2023年计量经济学论文eviews分析(汇总9篇)

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计量经济学论文eviews分析篇一

计量经济学是经济学研究中重要的理论和应用分析工具。正因为其重要性，1998年教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学确定为经济类专业的核心课程。在本科生阶段，除了经济、管理专业将其作为必修课程外，不少高校将其作为全校性选修课程。计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性，对当前普通高校学生的课程学习和老师教学，个性是对商科背景的本科生，都是一个不小的挑战。

作为一门以经济与管理基本理论为基础，综合数学、统计学分析工具，以现代电子计算技术为依托的计量经济学，其知识面涉及之广、综合应用潜力要求之强，是经管类专业课程中所罕见的，这也是计量经济学难教、难学的根本原因。李均立、许海平归纳了该门课程教学存在的问题，并从教学资料等方面提出了相应的教研教改推荐。马成文、金露、魏文华强调案例教学在计量经济学教学中的作用，并指出了案例教学中需要注意的问题。张柠认为在教学中就应加大实验教学力度，透过实验教学，培养学生的应用潜力，提高学习效果。已有文献为本课题的研究带给了很好的借鉴，但是透过对有关文献仔细地梳理后发现，现有文献存在一个特点:将焦点聚焦在课程教学中存在的困难上。上述文献既存在合理的地方，也存在必须的偏见。

(一)学生本身的问题。

1.学习兴趣不高。

学习计量经济学需要超多计算与演算，学科本身与其他一些学科相比显得枯燥乏味一点。在安徽省教学研究一般项目(2013jyxm240):计量经济学课程教学现状的调查研究这一研究中完全不喜欢，不太喜欢以及持中立态度的同学占比59%，超过半数的同学是不十分喜欢这门课程的，由此可见，学生的学习兴趣不太高。

2.数学基础薄弱。

商科学生有大多数是文科生，数学基础薄弱。而计量经济学需要良好的统计学，运筹学和数学基础，这就导致了商科学生难以学好计量经济学这门学科。

(二)老师的填鸭式教学模式过于死板。

目前，国内教学很多教师只进行理论教学，而没有实验教学。在这种教学模式下，学生只能被动地理解理论知识，而运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。还有一些教师先讲理论和方法，最后留下几个学时来讲软件，又或者根本不讲软件操作就直接让学生上机操作。这容易造成学生不能很好地结合理论教学与实践教学在学习理论时不能及时消化所学知识，学习软件时理论知识又忘得差不多，最后，不能很好地结合这门课程。

(三)校园对这门学科不够重视。

课程设置不合理，学时偏少。虽然我国已将计量经济学列为经济学与相关课程的必修课程，但很多校园设置的课时都普遍偏少。在如此短的课时内，要让学生掌握足够的计量经济学理论和方法十分困难。教学条件差。现代计量经济学十分重视统计分析软件的操作与应用，对软件操作与训练是本课程教学的重要环节。这就要求学院拥有配套的实验室。然而，在一般校园中，为计量经济学设置一个专门的实验室被视为是一项成本很高的投入。因此，很多高校基本都没有这方面的实验室建设。

(一)引导学生自主学习。

计量经济学是一门实用性很强的工具课，在教学中如何引导学生、启发学生改变原先被动学习的习惯，激发学习兴趣，进行自主性学习是课程教学设计的主导思想。在教学实践中，就应促使学生更多地进行学生与老师、学生与学生之间的交流、参阅和学习课外相关材料、自觉地上机实践。

(二)问题导向型教学———研究型和案例型教学法有机结合。

对于各章节，教师透过多媒体教学完成理论知识的传授。对于理论教学部分强调培养学生的学习兴趣，改变以往多媒体教学完全照抄课本资料的弊端。对于实际生活中发生的经济现象，模拟采集经济数据的全过程，透过统计软件运行演示，注解分析统计结果，并以此来指导学生更为直观地了解所学知识的实际用途。

(三)合理安排课程。

目前我国高校计量经济学课时偏少，教学效果不佳。而且鉴于计量经济学的难度系数，学习掌握计量经济学需要比一般课程多的时间。因此，要提高计量经济学这门课程的学时。注意课程安排的衔接合理。在安排这门课程的前一学期安排统计学，运筹学等相关基础学科的课程学习计划，使学生在数理方面的知识得到提升强化，为学习计量经济学打下良好的基础。

(四)提升教学设施水平。

挖掘数据的商业价值是计量经济学作为一门应用型课程最直接的价值体现，而最大化发挥其价值的前提是拥有先进的专项实验室。这样才能让更多的人学习掌握计量经济学并发挥它的价值。

计量经济学论文eviews分析篇二

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。它是以统计知识、数学方法为基础,以一定的经济理论为指导,以计算机为手段,通过建立计量经济模型,考察和研究经济社会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。如消费函数和投资函数的建立,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计算机应用技术。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cov；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经济学的一条主线。计量经济学研究的一个主要任务是对模型进行计量经济检验，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?

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艺术，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经济学模型、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检验，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、统计检验，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。

计量经济学论文eviews分析篇三

鼓励与支持课程组成员进修学习，拓展研究视野、提升教学潜力。

（2）学习与借鉴国内外高校优秀教学经验与成果。

课程组一方面注重跟踪学科的发展，结合《计量经济学》国际国内的最新科研成果不断更新教学资料，另一方面跟踪国外、国家与省级精品课、精品资源共享课，获取有益的经验与方法。

（3）改革课程考核方式，增强课程教学效果。

课程的考试分为两部分：实验和课程论文。实验的考核主要是为了促进学生熟练掌握计量软件eviews的应用，能够熟练进行建模求解并对模型的参数进行检验，进一步为科学研究的实证分析奠定基础；而课程论文的考核主要是增强学生的科研写作潜力。

在理论教学资料方面，课程组要反复研讨并透过与学生的反馈交流，精心设计贴合我校研究生实际的教学资料，使课程教学适应和贴合培养经济管理创新型人才的需要。在教学实践方面，课程组要不断完善和更新教学案例，加强实践教学改革（个性是课程论文、课程实习等），注重培养学生在科研中应用本课程中相关知识与方法的潜力。在教学载体方面，课程组要做到全部教学资源上网共享，实现课程在时间和空间上的无障碍教学。由于我校管理类专业研究生需要运用计量经济方法分析和解决本专业领域的实际问题，而非侧重在研究计量方法本身，因此，本课程的教学目标应是以培养学生的应用潜力为主，课程教学应当理论与应用并重，融基本理论方法与应用为一体。思考到本学科的研究生大部分在本科没有系统学过本课程，所以在教学中要根据大多数研究的实际状况以及本课程的体系，反复精选计量经济学的教学资料，使之更加贴合本专业教学的实际要求。本课程以经典计量经济学的资料为主，适当概要性地介绍“非经典”计量经济学的新发展与动态。课程个性注重基本思想、经济背景、基本方法和实际应用，透过教学使学生掌握现代经济学、管理学研究和分析的基本理论与方法，并能够应用计量经济学模型分析现实的经济和管理问题。在《计量经济学》教学过程中，强调理论与实践的结合，注重培养学生运用定量分析方法解决经济管理问题的潜力，以适应社会发展对创新型经济与管理人才的需要。《计量经济学》实验在培养学生发现问题、分析问题和解决问题的潜力方面有显著成效。《计量经济学》实践性教学环节由案例分析、实验教学与课程论文三部分组成。

（1）案例教学。

为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用，基本上每节课都结合案例进行讲解。透过实际经济问题的提出和解决，了解理论方法实际应用中出现的问题，以及解决的办法。并结合案例分析介绍eviews软件的使用方法。这种教学方式使学生感到计量经济理论方法更加贴近经济管理实际，而且是从实际需要出发去学习计算机软件，比单纯讲授软件本身更引起学生的兴趣。

（2）实验教学。

实验教学是以通用的eviews软件为载体，为配合《计量经济学》课堂教学专门设计的辅助性教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授资料的计算机软件的实现，帮忙学生理解、消化、评价课堂所学的资料。具体做法是在工商管理实验室进行专门的上机实验教学，并要求学生课外另外安排不低于10小时的上机实践。上机实验课上，在教师的引导下，要求每个学生结合自己选定的作业和设计的模型，熟悉eviews软件的使用方法各个部分的具体操作。实践证明，经过8学时及以上的训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的eviews软件操作，都具有了用计量经济软件作实证性经济分析的初步潜力。

（3）课程论文。

课程论文是要求研究生结合本专业所学基础理论和自身的研究兴趣，运用计量经济学的基本思路、方法和工具，解决一个社会、经济发展中的实际问题，并构成8000字左右的课程论文。这种方法能够使学生在学习了计量经济学理论方法以后，受到计量经济分析的实际训练，对运用计量经济方法解决实际经济问题方式有更深刻体会，从而提高学生处理实际经济问题的潜力和素质，提高其科研潜力。透过实践性教学，不仅仅能够增加学生对学习计量经济学的兴趣，而且使学生享受到了运用计量经济学分析实际问题的乐趣，培养了学生应用计量经济学的建模潜力。一方面能够参加相关的建模竞赛，更能够运用《计量经济学》的理论和方法撰写科研论文进行发表，这几年研究生的科研成果论文能够充分说明这一点。

该课程采用课堂讲授与上机实验相结合、模型计算与问题分析相结合的授课模式，使学生探究、协作的学习过程中到达学好《计量经济学》课程的目的。具体而言，我们在课堂教学中采用了精讲、案例、讨论等多种教学方法，将课程教学延伸到实践环节之中。根据教学资料、教学环境、教学对象采用了相应的教学方法，形式灵活，效果良好。例如，对一些理论性很强的难点资料，如总体回归函数、总体回归模型概念的联系和区别，t检验法、p值对回归方程系数显著性检验的联系与区别，回归模型存在多重共线性时会出现的理论后果和实际后果，内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲教学形式。对一些实践性很强的重点资料，如经济计量学的研究程序，运用包含虚拟变量的回归模型分析结构稳定性，多重共线性、异方差、自相关的各种诊断方法和补救措施，间接最小二乘法和两阶段最小二乘法，采用案例教学形式。对一些容易混淆难以理解的资料，如多元线性回归模型与一元线性回归模型的不同点，对数线性模型、半对数模型、线性对数模型的设定和参数含义，采用比较、讨论教学形式。对有些难点资料，如内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲、案例、讨论等多种教学形式。教学手段：

（1）多媒体教学。

透过多媒体教学讲授《计量经济学》，突破了传统教学手段的时空限制，节省了时间，增加了课堂教学的信息量，使课堂教学形象化、生动化。

（2）实验教学。

安排1/4的时间，开展实验教学，保证了教学效果。教学方式从传统的“灌输式”转变为精讲、案例、讨论等多种教学形式有机结合，激发了学生的学习兴趣。考试资料方面，适当减少死记硬背式的题目，增加案例分析等实际应用型的考题；题型设计多样化；增加题目覆盖的专业面。

计量经济学论文eviews分析篇四

计量经济学是一门以经济理论和经济数据事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型研究经济数量关系和规律的经济学科。计量经济学在被教育部确定为高等院校经济学类各专业的核心课程，目前大多数高等院校将计量经济学作为经管类专业的重要基础课程。

华南理工大学广州学院是广东省一所普通高等院校，目前在校人数2万名左右，其中管理学院财务管理系开设了计量经济学课程，拥有学生1470名，财务管理专业的理科生占比小，大多数是文科生。该课程的课时较少，教学内容多，该课程教学难度比较大。综合实际教学效果，本专业需要针对具体情况制定合理的教学方案。

1.学生的数学基础薄弱，学习兴趣不高。

计量经济学存在教学定位不明确的问题，开设本门课程时，没有明确本门课程的教学目的。由于本专业学生大多是文科生，所以基础课程的教学内容过于简单，学生数理基础薄弱，间接增加了本门课程的教学难度。

3.理论教学和实验教学脱节。

计量经济学是一门“重思想、重方法、重应用”的课程，理论性和实践性都很强。本院财务管理系从20xx级学生开始开设计量经济学课程，总共48学时，师资力量薄弱，实验条件较差。针对20xx级、20xx级学生，本专业培养方案没有设置实验课程，导致最初本门课程的理论教学和实验教学严重脱节，教学效果不理想，学生的学习效果不好。因此，从20xx级开始开设实验课程，共16学时，经过一学期的教学，大多数学生比较喜欢实验课，但是由于总学时太少，理论课教学任务繁重，学生不能很好地消化理论知识，无法理解实验教学的内容，最后导致理论教学和实验教学脱节。

4.师资薄弱，学生创新能力差。

很多高校经济学教师由于数学功底薄弱，没有学过计量经济学，认为计量经济学和统计学是同一类学科，这种理解上的偏误和薄弱的基础导致大多数教师对这门课程望而生畏。以本院财务管理系为例，目前能讲授计量经济学课程的教师只有2人。但是每年需要学习计量经济学课程的学生大概有300名。

在实际的教学过程中，教师既要讲授理论知识，又要指导学生进行上机实验，课后还需要批改实验报告。教师的工作量较大，教学质量受到很大影响。

从学生方面来看，由于本校是独立学院，学生基础知识和软件的应用能力较差，在实验中，大多数学生领悟力差，需要教师手把手地教。学生普遍懒于钻研学术知识，不会主动地学习思考，创新能力较差，面对实际的经济问题，不能灵活地运用计量方法进行分析。

三、教学改革的建议。

1.正确认识本学科，调整课程定位。

作为经济学的一个独立分支，计量经济学不同于经济理论，也不同于数学、概率论、统计学。如果要开设一门课程，那么我们必须明确本课程的定位。如果不明确课程定位，教师在教学工作中就会感到迷茫，教师很难将学生的具体情况和实际的教学内容结合起来，整个教学过程就会变得更加困难。

2.坚持“课堂讲授、实验教学、课程论文”三结合的教学模式。

经管类学生应该注重计量分析思维的培养，在实际教学过程中，许多学生学习计量经济学后不知道怎么运用，对计算的结果难以做出合理解释。因此，课堂讲授时，教师应该降低难度，学生只需要理解基本思想、基本方法即可;实验教学时，学生必须熟练应用计量软件进行建模分析。为了培养学生应用计量经济学方法独立解决实际经济问题的能力和素质，教师可以要求学生独立完成一篇课程论文，亲自体验计量经济学方法的实际应用，这样有助于提高学生的计量分析的实际运用能力。

3.运用多种教学方法引导学生自主学习研究。

针对经管类本科学生，我们的教学方法应该灵活多变，结合学生的特点进行教学，切不可以“一言堂”的方式死板地讲课，而应该大量使用案例教学，引导学生自主学习、自主进行研究。在课外，教师与学生、学生与学生之间应该多交流、多讨论，引导学生自觉地上机实践，结合实际经济环境，运用计量经济学方法进行课题研究。

计量经济学论文eviews分析篇五

摘要：计量经济学的课程思政改革主要依赖于案例教学，案例的选择、组织和实践对课程思政的效果具有决定性的作用。本文针对计量经济学课程思政的案例选择问题进行了研究，重点讨论了案例中不同思政教育目标的融入问题以及案例思政的实现方式和具体实践问题。

关键词：课程思政;思政案例;计量经济学。

0引言。

课程思政是推进思政教育的必然选择，课程思政改革需要针对不同课程内容的特点，科学合理地进行教学设计。计量经济学作为一门专业课程，它的课程思政就需要结合课程的具体内容来进行。由于在讲授计量经济学课程的理论方法时，必须结合特定的题目或者案例，所以，有目的地选择既能讲清楚课程的知识点，又能履行思政教育使命的案例就成为计量经济学课程思政改革中必须完成的一项重要工作。而进行计量经济学课程思政的案例选择，还必须解决好以下一些问题。

1案例由谁选择。

1.1教师选择为主。

任课教師是课程思政建设的主要负责人，不但承担着课程理论的讲授任务，更肩负着在课程教学内容中进行思政教育的使命，而计量经济学课程几乎全部的内容都是基于案例来讲解的，思政要素的提炼也主要来源于这些案例，所以，教师理应对课程思政的案例负责，不但需要恰当地选择能够讲解课程理论和方法的案例，更要在理论和方法的讲解中融入一定思政教育目标。

1.2学生选择为辅。

教师为主的案例选择并不是说学生完全是被动地接受教师的安排，没有主动性的学习不能够实现预想的教学目标，只有学生也参与其中，主动性和积极性被调动起来，被动的教育才会变成主动地思考。因此，教师应该划定某些特定的范围，让学生参与一部分案例的选择。这个特定的范围，可以结合案例的组织设计来考虑。只要给学生以适当的引导和启发，他们是可以找到合适的案例的，而在寻找和分析案例的过程中，思政教育的目标就会逐步实现。但由学生进行案例选择的前提一定是教师有预先设定的思政教育框架，学生的工作是在教师有意识的引导下完成的，学生不能不受约束地任意发挥。

2案例如何组织。

2.1总体组织原则。

计量经济学课程中所选择的每个案例是为课程特定的内容服务的，相对来说，各个案例之间缺少特定的联系，对案例的讲解和分析以能够解释概念和学习方法为前提，这就使得课程的理论和方法体系相对完整，而对案例所反映的问题缺乏重视。课程学习中学生不会思考案例内容本身的意义，只会关注依托于案例之上的课程知识点或者需要掌握的理论方法是否得到了清晰的呈现。课程思政改革，就需要若想改变这种状况，就需要在不影响课程既定教学内容和教学安排的前提下，让学生重视课程案例内容本身带来的思考。课程思政不需要也不应该改变课程既定的理论体系和教学重点，只是希望学生在完成课程知识学习的同时，在案例分析中得到教育和启发，能够树立正确的人生观和价值观。因此，思政案例的总体组织原则是不偏离课程原有的理论讲解体系，但在课程知识体系下需要进行一些必要的组织和设计。

2.2具体组织方式。

在能够讲解清楚课程的知识点以及相关的方法理论的前提下，对思政案例的组织和选择无非有两种方式：一种是按照思政教育的目标设定主题，然后寻找相关案例;另一种是在根据不同章节内容讲解需要而选择案例时，有目的地选择具有思政教育意义的案例，然后将所有的案例的思政教育价值重新进行梳理，获得一个相对完善的课程思政案例教育体系。尽管两种方式最后的工作目标是一致的，但显然后一种方式更容易实施，案例组织工作能够比较容易完成。

3案例中如何融入思政教育目标。

课程思政建设离不开基于课程知识的思政元素的提炼，计量经济学课程的案例中蕴含着大量的思政要素，将它们系统性的提炼和总结就能够很好地完成课程思政的建设工作，以案例来进行思政教育的目的就能够得以实现。结合以往的案例教学经验，总结对计量经济学课程思政改革的探索，可以考虑分层次、分目标地践行课程思政教育的使命，具体地讲，可以从案例中提炼如下一些方面的思政要素，进行课程思政建设。

（1）对健康生活方式的提倡。比如通过研究吸烟与肺癌发生的关系这样的案例，提醒学生健康生活的重要，鼓励学生养成健康的生活方式。

（2）对身边事的关注与思考。比如通过研究学校食堂饭菜销售数量与影响因素分析的案例，通过研究大学生消费支出与生源地、家庭收入、是否得奖学金等因素关系的案例，学会用课堂所学理论知识分析解决问题，得到有信服力的结论。

（3）对我国经济发展的客观认识。这样的案例非常多，比如居民消费支出变动的研究，地方教育支出与地区经济发展、地区人口数量、人均教育消费等影响因素的关系研究，中国国内旅游收入的增长与国内旅游人数、各类型人口人均消费、铁路里程数的关系研究，我国各行业投入产出关系的研究等。这些案例用真实的数据来分析中国经济的各个方面的发展，既能看到成绩，也能显示问题，对学生的教育和启示更有说服力。

（4）对我国经济政策效果的科学评价。在我国改革开放的进程中，在经济发展的各个方面都不断地有具体的政策被推出，这些政策的效果如何测量，政策作用是否明显等，都可以借助计量经济学中具体案例来分析。比如关注中国储蓄和收入以及相关政策的关系，就可以了解相关政策的效果。

（5）对专业知识和专业问题的准确把握和深刻理解。本门课程选修的学生基本上都是经济类专业的学生，其中大量的案例与学生的专业学习领域相关联，比如我国进出口贸易问题、股票市场问题、劳动力就业问题等，都分别能与各自专业的学习相呼应，案例所揭示的变量间的关系能让学生对具体的专业知识有更切实的体会。而且，结合这部分内容可以将案例搜集的工作安排给学生，这也能培养学生对专业问题的敏感性。（6）对国外经济发展状况的了解。经典的计量经济学教材国外版本的居多，教材中的案例基本上都是国外经济发展状况的反映，使用這样的教材进行教学，自然就能够对国外的经济发展概况获得一部分数据上的认知，也能够将这些结论与我国类似问题的研究结论相对比，清楚认识两者的差异。

（7）对科研精神的追寻。思政案例的选择除了需要考虑课程的知识点讲授所需之外，还可以考虑搜集一些故事类的案例进行讲解，以此增加课程的趣味性和激励性，让学生对课程所属学科的发展多一些了解。比如，诺贝尔经济学奖的多次奖励成果都与计量经济学相关，可以将这些内容进行总结，指出这些成果的意义，同时教导学生要对未知问题具有严谨的探索精神，要对科学问题保持热情，要甘于寂寞，不怕困难和失败，要具有努力拼搏和不怕困难的精神，这也应该成为学生以后做任何事情的一种行为准则。同时，结合课程的学科特征，鼓励学生求真务实，要以事实和数据说话，遇到问题不要想当然。

4案例思政的方案如何实践。

好的方案还需要好的实践才能取得预想的效果。计量经济学的课程思政工作需要借助案例教学来完成，思政案例的设计和选择方案明确后，接下来就必须寻找到有效的实践方式和实践途径。课堂讲授是必不可少的也是最主要的实践方式，这是教师的主要工作，同时也需要学生层面的积极参与和配合。教师的讲解只有被学生理解和掌握才能体现为设定的思政教学目标的实现。

4.1上机操作的实践。

计量经济学课程有别于其他课程的一个重要特点就是课程所有的理论知识都依赖与上机实践来完成，这为课程思政提供了一个很好的实践途径。在不断实践的过程中努力进行多种思考，这本身就是将思政教育工作融入了课程的理论方法的教学中，两者相辅相成。只要案例选择恰当，问题设计合理，学生的每一步工作除了包含对计量方法的实践之外，同时必然包含着对案例问题的理解、分析和思考。每一个案例的上机实践的完成都标志着学生对案例问题所蕴含的思政教育的接受，这种影响伴随着整个课程的全部教学工作。

4.2学生案例搜集和分析的实践。

上机实践操作多数情况下是学生对教学选定案例的上机和分析实践，虽然也是以亲身的操作来领会教学内容和体会案例的思政教育含义，但还是缺少了自己对问题的独特寻找和发现的体验，而在教师的要求下自行搜集案例，设定研究问题，并进行相应的分析和思考，这种案例思政的方式将更能促使学生在学习课程理论方法的同时增强对思政教育的接受程度，案例搜集和案例实践的方式相互配合，学生对案例的政教育意义体验将更为深刻。教师可以围绕前文设定的几种思政教育目标来布置任务，明确学生工作的方向，做好引导者的工作。

4.3案例讨论的实践。

通常数量分析类课程以习题演练和上机操作为主要教学实践方式，定性理论讲解居多的课程讨论课安排较多，但计量经济学课程在课程思政改革时，讨论课必不可少。这些讨论基本上针对课堂上讲授的案例、课后布置的作业案例、学生自行搜集的案例进行。计量经济学的案例讨论，其设定的目的除了要增强学生对课程理论方法的掌握之外，更重要的是要加强学生对案例所涉及的经济理论的认识以及由此衍生的思政教育内容的接受。具有数据支持的结论更能够让学生对案例所反映的问题有更清楚的认识，对案例所蕴含的思政教育的意义也更愿意主动接受。案例讨论可以安排专门的课时，也可以分散在方法讲授和作业讲评等各个环节，分散性的讨论和实践可能效果更好一些，因为它没有体现为刻意的说教，能够做到思政内容和教学内容的自然融合，学生接受于潜移默化之中。

参考文献。

计量经济学论文eviews分析篇六

初级计量经济学的重要资料，也是经济金融实证研究中需要关注的基本问题，故异方差是计量经济学的阈限概念之三。以上三个阈限概念是学生掌握计量经济学理论的关键，同时在概念上具有紧密的联系，下文将基于此探讨计量经济学课程的教学方式。

2基于阈限概念的独立学院计量经济学教学注意事项。

可能的异方差和序列相关检验和修正等等来感受计量经济学解决综合问题的方法和程序，透过写作论文的方式加以体现，然后交流讨论，以深化对计量经济学阈限概念的理解。计量经济学教学经过以上三个方面的具体设计，帮忙学生牢固掌握计量经济学的阈限概念，提升解决实际问题的潜力。

3基于阈限概念的独立学院计量经济学教学实践。

级学生1个教学班共24人进行满分为5分的教学满意度打分，学生对计量经济学课程全部项目的满意度均到达97%以上，总体平均满意度超过99%。由此可见，浙江大学城市学院应用统计课程的教学效果十分成功。

4结论。

回归假设、回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性和异方差是计量经济学课程的三大阈限概念。基于阈限概念的计量经济学教学在于合理安排教学资料，运用软件展示阈限概念的具体应用以及透过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。浙江大学城市学院计量经济学课程的教学实践分析证明本文提出的基于阈限概念的计量经济学教学方式对独立学院的计量经济学课程教学具有很好的适用性及学生满意度。

计量经济学论文eviews分析篇七

1．案例不够丰富，没有思考专业差异。

目前的计量经济学教学过程中，通常状况下教师都会直接运用教材上的案例进行讲授。案例主要涉及一元、多元线性回归及放宽古典假定的资料，一般都是经济问题分析，如居民消费问题、财政收入影响因素等。这些案例的突出特点是适用性广泛，只要学生有宏观经济学、微观经济学的基础知识，都能很好地透过案例掌握相关数据分析的方法。在实际教学中，这些案例的不足之处在于没有和学生的专业基础密切结合，不能拓宽学生的视野，部分同学会误以为计量经济学只能应用于经济学，而对于以后如何在自己的专业中应用相关知识缺乏相应的了解和实践。

2．课程难度大，学生重视程度不一。

量经济学课程的学习能掌握相关知识。排在第二位的是为以后学习数据分析方法打基础，当今是大数据时代，许多行业的发展都离不开数据分析，学习计量经济学能为数据分析打下基础，学生对此也有较清晰的认识。此外，掌握计量经济学基本理论和软件使用方法排行在第三和第四，而运用计量经济学理论进行实证分析排在最后，说明学生对如何运用计量经济学的理论信心不足。

3．先导课程基础差异大。

在学习计量经济学课程时，由于存在超多的数学符号，本来就心存畏惧，加上数理统计知识不够扎实，容易对计量经济学课程产生厌学情绪，影响教学效果;对教师而言，在上课过程中需要专门抽时间补充介绍数理统计基础知识，影响教学进程。

4．课时安排偏少。

透过查阅相关资料发现，一般的本科院校的计量经济学课程设置为48个学时，其中包括40个学时的理论授课，8个学时的上机实验。一些重点院校的计量经济学课程学时安排多一些，如清华大学的计量经济学课程为54个学时。郑州航院计量经济学安排了48个学时，这样的学时安排，调查中有14%的同学认为课时够用，而有39%的同学认为理论课时不够，有47%的同学认为上机时间不够。计量经济学既需用到超多的矩阵和数理统计知识，又需要必须的经济学基础，同时又是一门操作性和实用性很强的学科，务必将理论知识讲授与软件使用结合起来，才能到达学以致用的目的。应对数理基础和经济学基础程度不一、理解潜力有别的学生，教师在有限的学时内，将经典的回归理论能够全面、系统地给学生介绍清楚，已属不易。透过短短几个学时的上机实验，让学生能掌握相关的软件操作技能，也显得勉为其难。此外，在教学过程中，教师一般缺乏充裕的时间进行案例分析和介绍前沿的研究成果，这种拓展既能开阔学生的视野，又能增强学生学习计量经济学的兴趣，但因课时限制，一般得不到实施。

5．实验教学效果难。

以保障现有计量经济学实验教学主要是验证性的，教师讲授计量经济学软件(eviews、sas等)操作方法，给定学生数据，学生验证经典回归模型的估计、检验方法。这样的教学过程对学生掌握具体的软件操作过程是十分必要的。实际教学过程中，实验教学的主要目的也是使学生掌握相关软件操作方法，学会利用软件实现数据分析，但对学生而言，如何将这些理论知识和实际问题结合起来，尤其是将计量经济学的知识应用于专业相关的数量分析，缺乏实践。

1．做好课程衔接和课时安排。

从调查的结果看，许多学生觉得计量经济学课程困难的原因一方面是信息量太大，另一方面是先导课程没有学习，基础不好。因此，在前期的课程安排方面，必须要做好课程的衔接，学生后期要学习计量经济学，必须要在前期安排数理统计学的课程资料。能够采取增加概率论与数理统计课时或者专门开一门数理统计学课程来解决。从课时安排看，条件允许的校园能够适当增加计量经济学的课时，尤其上机实验的课时。增加理论课时一方面能够讲授如时间序列的平稳性、协整、格兰杰因果关系检验等非经典线性回归的资料;另一方面教师能够简要介绍计量经济学前沿知识，如向金融学专业学生介绍金融计量、向经济学专业的同学介绍空间计量经济学等，开阔学生的视野，走上工作岗位后学生可根据实际需要自学相关知识，有条件的院校可将计量经济学理论课时增加4～8个。从上机课时看，一般8个课时的上机基本能保证学生熟悉一个软件的基本操作，完成经典线性回归的相关验证性实验，如能增加2～4个学时，学生会对软件操作更加熟悉，对相关分析结果的分析更加深入，以后的应用较为得心应手。

2．改革教学目标。

在以应用型人才培养为目标的本科院校，学生毕业后一少部分进入研究生阶段的学习，大多数学生都是直接走上工作岗位从事经济管理类的工作。根据调查结果，学生多数认为计量经济学课程难度较大，主要是课程信息量太大，难以取舍，因此在计量经济学的教学目标上，应当定位在使学生掌握计量经济学研究的基本方法与相关的软件操作方面。教学过程中首先应当介绍计量经济学相关方法的基本背景，在授课过程中应个性注意介绍基本思想、基本方法和应用范围，尤其是这些方法的经济背景。在介绍普通最小二乘估计和相关检验方法的时候，要把侧重点放在思路和结论方面，而尽量减少或者简化相关的推导过程，要求学生“知其然”即可，而对学有余力的同学能够透过课下自学的方法“知其所以然”。

3．改革教学方式。

计量经济学的教学不仅仅要传授知识，更是要教给学生学会利用相关知识进行数据分析，因此，要把理论教学、案例教学和实验教学等教学方式充分结合起来。理论教学部分，要更多地采用启发式教学、课堂讨论等方式。启发式教学能够激发学生学习理论知识的用心性，引导学生主动思考;课堂讨论要选取适宜的教学资料，提前定下讨论资料，要求学生发挥主观能动性，提前做好课下准备，加深对理论知识的理解。案例教学则需要任课教师提前做好准备，选取与学生专业相关的案例。案例分析过程要尽量让学生参与进来，教师提前选取好专业方面的问题。能够安排部分同学进行前期的理论分析，部分学生搜集相关数据，最后在教师的带动下完成案例分析的全过程。

4．改革实验教学。

计量经济学应以学生掌握相关软件的操作为目标，对于基本的操作，能够透过教师演示，学生进行验证性实验加以学习。而学生若要真正掌握具体的应用，务必经过一个完整的搜集数据、建立模型、估计和检验、模型应用的一个过程，只有这样以后才能学以致用。因此，实验教学不能仅仅包含学生在实验室里完成验证性实验的过程，推荐增加课程论文。在学期初就给学生布置好任务，要求就本专业的相关经济、管理等方面的问题，分成小组，依据经济理论，选取相关变量，搜集数据，建立计量经济学模型，进行一个完整的数据分析过程，最后以课程论文的形式提交实验结果。这个过程中老师根据学生的实际状况加以指导和监督。自己动手进行实践的过程，不仅仅锻炼了学生的动手潜力和实践潜力，由于整个过程是结合理论教学逐步进行的，也对学生掌握相关理论知识起到了有益的补充。

5．改革考核方式。

课程考核方式的改变是教学改革的驱动力，也是激发学生兴趣的原动力。在调查中，有63%的同学反映没有及时预习和复习课堂资料是跟不上课程教学的原因之一。学生不及时预习和复习教学资料，一方面可能是学风问题，另一方面也可能是眼下的考核方式不利于激发学生学习的用心性。对于计量经济学课程的考核，要改变传统的以理论考试为主的评价方式，一是要增加上机测试，二是对学生独立完成的计量经济学模型的设计、数据搜集、数据分析、模型检验和提交数据分析报告等环节也在评价中给予必须比例的分值。推荐上机测试、课程论文各占15%的分值，理论测试占70%的分值，这样的改革能在必须程度上改变学生在考试前透过短期突击应付理论考试的现状，把工夫用在平时。

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计量经济学论文eviews分析篇八

伴随着经济统计发展，经济统计的经验累积，目前的经济统计所需要统计的数据已经非常庞大，数据统计者在进行数据统计时，如果仅适用数理知识的采集，并不会对数据进行深入挖掘，造统计结果不准确。统计数据的数量逐渐增多，数据类别也同样增加，对此，如果仅仅是使用以往的数据统计方式，并不能准确、全面的实现数据分析并统计的工作。数据挖掘技术是目前全新的统计方式，其具备良好的数据统计方式，能够横向的对数据进行挖掘，进而更好的对经济数据进行统计，更好的满足社会对经济统计数据的需求。

数据挖掘技术简单的说就是对数据信息进行深入挖掘的一种技术，在实际的使用过程中，能够将复杂的数据库变得更加的简化，进而从中发现能够利用的数据信息，并加以分析和整理，进而达到庞大且散乱的数据得到充分的利用。目前我国的经济数据统计信息量非常庞大，并且还带有数据不完整、随机性强的特点，这些都造成常规的数据统计方式和系统无法充分的分析并统计经济数据。数据挖掘技术能够将这些具备随机性强、完整性低的原始数据进行分析和统计，最终形成一套能够合理利用的统计数据形态，以便于数据使用者更好的对数据进行应用和提取。这样能够将数据进行更准确、更全面的收集、分析和加工的技术被称为数据挖掘。

数据挖掘的特点是能够自动的将有价值的数据发现并收集，然后对其进行处理、加工，将大量的信息处理、加工之后对其进行分析和统计，进而实现数据的有效性、准确性和实用性。

1、综合性应用能力较强。数据挖掘技术已经被许多的统计工作所合理应用，并且发挥着至关重要的作用，其中也包括经济统计。数据挖掘技术不仅仅是一种数据挖掘能力强、具备统计能力的技术，还能够根据数据使用者的要求将数据进行分类和统计。因此，数据挖掘技术在经济统计中，能够有效地将数据进行开发、整理和分类，给统计数据的使用者提供更好的便利服务。

2、较强的有效性。数据挖掘技术目前在我国应用的实践并不长，但是其在经济统计的工作中的实际应用效果非常好，并且还具备稳定的工作性能，不仅仅是能够对经济数据进行整理、分析和统计，还能够更加有效的对挖掘出更多有价值的信息，在实际的应用中能够表现出较高的有效性。

3、数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。目前，我国的经济统计多数还是使用的传统的经济统计方式，收集和统计的数据信息并不能形成一个有机整体，在进行数据的管理时，仍然会出现许多的问题。对此，就需要利用新技术来提升经济统计的有效性。宏观经济统计数据库能够给数据挖掘技术提供相当合适的统计平台。对于经济统计来说，其统计的数据必须要准确无误，这就需要有大量且可靠的数据资源，宏观经济统计数据库的特点便在于此，所以数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。

数据额挖掘的整个流程主要为在数据库中中利用数据挖掘算法收集相关的数据，然后围绕着数据挖掘进行的预处理，进行多次重复的对数据进行统计和处理。整个数据发掘过程是由多个挖掘步骤所组成的，数据挖掘仅仅是整个挖掘技术的一个主要步骤。数据挖掘收集的主要步骤有以下四个。

（1）定义目标阶段。根据数据统计者的要求定义数据挖掘目标。定义目标的适配度会直接影响数据挖掘的最终效果，对此，就需要具有应用领域知识的专家和数据挖掘经验的技术人员共同写作对目标进行定义。一方面需要对各种算法进行对比，最终确定最行之有效的算法之一，另一方面确定数据挖掘能够充分的满足实际工作要求。

（2）数据准备阶段。数据准备阶段是数据挖掘技术中最为重要且过程最长的阶段。这个阶段主要分为三个步骤：数据挑选，数据处理和数据变化。数据挑选主要是指从数据仓库或数据库中挑选所有相关的数据，将这些数据定义为目标数据。数据处理是指对目标数据进行初步的处理，然后挑选出挖掘出符合要求的数据。数据变换是指对挖掘出服务要求的数据进行精简，即从数据处理中挖掘出的数据进行更深层次的挑选，最终挑选出完全符合数据统计要求的数据。

（3）数据挖掘阶段。这一阶段是主要的数据挖掘阶段。首先是预定算法，换而言之就是采用怎样的条件挑选数据，并进行挖掘。

然后针对算法完成数据挖掘工作。在完成之后，便可以进行数据挖掘模块的计算。这个阶段是相关领域专家和数据挖掘分析者最为关注的一步，也能够被称为实际上的数据挖掘。

（4）评估阶段和结果显示。根据数据使用者的要求将数据进行分析并将结果显示，将有价值意义的数据显示出来，并且将挖掘出的数据进行价值评估，对于无意义的或存在重复的数据删除。如果最终挖掘出的数据无法满足数据使用者的要求则返回到上一步，重新筛选。

目前数据挖掘的发展方向可以从多个方面展开：

（1）根据数据使用者的要求开发出各种数据挖掘系统。具备较强功能性的数据挖掘系统仍然难以处理各种数据，对此就需要针对要求制定出各式各样的数据挖掘系统，例如空间数据库挖掘和关系数据库挖掘等。

（2）提升数据挖掘显示结果的确定性、可表达性和有效性。需要已经挖掘出来的数据能够充分表明数据库的主要内容，并且能够运用于实际的相关领域当中。对具备缺陷的数据需要进行分析，以相似的数据或者有规律数据的形式展现出来。

（3）数据挖掘结果简化。挖掘出的数据最终使用者并非是数据挖掘的专家，所以挖掘结果一定要简化。

（4）交互式、多抽象层数据挖掘。交互式数据挖掘能够准许用户对数据进行精确挖掘，数据的焦点具备动态改变的特点，从多个角度多个抽象的层次灵活的收集数据、挖掘数据。

（5）数据挖掘的保密性和安全性。因为最终的经济统计结果需要一定的安全性和保密性。对此，就需要加强数据挖掘结果的保密性和安全性，以免数据造成泄漏，隐私被别人侵犯。

经济统计工作对我国的经济发展有着至关重要的作用，伴随着挖掘技术在经济统计中的应用，对数据统计的分析也更显高标准化和高质量化。对此，提升数据挖掘技术的应用效果，能够有效的提升统计工作的统计结果质量，让其具备可靠、真实的特点，进而给政府提供指定社会战略发展目标的有力证据，帮助工业企业确定经济发展目标。数据挖掘技术在经济统计中具备巨大的社会效益和经济效益。

计量经济学论文eviews分析篇九

摘要：建立计量经济建模的目的就是用来模拟现实，以达到经济分析。政策测定。预测与决策。理论的实证与检验等多角度的使用需求。然而在现实的应用中却存在着许多的不恰当使用问题，主要表现为模型不检验。甚至未通过检验就使用的问题。这些不恰当的使用主要是对模型及建模工具的理解偏差等原因造成的。如果不加以重视，不但达不到经济分析的目的，甚至会误导后续的研究，以及错误的决策，还会造成重大的经济损失。

关键词：计量经济模型；模型检验；模型应用；协整检验。

计量经济模型是对复杂的现实进行抽象和简化的有效工具。其将社会经济活动的主要关系以方程式的形式表达，让使用者一目了然。同时，这些主要关系往往都是经济社会问题的主要矛盾的反映。所以一个好的模型就应该反映出这些问题产生的因果关系，根据这些因果关系就可以有依据的制定政策和计划方案，提高我们的管理效率。然而在现实的模型使用中，却存在着很多的问题，本文将就模型使用中常见的问题剖析如下：

在学生的论文答辩或中期的检查中，经常会遇到为什么不在文章的某处建个模型？或者是我想在某处建个模型该怎么做？甚至某些高校的论文规范中要求论文中都要包含模型才能及格等等问题。产生这类问题的原因，就是对模型一词的理解偏差，即认为模型就是一个方程式，所以在文章的某处加入表明某种关系的方程式就算是建模了。这种错误可能产生的后果就是局部的关系与全局系统是否恰当问题。即局部的关系在全局中是否真的起作用并没有得到实证，甚至是局部关系与全局的关系相矛盾。如果在论文写作的制度规范中要求有模型，则这种制度规范必然会引起学生们对模型理解上的偏差。这种偏差不但会迅速扩大，还会很容易导致大量的形而上学式的分析结果。

我们所写的任何一篇学术研究类的论文，都可以看做是一个模型，或者是更大模型中的局部细化。即使你没有使用模型一词，也没有想构建什么模型，你都避不开文章的框架和对现实的各类描绘。现实属于客观的存在，你的描绘就是对现实存在的抽象缩影，这种抽象就属于建模。只不过你使用的是语言描述，并非方程式而已。现代意义上的计量经济模型，是以方程式（组）加残差的形式构成的。往往是复杂的社会经济问题的简化描述，它应该是论文的核心，而论文的其他部分则是对模型解释、铺垫、基础说明等内容。

任何一个模型的构建都有着其观察视角，及其理论或经验依据。只有你依据的理论符合现实时，你才能得到有代表性的有效模型。这种有效性在模型的使用阶段主要表现为预测性误差很小。这一点在现实的模型使用中是很难做到的，主要原因如下：

首先，我所依据的理论经验，多是盲人摸象式的观察和感受得到的。这种有偏感受的代表性，自然要影响到模型的质量。由于西方主流经济学的形式化片面发展，使得其经济理论很难符合我国的现实，其解释力也很有限，而我们的很多学者又以学习和借鉴西方理论来构建模型，所以这是目前的大量模型无效的根本原因。

其次，计划经济的实验性道路的失败，社会主义市场经济的初建时间不长。还有很多理论和猜想需要实践的检验。在没有实践检验之前，我们的猜想所产生的任何偏差都会引起模型的无效。

统计观察数据是决定模型有效的另一个重要因素，即在模型的初步设计后，我们多会感觉到观察数据的短缺，于是会产生很多获取统计数据途经，进而就会产生一系列的数据代表性问题。这在论文写作中又是普遍存在的较严重的问题，其具体的表现及成因可能有如下几个方面：

第一，有相当一部分论文采取以相关数据来替代实证所需的观察数据，而已有数据的代表性就成为模型有效与否的主要问题。由于已有数据多是国家统计局的公开信息，因此很多模型的内涵不同，实证的结果却都很相近，甚至模型的经济意义都变了味道。

第二，有部分论文采取了自己组织问卷或采访等方式来获取所需数据。这是值得提倡的做法，但是由于观察范围的有限，很难获得会面有代表性的系统数据。进而使得模型也不具有代表性了。

反映社会经济现象的系统性模型很多，常见的模型及其应用条件是人们经常忽略的问题，现总结如下：

第一，最简单和最常用的系统模型就是期望值为零，方差为固定常数的随机干扰系统。它是计量经济模型的重要组成部分，建模过程中以残差的方式出现。如果模型中的解释变量能够很好的解释被解释变量的话，则残差将是零均值、同方差、无自相关的平稳变化的随机干扰子系统。否则，残差将表现出存在异方差或自相关等严重问题。

第二，对社会经济现象的动态规律的研究，可以通过自相关、偏自相关、互相关等函数的分布特征，来确定计量经济模型中各变量的滞后阶数。即当某变量的自相关函数是拖尾的，而偏自相关函数表现为p阶截尾的特征时，则说明该变量为p阶自回归过程ar（p）；如果某变量的自相关函数是q阶截尾的，而偏自相关函数却是拖尾的，则该变量为q阶移动平均过程ma（q）；如果一个变量的自相关和偏自相关函数都是截尾的或都表现为拖尾的特征时，则该变量就是自回归移动平均过程arma（p，q）。在回归模型中如果被解释变量是自回归过程，则该模型就叫做自回归模型arm；如果解释变量是自回归过程，则该模型叫做分布滞后模型dlm；如果两者都是自回归过程，该模型就叫做自回归分布滞后模型adlm。adlm的分布滞后阶数可以通过互相关系数的阶数，或格兰杰因果检验等方法来分析判断。

模型的估算和检验多是采用固定的程序进行的，其中的算法、应用条件、使用原则等方面的不恰当使用，或者根本不进行检验等情况的广泛存在，使得模型的有效性大大减弱。常见错误的主要表现如下：

（一）没有进行各类检验或检验内容不全面的问题。

在上期有关计量模型的检验知识介绍中，我们将对模型的检验分为四类，其中的绝大多数检验都是要做的。而我们会看到很多不做检验就使用的模型，这在科学研究中是很避讳的事情，然而这种避讳却是目前很容易出现问题。模型构建中的某些检验是必须要做的，如变量的显着性检验、残差的异方差性和自相关性检验等等都是不能缺省的。

（二）模型估算上的主要问题。

目前在计量建模中的估算方法很多，尤其是机器学习思想引导下，新的人工智能研究所得到估算方法更多。而这些算法所产生的偏差及随机干扰性的误差，多数是不可控制的。其中经过证明的最佳线性无偏估计很少，很多方法需要逐步修正来完善。而这一完善过程需要收敛集中才有意义。可在实际建模中，却存在着大量的只适合内插预测，不适合外推预测的估算模型。

如大量的存在条件异方差、自相关的各类模型，以及向量自回归的、两点法、三点法、指数平滑和移动平均等方法得到的估算模型，往往都存在着这类不收敛问题。

（三）回归与协整分析的恰当使用问题。

回归分析的方法在自然科学的研究中广泛使用，且效果很好。但是在社会科学的研究中，却广泛的存在着伪回归的问题。为了避免伪回归，恩格尔和格兰杰等学者研发出协整分析的相关内容，并因此而获得了诺贝尔经济学奖。然而我们在使用和理解这些知识时却产生了很多问题：

首先，将协整与回归分裂开来，并视为豪不相关的东西。在自然界的大量平稳现象中，回归关系是稳定的，所以回归分析是科学研究中最常用的方法之一。但是在经济学的研究中，人们发现社会经济现象绝大多数都是非平稳的（即单整过程）。在非平稳的现象之间建立回归方程，很容易产生伪回归的结果。即本来豪不相关的现象，往往被认为是因果关系，且统计上是显着的。只有协整系统所表现出的回归关系，才是真正的因果关系，我们称之为协整回归。

协整系统是指由一系列不平稳的单整序列构成的复杂稳定系统。在该系统中，就各个单整序列而言，都是不稳定的。而它们综合在一起时，却表现为平稳的状态。所以在求解回归方程时，需要进行协整性检验，即观察其残差项是否为平稳的，若残差平稳，则回归方程就是协整的回归。

其次，为了避免伪回归，提高寻找协整回归的效率，在建立协整回归之前，先要对各回归元素进行平稳性检验。一般要求各回归元素都是同阶单整过程，若单整阶数不同，则要求被解释变量的单整阶数不能单独高于解释变量的单整阶数，且最高阶的单整变量要在两个以上。这是保证多阶协整关系存在的必要条件。

模型的作用一般认为是预测、政策模拟、结构分析、理论验证等四个方面。其中经济预测是最基本的使用，所以保证能够预测是对模型好用与否的最基本要求。由于早期的计量经济建模多是截面数据模型，用于动态性预测时很不准确，后来人们又开发出很多时序分析的方法。然而时序分析用于预测时，又多基于“鉴往知来”的统计经验规律进行的，所以在不平稳的现实社会经济问题中，由于历史重演的可能性不大的，因此预测也很准确。这样人们比较热中的向量自回归var、ar、arma、dlm等一系列序列模型的使用都未必是有效的。也正因为如此，目前倍受关注的面版数据模型，可以使用静态数据验证动态规律，使用动态数据来验证静态规律，这很可能是较为有效的建模途径。

上述所涉及的各类问题，都是我在教学和科研中发现的，多数同学容易犯的错误。而处理原则也只是我个人的体会和经验，仅供同学们参考使用。