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计量经济学小论文查字典论文网篇一
在本科计量经济学的教学过程中，由于部分经济学教师不能熟练掌握计量经济学这门课程的相关理论和方法，导致学生对这门课的理解产生偏差。很多高校本科生的计量经济学课程，主要介绍理论方法，除了一些课后习题和文中例题外，几乎没有关于结合理论进行应用的专门章节，即使有也特别老旧。有很多经典著名的国外教材也是如此设计。然而国内的很多高校教师仍然是不加修改的照搬国外的经典教材。
此外，这些教材中很多例子适用于欧美的经济情况，很多教师上课的时候不能结合我国的实际情况加以修改和补充。而且计量经济学作为一门孤立的课程，看不到它与经济学其他课程之间的联系，就更加难以理解它在整个经济学课程体系中的地位，甚至会觉得它是一门应用数学类课程，这种想法无形中会影响到学生，致使部分学生反感这门课程。
由于计量经济学的学习需要数学、统计学、线性代数等数学基础知识，很多教师在教学过程中过度强调数学推理，使得学生将计量经济学当作一门数学课进行学习，因此达不到这门课程应有的效果和目的，无法使学生认识到计量经济学在经济学中的作用和地位。过多的强调理论公式的推导，使得计量经济学很难被经济学类的学生接受，陷入理论推导的怪圈，降低了经济现象方面想象能力和求知欲望。另一方面，计量经济学的理论部分的理解又需要较好的数学基础。
而目前我国大部分需要学习计量经济学的学生属于经济学类专业，此专业中的绝大多数的学生是文科生。而对于文科生而言，数学基础会稍微差一些，对数学敏感性较差，逻辑分析和定量分析的能力也较低。
因此，当接触到计量经济学这门学科时，若得不到教师的正确引导，学生不难很难理解到理论计量的精髓而且也很难将计量经济学理论应用于实证研究。大部分学生就会认为计量经济学就是统计学或者数学，对其自身经济学科而言是不需要的。这种负面思想也会影响到下届学生。
一般情况下，计量经济学每学期54学时，因为课时有限，教师在教学过程中只能着重理论课程方法的介绍，而并着重培养学生解决实际经济问题的能力。当前，我校计量经济学在授课过程中以基础课程为主，而对于处理实际经济问题涉及较少。原因总结为以下两个方面：
第一，在教学过程中使用的教材主要是介绍理论及其推导;
第二，如果讲授计量经济学的应用，则需要如下过程：首先建立或选择需要的模型;然后收集相应的数据;其次对模型进行检验并进行异方差、多重共线性和自相关等计量经济学检验，然后使用学到的计量经济学理论估计模型中的待估参数;估计参数后，利用模型的估计结果进行实际问题的分析，例如，经济现象的分析，政策建议，经济预测等。而计量经济学设定的课程学时较少，课时有限，故不能完成此种程度的教学任务。eviews等相关计量经济学软件是在实际应用分析常用的统计软件，在计量经济学教学过程中，由于课时有限，学生上机进行实际软件操作的机会少，训练不足，这使得学生在学习计量经济学理论方法后出现不会应用的问题。实验环节在高校培养学生实践和创新能力最重要的部分，经济管理类的实验环节比理工类要薄弱很多。
另外，为了满足社会进步的需要，近年各高校经济学的教学方法和手段上不断地提高和改善。绝大多数高校已经实现了多媒体教学应用。由于多媒体的广泛应用，计量经济学教学过程中以多媒体为主，板书为副，这虽然加快了教学进度，但无形中加大了学生的思考负担和思维强度，使得学生对必要的需要数理推导的理论部分无法理解深刻。
现阶段计量经济学教材的内容主要侧重于计量经济学方法和理论知识的介绍，对实际问题的分析研究介绍的较少。学生在刚接触计量经济学时，就会看到大量的公式和数学符号，对学生的学习造成了较大的困难。在学完计量经济学后，学生不知道如何运用计量经济学方法去解决实际问题。另外，大量的计量经济学教材的符号并没有统一，同一术语不同的教材用不同的符号，使学生眼花缭乱，不知从何入手。
计量经济学是一门方法论的学科，具有应用性较强的课程。计量经济学强调理论、案例和实验三者的有机结合。为了加强学生对计量经济学的了解，知道计量经济学在经济学科中的地位和作用，使得该课程的教学达到预定的效果，能够提高学生的创新能力、实践能力，笔者根据自己数年的教学经验，有下面几点建议。
首先教师应该正确的认识计量经济学这门课程的位置及重要性。挪威的经济学家ragnarfrisch作为首届诺贝尔经济学奖获得者，1933年曾经在计量经济学杂志中对于经济学数量方面的研究进行了评述：即使部分经济理论有数量特征的，但经济统计学、一般的经济理论和计量经济学是不可以混为一谈的。也不能将计量经济学简单地看作是数学在经济学上的应用。只有真正的清楚经济问题的数量关系并将其结合着理解，我们才能理解计量经济学的内涵及本质。计量经济学是一门由统计学、经济学和数学相互结合的交叉学科，但是我们不能简单的将计量经济学看作是经济学、统计学、或者应用数学在经济学上的一种应用，而应将其看作一门在经济学科中占举足轻重地位的综合性边缘学科。其次，计量经济学教学应当理论与应用并重。
计量经济学笼统的可以分为理论和应用计量经济学两部分。理论计量是以计量经济学的方法为主，以数学推理为基础，强调理论的数学证明与推导;应用计量侧重理论的应用，以经济学为基础而对实际问题进行处理。在这方面的教学中，尤其应侧重结合我国国情，设计相关的实例分析教学，使得学生能够结合应用模型，加深对计量经济学理论的应用理解和训练。教师应当将计量经济学这门课程作为经济学人才所需掌握的基本方法论来设计。如果学生能够掌握这些基本的方法论原理，就具备了解决经济学中的相关问题的能力。因此，在本科计量经济学的课程内容的设计中，应当坚持应用和理论并重，着重让学生通过解决实际案例，加深对计量理论的理解程度。再次，对于计量经济学的理论方法，思路是优于数学过程而更加需要重视的部分。描述计量经济学理论方法离不开抽象的数学语言叙述过程，但让本科生在有限的时间内掌握这些数学过程，一方面是具有难度的，另一方面，也是不必要的。
学生可以通过自学从而掌握详尽的数学推导过程。而有限的时间内，更为重要的是让学生能够理解整个学科的发展脉络，也就是我们通常所说的需要学生建立计量经济学的理论框架和思路。教师需要引导学生掌握这种思路。例如，某一种计量经济学理论方法，其思路的关键是什么?计量经济学是一门不断发展壮大的学科。在冗繁的模型和方法中，能够建立整体的框架和思路尤为重要。是学生能够提纲挈领的感受到淘汰旧的理论方法的原因以及发展新的理论方法的驱动力，这需要教师的引导和灌输。比如新产生的方法怎样突破旧的理论框架，解决了原来没有考虑或者无法解决的问题?我们的教学目的也是为了让学生能够掌握这些框架和思路，因为思路不仅反映了方法论产生的原因和发展的动力更主要的是学生如果能够深刻理解这些，才可能在原有理论基础上加以发展和创新。所以，在整个的计量经济学教学过程中，教师始终应该秉承这一思想，给学生介绍整个计量经济学体系的脉络。掌握好这个总的脉络，就能够提纲挈领，提高对计量经济学的整体认识。
教师应在教学过程中结合实验软件，积极挖掘学创造力和主观能动性。教师应当因材施教，根据学生的不同专业从而安排相应的结合其专业的案例和实验教学内容，使学生能够在掌握计量经济学原理的同时，能够很好的将计量理论应用于解决本专业的实际问题中去，同时在解决实际问题的过程中，加深对理论计量的理解和认识。为了使学生能够有时间在课堂上建立计量经济模型，并且切身体会到计量经济学在其相应专业的应用价值和意义，学校应该在原54课时的基础上增加课时，增加的课时用于是学生掌握必要的经济和统计学软件的使用。使得同学不仅学完统计检验、参数估计等理论基础知识，而且能够在掌握这些理论知识的同时，可以应用这些基础知识解决与自身专业相关的实际应用问题。
由于当前的计量经济学教学是计量经济学理论方法与实际的经济例子、软件操作，经济理论分离，因此，笔者认为，教师在授课时应选用一种软件，比如eviews，在讲授完基本的计量经济学理论后，结合具体的经济实例，首先教学生如何使用软件来实现相应的理论结果，不需要解释为什么使用软件，只是让同学知道软件是解决问题的一种简单的工具。
比如，在学完前几章的参数估计和检验后，教师应该引导学生找到自己感兴趣的实际问题，然后使用eviews软件完成参数的估计和检验，最后让学生对所得到的估计和检验结果做合理的解释，这样不仅使学生深刻掌握了所学习的计量经济学理论和方法，而且也提高了对实际问题的解决和分析能力。
首先市面上不同的教材应该进行符号和内容统一，对于一些内容不同的理解应该给于详尽的解释。;其次，教材的编写应该按照不同的层次进行区分，对于本科生使用的教材，建议删除计量经济学理论方法结论所需要的数学推导过程，主要侧重于学生对计量经济学方法的应用;而对于研究生教材，不仅要着重详尽数学推导过程，也要注重对计量经济学理论方法和内涵的理解，同时也不能放弃理论方法与实际相结合。最后，无论本科生教材，还是研究生教材都要引进最前沿的研究问题、研究方法和研究思路，这样，可以激发学生的学习兴趣和创造力。
计量经济学小论文查字典论文网篇二
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。
计量经济学小论文查字典论文网篇三
计量经济学论文指导
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写作部分：
一、计量论文的两大要点是什么？
1.计量模型的建立
2.模型中的系数如何估计出来
二、如何判断计量论文的水平高低？
掌握了上面两个要点，只是说你能写出一篇计量论文，并不是说能写出一篇高水平的论文。水平的高低在于你处理这两个要点时水平的高低。
三、做计量的“杀手锏”有哪些？
所谓的杀手锏，不是指超级复杂的计量方法，而是指这种东西一旦用起来，一般不会有人来攻击。所谓的一招毙命，毙了审稿人的命。计量方法很多，可以说满天飞。但是，真正有价值的方法，被人公认为具有一定可信度的方法（所谓的“杀手锏”），只有5种(贪多嚼不烂)。并不是你所看到的所有的方法都有人信。这点大部分初学计量的人都不会意识到。看到书上介绍一个方法，就认为这是一个好方法。其实不是。你如果查阅一下国际上关于经验研究类的论文，会发现大部分论文所用方法无非是：简单回归；工具变量回归；面板固定效应回归；差分再差分回归(difference in differnece)；狂忒二回归(quantile)。
工具变量(iv)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。国际审稿人会拼了老命整死你。国内审稿人大部分不懂这东西（除了经济研究季刊等等这类刊物的部分审稿人以外）。工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是和残差没有关系的东西，这就是你的iv了。例如贸易量如果是内生的，那么你找地理距离作为iv。北京到纽约的距离，那是自然形成的，没人认为是由你的y或者残差导致的。但是你会发现贸易量和地理距离在数据上具有相关性。这就很好。这种数据相关性越强，iv的效果就越好。就这么一段话，iv变量回归就讲完了。
要注意，iv不灵不代表你不能发表。你只要找到一个iv，效果不是差的太离谱，一般都能发。当然不能发国际一流了。国内是没问题。国内审稿人没人会重复你的结果看看是否有问题，因此你说这个iv效果已经是最好的了，世界上还找不到第二个比这个更好的了，审稿人也没的话说。就发表呗！如果审稿人说，另外一个iv效果可能要比你的好。那你就采纳他的建议用他的iv，然后感谢他一下。第二次审稿就发表了，哈哈哈哈！
四、差分再差分(difference-in-differences)，或者叫作差差分法、双差分法，是固定效应的一个变种，在估计某个事件发生带来的效应时最有用的方法，特简单。关键思想是通过差分的方法把相同的固定效应差分掉，就剩下来事件的净效应了。举一个例子你就明白怎么回事了。大家都知道买房子靠不靠学校医院等设施还是有很大差别的。zf为了拉动某个地方的房价，直接把地铁建到那里。但是你不知道这种设施到底导致价格有多少差别。你看到学校旁边的学区房价格上升，难道一定是学区房因素导致的吗？北京房价一直飙升，很可能是学区房以外的因素导致的。现在你要检验一个假设：学区房因素导致房价上升。差分再差分，这个方法要凑效的秘诀是：学区房因素发生变化，而其他因素基本维持不变。例如zf重新划分学区，一个著名小学突然在某个没学校的地方建分校，或者一个著名小学搬迁，这些因素导致房子是否属于学区房发生了变化。以建分校为例。建校后周围一片区域a的房子都属于学区房，这个区域以外附近区域(b)的其他房子就不算该校学区房。然后收集建校前后两个时间点上、a和b区域房价的数据。所谓的差分再差分法，就是：a区域两个时间点上的平均房价差距-b区域两时间点上的平均房价差距 = d，这个d就是建校对房价的影响了。d是两个差距之间的差距，所以才叫做差分再差分。用计量回归把这个d给估计出来，是有办法的：
p是房价，da是虚拟变量，在区域a则为1，否则为0，dt是时间虚拟变量，建校后为1，建校前为0。stata一跑，就把d估计出来了。为什么d可以如此表示？自己思考一下啦。实在想不出来，wooldridge的书上有精确严格的解释。这里给出一个直观的粗略解释：北京所有区域的房价每个月都在上升，因此需要控制这部分因素，这就是时间因素dt；区域不同自然也有差别，需要控制区域位置因素，这就是da，这就控制了即使不建校也存在的差距；控制住其他因素x，那么剩下的da*dt就是建校带来的房价提升效应了。这下明白了哦。
2.1，pp26，见下面)。如果是异方差问题，那么不同x位置的正太分布图的方差就有变化。这个图上注明了预测值是e(y|x)，就是y的条件期望，就是那根回归预测直线啦。在正态分布下就是y的密度函数的中心点的连线，就是1/2分位数点的连线。如果那条预测线画在密度函数的1/4和3/4分位数点上，那么预测结果就不是y的均值（在非正态下可能是均值），而是1/4和3/4分位数点的预测值。这下明白狂忒二回归了吧。分位数回归就是看看那根预测直线在不同的分位数点上有什么结果,得到什么样的回归系数。通常的ols预测直线，仅仅是一个特例而已。进一步推广，可以推广到任意分位数点回归的情况。道理一样。
计量经济学小论文查字典论文网篇四
摘要：卫生资源配置与人类健康息息相关，对社会经济发展有促进作用。随着我国经济发展，医疗卫生事业建设有了明显变化。运用计量经济学方法，实证分析了卫生资源配置与经济增长的直接和间接关系，拓宽了医疗卫生资源配置的研究领域。
关键词：经济增长;卫生资源配置;计量经济学
1研究内容
选择卫生机构床位数、卫生技术人员数、卫生总费用作为卫生资源配置的指标，选择gdp作为社会经济发展的指标，利用—相關数据，构建卫生资源配置与社会经济增长的联立回归方程模型。通过预测和结构分析，探讨我国卫生资源配置与社会经济发展的关系。
2研究意义
医疗卫生资源的优化配置属于卫生经济学的研究领域和范畴，但如果仅从卫生经济学的角度进行研究过于狭隘，无法从各方面、多角度对这一问题进行充分探讨。以经济增长与医疗卫生资源优化配置效率为研究对象，运用计量经济学探究经济增长与医疗卫生资源配置效率之间的实际关系，在经济学和其他部门经济学理论研究的基础上，从新的角度拓宽了医疗卫生资源配置的研究领域。
3实证分析
卫生资源配置与经济之间存在多种联系[1]。通过资料查询和文献参考，得出在卫生资源配置方面影响经济增长的因素包括医疗卫生机构数量、卫生技术人员数量、卫生总费用和医疗卫生机构床位数[2-3]。查询中国卫生统计年鉴和国家统计局的相关数据，得到—相关数据，建立模型并实证分析。
3.3显著性检验
（1）f检验。在给定显著性水平？琢=0.05的条件下，在f分布表中查出自由度为k=4和n-k-1=9的临界值f？琢（4，9）=3.6331，f=740.99212.9752，所以拒绝原假设，说明回归方程是显著的。
（2）t检验。在给定显著性水平？琢=0.05的条件下，查t分布表的自由度为n-k-1=9的临界值t？琢/2（n-k-1）=2.2622。由数据可知，lnx3解释变量对被解释变量的影响是显著的，其余变量的影响是不显著的。
3.4多重共线性检验
对模型进行多重共线性检验，通过相关系数矩阵与方差膨胀因子两种方法进行确认。
根据相关性分析，解释变量之间存在着高度相关关系，因此变量之间的共线性较高。为了进一步确认变量的共线性，对模型进行方差膨胀因子检验。由于解释变量的vif值均是大于10的，变量之间的共线性比较高，对变量进行进行逐步回归。
（1）一元回归：所有变量的t检验均通过，但lnx3的拟合优度最高，因此以lnx3为基础加入其他变量。
（2）二元回归：由于加入lnx2的拟合优度最高，且t检验均通过，因此以lnx3、lnx2为基础加入其他变量。
（3）三元回归：可以看到新加入的变量均是不显著的，因此逐步回归留下的变量为lnx2、lnx3。
3.5异方差检验
运用怀特检验对变量的异方差性进行检验，检验逐步回归后的结果是否存在异方差。检测结果“obs*r-squared”为3.2609，相对应的概率值prob值为0.65980.05。在0.05的显著性水平下，接受同方差的原假设，即模型不存在异方差。
3.6自相关检验
对样本量为n=14、2个解释变量的模型，在？琢=0.05的显著水平下，查dw分布表，可得临界值dl=0.905，du=1.551，模型中dudw=1.74044-du，因此判断模型不存在一阶自相关。
为了检验变量是否存在二阶自相关，运用lm检验方法，可以看到“obs*r-squared”为4.1745，对应的prob值为0.12400.05，在0.05的显著性水平下，接受不存在序列相关的原假设，且“resid（-1）”和“resid（-2）”对应的p值大于0.05，因此模型既不存在一阶序列相关，也不存在二阶序列相关。
3.7最终模型
3.8经济意义
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，平均每千人口卫生技术人员数量每增长1%，国内生产总值减少1.0737%;卫生总费用每增长1%，国内生产总值增加1.1773%。
从变量的当期系数所反映的结果来看，每千人口卫生技术人员数量会对国内生产总值产生负面影响，卫生总费用的提高会促使国内生产总值稳步提升。这说明卫生总费用会拉动社会经济的增长，对社会经济有积极影响。
随着国民经济发展和社会进步，卫生投入不足成为卫生资源配置的首要经济结构问题。卫生支出的逐年增长，是卫生资源与社会经济健康和谐发展的关键和保障。只有将增加卫生投入作为一项长远政策，才能保证和促进我国卫生事业与社会经济同步和谐发展。要最大限度利用现有资源，提高资源配置效率，促进卫生服务发展，维护社会稳定，促进社会发展。
参考文献：
[1]孟庆跃.卫生经济学[m].北京：人民卫生出版社，.
计量经济学小论文查字典论文网篇五
摘要:
课程论文是计量经济学课程应用性教学的有效手段，但在教学实践中如果设计不好，课程论文教学会因为网络抄袭和同质化现象达不到教学的目的。为此，文章从论文课时设计、选题设计、资料设计和辅助教学手段设计几个方面提出本科计量经济学课程论文教学的具体设计思路，以期为本科计量经济学课程论文应用性教学手段的合理运用以及教学效果的提高带给新的认识。
关键词:计量经济学;课程论文;教学设计
1课程论文是计量经济学教学的有效手段
题，如:什么样的选题适合做实证分析、变量如何选取、数据的可获得性怎样样、该如何对数据进行收集和处理、实证结果跟预想结论出现不一致的状况下怎样办、如何从实证分析结果中提炼出有价值的观点、规范的实证分析论文如何撰写，等等。这些问题对于实证研究是十分重要的，但单纯依靠案例分析和实验教学并不能让学生领悟应用中出现的这些问题。为此，李子奈主张计量经济学课程教学资料就应涵盖“模型设定、数据诊断、模型估计、模型应用”全过程，将计量经济学模型的设定理论和方法以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学资料体系中，进行课程教学资料创新。所以计量经济学的应用教学除了使用案例分析和实验教学外，还需要在教学阶段引入研究式的教学方法，课程论文就是一种可选的教学手段［4］。
2课程论文设计的问题
络抄袭而由某些学生自主完成，但其他同学也会引用相同的选题，在研究资料、分析思路、软件操作等方面完全一致，论文并没有实质性差异，这是抄袭的另一种形式。如果学生的课程论文是透过抄袭而非自己的动手实践完成，那课程论文的教学模式就失去了好处，非但没有使学生掌握计量经济学方法的应用，反而造就了恶劣的研究习惯。所以计量经济学的课程论文需要适当的设计，以避免教学形式和目的相背离现象的发生。
3计量经济学课程论文的教学设计思路
3．1课时设计
在主课程的中后期课时，也能够与实验课后期课时结合进行，如果是要求把课程论文的资料当作操作实践的部分资料，则最好与实验课课时结合;最后还有1个课时是用于对课程论文的写作进行总结、点评和分析，可安排在主课程的后期。
3．2选题设计
用如下方法进行选题设计:按照学号对学生进行分组，每组限定在一个研究领域选题，学生在该领域内自由选取研究角度，并且题目和资料不能完全相同。研究领域的确定是一个重要的工作，既要思考到选取的多样性，也要思考到数据的可获得性，同时还应兼顾学生的可操作性。本科计量经济学课堂讲解的资料一般只能讲到经典计量经济学的联立方程模型部分，所以研究领域就应选取应用经典的计量模型(多元线性回归、虚拟变量模型、滞后变量模型、联系方程模型等)能够解决的。由于课程论文重点不在学术创新，研究领域能够选取研究较为成熟的经济领域，如消费和收入、投入和产出、利率和储蓄、价格和增长、宏观经济政策有效性等方面。这些研究成熟的领域一般都有充足的数据保证，在同时具备横截面和时间序列数据的条件下，教师能够在研究领域基础上对研究的样本区间进一步细分，如规定该组内哪些学生研究哪一年份的问题，哪些学生研究哪些地区的问题，这样就避免了学生研究的重复，进一步控制了同质化现象。
3．3资料设计
选题设计好了之后，虽然教师已经给每位学生安排了具有必须选取自由度的研究领域，并规定了可研究的样本范围，但由于选取的是成熟的领域，相关主题已经有超多的研究文献，还是有可能会出现网络抄袭现象。为了保证课程论文是学生亲自动手实践操作完成的，还需要对课程论文的资料进行适当的设计，可行的一种方法是在课程论文中体现个性化的研究资料和操作过程。但如果一篇课程论文把全部个性化的操作过程和结果都写在正文中，文章会显得冗余并且不合规范，学生也模糊了实证分析学术论文的写法，反而起不到培养学术规范的目的。所以可采用如下的资料设计:把个性化的操作资料放在附录当中。正文还是按照标准的实证分析论文的要求去写，正文完后要求添加附录。附录资料包括学生搜集的变量样本数据(附上数据来源说明)，数据处理、回归分析和检验的操作过程，以及每一个操作过程利用计量软件得到的结果(要求学生把软件操作结果的界面进行电脑截图)。透过这样的资料设计后，学生直接进行网络抄袭的可能性就小了，因为一般的学术论文是不会把全部数据和软件操作的每一个结果原汁原味的附上的，学生只有自己亲自动手搜集数据和进行软件操作，才能提交这些个性化的操作资料，这就避免了网络抄袭行为。
3．4辅助教学手段设计
论文进行讲解以及对论文中学生存在的共性问题进行指正，学生能够更深入领悟到用计量经济学方法做实证研究的全过程，除了了解方法的应用外，更重要的是能够从案例中体会到计量经济学模型设定方法以及数据的分析和诊断等一般教科书案例中没有涉及的问题，加深对计量经济学方法应用的理解以及对论文规范写法的认识。
参考文献:
计量经济学小论文查字典论文网篇六
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。
计量经济学小论文查字典论文网篇七
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。
计量经济学小论文查字典论文网篇八
在知识经济时代发展背景下，企业经济统计工作也迎来了新一轮的发展机遇和挑战。传统的思维模式不仅无法满足实际经济统计工作的需要，也阻碍着我国社会经济的进一步发展。所以必须要针对当前的经济统计工作现状，进行不断的改革与创新，从而更好的适应经济时代的发展。
现代企业制度的确立，为我国企业发展迎来了新一轮发展机遇和挑战，也对企业管理工作提出更高的要求。企业经济统计作为企业发展与进步的重要辅助手段，不仅为企业管理者提供精准的信息和决策依据，也为企业生产经营活动的顺利进行提供了有利的保障。企业管理水平的不断提高，也为企业信息化建设带来了一定的难度，而企业经济统计工作包含了丰富的信息化活动内容，这就要求统计人员要不断优化企业经济统计信息网络的功能，促进企业信息化建设得到充分的完善。企业发展诈略的制定和管理工作的顺利开展，也需要经济统计人员设置出更加科学合理的统计指标体系，从而统计出更加精准、完整的数据内容，同时也为企业生产经营提供更加精准的评估，从而促进企业的全面发展。因此，经济统计的创新对企业的建设和发展有着至关重要的作用。
一是很多企业统计制度不健全。当前，很多企业都没有建立起一套完整、统一的经济统计工作制度，使得企业工作人员无法得到精准、完整的统一报表，统计台账和原始记录也比较凌乱，企业管理者在制定发展战略和决策时也无法得到高质量的统计数据。同时，一些新兴的企业也在随着市场经济的发展在不断壮大，在这些企业中，很大一部分都没有建立起标准的企业统计制度，相应的统计部门与人员也没有进行标准的划分和合理的配置，统计报表也没有专业的统计人员进行报送，职员也没有按照相应的统计制度去开展统计工作，进行报表的计算和统计。
二是企业经统计人员缺乏法制理念。在开展统计工作过程中常常会遇到一些法律方面的问题，但是很多企业的统计人员都没有树立正确的法制观念，在统计中常常会为了自身利益，制造一些虚假数据，甚至还有一部分企业为了逃避税收而瞒报一些重要数据，严重影响了数据的真实性和完整性，这样的数据不仅无法得到人们的认可和接受，也会给统计工作带来一些不良影响。
三是相关企业统计人员的整体素质有待提升。目前，很多企业都没有重视起统计工作的重要性，统计人员也缺乏相应的专业知识和统计经验，企业也没有对相关统计人员进行定期培训，造成人员的知识结构和思维模式无法得到及时的更新和优化。而在开展实际工作时，由于统计人员的专业素质和工作水平一直无法得到显着的提升，运用的统计方法也难以符合企业发展要求，统计工作也难以顺利进行，导致企业统计信息不断弱化，也使得企业统计工作无法发挥最大限度的积极作用。
四是企业统计工作手段缺乏创新性。随着信息经济时代的发展，对统计信息的时效性、准确的要求也在不断提高，但是目前很多企业的统计手段都没有得到及时的优化，企业也没有为统计部门配备符合工作要求的办公设备，不仅使统计部门提供的数据的时效性和准确性无法得到应有的保障，也导致企业经济统计工作的质量和效率一直无法取得显着的提高。
同时，还有很多企业没有正确认识到统计工作的积极作用，认为经济统计只是对一些数据进行简单的整理，如数据报表的制作和填写等这种简单的统计工作，造成企业经济统计工作常常缺乏真实和完整性，也有很多企业由于严重缺乏统计方面的人才，也没有设立专门的统计部门，使得很多企业逐渐忽略了统计部门和开展统计工作的重要性。
（一）统计思维理念方面的创新。
传统的统计理念早已无法适应信息时代背景下企业的发展需求，因此，企业必须要树立正确的科学发展理念，并将其作为开展企业经济统计工作的重要理论依据，而我们也必须要正视经济统计工作中的种种问题，并分析总结出问题的成因，通过定期的专业培训，使统计人员的专业素质和统计水平得到不断提升，还要制定出一套完整的工作规范，并要求统计人员严格按照制度规范开展统计工作，同时还要根据实际统计工作情况，建立其合理的奖惩机制，从而充分调动起统计人员工作的积极性和责任心，多为职员提供学习和实践的机会，促进统计人员的全面发展，也确保统计工作能够顺利进行。
（二）统计内容方面的创新。
统计内容方面的创新，主要体现在企业活动条件、企业投入和产出统计等方面的基本内容的补充和拓展，同时还要将一些已经过时的、没有实质价值的原始凭证，以及一些与实际情况不符的数据，进行适当的取舍，同时还要将信息化、网络化的企业虚拟运作统计真实的呈现出来，使统计人员的工作创造力得到充分的发挥，也将人本主义的企业文化统计充分反映出来。
（三）统计功能和方法方面的创新。
企业经济统计方面的创新主要体现在完整的企业统计指标体系的建立。评价功能的创新，其功能主要是对企业生产经营过程进行详细分析和评估，并且能够为企业的发展战略和重要决策的制定提供更加精准的判断标准与评估数据，其积极作用主要体现在企业生产经营活动过程中。分析功能的创新，主要是指企业经济统计人员能够利用先进的统计软件，以及科学有效的统计手段，对企业经济的发展现状和未来的发展趋势进行合理的分析和评估。而企业统计方法的创新则要求统计人员，要充分整合先进的科学技术，如：信息技术、网络技术等，通过这些技术的应用，使统计工作质量和效率能够得到不断的提高，不断完善企业业务流程，提升企业核心竞争力。
（四）统计人员管理方面的创新。
对于企业经济统计人员的管理，要不断结合企业的实际发展状况，设置出能够被更多统计人员所接受和认可的管理机制，从而更好的适应现代化企业发展的实际要求，同时也要为人员提供更多实践学习的机会，并对其进行定期培训，从而使其能够及时的掌握最新的统计理念和手段，知识结构和统计水平也得到不断的优化和提高，同时也要给予统计人员更多展示自己的平台，使其自身的优势和潜力能够得到充分的体现和发倔，并探索和创新出更多科学有效的统计手段。
经济统计是一项复杂的工作，对企业和社会经济的发展有着重要意义，必须给予充分的重视。但是目前很多企业开展的经济统计工作还存在一些有待解决的问题，使得统计工作质量和效率也无法得到显着的提升。因此，统计人员必须要深入分析和总结不同阶段统计工作中的问题，采取有效的解决对策，实行创新性统计，从而使经济统计工作的适应性和灵活性得到不断的提升，从而更好地为企业发展服务，提升企业的竞争力。
