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投入产出数学模型即投入产出模型。根据投入产出原理建立的一种经济数学模型。根据投入产出原理建立的一类数学模型，其中最常用的是静态投入产出模型。投入是指从事一项经济活动的消耗；产出是指从事经济活动的结果；
我也要 我也要
一样，都是一个老师的吧
大家都用这个怎么交啊、、、、悲剧
未知情况总数难以推测，若是有简单数据便可以“估算出租车数量”。
如：出租车数量=出租车专用设备销售量、出租车数量=公司A出租车数量+公司B出租车数量、出租车数量=出租车公司上班人数。
除此之外同学们还可以用打车总需求/需求满足数量、城市人口*人均乘车概率*人均打车次数以及城市人口/10000*每万人拥有出租车数量来推测出租车数量。
出租车数量估算公式
出租车数量=全市出车占比*主干道车流占比*通过的出租车数量，同学们不要觉得公式简单就是个低分答案。任何难题都有不同的解决方法，那么就一定会有更好的方法。
但同学们不一定能找到最佳方法。所以，同学们可以基于自己所掌握的知识，寻找自己脑海里的「最佳公式」，面试官要看的还是你的解题思路和合理性。
同学们在做产品方案的时候，同一个功能的实现方式可能有多个，同学们要根据实现的难易程度、实现成本、时间成本、用户体验等多方面来判断采用哪个实现方式。
2步既可以搞定 首先你打出租车 问下司机 大约有多少的士 其次 你做公交车 问下司机有多少公交车 然后你就能得到你想要的答案了
自己想，这么简单你不会吗
看一共有多少路 再问问 老居民
投入产出，你本科搞这个是死定了。那玩意，估计你投入产出表都看不懂，本科写这个，只能从投入产出完全消耗系数、列昂惕夫逆矩阵、分配系数，这些投入产出表的系数着说，要不从里面看产业结构，净流出和净流入的各部门的情况。要是从投入产出的编制方法写，那估计是死路一条
中国研究与发展投入产出效率分析摘要：研究与发展活动对企业竞争力的提升起着重要的推动作用，通过数据包络方法对中国2009年R&D投入产出效率进行分析发现，目前中国R&D投入产出效率总体水平较高，但行业之间、地方之间效率水平存在较大的差异，且研究能力与管理水平低是大部分地区和行业的R&D投入产出效率低的重要原因之一关键词：DEA；R&D；投入产出效率 中图分类号： 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2011）06-0011-03 在科技飞速发展的当今时代，经济的发展越来越依赖于科技水平的提高，研究与发展（R&D）活动作为科技活动的创新核心，对企业竞争力的提升起着重要的推动作用。各国、各地区乃至各个企业，为了争取竞争优势，都在加大R&D的投入力度。但R&D的投入效率如何，科技投入是过剩还是不足，都需要我们进行科技投入效率的研究，找出影响投入效率的因素，从而为科技投入效率的提高提供依据。 一、研究方法 数据包络分析（Date Envelopment Analysis 简称DEA）是1978年由美国著名运筹学家，和等首先提出的评价部门间相对效率（有效性）的一种分析方法。该方法利用评价样本的观测数据来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的决策单元（DMU）同时为“规模有效”与“技术有效”的方法。目前，DEA方法广泛应用于企业、学校、医院、金融和公共福利机构的运行效率评估。DEA作为一种较新的效率评价方法，其主要优点是：可以用于多投入、多产出的复杂决策单元系统的生产效率评估，由于参与评价的指标不考虑量纲问题，从而避免了寻求相同度量单位带来的诸多不便：投入、产出变量权重由规划模型根据实际数据计算产生，可以避免权重分配受主观因素的干扰，保证效率评价的客观性；DEA是一种非参数评价方法，不需要投入产出的生产函数形式，从而简化了评价模型的设计。 DEA模型可以从投入导向型（Input-Oriented）和产出导向型（Output-oriented）两种模式分析。投入导向型模式是从投入角度去探究效率，即在目前产出不变的前提下研究投入多少最为有效。产出导向型模型则是从产出的角度来研究效率，即在相同的投入水平下，追求产出最大化的问题。在R&D投入效率分析中，由于投入决策比较容易[星论文网] 控制，同时为排除由于各行业规模差距的影响。本文将采用以投入导向型的“固定规模报酬”模型来测度综合效率，用投入导向型的“可变规模报酬”模型来进一步分解综合效率求得纯技术效率和规模效率。 技术效率是指一个决策单元相对效率有效程度的测度指标，当该指标值为1时，即是决策单元位于生产前沿面上，此时决策单元的综合效率达到最佳，即DEA有效；纯技术效率测度的是在可变规模报酬假设下，决策单元与生产前沿面的距离，该值为1时纯技术效率达到最佳称为技术有效；规模效率测度的是在可变规模报酬假设下生产前沿面与固定规模报酬下的生产前沿面的距离，该值为1时规模效率达到最佳，称为规模有效。 二、中国R&D投入效率分析 （一）R&D投入效率指标的选取 为研究R&D投入效率情况，结合第二次全国R&D资源清查资料，文章选取投入与产出类指标，其中，投入类指标包括人力投入和财力投入，产出类指标包括产出水平和技术成果市场化水平，具体包括3个投入类指标和4个产出类指标（具体指标及解释如表1所示）。 （二）不同行业的R&D投入效率分析 根据第二次全国R&D资源清查结果，对国民经济中R&D活动相对密集的14个行业进行评价，经过计算，2009年14个行业R&D投入综合效率为（如表2所示），其中规模效率与纯技术效率相比较低，且处于规模报酬递减阶段，因此，可通过适当缩减总体投入来提高科技投入产出效率。根据R&D投入效率值，可将14个行业划分为四大类：第一类，R&D投入效率有效的行业，包括：农、林、牧、渔业、制造业，交通运输，仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，教育业，卫生、社会保障和社会福利业9个行业，占行业总数的60%以上。这几个行业R&D投入的纯技术效率和规模效率均大于，也就是说R&D投入效率达到了较高水平。从绝对数上看，此部分行业资金投入与人力投入全国总量的比重均达90%以上。 第二类，规模效率较为有效，纯技术效率较低的行业。包括：采矿业，电力、燃气及水的生产和供应业，租赁和商务服务业3个行业，这3个行业规模效率达到了左右，而纯技术效率不足，说明此类行业科学研究能力与管理水平不高，应当加强此方面的管理。 第三类，纯技术效率相对有效，而规模效率较低的行业，包括文化、体育和娱乐业1个行业，其规模效率仅为，说明科学研究规模不适当，同时，由于其处于规模报酬递增阶段，因此，可通过扩大R&D投入的规模实现此类行业R&D投入的有效。 第四类，纯技术效率和规模效率均没有达到有效的行业，包括建筑业1个行业，建筑业的纯技术效率和规模效率分别为和，可见，建筑业R&D投入没有达到有效的原因既是由于科学研究能力和管理水平不高导致的，也是由于R&D研究的规模不适当造成的，由于建筑业处在规模报酬递减阶段，因此，应适当减少科技投入规模。 （三）不同地区R&D投入效率分析 同样，根据效率评估结果，可将不同地区R&D投入产出效率情况进行划分，由于不存在纯技术效率和规模效率均未达到有效的地区（如表3所示），因此，将中国不同地区的R&D投入产出效率情况划分为以下三类： 第一类，R&D投入效率总体有效的地区，包括天津、上海、江苏、浙江、山东、湖北、湖南、海南、贵州和云南10个地区。这些地区不论是纯技术效率还是规模效率都是有效的，说明在目前产出水平下，R&D投入是有效的。 第二类，规模效率较为有效但纯技术效率较低的地区，包括河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、福建、江西、河南、重庆、四川、陕西、甘肃和青海14个地区，其中内蒙古和河北的纯技术效率还未达到，处于这一类的地区综合效率不高的主要原因在于纯技术效率不高，也就是说只有提高相应的研究生产能力和管理水平才能有效地提高这些地区R&D投入产出效率水平。 第三类，纯技术效率相对有效而规模效率较低的地区，包括北京、安徽、广东、广西、西藏、宁夏和新疆7个地区。这7个地区中，除西藏之外的6个地区均处于规模报酬递减阶段，因此，应当通过适当减少R&D投入规模来提高这6个地区的R&D投入产出效率，而就西藏而言，应当继续增加R&D科技投入以实现规模效率的提高。 三、相关建议 通过对2009年中国R&D资源清查数据进行分析，笔者发现，中国R&D投入产出效率整体上处于较高的水平，但具体来看，不同地区、不同行业之间仍存在很大的差距。一些行业和地区的R&D投入效率还有待进一步提高。针对上文的分析，对中国R&D投入提出以下建议。（一）在保证必要投入规模的同时，进一步加强中国R&D研究能力 根据R&D投入效率的分析，中国R&D投入效率处于较高的水平。但具体来看，在分析的31个地区中有17个地区处于规模报酬递减阶段，即目前的R&D投入相对过剩，也就是说相对于目前的R&D投入规模，研究与管理能力不足，要提高R&D投入产出效率，首先要提高中国R&D的研究水平。 （二）加大推动地方之间的交流与合作力度 鉴于目前中国各行业、各地区R&D投入效率方面还存在较大的差异，建议加强行业间、地区间研究与管理经验的交流，通过提高R&D研究能力以及管理水平的改善来提升投入产出水平。 （三）逐步建立基于效率的R&D投入机制 进一步加强全国各行业、各地区甚至是各企业R&D投入产出效率的评价，形成基于效率的投入机制，从而促进研究投入分配更为合理。对投入效率较高的单位给予更多的支持，对投入效率低的单位应根据评价结果找出影响因素，有针对性地提出整改措施，使有限的资源发挥出更大的效益。 参考文献： ［１］Abbott， M.& Doucouliagosa， H. The Efficiency of Australian Universities: A Data Envelopment Analysis. Economics of Education Review， 2003，（22）： 89-97. ［２］陆根书，刘蕾.教育部直属高校自然科学研究效率及发展趋势研究［Ｊ］.高等工程教育研究，2006，（1）. ［３］窦艳，师萍.基于DEA的企业R&D投入绩效分析［Ｊ］.工业技术经济，2006，（5）. ［４］石晓峰，DEA方法在非营利性科研机构绩效评价中的应用［Ｊ］.河北省科学院学报，2006，（2）. 责任编辑、校对：秦学诗 Analysis on Input-output Efficiency of China' R&D Resources Luo Yanping 原文地址： （Statistics Accounting Department, National Defense Science and Technology Industrial Bureau Information Centre, Beijing 100081, China） Abstract： Research and development activities play important roles on enterprise competitiveness. Based on the data envelopment analysis, the author evaluated the input-output efficiency of R&D resources in 2009. Presently, the overall level of input-output efficiency of R&D resources is relatively high. However, there are some differences between industries and between areas. The low study ability and management level are the important influencing factors of low input-output efficiency of R&D resources. Key words：DEA; R&D; input-output efficiency
中国财产保险公司效率及生产率实证研究 [摘 要] 本文采用度量金融业效率最常用的二阶段估计方法，分析中国财产保险公司的效率问题，第一阶段用 DEA的方法，测算中国财产保险公司的技术效率；第二阶段采用面板数据模型，实证检验公司经营时间、市场份额、资本报酬率等因素对技术效率的影响。结果表明，有多家财产保险公司处于无效率的经营状态。导致这种情况发生的因素主要是各家保险公司的经营时间和赔付率等。另外，本文使用曼奎斯特生产率指数考察了各公司的全要素生产率变动状况，发现它们的年均增长率达到22%以上，其原因主要来自保险经营过程中的技术变动。 [关键词] DEA；技术效率；全要素生产率；面板数据 一、引言 根据国际保险业经营的统计数据和历史经验，人寿保险公司的盈利期与财产保险公司的盈利期是不一样的，前者比较慢，大都在其开业后的5-7年；后者比较快，通常不需要等那么久。相比之下，财产保险公司的经营具有周期短、见效快的特点。这是一些投资者选择投资财产保险公司的原因之一。然而，这种理想状态在财产保险市场上也不是一成不变的。直到今天，包括中国在内的财产保险市场上仍然有许多保险公司处于无效经营状态，其中，既有开业不久的新公司，也有经营多年的老公司。我国产险业这种状况值得深思。 在此之前，国外有不少学者采用数据包络分析方法(data envelopment analysis，DEA)，对不同国家的财产保险业效率进行考察，并用Malmquist指数分析全要素生产率的增长 (Cummins，Turchetti & Weiss，1997；Cummins & Rubio-Misas，1998；Cummins，Weiss&Zi，1999)。近些年来，国内也有人尝试用DEA方法分析中国保险公司效率的问题，例如，陈颖(2001)[4)，恽敏、李心丹(2003)，赵旭 (2003)，侯晋、朱磊(2004)、姚树洁、冯根福(2005)、张伟、郭金龙等(2006)。有趣的是，国内学者研究的结论并不一致。形成这种差异的原因，可能是各自选取的指标有别，也可能是他们使用的数据方法不同。与国外研究有所不同的是，国内研究者没有顾及对各个财产保险公司的全要素生产率变动情况的考察。 为此，本文试图从以下几个方面对现有研究成果进行拓展：第一，将样本时间拓展到2004年，以反映近年来中国财产保险公司的效率状况。第二，结合DEA方法和面板数据模型，用两阶段估计方法分析中国财产保险公司的效率及其影响因素。第三，用曼奎斯特生产率指数，对其中14家财产保险公司的全要素生产率变动及其构成进行考察。 二、研究方法、指标选取和数据处理 (一)研究方法简介 从各国学者的研究来看，效率的度量方法可以分为两种：计量经济学方法和数学规划方法，前者是参数法，后者是非参数法。与参数方法相比，非参数方法最大的优点在于不需要设定具体的函数形式，从而可以避免因错误的函数设定带来的问题。在数学规划方法中，最常用的就是由法国数量经济学家法雷尔(Farrell)(1957)首先提出，由美国经济学家查恩斯(丸Charnes)、库柏()和罗兹(E. Rhodes)(1978)相继发展的数据包络分析方法。该方法的基本思想是，通过观测大量实际生产点的数据，基于一定的生产有效标准，找出位于生产边界上的相对有效点。 DEA方法同时提供了多个效率度量指标，包括技术效率、纯技术效率以及规模效率等，其中，技术效率：纯技术效率x规模效率。在具体评估效率时，DEA方法又包括投入导向型和产出导向型两种形式。前者以企业产出水平一定、最小化投入为假设估计效率；后者以投入一定、最大化产出为假设估计效率。至今为止，大部分研究者对保险业、银行业效率的DEA分析均采用投入导向型的形式。我们的研究也不例外。 曼奎斯特(Malmquist)生产率变动指数是以边界方法为基础发展起来的，它可以用来度量全要素生产率的增长，并将其分解为技术变动和效率变动的乘积，因而可以度量一个企业由于技术的改进和效率的提高所导致的生产率变动。 (二)指标选取和数据处理 1.财产保险公司产出的分类和度量 一般而言，度量金融业产出的方法有三种：资产(中介)方法、用户成本方法和增加值方法。相比之下，增加值方法是研究保险企业效率的最适当方法(Cummins & Weiss， 1998)。本文在度量财产保险公司产出时也采用了增加值方法。 财产保险公司的业务包括承保业务和投资业务两大类。承保业务体现为向面临风险的经济单位提供经济保障，以补偿保险事故发生导致的损失。承保业务的产出可以理解为投保人或被保险人应该获得的经济补偿，通常用会计年度内已经获得或者应该获得但尚未实际获得的赔偿来度量。具体地说，承保业务产出：赔款 提取的未决赔款准备金—转回的未决赔款准备金。投资业务是一种金融中介活动，保险人把自有资本以及准备金进行投资，通过增值来应付未来可能出现的保险索赔。投资业务的产出可以理解为保险人用于投资的全部资产，这里用投资资产(investedasset)来度量。具体地说，投资资产；现金及银行存款 投资-投资风险准备 贷款—贷款呆账准备。 2.财产保险公司投入的分类和度量 与一般企业的投入类似，财产保险公司的投入也主要包括物资投入、人力投入和资本投入三大类。物资投入表示物资的投入，可以用年度平均固定资产净值表示，即物资投入 =(期初固定资产净值 期末固定资产净值)／2。人力投入表示各种费用开支，保险公司计算人力投入的项目主要是营业费用、手续费，其公式为，人力投入=营业费用及其他支出 手续费支出。资本投入表示年度所有者资本的平均投入，即资本投入=(期初实收资本 期初资本公积 期初盈余公积 期末实收资本 期末资本公积 期末盈余公积)／2。 3.财产保险公司样本 本文以2001年—2005年《中国保险年鉴》中的主要财产保险公司为样本，其中2000年14家，2001年17家，2002年21家，2003年22家，2004年26家。所用软件为DEAP Version 。 三、实证结果分析 (一)效率指标分析 技术效率为1，意味着保险公司的生产是有效率的，位于生产可能性边界上；技术效率小于1，则意味着其生产是无效率的，位于生产可能性边界内部。纯技术效率和规模效率为1，分别意味着保险公司具有纯技术效率和规模效率，否则即纯技术无效和规模无效。 以2000年为例，14家财产保险公司中有6家相对无效率，且均处于规模报酬递增阶段(见表1)。其中，民安海口和皇家太阳2家财产保险公司具有纯技术效率而规模无效，天安、华安、美亚上海和丰泰上海等财产保险公司兼有规模无效和技术无效。对其它年度各公司的效率指标可以作类似的分析。 对于效率低下的公司而言，要么存在投入相对过多，要么存在产出相对过少的问题。同样以2000年为例，对比各保险公司的实际投入、产出与目标投入、产出，实证研究的结果表明，天安的物资投入和人力投入过多；华安的投资业务产出不足，三种投入过多；民安海口和皇家太阳的承保业务产出不足，三种投入过多；美亚上海和丰泰上海的三种投入过多。对其它年度各公司的投入和产出可以作类似的分析。 综上所述，从2000年到2004年，中国产险市场上仍有多家保险公司处于无效率的经营状态。其中，几乎所有公司都存在规模无效的问题，2000年至2002年之间，它们大多处于规模报酬递增阶段；2002年之后，部分公司开始处于规模报酬递减阶段，这表明过度扩张使其经营效率降低。在此期间，中国财产保险市场上的无效率公司大多存在资本投入、物资投入或人力投入过多的情况，即这些投入并没有实现公司经营效率的相应增长。另一方面，部分公司承保业务产出和投资业务产出均存在不足问题。相比之下，后者显得更加严重。 (二)Malmquist指数分析 从表2中所列举的14家财产保险公司的均值来看，从 2000年到2004年，全要素生产率指数为，即全要素生产率的平均增长率约为。进一步考察其增长的原因发现，主要来自技术变动，其增长达，而技术效率的提高仅为。在技术效率的提高中，主要是规模效率提高，纯技术效率仅提高。 具体考察不同年份的变化过程，以2000年—2001年为例可以看出(见表3)，14家保险公司全要素生产率的平均增长率约为。增长的原因来自技术效率提高，技术变动增长。技术效率的变动中，规模效率提高 ，纯技术效率反而下降。从各保险公司的具体情况可以看到(见表3)，2000年—2004年，天安、大众、永安和东京海上这4家公司的全要素生产率一直在增长。以天安为例，2000年—2001年其技术效率提高24%，技术变动增长，从而使得全要素生产率增长，后续年份技术效率未变动，其生产率的提高主要来源于等量的技术变动。类似的，可以对其它年度的其它公司进行考察。 四、技术效率的影响因素分析 考虑数据的可获得性，我们着重分析公司经营时间 (age)、市场份额(marketshare)、资本报酬率(ROE)、再保险率(reinsurance)和赔付率(claim)等因素对效率的影响。 (一)公司经营时间 公司经营时间是影响企业效率的因素之一。一方面，企业可能通过在市场上的长期经营形成较新进入企业更大的一系列优势，实现比新进入企业更高的经营效率。另一方面，当市场处于不可竞争时，这些企业可能过度依赖其已经占有的优势地位，出现低效运作。相比之下，新企业却能发挥后发优势，通过各种创新活动在生产过程中将所需要的生产要素和生产条件进行新的组合，谋求市场上的一席之地。可见，公司经营时间对产险公司效率的影响并不确定。 (二)市场份额 市场份额是产业组织理论中反映市场结构的基本指标。在传统的产业组织理论中，以贝恩等为代表的哈佛学派认为，高垄断性市场结构中的垄断企业，通过价格串谋行为能够获得较高的利润率。但是，有学者如赵旭(2003)的研究表明，尽管我国保险业存在着垄断现象，但并没有出现高额利润率的局面。中国人保、中国平安等几家规模较大的保险公司的平均资产利润率不及新华人寿、华泰财产等公司，大保险公司的DEA效率低于诸多小保险公司的DEA效率。而斯蒂格勒、德姆塞茨等芝加哥学派或称“效率学派”的学者则认为，在市场集中度较高的产业中，大企业可以比中小企业获得更多的利润的真正原因在于大企业高效率的经营，即成本优势。但是，企业规模扩大所带来的规模经济是具有一定边界的，超过该边界将会出现规模不经济，这主要是由于组织规模变大后，更难于协调、监督和管理，从而导致整个组织经营管理效率下降。这一结论对保险企业同样成立。例如，胡炳志、王兵(2000)””运用生存检验法，得出了5%—10%的市场占有率是我国保险公司最佳经济规模的结论。因此，市场份额对产险公司效率的影响是不确定的。在本文中，市场份额以公司保费收入与总保费收入的比率衡量。 (三)资本报酬率 资本报酬率可以反映企业的获利能力和经营绩效。在发展完善的市场中，资本报酬率应该和企业效率同向变化，获利能力强的企业当然是那些经营效率高的企业。因此，资本报酬率应该和产险公司效率同向变化。在本文中，资本报酬率以净利润与所有者权益的比率衡量。 (四)再保险率 与原保险公司相比，再保险公司通常具有更加先进的专业承保技术和风险管理技术，可以弥补原保险公司在资本规模、承保能力和风险管理方面的不足，有利于提高原保险公司的经营效率，并增强整个保险市场的竞争程度。从这个角度看，再保险的开展有利于提高产险公司的经营效率。在本文中，再保险率以分出保费与保费收入的比率衡量。 (五)赔付率 赔付率反映了保险公司履行损失赔偿责任、控制索赔支出的能力。在国际上，常用综合比率(combinedratio)这一指标来考察产险业的承保收益率，它等于赔付率和费用率之和，代表每单位保费收入用于索赔和费用的比例。如果该比率大于1，则表明保险公司出现承保损失。可见，在财产保险公司的经营过程中，做好防灾防损工作，改善理赔支出，提高理赔效率，有助于提高保险企业的经营效率。在本文中，赔付率以赔款与保费收入的比率衡量。 选择固定效应，用加权GLS方法进行估计。从实证的结果来看，在诸多影响因素中，公司的经营时间和赔付率是影响中国财产保险公司效率的主要因素，但两者的影响结果不尽相同。具体地说，公司的经营时间与公司效率成负相关关系。这表明，目前新的保险公司进入保险市场有助于财产保险业效率的提高，新公司得以进入市场正是源于其具有较高的效率。赔付率与公司效率成正相关关系。依据现代保险功能理论，对人类社会生产和生活中因自然灾害或意外事故造成的损失给予经济补偿是保险尤其是财产保险的基本的、首要的功能，它直接体现在财产保险的赔付率上。市场份额、资本报酬率和再保险率等均没有通过显著性检验，说明这三个因素目前对中国财产保险公司效率的影响还比较微弱。 五、结论及政策建议 从以上对中国产险公司的效率和生产率的实证分析可知，2000年—2004年中国产险市场上仍有多家保险公司处于无效率的经营状态。技术无效是一部分产险公司低效运营的症结，而规模无效则成为所有公司的共同问题。对技术效率的影响因素的进一步分析表明，公司经营时间和赔付率是影响效率的主要因素。曼奎斯特生产率指数研究的结果显示，技术变动是全要素生产率增长的主要原因，技术效率的变动对全要素生产率增长也起到了一定作用，但其中纯技术效率的增长非常有限。目前提高中国产险公司效率的主要措施包括： (一)适度控制企业规模 对处于规模无效状态的财产保险公司而言，不能盲目扩张规模，因为这很可能造成管理、监督等方面的成本增加，进一步降低经营效率。尤其是进入2002年后，国内已经有部分公司开始处于规模报酬递减阶段。对这些公司来说，应该转变片面追求保费份额、过度扩张规模的粗放经营模式，走高效集约的发展道路。 (二)优化投入产出关系 为了实现效率提高，各保险公司应该从投入和产出的关系着手，减少物资投入、人力投入等相对过多的情况，或在投入既定的情况下提高相应的产出，尤其是投资业务产出。目前，针对普遍存在物资投入和人力投入过多的问题，各公司应有意识地减少不必要的固定资产投资，加强内部管理，降低营业费用和控制手续费支出。针对产出方面投资产出更显不足的问题，应充分利用进一步放宽的投资渠道，实现投资收益的稳健增长。近年来，保险资金投资渠道的逐步放宽为各公司提高投资业务产出提供了可能性，但在实际进行资金运用时，各公司应根据自身的资金、技术和人才状况，采取有效的风险控制措施，实现资产负债匹配管理。 (三)积极推动技术创新 技术变动是全要素生产率增长的主要原因，而技术效率的变动中，纯技术效率的增长非常有限。这表明，各保险公司应该将经营的重点放在技术创新和技术效率的提高上，而不仅仅是解决扩大规模的问题。通过技术改进，它们有望改善经营状况，实现有效率的增长。 并不是很准确、完整，仅供参考，请自借鉴。 希望对您有帮助。 补充： 您只要把摘要和各个段落的首要句子摘下来就可以啦，很简单的，别着急。
大大是什么学习阶段的？
数学建模内容摘要：数学作为现代科学的一种工具和手段，要了解什么是数学模型和数学建模，了解数学建模一般方法及步骤。关键词：数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色，而且随着计算机技术的发展，数学建模更是在人类的活动中起着重要作用，数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进. 应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:1.机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. (2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法. (3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际 问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. (4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式. (5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.2.测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型. (1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.① 离散系统仿真--有一组状态变量.② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.参考文献：(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。(2)《数学的实践与认识》,(季刊),中国数学会编辑出版。
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随着新课改的全面推进,一场更新 教育 观念,改革教学内容、 教学 方法 的运动正在兴起。教育呼唤教师教学方式的转变,对学生自身的学习能力也提出了更高的要求。 下面是我为大家整理的 高一数学 论文 范文 ，供大家参考。
《 高中数学个性化教学探讨 》
个性化教学是指，在课堂教学中教师充分尊重学生的个性，根据每个学生不同的个性，包括兴趣、特长等，因材施教.教师授课的观念已经不是传统的传授知识，而是带动学生自主学习，把教学方式由“苦力”转化为“技术”，给学生提供充足的学习空间，培养学生的学习能力，提升教学质量和水平.这样，对学生优良的评价已经不是根据学生能够记忆多少知识，而是学生的获取信息、分析信息以及信息加工的能力.个性化教学是实现这样的教学目标的关键所在.教师由“知识的传授者”转变为“学生学习的协作者”，传授学生学习的方法，促进教育个性化发展.个性化教学需要从“多元化”“以生为本”出发，通过具体教学活动体现每个学生的个性、兴趣、特长等.
一、高中数学个性化教学存在的问题
1.学校方面.学校以及教育部门的重视程度不高，学校的管理观念落后，一味追求学生的成绩和整体的升学率，而忽视了对学生的多元化教育，将学习成绩列为评定学生优劣的唯一标准.这是不恰当的，只会逐步消磨学生的个性.
2.教师方面.教师个性化教学能力相对低下.在个性化教学中，教师需要具备数学知识、 基本素养 、心理学以及教育多元化思想结构、个性化教育方法等，但是只有少数教师能够达标，尤其是在乡镇比较落后的地区，几乎没有教师能够在多元化、个性化教学方面达到标准.
3.学生方面.由于学生长期受到“填鸭式”教学方式的影响，基本数学知识和理论的掌握理解程度不一.在这样的环境下，学生大都对学习产生功利性.比如，大多数学生的刻苦努力都是冲着应付考试、取得好名次，或者是为了评先、评优而刻苦学习的.
4.课程和教材方面.教学目标缺乏一定的层次性，教学方法简单机械，教学内容乏味无趣;教材的设置和知识点的配置很难与实际生活和应用达成一致，使学生学习教材知识点仅仅是为了考高分，从而使教学变得没有意义.
二、高中数学个性化教学策略
1.加强对高中数学个性化教学的重视.学校方面应该逐步加强对学生个性化教学的认识和重视，需要在教学理念上予以革新，在管理制度上给予重视.例如，在学校组织多种多样的个性化教学的培训和交流活动，使个性化教学的目标与过程深入到学校各个环节的教育工作者心中，使个性化教学充分展现在校园中.
2.教师提高个性化教学能力.一方面，教师应该提高自身教学素质，形成个性化教学的能力.例如，在讲“椭圆方程”时，教师可以这样开展个性化教学:从教学目标的制定方面将整个章节作为一个大的教学目标，再将大章节分散成小章节，将大问题分解成若干小问题，借助多媒体课件展示椭圆定义的实质，将整个概念浮现在学生记忆里，通过让学生自己动手，独立思考，自主探索，自己提出问题，利用各种教学资源进行观察、分析、实验、探究，找到解决问题的途径.教师可以提出问题:到两定点的距离之和为定值的点的集合一定是椭圆吗?通过课件演示和自主观察，学生得出初步结论，最后由教师进行讲解与集体验证，挖掘其内涵，使该知识点在学生记忆中留下深刻印象.这样，能够提高学生学习的积极性，从而提高教学质量.
3.引导学生适应个性化教学.在高中数学教学中，教师要创造个性化教学环境，引导学生个性化学习，大胆质疑，勇于表达，开展个性化探究活动.例如，在讲“椭圆”时，教师可以准备一根细绳和两根钉子，在给出椭圆定义之前，在黑板上任意取两个点(注意两点之间的距离要小于绳子的长度)，让两个学生按照教师的要求在黑板上画椭圆，学生通过自主画椭圆的过程， 总结 出椭圆应该具备的具体特征，之后教师根据学生推测出来的椭圆的特点进行讲解，将椭圆的数学定义与学生总结出来的椭圆的特点进行对比，总结 经验 和教学.这样，每个学生脑海中都会存在椭圆的定义和椭圆的基本形态，提高学习效果.
4.形成个性化教学策略.首先，教师要按照不同学生的具体水平制定不同的教学目标，再按照各个层次不同基础学生的学习状态以及学习要求选择层次分明的教学方法，有针对性地对不同阶段学生进行不同方式的教学.其次，引入综合性的教学办法.最后，对高中数学的教学内容进行拓展，培养学生的 发散思维 ，形成多元化的教学评价.总之，个性化教学关键在于教师.在“以生为主”的基础上，突出教师的主导作用，不失时机地引导学生，从学生内心完成其对教学方法的认可，帮助学生对数学知识的掌握以及知识框架的梳理.通过教学方法来指导学生的学习，通过学生的学习来完善教学方法.
《 高中数学互动教学探讨 》
教学过程是师生双边性的活动，是师生沟通交流、共同发展的互动过程。随着新课改的不断深入，高中数学课堂从表面也变得活跃起来，但数学教师并没有从本质上激发学生学习数学的兴趣，没有充分挖掘学生的数学潜能。新课程改革对高中数学教学提出了新的要求，其更加重视学生在学习中的主体性，也要求教师维持课堂活力，通过更有效的互动交流提高教学的有效性。这就要求教师要高度重视与学生的互动交流，在互动的过程中注重培养学生的独立自主性、思维创造性，引导他们真正成为学习的主人。在此，笔者对高中数学互动教学作了一定的探讨。
一、转变教师角色，师生平等参与数学教学活动
师生平等，老师不是居高临下的“说教者”，而是作为引导者，引导学生自主完成学习任务。我们知道，教育作为人类重要的社会活动，其本质是人与人的交往。教学过程中的师生互动，既体现了一般人际之间的关系，又在教育情景中“生产”着教育，推动教育的发展。根据交往理论，交往是主体间的对话，主体间对话是在自主的基础上进行的，而自主的前提是平等的参与。因为只有平等参与，交往双方才可能向对方敞开精神，彼此接纳，无拘无束地交流互动。因此，实现真正意义上的师生互动，首先应是师生完全平等地参与到教学活动中来。应该说，通过各种学习，尤其是课改理论的学习，我们的许多教师都逐步地树立起了这种平等的意识。但是在实际问题当中，师生之间不平等的情况仍然存在。教师闻道在先，术业专攻，是先知先觉，很容易在学生面前就有一种优越感。年龄比学生大，见识比学生多，认识比学生深刻，有时就很难倾听学生那些还不那么成熟、幼稚，甚至错误的意见。尤其是遇到一些不那么驯服听话的孩子，师道的尊严就很难不表现出来。因此，师生平等地参与到教学活动中来，其实是比较难于做到的。怎样才有师生间真正的平等，这当然需要教师们继续学习，深切领悟，努力实践。但师生间的平等并不是说到就可以做到的。很难设想，一个高高在上的、充满师道尊严意识的教师，会同学生一道，平等地参与到教学活动中来。要知道，历史上师道尊严并不是凭空产生的，它其实是维持传统教学的客观需要。这里必须指出的是，平等的地位，只能产生于平等的角色。只有当教师的角色转变了，才有可能在教学过程中，真正做到师生平等地参与。转变教育观念，改变学习方式，师生平等地参与到教学活动中来，实现新课程的培养目标，是这次课程改革实施过程中要完成的主要任务，这也正是纲要中提出师生积极互动的深切含义。为什么我们要强调纲要提出的师生互动绝不仅仅是一种教学方式或方法，其理由就在于此。
二、构建教学场景，师生在融洽氛围中深刻互动
情感渲染学指出，和谐师生关系、融洽生生关系，需要外在良好教学情境和氛围的渲染和支持。师生之间深入参与，积极互动，一方面需要积极的心理情态进行“驱动”，另一方面需要适宜的场景氛围进行“渲染”。部分教师轻视情感氛围的营造，强调教师的讲解指导功效，学生的主体意识淡化，参与情感淡薄，师生互动也只是“逢场作戏”，形式主义。笔者认为，教师应注重外在环境因素的应用，利用高中数学教材的生活应用特性、趣味生动特性、历史特点等，通过适宜融洽教学环境的“外因”，催化学生主动参与互动的“内因”，促使师生之间进行深入互动。如“等比数列的前n项和”新知讲解环节，教者发现，以往的“直接讲授法”教学模式限制了高中生掌握其知识内涵的“深度”，学生只有“参与其中”，深入互动，真切交流，采用场景激励法，设置了“古代印度国王准备对 国际象棋 的发明者给予麦子奖赏，而发明者提出了在第一格放1粒麦子，第二格放2粒麦子，第三格放4粒麦子，以此类推，放到象棋盘上的最后一格，将所用到的麦子全部奖赏给他”的现实案例，并利用教学课件进行动态演示展示，为学生营造具有真实感、现实感的场景氛围，贴合高中生认知实际，带着积极情感参与师生深刻互动。
三、注重综合评价，促进高中数学互动教学
在高中数学互动教学中，教师需要注重对学生进行综合全面的评价。只有通过有效的评价，教师才能对互动教学进行总结，才能够进一步激发学生的信心，使课堂教学氛围变得更加和谐。一方面，教师要评价的是师生互动中学生的收获与表现出的不足，要通过评价指出学生的得失，使学生能够在日后的学习中有意识的改正缺点并发挥优点。另一方面，教师要评价学生的能力与具体表现，要善于发现学生的闪光点，并通过正面的评价对其进行认可与肯定，达到巩固学生学习信心的目的。例如，在函数的单调性的教学中，教师利用课堂提问的方式引导学生进行思考与学习，同时在互动中了解学生掌握知识的情况。教师发现，部分学生能够在研究函数时有意识的利用数形结合的方法将抽象的条件放入函数图像中解析，并且能够从不同的角度思考问题分析问题。此时，教师并不能只看到学生在学习中取得的收获，而应该肯定意识和能力，要对学生表现出的能力进行肯定与认可。基于此，学生才能在与教师的互动中感受到教师对自己的关注与重视，才能在日后的交流中变得更加主动，同时有意识的发扬自己的优点，使其成为个人独特的能力。
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模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。