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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 谈学好计量经济学的关键问题 论文关键词：计量学;模型;假定;参数枯计; 论文摘要： 计量经济学是一门涉及面广、计算复杂的较难学的课程。从学这门课应具备的知识条件入手。分析了学好的关键问题是:要把握线性回归模型的几个基本假定，要学会建模，要懂得几种参数估计的方法，还要明白模型检验的意义。 计量经济学是经济学领域内的一门应用性学科。它是以知识、方法为基础，以一定的经济理论为，以为手段，通过建立计量经济模型，考察和研究经济中各种经济变量之间的数量关系，预测经济发展的趋势，检验经济政策效果的一门非常具有实用价值的学科。现在很多专业都开设这门课。但由于这门课涉及的知识面广、计算公式多而复杂，要求的应用手段高，所以，学生在学的过程中感到比较困难，且学的效果也不太理想。本人根据自己的教学体会，谈谈学好这门课应注意的几个关键问题。 首先.学生学这门课程必须具备以下条件:统计学、数学和经济学知识以及计算机技术。且缺一不可。 (一)对统计学而言，为了测定经济变量之间的数量关系，计量经济研究过程中采用了统计学的分析方法，如:计量经济学模型的统计检验、参数估计的方法以及建立模型所需要的统计数据资料的搜集等都离不开统计方法。特别是统计数据的搜集、整理和分析。因此，统计学就成为计量经济学研究的基础。统计资料的准确性、时效性和系统性就成为计量经济学模型建立的好坏、参数估计代表性大小的影响因素。 (二)对经济学而言，经济学是计量经济学的理论基础，因为计量经济学研究的主题是经济现象发展变化的规律，计量经济模型描述的是经济变量之间的数量关系，这就决定了计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论基础。如消费函数和函数的建立，就是以不同的消费理论和投资理论为前提的。此外，计量经济研究的结论反过来可以验证有关经济理论的正确与否。 (三)对数学而言，为了将经济理论和客观事实有机的结合起来，需要采用适当的方法。由于计量经济学研究的主要是多个因素之间静态或动态的随机关系，所以需要引人数理统计以及微积分与矩阵等理论方法，这些方法成为计量经济研究的建模工具。如利用最小二乘法估计模型中的参数就利用到微积分中的极值原理，在多元线性回归模型中要用矩阵理论推导参数的性质，在搜集资料时要用抽样理论等。现在经济学研究的数学化和定量化是经济学科学化的标志。这种科学化推动了经济学领域的发展，如微分学与边际理论，优化方法与最优配置理论，所以，数学是计量经济分析的一个基本工具，用数学方法去思考和描述经济问题和政策，这是计量经济学的关键。 (四)对计算机技术而言，社会发展到今天，计算机已普遍运用到定量分析中，定量分析是依据数理统计理论的发展而发展起来的。它包括系统论、信息论和控制论，其多数方法复杂，计算工作量大，这就需要利用计算机软件来解决问题。 所以，要想学好计量经济学，学生就必须要有厚实的统计学基础，扎实的数学功底和熟练的技术。否则，分析问题时将会很困难，甚至分析不下去，即使分析出来，结论和实际也会有很大偏差或者根本和实际经济运行规律相违。 其次，学生学这门课必须注意把握线性回归模型的几个基本假定。 (一)几个基本假定是运用最小二乘法的前提条件。对于线性回归模型，模型估计的任务是用回归分析的方法估计模型的参数，常用的方法是普通最小二乘法，简称ors法，为保证参数估计量具有良好的性质，就需对模型提出几个假定。如果实际模型满足这些假定，ors法就是一种适用的方法，如果实际模型不满足这些假定，ors法就不再适用，这就需要发展其它方法来估计模型。因此它是运用ors法的前提。 几个基本假定是:1、假定解释变量xi是确定性变量，不是随机变量，且之间互不相关。( 是第i个解释变量);2、零均值假定，即,其中为随机误差项;3、同方差假定，即，其中为方差；4、无自相关假定，即C OV ；5、解释变量与随机误差项之间互不相关假定，即;6、随机误差相服从均值为0，方差为的正态分布假定，即 。 (二)几个基本假定是贯穿计量学的一条主线。计量经济学研究的一个主要任务是对模型进行计量经济，目的是检验计量经济学的性质。一般是检验模型中随机误差项是否存在异方差和序列相关的问题、解释变量是否存在多重共线性问题以及解释变量是否是随机变量，这些问题都是根据这几个基本假定而来的，即如果违背了同方差假定，模型就存在异方差，即;如果违背解释变量之间互不相关假定，模型就存在多重共线性问题，即0;如果违背随机误差项在不同样本点之间互不相关假定，模型就存在自相关问题，即0;如果违背解释变量是确定性变量的假定，那么模型就存在解释变量是随机变量的问题。每一个问题都有它产生的原因，会造成不同的后果，因此，就有不同的模型检验、处理和估计的方法，所以学生要特别注意把握这几个基本假定。 第三.学生学这门课要了解为什么要建模.以及如何建模? 模型就是表达研究系统内经济变量之间关系的一个或一组方程式。它是根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系建立的。如生产函数模型，在实际生活中，经济系统各部门之间、经济过程各环节之间、经济活动中各因素之间除了存在经济行为理论上的'相互联系之外，还存在数量上的相互依存关系，这些关系可通过模型来表达。通过模型可进行结构分析、经济预测、政策评价和检验与发展经济理论。模型研究的是当一个或几个变量发生变化时，会对其它变量以至整个经济系统发生影响。如果人们不通过建模，而过分依赖直觉，即凭经验和学识去判断变量之间的关系，则会很危险，因为可能会忽略或者错误地使用某些重要的关系。另外，凭直觉判断变量之间的关系充其量只能算作定性分析，它只能分析出变量发展的趋势，而不能分析出当一个或几个变量每变动一个单位时会引起另一个变量变动几个单位，也就是说，它不能进行定量分析，不能证实变量变化的度以及进行检验和计量经济学检验。再有，经济预测时，要提供预测的精度，凭直觉的方法通常会阻碍预测结果置信度的数学度量。所以，只有通过建模，才能比较准确地反映经济现象中各经济变量之间的关系。 那么如何才能科学合理的建模?建模是一门很难掌握的，因为它主要依赖建模过程中的直觉判断，而这些判断又没有清楚的准测。一般建模的方式有四种:一是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法，判断变量间的关系，推导出模型的具体数学形式;二是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量之间的相关图，由相关图现实的变量之间的关系确定模型的数学形式。如果相关图中的点大致呈一条直线，那么就建立直线回归模型，如果大致呈一条指数曲线，就建立指数曲线回归模型;三是如果数列是时间数列，可根据时间数列的特点确定模型。例如，若时间数列中各项数据的K次差大致为一常数，一般说可考虑配合K次曲线模型，若时间数列中各项数据的对数一次差大体为一常数，可考虑配合指数曲线模型;四是在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就可采用各种可能的形式进行段模拟，然后选择其中较好的一种。这几种方式都是对理论模型的初步设定，在模型的估计和检验过程中还需逐步调整，以得到一个函数形式较为合理的模型。一个合理的模型应包括三点:(1)要符合经济现象的行为理论;(2)模型的建立方法和参数的估计方法要科学;(3)数据要真实可靠。 第四.学生学这门课必须掌握几个主要知识点。 这门课主要学单方程计量学模型、扩展的单方程计量经济学模型、联立的计量经济学模型以及模型的应用，其中又以单方程计量经济学模型为基础。不管什么样的模型，都要涉及到模型的建立、参数的估计以及模型的，这些其实就是这门课的主要知识点。模型的建立前己述过，这里主要谈谈参数估计的方法和模型的检验方法。 (一)参数估计的方法。模型建立以后，要想在实际中对经济现象进行估计和预测就必须估计模型的参数。参数是模型中表示变量之间数量关系的系数，说明解释变量对被解释变量的影响程度，它是未知的，需要估计。因此参数估计方法是计量经济学的核心内容，可根据不同的原理构造不同类型的估计方法。主要方法有: 1、普通最小二乘法(OIS法)，是应用最多的一种方法。因为用这种方法估计的参数具有线性性、无偏性和最小方差性，即参数具有优良的性质。这种方法是从最小二乘原理出发的其它估计方法的基础，如加权最小二乘法、折扣最小二乘法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。它的理论前提是各实际观察值与理论估计值离差平方和最小。 2、最大或然法(ML法)，也称最大似然法。这种方法是从最大或然原理出发发展起来的一种估计参数的方法。虽然其应用没有最小二乘法普遍.但在计量经济学中占据很重要的地位。其原理是当从模型总体中随机抽取n组样本观测值之后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的联合概率最大。这个联合概率又称为变量的或然函数，通过对或然函数极大化以求得总体参数的估计量。 3、高斯—牛顿迭代法。对于有些不能转化为线性方程的非线性方程模型，估计参数时用高斯—牛顿迭代法就是一种适用的方法。它的基本思想是用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代去多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。它的程序是:(1)选择初始值;(2)把泰勒级数展开;(3)估计修正因子;(4)检验精确度;(5)重复迭代。 (二)模型检验的类型。参数估计出之后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济运行过程，是否最大限度地拟合了样本数据，还需要进行检验，检验类型包括: 1、经济意义检验，主要检验各个参数值的符号以及数值的大小、数值之间的关系在经济意义上是否合理。例如，需求函数中，需求量一般与收人正相关，与价格负相关。所以，收人与价格的参数估计值分别应取正值和负值，如果结果相反，就应调整模型。又如，食品支出的恩格尔函数: 其中: 表示人均月食品支出水平，表示人均月收人水平，那么的取值区间应在。到1之间，因为食品的增长幅度一般低于收人的增长幅度，如超出这个范围，则不能通过经济意义的检验。 2、检验，是利用数理统计中的推断方法，对估计结果的可靠性进行检验。一般包括拟合优度检验法、模型的显著性检验法(F检验法)和解释变量检验法(T检验法)等。统计检验是对所有现象进行回归分析时都必须通过的检验。 3、计量经济检验，主要用于检验模型的计量经济学性质。如回归模型的前提条件(基本假定)的检验、模型的识别性检验等。 模型如果通过上述检验，则表明所估计的计量经济模型较好地反映了经济变量之间的数量关系，可以进一步用于定量分析。若有些检验未通过，则表明:或者模型设定有错，或者搜集的统计资料不能真实地反映客观实际情况。这就需要重新设定理论模型或重新搜集统计数据。 论文相关查阅： 毕业论文范文 、 计算机毕业论文 、 毕业论文格式 、 行政管理论文 、 毕业论文 （河南大学经济学院，河南开封 .a%ee.）摘 要：计量经济学课程的重要性已逐渐为人们所认识，并已经被国家教育部确认为经济学门类各专业的核心课程，其必将对我国经济学人才培养质量产生重要影响但反思计量经济学课程的教学还有许多问题需要改进因此，从计量经济学课程教学理念改革的角度进行了若干思考关键词：本科；计量经济学课；教学理念中图分类号：uaPli 文献标志码：2 文章编号：MGURIeM（INni）imPnsiP计量经济学作为一门课程，在我国一部分高等院校经济学科管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史，它的重要性也逐渐为人们所认识克莱因（）说：计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位，在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分 萨缪尔森（）认为：第二次大战后的经济学是计量经济学的时代 n88o 年 s 月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程，其中包括计量经济学这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发，为计量经济学的应用提供了广阔的空间应该说，经过多年的努力，在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩在充分肯定这门课程作用的基础上，认真总结多年的教学实践，我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷目前，我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变，特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法，这是值得充分肯定的这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献，它彻底扭转了单纯的定性分析理念然而，令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向：其一是把计量经济学当成了圣经，唯计量是从，似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学，其结果是计量方法的滥用；其二是计量的数学化，也就是数学的计量而不是经济学的计量，其结果是使得计量经济学脱离实际，变成了数学游戏就上述问题，结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法一计量经济学不是圣经：完美中有折中首先，计量模型是完美的我们以一元模型为例： 5n7i n其中， 表示除 以外的所有影响 的因素，模型（n）叫总体回归模型该模型描述的变量之间的关系是相关关系，而非函数关系对同样问题处理的数理模型： 5P7i n模型（n）比模型（P）完美，因为模型（n）比模型（P）考虑问题全面在模型（n）中，每给 一个值，从理论上讲，由于 的存在，模型考虑了和 对应的所有 的值；模型（P）仅考虑了因素 对 的唯一影响，而没有考虑 以外的其他因素对的影响，因此，模型（P）仅考虑了和对应的一个 值，这里对应加引号是因为从理论上讲，那个 值仅仅是无穷多个 值中的一个，而未必就是真的和 对应的那个，这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处，所以，我们说计量经济学是完美的（确切的说是计量模型比数理模型完美）但是，完美的计量模型（总体回归模型）理论上是存在的，实践中是求解不出来的，不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来 ，，而是由于总体的无限性和 的复杂性（随机变量），i n特别是在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的（总体数据搜集的困难）因此，计量经济学家就退而求其次优结果总体回归直线：（） 5S7i n总体回归直线（S）就是我们常说的函数形式或方程，它是由（D）两边取数学期望而得到（假定（）E），它揭示了，每给 一个值，有唯一的一个 的期望值与之对应这里的分析思路：从模型（D）到模型（(）就由相关关系转化为函数关系，从而计量模型的完美性在这里受到了挑战，这就是我们说的计量模型的第一次打折那么总体回归直线（(）是否可以顺利的求解呢？在总体数据已知的条件下可以找到在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的，因此求解总体回归函数的思路也是行不通的既然是这样，那就退而求其次优结果0再次打折7，计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题，建立样本回归模型： （)）E D这里， ， 是总体回归（D）中 ， 的近似估计，残差E D E D也是随机干扰项 的近似估计那么样本回归模型（)）可以容易求解吗？尽管样本的数据可以很容易的收集，但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难，使得样本回归模型仅仅是理论上的存在，现实中很难操做计量经济学家又再次退而求其次优结果，寻找样本回归直线（第三次打折）： 0M7E D这里，方程（M）是由（)）两边取数学期望得到的参数的估计应用了普通最小二乘法单就上述分析过程我们不难发现，计量模型是完美的，而模型估计是打折的不完美二计量模型与模型估计一样吗？计量模型指的是总体回归模型，模型估计是样本回归函数（回归直线）因此，用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计，所以，这种方法也是折中（打折）的研究问题那么这种方法可靠吗？当上述研究的问题（计量模型）满足基本的假定条件才是可靠的：（D）正态性假设：随机误差项服从正态分布等价于被解释变量（因变量）在自变量的各水平上服从正态分布；（P）独立性假设，无自相关性假设；（(）同方差性假设；（)）随机误差项与解释变量不相关；（M）零均值假设这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的，而且模型估计是直接对样本负责，而只有样本满足简单随机抽样，才能够较好地描述总体状态特征我们知道，真正的简单随机抽样也是不容易做到的因此，我们主张使用计量分析方法也要谨慎，它不是随便就可以使用的，尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算三本科计量经济学课教学理念：理论与应用并重目前，与过多介绍理论的传统教学方式相比，随着多媒体技术的应用，计量经济学的教学生动了很多，老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明，但是多数仅限于此，并没有对计量经济学的建模步骤原理以及模型的局限性等进行深入分析，更谈不上与学生的互动而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题，但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材同时，由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析我们既要重视理论方法，也要重视应用模型和应用中实际问题的解决因此，在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论案例和实验多元化的教学手段，理论教学实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容尤其是实验教学和案例教学，在教学过程中起着激发学生主观能动性创新能力的作用，授课教师应根据学生专业0如金融财政国际贸易7的不同，安排相应的案例和实验内容，使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来，提高学生对实际经济问题的分析和判断能力实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分，对于培养学生的动手能力是至关重要的因此，在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题：第一，实验教学要与理论教学相衔接，即应该将实验教学合理恰当地穿插在理论教学的过程中，而不能截然分离开这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用第二，教师应该精心选择实验内容，编好实验计划，做好示范在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练，而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系，进而形成基础实验综合实验研究创新型实验多层次多模块相互衔接实验教学第三，结合实际情况，要特别强调学生在处理数据0如:频率转换季节调整7建立模型等方面容易出现的问题总之，为了实现本科计量经济学课教学理念的改革，突出基本思想方法和应用的教学，最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设，大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍，使我们的计量经济学教师的知识结构合理，如在本科阶段学数学研究生读经济博士读数量经济等参考文献：D 洪永淼6计量经济学的地位作用和局限6经济研究，PEEY，（M）6P 范钦珊6以内容方法技术为重点深化课程教学改革6中国高等教育，PEE)，（D）6( 胡荣才，王亚雄6本科计量经济学教学中几个问题的思考6统计教育，PEEX，（)）6) 胡新艳，陈文艺6 教学模式在计量经济学教学中的应用6高等农业教育，PEEX，（)）6M 李子奈，潘文卿6计量经济学0第二版76北京：高等教育出版社，PEEM6张晓峒6计量经济学基础（第三版）6天津：南开大学出版社，PEE)6X责任编辑柯黎 希望以上网站内容能帮到你 同学！我们一个学校的吧！论文有没有多的！求分享！！！借鉴一下也行 不是很完善。。。。。给你吧！ 文稿,现在要吗? 一、优秀经济学论文的特点 （a）选题 选题应该能够解释关系较多人利益的现实活动，如用激励理论研究中国农业问题。 解释范围太狭隘的选题写作意义也不大，但可以作为小品文……（b）内容 利用简单而深刻的经济学模型表达自己的观点，并利用分析证明自己的观点。 内容的好坏主要取决于（1）用同行通用的规范经济学方法分析问题；（2）语言清晰准确表达要表达的意思；（3）模型对现实的解释能力。 （c）写作形式 形式规范，内容才能规范。如必须有理论综述部分，就要求确实要了解该领域目前的研究进度。必须有模型的假设，就必须设计出有意义的假设。必须有规范的实证检验，就不能随便……二、经济学论文写作的思维方式 一切从个人利益最大化角度分析，构造主要主体的利润函数和约束条件，求最大化解。 三、典型的三段式经济学论文 （a）基础理论，包括理论综述、现实意义 手段：具体钻研某一特定领域。 （b）模型，包括假设、界定函数式、求解均衡解、模型的推广如何提高模型：经典模型，了解其思想精髓。 手段：《高级微观经济学》、《高级宏观经济学》、《博弈论》 （c）实证分析 手段：《计量经济学》……四、写作建议 （a）选题：知道现实的问题，然后给以经济解释。建议了解实际，最好工作两年；或者了解学术前沿未解决的问题或者加工完美那些已经存在但还粗的模型。建议修博士学位。并且要具体钻研某一特定领域，个人认为至少需要3年时间，樊纲认为需要10年。注意不要选 错了领域，人生可没有太多的3年可用于“试错”。 （b）学透《高级微观经济学》、《博弈论》、《计量经济学》三门课程，估计要花3年时间。 （c）一个工具只用于解决一个目标（丁伯根法则），保持文章的主线。一篇论文只要解决 一个问题就可以了，如果要解决所有问题，就不会有论证力度，也不会有学术性。1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤； d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 中文核心期刊中文核心期刊是中华人民共和国期刊中学术水平较高的刊物,是我国学术评价体系的一个重要组成部分.它主要体现在学术水平的确认方面.如在相当一批教学科研单位.申请高级职称,取得博士论文答辩资格,申报科研项目,科研机构或高等院校学术水平评估,教师,工作人员完成的工作量等,前提条件之一就是在一定时间段内,在核心期刊上发表若干篇论文.分为国家级\省级\市级等等级别。目前国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”以及万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。祥见中国高端论文网。通常所说的中文核心期刊，是指被北大每年出版的《中国核心期刊要目总揽》中被列出的期刊。一共分为七编：第一编哲学、社会学、政治、法律、军事第二编经济第三编文化、教育、历史第四编自然科学第五编医药、卫生第六编农业科学第七编工业技术核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物,是我国学术评价体系的一个重要组成部分.它主要体现在学术水平的确认方面.如在相当一批教学科研单位。申请高级职称,取得博士论文答辩资格,申报科研项目,科研机构或高等院校学术水平评估,教师,工作人员完成的工作量等,前提条件之一就是在一定时间段内,在核心期刊上发表若干篇论文.分为国家级\省级\市级等等级别。目前国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”以及万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。[补充]北京市新闻出版局：“核心期刊”是国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标确定的。确认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的，而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同。新闻出版管理部门也未参加过此类评选活动。 经济学顶级刊物eca、aer、jpe、qje、res金融学顶级刊物jf、jfe、rfs，比经济学顶级刊物的级别要低。 计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是20世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。相较于国际上的大国，计量经济学在我国的开发与应用比较晚。近30年我国才比较广泛应用计量经济学，在我国的发展经历了从我国计划经济体制制度到社会主义市场经济制度过渡的阶段。我国的统计制度也在这段时间经历了从物质平衡表体系到国民经济核算体系的过渡转变。在20世纪90年代初期，恩格尔的ARCH模型作为“现代经济学前沿”被推广到我国，结合我国对经济的重视，对我国计量经济学的发展和未来趋势走向有很大的影响，也对其学科的不断可持续发展提出了新的挑战和机遇。最近几年来，计量经济学在我国逐渐普及以及被重视，关于其的应用以及学科研究文献已经比较广泛和常见。例如，经济时间序列、波普理论、VAR模型、CC模型、LSE模型等计量经济学模型也成为了我国经济研究领域最为广泛的计量经济学建模方法。同时，也有学者开始使用国际先进的DSGE模型，并在我国很多应用研究领域广泛应用，取得了一定的成果。 1：《美国经济评论》（AER）2：《计量经济学杂志》（ECA）3：《政治经济学杂志》（JPE）4：《经济学季刊》（QJE）5：《经济研究评论》（RES）6:《国富论》7:《经济学原理》 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。 经过申请为本科生开了一门计量经济学实验的选修课，找辅导员拉来一批以大二国贸专业的学生为主，还有一些财会的。第一次课讲的是统计分布知识，不少同学说听不懂，大二统计才学。其实均值似乎有的同学说高中就上过了。第二次课将经典最小二乘法，以及性质blue,即线性的三个性质。很多国贸大二的说听不懂，统计他们才开始。其实我讲的感觉比较细致了，一步一步推导，只是涉及导数，加减乘除，也就是在多元的地方矩阵转置，大二的没学，感觉把转置的概念讲了，也不应觉得难啊。为了缓解，想拉拢这些学生再听课，说以后不会有什么推导演算了。第三次课，原来的50多人只来了30几人。问为什么不来了，说听不懂，或者说统计没学上早了。为了降低难度，讲了季节调整的eviews软件操作，这已经感觉比较简单了。讲的时候，就有一个女生当面起身离开，出了后门还在前门过，作为教师看来比较难受，“礼坏乐崩”了。下课时，又有2位女生背身离开。其间有女生说，国贸的学生似乎没必要上这课，上这课干嘛？！我说，你们学习经济学写毕业论文，基本分析不会，就只有抄人家的了...这个学生说，他们的论文需要这么写吗？这些学生以一本为主，感觉他们对这个课的意义或者说不感兴趣。只有个别学生愿意听，他们告诉我，他们的同学愿意选修什么音乐欣赏、现代哲学之类的。下面的课真不知道怎么上了，前面的课备考很认真，推导很详细，并建了邮箱，上传ppt。当你口干舌燥，说了半天，下面要么不愿听，要么说听不懂，这感觉真难受。按学院要求做了几个学生的本科生导师，让他们做一个课题，给他们复印了stata教材，演示了2边，发给了他们公式编辑器。没有一个学，也没有一个装，写来的报告不用公式编辑器，打电话问，不接电话了。有分析说，现在的本科生与以前不可同日而语了，以前的学生比较珍惜学习机会，积极吸取之，现在高教普及，上大学不以怎么学为目标，可以培养各方面情操，音乐、美食、文学...其实回归的内容，已经讲的很详细，统计没学到，教材有了，难道不能去看。感觉他们多数不想动脑筋，混毕业。 对我国经济增长的因素分析 关于教育对中国经济增长作用的计量分析 关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析 改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析 固定资产投资对GDP的影响 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析 吉尼系数影响因素的计量分析 我国旅游经济的因素分析 试探交通运输发展与国民经济的关系 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