应该始终向山上爬。再者,由于最高的那座山被不同高度的群山环绕着,因此,当他爬到一座山后,很可能要攀登的是另一座较低的山。所以,任何朝着最高点移动,一定都会把这个人带到更高的位置这种说法是错误的。最优均衡结果的条件得不到满足的情况下,那么结果和最优之间的差距并非与条件满足的程度成反比关系。因此,如果最优条件得不到满足,那么最优化问题将是不同于原来的另一个问题,需要重新求解,而不是原来问题的“简化”。

(二)计量经济学教学次优理论分析

本研究的目标定位为:以现有的多媒体教学手段为背景,研究针对非计量经济学理论专业学生的教学目的及其规律,最终在教学内容比重和方法上提出相应的建议。研究的思路遵循经济理论中的“次优理论”,主要内容包括三大部分:第一部分对计量经济学的理论体系从方法论上进行整理,重点在于区分计量经济学逻辑框架中的原理部分和应用部分,并主要以例证的方式论证理论应用和理论原理的发展采取专业化与分工形式更具有效率;第二部分将采用实证方法分析非计量经济理论专业研究人员应用计量经济学进行分析所需要的基本知识和方法论知识,调查具备计量分析能力学生和研究人员相关知识获得的方式;第三部分在前面两部分研究结论的基础上,基于“次优”思路,对现行计量经济学教学的内容和方法进行调整,提出“有所为,有所不为”的教学思路。研究的主要观点是:当“最优”的某些条件不具备时,其他条件同样必须按照“次优”标准取值,而不能继续采取“最优”结果所要求的标准,否则效率会更差。计量经济学教学中同样存在这个问题。

(三)计量经济学教学次优原理

当学生不可能在一定的学时内完全掌握基本原理并熟练应用时,应该以应用能力为基本目标,对以数学推导为主要内容的基本原理做语言介绍。换个角度讲就是将计量分析能力获取的真正方式(即模仿实际案例)引入到教学中,使其更有效率。

二、实证分析:本科计量经济学教学策略

(一)教学目标的设定关于计量经济学教学目标的设定

通常会有理论和应用之争。任何一门学科,最理想的情况当然是在充分理解原理的来龙去脉基础上熟练运用并进行发展。但是,理论的证明和发展往往需要坚实的理论根基,研究者个体需要很长时间的专门训练。在现代科学高度分工化的背景下,科学理论的发展和应用已经有着明确的分工。计量经济学更是如此,对于本科经济学专业学生来讲,其学科基础结构以及学时有限,不可能进行大量的理论学习。因此,应该以熟练的应用为首要目标。尽管从逻辑结构来看,现代科学理论都是在基本原理正确的情况下才可以正常使用,即原理是应用的基础,但从人类认知的一般规律来看,熟练的认知和运用对于学习和掌握一套理论工具的原理更有帮助,反过来却更为困难一些。因此,在本科阶段,经济学专业学生应该在操作层次上掌握计量分析的基本方法,在思想层次上了解计量经济学的原理。

(二)教学内容的选择及优劣排序就逻辑结构而言

计量经济学课程可以分为基本方法、软件应用、经济学原理、数理统计原理等基本部分。为了达到按照次优原理制定的教学目标,必须对上述学习和教学当中的内容进行选择和排序。计量经济分析对计算工具的依赖性很强,在某种程度上,计量经济学的产生及其发展都依赖于计算方法和技术的进步。现代计算机的产生与升级,使得计量经济分析基本上采取各种专业软件完成,比如AMOS,AUTOBOX,DATADESK,SPSS,EVIEWS,MATLAB,GAUSS,STATVIEW等。因此,计量经济学的教学和学习必须依赖其中一种软件进行。国内大部分教科书都以EVIEWS作为演示逻辑过程的软件,其界面操作是教学过程必须包括的内容。但是,利用软件操作的计量经济分析过程的基本框架是建立在计量经济分析基本方法之上的。无论是经典还是现代计量经济学,基本的计算步骤都包括回归方法、统计检验、计量检验及修正四部分。因此,基本方法的教学应该是首要的内容,依据它进行软件的应用,一方面练习基本步骤,另一方面掌握分析的基本技能。计量经济学不是统计学,因此上述两方面的纯技术内容需要在经济学原理的规定下实施。任何参数都要符合经济学原理和常识。与此同时,经济学原理的学习可以通过其他专业课程进行教学,参数的经济学意义可以通过很短时间的介绍使学生掌握。因此,经济原理需要放在前面两项内容之后,学生可以在更高层次的计量经济学课程进行学习。数理统计原理是整个计量经济学的基础性“技术基础”,进行复杂计量经济分析以及计量经济学理论研究必须熟练掌握这部分内容。在本科阶段,没有必要进行全面严格的数理统计知识训练。计量经济学现行教学方式一个最大的问题就是对于上述内容没有做出恰当的选择和排序,而是按照尽量满足“最优条件”的方式,对于数理统计原理过于强调,往往放在教学最重要的位置。结果在每一个阶段学生都不能掌握基本的内容,往往是重复学习基本方法、软件应用等,效果很差。因此,对于上述内容必须按照“次优原理”做出排序,并在不同阶段选择教学重点。基本的排序应该是,首先是基本方法,务必使学生能熟记(例如各种条件、参数范围等),其次是软件的应用,接下来依次是经济学原理和数理统计原理。本科阶段一定要解决基本方法和软件的使用问题,避免重复学习。

(三)教学方法和其他经管类课程类似

计量经济学的教学分为理论讲授、实验和课程论文三个部分。理论讲授应该着重解决分析方法的问题,以介绍的方式使学生了解计量经济分析的数理统计原理;实验对应软件的应用,通过大量的软件操作和结果分析,使学生对于实际的分析步骤能够熟练进行;课程论文则对应经济学原理部分,通过对实际经济现象的数量分析,训练学生针对具体经济现象建立计量经济模型,具有对计量结果进行经济学解释的能力。课程阶段的时间有限,应该以学生掌握工具使用为目标,至于其经济学内涵以及分析技巧,应该放在学生自身的学习和研究计划之中安排。因此,课程阶段内的教学方法应该以前两者为主,课程论文方式可以放在学年论文和毕业论文(设计)阶段实施。

(四)教学手段计算机技术的进步

使得多媒体和案例教学已经成为目前经济学课程教学的基本手段。在计量经济学教学当中,应该更有针对性地使内容与教学手段对应。计量经济学中存在不少数学推导,例题演示,讲解时需要大量的数据及其处理的演示。如果采取原始的黑板书写,则必然浪费课堂时间,因而多媒体教学应该在计量经济学中大力推广。另一方面,多媒体教学由于省略了实际的操作过程,尽管有利于教师提高逻辑推进速度,但也增加了学生思维的强度和负担,导致学生无法及时理解教学内容,减弱学生对课堂学习内容的印象。因此,多媒体教学更适宜介绍性的内容,比如上述数理统计原理等。案例教学被很多学者作为提高计量经济学教学中学生兴趣的重要方式,这一点无可厚非。但是本科阶段计量经济学的首要任务是分析手段的掌握,而不是分析技巧的培养。因此,案例教学的中心应该放在分析过程,而不是建模和经济分析阶段———尽管这两者在引起学生学习兴趣方面效果突出。

三、结论

计量经济学教学效果普遍较差,其根本的原因在于计量经济学知识体系庞大和学时有限之间的矛盾。根据“次优原理”,应该在内容和目标上做出恰当的定位和选择。基本的分析方法(步骤)和软件操作是教学的首要目标和内容,本科阶段必须解决这两方面的问题,否则就会导致现在普遍存在的现象———不同层次课程都必须重复操作的训练。至于经济学原理,应该作为综合训练部分在学生的学年论文或毕业论文之中进行。而作为计量经济学科学基础的数理统计原理,应该是复杂计量分析和计量经济学理论研究中解决的问题,对于此层次课程来讲,适宜采用语言或演示方式进行介绍性教学。

关于我国城镇居民储蓄存款模型的计量经济分析 (我的姓名等信息就省略了啊 呵呵) 内容摘要:本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型,对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度,并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。 关键词:居民储蓄存款 实证分析 主要因素 一、问题的提出 1978年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后.我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为,影响着货币的供给量,进而间接影响着国家经济的发展,宏观调控的力度和效果,因此,对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要,这有助于帮助大家认清现状,做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻,但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识,了解国情,提高实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。 二、文献综述 我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响,根据经典西方宏观经济学理论,储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响: 1.收入因数 收入是决定储蓄的重要因数,收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下,储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系,即居民的可支配收入增加,储蓄量增加;个人可支配收入减少,储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后,余下的全部实际现金收入。 2.利息率 传统经济学认为,在收入即定的条件下,较高的利息率会使储蓄增加。在本文中,我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。 3.物价水平 物价水平会导致居民户的消费倾向的改变,从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。 4.收入分配 凯恩斯认为,收入分配的均等化程度越高,社会的平均消费倾向就会越高,社会的储蓄倾向就会越低。在国际上,衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。 三、变量的选取及分析 目前我国正处于改革时期,各种不确定性因素很多。因而,要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响,必须立足于中国的国情。1998年后,中国经济运行进入了一种新的体制约束状态,出现了明显的供给过剩,需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强,投资、消费膨胀的内在动力明显不足;同时,由于我国市场机制尚不健全,市场经济发育不成熟,市场体制的控制力还有限,从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响,银行开始考虑贷款风险,投资者开始考虑投资回报,而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明,我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制,然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应,微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾,导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多,概括起来有以下几点:居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。 由于我现在的时间和能力有限,只能综合考虑,选取一部分变量进行研究,而且为了方便查找数据,只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。 四、数据及处理 本文模型数据样本为从1979-2002年。 年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数 1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16 1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15 1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15 1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15 1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16 1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19 1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19 1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2 1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23 1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23 1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23 1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24 1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25 1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27 1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3 1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28 1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28 1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29 1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3 1998 0.25777978 0.108852141 5.02 -0.026 0.295 1999 0.21234608 0.134557035 2.89 -0.02993 0.3 2000 0.1239205 0.125688358 2.25 -0.01501 0.32 2001 0.24155306 0.14364071 2.25 -0.0079 0.33 2002 0.29897822 0.173106495 2.03 -0.01308 0.319 数据来源:各年份的《中国统计年鉴》 注:Y代表城镇居民储蓄率 X1代表城镇居民收入增长率 X2代表一年期储蓄利率 X3代表通货膨胀率 X4代表城镇居民基尼系数 五、模型及处理 基于以上数据,建立的模型是: Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u β1度量了截距项,它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费,储蓄率为负。 β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时,储蓄增长率的变动。 β3度量了当利率变动一个单位,其实也就是1%时,储蓄的增量的变动。 β4度量了当通货膨胀率变动一个单位,储蓄增量的变动。 β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。 u是随机误差项。 对Y做回归 利用eviews最小二乘估计结果如下 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000 X1 0.317426 0.175678 1.806864 0.0875 X2 0.024054 0.003688 6.523093 0.0000 X3 0.024476 0.205508 0.119099 0.9065 X4 1.127523 0.149318 7.551127 0.0000 R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065 Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109 S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748 Sum squared resid 0.030260 Schwarz criterion -3.113901 Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525 Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000 根据以上结果,初步得出的模型为 Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4. 1.经济意义的检验 该模型可以通过初步的经济意义的检验,系数的符号符合经济理论。 2.统计检验 从表中可以看出,显然通货膨胀率的系数通不过T检验,R2=0.897971, 2值为0.875298,模型的拟合情况较好。F检验的值为39.60525,整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。 3.多重共线性的检验 从F值可知此模型整体显著,但是分析各个变量后发现X1和X3不显著,可能存在多重共线性,运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量,重新做回归分析得到: Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000 X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119 X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000 X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000 R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740 Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517 S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967 Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624 Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739 Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000 从新模型的整体效果来看,R值和F值都很好,而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。 因此模型可设为Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4 4.异方差性检验 对新模型进行异方差性的检验,运用white检验,得到如下结果: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.669433 Probability 0.054505 Obs*R-squared 11.50596 Probability 0.073942 Obs*R-squared的计算结果是11.50596,,由于选用的没有交叉乘积项的方式,所以自由度为7,在0.05的显著水平下,查表得 (7)=12.59〉11.50596,所以接受原假设,即该模型不存在异方差性。 5.自相关性的检验 从上表可知DW值为1.556309,且样本容量n=24,有三个解释变量的条件下,给定显著性水平 =0.01,查D-W表得,d =0.882,d =1.407,这时有d

计量经济学论文可以研究的问题有多种,期中比较简单的就是根据数据,建立方程,研究变量之间的关系,主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件,思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大,所以给你一篇我的论文做参考,也许对你有帮助,如果你觉得看的不是很明白的话,可以再留言给我,我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称:大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名:学 号:班 级: ()级统计学系()班指导教师:时 间:(上面是论文封皮)23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析(题目)一、 经济理论背景近几年来,中国经济保持了快速发展势头,投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”,这已为各界所取得共识。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素:①、居民未来支出预期上升,影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求,严重地影响了居民即期消费的增长,进而导致有效需求的不足,最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来,我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台,原有的体制被打破,而新的体制尚未建立健全,因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大,而且基本上都是硬性支出,支出的不确定性也很大,导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看,我国消费品市场已发生了新的根本性变化:居民低层次消费已近饱和,而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来,城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后,目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点,如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流,居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行,通货紧缩的压力较大,不利于消费的增长加入WTO之后,随着关税的降低和进口规模的扩大,国外产品对我国市场的冲击将进一步加大,国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降,不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看,买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期,因此往往推迟消费,不利于居民消费的增长。另外,从统计上分析,由于物价的下降,名义消费增长往往低于实际消费的增长,这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点,难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展,我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点,可以促进消费的稳定增长,但始终未能形成大的消费热点,因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》:23个大中城市城镇居民家庭基本情况(表格)地区 平均每户就业人口(人) 平均每一就业者负担人数(人) 平均每人实际月收入(元) 人均可支配收入(元) 人均消费支出(元)北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1四、 模型的建立根据数据,我们建立多元线性回归方程的一般模型为:其中:——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程(一)回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程:首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计,得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为: , , , ,从而初步得到的回归方程为:Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)F=11.64259 df=18模型检验:由于在 的水平下,解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05,所以变量不显著,说明模型中可能存在多重共线性等问题,进而对模型进行修正。(二)处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理:X1:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491X2:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412X3:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013X4:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096由得出的数据可以看出, 的调整的判定系数最大,因此首先把 引入调整的方程中,然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得:X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043X2、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010由数据结果可以看出,引入X4时方程的调整判定系数最大,且解释变量均通过了显著性检验,再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050X2、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046由输出结果可以看出,在 的水平下,解释变量 、 的检验的P值都大于0.05,解释变量不能通过显著性检验,因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为:Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)F=21.66965 df=20(三).异方差性的检验对模型 进行怀特检验:White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.071659 Probability 0.399378Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378由检验结果可知, ,由White检验知,在 时,查 分布表,得临界值 (20)=30.1435,因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。(四).自相关的检验由模型的输出结果可知,估计结果都比较满意,无论是回归方程检验,还是参数显著性检验的检验概率,都显著小于0.05,D-W值为2.111635,显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表,其中n=23,解释变量的个数为2,得到下限临界值 ,上限临界值 , =1.543

计量经济学课题研究论文

本科计量经济学论文

计量经济学实验教学在发挥学生实际操作能力这一方面起到了关键的作用。那么,本科计量经济学如何教学呢?

一、目前计量经济学实验教学过程中存在的问题

计量经济学是集经济学、数学、统计学的综合性学科,强调理论基础、实践操作和统计软件运用三者的有机结合,是一门应用性较强的课程。大多数教师在计量经济学试验教学过程中,缺乏完整的实验教学计划和实验指导书,不利于培养的学生综合能力。而且,实施素质教育的重点是培养学生的创新精神和实践能力。随着经济理论的发展和完善进步,计量经济学研究的是现实经济问题,因此必须以对经济现象的深入认识为基础,必须在经济理论下进行。但是,目前在实验教学过程中,普遍存在以下一些共性的问题。

(一)教学层次不明确,满足不了不同层次的需求当前,计量经济学教学中普遍存在重理论体系学习、轻实际应用能力培养的通病。教师在授课中对数学推导和数学知识讲授较多,而实验课程相对简单,且理论方法教学与经济问题实例分析、软件教学相分离。因此,计量经济学的实验教学环节与理论方法教学内容的衔接、理论与实践的课时安排、实验项目设计、软件能力培养等方面的试验教学环节严重脱节。有些学校由于教学条件和设施较差,特别是缺少经验丰富的试验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,在教学内容和时间衔接方面经常脱节。这种教学模式的教学效果不是很好,导致理论和实验成为独立而不易协调的两个教学过程,学生运用软件的实际操作训练相对薄弱,达不到实验教学与理论教学相结合的目的。由于计量经济学已形成了一个庞大的学科体系,通常被人们分为理论计量经济学与应用计量经济学,并根据内容深度分为初级、中级和高级计量经济学课程。现在各层次教学的分工与衔接往往存在问题。实验教学常常被当成理论教学的附属品,试验方法与实例的结合不够。在计量经济学的教材和课程讲授中,结合实例分析和应用较少,许多学生学习完这门课程之后,不知道如何用于解决实际问题,很快就将所学习的内容遗忘了。

(二)理论教学层次模糊,没有实验教学层次感无论是面对专业知识较为薄弱的本科生,还是已经具备一定基础的研究生,计量经济实验教学均采用相似的教学方式和教学思维。即任课教师先讲理论和方法,最后留点时间来讲案例解析和软件使用,或者根本就不讲软件,也不进行上机操作,或者直接放羊式地让学生上机操作。这样就很难让学生通过实验操作去发现新问题,得到新启示。这样的'实验教学也很难发挥出学生的自主性和兴趣。实验教学层次感没有得到体现,使得理论学习和实践学习相脱离,学生不能很好地消化所学知识。

(三)实验课程设计机制不完善自主性试验方案的设计,试验材料的准备,试验进程和实验时间的自主安排是实验课程设置不可缺少的环节。然而,目前我们要求学生上交的实验报告,是结合教材上已有案例为基础,没有把撰写试验课程论文作为课程考核的重要部分,也没有将课程考核方式改为课堂测试、上机操作、论文写作三者形式相结合,并分别赋予70%、10%、20%的权重进行综合评定期末成绩。再加之实验教学报告,导致学生只需简单的模仿,甚至是抄袭,完全背离了最初的实验教学目的。

二、计量经济学开放式实验教学目的、要求及内容安排

(一)开放式实验教学的目标和基本要求即原理验证性实验与研究设计性实验相结合。开放式实验不仅使学生通过自己具体实验、实际操作来帮助学习、巩固书本知识,加深对概念、规律的深刻理解,更重要的是试验中的困难磨炼学生的意志。开放式实验是调动学生学习积极性、主动性,培养学生实验技能、发展学生创造精神的有效途径。同时,也能丰富理论教学课堂内容,吸引学生参与积极性。计量经济学的试验教学为现实中经济问题的研究提供坚实的理论基础和完整的分析工具。开放式实验可以群策群力,结合教材和教学研制教具、学具与仪器,密切教材与教学实际,适合教材多变性,是解决仪器不足的有效途径。因此,计量经济学实验教学的目标,在于通过实验教学使得教师能够:

(1)编制好试验教学计划和软件使用说明书,为学生进行自主开放式试验操作创造条件。

(2)将学生进行分组,形成多个研究小组,一般由6-8人组成,每组制定一个负责人负责小组日常的学习管理,查找资料,上机时间安排以及撰写试验报告等,使得学生形成团队精神,相互帮组和启迪,更好地来解决实际问题。

(3)详细安排好每次试验内容。一般给每个小组指定一个与所讲内容相关的研究课题,往往是现实的社会热点经济问题,可以引起他们研究的兴趣,让学生参阅已有的实际建模报告和分析报告,使学生受到启发做到心中有数,并在教师的指导下完成实验课程。

通过教师试验教学,学生可以受益并能够:

(1)熟练使用各种软件,比如EViews、SPSS、SAS或者Statistics等。

(2)运用所学的计量经济学理论方法,构建各因素之间关系的计量经济模型,了解和掌握建立计量经济模型的过程和要求。

(3)掌握利用统计软件进行数据处理、参数估计和检验,培养学生研究和实际工作的能力,提高学生的综合素质。

(4)认真完成模型的参数估计和各类检验,建立完整的计量经济模型。开放式试验教学模式不同于普通的试验教学模式,它对任课教师提出了更高的教学要求,重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析,详细介绍计算机软件操作步骤,帮助学生理解计算结果,学会计算操作。教师要认真编写好试验教学大纲、试验教学计划和软件指导说明书。计量经济学实验是将计量经济学理论应用于实践的重要环节,是理论教学的延续。教师在讲授相关理论与方法的同时,要注重培养学生动手处理实际问题的能力,提高学生运用计量经济学知识的素质。

(二)高效开放式实验教学内容的调整和选择从培养应用型人才的实际出发,对计量经济学试验教学内容加以调整和选择,必须以理论教学内容为基础,以统计软件为工具,其教学内容的选择,根据理论教学的内容,结合统计软件学习过程的阶段性特点,合理制定实验内容。一般来说,分为选做和必做两类。其中,实验内容必做对应经济学各专业本科《计量经济学》的基本内容,即必须进行的实验项目。在条件许可的情况下,教师最好根据学校的实际情况,编写适应本校学生的试验指导书。指导书内容不求内容的深度和全面,适用最好。对某些已经先期开设了统计软件基础课程的专业,实验项目的作用在于对所学过的知识进行简单回顾,因此确定为“选做”项目。在具体的实验教学过程中,教师可根据各专业的具体情况,对试验内容实现变革式的改编,进行适当的割舍和学时上的调整。

三、开放式实验教学的时间安排与考核方式

(一)开放式实验教学的时间安排在教学时间安排上,理论教学和实验教学应统筹规划,由任课教师自主根据理论教学的进度来合理安排实验教学时间,合理安排课程讲授的先后顺序,优化课程结构,并按照“少而精”的原则安排教学内容。根据我们的经验,试验课程安排在每一章节理论课程授完之后马上进行,结合理论课程给出设计性的试验,提高学生的综合应用能力和实际分析能力。即每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的案例分析。而教师则对各个单项的操作练习进行即时的现场讲解和点评。这种实践型试验教学模式有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。

(二)开放式实验教学的考核评价方式开放式实验教学实验成绩由实验报告、实验考勤、实验操作抽查三部分构成。评价成绩具体由实验报告来体现,学生在完成每一个实验后根据上机操作结果写出相应的实验报告。教师可根据每个小组日常的实验工作量和实验报告质量,评定实验报告成绩。每个小组要选择一个针对理论教学的研究课题。这些研究课题往往是现实的社会经济问题。计量经济学课程的最终成绩由三个部分组成,即理论知识考试成绩、上机实验考试成绩和实验报告成绩。上机操作是对教师指定的案例进行操作和分析,并解决相关实际问题,对研究过程进行阐述,并接受教师和同学的提问。这种考核方式有助于考查学生对计量经济理论、方法的理解程度和应用能力,也培养了学生的口头表达能力。而且,采用这种考核方式学生不易作弊,从而能够较准确地判断学生的实际操作能力。

四、结论

计量经济学实验教学在发挥学生实际操作能力这一方面起到了关键的作用。而开放式的实验教学模式的实施,能够进一步发挥学生的主观能动性和探索性。开放式试验教学这种不局限于“计量经济学”专业基础理论的教学模式,真正做到了以学为主,是培养跨学科、宽口径的实践型、创新型专业人才的必由之路。通过实验教学的实施,学生形成了一定的运用计量模型分析和解决实际经济问题的习惯或能力。通过开放式试验教学模式改革,可以建立培养学生定量分析能力的机制,能有效提高本科计量经济学的教学质量和学习效率。开放式试验教学模式既可以保证学生能够深入理解知识,并能够使学生进一步掌握计量经济学的基本理论和方法,进而可以培养学生发现问题、思考问题和运用计量经济学方法分析问题的能力。开放式试验教学能够建立专门机制支持教师在传授书本知识的过程中积极探索培养学生定量分析动手能力的方法,利于提高学生的综合素质。

计量经济学是用定量 方法 研究经济活动规律的一门科学,在经济学科中居于最重要的地位。下面是我为大家推荐的计量经济学论文,供大家参考。计量经济学论文 范文 篇一:《形成性评价计量经济学》 1形成性评价的可行性及必要性 我国医学类院校最早成立统计学本科专业的是第四军医大学,随后中山大学、潍坊医学院、滨州医学院等院校也相继成立了统计学本科专业。该专业培养目标是培养适应未来经济社会与科技发展需要,德、智、体、美等全面和i皆发展,掌握统计学的基本理论和方法,可熟练运用计算机分析数据,能在卫生行政机关、卫生防疫及医药相关部门从事统计调査、统计分析工作,或在医药卫生、 教育 机构从事科研与教学等工作的应用型专门人才。 我院统计学专业本科(卫生统计方向)自2006年开始招生,其培养友案涉及的主干课程可分为医学类(含基础医学_、临床医学和预防医学)、统计类、数学类、经济管理类、计算机类、外语及人文社会科学7类课程。其中计量经济学课程作为经济管理类的核心课程之一,属于统计学专业的必修课程。 本课程的学习使学生在已经学习的统计学和经济学的基础上进一步理解、掌握计量经济分析的方法和基础理论,通过模型研究经济问题的数量规律,对经济问题的前景做出正确的预测,提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力以及运用统计学理论与方法分析、解决相关领域实际问题的能力。传统的计量经济学课程评价采用的是终结性评价,即学生成绩由期末考试卷面成绩和平时成绩(含考勤、作业)组成。 多年的教学实践表明,终结性评价存在重视结果而忽略过程、评价主体单一化、评价内容缺乏全面性等诸多缺陷,而“一考定乾坤“的不公平评价方式也给学生带来了负面的影响,造成一定的考前突击、考试作弊现象ra,不利于教学质量和学生素质的提高。迄今为止,尚没有形成性评价在计量经济学课程中应用的文献,但形成性评价在其他学科教学中的广泛应用表明,它对学生成绩的提高具有明显效果,使学生的学习动机和学习自信心得到增强M。因此,有必要对计量经济学课程应用形成性评价的具体方案进行探讨。 2调查结果分析 自制“计量经济学课程形成性评价调查问卷”调查学生对形成性评价的认识、态度等,以便改进。在2011级开设计量经济学课程的本科学生中,抽取两个班级进行整群调査。发放调査问卷80份,收回有效问卷80份,有效问卷回收率100%。调i。 问卷调査结果显示,首先是认识方面,91.25%的学生认为形成性评价的主体应该是教师与学生相结合;其次是态度方面,90.00%的学生对计量经济学这门课程感兴趣,98.75%的学生认为计量经济学考核实行形成性评价有必要和很有必要;再次是授课效果评价方面,87.50%的学生对教师授课的总体评价是优;最后从结果来看,95.00%的学生认为通过本学期的学习,对计量经济学的掌握有进步,87.50%的 学生 自我评价 分数达80分及以上。 由此可见,在计量经济学考核中实施形成性评价得到了绝大多数学生的支持,收到了良好的效果。在保证教师评价与学生自我评价相结合的基础上,充分贯彻了“以学生为中心”的教育理念,可提高学生的学习兴趣和信心,增强学习效果,促进教学质量和学生素质的提高。 3结语 综上所述,形成性评价在计量经济学考核中具有广阔的应用前景,是顺应教学改革潮流的现代化考核方式。在实际应用中,需要优化计量经济学教学内容,改革 教学方法 和教学手段,可先通过构建和完善形成性评价结合终结性评价的课程评价体系,然后逐步过渡到形成性评价。同时,形成性评价在计量经济学课程考核中应用的成功 经验 对医学类院校统计学专业其他课程考核方面的改革有很强的借鉴意义。 计量经济学论文范文篇二:《试谈独立学院计量经济学》 1独立学院计量经济学课程的阈限概念分析 计量经济学是一门运用回归模型分析数据的方法论学科,本科阶段的初级层次计量经济学课程的主要内容涵盖计量经济学数据、一元线性回归模型、多元线性回归模型、回归估计量的理论,异方差、序列相关等。根据计量经济学理论和方法的发展,将计量经济学的阈限概念具体可归结为以下3组概念:第一,回归假设。回归假设是为分析回归结果引入的合情合理的假设,在不同数量的假设下能够得到回归系数估计量的不同性质。回归假设是整个回归方法的基础,一切回归有关的参数估计和假设检验都和回归假设紧密相关,同时违反回归假设的情形也是计量经济学理论发展的重点,因此回归假设是计量经济学的阈限概念之一。第二,回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性。无偏性、有效性和一致性是评价估计量的基本标准,回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是回归理论的核心,整个初级计量经济学的理论最终都归结为回归系数估计量的这3个性质,同时,这3个性质又与回归假设紧密相关,故回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是计量经济学的阈限概念之二。第三,异方差。异方差是违背回归同方差假设时的回归结果表现,无论对于横截面数据还是时间序列数据,异方差的出现是回归分析的常态,因此对于异方差的检验和修正是初级计量经济学的重要内容,也是经济金融实证研究中需要关注的基本问题,故异方差是计量经济学的阈限概念之三。以上三个阈限概念是学生掌握计量经济学理论的关键,同时在概念上具有紧密的联系,下文将基于此探讨计量经济学课程的教学方式。 2基于阈限概念的独立学院计量经济学教学注意事项 由于独立学院的教学方式主要强调理论与方法的应用和实践,因此基于阈限概念的独立学院计量经济学教学的总体原则仍立足于阈限概念的理解与实际运用,具体地,需要注意以下三个方面:第一,合理安排教学内容。为了突出3大阈限概念,在首节导论课即向大家提出3大阈限概念,在介绍回归分析的原理和方法时,详细的说明每个假设的用途,使学生理解每个假设的目的和本质,进而在回归估计量三个性质的教学中把握无偏性、有效性和一致性的具体条件,并明确理解异方差这一违反假设的情况。在具体教学过程中,以充分的时间介绍三大阈限概念及其联系,从而建构整个计量经济学的知识和方法体系。第二,运用软件展示阈限概念的具体应用。独立学院的计量经济学教学应完全从应用性角度出发,运用软件展示计量经济学概念、原理和方法。对于3大阈限概念,可用40%左右的时间解释概念产生的原因与本质,而60%左右的时间结合典型例题讲解如何运用计量经济学软件如Eviews解决具体的回归分析建模和假设检验问题。第三,通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。撰写实证性的学术论文是进行计量经济学方法综合训练的较好途径之一,可以通过让学生从选择题目开始,通过收集数据,建立回归模型,参数估计,假设检验以及进行可能的异方差和序列相关检验和修正等等来感受计量经济学解决综合问题的方法和程序,通过写作论文的方式加以体现,然后交流讨论,以深化对计量经济学阈限概念的理解。计量经济学教学经过以上三个方面的具体设计,帮助学生牢固掌握计量经济学的阈限概念,提升解决实际问题的能力。 3基于阈限概念的独立学院计量经济学教学实践 以浙江大学城市学院为例浙江大学城市学院是一所以培养应用型人才为导向的独立学院,也是我国建立最早、最有名的独立学院之一。计量经济学课程是浙江大学城市学院金融学专业的必修课程,在大三上学期开设。浙江大学城市学院的计量经济学课程以提高学生建立回归模型能力为教学目标,基于Eviews软件进行教学,每周教学学时为理论(教师讲授)与上级实验(学生练习)各2学时,特别注重学生对计量经济学阈限概念的理解与掌握。因此,研究浙江大学城市学院的计量经济学教学对研究独立学院计量经济学课程的教学具有借鉴意义。浙江大学城市学院的计量经济学教学内容为传统的初级计量经济学教学内容。教师在讲授回归假设时着重解释回归假设的设立目的与合理性,并通过软件讲解回归假设的验证,使学生理解并掌握回归假设。在回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性教学中,通过详细分析三个性质所依据的不同假设,使学生理解三个性质所应具备的条件从而掌握线性回归估计量理论。特别地,专门安排约10学时左右的实验课进行计量经济学论文撰写与分析的交流,要求学生自选题目,收集数据,建立回归模型,进行估计并检验异方差、序列相关以及模型设定问题,写作小论文并在课堂上展示交流。为评价教学效果,选取2010级学生1个教学班共24人进行满分为5分的教学满意度打分,学生对计量经济学课程全部项目的满意度均达到97%以上,总体平均满意度超过99%。由此可见,浙江大学城市学院应用统计课程的教学效果非常成功。 4结论 回归假设、回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性和异方差是计量经济学课程的三大阈限概念。基于阈限概念的计量经济学教学在于合理安排教学内容,运用软件展示阈限概念的具体应用以及通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。浙江大学城市学院计量经济学课程的教学实践分析表明本文提出的基于阈限概念的计量经济学教学方式对独立学院的计量经济学课程教学具有很好的适用性及学生满意度。 计量经济学论文范文篇三:《高校经济类专业计量经济学课程研究性教学路径》 一、引言 2世纪美国伟大的教育家、以倡导研究性教学闻名全球的博耶(Ernest L. Boyer)教授认为,“最好的大学教育意味着积极主动的学习和训练有素的探索,使学生具有推理及思考能力。所有的教师都应不断改进教学内容和教学方法,通过创造性的教学鼓励学生积极主动地学习”。 2005年,教育部在《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》中首次明确提出要“积极推动研究性教学,提高大学生的创新能力”,“大力加强实践教学,切实提高大学生的实践能力”,“要让大学生通过参与教师科学研究项目或自主确定选题开展研究等多种形式,进行初步的探索性研究工作”。 二、文献综述 近年来,国内已经有一批高校从整体上推进实施“研究性教学”,已被证明是“创新人才培养的成功模式”之一。众多高校老师、学者已将“研究性教学”理念融入教学改革中,积极探索适合“研究性教学”相配套的课程结构体系、教师教学激励机制、创新学分制度等制度,为之有效开展提供了制度保证。 刘赞英等(2007)对国外大学研究性教学的经验进行了全面的 总结 对比,为我国大学开展研究性教学提供了启示与借鉴[1]。刘智运(2006)认为,研究性“教”与“学”反映的是一种互动式师生关系。教师不仅仅是传授现有知识,更重要的是要创设有利于学生参与研究和主动探索的情境,鼓励、引导和帮助学生学习、思考和研究。同时学生也不是被动接受式学习,而是积极主动的求知过程,同时需要与教师展开及时的互动交流[2]。王岚等(2007)认为,研究性教学既是一种教学理念,又是一种教学模式,还是一种教学方法。 它是一种将教师研究性教学与学生研究性学习、课内讲授与课外实践、依靠教材与广泛阅读、教师引导与学生自学有机结合并达到完整、和谐、统一的教学[3]。龙慧灵等(2010)通过研究发现,研究性“学”要求学生在“学”中“研究”,在“研究”中“学”,学生的研究与教师的研究有所不同,学生的研究更多的是强调研究和探索的过程,通过这一过程实现知识的学习,问题发现与解决能力的培养[4]。王锋等(2014)认为,研究性“学”与研究性“教”是相辅相成、不可分割的统一体,其内在联系通过“研究”这一纽带得以体现,并从平等合作的师生关系、研究性 学习方法 激励、教师团队建设、过程管理以及体系评价配套等方面提出有效实施研究性教学的策略[5]。 此外,关于研究性教学模式,肖萍等(2005)、刘茂军(2005)、蒋乃华(2010)和李胜清等(2009)分别提出了“以课题为中心的模式”、“溯源法模式”、“‘一体两翼’模式”和“‘四位一体’模式”[6][7][8][9]。 三、计量经济学的课程性质 计量经济学的重要性不言而喻。诺贝尔经济学奖获得者R?Clein说过:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位。”著名经济学家P?Samuelson也曾经指出,第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。从1969年第一届诺贝尔经济学奖授予计量经济奠基人R?Frisch和计量经济建模之父J?Tinbergen以来,95%以上的获奖成果都与计量经济学有着密切的联系。 我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会也将“计量经济学”列为经济学类各专业的八门核心课程之一。计量经济学是一门理论性、应用性、实践性、体验性很强、难度较大的综合性课程,跟高等数学、概率论、数理统计和宏微观经济学联系密切,Kennedy认为“理论计量经济学家和应用计量经济学家缺乏充分交流会导致理论与实践的严重脱节,甚至不知所措[10] ”。Guy Orcutt曾说过,“做计量经济学就像试图通过播放收音机来研究电的规律”,足见其难度。因此,本科阶段的学习会更侧重于计量经济实证研究,其对统计数据的质量要求很高,否则计量模型再完美,也只能是“垃圾进去,垃圾出来”,而收集数据本身在一定程度上又是一门艺术。 四、研究性教学的路径选择 1.强化大学新生研究性训练,为高年级研究性学习做好铺垫。 《计量经济学》是经济类专业学生的必修课,如果前期没有一定的研究训练,突然实施研究性教学会让学生无法适应,手足无措。因此建议一入学就给学生灌输研究性学习的理念,让学生从传统教育模式的“被动接受者”向“主动参与者”转变。具体做法就是在大一阶段设立“新生讨论课”项目,由相关专业有经验的教师主持研讨课,课程围绕学科专业引导、开拓学生视野、激发科研兴趣的目的展开,重在让学生了解科研对于专业学习的意义。同时,也可以尝试在学科基础课如微观经济学、宏观经济学、应用统计学等课程中适当介入研究性学习训练,使基础学习阶段的学生对研究性学习有所启蒙。用麻省理工学院校长查尔斯?韦斯特的话说,就是“尽可能尽早把年轻人引导到科研领域”。 2.合理的时间安排和针对性的内容计划是实施研究性教学的关键。 欧美高校在计量经济学的课程设置上普遍具有多样性、层次性特征,如耶鲁大学、哈佛大学、剑桥大学、芝加哥大学、麻省理工学院等基本上都会将计量经济学分解成几门更细的课程或者分成基础、进阶、高级等不同的层次。而国内大学普遍只单一开设计量经济学这门课程,和国外相比我国各高校计量经济学课时安排相对较少。笔者调查了北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、武汉大学、吉林大学、人民大学、厦门大学、南开大学等10所具有代表性的综合性大学和西南财大、东北财大、上海财大、中南 财经 政法大学等5所财经类大学以及中国矿业大学、石油大学、中国地质大学、中国农业大学、武汉理工大学、华中农业大学等6所地矿类、农林类专业特色突出的院校,发现该门课程的学时设置大体分为48学时和64学时,学分在3~4个之间。即便是一学期64学时的安排,要让学生充分掌握计量经济学理论、方法及应用依然是非常困难的。从学期安排来看,除了个别学校安排在第四或者第六学期外,绝大多数高校安排在第五学期较为合理,一方面大二刚刚学完微观、宏观经济学和统计学原理,可以趁热打铁,有效降低遗忘效应,另一方面也可以为大学中后段的 社会实践 乃至 毕业 论文(设计)打下模型和方法的基础。 教学内容的甄选也会很大程度上影响该课程研究性教学的开展。根据教育部高教司制定的经济类本科专业课程教学基本要求,计量经济学应包括概述、经典单方程的简单线性回归及多元线性回归模型、放宽经典假定的单方程模型(包括多重共线性、异方差性、自相关性和模型设定偏误)、联立方程组模型以及应用计量经济模型等板块。 在概述部分,通过1~2篇尽可能涵盖全书主要内容的经典计量经济学学术论文介绍开始,让学生对计量经济学有一个轮廓性的认识,并初步引导学生进入研究性学习的体系中来。经典单方程线性回归模块,鉴于在统计学原理课程中已基本掌握OLS的基本方法,应侧重于剖析偏相关以及几大经典假定的阐述,这一部分以课内讲授、原理学习为主。研究性学习的重点放在后面三大模块,尤其是放宽经典假定的单方程模型篇章中的多重共线性、异方差性、自相关性部分以及应用时间序列计量经济模型篇章。 3.选择适当的配套教材,为实施研究性教学奠定基础。计量经济学的国内外教材非常多,笔者认为选取合适的教材和配套的参考书对研究性教学的效果有着相当关键的影响。教材在提供给学生系统知识的同时,也应给学生一定的面向经济实践的问题思考。因此,对该课程而言,最好能采取主、辅教材同步配套的策略,主教材以提供给学生基本理论与知识为主,在注意系统性的同时,要吸收前沿成果。辅助教材则尽可能囊括可以实时更新数据的案例为主,对经典案例的分析解读是本科生“模仿研究”的起点。 经过多年的教学实践,我校的计量经济学教学模式从最初教师主导的“理论模型方法阐述”到后来的师生交互的“计量模型+案例实践”,再到目前尝试探索学生主导的“研究性教学”,使用的教材也经历了反复的尝试和总结。建议主教材选择清华大学李子奈教授的《计量经济学》或者西南财经大学庞皓教授的《计量经济学》,配套参考书选择古扎拉蒂的《计量经济学基础》或者伍德里奇的《计量经济学导论:现代观点》以及EVIEWS软件自带的《用户手册(User Guider I、II)》,这样的组合可以很好地满足研究性教学的教材需要。 4.多方配合和资源共享为实施研究性教学提供保障。突破传统教学模式,实施研究性教学对学校、学院以及课程教学团队都提出了很高的要求。学校要制定实施研究性教学的指导意见,专门组织开展全校范围内的研究性教学研讨与交流活动,因为实施研究性教学的过程不是一两个学院、一两个专业或者一两门课程能形成氛围的,它不仅仅是教学方法与教学模式转变的过程,更是教育思想观念与教育理念革新的过程。在全校范围内推行研究性教学模式下的教学管理制度,用研究性的视野重新认识教学管理活动的目标、途径和方法,积极开展管理创新,为研究性教学的开展创造自由、开放、宽容、友好的服务软环境。学院层面也尽可能结合精品课程的建设,为开展研究性教学提供优质的教学资源,积极争取实现课程教学资源的网络化,支持并构建以精品教材为主干的教材体系建设,教育学生树立“研究为新常态”的学习观,激励学生主动探究和亲身体验以及基于真实任务的研究问题的解决[11]。课程教学团队除了依托自身的科研项目,广泛吸纳本科生参与研究外,更要结合经济现实,鼓励学生自主立项,建立系统的课程项目库。 计量经济学的研究性教学对全校范围的资源共享的要求也很高。数据共享、软件共享、图书资料共享要求完善健全的校园网络建设和管理,除了教室和实验室以外,老师学生可以随时随地访问数据库,下载更新数据,调用专业统计软件。加强改善教室、实验室、研讨间等研究性学习场所的建设力度,争取实现“小班教学”和“小组实验”,为研究性教学提供软件和硬件的保障。 5.以点串线、由线及面共同构建研究性教学的一体化架构。开设计量经济学课程的经济学学科有各种不同的本科专业,以我校为例有经济学、统计学、金融学和国际经济贸易等专业,不同专业学生的性别比例、生源类别、学科基础和专业侧重均有所不同,相同专业的班风学风也不尽一致,因此可以选择有一定的科研基础和研究能力的任课老师选择相关专业学风优良的班级进行试点。在计量经济学教学大纲范围内选择相对容易理解的知识点和相对“规范(或者标准)”的经济问题作为该课程研究性教学的起点。通过模仿标准案例,然后引导学生以小组的形式各自选择一个研究项目,要求小组(项目组)成员统一拟定立项计划书,阐明研究背景、立项意义,梳理综述文献,设定研究方法和技术路线,合理进行人员分工,最后进行研究成果展示,互相交流心得,教师在学生立项研究的过程中随时答疑解惑。 这样,多个研究项目组合串联起来,就可以形成较为完美的“4线”:前因后果线、教研反馈互动线、理论实践融合线和课内课外互补线。这种教师引导、学生自主立项研究学习的方式能够充分激发学生全方位选择研究主题、多途径收集资料,既可以为教师的科学研究提供补充信息,又可以使学生在研究过程中涉猎更多的学科领域,丰富他们的知识面;在项目负责人组织带领下,各成员分工合作,集思广益,既避免了搭便车现象,又可以极大程度上扩大学生的参与面;项目的研究过程和最终效果也可以作为整个课程考核的重要环节,从而拓展考核的内容面。 五、结语 计量经济学是一门跟现实经济社会密切相关的课程,涉及的计量方法和模型在微观领域可以和家庭(或个人)的经济行为(收入、储蓄、消费、投资等)以及企业的管理活动( 人力资源管理 、生产成本控制、营销策略制定等)等经济现象紧密结合,在经济增长、就业与通货膨胀、区域经济社会差异、财政政策与货币政策制定等宏观经济领域更是大有用武之地。既可以分析单一的横截面数据(或者时序数据),又可以研究混合数据(面板数据)。除了数值型数据,它还能对分类数据构建相应的计量模型。它不只研究经济社会的表面现象,还可以通过数据分析挖掘出现象背后的本质规律。计量经济学应用领域的广泛性为方便学生选题、开展研究性教学提供了强有力的可行性。 经济类专业的本科生学习计量经济学应侧重实证研究,在很多情况下经济理论并不能给出相关经济现象的确切答案,而唯一可行的途径便是“仔细收集数据,深入实证分析”。对于初学计量的学生来说,通过立项研究,与真实数据交手是加深理解的重要途径。因此,实施研究性教学,“弄脏学生的手,弄乱他们的桌”才能真正学会实证研究,领悟计量经济学的真谛。 猜你喜欢: 1. 关于经济发展的论文 2. 有关工程计量与计价论文 3. 有关金融计量的参考论文 4. 统计学论文范文

计量经济学研究步骤论文

计量经济学是用定量 方法 研究经济活动规律的一门科学,在经济学科中居于最重要的地位。下面是我为大家推荐的计量经济学论文,供大家参考。计量经济学论文 范文 篇一:《形成性评价计量经济学》 1形成性评价的可行性及必要性 我国医学类院校最早成立统计学本科专业的是第四军医大学,随后中山大学、潍坊医学院、滨州医学院等院校也相继成立了统计学本科专业。该专业培养目标是培养适应未来经济社会与科技发展需要,德、智、体、美等全面和i皆发展,掌握统计学的基本理论和方法,可熟练运用计算机分析数据,能在卫生行政机关、卫生防疫及医药相关部门从事统计调査、统计分析工作,或在医药卫生、 教育 机构从事科研与教学等工作的应用型专门人才。 我院统计学专业本科(卫生统计方向)自2006年开始招生,其培养友案涉及的主干课程可分为医学类(含基础医学_、临床医学和预防医学)、统计类、数学类、经济管理类、计算机类、外语及人文社会科学7类课程。其中计量经济学课程作为经济管理类的核心课程之一,属于统计学专业的必修课程。 本课程的学习使学生在已经学习的统计学和经济学的基础上进一步理解、掌握计量经济分析的方法和基础理论,通过模型研究经济问题的数量规律,对经济问题的前景做出正确的预测,提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力以及运用统计学理论与方法分析、解决相关领域实际问题的能力。传统的计量经济学课程评价采用的是终结性评价,即学生成绩由期末考试卷面成绩和平时成绩(含考勤、作业)组成。 多年的教学实践表明,终结性评价存在重视结果而忽略过程、评价主体单一化、评价内容缺乏全面性等诸多缺陷,而“一考定乾坤“的不公平评价方式也给学生带来了负面的影响,造成一定的考前突击、考试作弊现象ra,不利于教学质量和学生素质的提高。迄今为止,尚没有形成性评价在计量经济学课程中应用的文献,但形成性评价在其他学科教学中的广泛应用表明,它对学生成绩的提高具有明显效果,使学生的学习动机和学习自信心得到增强M。因此,有必要对计量经济学课程应用形成性评价的具体方案进行探讨。 2调查结果分析 自制“计量经济学课程形成性评价调查问卷”调查学生对形成性评价的认识、态度等,以便改进。在2011级开设计量经济学课程的本科学生中,抽取两个班级进行整群调査。发放调査问卷80份,收回有效问卷80份,有效问卷回收率100%。调i。 问卷调査结果显示,首先是认识方面,91.25%的学生认为形成性评价的主体应该是教师与学生相结合;其次是态度方面,90.00%的学生对计量经济学这门课程感兴趣,98.75%的学生认为计量经济学考核实行形成性评价有必要和很有必要;再次是授课效果评价方面,87.50%的学生对教师授课的总体评价是优;最后从结果来看,95.00%的学生认为通过本学期的学习,对计量经济学的掌握有进步,87.50%的 学生 自我评价 分数达80分及以上。 由此可见,在计量经济学考核中实施形成性评价得到了绝大多数学生的支持,收到了良好的效果。在保证教师评价与学生自我评价相结合的基础上,充分贯彻了“以学生为中心”的教育理念,可提高学生的学习兴趣和信心,增强学习效果,促进教学质量和学生素质的提高。 3结语 综上所述,形成性评价在计量经济学考核中具有广阔的应用前景,是顺应教学改革潮流的现代化考核方式。在实际应用中,需要优化计量经济学教学内容,改革 教学方法 和教学手段,可先通过构建和完善形成性评价结合终结性评价的课程评价体系,然后逐步过渡到形成性评价。同时,形成性评价在计量经济学课程考核中应用的成功 经验 对医学类院校统计学专业其他课程考核方面的改革有很强的借鉴意义。 计量经济学论文范文篇二:《试谈独立学院计量经济学》 1独立学院计量经济学课程的阈限概念分析 计量经济学是一门运用回归模型分析数据的方法论学科,本科阶段的初级层次计量经济学课程的主要内容涵盖计量经济学数据、一元线性回归模型、多元线性回归模型、回归估计量的理论,异方差、序列相关等。根据计量经济学理论和方法的发展,将计量经济学的阈限概念具体可归结为以下3组概念:第一,回归假设。回归假设是为分析回归结果引入的合情合理的假设,在不同数量的假设下能够得到回归系数估计量的不同性质。回归假设是整个回归方法的基础,一切回归有关的参数估计和假设检验都和回归假设紧密相关,同时违反回归假设的情形也是计量经济学理论发展的重点,因此回归假设是计量经济学的阈限概念之一。第二,回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性。无偏性、有效性和一致性是评价估计量的基本标准,回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是回归理论的核心,整个初级计量经济学的理论最终都归结为回归系数估计量的这3个性质,同时,这3个性质又与回归假设紧密相关,故回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是计量经济学的阈限概念之二。第三,异方差。异方差是违背回归同方差假设时的回归结果表现,无论对于横截面数据还是时间序列数据,异方差的出现是回归分析的常态,因此对于异方差的检验和修正是初级计量经济学的重要内容,也是经济金融实证研究中需要关注的基本问题,故异方差是计量经济学的阈限概念之三。以上三个阈限概念是学生掌握计量经济学理论的关键,同时在概念上具有紧密的联系,下文将基于此探讨计量经济学课程的教学方式。 2基于阈限概念的独立学院计量经济学教学注意事项 由于独立学院的教学方式主要强调理论与方法的应用和实践,因此基于阈限概念的独立学院计量经济学教学的总体原则仍立足于阈限概念的理解与实际运用,具体地,需要注意以下三个方面:第一,合理安排教学内容。为了突出3大阈限概念,在首节导论课即向大家提出3大阈限概念,在介绍回归分析的原理和方法时,详细的说明每个假设的用途,使学生理解每个假设的目的和本质,进而在回归估计量三个性质的教学中把握无偏性、有效性和一致性的具体条件,并明确理解异方差这一违反假设的情况。在具体教学过程中,以充分的时间介绍三大阈限概念及其联系,从而建构整个计量经济学的知识和方法体系。第二,运用软件展示阈限概念的具体应用。独立学院的计量经济学教学应完全从应用性角度出发,运用软件展示计量经济学概念、原理和方法。对于3大阈限概念,可用40%左右的时间解释概念产生的原因与本质,而60%左右的时间结合典型例题讲解如何运用计量经济学软件如Eviews解决具体的回归分析建模和假设检验问题。第三,通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。撰写实证性的学术论文是进行计量经济学方法综合训练的较好途径之一,可以通过让学生从选择题目开始,通过收集数据,建立回归模型,参数估计,假设检验以及进行可能的异方差和序列相关检验和修正等等来感受计量经济学解决综合问题的方法和程序,通过写作论文的方式加以体现,然后交流讨论,以深化对计量经济学阈限概念的理解。计量经济学教学经过以上三个方面的具体设计,帮助学生牢固掌握计量经济学的阈限概念,提升解决实际问题的能力。 3基于阈限概念的独立学院计量经济学教学实践 以浙江大学城市学院为例浙江大学城市学院是一所以培养应用型人才为导向的独立学院,也是我国建立最早、最有名的独立学院之一。计量经济学课程是浙江大学城市学院金融学专业的必修课程,在大三上学期开设。浙江大学城市学院的计量经济学课程以提高学生建立回归模型能力为教学目标,基于Eviews软件进行教学,每周教学学时为理论(教师讲授)与上级实验(学生练习)各2学时,特别注重学生对计量经济学阈限概念的理解与掌握。因此,研究浙江大学城市学院的计量经济学教学对研究独立学院计量经济学课程的教学具有借鉴意义。浙江大学城市学院的计量经济学教学内容为传统的初级计量经济学教学内容。教师在讲授回归假设时着重解释回归假设的设立目的与合理性,并通过软件讲解回归假设的验证,使学生理解并掌握回归假设。在回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性教学中,通过详细分析三个性质所依据的不同假设,使学生理解三个性质所应具备的条件从而掌握线性回归估计量理论。特别地,专门安排约10学时左右的实验课进行计量经济学论文撰写与分析的交流,要求学生自选题目,收集数据,建立回归模型,进行估计并检验异方差、序列相关以及模型设定问题,写作小论文并在课堂上展示交流。为评价教学效果,选取2010级学生1个教学班共24人进行满分为5分的教学满意度打分,学生对计量经济学课程全部项目的满意度均达到97%以上,总体平均满意度超过99%。由此可见,浙江大学城市学院应用统计课程的教学效果非常成功。 4结论 回归假设、回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性和异方差是计量经济学课程的三大阈限概念。基于阈限概念的计量经济学教学在于合理安排教学内容,运用软件展示阈限概念的具体应用以及通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。浙江大学城市学院计量经济学课程的教学实践分析表明本文提出的基于阈限概念的计量经济学教学方式对独立学院的计量经济学课程教学具有很好的适用性及学生满意度。 计量经济学论文范文篇三:《高校经济类专业计量经济学课程研究性教学路径》 一、引言 2世纪美国伟大的教育家、以倡导研究性教学闻名全球的博耶(Ernest L. Boyer)教授认为,“最好的大学教育意味着积极主动的学习和训练有素的探索,使学生具有推理及思考能力。所有的教师都应不断改进教学内容和教学方法,通过创造性的教学鼓励学生积极主动地学习”。 2005年,教育部在《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》中首次明确提出要“积极推动研究性教学,提高大学生的创新能力”,“大力加强实践教学,切实提高大学生的实践能力”,“要让大学生通过参与教师科学研究项目或自主确定选题开展研究等多种形式,进行初步的探索性研究工作”。 二、文献综述 近年来,国内已经有一批高校从整体上推进实施“研究性教学”,已被证明是“创新人才培养的成功模式”之一。众多高校老师、学者已将“研究性教学”理念融入教学改革中,积极探索适合“研究性教学”相配套的课程结构体系、教师教学激励机制、创新学分制度等制度,为之有效开展提供了制度保证。 刘赞英等(2007)对国外大学研究性教学的经验进行了全面的 总结 对比,为我国大学开展研究性教学提供了启示与借鉴[1]。刘智运(2006)认为,研究性“教”与“学”反映的是一种互动式师生关系。教师不仅仅是传授现有知识,更重要的是要创设有利于学生参与研究和主动探索的情境,鼓励、引导和帮助学生学习、思考和研究。同时学生也不是被动接受式学习,而是积极主动的求知过程,同时需要与教师展开及时的互动交流[2]。王岚等(2007)认为,研究性教学既是一种教学理念,又是一种教学模式,还是一种教学方法。 它是一种将教师研究性教学与学生研究性学习、课内讲授与课外实践、依靠教材与广泛阅读、教师引导与学生自学有机结合并达到完整、和谐、统一的教学[3]。龙慧灵等(2010)通过研究发现,研究性“学”要求学生在“学”中“研究”,在“研究”中“学”,学生的研究与教师的研究有所不同,学生的研究更多的是强调研究和探索的过程,通过这一过程实现知识的学习,问题发现与解决能力的培养[4]。王锋等(2014)认为,研究性“学”与研究性“教”是相辅相成、不可分割的统一体,其内在联系通过“研究”这一纽带得以体现,并从平等合作的师生关系、研究性 学习方法 激励、教师团队建设、过程管理以及体系评价配套等方面提出有效实施研究性教学的策略[5]。 此外,关于研究性教学模式,肖萍等(2005)、刘茂军(2005)、蒋乃华(2010)和李胜清等(2009)分别提出了“以课题为中心的模式”、“溯源法模式”、“‘一体两翼’模式”和“‘四位一体’模式”[6][7][8][9]。 三、计量经济学的课程性质 计量经济学的重要性不言而喻。诺贝尔经济学奖获得者R?Clein说过:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位。”著名经济学家P?Samuelson也曾经指出,第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。从1969年第一届诺贝尔经济学奖授予计量经济奠基人R?Frisch和计量经济建模之父J?Tinbergen以来,95%以上的获奖成果都与计量经济学有着密切的联系。 我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会也将“计量经济学”列为经济学类各专业的八门核心课程之一。计量经济学是一门理论性、应用性、实践性、体验性很强、难度较大的综合性课程,跟高等数学、概率论、数理统计和宏微观经济学联系密切,Kennedy认为“理论计量经济学家和应用计量经济学家缺乏充分交流会导致理论与实践的严重脱节,甚至不知所措[10] ”。Guy Orcutt曾说过,“做计量经济学就像试图通过播放收音机来研究电的规律”,足见其难度。因此,本科阶段的学习会更侧重于计量经济实证研究,其对统计数据的质量要求很高,否则计量模型再完美,也只能是“垃圾进去,垃圾出来”,而收集数据本身在一定程度上又是一门艺术。 四、研究性教学的路径选择 1.强化大学新生研究性训练,为高年级研究性学习做好铺垫。 《计量经济学》是经济类专业学生的必修课,如果前期没有一定的研究训练,突然实施研究性教学会让学生无法适应,手足无措。因此建议一入学就给学生灌输研究性学习的理念,让学生从传统教育模式的“被动接受者”向“主动参与者”转变。具体做法就是在大一阶段设立“新生讨论课”项目,由相关专业有经验的教师主持研讨课,课程围绕学科专业引导、开拓学生视野、激发科研兴趣的目的展开,重在让学生了解科研对于专业学习的意义。同时,也可以尝试在学科基础课如微观经济学、宏观经济学、应用统计学等课程中适当介入研究性学习训练,使基础学习阶段的学生对研究性学习有所启蒙。用麻省理工学院校长查尔斯?韦斯特的话说,就是“尽可能尽早把年轻人引导到科研领域”。 2.合理的时间安排和针对性的内容计划是实施研究性教学的关键。 欧美高校在计量经济学的课程设置上普遍具有多样性、层次性特征,如耶鲁大学、哈佛大学、剑桥大学、芝加哥大学、麻省理工学院等基本上都会将计量经济学分解成几门更细的课程或者分成基础、进阶、高级等不同的层次。而国内大学普遍只单一开设计量经济学这门课程,和国外相比我国各高校计量经济学课时安排相对较少。笔者调查了北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、武汉大学、吉林大学、人民大学、厦门大学、南开大学等10所具有代表性的综合性大学和西南财大、东北财大、上海财大、中南 财经 政法大学等5所财经类大学以及中国矿业大学、石油大学、中国地质大学、中国农业大学、武汉理工大学、华中农业大学等6所地矿类、农林类专业特色突出的院校,发现该门课程的学时设置大体分为48学时和64学时,学分在3~4个之间。即便是一学期64学时的安排,要让学生充分掌握计量经济学理论、方法及应用依然是非常困难的。从学期安排来看,除了个别学校安排在第四或者第六学期外,绝大多数高校安排在第五学期较为合理,一方面大二刚刚学完微观、宏观经济学和统计学原理,可以趁热打铁,有效降低遗忘效应,另一方面也可以为大学中后段的 社会实践 乃至 毕业 论文(设计)打下模型和方法的基础。 教学内容的甄选也会很大程度上影响该课程研究性教学的开展。根据教育部高教司制定的经济类本科专业课程教学基本要求,计量经济学应包括概述、经典单方程的简单线性回归及多元线性回归模型、放宽经典假定的单方程模型(包括多重共线性、异方差性、自相关性和模型设定偏误)、联立方程组模型以及应用计量经济模型等板块。 在概述部分,通过1~2篇尽可能涵盖全书主要内容的经典计量经济学学术论文介绍开始,让学生对计量经济学有一个轮廓性的认识,并初步引导学生进入研究性学习的体系中来。经典单方程线性回归模块,鉴于在统计学原理课程中已基本掌握OLS的基本方法,应侧重于剖析偏相关以及几大经典假定的阐述,这一部分以课内讲授、原理学习为主。研究性学习的重点放在后面三大模块,尤其是放宽经典假定的单方程模型篇章中的多重共线性、异方差性、自相关性部分以及应用时间序列计量经济模型篇章。 3.选择适当的配套教材,为实施研究性教学奠定基础。计量经济学的国内外教材非常多,笔者认为选取合适的教材和配套的参考书对研究性教学的效果有着相当关键的影响。教材在提供给学生系统知识的同时,也应给学生一定的面向经济实践的问题思考。因此,对该课程而言,最好能采取主、辅教材同步配套的策略,主教材以提供给学生基本理论与知识为主,在注意系统性的同时,要吸收前沿成果。辅助教材则尽可能囊括可以实时更新数据的案例为主,对经典案例的分析解读是本科生“模仿研究”的起点。 经过多年的教学实践,我校的计量经济学教学模式从最初教师主导的“理论模型方法阐述”到后来的师生交互的“计量模型+案例实践”,再到目前尝试探索学生主导的“研究性教学”,使用的教材也经历了反复的尝试和总结。建议主教材选择清华大学李子奈教授的《计量经济学》或者西南财经大学庞皓教授的《计量经济学》,配套参考书选择古扎拉蒂的《计量经济学基础》或者伍德里奇的《计量经济学导论:现代观点》以及EVIEWS软件自带的《用户手册(User Guider I、II)》,这样的组合可以很好地满足研究性教学的教材需要。 4.多方配合和资源共享为实施研究性教学提供保障。突破传统教学模式,实施研究性教学对学校、学院以及课程教学团队都提出了很高的要求。学校要制定实施研究性教学的指导意见,专门组织开展全校范围内的研究性教学研讨与交流活动,因为实施研究性教学的过程不是一两个学院、一两个专业或者一两门课程能形成氛围的,它不仅仅是教学方法与教学模式转变的过程,更是教育思想观念与教育理念革新的过程。在全校范围内推行研究性教学模式下的教学管理制度,用研究性的视野重新认识教学管理活动的目标、途径和方法,积极开展管理创新,为研究性教学的开展创造自由、开放、宽容、友好的服务软环境。学院层面也尽可能结合精品课程的建设,为开展研究性教学提供优质的教学资源,积极争取实现课程教学资源的网络化,支持并构建以精品教材为主干的教材体系建设,教育学生树立“研究为新常态”的学习观,激励学生主动探究和亲身体验以及基于真实任务的研究问题的解决[11]。课程教学团队除了依托自身的科研项目,广泛吸纳本科生参与研究外,更要结合经济现实,鼓励学生自主立项,建立系统的课程项目库。 计量经济学的研究性教学对全校范围的资源共享的要求也很高。数据共享、软件共享、图书资料共享要求完善健全的校园网络建设和管理,除了教室和实验室以外,老师学生可以随时随地访问数据库,下载更新数据,调用专业统计软件。加强改善教室、实验室、研讨间等研究性学习场所的建设力度,争取实现“小班教学”和“小组实验”,为研究性教学提供软件和硬件的保障。 5.以点串线、由线及面共同构建研究性教学的一体化架构。开设计量经济学课程的经济学学科有各种不同的本科专业,以我校为例有经济学、统计学、金融学和国际经济贸易等专业,不同专业学生的性别比例、生源类别、学科基础和专业侧重均有所不同,相同专业的班风学风也不尽一致,因此可以选择有一定的科研基础和研究能力的任课老师选择相关专业学风优良的班级进行试点。在计量经济学教学大纲范围内选择相对容易理解的知识点和相对“规范(或者标准)”的经济问题作为该课程研究性教学的起点。通过模仿标准案例,然后引导学生以小组的形式各自选择一个研究项目,要求小组(项目组)成员统一拟定立项计划书,阐明研究背景、立项意义,梳理综述文献,设定研究方法和技术路线,合理进行人员分工,最后进行研究成果展示,互相交流心得,教师在学生立项研究的过程中随时答疑解惑。 这样,多个研究项目组合串联起来,就可以形成较为完美的“4线”:前因后果线、教研反馈互动线、理论实践融合线和课内课外互补线。这种教师引导、学生自主立项研究学习的方式能够充分激发学生全方位选择研究主题、多途径收集资料,既可以为教师的科学研究提供补充信息,又可以使学生在研究过程中涉猎更多的学科领域,丰富他们的知识面;在项目负责人组织带领下,各成员分工合作,集思广益,既避免了搭便车现象,又可以极大程度上扩大学生的参与面;项目的研究过程和最终效果也可以作为整个课程考核的重要环节,从而拓展考核的内容面。 五、结语 计量经济学是一门跟现实经济社会密切相关的课程,涉及的计量方法和模型在微观领域可以和家庭(或个人)的经济行为(收入、储蓄、消费、投资等)以及企业的管理活动( 人力资源管理 、生产成本控制、营销策略制定等)等经济现象紧密结合,在经济增长、就业与通货膨胀、区域经济社会差异、财政政策与货币政策制定等宏观经济领域更是大有用武之地。既可以分析单一的横截面数据(或者时序数据),又可以研究混合数据(面板数据)。除了数值型数据,它还能对分类数据构建相应的计量模型。它不只研究经济社会的表面现象,还可以通过数据分析挖掘出现象背后的本质规律。计量经济学应用领域的广泛性为方便学生选题、开展研究性教学提供了强有力的可行性。 经济类专业的本科生学习计量经济学应侧重实证研究,在很多情况下经济理论并不能给出相关经济现象的确切答案,而唯一可行的途径便是“仔细收集数据,深入实证分析”。对于初学计量的学生来说,通过立项研究,与真实数据交手是加深理解的重要途径。因此,实施研究性教学,“弄脏学生的手,弄乱他们的桌”才能真正学会实证研究,领悟计量经济学的真谛。 猜你喜欢: 1. 关于经济发展的论文 2. 有关工程计量与计价论文 3. 有关金融计量的参考论文 4. 统计学论文范文

计量经济学实验报告参考格式:

一、介绍主题,提出感兴趣的主要问题

实验报告的前几段应该对主题进行有趣的描述。研究项目的介绍部分应该包括以下两个部分(按顺序排列):

1、主题说明;

2、对方法的描述。

二、回顾现有文献

其他研究人员可能已经研究了相关主题,所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。

三、描述概念或理论框架

计量经济学的应用研究不同于统计分析,其特征之一是支持实证工作的理论结构。

四、解释计量经济学模型

开发了模型的理论结构之后,同学需要将其与经验、方法(也就是统计分析和观察方法)联系起来,这种方法在形式上被称为经济计量模型。

五、讨论估算方法

因为估计通常是假设某些统计条件成立,所以从计量经济学模型到估计可能并不完全简单。

六、详细描述数据

详细描述所使用的数据。要解决这些问题:

1、数据集是如何获得的及其来源;

2、数据的性质;

3、数据覆盖的时间范围;

4、数据收集的方式和频率;

5、观察到的结果;

6、计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。

七、解释报告结果

读者可能不太了解计量经济学模型的规格、变量的规模以及其他相关信息,因此同学需要为读者提供相应的解释。

八、总结学到的东西

研究项目的结论应该综合结果,并解释其如何与报告的主要问题相关联。

我也需要这篇论文,太感谢了

最好有以下几块东西1、选定研究对象(确定被解释变量,说明选题的意义和原因等。)2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。( 作出相应的说明 )3、确定理论模型或函数式(根据相应的理论和经济关系设立模型形式,并提出假设,系数是正的还是负的等。)(二)数据的收集和整理(三)数据处理和回归分析(先观察数据的特点,观看和输出散点图,最后选择相应的变量关系式进行OLS回归,并输出会归结果。)(四)回归结果分析和检验(写出模型估计的结果)1、回归结果的经济理论检验,方向正确否?理论一致否?2、统计检验,t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否?可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。(五)模型的修正(对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等,进行修正。)(六)确定模型(七)预测

计量经济学论文研究的局限性

最好有以下几块东西1、选定研究对象(确定被解释变量,说明选题的意义和原因等。)2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。(作出相应的说明)3、确定理论模型或函数式(根据相应的理论和经济关系设立模型形式,并提出假设,系数是正的还是负的等。)(二)数据的收集和整理(三)数据处理和回归分析(先观察数据的特点,观看和输出散点图,最后选择相应的变量关系式进行OLS回归,并输出会归结果。)(四)回归结果分析和检验(写出模型估计的结果)1、回归结果的经济理论检验,方向正确否?理论一致否?2、统计检验,t检验F检验R2—拟合优度检验3、模型设定形式正确否?可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。(五)模型的修正(对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等,进行修正。)(六)确定模型(七)预测实验三多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为:。其中,L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y为工业总产值(可比价),L、K分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。表3-1我国国有独立核算工业企业统计资料年份时间工业总产值Y(亿元)职工人数L(万人)固定资产K(亿元)197813289.1831392225.70197923581.2632082376.34198033782.1733342522.81198143877.8634882700.90198254151.2535822902..0536323141.76198474946.1136693350.95198585586.1438153835.79198695931.3639554302.251987106601.6040864786.051988117434.0642295251.901989127721.0142735808.711990137949.5543646365.791991148634.8044727071.351992159705.5245217757.2519931610261.6544988628.7719941710928.6645459374.34资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型;在命令窗口依次键入以下命令即可:⒈建立工作文件:CREATEA7894⒉输入统计资料:DATAYLK⒊生成时间变量:GENRT=@TREND(77)⒋建立回归模型:LSYCTLK则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。图3-1我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为:(模型1)=(-0.252)(0.672)(0.781)(7.433)模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667,资金的边际产出为0.7764,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。,说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著的,说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K的统计量值为7.433,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型;命令:LSYCLK则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。图3-2剔除时间变量后的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为:(模型2)=(-2.922)(4.427)(14.533)从图3-2的结果看出,回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为1.2085,资金的边际产出为0.8345,表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化,F检验也是高度显著的。这里,解释变量、常数项的检验值都比较大,显著性概率都小于0.05,因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为:,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得:在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENRLNY=log(Y)GENRLNL=log(L)GENRLNK=log(K)LSLNYCLNLLNK则估计结果如图3-3所示。图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为:(模型3)=(-1.172)(2.217)(9.310)即:从模型3中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,而且拟合优度较模型2还略有提高,解释变量都通过了显著性检验。方式2:迭代估计非线性模型,迭代过程中可以作如下控制:⑴在工作文件窗口中双击序列C,输入参数的初始值;⑵在方程描述框中点击Options,输入精度控制值。控制过程:①参数初值:0,0,0;迭代精度:10-3;则生产函数的估计结果如图3-4所示。图3-4生产函数估计结果此时,函数表达式为:(模型4)=(0.313)(-2.023)(8.647)可以看出,模型4中劳动力弹性=-1.01161,资金的产出弹性=1.0317,很显然模型的经济意义不合理,因此,该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降,解释变量L的显著性检验也未通过,所以应舍弃该模型。②参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5;图3-5生产函数估计结果从图3-5看出,将收敛的误差精度改为10-5后,迭代100次后仍报告不收敛,说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当,会直接影响模型的估计结果。③参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5,迭代次数1000;图3-6生产函数估计结果此时,迭代953次后收敛,函数表达式为:(模型5)=(0.581)(2.267)(10.486)从模型5中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,,具有很高的拟合优度,解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较,可见两者是相当接近的。④参数初值:1,1,1;迭代精度:10-5,迭代次数100;图3-7生产函数估计结果此时,迭代14次后收敛,估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见,迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近,则收敛速度快;反之,则收敛速度慢甚至发散。因此,估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息,设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中,对每个模型检验以下内容,以便选择出一个最佳模型:一回归系数的符号及数值是否合理;二模型的更改是否提高了拟合优度;三模型中各个解释变量是否显著;四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述,现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1~模型5的各方程窗口中点击View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted,ResidualTable(图3-8),可以得到各个模型相应的残差分布表(图3-9至图3-13)。可以看出,模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大,在接下来的一段时期又连续取正值,说明模型设定形式不当,估计过程出现了较大的偏差。而且,模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理,不能用于描述我国国有工业企业的生产情况,应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在的虚线框内,且残差分别不存在明显的规律性。但是,由步骤一中的分析可知,模型1中除了解释变量K之外,其余变量均为通过变量显著性检验,因此,该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义,都通过了检验和F检验,拟合优度非常接近,理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出,模型5的近期误差较大,因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现,模型3的近期预测误差略小,拟合优度比模型2略有提高,因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。

本科计量经济学论文

计量经济学实验教学在发挥学生实际操作能力这一方面起到了关键的作用。那么,本科计量经济学如何教学呢?

一、目前计量经济学实验教学过程中存在的问题

计量经济学是集经济学、数学、统计学的综合性学科,强调理论基础、实践操作和统计软件运用三者的有机结合,是一门应用性较强的课程。大多数教师在计量经济学试验教学过程中,缺乏完整的实验教学计划和实验指导书,不利于培养的学生综合能力。而且,实施素质教育的重点是培养学生的创新精神和实践能力。随着经济理论的发展和完善进步,计量经济学研究的是现实经济问题,因此必须以对经济现象的深入认识为基础,必须在经济理论下进行。但是,目前在实验教学过程中,普遍存在以下一些共性的问题。

(一)教学层次不明确,满足不了不同层次的需求当前,计量经济学教学中普遍存在重理论体系学习、轻实际应用能力培养的通病。教师在授课中对数学推导和数学知识讲授较多,而实验课程相对简单,且理论方法教学与经济问题实例分析、软件教学相分离。因此,计量经济学的实验教学环节与理论方法教学内容的衔接、理论与实践的课时安排、实验项目设计、软件能力培养等方面的试验教学环节严重脱节。有些学校由于教学条件和设施较差,特别是缺少经验丰富的试验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,在教学内容和时间衔接方面经常脱节。这种教学模式的教学效果不是很好,导致理论和实验成为独立而不易协调的两个教学过程,学生运用软件的实际操作训练相对薄弱,达不到实验教学与理论教学相结合的目的。由于计量经济学已形成了一个庞大的学科体系,通常被人们分为理论计量经济学与应用计量经济学,并根据内容深度分为初级、中级和高级计量经济学课程。现在各层次教学的分工与衔接往往存在问题。实验教学常常被当成理论教学的附属品,试验方法与实例的结合不够。在计量经济学的教材和课程讲授中,结合实例分析和应用较少,许多学生学习完这门课程之后,不知道如何用于解决实际问题,很快就将所学习的内容遗忘了。

(二)理论教学层次模糊,没有实验教学层次感无论是面对专业知识较为薄弱的本科生,还是已经具备一定基础的研究生,计量经济实验教学均采用相似的教学方式和教学思维。即任课教师先讲理论和方法,最后留点时间来讲案例解析和软件使用,或者根本就不讲软件,也不进行上机操作,或者直接放羊式地让学生上机操作。这样就很难让学生通过实验操作去发现新问题,得到新启示。这样的'实验教学也很难发挥出学生的自主性和兴趣。实验教学层次感没有得到体现,使得理论学习和实践学习相脱离,学生不能很好地消化所学知识。

(三)实验课程设计机制不完善自主性试验方案的设计,试验材料的准备,试验进程和实验时间的自主安排是实验课程设置不可缺少的环节。然而,目前我们要求学生上交的实验报告,是结合教材上已有案例为基础,没有把撰写试验课程论文作为课程考核的重要部分,也没有将课程考核方式改为课堂测试、上机操作、论文写作三者形式相结合,并分别赋予70%、10%、20%的权重进行综合评定期末成绩。再加之实验教学报告,导致学生只需简单的模仿,甚至是抄袭,完全背离了最初的实验教学目的。

二、计量经济学开放式实验教学目的、要求及内容安排

(一)开放式实验教学的目标和基本要求即原理验证性实验与研究设计性实验相结合。开放式实验不仅使学生通过自己具体实验、实际操作来帮助学习、巩固书本知识,加深对概念、规律的深刻理解,更重要的是试验中的困难磨炼学生的意志。开放式实验是调动学生学习积极性、主动性,培养学生实验技能、发展学生创造精神的有效途径。同时,也能丰富理论教学课堂内容,吸引学生参与积极性。计量经济学的试验教学为现实中经济问题的研究提供坚实的理论基础和完整的分析工具。开放式实验可以群策群力,结合教材和教学研制教具、学具与仪器,密切教材与教学实际,适合教材多变性,是解决仪器不足的有效途径。因此,计量经济学实验教学的目标,在于通过实验教学使得教师能够:

(1)编制好试验教学计划和软件使用说明书,为学生进行自主开放式试验操作创造条件。

(2)将学生进行分组,形成多个研究小组,一般由6-8人组成,每组制定一个负责人负责小组日常的学习管理,查找资料,上机时间安排以及撰写试验报告等,使得学生形成团队精神,相互帮组和启迪,更好地来解决实际问题。

(3)详细安排好每次试验内容。一般给每个小组指定一个与所讲内容相关的研究课题,往往是现实的社会热点经济问题,可以引起他们研究的兴趣,让学生参阅已有的实际建模报告和分析报告,使学生受到启发做到心中有数,并在教师的指导下完成实验课程。

通过教师试验教学,学生可以受益并能够:

(1)熟练使用各种软件,比如EViews、SPSS、SAS或者Statistics等。

(2)运用所学的计量经济学理论方法,构建各因素之间关系的计量经济模型,了解和掌握建立计量经济模型的过程和要求。

(3)掌握利用统计软件进行数据处理、参数估计和检验,培养学生研究和实际工作的能力,提高学生的综合素质。

(4)认真完成模型的参数估计和各类检验,建立完整的计量经济模型。开放式试验教学模式不同于普通的试验教学模式,它对任课教师提出了更高的教学要求,重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析,详细介绍计算机软件操作步骤,帮助学生理解计算结果,学会计算操作。教师要认真编写好试验教学大纲、试验教学计划和软件指导说明书。计量经济学实验是将计量经济学理论应用于实践的重要环节,是理论教学的延续。教师在讲授相关理论与方法的同时,要注重培养学生动手处理实际问题的能力,提高学生运用计量经济学知识的素质。

(二)高效开放式实验教学内容的调整和选择从培养应用型人才的实际出发,对计量经济学试验教学内容加以调整和选择,必须以理论教学内容为基础,以统计软件为工具,其教学内容的选择,根据理论教学的内容,结合统计软件学习过程的阶段性特点,合理制定实验内容。一般来说,分为选做和必做两类。其中,实验内容必做对应经济学各专业本科《计量经济学》的基本内容,即必须进行的实验项目。在条件许可的情况下,教师最好根据学校的实际情况,编写适应本校学生的试验指导书。指导书内容不求内容的深度和全面,适用最好。对某些已经先期开设了统计软件基础课程的专业,实验项目的作用在于对所学过的知识进行简单回顾,因此确定为“选做”项目。在具体的实验教学过程中,教师可根据各专业的具体情况,对试验内容实现变革式的改编,进行适当的割舍和学时上的调整。

三、开放式实验教学的时间安排与考核方式

(一)开放式实验教学的时间安排在教学时间安排上,理论教学和实验教学应统筹规划,由任课教师自主根据理论教学的进度来合理安排实验教学时间,合理安排课程讲授的先后顺序,优化课程结构,并按照“少而精”的原则安排教学内容。根据我们的经验,试验课程安排在每一章节理论课程授完之后马上进行,结合理论课程给出设计性的试验,提高学生的综合应用能力和实际分析能力。即每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的案例分析。而教师则对各个单项的操作练习进行即时的现场讲解和点评。这种实践型试验教学模式有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。

(二)开放式实验教学的考核评价方式开放式实验教学实验成绩由实验报告、实验考勤、实验操作抽查三部分构成。评价成绩具体由实验报告来体现,学生在完成每一个实验后根据上机操作结果写出相应的实验报告。教师可根据每个小组日常的实验工作量和实验报告质量,评定实验报告成绩。每个小组要选择一个针对理论教学的研究课题。这些研究课题往往是现实的社会经济问题。计量经济学课程的最终成绩由三个部分组成,即理论知识考试成绩、上机实验考试成绩和实验报告成绩。上机操作是对教师指定的案例进行操作和分析,并解决相关实际问题,对研究过程进行阐述,并接受教师和同学的提问。这种考核方式有助于考查学生对计量经济理论、方法的理解程度和应用能力,也培养了学生的口头表达能力。而且,采用这种考核方式学生不易作弊,从而能够较准确地判断学生的实际操作能力。

四、结论

计量经济学实验教学在发挥学生实际操作能力这一方面起到了关键的作用。而开放式的实验教学模式的实施,能够进一步发挥学生的主观能动性和探索性。开放式试验教学这种不局限于“计量经济学”专业基础理论的教学模式,真正做到了以学为主,是培养跨学科、宽口径的实践型、创新型专业人才的必由之路。通过实验教学的实施,学生形成了一定的运用计量模型分析和解决实际经济问题的习惯或能力。通过开放式试验教学模式改革,可以建立培养学生定量分析能力的机制,能有效提高本科计量经济学的教学质量和学习效率。开放式试验教学模式既可以保证学生能够深入理解知识,并能够使学生进一步掌握计量经济学的基本理论和方法,进而可以培养学生发现问题、思考问题和运用计量经济学方法分析问题的能力。开放式试验教学能够建立专门机制支持教师在传授书本知识的过程中积极探索培养学生定量分析动手能力的方法,利于提高学生的综合素质。

没有啥局限性的,不用考虑那么多

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