经济统计分析论文十篇-欧洲杯买球平台

时间:2023-04-09 04:39:51

经济统计分析论文

经济统计分析论文篇1

宏观经济、国家发展和人民生活紧密相连、息息相关,了解并掌握我国宏观经济最新趋势很有必要。在20世纪90年代后我国的市场经济开始进入迅速发展阶段,市场经济体系的建立不仅在很大程度上加快了经济发展步伐,也提升了人们生活质量。宏观经济统计分析作为其中重要指导方,其运用领域不断扩大,但受到计算机技术等多方面的影响,仍然存在部分急需解决的问题。如何克服宏观经济统计分析发展过程中存在的问题,并进行合理判断分析,从中找到方法和策略将有可能出现的问题进行调控和解决,是促进市场经济健康发展所必须思考的问题。

1关于宏观经济统计分析的具体概述

宏观经济统计分析是经过两种知识体系发展而来,即统计学知识体系以及经济学知识体系。这两个知识体系的相互融合,并遵循宏观经济理论,分析经济发展规律的过程,能够根据相关数据资料,得出科学的国民经济运行,并对发展过程的持续性和稳定性进行验证。宏观经济统计分析发展至今主要经历了三个非常大的发展阶段:第一大阶段主要将其重心归纳为国民经济,并将统计指标划为关键点,以当时国家经济发展水平的现实情况为依据,对经济进行分析探讨;第二阶段为国家经济审核体系完善期,核心经济指标确定,宏观经济分析中的科学统计得到优化;第三阶段为宏观统计与微观统计相辅相成阶段,形成新局面。上述内容在宏观经济统计分析中分别占有地位,其职能依次为分析过程的关键内容与重要基础、对研究问题做出定性认识以及统计局在年初做好上一年度的经济统计分析。以上三个工作内容能够解释宏观经济发展过程中主要矛盾,并科学预测经济发展态势,针对经济制度或者运行过程存在的问题,提出针对性管理建立。

2宏观经济统计分析在发展过程中存在的主要问题

随着社会经济的飞速发展,宏观经济统计分析方法逐渐增多,在促进经济预测准确性的同时,也带来了一定问题,主要体现在以下四方面。

2.1工作人员综合素质因素导致缺乏创新思维

受到工作人员素质等因素的影响,在分析过程中,其缺乏统计过程的创新思维,统计分析方式较落后,在分析时不能很好的遵循统计原则,使得统计分析结果存在误差。与此同时大数据时代的到来给统计分析赋予了新的时代要求,但实际运行时,工作人员综合素质的局限性无法准确把握大数据时代特征,导致构建出的经济统计分析模型无法准确预测经济趋势。

2.2市场机制被弱化

我国的经济发展水平已经步入到了高收入的阶段,实行投资补息、国债技改等政策,扩大了投资规模。但与此同时投资需求的增长速度没有上升的迹象,经济增长速度呈现一种下滑的趋势,使得市场机制本身的推动力被弱化。

2.3出口难以为经济增长起到大的作用

自从2012年以后,净出口已经没有为我国经济增长带来实际贡献率,相关文献显示净出口不仅没有带来增长甚至还出现负贡献率得现象。分析其原因发现是由于出口量以及进口量减弱,且都出现衰退迹象。在这种条件形式下,经济增长更多的是靠内需,只是从当前来看,投资消费的增长速度跟以往的年份比起来明显放慢了步伐,影响着出口、跨过企业的积极性。

2.4消费需求低迷且国民收入分配悬殊较大

很多居民收入主要是用来消费可增长平缓,主要原因还是在于国民收入悬殊较大、资源分配非常不合理,其收入增长跟政府收入增长比较起来要慢,所以消费与经济发展之间并不是很协调,因此供需矛盾突出。

3宏观经济统计分析发展的建议

3.1深化中小型企业生产模式改革

在市场经济条件下,中小型企业存在一定的劣势,其主要劣势为融资困难,在贷款项目上存在较大阻碍,不利于经济的发展。政府应加大对中小型企业的政策支持,加强政府对市场经济的宏观调控。经过简化银行贷款手续流程及降低银行贷款门槛,为中小型企业的融资提供充分的信息支持与资金支持。同时也可以借鉴国外的立法制度体系为中小型企业出台科学的发展优惠政策。帮助中小型企业制定适合其发展的方案,不断推进其发展,引导其朝着健康、科学的方向发展。

深化中小型企业生产模式改革不仅助于企业的发展还是为宏观经济统计分析的持续发展奠定了坚实的基础。

3.2融合多种统计方式提升工作效率

基于大数据的时代背景,传统的统计方式已经无法准确把握大数据的特征的发展趋势,因此相关部门和工作人员必须顺应时展潮流,对经济信息进行多方面的分析。通过融合多种统计方式,进一步加深政府部门对宏观经济的掌握和了解程度,提升统计分析结果的准确性以便更加及时地预测经济发展态势。

4结语

经济统计分析论文篇2

abstract based the statistics of statistical core journals in cssci (2000-2011), the study displays the evolution of research, knowledge sources in the recent 12 years by mapping knowledge domains. the paper also makes annual analysis on the research hotspots, the research frontiers and the knowledge bases. on the other hand, the study finds out the statisticians who have a far-reaching influence on statistical research. their collaborative relationships are also discussed, together with their research fields, high cited papers.

keywords statistical journal; knowledge mapping; cssci; term co-occurrence analysis; core documents; co-author analysis

1 引言

南京大学苏新宁教授分析了影响人文社会科学期刊学术质量和影响力的定量指标,构建了我国人文社会科学期刊评价体系[1]。在cssci数据基础上,胡?对统计学期刊指标加以统计分析,量化展示了各期刊的学术影响力及发展变化趋势[2]。马敬从篇均引文量、基金论文比、作者地区分布广度以及作者机构标注率四项指标出发,深入探讨了统计学来源期刊的学术规范[3]。赵良英以4种统计学来源期刊为数据源,通过核心期刊论文及作者分析,揭示了我国统计学科研队伍的状况、整体科研实力和科技产出力水平[4]。文章在以上研究基础上,通过关键词共现、文献共被引、作者共被引、作者合作分析我国统计学来源期刊,图形化的呈现我国统计学2000~2011年间发展历程。

知识图谱是在引文分析、社会网络分析、科学可视化和信息可视化基础上发展起来的一个跨学科领域,起初其研究大多是基于引文分析的理论和方法。small henry首次提出了论文共被引的概念和分析方法,并绘制了sci中粒子物理学领域高被引论文的共被引图谱[5]。mane和brner探讨了kleinberg突变检测算法、共词分析方法和图形可视化技术在科研趋势发现中的应用[6]。陈超美在突变检测领域算法基础上,通过寻径网络技术开发了知识图谱工具citespace[7],并在恐怖主义研究领域进行了应用[8]。梁永霞等利用citespace对引文分析主题文献,进行了知识图谱构建和分析[9]。

本文将人文社会科学计量方法与知识图谱工具相结合,以2000-2011年间cssci收录统计学来源期刊发文及引用为数据基础,可视化分析我国统计学的科研发展历程。图谱相关参数及说明如下:(1)频次(frequency),图谱知识单元节点大小与其频次大小乘正比;(2)中介中心度(centrality),图谱知识单元与其他单元的连接情况,代表了其在网络中的联通作用;(3)突变(burst),对于关键词等知识单元可以考察其各年度频次变化,出现重大变化的具有较大突变值,表明其可能代表学科前沿;(4)聚类指标(modularity),衡量图像聚类效果。需要说明的是,对于发文中的不规范,文章进行了清洗,去除了未标注作者的公告、通讯等数据,并根据可视化工具格式进行了必要的数据转化。

2 统计学来源期刊关键词共现图谱及分析

共词分析是科学计量学的重要研究方法,近年来随着社会网络分析技术的兴起,对于网络中具有高中介中心度节点的研究也成为学者关注的研究对象。本节将通过绘制2000~2011年统计学整体的关键词共现图谱,将这12年来统计学的研究内容直观地在网络图谱中展示出来,进而揭示国内统计学研究的知识结构及其演进。在数据处理时以两年切片,选取合适的阈值,得到网络节点数177,经pathfinder算法修剪后得到连接数181,可视化聚类视图见图1。

图1中按照中介中心度的大小来控制节点标签的显示,节点大小与其代表的关键词出现频次大小成正比,圆环的颜色代表年代信息。由于本次采集数据始于2000年,故2000年出现关键词突变不在讨论范围内,本文列出上图中出现频次前30个关键词(见表1)。

表1可知经济增长、指标体系、因子分析和上市公司是这12年来国内统计学学者们使用最多的关键词,且均是中介中心度大于0.1的关键节点。为了更清晰地反映关键词之间的关联及其出现的年份信息,特绘制关键词time zone视图(见图2),该视图是由一系列标识时区的颜色相间的柱形区域构成,这些时区按照时间顺序从左向右排列,节点的位置代表其出现的年份信息,由此可以直观的看出各年度出现的关键词。

由表1、图1和图2中的信息并综合聚类结果,可以将这12年我国统计学的研究主题归纳为如下五大领域,下面将分别阐述各个领域的发展脉络与趋势:

(1)统计学基础理论研究在这12年里一直是国内统计学学者研究的核心领域,位于图1的中心位置,是连接其他研究领域的枢纽,包含统计工作、统计学、统计方法、抽样调查和统计分析等热点关键词。主要是对统计学的基本概念、研究对象、研究范式、统计方法、学科建设与发展的研究。由于统计学研究方法的不统一、学科应用广阔、研究的日益泛化,同行学者对统计学基础理论方法的研究将会持续升温,迈上新的理论高度。

(2)国民经济一直是这12年我国学者研究的热点领域,随着统计学研究理论与应用的发展,其开始向经济统计拓展。2002年国民经济、扩大内需、wto、国民经济核算、统计信息、国民经济、扩大内需、统计人员、国内生产总值和gdp等关键词的出现,表明国民经济已成为国内统计学研究的重要组成内容。2004年国内统计学绿色gdp、gdp、经济增长、抽样调查、经济发展得到了更为广泛的关注,尤其是2006年以来作为国民经济的热点研究领域,日益受到国内统计学研究人员的重视。经济增长、政府统计、gdp核算、国民经济核算、农业普查等成为主要关键研究热点。由此可见,国内统计学的国民经济分支研究领域日益呈现出网络化、综合化和应用化的趋势。

(3)统计技术方法在这12年一直是我国统计学学者研究的热点领域,从传统的层次分析法、评价指标、评价指标体系和评价模型到因子分析、综合评价和主成分分析。2000年出现统计调查、抽样调查、统计分析、统计工作和统计数据的研究。随着2002年实证分析成为热点,继而2004年聚类分析、数据挖掘的出现,统计方法更为多样,同时实证分析得到迅速发展。随着指标体系、层次分析法、主成分分析和评价的不断发展,作为主要统计方法的层次分析法得到了国内统计学学者一直的关注,统计方法领域的研究日益成熟。

(4)统计信息化从2002年至今一直是我国统计学学者研究的热点领域,从图2中可以看出统计信息化历年来的研究主题包含统计工作、统计改革、统计数字、统计工作者和证券市场等。历年来统计信息化的研究经历了从传统的问卷调查、抽样调查统计到证券市场和股票市场不断发展,统计信息化服务日益呈现出技术化、完全化和具体化的趋势。

(5)统计分析预测从2008年至今成为是我国统计学学者研究的新型热点领域,根据图1中统计分析中的预测、协整分析节点从里到外各个颜色圆环的厚度,可知预测、协整分析近年的出现频次均较高,特别是从2008以来一直是我国统计学较为广泛的研究内容,通过图2可知其研究内容可归纳为:预测、绩效评价、数据包络分析、协整分析、产业结构等。由此可见,国内统计分析的研究逐渐脱离理论层面,日益呈现出实用化、实践化、技术化和专业化的趋势。

3 统计学文献共被引图谱及分析

通过文献共被引分析可以追溯研究的历程,并获取对研究对象产生重要影响的学术著作。本节将绘制2000~2011年整体的文献共被引图谱,来揭示这12年来国内统计学研究的知识源流的结构特征及其演进。以两年为时间分片,选取合适阈值,得到节点数116,连接数82,可视化视图如图3。

图3中根据文献的被引频次来控制节点标签的显示,节点大小与所代表文献的被引频次成正比,节点颜色代表年份信息,每个节点由里到外圆环的厚度表示对应年份的被引次数,节点间连线的颜色表示这两篇文献共被引的年代信息。本文列出图3中被引频次大于20(包含30)的文献共35篇,按被引频次降序排列(见表2)。

表2中35篇引文可看作2000~2011年的重要知识源流,可以清楚的看到,这些著作的发表及出版对这12年来统计学的学术研究具有深远的影响。其中易丹辉的《数据分析与eviews应用》的被引频次、中介中心度位居第一,可见是我国统计学研究经典的关键文献。图3中共有22篇中介中心度大于0.1的关键文献,除了表2中的十三篇外,其余的九篇分别是:anselin的《spatial econometrics: methods and models》、张晓峒的《计量经济学软件eviews使用指南》、邓聚龙的《灰色系统基本方法》、刘伟的《产业结构与经济增长》、赵卫亚的《中国城镇居民消费函数的变系数panel data模型》、科克伦(张尧庭译)的《抽样技术》、古扎拉蒂.n.达摩达尔 (林少宫译)的《计量经济学》、simon coles的《an introduction to statistical modeling of extreme values》、张军的《中国省际物质资本存量估算:1952-2000》。这些文章的发表得到了国内统计学学者的较高引用,很好的印证了国内统计学各年度的研究热点内容转变。

为了更好地理清国内统计学引文随着时间的推演进程,绘制了时间线视图(见图4),按中介中心度的大小来控制节点标签的显示,图中节点所在的位置表示所代表引文的发表时间,各条横向粗线的长短代表各个聚类所跨时间的长短。

由图4可以发现,引文发表年份分布在1972至2009的时间段内,并主要集中在1952到2009年间。通过综合图3的聚类信息、表2的各个指标信息和图4的引文年代及研究热点与知识源流间的对应信息,和对这些文献内容的分析,可以看出2000~2011这12年来国内统计学研究知识源流演进的关键路径:

(1)统计学基础理论。学科基础理论成果一直统计学研究的核心知识源流,这12年来统计学基础理论研究最为重要的知识源流随着时间的演进如下:1990年邓聚龙的《灰色系统理论教程》、1998年茆诗松的《高等数理统计》、1999年于秀林的《多元统计分析》、2001年张文修的《粗糙集理论与方法》和盛骤的《概率论与数理统计》、2002年谢识予的《经济博弈论》和邓聚龙的《灰理论基础》、2004年侯杰泰的《结构方程模型及其应用》和刘思峰的《灰色系统理论及其应用》、2005年肖新平的《灰技术基础及其应用》。这10篇引文组成了统计学基础理论领域知识源流演进历程中的关键路径。

(2)国民经济。国民经济领域的学术成果是这12年来国内统计学学者最为重要的知识源流。按时间顺序依次列出历年来具有重要影响的知识源流如下:1988年anselin的spatial econometrics: methods and models》、1995年联合国(国家统计局国民经济核算司译)的《国民经济核算体系(1993)》、1999年陈静的《上市公司财务恶化预测的实证分析》和谈儒勇的《中国金融发展和经济增长关系的实证研究》、2000年李子奈的《高等计量经济学》和张晓峒的《计量经济分析》、2001年王春峰的《金融市场风险管理》、2004年张军的《中国省际物质资本存量估算:1952~2000》、2005年彭国华的《中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析》。这9篇引文组成了国民经济统计领域知识源流演进历程中的关键路径。

(3)统计方法。统计方法的一直是统计学研究的主要内容,其重要知识源流按时间的演进如下:1985年科克伦(张尧庭译)的《抽样技术》、1987年邓聚龙的《灰色系统基本方法》、1988年魏权龄的《评价相对有效性的dea方法:运筹学的新领域》、1990年王莲芬的《层次分析法引论》、1998年何晓群的《现代统计分析方法与应用》和冯士雍的《抽样调查理论与方法》、1999年王惠文的《偏最小二乘回归方法及其应用》、2004年徐泽水的《不确定多属性决策方法及应用》、2005年杜栋的《现代综合评价方法与案例精选》、2005年郭庆旺的《中国全要素生产率的估算:1979~2004》。这10篇引文组成了统计方法领域知识源流演进历程中的关键路径。

(4)统计信息化。这12年来统计学学者对该领域研究所引用的重要知识源流按时间演进如下:1995年联合国秘书处的《国民经济核算体系》、1996年张维迎的《博弈论与信息经济学》、1997年高惠璇的《sas系统:sas/stat软件使用手册》、2004年张维迎的《博弈论与信息经济学》、2005年飞思科技产品研发中心的《神经网络理论与matlab7实现》。这5篇引文组成了统计学统计信息化领域知识源流演进历程中的关键路径。

(5)统计分析预测。预测分析是这12年统计学研究的热点内容,其所依赖的重要知识源流也经历了如下的时间演进:1982年张尧庭的《多元统计分析引论》、1989年方开泰的《实用多元统计分析》、2001年吴世农的《我国上市公司财务困境的预测模型研究》、2002年易丹辉的《数据分析与eviews应用》、2003年余建英的《数据统计分析与spss应用》和张军的对中国资本存量k的再估计》、2004年魏权龄的《数据包络分析》和何晓群的《多元统计分析》、2006年高铁梅的《计量经济分析方法与建模计量经济分析方法与建模:eviews应用及实例》和2007年张晓峒的《eviews使用指南与案例》。这10篇引文组成了统计学预测分析领域知识源流演进历程中的关键路径。

通过上述五大领域的重要知识源流组成的五条关键路径,可以分别得出我国统计学研究的知识源流的结构组成及其内容的演化历程,进一步印证了上节中各大领域的研究主题演化脉络,同时对其进行了更深入、更全面地补充。

4 统计学作者共被引图谱及分析

通过考察学者共被引可以发现对我国统计学产生重要影响的学者,本节将绘制作者共被引图谱以发现对这12年国内统计学研究具有重要影响的学者。通过统计,学者被引频次10次及以上共有91位,20次及以上的有85位,50次及以上的有35位,本文将被引频次100及以上的作者视为统计学界的领军人物,共有15位。以两年为时间分片,选取合适的阈值,运行得到节点数91,连接数93,通过进一步的整理合并与优化调整分别得到高被引作者列表(见表3)和作者共被引可视化聚类视图(见图5)。

由表3可以看到国家统计局、高铁梅和张维迎是国内统计学领域最具影响力的三位学者及机构作者,另外国外的robert fry engle和tim bollerslev对我国统计学的发展具有重要影响。

图5中节点大小与其所代表作者的被引频次大小成正比,通过设置中介中心度的阈值来控制节点标签的显示,由图可以清楚的看到国家统计局、邓聚龙、张军、tim bollerslev、李子奈和何晓群位于图谱的中心位置,具有较高的中介中心度,表明这些学者在我国统计学领域的知识流动和控制上具有重要的作用。

为了更直观的辨清这些被引作者的具体影响领域,本文通过citespace的自动聚类标签算法来对图5中各个聚类进行标注,通过对比分析citespace中的tf*idf、llr和mi三种聚类算法效果,最终选择使用llr算法来标注聚类,得到图6。

图中#标签词语表示对应聚类的中心关键词标签,这些标签为相关聚类中心词,可以为进一步分析提供线索。可以看出右上区域出现的状态空间模型、国民经济核算、收益均衡和区域经济差距等聚类标签,综合表3、图5和6,并通过查证这些被引作者对应的高被引文献内容,作进一步的归纳、合并和分析,可以将这些被引作者划分为如下五大领域的学术群体:

(1)统计学基础理论。主要的关键高被引作者有:邓聚龙、刘思峰、张军、林毅夫、徐泽水、郭庆旺、刘伟、樊纲、易纲、王小鲁、刘斌、胡鞍钢、袁志刚、沈利生、邱菀华。

(2)国民经济。该领域的关键被引作者相对较多,主要的关键高被引作者有:国家统计局、许宪春、邱东、国家统计局国民经济核算司、经济合作与发展组织(oecd)、吴世农、张文彤、联合国。

(3)统计方法。国内主要的关键高被引作者有:刘金全、王少平、谢平、赵留彦、叶阿忠、王春峰,国外高被引作者主要有tim bollerslev、fischer black、luc anselin、robert fry engle。

(4)统计信息化。主要的关键高被引作者有:张维迎、谢识予、徐国祥、盛骤、贾俊平、曾五一、庞皓。

(5)统计分析预测。该领域的被引作者最多,主要的关键高被引作者有:高铁梅、易丹辉、李子奈、张晓峒、杜栋、刘起运、李金昌、周建、林伯强、何晓群、高惠璇、于秀林、侯杰泰、卢纹岱、郭志刚、贺铿。

可以发现,统计学分析预测、国民经济两个领域拥有的高影响力作者最多,除了较多国内重要学者外,吸纳了较多国外学者的研究成果。另外需说明的是各大领域并不是互相孤立的,研究上存在着一定的交叉,一些高被引作者同时对多个领域具有重要的贡献,通过对其研究成果的内容进行综合分析后,将其划分到其贡献最多的研究领域。

5 统计学作者合作图谱及分析

本节将绘制作者共现图谱以揭示这12年国内统计学学者间科研合作状况,从另一角度揭示统计学的研究特征。统计发现,这12年,发表文章5篇以上(包含5篇)的作者共270人,发表文章10篇以上(包含10篇)的作者119人,发表文章15篇以上(包含15篇)的44人,因此这44位作者是2000~2011这12年来统计学领域的高产学者(见表4)。

由表4可知谢邦昌、刘思峰、刘建平、韩兆洲和何建敏是这12年来发文量最多的五位学者。下面将通过作者共现图谱来探究学者间的科研合作情况。以两年为时间切片,选取合适阈值,得到293个节点,100条连线,可视化共现图谱见图7。

图7中每个节点代表一个作者,节点有连线表示作者间有合作关系,连线的粗细表示作者间合作的强度,连线的颜色表示作者间首次合作的年份。在图7中,可以看到在满足阈值条件的293位作者中,有将近一半的作者没有和其他作者合作过(当然,这并不排除他们在不满足阈值条件下有过合作关系),图谱整体比较松散稀疏。但网络图谱中存在一些研究团体,可以明显地看到图7中心位置上的分别以谢邦昌、刘思峰以及刘建平为高产作者形成三个较大群簇a、b和c,通过进一步考察可以将这三个较大的类群分别进行细分:

团队a主要的研究方向是应用统计学。包含的成员有谢邦昌、吴喜之、袁卫、金勇进、冯士雍、戴稳胜、朱建平、欧阳资生、曾五一、孙蕾、张阿兰、王华、侯志强、李勇、方兆本、刘静、钟卫、文兼武、王强、邓京平、余芳东、杨京英、王金萍、刘冰、许宪春。经查证谢邦昌、吴喜之、袁卫、金勇进、冯士雍都是中国人民大学应用统计科学研究中心学者,其合作关系为科研机构内部合作,同时可以反映出中国人民大学统计科学研究中心在我国统计学研究中的学术影响力较大。

团队b主要的研究方向是灰色系统理论。包含的成员有刘思峰、党耀国、方志耕、王正新、沈春光、裴玲玲。经查证刘思峰、党耀国、方志耕是南京航空航天大学教授。其中党耀国是ieee灰色系统专业委员会副主任和中国灰色系统理论学会副理事长,王正新、沈春光、裴玲玲三人合作团队主要研究灰色系统理论与研究,与同领域权威党耀国合作较多。

团队c主要的研究方向是统计学相关应用。包含的成员有刘建平、贺建风、王克林、陈光慧、陈一非、王斌会。经查证刘建平、陈光慧、王斌会是统计调查与数据分析研讨会组委会成员,刘建平与王克林都来自暨南大学经济学院,为师生关系。

通过综合查证分析,可知上述各个小团体的内部成员绝大多数是来自同一个科研机构,各个小团体内部合作紧密,团体之间的联系较为松散,基本是通过一些在不同科研机构深造过的桥梁学者来衔接的,需进一步通过促进人才流动、举办交流性的学术会议等方式以促进各个科研团队间的合作,进而形成更大规模的科研合作网络。

经济统计分析论文篇3

关键词: 文科背景; 计量经济学; 案例教学

计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理,计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说,计量经济学是一门经济学科,或者说是经济学的一个分支,是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科,而不是应用数学或应用统计学。

计量经济学从20 世纪20 年代末30 年代初诞生以来, 经过70 余年的发展, 其理论日臻完善,应用也十分广泛,已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题,它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外,理论模型的设计和统计数据的搜集,必须在经济理论指导下进行,模型参数估计和检验等也需要运用经济理论,不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中,计量经济学的重要性已日益凸现,其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998 年,教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前,大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。

计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性,对当前普通高校经济管理类专业课程的学习和教学,特别是对文科背景的本科生,都是一个不小的挑战。

一、文科背景下计量经济学教学面临的问题

1. 知识基础和课时设置与教学目标不相适应

本科阶段计量经济学是一门综合性较强的课程,要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础, 通过理论学习和各类实践, 能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位, 掌握经典计量经济学理论与方法,能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题,为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。

笔者在教学的过程中发现,由于学生数学基础参差不齐,部分学生缺乏对这门课程的兴趣,对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂,而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节,部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题,也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。

计量经济学之所以使许多学生感到难学,除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外,还有一个原因就是课时少,没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一,其中经济理论的学习相对要容易点,数学和数理统计学要难

一些,特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄,进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计,难度可想而知,学过这三门课的人都知道,它们的思想有很大的差别,学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学习除了认真听课外,课后的习题练习同样重要,不做大量的习题,很难深刻理解计量经济学的理论和方法,这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法,其效果已经过教学实践多次得到验证。

2. 教学方法单一,重理论教学,难以实践当前, 在计量经济学教学中,由于各种条件限制,课堂教学方法不灵活, 几乎都以讲授为主,各层次的教学都比较强调理论体系的完整,启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识,较多地偏于理论方法的证明,使部分学生感到有一定困难, 且与经济学课程似乎有一定距离。

有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算,难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理,课后作业也完成不好,直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下,学生只能被动地接受理论知识,不能主动地参与教学活动,更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说,习惯于死记硬背一些概念和理论,涉及到数学推导过程,以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言,更是一个艰难的思维和理念的转换过程。

计量经济学教学中,软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节。学生学了不少估计和检验的方法,还是不知道应该怎么用,或者对计算的结果还是不能做出合理的解释,运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用, 目前的教学中主要注重参数估计和各种检验的理论和方法,对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论得较少,学生在这些方面的练习也很不够。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系, 轻实际应用;重方法介绍,轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上,明显不如理工科背景的学生。

对计量经济学的教学改革,国内不乏许多有益的实践,有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等,这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如,“任务驱动”教学法以软件技术为基础,倡导一种“任务驱动”教学模式: 以任务为驱动,重实践过程,培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看,在教学条件和受教学生变化时,尤其是对于基本功相对差( 数学,软件技术) 的文科背景学生“, 任务驱动,重实践,相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出,教授时间紧张,因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”,集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。[ www.lunwendata.com]

二、因材施教,积极探索计量经济学教学改革

1. 充分尊重学科地位,适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用,是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支,它不同于经济理论,也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支,有一定的学科独立性,但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平,要想取得较好的学习效果,建议计量经济学的教学安排以两个学期为好,因为一个学期(一般为54 学时) 对老师和学生而言都过于紧张,无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证,两个学期的课时安排,将给任课教师充裕的时间安排教学计划,给学生充足的时间保证做习题,教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生,使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力,为以后的学习打下坚实的基础。

对计量经济学课程设置而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,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作业,由教师进行即时的现场讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。对于16周64 学时的理论教学而言,一般情况下,两周可完成一章的理论教学,因此每两周安排2 学时的实验教学比较合适, 时间安排在该两周最后一次理论课之后,8 周共计16 学时。这样一来,试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成,融为一体。

2. 适当减少理论教学,注重计量分析思维的培养

计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测,这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学,包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具,它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学,科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别,科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的,可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述,尽管有一定的难度,但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术,即使是简单的单方程模型,也必须判断哪些变量应该放进方程,选择什么样的函数形式,怎样解释模型的统计拟合度,以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知,经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外) ,绝大多数情况下人们只能被动地接受,这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此,研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据,更是一门艺术,没有现成的理论可以学习和利用,只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上,计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握,因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述,更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。

作为文科背景本科学生,计量经济学的学习应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索,将各个单元串接起来。每一单元以实例分析和计算为中心,在分析中引入新的计量经济学教学内容,尽量回避数学推导,同步进行某一特定软件的教学,并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元,通过一个实际问题的分析计算,完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学,并配合实际习题练习,步步为营,层层深入,逐步巩固和提高。这样,不仅可以加强学生对计量经济学重要性的认识,提高学生的兴趣,打破计量经济学教材纯数学推导的局面,使软件教学与理论方法教学一一对应,及时练习和巩固。按照这一方法编写教材和组织教学,即使是文科生源的,数学基础较差的学生也能对该课程产生兴趣,掌握计量经济学的基本理论思想与方法,并用于解决实际问题。

3. 充分重视实践教学,注重计量分析能力的培养

在教师教学实践中,应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中,应注意以下问题:

一是案例来源广泛,尽量利用针对性强的经济实证分析材料,素材可以取自国内外,尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作,也可以来源于教师承担的相关科学研究项目,以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性,能够保持案例的动态更新,在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释,改变教材中实例一成不变的形象,有效地调动学生的学习热情和探索精神,达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理,案例所提供的信息和资料,必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理,从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题,让学生产生认知上的冲突,从而激发学生主动学习的动机, 因为案例教学法主要不是传递信息,而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识,做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。

在实验课程教学中,应编写上机实习指导,并要求学生掌握一个计量分析软件。

上机实际操作也是案例分析的重要组成部分,这是要求学生动手完成的, 在课堂教学的每一个重要阶段,都要给学生安排一次。这里的所谓案例,是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是,掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此,必须编写上机实习指导,具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。

掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中,使用较为广泛的应用软件是eviews、spss、sas、sta ta。就经济计量建模应用来说, 软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上,精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然,各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说,使用eviews 软件是比较适宜的。

三、结论

现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来,经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人,如果不学计量经济学,很难与他人进行学术交流,甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此,无论怎么强调这门学科重要性,都不为过。问题是,由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视,全面引入较迟,教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐,加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生,这门课程的教学和学习面临很多困难。但是,我相信,在高校教师自身努力和相关管理部门重视下,即便是文科学生,在掌握了计量经济学的基本原理与思想,并借助于软件的学习和应用,是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析,以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。[论-文-网]

参考文献:

[ 1 ]王立平,王健. 计量经济学实验教学改革模式研究[j ] . 山西财经大学学报(高教版) ,2006 (4) :56 - 58.

[ 2 ]杨华. 以案例教学施教《计量经济学》的思考[j ] . 统计教育,2005 (2) :27 - 28.

经济统计分析论文篇4

摘要:随着经济体制改革的进行和经济的发展,财经类高等职业学校数学课程究竟讲授哪些内容才能适应学校教学发展的需要,为社会培养既具有专业知识和技术应用,又具有技术操作型的高技能人才,这是数学课程教学内容改革的一个迫切需要解决的问题。本文就财经类高等职业学校会计专业数学课程教学内容的设定提出几点拙见。

关键词 :数学内容;改革;会计专业

随着经济体制改革的进行和新的经济发展战略的实施,我国的经济理论正经历着巨大的转变。作为经济理论研究中的一种重要工具和为经济理论研究提供有效的数量分析方法的数学学科受到了变革的考验,多年来财经类高等职业学校开设的专业课程中都不同程度地用到了数学知识,特别是会计类专业开设的课程如:基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、会计报表、财务管理、经济学、统计学、审计、会计电算化、财经法规和税收基础等课程中也用到了数学知识。目前,财经类高等职业学校数学内容的设置是统一使用同一本教材,采用同一种教学进度,不分培养目标和专业,这就给我们提出了一个新问题,数学课程究竟讲授哪些内容才能适应财经类高等职业学校教学发展的需要,这对于一个从事财经类高等职业学校数学教育的老师来说逐渐认识到数学教学改革是一个迫切需要解决的问题。数学是以真实的外界现象和过程,以抽象的数量关系形式反映客观规律的。在经济研究中,数量关系起着相当重要的作用,是利用数学方法的重要领域。由于在经济领域中数学理论的渗透,在经济理论基础之上形成和发展了很多学科:弹性经济学、经济计量学、数量经济学、运筹学等以及在经济研究中被广泛应用的经济数学,无论是新兴学科还是边缘学科,都有数学理论的实现。为此,我们从以下几个方面来说明经济发展所需要的数学内容。

一、弹性经济学

弹性经济学是英国经济学家阿尔弗莱德·马歇尔在其《经济学原理》一书中提出的,它继承发展了古诺关于弹性理论的思想萌芽,并综合利用了杰文斯等人的边际分析,萨伊军人的生产费用论,明确的提出了弹性的概念、分类、定义、大小情况和影响因素、而且用几何和微分的方法推导出了弹性的计算公式,用图形表示了弹性的大小的变化规律,从此,弹性理论的微观体系形成。英国著名经济学家凯恩斯集成了马歇尔的弹性分析方法,将它用于分析国民经济总量问题,创立了关于有效需求和弹性分析,提出了总需求、总供给弹性、工资弹性、利息弹性、生产弹性、就业弹性、有效需求的预期价格弹性、有效需求的货币数量弹性等一系列概念、定义及其计量公式,使弹性理论逐渐成为一个较完整的弹性经济学体系。目前弹性理论已经有了一个大的发展,弹性经济学包括的数学内容主要有微分理论、弹性系数及计算公式函数。

二、经济计量学

经济计量学是运用现代数学和统计的方法来描述和分析经济关系为国家参与调节经济、加强市场预测分析以及合理组织生产、改善经营等经济活动。所以经济计量学带有很大的实用性和方法论的实质,它是经济学理论和经济统计学的结合并运用数学的统计的方法对经济学理论所确定的一般规律给予具体的和数量上的表示,它是使一定的理论性的经济规律具体化。其主要用于一般商情的研究和预测、市场分析、规划理论。一般商情预测和研究包括的数学内容有供给函数、需求函数、供给弹性、需求弹性、微分理论;规划理论包括的数学内容有线性代数、线性规划。

三、数量经济学

数量经济学是一门新的经济学分支,它既是边缘学科,又是方法论学科,它是在经济理论的指导下,在质的分析的基础上,利用数学方法以及计算机技术,通过探讨社会经济现象的数量关系及其变化,更有效地揭示各种经济规律的学科。它包括数理经济学、投入产出经济学、经济预测学、经济统计学、经济优化理论、经济决策学、经济系统论、经济控制论和经济信息论等。它主要用于进行经济结构分析,进行经济预测,为优化决策服务,为实现管理现代化服务,主要的方法有投入产出法、计量经济方法、最优化方法等。具体内容有高等数学、统计工具、计量估计、经济模式。高等数学包括的内容有函数、弹性、极值;统计工具包括的数学内容有随机变量的分布及统计假设检验、点估计与区间估计;计量估计包括的数学内容有单元回归方程式、多元回归方程式、非线性估计、投入产出分析等;经济模式包括的数学内容主要是投入产出分析。

四、运筹学

运筹学是用定量化方法了解和解释运行系统、为管理决策提供科学依据的一门学科。它把有关的运行系统首先归结成数学模型,然后用数学方法进行定量分析和比较,求得合理运用人力、物力和财力的系统运行最优方案。随着科学技术和生产的发展,运筹学在国民经济建设中应用广泛发挥了越来越重要的作用,是现代管理科学中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具。运筹学所包括的数学内容比较广,有数学规划、微积分、概率论和数理统计,决策分析等等。

通过上述分析我们可以知道,每一门建立在经济理论基础之上的新学科,每一种经济数学方法都包括了很多数学理论和方法,这些内容总结起来说有初等数学的结论,有高等数学内容,也有当今数学发展的新理论。可以看出数学知识在经济类专业课程中的应用是至关重要的,特别是在会计专业课程中的应用非常重要,数学课程教学质量的好坏直接影响到专业课程的教学效果。目前就财经类高等职业学校数学教学的现状看,都没有完整的概括了经济领域中的数学内容,只有简单的微积分学和线性代数的最基础的知识,根本适应不了经济发展的需要。从经济发展来看财经类高职大致需要四大部分数学内容:(1 )微积分学与常微分方程的基础知识;(2)线性代数基础知识与线性规则;(3)概率论与数理统计。(4)先进的会计电算化和统计软件,以便财经类专业人员特别是会计专业人员具备使用软件工具的能力。就目前财经类高等职业学校数学课时来看,根本不能够完成上述四部分的内容,如何解决这个问题,有待于我们财经类高等职业学校数学教师结合本学校的特点来进一步的探讨,本人认为,为了培养适应市场需求的财经类专业人才特别是会计专业人才,必须改革现有的数学课程体系和现有的数学教学模式,单轨制数学教学模式已经不能满足这一需求,只有采取多轨制数学教学模式才能解决好这一问题,才能适应科学技术的发展和现代化建设的需要,培养出既具有专业知识和技术应用,又具有技术操作型的高技能人才。

参考文献:

[1]魏权龄等编著.中国人民大学出版社,数量经济学,2008-6.

[2]斯托克(stock,j.h.)等著,王庆石主译.东北财经大学出版社,经济计量学,2005-1.

经济统计分析论文篇5

关键词:基本问题;统计分析;宏观经济

宏观经济分析是一项系统性的工作,有着十分鲜明复杂性特点与专业性特点,涉及工业、农业以及科研等多个社会经济领域。做好宏观经济的统计与分析工作对于科学决策有着十分重要的意义。这就需要相关的研究人员综合运用各种理论与技术对宏观经济统计分析的方法进行深层次的研究。

一、宏观经济统计分析概述

宏观经济统计分析是一项经济学与统计学相结合而形成的独立知识科目体系。由于统计学是经济学十分重要的研究工具,二者之间存在着相互推动、共同发展的关系。将统计学知识与经济学知识结合起来,能够将各个领域的研究方面与研究方法统一起来,打破不同研究内容在领域上的界限,为经济决策与经济规律的探索创造良好的条件。由于我国在宏观经济统计分析领域的起步比较晚,在该研究领域中尚未形成一个高效的研究体系,在我国产业结构升级与经济增长方式变化的过程中,宏观经济统计分析的重要意义才逐渐显示出来。

二、宏观经济统计分析在发展过程中普遍存在的问题

在宏观经济统计分析发展初期,由于统计学的有关理论沿未得到完善,尤其是在计算机技尚未成熟时,统计学分析理论在应用方面的重要意义没有充分显示出来,对于宏观经济分析方面的支持十分有限,造成宏观经济统计分析在实际应用方面所直到的作用不够突出。随着我国社会生产部门的不断分化,越来越多的小型企业尤其是民营企业,在管理与经营决策方面对于新的统计与分析技术表现出了巨大的需求,加上计算机技术的不断发展。统计学理论在研究人员的不断探索下开始进入到了快速发展的阶段。在这一过程中,政府以及有关部门形成了比较明确的周期性经济规划目标,根据周期性经济目标对我国农业、工业以及服务业等产业进行了有针对性的宏观调控,大幅提高我国经济建设的科学性与合理性,为我国经济的调整增长奠定了良好的基础。目前我国宏观经济统计分析在能力在已经进入宏观统计与微观统计并行发展的重要阶段,宏观统计与微观统计在目的划分上更加明确,在应用效率与应用水平上得到了大幅度的蚊帐,两项学科之间存在着相互促进、共同发展的新局面,同时也将宏观经济统计分析的发展带入了一个全新的阶段。当前我国已经全面进入信息化与数字化时代,选择计算机技术与统计分析技术为宏观经济统计分析的发展奠定了良好的基础。尤其是在我国电子商务领域不断创新与发展的过程中,宏观经济统计分析的重要作用得到了最大程度的体现。在网络环境下,消费群体在消费过程中会产生大量的消费需求数据,有关单位与企业可以以用户的消费数据为资源,以统计学与经济学的有关理论为基础,以宏观经济统计分析为重要手段,对未来一段时间内的消费行为进行科学、有效的判断,提高社会产品生产的合理性与有效性,为电子商务消费用户提供更加具有针对性的商品,为我国经济消费的不断增长创造有利的条件。除了电子商务领域之外,银行业与服务业也可以利用宏观经济统计分析的有关手段对用户名的储蓄行为与消费行为进行判断,为用户制定出更加科学的理财方案与出行方案。对于政府单位来说,则可以利用宏观经济统计分析结果,对社会公众的物流状态与交通状态进行有针对性的分析,对社会公众在日常的生产生活活动中的支行规律有一个全面且深入的了解,将宏观经济统计分析的重要作用充分发挥出来。

三、宏观经济统计分析的发展问题研究

当前我国宏观经济统计分析领域已经进入到了快速发展的新阶段。成经济发展过程中,宏观经济统计分析已经成为分析国民经济发展情况与发展水平十分重要的一项工具。有关部门需要进一步加大该领域的研究力度,为领域的发展奠定良好的人才基础与技术基础,真正认识到宏观经济统计分析对于国民经济发展的重要意义。同时,政府及有关单位还需要进一步加强城市数据信息的收集能力建设与处理能力建设,设置云计算中心,对各方面流动数据进行统计,了解经济数据变化的有关规律,交各方面的统计与分析结果应用到市政管理与组织决策中,为区域内乃至于国家的经济增长奠定良好的基础。

四、宏观经济统计分析的自主发展

由于宏观经济统计分析无论对于政府机关还是在于中小企业来说有着十分重要的意义与价值,尤其是在计算机技术不断发展的大背景下,宏观经济统计分析的应用范围与应用空间得到了进一步的拓展,在社会各阶段与各领域工作与研究人员的共同努力下,宏观经济统计分析中的有关理论将会得到不断的发展与完善。同时也是统计学领域宏观经济分析得到快速独立发展的重要机遇,由此可以实现对人类经济社会发展的重要进步性影响,宏观经济统计分析在自身的独立发展前提下吸收了大量的信息数据,之后又利用统计学的思想和方法进行创新研究尝试。

先进的科技和信息技术的发展是国家宏观经济统计分析发展的重要支持,与此同时还应该配合以功能强大的数据库系统和计算机网络系统,在先进技术和统计学专家的密切配合下可以进一步推动其发展,实现系统完善的宏观经济统计分析体系。

作者:张勇 单位:太原市迎泽区社会经济调查队

参考文献:

[1]蔡真.宏观经济统计分析发展的基本问题[j].商,2015,47:266.

[2]袁天夫.宏观经济统计分析发展的基本问题研究[j].现代经济信息,2016,06:20.

经济统计分析论文篇6

为适应社会经济发展需要,本专业坚持以培养素质优良的复合型、创新型、应用型人才为中心,培养面向我国特别是河北省经济社会发展需要,德、智、体全面发展,具备扎实的马克思主义经济学理论、西方经济学理论以及现代管理学理论,具有良好的数学素养,掌握统计学的基本理论和方法,能熟练地运用计算机进行数据管理与分析,能在企事业单位和经济管理部门从事统计调查、统计信息管理与分析等工作的应用型合格毕业生。其培养的学生具有人文素养,熟知和掌握统计学基础知识、基本理论、基本方法和技能,受到应用基础和技术开发方面的科学思维和科学实验训练,具有较强的开拓创新能力、沟通协调能力和预测决策能力;具有系统、扎实的科学文化知识和全面的身心健康素养,能够在工作中科学地采集各类信息数据,并能够运用现代技术手段建立统计模型,综合分析解决相关领域实际问题。

二、统计学专业学生素质拓展结构分析

为了实现学生实践能力培养的目标,使统计学专业毕业生掌握多种专业核心技能,按照、教育部、全国学联出台的《关于实施“大学生素质拓展计划”的意见》,在思想政治与道德素养、社会实践与志愿服务、科学技术与创新创业、文体艺术与身心发展、社团活动与社会工作、技能培训等六个方面引导和帮助广大学生完善智能结构。在课程设置上,把第一课堂的教育与第二课堂的活动有效结合,按照“平台 模块”的模式,构建以第一课堂教育课程为基础的“大学生素质拓展课程化建设体系”,实现大学生素质拓展模块化、项目化、课程化、体系化。

以第一课堂为基础,改善以提高学生综合素质与应用能力为目标的课程体系,划分多个模块,分项实施,全方面提升学生素质与能力。第一课堂的模块主要包括基本技能模块、专业技能模块、专业技能拓展与创新能力培养模块。将大学生第二课堂的各项活动分为思想道德素养、身心健康素养、科学文化素养、社会实践与志愿服务、社团活动与社会工作、技能培训与创新创业等六个功能模块,加强第二课堂教育中的实践环节,整合提升第二课堂中有助于提高大学生综合素质的各项活动和工作项目,有针对性的进行工作设置,全面发展学生的综合素质与应用能力的培养。

1、基本技能模块

基本技能模块主要包括思想道德教育、身心健康教育等内容,主要是通过思想政治课、大学生职业规划课、法律、体育和语言、计算机及数据库等课程展开,从人的基本素养方面着手培养学生的基本技能。语言模块具体包括外语、大学语文及应用文写作等内容。计算机及数据库操作模块具体包括计算机基本知识、基本操作与应用管理、数据库的建立与管理等内容。

2、专业技能模块

(1)专业基础技能模块

专业基础技能模块主要包括经济理论、管理理论、会计与财务理论以及统计基本理论等内容。经济理论部分主要包括政治经济学、微观经济学、宏观经济学以及相关的经济学分支等内容,其目标是让学生掌握基本经济理论及其分析方法,能够运用经济理论于实际问题的分析,并做出初步判断。管理理论部分主要包括管理学、现代企业管理、人力资源管理及市场营销学等内容,其目标是让学生熟知各种管理理论,掌握控制、组织、计划等管理环节的基本知识;掌握经典的管理研究方法、熟悉市场营销的基本理论以及人力资源、组织设计等相关知识。会计与财务理论部分主要包括会计基本理论、财务理论、税收筹划等内容,其目的是让学生熟悉会计和财务基本知识,了解纳税申报和税收筹划等相关知识。统计基本理论主要包括数理统计理论、描述统计、推断统计等内容,其目的是让学生理解数理统计的基本知识、掌握统计学基本原理,为专业核心技能的学习与掌握打下坚实基础。

(2)专业核心技能模块

专业核心技能模块主要包括统计分析方法、经济模型构建、经济分析与决策、统计学软件应用等内容。统计分析方法主要包括多元统计分析、时间序列分析、抽样技术、非参数统计等课程,其目的是让学生掌握基本的数据分析方法,为实际工作及进一步的深造创造有利的条件。经济模型主要包括数理经济学和计量经济分析等内容,其目的是让学生掌握计量经济分析的基本原理与实际应用,以及把经济模型与实际问题结合进行理论构建及各种检验的方法。经济分析与决策主要包括经济社会统计、国民经济统计、统计预测与决策等课程,其目的是培养学生对经济社会现象进行数据收集和统计分析的基本技能,并以此为基础对经济社会的运行进行必要的预测与决策,为经济管理提供必要的智力支持。统计学软件应用,这是一个对实践能力要求较高的层次,主要是通过对常用统计软件的掌握,为专业基础技能、统计分析方法、经济模型分析以及统计预测与决策等技能的实现创造便捷的条件,这一部分主要通过统计实验进行,是一个理论联系实践的关键环节,为使这一环节通畅、顺达,以有利于综合素质和应用能力的全面提升,故必须在各种课程设置中加强实验的比重,强化实验的掌握。

(3)综合技能模块

综合技能模块主要包括各种应用调查方法、统计数据收集与整理、数据分析方法的综合应用,这一模块主要是通过引导学生参加各种社会实践、参与教师的科研调查以及各类型比赛实现。其目的是培养学生综合运用统计学知识,进行统计设计、统计调查、统计整理、统计分析的意识和能力,并能够熟练运用统计分析方法进行统计报告的撰写与演示等工作。

3、专业技能拓展与创新能力培养模块

专业技能拓展与创新能力培养模块主要包括经济形势分析与预测、团队组织和管理技能、项目评估和专业资格认证体系等内容。其目的是加强统计学基本知识与相关专业的结合,以满足学生不同发展需要。经济形势分析与预测模块主要由经济问题报告及相关学术沙龙组成,使学生能够熟练运用经济学理论对宏观、区域、行业经济形势进行分析和预测,提出相应政策性建议的方法。经济管理研究方法模块主要由学生参与的相关科研与教学培训构成,其目的是加强科研训练,熟悉科学研究的一般程序、方法和基本流程,熟练运用各种研究方法,为实际工作和进一步深造奠定良好基础。项目评估模块主要是针对各类实际项目进行经济、社会与财务评价,通过项目评估、财务规划和税收筹划等理论知识的运用,让学生熟悉和掌握各种评估方法及可行性论证分析过程,扩大统计学专业的就业领域。与统计学专业联系紧密的资格认证有调查分析师、统计软件认证以及数据库分析等,专业资格认证体系模块主要是为学生的资格认证提供培训或相关辅导,通过学生的资格认证强化学生能力,增强就业竞争力。

三、以社会调查为平台的实践教学方案设计

经济统计分析论文篇7

1、经济统计学专业是普通高等学校本科专业,属经济学类专业,基本修业年限为四年,授予经济学学士学位。

2、经济统计学主要研究统计分析原理和统计分析技术在国民经济领域的应用,通过理论学习和专业实践,养成良好的数学和经济学素养,掌握常用的数据统计和分析的方法及相关软件的使用技能,具备在政府部门、经济管理部门、企事业单位从事统计调查、统计信息处理,管理与咨询、经济分析预测等工作的能力。

3、主要课程:宏观经济学、微观经济学、高等代数、线性代数、概率论与数理统计、统计学、现代回归分析技术、抽样技术、市场调查与分析、宏观经济统计分析、多元统计分析、投入产出分析、时间序列分析、运筹学、统计分析软件(excel、spss、sas)、计量经济学及计量软件(eviews)、会计学、管理学、国民经济核算、统计预测与决策、经济博弈论、风险管理、投资项目评估与管理、金融统计学、货币金融学、证券与期货投资分析等。

(来源:文章屋网 )

经济统计分析论文篇8

关键词:计量经济学;定义;科学性;不精确性;局限性

中图分类号:f064.1 文献识别码:a 文章编号:1001-828x(2016)015-000-01

一、计量经济学的含义

1.计量经济学的早期含义

在17世纪时期,计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现,但当时,计量经济学这个专业术语并未出现,直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律,发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。

1933年,计量经济学会将计量经济学定义为:通过经济学与数学以及统计学的有机统一,以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的,缺一不可。我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用,也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计,只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。

2.计量经济学的现代含义

由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究,因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中,计量经济学的含义也随之发生了改变。其定义变的更加具体也更加具有内涵。第一种定义认为:“计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据,将经济学的经验理论包含在内一起分析,通过分析来证明经济理论的正确与否。”第二种定义认为:“计量经济学的目标是建立经济模型来分析经济学中的变量之间的相互关系。通过模型来确定当一个变量发生变化时对其他变量会造成多大影响。使用数学和统计学的方法工具来解决发生在经济和社会中的变量变化问题,并引导人们对此类问题分析和了解并解决。

小结:发展至今,计量经济学已经成为经济学的重要分支学科,但其基础和目标并未有多大改变。还是将经济学和数学以及统计学三者合一共同解决和推断经济理论假设的实证研究。不管是哪一门学科都可分为理论和应用两个方面。因此,计量经济学也可分为理论计量经济学和应用计量经济学。自2008年爆发的经济危机,其后果影响至今。作者认为这不一定是计量经济学的理论研究问题,其可归结于应用计量经济学的问题。由于人们对计量经济学的滥用和理解的不透彻所以才无法从理论计量经济学中找到问题的解决办法。

二、计量经济学的特性

计量经济学是经济学的重要分支学科。可以说计量经济学是经济学的独特一面。计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。当然,对于计量经济学科学性的质疑也从未间断过。凯恩斯认为计量经济学是“统计的炼金术”,“蹩脚的魔术”。他认为计量经济学到目前为止还算不上科学的研究方法。为此作者统计出了科学标准并表现了计量经济学的科学性。

1.计量经济学的科学性

首先,科学哲学标准为:逻辑实证主义科学标准:其核心是事物的可证实性。包括维也纳学派的逻辑实证主义和柏林学派的逻辑实证主义以及“亨善尔”逻辑主义。证伪主义科学标准。这种证伪主义的基本出发点是证实和证伪之间的逻辑不对称。凡是可以被证伪的那就不是科学的。

其次,我们可以在计量经济学中发现逻辑实证主义的特性:重视证实,观测,反对因果关系的存在,反对理论实体。从计量经济学中我们更能找到证伪主义科学标准的影子,计量经济学的作用就在于对原有的经济理论或问题进行模式分析,不断假设推断,通过证实和证伪发掘出解决实际问题的方法。在这一方面充分体现了在计量经济学中证伪主义科学标准的存在。

2.计量经济学的不确定性和局限性

首先,计量经济学具有不精确性。其实这是一件无可厚非的事。从基础来源上来看,庞大的经济数据本身就具有不精确性,通过计量经济学的研究也只能得到一个近似的结果。通过计量经济学的方法研究,我们能得到一个理想的世界,但未来是否真是如此还有待商榷。统计学也是计量经济学的构建者之一,这决定了计量经济学的研究结果是一个随机事件,是否得到想要的结果还需要共同的努力,这与计量经济学的科学性并未冲突。

其次,与其它学科一样,在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。从研究方法上而言,计量经济学的研究方法是经验实证的模型方法。这既是计量经济学的科学性和不精确性所在也是其局限性所在。从经济学的语言层面而言,以统计学和数学为基础的计量经济学的经验实证的模型语言有着其自带的局限性。计量经济学中证伪主义科学标准的存在的气息太重,这种以不平衡的逻辑为出发点的方法论决定了计量经济学的局限性。

三、结论与展望

时代在进步,人民富有了,消费提高了,伴随的经济危机也爆发了。经济危机的爆发更加重对计量经济学的质疑。无法准确预测经济危机的到来,在解决经济危机上的能力不足都存在于人们疑惑中。从上文的分析中我们可以得到这样的结论:“计量经济学的研究方法为解决经济问题提供了模型,在此模型中我么能够看到理想的世界,能够正确预测经济的走向,但是计量经济学中的统计学成分决定了其理想结果之外还存在其他结果。我们应当做的事理解透彻计量经济学并不滥用。计量经济学的科学性证明其是科学的方法。如果我们能够理解经济领域中变量的变化以及影响的大小并知道如何避免这种情况的发生或有制定对策,那么应该会有效的应用计量经济学。

参考文献:

[1]洪永激.计量经济学的地位、作用和局限.经济研究,2007(5):139-156.

经济统计分析论文篇9

经济学的理论分析框架由三个主要部分组成:视角(perspective)、参照系(reference)和分析工具(analyticaltools)。第一,现代经济学提供了从实际出发看问题的视角。这些视角指导我们避开细枝末节,把注意力引向关键的、核心的问题。经济学家看问题的出发点通常基于三项基本假设:经济人的偏好、生产技术和制度约束下可供使用的资源禀赋。用经济学的视角看问题,消费者想买到物美价廉的商品,企业家想赚取利润,都是很自然的。经济学就是要探讨在个人自利动机的驱动下,人们如何在给定的机制下互相作用,达到某种均衡状态,并且评估在此状态下是否有可能在没有参与者受损的前提下让一部分人有所改善(即是否可以提高效率)。以此为出发点,经济学的分析往往集中在各种间接机制(比如价格、市场供求因素等)对经济人行为的影响,并以“均衡”、“效率”作为分析的着眼点。以这种视角分析问题不仅具有方法的一致性,且常常会得出出人意料,却合乎情理逻辑的结论。第二,经济学提供了多个参照系。参照系对任何学科的建立和发展都极为重要,经济学也不例外。这些参照系的重要性并不在于它们是否准确无误地描述了现实,而在于建立了一些让人们更好地理解现实的标尺。经济学家的头脑中总有几个参照系,这样,分析经济问题时就有可比性。比如讨论资源配置和价格问题时,充分竞争下的一般均衡理论就是一个参照系;讨论产权和法的作用时,科斯定理就是一个参照系。参照系的建立对经济学的发展起到了有效的推动作用。第三,经济学采用了一系列强有力的“分析工具”,它们多是各种图象模型和数学模型。比如:供需曲线图象模型,它以数量和价格分别为横、纵轴,提供了一个非常方便和多样化的分析工具。经济学家用这一工具来分析局部均衡下的市场资源配置、市场扭曲、市场失灵等问题和政府干预市场的政策效果。这种工具的力量在于,用较为简明的图象和数学结构帮助我们深入分析纷繁复杂的经济行为和现象。

二、数学工具对经济学发展的影响

现代经济学的一个明显特点是越来越多地使用数学(包括统计学)作为分析工具,绝大多数的经济学前沿论文都包含数学或计量模型。从经济学的分析框架来看,这并不难理解,因为参照系的建立和分析工具的发展通常都要借助数学。但是,在部分经济学家的理论研究中,逐渐形成了一个基于唯数主义的数学化倾向,这种倾向偏离了经济学研究的基本视角,不仅不能为非西方世界的经济学家所接受,而且在西方经济学家内部也颇存异议。因此,我们必须一分为二地看待数学工具对经济学发展的影响。(一)数学在经济学中的应用从理论研究角度,借助数学模型有三个优势:第一,数学语言可以清楚地描述前提假定,这使得经济学的推理与分析过程呈现出数理逻辑的严谨性。例如,边际效应价值实际上是在对效用函数进行测定的基础上,运用一系列联立方程组推导的结果。社会资源最优配置的帕累托最优理论,也是运用联立方程组对生产和交换均达到最优配置下社会福利最大化的阐述。第二,数学方法使经济学拥有了一个统一的语话体系,并进而使经济学的发展具有了一个共同的基础,让后人较容易在已有的研究工作上继续开拓,也使得在深层次上发现似乎不相关的结构之间的关联变成可能。西方经济学就是在这一共同的话语体系下获得长足的发展。第三,数学表述具有文字性表述所不具备的确定性与精确性。数学推导具有数理上的逻辑性,运用数学模型讨论经济问题,学术争议便可以建立在这样的基础上:或不同意对方前提假设;或找出对方论证错误;或是发现修改原模型假设会得出不同的结论。这样就可以有效地避免经济学理解上的歧义,避免基于不同理解而发生的毫无意义的争论,因此,从整体上有利与提高经济学家工作的效率。从实证研究角度看,使用数学和统计方法的优势也比较明显:其一是以经济理论的数学模型为基础可以发展出用于定性和定量分析的计量经济模型;其二是证据的数量化使得实证研究具有系统性;其三是使用精致复杂的统计方法可以让研究者从已有的数据中最大程度地汲取有用的信息。因此,运用数学和统计方法进行经济学研究可以把实证分析建立在理论基础上,并从系统的数据中定量地检验理论假说和估计参数的数值。这就可以减少经验性分析中的表面化和偶然性,并分别确定它在经济意义下的显著程度。(二)经济学数学化的误区在肯定数学在经济学中的重要作用的同时,更需要指出的是:经济学不是数学。首先,经济学并不是一些数学模型和概念的简单汇集,经济学家的工作也不是开拓数学理论前沿,而是运用这些理论所代表的分析框架来解释和理解经济行为和现象。经济学发展的关键绝不在于其对数学的运用是否精通,而是取决于经济理论分析和实证分析的深度。比如经济学家应用统计回归方法,不仅关心变量的估计值和变量间的相关性,更关心变量间的因果关系、模型假定对预测的影响以及计量结果背后的经济含义,这是计量经济学不同于数学或统计学的最重要方面。其次,经济学理论的发展必须从经济学独有的研究视角出发,数学和计量方法只是体现和执行经济想法的一种工具,而不是唯一的工具。目前,英美许多经济学杂志取舍稿件的重要标准之一就是是否建立了数学模型,是否采用计量分析,如果论文不是有意的使用一组代数符号的话,那么,该论文便会自动被视为毫无价值而遭拒绝。这种作法排除了其他解决问题的思路,使运用其他研究方法解决经济问题的个人没有得到应有的尊重。这种过分数学化的趋势,标志着经济学在逐渐失去其作为社会科学应有的特征(如对现存的社会经济结构的批判性,对人和人之间生产关系的揭示,对社会经济制度的揭示,对社会经济生活的直觉性感悟等),标志着经济学在唯科学主义道路上走过了头,以至于逐渐丧失了对活生生的人的关注与分析,同时在一定程度上也标志着经济学分析工具的贫乏与单一。因此,我们不能以数学水平的高低来衡量一名经济学家的水平,我们也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量的标准。同时,经济学中的过度数学化倾向还表现在,一些经济学家把数学当作经济分析的唯一手段,不顾条件地加以运用。这种运用很大程度上是一种形式主义的运用,导致了经济研究的资源误置。经济学研究人类的生产、消费和分配的社会经济活动,而人类活动受道德、历史和社会的诸多因素影响,许多环节之间都有或明或暗的联系,这使得经济活动变得相当复杂,如果用数学变量来表示,那么必将形成一个极端庞大而又难以处理的数理模型,这就给使用带来了困难。而心理学的研究结果表明,在一些情况下人的决策与模型中的严峻假定有系统性偏差,修改某些有关数理模型条件下市场中人的经济行为,将得出很多与已有的理论不同的结论。要想使严峻假定下建立的模型具有可行性,就必须要

不断的放松假定,加进新的变量,这样做会使问题变得越来越复杂,直到超出数学能力所限,使得数学方法的运用陷入死循环。必须承认,经济运行中存在着许多无法量化的因素,如果一味地追求对经济现象的数量分析而忽视数学分析方法本身的局限性,将必然会陷入“数字游戏”的怪圈。事实证明,单纯使用数学工具解决经济问题具有明显的局限性。

三、运用经济学分析工具的几点建议

应该说,在经济学中系统地运用数学方法是不应受到过多指责的,但是,任何方法的运用都需要遵循适度的原则,过度化只能造成相反的效果。第一,经济学是一门以现实中的经济行为和现象作为研究对象的社会科学,对理论的现实性非常关注。一方面,所有的经济学理论最终都要接受现实的检验;另一方面,新理论的创立和旧理论的发展也要受现实的启发。包括数学在内的任何分析工具都不能脱离这一范畴而孤立存在。经济学过度数学化使经济学家在研究问题时不自觉地接受了数学家的价值取向,把经济学变为基于一系列超现实抽象假定的科学,实际上忽视了经济学作为一门社会科学的特征。因此,解决经济问题必须考虑到经济学研究不同于自然科学研究的基本困难,是可控实验的不可行性和用经验数据直接检验结论的有限性,必须摒弃以主观局限的数学推导进行客观经济规律探索的方法论。第二,经济理论是描述一个理性的人如何在给定的条件下做出选择,以达到其目标最大化的过程,而选择结果便是理论所要解释的现象。因此,一个经济理论能否解释现实的关键就在于模型中限制当事人选择的给定假设条件是否合适。所谓合适,是指模型中的限制条件要尽可能地具有“普适性”(robustness),也就是要具有一般性。例如,要素禀赋决定了一个经济中的各种要素的相对价格,是社会中任何经济决策都必须考虑到的条件,因此,要素禀赋是一个非常“一般”的条件,以发展目标和要素禀赋的矛盾来解释计划体制的产生,也就有了较强的“普适性”。运用要素禀赋理论就可以解释为什么不同社会性质的国家采用了类似的计划体制以及为什么我国的社会性质未变,而改革后却从计划体制转型到市场体制的现象。所以,我们要将经济理论的探讨建立在经济运行各个环节之间普遍联系的基础上。第三,从经济学引入数学以后100多年的历史来看,作为一种分析工具,数学的确显示出诸多值得充分肯定的优越性,我们应该不断加强经济学数学分析方法自身的完善,拓展其应用领域,进一步发挥其在经济理论研究和实践中的作用。在继承和发扬传统数学分析方法的基础上,学习和应用最新的数学分析方法,如博奕论方法、对策论方法、模糊数学方法、非线性系统方法等,使数量分析由单变量向多变量发展,由单目标向多目标发展,并且大力拓展计算机等相关技术领域,提高数学解决经济问题的能力。第四,经济现象本质上一种社会现象,其发展受到许多无法量化的因素制约,这要求我们进行经济研究的时候必然要经过一个定性到定量的分析过程。如果舍弃那些不可定量却对经济行为产生重要影响的因素,生硬地把经济现象抽象到数学模型当中,就会歪曲经济事物的本来面目,影响结论的科学性和有效性。因此,在加强数学工具运用的同时,我们绝不能局限于数学的分析方法,更不能局限于形式上的数学化,简单否定和排斥定性分析的作用。行为经济学之所以逐渐被主流经济学接受,正是因为它合理运用定性分析的方法,并且将通常的理性假设的情况包涵在其中,而不是单纯的依靠严峻假设下的数学模型来解决问题。

主要参考文献:

[1]程祖瑞.数学化,中国经济现代化的必由之路[j].经济经纬,2001(6).

[2]赵凌云.经济学数学化的是与非[j].经济学家,1999(1).

[3]曾康霖.略论经济学研究的几次革命[j].经济学家,2001(5).

经济统计分析论文篇10

关键词:统计学;教学方法;互动教学;案例教学

中图分类号:g642.0 文献标志码:a 文章编号:1674-9324(2017)07-0097-02

一、引言

统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等方法,推测分析研究对象的本质,预测其未来的综合性科学,具有极强的理论性和应用性。随着经济社会的发展和科学技术的进步,当今世界大数据分析遍布各个领域,统计学的应用范围越来越大,而且与多个学科交叉,成为一种不可缺少的分析工具。对经济管理类专业的学生而言,《统计学》课程是教育部规定必修的专业核心课之一。在强调培养学生统计应用能力的同时,为学生进一步学习计量经济学和多元统计分析等提供必须要的统计学理论基础也尤为关键。随着经济社会发展对统计分析需求的提高,以及目前高等院校教学计划对《统计学》课程授课时间的限制,现有的教学方法已经不能很好地满足经济管理类专业《统计学》课程教学的需要。为了提高经济管理类专业《统计学》课程的教学水平,培养更加符合时代需求的经济管理类人才,探索《统计学》课程教学方法改革路径是当前高校教师面临的一个重大问题,具有重要的理论和实践意义。

二、现有教学方法存在的问题

随着信息技术的发展和大数据时代的到来,现有的面向经济管理类专业的《统计学》课程教学方法出现了新的问题。主要表现在以下几个方面:

1.统计理论教学多而统计实践教学少。在经济管理类专业的《统计学》课程的课堂上,教师的教学方法仍然以讲授理论为主。虽然采用了多媒体教学,但依然是讲授统计学的理论知识为主,且对于统计学知识如何应用的实践性教学非常少。以课本知识为主的讲授方式,学生实际应用统计学的能力缺乏足够的锻炼。通过这种方式培养出来的学生,虽然拥有一定的统计学的理论知识,但是却不会运用这些知识去分析问题、解决问题。

2.缺乏案例教学。在统计学理论知识的教学部分,大多数教师仅仅是照本宣科,讲述完某个统计理论的内涵后,没有采用相关的案例来进一步说明该理论可以应用的背景,或者该理论可以解释的现象。此外,《统计学》课程的学习要求同学们具有较扎实的数理基础,且很多统计学理论都会涉及到一些数学公式。对于这些数学公式,基本上都缺乏相关的案例来解释这些公式的内涵。然而,目前经济管理类专业的学生在招生时多为文理兼收,因此部分学生的数学基础参差不齐,这使得他们不能很好地理解这些公式的内涵,导致对统计学理论认识不够深入。

3.缺乏互动式教学。就目前的经济管理类专业的《统计学》课程而言,教学明显缺乏互动性,教师和学生之间交流很少。一是统计学的理论内容比较枯燥,而教师的授课方式与风格不能改变这种枯燥,甚至使其更加枯燥。二是学生对课堂参与的积极性和主动性不高,这主要是由考核方式以闭卷考试为主,所以学生更关心课堂笔记而忽视课堂参与。互动式教学的缺乏可能会造成教学效果的事倍功半。

4.软件应用教学不足。当前应用专门的统计软件,例如r、spss、sas等,进行统计研究,已经成为大数据背景下各个领域进行统计分析的常态。但由于受到《统计学》课程内容多、学时少的限制,我们分配在软件应用教学上的学时较少。实际上,这些统计软件是比较复杂难学的,学生在缺乏教师指导的情况下很难自己学好软件应用。此外,由于部分高校对《统计学》课程的考核方式里不包括对软件应用的考核,也会导致部分学生会忽视软件应用的学习。

三、教学方法改革的建议

针对上述提出的现有教学方法存在的问题,结合自身多年教学科研的经验和实践,通过不断的创新与摸索,提出以下几点改革建议。

1.理论与实践并重。面向经济管理类专业的《统计学》课程授课老师在讲授课程内容时,应当坚持理论性教学与实践性教学并重,不可过分重视理论而忽视统计实践。而且实践性教学不仅能培养学生运用统计知识解决问题的能力,还能反过来促进学生更深刻地理解统计学的相关理论。对于实践性教学,教师应该在教学的过程中,结合理论性教学的内容,给学生安排课后的实践任务。例如,在课程开始时,教师可以给学生分组,让其选择自己感兴趣的问题,如大学生网购等作为调查主题,根据统计学的授课进度,分步完成搜集数据、整理数据、描述性统计分析、统计推断等任务。这种方式能让学生有参与感,体会统计实践的过程,促进学生对理论的理解和掌握。

2.采用统计分析案例教学。通过课堂上引入具体的统计学案例,引导学生选取合适的统计分析方法进行分析,使得抽象枯燥的统计理论变得立体生动。通过采用统计分析案例教学,不仅可以帮助学生理解教学内容,还可以激发学生学习兴趣,锻炼学生思考问题、分析问题、解决问题的能力。教在选择案例时,可以根据经济管理类专业自身与经济社会联系紧密的特点,选择具有专业特色的案例进行深度分析,具体说明统计方法运用的背景、条件以及分析过程。例如,股票市场的案例、物流公司的案例、房地产市场案例等。此外,统计学案例也需要做到与时俱进。

3.采用互动式教学。对于经济管理类专业的学生而言,《统计学》是课程难度较大,如何提高学生对《统计学》课程的学习兴趣以及课堂参与的积极性是一个非常重要的问题。学生只有拥有浓厚的学习兴趣,才能具有学好统计学的动力。互动式教学恰好可以激发学生的学习兴趣,提高学生课堂参与的积极性。所以,在面向经济管理类专业的《统计学》课程的教学中,采用互动式教学是非常有必要的。互动式教学并没有具体的形式,它要求教师在教学过程中,运用多种方法,积极引导学生学习《统计学》课程的思路,激发学习《统计学》课程的兴趣以及课堂参与的积极性。此外,可以将互动式教学纳入课程的考核范围,这样可以更好地提高学生的积极性。

4.理与软件应用相结合。使用统计学方法解决经济管理实际问题时,需要处理大量的统计数据,此时学习r、spss、sas等专业统计软件是非常必要的。教师在教学过程中,可以将统计理论教学与软件应用相结合。一方面,可以解决大量数据烦琐的计算问题,提高教学效率。另一方面,通过教师统计软件的演示,学生可以更好地学习软件操作,掌握运用软件处理数据的方法。由于受到《统计学》课程内容多、学时少的限制,大部分经济管理类专业在课程安排时,选择先讲授统计学的理论知识,在理论课程结束之后,才安排软件应用的上机操作课程。这种安排是不尽合理的,从以提高学生运用统计知识解决问题的能力为目的的角度看,既不利于教师的教学,也不利于学生的学习。将理论与软件应用相结合,教师可以更好地教授理论知识,学生也能更好地理解理论知识并熟悉软件的操作,对于软件操作,在学中用,在用中学,有利于学生更加快速地学习软件应用。

四、结束语

经过多年的改革和发展,虽然面向经济管理类专业的《统计学》课程的教学方法已经越来越规范化和系统化,然而目前的教学方法仍然存在一定的问题。学无止境,教无止境,时代的要求在变化,教学方法更应该不断地改革和完善。面向经济管理类专业的统计学课程的教学方法应当更加丰富多彩。本文面向经济管理类专业的《统计学》课程教学方法改革的几点建议是经过我们多年的《统计学》课程教学和探索的总结,希望能对广大师生提供有益的帮助。

参考文献:

[1]唐志.统计学课程考核方式改革的理论与实践[j].高教论坛,2011,(11):17-19.

[2]黄海午.《统计学》课程教学新模式探索[j].广西民族大学学报:哲学社会科学版,2008,(12):163-164.

[3]吴启富.中国统计学课程建设发展沿革及存在问题[j].统计与决策,2012,(3):48-50.

[4]纪淑娴.网络环境下经济管理类统计学课程教学的思考[j].中国教育技术装备,2010,(30):109-111.

[5]史文雷,徐蕾,彭学君,宋存米.经济管理类专业统计学课程教学改革研究[j].科教文汇,2011,(06):41-42.

[6]姚寿福.经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[j].高等教育研究,2012,(29):23-27.