计量经济学论文(优质4篇)
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6300字计量经济学论文【第一篇】
一、问题提出
自改革开放以来,中国经济的高速增长是有目共睹的,1981~2009年的29年来,中国的财政收入也在高速的增长,从2002年中国财政收入不足2万亿元,到2006年接近4万亿元,再到2007年上半年突破万亿元,短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。中国财政部数据显示,2007年1至6月累计全国财政收入达到亿元,同比增长%,完成预算的%,增幅比上年同期提高个百分点,财政收入增收额创近几年同期最高。
2007年上半年我国财政收入达到万亿元,可以说是继2006年财政收入突破4万亿元大关后的又一个惊人数据。在经济高增长的背景下,财政收入的持续高速增长,特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长,成为推动财政收入增长的主要原因。目前,我国财政收入的主体是税收收入,2006年税收收入已经占到了全部财政收入的%。目前在我国税收当中,占比重最大的是增值税,由于现阶段我国依然依靠投资来拉动经济,这也带来了目前我国财政收入增长比较快的结果。其实,财政收入增长过快只是表象,而投资增长过快造成的经济过热的体制顽疾才是最需要担心的,因此,面对高速增长的财政收入,人们担心的是经济过热问题还会越来越严重。如果财政收入大幅度增长,远远高于国民收入的增长速度,就会出现一系列问题。
收入是一国政府实现政府职能的基本保障,对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先,它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次,财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此,研究财政收入的增长显得尤为重要。财政收入的主要来源是各项税收收入,此外还有政府其他收入和基金收入等。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响因素模型,实证分析影响我国财政收入的主要因素,为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性
建议。
二、模型设定
研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量,回归方程的效果肯定不会好。而考虑过多的变量,不仅计算量增大许多,而且得到的回归方程稳定性也很差,直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察,对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。
(1)税收。税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点,可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。因此,各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。
(2)国内生产总值。常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP会促进国民收入,从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量,并与财政收入的增长保持一定的同向性。
(3)全社会固定资产投资。是建造和购置固定资产的经济活动,即固定资产再生产活动。主要通过投资来促进经济增长,扩大税源,进而拉动财政税收收入整体增长。
(4)模型形式的设计
本文以财政收入Y(亿元)为因变量,税收 X1(亿元)、国内生产总值 X2(亿元)、全社会固定资产投资 X3(亿元)3个经济指标为自变量,建立多元函数,即:
lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ
三、数据的收集
本文以《中国统计年鉴》为源,使用了 1981—2009 年税收、国内生产总值、全社会固定资产投资的数据,数据真实可靠。为了消除异方差,对数据做取对数处理,利用E- views 进行回归分析,排除以往模型存在的多重共线性,建立财政收入影响因素更精确模型,分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。 1981-2009年财政收入及其影响因素的数据 年份 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994
国家财政收入 税收 (亿元)
国内生产总值
(亿元) (亿元)
全社会固定资产投
资额 (亿元)
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
注:年以前,农业各税包括农业税、牧业税、耕地占用税、农业特产 税、契税和烟叶税;从2006年起,农业各税只包括耕地占用税、契税和烟叶 税。
2.企业所得税2001年以前只包括国有及集体企业所得税,从2001年起, 企业所得税还包括除国有企业和集体企业外的其他所有制企业所得税,与以 前各年不可比。
3.国内增值税不包括进口产品增值税;国内消费税不包括进口产品消费税。
四、模型的估计与调整
1. 参数估计与解释变量问题处理
假定所建模型及其中的随机扰动项μ满足各项古典假定。利用E- views 对上述基本模型进行OLS参数估计:
lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ
Eviews的最小二乘法计算结果
根据表1中数据,模型估计的结果为
ˆ lnYi123
() () () ()
t=() () (-) ()
R2 R F= df25
(1)多重共线性的检验
由此可见,该模型R2,R可决系数很高,F检验的值为,说明回归方程明显显著。首先,由于税收是国家政府财政收入最主要的收入来源,很大程度上决定于财政收入的充裕状况;国内生产总值与财政收入的增长保持一定的同向性;全社会固定资产投资通过刺激GDP 增长,间接影响财政税收收入整体增长。所以,财政收入一般和税收、GDP、全社会固定资产投资呈正相关关系,即 C1至 C3 应该均为正值。而且财政收入中税收应占很大一部分比重,即 C1 的数值应该比较高。上面模型得到的 C1 和 C3 都为正符合经济理论,但 C2 却为负与经济理论相悖。其次,税收、GDP、全社会固定资产投资的t 统计量值分别为、-、。在显著性水平为 时,22t/2(nk)(294),不仅lnX2和lnX3的系数C2、C3的t检验不显著,而且lnX2系数的符号与预期相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。 计算各解释变量的相关系数,选择lnX1、lnX2、lnX3数据,由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。
(2)修正多重共线性
采用逐步回归的办法,去检验和解决多重共线性问题。分别作lny对lnx1、lnx2、lnx3的一元回归,其中,加入lnX1的方程R2最大,以lnX1为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
经比较,虽然新加入lnX3方程R2=,改进最大,但是各参数(除了税收lnX1)在显著性水平下,t检验均不显著,说明均要剔除lnX2与lnX3,最终修正严重多重共线性影响后的回归结果为:
ˆ lnYtt
t=() ()
R2 R2= F= DW=
这说明,当税收每增加1%,平均来说财政收入会增加%
2.随机扰动项
自相关问题的处理
(1)自相关的检验
该回归方程可决系数较高,回归系数均显著,对样本量为29、一个解释变量的模型、在显著水平下,查DW统计表可知,因为由表5的DW值=,查表得dL,dU,模型中DW
ˆt1 e
ˆ,对原模型进行广义差分,得到广义差分方程: 由式可知
lnYt1C1(1)C2(lnXt1)vt
对上式的广义差分方程进行回归,可得方程输出结果
ˆ** lnYtt
Se=() ()
t=() ()
R2 F= DW=
其中lnYt*lnYt1,lnXt*lnXt1
由于使用广义差分数据,样本容量减少了1个,为28个,查5%显著水平的DW统计表可知dL,dU,模型中4-dU,>DW=>dU,说明在5%显著水平下广义差分模型中已无自相关,不必再进行迭代,同时可见,可决系数、t、F统计量也均达到理想水平。
由差分方程式有:
ˆ=/()=
由此,得到最终的财政收入模型为
lnYtt
由财政收入模型可知,当年税收第增长1%,平均说来财政收入会增长%
异方差问题的处理
(1)异方差的检验
由于各年存在不同的税收收入,因此,每年对税收收入的数量存在不同的变化,这种差异使得模型很容易产生异方差,从而影响模型的估计和运用,为此,必须对该模型是否存在异方差进行检验。
由表5的估计结果,对其进行White检验,根据White检验中辅助函数的构造,最后一项为变量的交叉乘积,因为本式为一元函数,帮无交叉项,则辅助函数为t212lnXt3,(lnXt)2vt
经估计出现White检验结果
nR2=,由White检验知,在下,查2分布表,
2得临界值0),同时lnX和(lnX)^2的t 检验值也显著,比较计算。(052
2的2统计量与统计值,因为nR2=>0),所以拒绝原假设,.(052
不拒绝备择假设,表明模型存在异方差
五、本文的结论
(1)该模型的经济意义很明显,即财政收入主要取决于税收。lnX1 的系数为财政收入的税收弹性,即当年税收每增长1%,平均说来财政收入会增长%;可见税收变化相当影响财政收入的变化。
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(2)税收弹性系数为 ,与 1 非常接近,说明财政收入的增加基本上来源于税收的增加。
(3)当然,以上不一定只有税收才是影响财政收入的因素,上述模型中不排除在多重共线修正的时候把一些相关的因素给排除掉,例如国内生产总值、就业人数、全社会固定资产投资额对财政收入的影响。
(4)模型的不足:模型样本采用时间序列分析,虽然在最后通过剔出线性解释变量使模型多重线性性质并不显著,但在此基础上的 R2 极高,仅能说明该方程能较好地解释影响财政收入的因素,而拟合率其实并没有实际看到的这么高。
六、政策建议
(1)加强税收征管,提高财政和税收收入。目前,我国的税收已占财政收入的 90%以上,我国的税收已是财政收入的最主要来源。国家运用税收筹集财政收入,通过预算安排用于财政支出,提供公共产品和公共服务,促进了经济的发展。税务部门要大力组织税收,确保国家税收为政府履行公共服务和社会管理职能提供可靠的财力保障。这就要求税务机关要依法治税、依法征税,通过加强各方面管理和服务工作,不断提高税收征收率,保持税收随着经济的发展平稳增长。
(2)加强税费改革、推进税制改革调整各项税收政策。税收作为宏观调控的重要工具,具有内在稳定器的功能,对经济运行产生调节作用。进行税费改革并不意味着把所有的政府收费全部改为征税,而是要将两者之间的比例保持在合理的区域范围内。国家可以根据不同时期的经济形势,制定和实施相应的税收政策来调控经济总量、调整经济结构。税务部门要适应经济形势发展和国家宏观调控的需要,按照“简税制、宽税基、低税率、严征管”的原则及实行有利于增长方式转变、科技进步和能源节约的财税制度的要求,推进税收制度改革。
参考文献:
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[6] 陈共:财政学[M].中国人民大学出版社,2007.
[7]中国统计年鉴
计量经济学的论文【第二篇】
摘要:根据亲身教学实践,发现计量经济学教学过程中普遍存在的一些问题,如课程教学定位不明,缺乏专业针对性;教学方法与教学手段单一化;轻能力培养与实际应用等。针对上述问题,对计量经济教学改革给出若干建议。
关键词:计量经济学、问题、建议
一、计量经济学教学中存在的问题
1、课程教学定位不明,缺乏专业针对性。
以我校为例,《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同,如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多,应以理论方法为主,而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且,每个专业都有其专业特点和要求,必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而,现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化,难以适应专业需求。特别是教学案例的分析,此专业学生听彼专业的案例,往往会听得云里雾里的,结果不能激发学习的兴趣,所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班,而不是多个专业一起,应根据不同专业学生设置教学案例。
2、教学方法与教学手段单一化。
目前,计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合,再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理,而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式,只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时,有的甚至要96课时。
那么,对于如此复杂的课程来说,要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容,来配合事先拟定好的教学进度计划,就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点,何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生,他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息,难吸收、理解这些信息的内容和作用,更无从谈其应用。
3、轻能力培养与实际应用。
学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而,现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事,更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:
(1)缺乏研究创造性培养,这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的,但多数案例仍然过于简单化和抽象化,没有给予学生充分挖掘的计划,而使案例教学流于形式。我们知道,计量经济学讲究的是由问题入手,然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例,学生首先应该判定GDP是按可比价格计算,还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后,通过相关方法的解决处理,才能用这个数据去分析问题。
而事实是,我们把所有可能面临的问题都想到了,都提前做好了,那么学生在做案例时就像填空一样,机械地完成教学内容的每一步,仍过多采用死记硬背的方式,这样既达不到计量经济学习的目的,也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。
(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。
应用计量经济学除了要学会计量方法,还要学会相关计量软件(如Eviews,Stata,SAS等)操作与分析。然而,现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的,48课时除了要上理论课,还包括实践课,这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上,如实验室太小,计算机太少,一次安排不下很多人上机等情况,这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者,课堂上老师与学生互动环节较少,学生演示机会不多,也会降低其学习计量经济的兴趣,课后不愿动手去练习操作。
二、计量经济学教学的若干改进建议
1、合理安排课程设置。《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。许多老师都会有“难教”的感觉,一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实,但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习,大三第一学期就应该紧接学习计量经济学,而不是将计量经济学安排在大四,这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中,容易理解和吸收,而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。
再者,我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课,甚至统计学比计量经济学晚开课,这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难,在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解,不但占用计量经济学的授课时间,也会打乱教学大纲安排,严重影响教学效果。
2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性,将计量经济学的理论内容与专业案例相结合,激发学生学习的兴趣,了解计量经济学在本专业哪些领域应用,如何应用,怎么实践等,从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例,就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究,既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况,又将所学计量经济的内容融会贯通,并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题,就可以跟学生共同探讨、研究,增强相互之间的沟通,有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。
3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具,那么就需要去激发学生的主观能动性,去激发学生的探索精神
才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此,要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用,如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题,哪些是不好的选题,这一选题的目前研究现状及存在问题,然后以问题出发,结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题,这样一方面可以培养学生独立思考的能力,另一方面学生就会改被动变主动,积极去学习。此外,计量经济学教材的选取也是很重要的,一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此,对于非统计专业学生来说,教材的选取应当注意以下几点:
(1)内容简练,深入浅出,避开复杂的数学推导过程;
(2)重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析;
(3)详细介绍计算机软件操作步骤,帮助学生理解计算结果,学会计算操作;
(4)教材结构和内容设计要具有继承性和集成性,要能兼顾国内外同类教材的精华,介绍计量经济的前沿知识,体现计量经济学的发展趋势。
计量经济学的论文【第三篇】
摘要:本文主要分析了本科计量经济学教学中存在的问题及对策分析。首先分析了计量经济学的学课特点,主要表现为学科多样性、理论与应用结合性以及数据依赖性。然后,总结了本科计量经济学教学问题,主要包括先修课程设置不合理、教学目标定位不准、教学内容设置不合理、教学课时量与实验课时量不匹配以及课程考核方式不完善。最后,在此基础上提出相应的政策建议。
关键词:计量经济学;教学问题;对策分析
计量经济学作为经济管理类本科生必修的核心理论课程,在大多数高等院校中,已经成为经济学课表中最有权威的一部分,其教学和实践也受到了越来越多学者和教育工作者的关注。然而,在本科计量经济学的教学过程当中,大多数高等院校仍然存在不少问题。这些问题影响到甚至严重影响到计量经济学的教学效果,如若不能及时有效的解决这些问题,则会使得计量经济学的教学效果事倍功半。本文旨在分析本科计量经济学教学中存在的问题,在此基础上提出相应的政策建议。
一、计量经济学的学课特点
计量经济学是经济学的一个分支学课,旨在揭示经济活动中客观存在的数量关系。挪威经济学家Frish将计量经济学定义为经济理论、统计学与数学三者的结合。整体而言,计量经济学具有学科多样性、理论与应用结合性以及数据依赖性的学课特点[1]。首先,计量经济学把经济理论、数学和统计学作为工具,用来分析经济现象。这种学科多样性对于学生的前期知识储备具有较为严格的要求,不仅要求掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学和统计学基础,还需要掌握宏观经济学和微观经济学等经济理论,甚至还有掌握相应的计算机软件及其操作。其次,计量经济学具有理论与应用紧密结合的显著特点,其中,计量经济学模型的建立需要扎实的经济学和数理理论,模型的回归和假设检验等需要统计学理论,而最终目的是分析经济现象中客观存在的数量关系,即实现从理论到应用的实践。最后,计量经济学具有数据依赖性强的特点,对于数据质量的要求性非常高。计量经济模型能否科学、合理的分析经济问题在很大程度上取决于数据质量,这就要求学生在学习过程中一定要掌握数据完整性、准确性、可比性、一致性和随机性的数据要求,科学、合理、系统、全面的搜集和整理数据。因此,计量经济学的这些学课特点使得这门课的讲授和学习都具有一定的难度。
二、本科计量经济学教学问题分析
大多数本科院校在计量经济学的教学过程中存在不少问题,现总结如下:
1.先修课程设置不合理。计量经济学课程的学科多样性使得这门课对于先修课程的设置要求较高。通常情况下,大一、大二期间必须完整修完高等数学、线性代数、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学和计算机理论基础。然而,部分高校在大二期间就开设计量经济学,或者与其它先修课程同时开设。此时,学生对于部分数学理论和经济学理论还未涉及,或者并没有形成完整的理论体系,此时学习计量经济学课程难度很大。此外,由于计量经济学实验课程较多涉及到Stata、Eviews、Matlab等计算机软件,而学生在学习这门课之前这些软件往往涉及较少,这也导致学习难度加大。
2.教学目标定位不准,教学内容设置不合理。大多数高等院校对于计量经济学的教学目标定位不够具体,也不够准确,大都是培养学生运用理论知识去解决实际问题的能力[2]。在授课过程中都采用传统灌输式课堂教学模式和多媒体教学,学生往往学不到解决实际问题的能力。此外,部分高校在教学内容设置方面也不合理。有些老师授课过程中只给学生讲经典计量经济学的内容,对于非经典计量经济学的内容从未涉及。还有些老师在授课过程中,并没有完整系统的讲授教学内容,讲到哪算到哪,没有按照教学大纲和教学计划授课。甚至还有些老师在授课过程中花很多的课时在给学生讲理论推导,而忽视了学生运用理论解决实际问题的能力。
3.教学课时量与实验课时量不匹配。利用计量经济学解决经济问题通常包括以下四个步骤:模型建立、数据收集和整理、参数估计和假设检验。但在教学过程中,大多数教师往往将较多课时用于计量经济学理论讲解上,关于计量经济学应用的内容非常欠缺。而且在计量经济学的课时设置当中,关于学生实践能力的实验课时比重较低。以金融工程专业为例,其计量经济学总课时是48个,而实验课时是8个,这难以较好的锻炼学生的实践和应用能力。此外,部分教师对于计量经济学软件及其操作不熟悉,或者仅熟悉一些过时的软件,而不能及时掌握最新的更先进的软件及其操作,这些也不利于学生应用和动手能力的提升。
4.课程考核方式不完善。完善的课程考核方式不仅是检验教学效果的有效手段,同时也是激发学生进一步深化对所学内容理解和掌握的重要手段。大多数高校计量经济学的课程考核主要包括两部分:期末考试成绩占70%-80%,平时成绩占20%-30%。期末考试采用闭卷考试,着重考查学生对所学课程内容的理解和掌握;平时成绩主要从学生出勤、课堂表现、课下作业以及实验报告等方面考核。这种考核方式注重“纸上谈兵”,难以体现学生的应用能力和实践能力,也不能激发学生从事科研写作的积极性。
三、改进本科计量经济学课程教学的对策与建议
上述本科计量经济学在教学过程中存在的主要问题,我们提出如下相应的政策建议:
1.优化培养方案和课程设置。本科高等院校在经济管理类培养方案的设置中,必须充分考虑并优化课程设置。一方面,明确计量经济学的课程定位,经济管理类专业必须设置为必修课程,数理统计等相关专业可以作为选修课程;另一方面,必须将计量经济学课程设置在高等数学、线性代数、概率论与数理统计、宏观经济学和微观经济学之后,让学生在学习经济经济学课程时更游刃有余。
2.合理设置教学目标和教学内容。一方面,对于大多数本科高校来说,应该设立以应用为导向的教学目标,使学生在掌握基本理论和方法的基础上,能够熟练运用所学知识和软件解决现实问题,注重学生应用能力和实践能力的培养。另一方面,在教学内容上,避免过多讲授数理推导,着重讲解问题产生的来源以及解决问题的方法,并能够运用计量软件去解决实际问题。可以适当讲授一些比较前沿的非经典计量经济学的内容。
3.合理设置教学课时和实验课时。一方面,依据学生培养要求和学生水平优化配置教学和实验课时,培养要求偏重理论的可以设置为2:1,加强学生对于理论的熟悉和掌握;而培养要求注重应用的可以设置为1:1,注重学生应用计量经济学理论解决实际问题的能力。另一方面,加强教学与实验的交叉与融合,在教学过程中可以适当讲授应用以加强学生对于应用的理解,而在实验课时中也可以适当讲授一些计量理论以加强学生对于理论的理解。
4.完善考核方式和考核手段。对于本科计量经济学课程的考核方式,可以采用闭卷、平时成绩以及实操的综合考核方式。其中,闭卷考试着重考查学生对于基本理论的理解和掌握,平时成绩主要保障学习效果的课堂考勤和课下作业,实操既能考察学生应用理论解决实际问题的能力,又能体现学生的软件应用和操作能力。培养要求偏重理论的可以设置为5:3:2,重点考查学生对于理论的理解和掌握;而培养要求注重应用的可以设置为4:4:2,着重考查学生应用计量经济学理论解决实际问题的能力。
计量经济学的论文【第四篇】
计量经济学诞生于20世纪30年代,经过近80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重要的位置。而同时计量经济学受到越来越多的关注和重视,尤其是在2003年,诺贝尔经济学奖再次授予了在计量经济学领域做出出色贡献的计量经济学家格兰杰教授和恩格尔教授,足以见证人们对计量经济学的认可。
作为民办院校讲授计量经济学的教师,我们深知计量经济学的学习,要求有必要的微积分、线性代数、概率论等数学知识基础。但是在教学过程中,笔者发现学生的数学基础参差不齐,大部分学生缺乏对这门课的兴趣。随着教学的逐渐深入,对于数学的要求越来越高,在一定程度上增加了学生的学习难度。对于计量经济学专用软件EViews,SPSS等全英文的编辑,又会减少学生学习的热情。但是经济学的学生有其自身的优势,有一定的经济学基础。面对这些现实问题,我们有必要针对计量经济学的特点以及学生的理解程度对教学加以适当的调整,以达到更好的教学效果。
一、结合基础数学模型教学
从一开始学习计量经济学,我们就知道计量经济学是用数学模型来表示经济变量之间的关系。而在之后的学习过程中,最先接触的数学模型就是一元线性回归模型:Yi=βxi+ei,给出一组样本观测值(Xi,Yi),建立X与Y之间样本回归模型。一元线性回归模型事实上就是学生在中学阶段学习的二元方程:y=ax+b,给出两组(x,y)的数据,就可以根据方程求出a和b的值。如给出(1,3)和(2,5)两组(x,y)的值,将这两组数值代入二元方程y=ax+b,即3=a+b,5=2a+b.
得出a和b的值分别为2和1,从而得出y=2x+1,计算出方程中自变量x和因变量y的关系。若再给出一个x的值为3,便可得出相应的y的值为7。在计量经济学的教学中,假定x为某产品的价格(自变量),y为某产品的供给量(因变量),根据所算出的模型可以得知价格与供给量之间的关系,还能根据价格的变动,预测出供给量的变化。如此一来,就利用简单的二元方程解释了一元线性回归模型。一元线性回归模型与二元方程不同之处就在于:一元方程只是利用两组因变量和自变量的数据,得出它们之间的关系。而计量经济学中,所利用到的数据多达几十组,利用计量经济学软件来精确地计算出因变量与自变量之间的关系。
通过引入二元方程来解释计量经济学中的一元线性回归模型,使得学生学习起来更加容易,同时增加学生学习计量经济学的信心。
二、积极利用案例教学法
现今,越来越多的课程引用案例教学法,计量经济学也不例外。通过案例教学法,强化学生对理论知识的掌握程度,加强学生对实际问题的解决能力。计量经济学的理论较多,书上大部分都是模型和数学符号,很容易引起学生的负面情绪,结合案例讲授可以使学生更加容易理解计量经济学,从定性分析转向定量分析,从而引进计量经济学模型,如企业如何制定产品价格、如何制定生产计划、政府如何了解市场需求及其影响因素、银行如何对企业的信用进行评价等等。通过一个个生动的与经济、管理相关的案例让学生充分感受到定量分析的重要性和有用性,让他们时时感觉到计量经济学的实际用处,这样才能激发他们学习这门课程的兴趣和决心。