简单说一下时代背景,如规划模型在经济学精确化条件下越来越重要,作为运筹学的重要分支,应用……再解释一下数学规划的定义,稍加阐释,百度上有,不过太简单,然后说一下数学规划的分类。最核心的环节是,对分类在经济学中应用的举例,注意详略得当,重点介绍线性规划,非线性规划,动态规划,以上三类书上都有例子。其余的不必展开论述。最后总结一下就好了 。附:类似论文一篇浅析数学在经济学中的应用摘要:半个多世纪以来经济学领域中数理形式的运用是—个重要的发展趋势,对经济理论和实践也有重要的影响。西方经济学知识的普及也已将数学知识渗透到了经济学的方方面面。将当今经济学名刊稍作翻阅便会发现,大量数学方法的运用甚有超越数学专业学生的趋势,经济学论文的质量要看其数学方法应用的程度,经济学硕士博士的录取要看其数学背景的深厚,数学几乎有一统经济学天下之势。经济学遇上数学将会演绎如何的理性之美?关键词:经济学;数学;西方经济学一、经济学的定义资源的有限性和人类欲望的无穷性是经济学诞生的根基,这是一个常人皆知浅之又浅但又非常深刻的道理。经济学要解决的其实就是一个如何选择的问题,也就是说,经济学就是要解决选择以什么样的方式把有限的资源合理有效的配置进而达到满足人类无穷之欲望的目的。所以西方经济学里经济学被定义为研究稀缺资源配置的学科,它以理性的假设为逻辑起点,研究人类行为,这些基于现实基础研究的问题与现实经济生活中存在的问题紧密相连,研究的结论能有助于解释或理解现实经济问题。但是,经济关注人类行为本身的目的最终就是为了追求资源配置的效率(efficiency)。经济学作为一门研究人类社会的事实的学科,有着它独特的味道。它可以联系到政治,社会等各种学科。对于经济学家,当他试图解释这个世界的时候,他就是经济学家,当他试图改变这个世界的时候,他就是政客。特殊的双重身份也说明经济学的多元性。甚至有人提出这样一种见解,认为经济学在本质上和史学没有什么差别,只是史学研究的大多是过去的事情,而经济学关注的历史长度就没那么长了,而且经济学更多的借用了数学和统计的工具来阐释问题。二、数学在经济学中的应用西方经济学者大量的把数学引入经济学,就是试图以一种精确的方式阚释世界,进而试图把现代西经济学发展成为一门精确的科学。以高鸿业主编的《西方经济学(微观部分)第四版)>为例,在说明边际效用时应用的极限和求导;在分析蛛网模型时应用的拉格朗日乘数法;在论证边际技术替代率时应用的多元函数微分法;在阐述寡头厂商之间的博弈策略时应用的博弈论与均衡的概念;以及无处不在的各种函数曲线的应用和函数表达式的推导。而这些只是经济学学习的入门课本上的一些例子。而在整个经济学领域里,边际分析、瓦尔拉斯一般均衡论、线性规划、投入产出分析、博弈论以及随机数学、模糊数学和非线性科学在经济中也有着广泛的应用。这些本来属于数学范畴的工具现在充满了经济学研究的方方面面。同时诺贝尔经济学奖的设立似乎也是一个强有力的明证。但我们也不可否认,数学作为一门工具,在对经济学理论的解释中也发挥了重要的作用。下面来看几个经典的例子。1.边际理论公元17世纪,随着欧洲封建社会开始解体和资本主义工场手工业向机器大生产的过度,向数学提出了一系列必须从运动变化和发展的观点来研究事物的新问题。于是,从量上描述事物的运动和变化规律的数学部分——变量数学便应运而生。19世纪70年代初期,杰文斯、门格尔和瓦尔拉斯三位不同国籍的学者将他们的“欲望”概念或者“效用”概念和“微分”的基本概念结合起来,“边际效用”使出现了。经济学史上著名的“边际革命”也随着微积分思想向经济学渗透而爆发。在边际革命鼎盛时期之后,边际分析方法本身朝着更深更广的方向发展。而边际分析这一脱胎于微积分思想的有力工具,也在经济学的各个研究领域一宏观经济学、线性规划分析、经济计量学、福利经济学等等中得到了普遍的应用。2.一般均衡理论1 8世纪的欧洲,自由竞争的资本主义正处于上升的历史阶段。经济学家们注意到在一个社会里有众多的消费者和生产者,他们各自独立做出的决策不但没有引起混乱,反而在实际中产生了一种最优的经济状态。1776年,亚当·斯密就在他那本堪称“经济学的圣经”的‘<国民财富的性质和原因的研究》中提出,这是由于有一只“看不见的手”在起作用。而在一百年后,法国经济学家瓦尔拉斯把斯密的这一思想提炼成一般均衡问题,把用文字表述的思想借助19世纪已经发展成熟的线性代数理论转化成了数学问题。按照线性代数的观点,商品空间可以看作一个线性空间,每一种商品的需求或供给可以看作是一种约束,这种约束用状态变量所满足的方程来表示。而找到一组确定的值满足所有方程,就找到了均衡体系。瓦尔拉斯在1874年出版的代表作《纯粹经济学要义势中,从交换均衡入手,分析了由交换均衡、生产均衡、资本积累均衡和货币均衡四个方面构成的体系,阐明了在纯粹竞争条件下整个经济处于完全均衡状态时各种经济变量的均衡值的决定条件与相互关系。瓦尔拉斯借助于线性代数创造的这样一套全新的理论概念体系当时并没有被同时代的经济学家立刻适应和接受,反而对他诸多责难。但是,这一开拓性的工作却对后世产生了持久的深远影响。三、数学方法在经济学中是工具通过上面的几个例子,可以看出,数学的灵活运用对于一个经济理论的阐述的确起到了非同小可的作用。但我们必须看到,对于经济理论,数学方法是一种分析、论证和研究的工具,这种工具能否产生有用的成果,取决于应用数学的经济理论是否正确。数学方法可以为正确的理论服务,也可以为错误的理论效劳,方程式证明是对的,只是公式上的对,内容上却可能是错的,数学方程式大有用场,但数学本身是没有内容的。大概地对比精确的错可取,世界如此复杂,而统计学的陷阱多如牛毛,可取的结论也要先求大概地对为好,所以,经济学中数学的应用应该是一个附加条件慎之有慎而绝不是人人想用就可用的问题。记得复旦大学陆铭教授在源于经济学和数学关系的一篇文章中说道,“在经济学里直觉非常重要。有了直觉以后,在做一个数学模型之前,应该在脑子里面有一个故事和逻辑,用数学把这个故事和逻辑写下来。数学的确可以帮助你得到一些结论,但我的经验告诉我,百分之七十甚至百分之八十的结论,可能你在写数学之前就已经知道了;确确实实有百分之二、三十的结论,如果你不写数学可能你就不知道,或者你知道的很模糊。为什么我这样说?回过头来想想看刚刚讲到的起点问题,如果你相信仅仅依靠数学可以帮你把经济学解释清楚,那我就要问,你的起点是哪儿来的?当你去写你的数学的假设时,当你去假设人的行为决策模式的时候,当你去假设模型中的市场结构的时候——是用垄断的市场结构,还是完全竞争的市场结构?在不在你的模型里放政府?——实际上你要做的是用数学来表达一个你对经济现实的认识。如果你说我对这个现实没有认识就直接写数学了,那非常危险的一个结果就是你的起点就错了,于是你的结论不可能是对的,哪怕你数学上非常花俏”。而且陆铭教授还强调了“数学之后”的问题,他说,“你们把数学推导完了,有没有想过在数学逻辑的背后,它的故事是什么,它的经济学含义是什么。这往往是同学们所忽略的。在学习和读论文的过程当中,如果你们忽略这一点,你们学到的就只是数学,而不是经济学。你们在写论文的时候,把数学写完了,写上两个字“证毕”,你的论文最多完成了百分之五十。你要知道,在数学层面上,只要动—叫叫、小的假设,就完全可能得到不同的结论,因此,脱离经济学机制而存在的数学结论是毫无意义的”。所以思想应该是最重要的,数学是工具,目的是为了把问题看清楚,得出结论。经济学中的数学工具很重要——就仿佛和外国人交流用英语一样重要。但是,与和外国人用英语交流一样,更重要的你想要交流的思想。在经济学中,数学是全球经济学家都能听懂的语言,同样,语言很好并不必然意味着你的思想就很深刻。现在的经济学流派里,不大使用数学的新制度经济学就很有解释力。在经济史上的伟大经济学家,纳什作为一位数学系的博士生,因其博士论文在博奕论中的开拓性贡献而获得了一九九一年诺贝尔经济学奖。纳什能够获奖,依靠的仅是数学吗?是通过数学所透析出的思想,一种具有开拓性的思想。还有科斯,他从来不用数学,仅凭二十余岁时发表的《企业的性质》及以后发表的《联邦传播委员会》而获得诺贝尔经济学奖,成为经济史上一位举足轻重的人物,科斯的产权理论和交易费用理论,证明了产权制度对经济的重要性,并在此基础上形成一个当前在经济学中十分重要的新制度经济学派。科斯没有凭借任何数学工具,凭借的完全就是一种思想,一种开拓于前人的思想。还有一些经济学家反对在经济学中运用数学工具,如获一九七四年诺贝尔经济学奖的缪尔达尔,他是代表弱势群体说话的经济学家,他对美国黑人和发展中国家人民的关注是经济学人文关怀的体现。同年获奖的经济学家哈耶克是自由主义大师,他对自由问题的论述,无疑是对人类的最大关怀。
大家都用这个怎么交啊、、、、悲剧
我有许多范文 还有我们自己做的论文 需要找我
……终于找到组织了,同上,跪求……
随机行走的世界与计量经济学在这篇文章里,我试图论说以下几个问题:第一个是科学史上关于宇宙本质的争论。这个问题十分重要,因为对宇宙是有序运转的,还是无序地紊乱地运转的认识支撑了我们对于科学的信仰、我们的情感和某种程度上我们的人生哲学。也是对这个问题的认识,计量经济学得以建立。第二个问题是关于学习计量经济学的几个基本问题。第三个问题,我将之称为“计量之美”。我一直相信任何一个学科都是极其美丽的,因为,它们不仅告诉我们很多关于世界是如何运行的真知灼见,更重要的是教会我们许多世俗智慧甚至一种人生哲学。因为我一直坚信,即使是读同一本书,不同的人也会得到不同的读书体会。因此,在这个问题之下,我仅就自己的体会谈谈计量经济学的世俗智慧和对我们人生态度的启迪。 一、随机行走的世界 对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考,一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢?是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转?这种运转能否为我们的智慧所认识?人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。 在我们今天的视野所及的范围,我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系,他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上,他们的世界观是一种“决定论”的世界观,坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然,自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们,其中也包括经济学家。经济学的创始人,亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里,形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念,提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。 我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上,我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑,并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。 但是这一体系在历经几个世纪之后,遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点,尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说,消费函数是 ,其中, 是自发消费, 是可支配收入,c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数: 。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明,居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是,我们知道,这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的,居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上,这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的,或者说是随机的,有着概率分布的。这就是二者之间的差别,持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为,这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为,即使是知道了这种关系,消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的,不确定的,有着概率分布的关系。 我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点,正是这种统计观点,打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是,这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为,当我们在利用统计方法的时候,我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且,统计总体越是偶然、紊乱,就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如,我们投掷硬币,当我们投掷的次数足够多的时候,我们发现,出现正面和反面的概率竟然惊人地各是。再比如,我们对于某种考试成绩的统计发现,如果样本足够的大的话,成绩分布将会呈现一种正态分布。并且,人数越多,成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是,看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的,人几乎不能随意地犯错误!总之,某些看起来是无迹可寻的东西,似乎又都可以找到规律。这样,决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢?事实上,二者之间的差别仅在于,统计观点认为不存在绝对的定律,任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说,没有什么事情是确定无疑的。也就是说,这个世界是随机行走的,各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中,如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的,那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。 但是,这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识,即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是:我们相信,我们可以得到一些定律,这些定律是对某些事情本质的一种最好近似,即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说,这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现,在我们的专业范围内,就是计量经济学的任务了。 二、随机行走的世界与计量经济学的任务 事实上,统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪,有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到:因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇!而且也是统计学的成功使得人们日益认识到,一个国家的定量材料应该得到应有的重视,无论是经济学家还是政府决策者,都应该思考数据。 计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律!因为只要知道了这个规律,我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要,我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是,计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为,我们对于这个世界的认识永远是不会完全的,我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况:如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察,我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是,我们不能把这个世界的方方面面都观察到,也可以说,我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果,我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话,我们就不能建立这门学科。 这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿(Francis Galton)爵士引入。加尔顿研究发现,父母和孩子的身高有这样的一个趋势:父母高,儿女就高;父母矮,儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高,儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果:一般来说,天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸,也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是,对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围,即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立:所有的有机组织都将趋于标准状态! 回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指,一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上,回归和相关是两个极容易混淆的概念,容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性,更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称,这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如,我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多,这二者是相关的。但是我们并不能就此认为,是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如,这也经常被用来反驳统计结论,一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系,但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上,就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系,这种回归的特点在于,我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值,我们要依据这种关系进行预测。比如,我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性,相关关系是一种常态。 基于上面的差别,在回归中,我们要求解释变量是确定的,可以控制的,但是被解释变量(因变量)可以是随机的(被解释变量正是我们要估计的)。但是在相关关系中,这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性,是因为,这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制,哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如,事实上,我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系,就像我们可以发展一种理论来说明,太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住:具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时,我们必须要很小心。因为,这个因果关系很不好说,也许看似因果的两个事件,实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样:因果是循环的。 我们讲了这么多关于计量经济学的性质,实际上是为了表达我们这样的信念:我们可以在一定的层次上认识世界,我们坚信这个世界存在着某些统计规律,应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数,主要是回归函数,来描述这种关于世界运行的定律。 但是,计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序,即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是,过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里,我们想提前接触一下,那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。 因为,认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式:一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷,简单而且有洞察力,但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了,这种方法因为是用数据说话,可能争议较少。但是,不利之处却是,这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量,也就是说,这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。 尽管有这样的困难,我们还是推荐计量的方法。因为,数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且,根据我们的概率知识,即使这种有误差的数据,其误差也是有规律的,误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢?计量经济学的思路通常是这样:最简单的情况下(双变量回归),在一个坐标平面上画出散点图,发现其大致的规律,通常我们可能发现,我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系(当然,也可能不是线性的,这种情况下需要更高深的数学工具)。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为,这个方程,就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上,计量经济学的任务在很大的程度上,就是发现这样的关于世界如何运行的定律。 但是,在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前,通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论,这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际,或者得出一种明确的可以应用于实际的形式,从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中,因为不同的文化等隐性的制度因素,这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上,始于一种对世界认识的先验的推理,建立一种解释世事的假说并用以改造世界,是每一个学者的虚荣心。 因此,计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是:通过先验的演绎和推理得出理论模型,最好是数理模型。数理模型中会有参数,那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程,并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求,那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。 对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握,是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧,是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信,伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路,但是,一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是,如果过于沉迷于高级计量的数学推导,我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会,并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习,从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此,这篇文章里,我们不对计量经济学的技术过多的论及,而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学:智慧之美 最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话,我们对这种思想可能会更加珍视。比如,如果我们有一种信念,比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢?计量经济学和书法家们都会这样建议你:先选取几十个字来,集中精力把这几十个字练好,最好是临摹以往大师们的作品。这样,你就几乎能够发现写好字的要领。因为,我们不能够把这个世界上的字都练习到,我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且,我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发,我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面,并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术,甚至想要成为武林高手,都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口!有心人自会从这里得到无尽的启发。 计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵,它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法!掌握一种过硬的分析数据的能力,无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论,这是在未有数据之前做出分析的常见批评,先验和演绎的方法,很多人认为,不能够对社会科学的研究有什么意义。但是,有了计量经济学就完全不一样了,我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测,这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维,掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。 在我看来,计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间,就好像那滑过天际的流星,留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释?采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间? 人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃,如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序,那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢?!其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。 我们永远不会知道,在下一个时段,我们会经历什么、会遇到什么,甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是,这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法,我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹! 当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测,这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢? 那就是:我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀,我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇,中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此,没有什么绝对的好或者不好,我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序,根据计量经济学的思想,越是紊乱和无序的样本,我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹!假如大家去看看人物传记就可以发现,在那些人的人生里,他们可能做过记者,参过军,被抓到过牢里,看起来和其最终的路径有了很大的背离,可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上,我们并不好确定,是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹?! 人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹,依照计量经济学的理念,我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多?如何让自己的人生有更多的随机性?那就是:我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时,我们就在客观上丰富了自己的经历,并且扩大了自己的人生经历样本。因为,在你主动追求的时候,才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本,样本不具有变异性,就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”,苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧:树挪死,人挪活。但是,在我们的追求中,因为,我们应该珍视随机性,因此,对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么,也许在这冥冥之中的东西面前,可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。 参考文献: [1]古扎拉蒂.《计量经济学》(第三版)[M],林少宫译.北京:中国人民大学出版社.2000. [2]罗伯特S.平狄克,丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京:机械工业出版社.1998. [3]M.克莱因.《西方文化中的数学》[M],张祖贵译.上海:复旦大学出版社.2004. [4]袁荫棠.《概率论与数理统计》[M].北京:中国人民大学出版社.1999.仅供参考,请自借鉴。希望对您有帮助。
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