计量经济学重要性范文第1篇

关键词：概率论；数理统计；计量经济学；教学设计

从1998年教育部把计量经济学列入高等学校经济学门类各专业核心课程之一，计量经济学已经成为现代高校经管专业必不可少的核心课程[1]，它和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济管理类本科生和研究生的核心理论课程[2]。近20年来计量经济学课程受到了越来越多的重视，在中国大多数经济与管理相关的专业的教学大纲中，计量经济学作为本科公共必修基础课，一般都要求学生已经修完微积分、线性代数、概率论与数理统计等前期课程。事实上计量经济学的基础知识主要来自于概率论和数理统计，计量经济学的基本研究过程与概率论和数理统计是一致的，先设定模型，然后通过样本抽样，参数估计和假设检验[3]。

在计量经济学实际教学中发现，许多同学对统计学中基本概念掌握得很好，依然无法理解计量经济学的内容。主要的原因是已有的计量经济学教材缺乏引导学生从概率论和统计学过渡到计量经济学的相关知识衔接。由于学生在学习这两门课的过程中，缺失了知识点的过渡和迁移，常常用孤立和割裂的视角来看待计量经济学的内容，这无疑提高了学生学习计量经济学的困难程度。学生不知道将已有的数学知识与计量经济学相互结合，形成完整的逻辑体系。针对上述问题，本文将论述从概率论和统计学过渡到计量经济学过程中出现的知识点相互割裂的主要问题，阐述造成学生理解困难的原因，并提出相应的改进方法。

一、从概率论与统计学过渡到计量经济学出现的教学问题

虽然大多数学生在学习计量经济学之前，已经学过计量经济学的基础课程——概率论与数理统计。但学生在计量经济学学习的过程中，面临的巨大挑战是如何将已有的概率论和数理统计的知识和计量经济学中的知识点相串联。造成这一问题的原因主要有：第一，许多计量经济学中的重要知识点，在概率统计中只是简略的介绍，甚至一带而过，并未引起学生的重视。第二，许多计量经济学的教材常常忽视概率论与数理统计的知识点，这可能是由于在欧美的计量经济学课程，并不要求学生前期修过概率论和数理统计。所以中国在引进的国外的计量经济学教材后，也没有在课程上复习概率论和数理统计的相关知识。为了具体说明教学中遇到的问题，本文以本科计量经济学教学大纲中最主要的教学内容：经典线性回归的最佳线性无偏性质和违反基本假设造成的后果两个重要的知识章节作为案例说明。

（一）经典线性回归估计的最佳线性无偏性

经典线性回归估计的最佳线性无偏性是小样本理论下的普通线性回归的最重要的性质，大多数本科计量经济学教材最前面的2-3章都是介绍这一内容，例如国内最常用的教材李子奈的教材《计量经济学》[4]和国外的伍德里奇的教材《计量经济学导论：现代观点》[5]等。学生对这一内容的理解程度也将直接影响到计量经济学的后续学习。然而对于学完概率论与数理统计的同学来说，虽然他们学过随机变量的数字特征，包括期望和方差，还有n阶原点距以及n阶中心距的内容。但他们在概率论与数理统计的课程中并没有接触过无偏性和有效性的概念，事实上，就计量经济学的本质来说。无偏性就是用一阶中心距来计算，有效性则用二阶中心矩来衡量。而这两个概念在在概率论与数理统计的课程中都已经学过，但如果在计量经济学的教学中不特别加以说明，学生很难意识到两者之间的联系。学生难以理解的另一个原因在于，在数理统计课程中，关于中心矩的介绍很简略，许多学生可能并没有意识到其在计量经济学中的重要性，而计量经济学教材中往往忽视对概率统计的中心矩的介绍，导致学生采取一种割裂的视角，无法建立一个统一的思维框架。

在计量经济学的教学中，常常遇见许多同学难以理解为什么要用最优线性无偏性来衡量最小二乘法的优劣？因为大多数计量经济学教材往往直接介绍最小二乘法种种优良性质，在同学们不熟悉无偏性和有效性与中心矩之间关系的前提下，直接引入这两个概念往往显得突兀，学生在学完了线性最小二乘法的最优线性无偏性之后，仍然会产生为什么要用这两个指标来衡量的疑问。更合理的方法是，可以在介绍最小二乘法的内容之前，先介绍均方误差的概念来引入无偏性和最小方差两个概念，这与数理统计中如何衡量参数估计的性质等内容部分是一脉相承的，学生如果学过了数理统计学，就很容易理解均方误差的概念。关于这种过渡知识的介绍，已有计量经济学教材在这方面做了很好的改进，例如陈强著的计量经济学教材[6～7]，與许多其他的计量经济学教材不同，他并不是在计量经济学教材中直接介绍最小二乘法具有最优线性无偏性的性质。而是在还没有引入最小二乘法之前，先介绍了如何评价参数估计的优劣，即介绍均方误差的方法，均方误差可以进一步分解成方差和偏差平方之和。偏差平方等于零就是无偏性的证明，方差最小就是有效性的证明，这种分解方法可以直观的表示为什么线性回归的最小二乘法估计会得到最佳线性无偏的优良性质。因为这种对参数估计优劣的评价是通用于所有的参数估计，而不仅仅是对最小二乘法。同学在理解了评价参数估计的方法之后，就不会再对最小二乘法最优线性无偏性的证明过程感到难以理解了，这有助于同学们理解如何从数理统计过渡到计量经济学的相关知识。

（二）违反基本假设对最优线性无偏性的影响

当违反普通最小二乘法的基本假设时，其最优线性无偏性会如何受到影响？许多同学常常依靠背诵的方法记住违反了每一条假设产生的后果，正如已有研究中所指出的[8]。这会导致学生混淆违反不同基本假设与产生后果之间的关系。古典线性回归模型是基于以下四条假设而得出的最优线性无偏的优良性质，第一，线性假定；第二，严格的外生性；第三，不存在严格多重共线性；第四，球形扰动项。事实上，在对于无偏性的证明当中，并没有用到第三条和第四条假定。第一条假定可以通过设定线性方程的形式来保证实现，一般我们可以假设其满足。所以，影响无偏性最重要的假定是第二条严格外生性。第二条假设也是最容易违反的，而且直观上并不能看出是否违反了第二条假设，也很难使用计量的统计方法来检测第二条假设是否被违反。事实上我们所有关于线性回归方程内生性的讨论，都是基于违反的严格外生性的假定而展开的。只有违反第二条假设，最终的估计才是有偏的，而违反第三条和第四条假设，并不会对估计结果的无偏性产生影响。在教学中发现，许多同学最容易犯的一个错误，就是他们常常认为违反多重共线性或者球形扰动项的假设都会影响无偏性的估计。以至于他们认为所有变量之间不可以存在任何相关性，或者认为不可以存在异方差和自相关，否则他们认为会导致估计结果有偏，这都是错误的观念。究其原因，还是因为没有理解在推导无偏性中所使用的概率论与数理统计学的相关知识。这里所需要期望的概念，同学们在数理统计中已经学过，但是另一个重要的知识点——迭代期望定律，在本科生概率论和数理统计课程中一般并不会介绍，如果在推导普通最小二乘回归的无偏性之前，先介绍迭代期望定理，则可以让同学们很容易理解整个推导过程，从而理解得到无偏性所需要的假设，并可以推导出违反不同假设对最优线性无偏产生的影响。二、统计学和计量经济学相结合的教学改进方案

上述介绍的从概率论和数理统计学过渡到计量经济学教学过程中出现的问题及原因，这些是高校计量经济学教学过程中常出现的现象。结合教学实践和相关教学研究，笔者提出以下改进的方法和建议。

总体而言，在计量经济学的教学过程当中，推荐多采用互动式的教学方法，对于一些非常新的概念和知识点，先让同学分组讨论，由此可以了解他们的概率论和数理统计的基础，并且让同学们尝试应用概率论和数理统计的相关知识推导出计量经济学的结论，在此基础上。教师可以知道学生已有的知识储备和知识缺口，同时能够很好的将计量经济学的新知识和他们的知识储备相连接，帮助学生从概率论和数理统计的知识点过渡到计量经济学的知识点，建立一个整体的知识框架，在具体实践中可以采用以下方法。

（一）计量经济学教材的选择

在计量经济学教材的选择方面，最好选用计量经济学教材在介绍最小二乘法内容之前，先复习概率论和数理统计的相关知识。虽然有些教材将这部分知识放到了附录部分，但是在实际教学过程中，往往忽略对这一部分基础知识的介绍。所以更合适的方法是先介绍完概率论和数理统计的基础知识，比如，最重要的知识点包括条件概率、条件分布、数字特征，迭代期望定理，随机变量的性质、假设检验、统计推断、大数定理和中心极限定理、随机过程等。让同学们在学习计量经济学之前能够回忆起已经学过的概率论和数理统计基础知识。尤其对学生后期进一步学习最小二乘法的性质的数学推导过程和性质非常有帮助。

（二）课堂教学的改进方案

在课堂教学方面可以采用“学生分组讨论+教师讲解+课后习题演练”三者相结合的方法，传统的教学方式往往重视教师的讲解和课后的习题演练。而忽视学生的分组讨论，虽然学生分组讨论在学生较多的时候很难开展，尤其是在总学时有限的情况下。但是，如果在课堂上给出五分钟，让同学们能够自行讨论，并反馈他们对于计量经济学推导过程的理解，将有助于老师掌握学生真实的基础知识，尤其在不知道他们掌握了哪些概率论和数理统计的基础知识的前提下，一味的介绍计量经济学的相关知识，往往无法在他们已有知识库和新的知识之间建立很好的链接。造成学生在理解计量经济学的推导过程中采用孤立的视角，无法跟他们之前的概率论和数理统计的知识点形成有效的联系，最终无法建立更加统一的知识框架和体系。

（三）教学大纲的优化方案

对于本科阶段计量经济学的教学，现有的教材在不同教学知识点的安排上并不十分合理。应该根据学生掌握的概率论和数理统计的基础情况，提出更合理的计量经济学的教学大纲。比如，从目前国内比较流行的计量经济学教材来看，往往会花很多笔墨来介绍小样本理论的普通最小二乘法的推导过程和相关性质，尤其是在违反了不同假设之后所导致的不同后果。许多教材都会介绍当扰动项存在异方差和自相关时，会产生什么样的后果，并提出多种不同的解决方法。但在计量经济学的实际应用当中，这两种违反假设产生的后果并不十分严重，在使用计量软件进行回归处理的方法非常简单。这与实际教学中所花费的学时不相符。另外，在计量经济学的理论教学中，往往会花很多时间来介绍多重共线性对于回归结果产生的影响，但在实际应用当中，我们并不经常讨论多重共线性的问题，除非是存在着非常严重的多重共线性，因为当建立回归的模型时，我们就会考虑变量之间的多重共线性问题，尽量避免使用多重共线性很严重的变量。而不是通过后期的测量多重共线性的方法来删除相关变量，因为如果该变量纳入到回归方程中，一般情况下我们首先应考虑其理论意义，而不是为了降低多重共线性将其删除，如果删除一个相关的变量，则有可能会因为删除一个重要的控制变量，导致最终的回归结果产生偏误，最终反而得不偿失。

上述内容越来越被计量经济学的研究者所认识到，目前，计量经济学正发生可信性革命性[9]。传统的计量经济学教材需要在相关的教学内容上做进一步的调整，以适应计量经济学的不断发展和变化[10]。所以对于在一些理论上推导复杂，但是实际应用中简单的相关知识，应当在教学中多介绍概率论和数理统计的相关知识来推导模型，并说明推导过程中违背假设所导致的后果以及实际处理方法，如果学生能够运用概率论和数理统计的相关知识来理解不同的假设条件下的推导过程，将对他们在实践中处理各种计量经济学的相关问题大有裨益。

计量经济学重要性范文第2篇

0引言

计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学，广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习，要求学生建立合适的计量经济学模型，能够使用软件估计模型参数，并能够对估计结果进行检验，且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法，为了使得其估计参数有良好的统计性质，需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外，需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开，教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设，经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标，且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才，由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践，分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题，提出有利于提高学生创新能力的教改方案。

1计量经济学教改的探索

经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性，但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用，讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度，对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点，应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容[1]。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向，在理论讲解的基础上，注重案例教学和实践环节[2]。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题，忽视对学生实践应用能力的培养，建议建立具有专业特色的案例库，使课程理论教学与实验教学合理衔接[3]。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置，如谭砚文等，比较了中美计量经济学课程设置，发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养，而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后[4]。

2课程的衔接问题

2.1计量经济学课程设置问题计量经济学作为一门重要的专业基础课，在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设，一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生，学生数理基础差异较大，不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程，不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如，麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课，构成了不同层次的计量经济学课程体系[2]。而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少，不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右，教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中，若需要建立计量经济学模型，仍需要花费大量时间进行后续学习。计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗，是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用，可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成，对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视，仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发，学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法，直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。

2.2数学基础课程衔接问题现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证，经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验，经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门，其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授，他们对经济学了解较少，不知道经济学中会用到哪些知识，授课内容与经济学专业需要脱节，学生在这些课程上花费了大量的时间，并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识，在高等数学中均没有讲授；多元回归分析中需要对矩阵求偏微，需要学生有空间思维能力，而这些知识在线性代数教学中却没有涉及；统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识，在概率论与数理统计中往往是一笔带过，并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑，经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授，学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷，均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱，不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导，课堂往往成为教师的独角戏。

2.3经济学专业课程衔接问题许多高校课程设置上，缺少与计量经济学有效衔接的其他经济类课程，不利于计量经济学的学习及创新人才的培养。西方国家经济学专业一般在学习计量经济学课程前，讲授中级微观经济学、中级宏观经济学。在学习了初级微、宏观经济学及数学基础课程后，再学习中级微、宏观经济学，使得学生能从数学逻辑上理解经济学，为经济学模型的理解及计量经济学建模打下坚实的基础。我国在本科阶段仅讲授初级水平的经济学，没有中级经济学的学习，学生很难理解经济学模型，计量经济学建模的授课环节会遇到较大困难。大部分高校缺少计量经济学后续课程的教学，只有少数高校增设了金融计量经济学、时间序列分析、计量经济学方法讲座等后续课程。计量经济学课程中学习了建模、估计参数、检验的一般方法，可以应用到经济学各分支内，如结合各分支开设后续课程，会加强对这门工具课的理解。

3计量经济学教材建设的问题

教材是教师课堂授课和学生课下复习的依据，教材的选用一定程度上决定了授课内容及授课效果。计量经济学的建模基于经济思想及理论，对于计量经济学模型过程的学习，有助于学生体会经济学理论在计量经济学中的作用，有利于学生创新能力的培养。案例分析教学是培养学生利用计量经济学模型分析和解决经济问题能力的有效途径。计量经济学教材建设需要与时俱进，寻找紧密联系实际的丰富案例。案例应尽可能选取国内外实证研究的热点经济问题，尽可能体现经济分析、经济模型的建立、软件的使用、回归结果的分析整个过程。目前高校普遍使用的计量经济学教材并没有体现对学生建模思想的培养[5]，没有使学生深切体会到计量经济学的重要性。流行的国内教材侧重计量经济学理论的数学推导，虽然也有部分案例，但案例均为宏观经济案例且普遍忽视计量经济学模型的建模过程的说明。由于文化差异，中国学生很难接受国外的案例，使用国外经典教材效果有限。例如，A.H.施图德蒙德著的《应用计量经济学》被视为美国“近30年来最具重要性的新版教材之一”，该教材结合美国大学生的生活选取了丰富的案例，而中国学生并不能理解其案例中所讨论的变量间的关系。#p#分页标题#e#

4计量经济学教学改革方案建议

4.1设置多层次的教学目标因材施教，区别对待文科、理科类别的学生。根据经济类各专业不同的文理招生类别，制定不同的培养目标。文科生的培养目标定位于思想创新，能够应用计量经济学工具即可；教学目标应注重经济理论，培养学生依据经济理论分析经济变量之间的因果关系。文科生对经济学理论掌握程度要远远好于数学和数理统计，授课中应淡化数理推导，强调计量经济学软件的应用。注重培养文科生的思想创新，引导学生发现经济问题，试图用经济理论进行解释，并能够使用计量经济学方法对其进行经验检验。理科生的培养目标定位于理论创新，注重计量经济学理论的讲授，引导学生创新计量经济学理论。理科生数理基础较好，应扎实基础、提高其培养层次，计量经济学不能仅仅局限于应用，要提高到计量经济学相关理论的推导及证明层面上。

4.2配套改革课程体系计量经济学良好的教学效应需要配套改革经济学类的基础课程。以计量经济学课程为核心的课程体系改革，促使经济学各门课程有效衔接，学生的理论抽象和实证分析能力会得以提高。增设中级微观经济学、中级宏观经济学、数学建模等先修课程，这些课程的开设有助于学生理解经济学模型，提高学生建立经济学模型的能力。根据经济学专业的需要，调整高等数学、概率论与数理统计、线性代数课程的授课内容。例如，高等数学课程中强调泰勒级数展开式等相关内容；概率论与数理统计课程中强调统计量构建及其性质、假设检验等内容；线性代数课程中加入矩阵的求导、矩阵的期望值、随机变量方差－协方差矩阵等相关内容。适时开设金融计量学、时间序列分析、中级计量经济学、高级计量经济学等后续课程。

4.3注重案例教学，从模仿到创新案例教学有助于激发学生的学习兴趣、调动学生的学习热情和探索精神，选择或编著案例丰富、注重分析建模思想的教材授课。例如，研究家庭收入对消费支出的影响，教师首先引导学生分析影响家庭消费支出的因素。学生根据经济理论，可能提出价格和收入是影响家庭支出的两大因素，价格和收入增加会导致家庭消费支出增加，他们是正相关关系。在因变量和自变量确定后，引导学生选择合适的计量经济学模型。不同的计量经济学模型，待估参数的经济意义不同。如果直接以家庭消费支出为因变量，价格和家庭收入为自变量，那么待估参数分别表示价格对支出的边际影响、家庭的收入边际支出；如果选择双对数模型，待估参数分别表示价格支出弹性、家庭收入支出弹性。之后就要搜集数据，可以组织学生抽样调查也可以寻找相关数据，使用软件估计参数。参数估计出来要检验其经济意义、判断其统计性质、检验是否违背高斯假设，若违背高斯假设再用修正后的方法估计参数。通过案例教学巩固了学生对理论知识的理解，使学生充分认识到计量经济学这门课程在实际工作或经济学研究中的重要性。精选经济学各专业方向的计量经济学案例丰富课堂内容，结合案例让学生了解计量经济学的建模过程及软件的使用。引导学生结合自己的专业，运用经济学理论分析具体的经济问题，建立计量经济学模型，经验检验经济学相关理论。

4.4结合生产实习，培养实践能力生产实习环节是培养学生实践能力的最好时机。企业要预测销售量，证券部门要分析影响股票价格的因素，政府部门要分析政策对经济的宏观影响等等，都要应用到计量经济学。在学习计量经济学这门课程后，组织学生到不同部门实习，让学生体会到计量经济学不仅是枯燥的理论，确实可以解决现实中各种问题。学生可以在实习中观察经济现象，发现经济问题，根据自己掌握的经济学理论，分析变量之间的因果关系，建立合适的计量经济学模型。利用实习部门提供的数据，使用计量经济学软件估计模型参数，并做相关预测，为实习部门决策提供依据。另外，通过生产实习，不仅会提高学生对计量经济学后续课程的学习兴趣和热情，学生分析问题、解决问题的实践能力也会大幅提升。

4.5改革对课程的考核模式，激发学生创新大多高校计量经济学课程考核由实验成绩和考试成绩两部分构成[6]。实验环节要求学生根据教师给定的案例和数据，模拟建模撰写实验报告；考试一般为闭卷考试，考核内容多为考察学生对相关知识点的掌握程度。在这种传统考核模式下，学生可能疲于应付考试，并没有真正去分析经济问题，缺少建立计量经济学模型的激励，不能很好的激发学生的创新能力。建议改革考核模式，要求学生根据自己的专业方向或兴趣爱好选择经济学问题，建立计量经济学模型，撰写经济学论文。根据学生经济学论文的完成情况，评定学生计量经济学成绩。学生通过撰写经济学论文，有助于提高其创新及处理实际问题的能力[7]。

计量经济学重要性范文第3篇

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。

参考文献:

计量经济学重要性范文第4篇

关键词：经济统计学；计量统计学；影响运用

一、相关概念

（一）经济统计学的基本概念

经济统计学，顾名思义就是将经济学与统计学相结合，是统计学在经济学方面的体现，是指对经济信息的分析处理，譬如，对经济方面数据的搜集，处理，分析，并生成图表，以便将抽象的经济信息进行具体化，进而使得经济信息能够更加清晰明了。因此，经济统计学是为经济学所服务的，一方面，为经济信息的分析提供了手段方法，使得经济信息能够更好的呈现在人们眼前；另一方面，经济统计学也是一种新型学科，这一学科顺应了时代的发展，对我国经济的发展具有十分重要的作用。

（二）计量统计学的基本概念

计量经济学，是以经济学以及统计学为基础，以一定的数学分析方法，通过建立相关的数学模式，进而剖析一定的经济问题，从而以较为理性的方法来解析经济方面的知识。一般而言，计量经济学可以划分为理论经济学以及应用经济学，前者主要是以研究方法为主，即通过数学模型的建立来进一步的为经济方面问题的分析提供依据；而后者，则更加偏向于实践性以及实用性，注重的是经济数学模型的实际的运用，以及对经济规律的探寻。因此，计量经济学更加具有实用性，通过数学的模型来进一步具体化经济。

（三）两者的区别以及联系

经济统计学以及计量统计学，这两个学科最大的区别则是：经济统计学主要是对经济信息的分析处理，并通过常用的表格、图形来具体化经济信息，即经济统计学属于浅层次的经济分析；而计量经济学则是通过数学模型的建立，来处理经济信息，即通过数学模型来进行深层次的经济信息的处理，并不是单纯的处理经济信息，而是挖掘经济信息的内涵，并进行分析处理，以便对经济的走势进行预测，从而更加准确的利用经济信息。

二、经济统计学及计量统计学双学科的运用

（一）经济信息分析方面

经济统计学及计量统计学双学科最常运用的方面则是经济信息的分析，通过经济与统计的结合，摒弃了以往传统的经济分析模式，加入了统计学的相关知识，一方面，可以使得经济信息的处理更加系统化，科学化，改变了以往的经济信息的处理过于主观性的局面，规范了经济信息的处理；另一方面，统计学在经济信息处理过程的运用，可以对经济走势进行一定的预测，这是一大创举，提高了经济的预测率可以对经济的走势提前采取一定的措施，进而促进我国经济的发展。

（二）经济政策的定制方面

经济统计学及计量统计学双学科的运用还体现在经济政策的制定方面，即我国的政府及其相关的部门，根据经济统计学以及计量经济学对经济信息的分析以及经济走势的预测，进而有针对性的制定一系列经济政策，进而以便保证经济市场的稳定。基于对经济信息的分析，制定经济政策，在一定程度上保证了经济政策的有效性，避免了政策失误。所以，政府以及相关的经济部分，要重视经济统计学及计量统计学双学科的发展，以及双学科对经济的分析，进而定制更加有效的经济政策。

三、经济统计学及计量统计学双学科的影响

（一）对经济的影响

经济统计学及计量统计学双学科的运用，对我国经济产生了巨大的影响。一方面，双学科的运用对经济信息的分析准确度大大增加，进而保证了社会大众对我国经济形势的正确的认识以及把握；另一方面，双学科的运用在一定程度有益于市场经济秩序的稳定以及维护，避免了因经济信息不明确或者部分恶意经济信息的传播，而导致了市场混乱。因此，经济统计学及计量统计学双学科的运用对于我国经济的发展具有十分重要的意义，我们要给予重视。

（二）对政策的影响

经济统计学及计量统计学双学科的运用，极大的提高了我国经济政策以及相关的经济的法规的有效性，使得我国经济政策的制定有了经济方面的依据，从我国经济的实际情况从而制定经济政策，一方面，确保了我国经济政策的有效性，加大了我国对经济市场管理的力度，提高了经济方面的监管；另一方面，确保了在经济运行的过程中所出现的问题能够及时，准确的得以解决，从而保证了经济市场的稳定。

四、经济统计学及计量统计学双学科发展的展望

经济统计学及计量统计学双学科的运用以及发展，对我国经济以及政策的发展都有着重大的积极方面的影响，因此，在未来的发展过程中，双学科的发展会更加偏向于通过经济信息的分析，进而提高经济走势的预测，除此之外，双学科也会在数学模型建立的过程中更加注重数学模型的实用性，采取更加有效的方式对经济信息进行采集，进而在保证分析效果的同时更加注重节约资源，进而突出经济性与环保性。因此，在未来的发展过程中，经济统计学及计量统计学双学科将会得到更多的关注，进而取得进一步的发展。

五、结束语

经济统计学及计量统计学双学科的发展以及运用，已经成为社会大众所关注的热点之一，文章就是以经济统计学及计量统计学双学科为研究中心，进而开展一系列的研究，主要围绕着四方面的分析，即经济统计学与计量经济学的概念，经济统计学及计量统计学双学科的运用，经济统计学及计量统计学双学科的影响，以及经济统计学及计量统计学双学科发展的展望，其目的在于，一方面，突出双学科的重要性，透过双学科的发展以及运用来促进我国经济的发展；另一方面，呼吁我国重视双学科的发展，并鼓励发挥一切积极的因素来促进双学科的发展。

参考文献：

[1]洪永淼.经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景[J].统计研究.2016年1月第33卷第5期.

[2]张真.计量经济学的经济学特性.[J]统计与决策.2007年第21期(总第249期).

计量经济学重要性范文第5篇

    一、计量经济学实际教学效果和问卷调查说明

    1.长江大学经济学院计量经济学最近四届教学效果。长江大学是湖北省二类本科,除了台湾省,生源覆盖了全国各省市自治区,经济学院《计量经济学》的教学效果基本能反映地方高校的教学质量。根据近四届学生课堂教学效果抽样来看,2005级(包括经济30501班、经济30502班)、2006级(包括经济30601班、经济30602班和农经30601班)、2007级(包括经济30701班、经济30702班和农经30701班)和2008级(包括经济30801班、经济30802班和国贸30802班、国贸30803班)各年级实际计量经济学考试平均成绩及其分布见图1、2。由图1、2可以看出,从2005级至2008级,学生计量经济学考试平均成绩略有上升,但总体水平维持在70分左右。优良率在逐年递减,而中等水平和及格率从2006级开始在逐年增加。成绩的最高分为97分,而最低分仅为6分,离散程度非常大。2006级学生的不及格人数和不及格率都最大。从学生毕业论文中所使用计量模型来看,运用计量模型的比例仍然偏低:2005级比例为26.8%,2006级为29%,2007级为29.4%,2008级为31.6%;而从模型的正确使用来看,比例也不高,正确率分别为:53.2%,51.3%,40%和50%。由上述统计数据可以得出,目前普通本科学生对计量经济学的知识掌握程度还较低,对计量模型的运用能力仍不够。究其原因,一方面可能是因为学时的减少造成的:2005级为64学时;2006、2007级为56学时;2008级为48学时。另一方面,我们可能有必要深入分析教学方面的原因。

    2.统计抽样说明及结果。本文使用的统计数据是建立在2007~2011年对长江大学经济学院2005~2008级学生的随机抽样得到的。四年共发放问卷190份,其中,2005级40份,2006级50份,2007级40份,2008级60份。从问卷调查表中,我们剔除了回答不完整的问卷,得到有效问卷171份,其中:2005级34份,2006级44份,2007级37份和2008级56份。占抽样年级人数的比例,分别为:2005级41.46%,2006级为41.12%,2007级为34.26%,2008级为36.36%。

    二、计量经济学教学效果影响因素的实证分析

    1.理论模型建立和变量说明。由于问卷调查全部是定性问题,因此,我们建立如下虚拟变量模型:cji=a0+αsexi+βsubi+14j=1Σγjwji+μi,i=1L171其中,cji为第i个学生计量经济学的实际考试成绩;sexi=1L男生0L女Σ生;subi=1L理科0L文Σ科;wji=1L回答为优+良0L回答为中+Σ差

    2.实证分析结果及解释。利用问卷调查所得到的数据和学生计量经济学实际考试成绩,运用本文所建立的虚拟变量模型,在EViews6.0软件环境下,得到回归结果见表1。从表1可以看出,学生性别和对计量经济学的学习兴趣,在10%显着性水平下,对计量经济学的考试成绩有显着影响;课堂板书与课件之间协调在5%,显着性水平下,对考试成绩有显着影响;而文理科别、对先修课程的掌握程度、课件质量和课堂板书在1%,显着性水平下,对学生计量经济学考试成绩有显着影响。由于计量经济学涉及到较多的高等数学、线性代数、统计学和概率论的基础知识,其先修课程包括了微观经济学、宏观经济学、经济统计学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用数理统计等,具有一定的难度。如果先修课程掌握不牢,势必会对计量经济学教学效果产生影响。相对于女生而言,男生或理科生逻辑抽象思维较强,成绩相对而言会高。同样,课件质量的好坏,会直接影响学生课堂听课的思路,进而影响学生的考试成绩。如果课堂上仅仅依靠课件,对于很多学生来说,对很多问题又无法深入理解。因此,老师的课堂板书对帮助学生加强知识点的理解会起到非常重要的作用。

    三、基本结论与提高计量经济学教学效果的途径