计量经济学论文(精编5篇)
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计量经济学的论文1
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。
计量经济学论文2
1、引言
1. 1国内外计量经济学的发展。计量经济学 (Econometrics)一词最早是在1926年由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者R. Frisch发表的《论纯经济问题》一文中,按照“生物计量学”(biometrics) 一词的结构提出的。但计量经济学作为一门独立学科被正式确立,其标志一般认为是1930年12月弗瑞希(Frisch) 和丁伯根(J. Tinbergen) 等经济学家发起的国际计量经济学会和1933年由它创办的学术刊物《Econometrica》的正式出版。1980年以来,计量经济学在我国得到广泛传播与飞速发展,经济学研究的数学化和定量化是经济学迅速科学化的重要标志,计量经济学成为一门能够指导中国特色社会主义市场经济体制建立和中国特色社会主义市场经济发展的重要学科。
1. 2计量经济学的研究步骤。
运用计量经济学研究经济问题,一般可分为四个步骤: 确定变量和数学关系式-模型设定; 分析变量间具体的数量关系-参数估计; 检验所得结论的可靠性-模型检验; 作经济分析和经济预测-模型应用。
2、计量经济学模型的应用
经过参数估计和模型检验,确认为可靠的计量经济模型才可以用于实际的经济计量分析。计量经济模型主要可以用于经济结构分析、经济预测、政策评价和检验与发展经济理论等几个方面。
2. 1结构分析。所谓经济结构分析,是指用已经估计出参数的模型,对所研究的经济关系进行定量的考察,以说明经济变量之间的数量比例关系。也就是说,分析当其他条件不变的时,模型体系中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
2. 2政策评价。所谓政策评价,是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算,从而对各种政策方案作出评价。这种情况下,是把计量经济模型当作经济运行的“实验室”,去模拟所研究的经济体系,分析整个经济体系对各种假设的政策条件的反应。计量经济学模型用于政策评价,主要有三种方法。一是工具-目标法。给定目标变量的预期值,即我们希望达到的目标,通过求解模型,可以得到政策变量值。二是政策模拟。即将各种不同的政策代入模型,计算各自的目标值,然后比较其优劣,决定政策的取舍。三是最优控制方法。将计量经济学模型与最优化方法结合起来,选择使得目标最优的政策或政策组合。
2. 3经济预测。经济预测是指利用估计了参数的计量经济模型,由已知的或预先测定的解释变量,去预测被解释变量在所观测的样本数据外的数据。建立计量经济模型是试图从已经发生的经济活动中寻求变化的规律,然后可以把这种规律用于样本以外的数据的预测。经济预测可以是对被解释变量未来时期的动态预测,也可以是对被解释变量在不同空间状况的空间预测。
2. 4验证理论。检验与发展经济理论是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论结论。实践是检验真理的唯一标准,经济理论只有能够成功地解释现实,才能为人们所接受。设定的计量经济模型实际是人们对某种经济规律的认识,而样本数据是经济活动现实的体现。计量经济学将理论与事实结合起来,提供了一种检验经济理论的方法。如果依据某种理论建立的模型能很好地拟合样本数据,模型估计检验结果与理论相符合,也就验证了既有理论。
综上所述,本文简述了国内外计量经济学的发展历程,在认识计量经济学一般性研究步骤的基础上,介绍了计量经济学模型,着重对计量经济学模型四个方面的应用进行了探讨分析。其主要结论如下: 计量经济学是一门应用非常广泛的学科,能够用于经济结构分析、政策模拟、经济预测和理论检验。诚然,计量经济学模型在实际应用过程中出现了预测期限短、精准度不够、对非平稳发展过程和缺乏规范性行为理论的活动难以预测等情况,但是计量经济学模型方法在诸多定量分析问题中仍具有较强实用性。
参考文献:
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[2]庞皓。计量经济学[M].西南财经大学出版社,20xx
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计量经济学的论文3
计量经济学既是一门独立的学科,也是一种学派,也同时是现代很多学科的基础工具。无论是在经济领域、管理领域还是国际化金融领域,都逐渐显示出越来越重要的战略地位和应用作用,同时,计量经济学家也非常受各方面专家的尊敬。因此,对计量经济学未来的发展趋势进行研究与思考是非常有必要的。本论就以此为初衷,对计量经济学学科理论与实践的未来发展趋势进行几点思考,对其未来发展趋势有一定的把握,旨在对计量经济学的发展有更深刻的认识。
1计量经济学学科内涵以及发展历史
计量经济学的学科内涵
计量经济学的学科内涵是一门专业研究经济相关领域的经济学特征、经济数量模型和经济关系变动的经济学科,具有很重要的经济内涵和现实意义。计量经济学学科可以说不仅仅是一个独立的学科,也是一种学派,也同时是很多其他各类学科的基础工具和分支内容。它能够通过将经济理论数量具体化等方式,通过经济数学模型和方法的不断钻研,更深刻地把握现代经济和客观规律,更好地根据规律来研究很多的经济和社会问题,为社会宏观、微观经济问题都可以提供经济方面的智力支持。
计量经济学学科的发展历史
相较于国际上的大国,计量经济学在我国的开发与应用比较晚。近30年我国才比较广泛应用计量经济学,在我国的发展经历了从我国计划经济体制制度到社会主义市场经济制度过渡的阶段。我国的统计制度也在这段时间经历了从物质平衡表体系到国民经济核算体系的过渡转变。在20世界90年代初期,恩格尔的ARCH模型作为“现代经济学前沿”被推广到我国,结合我国对经济的重视,对我国计量经济学的发展和未来趋势走向有很大的影响,也对其学科的不断可持续发展提出了新的挑战和机遇。最近几年来,计量经济学在我国逐渐普及以及被重视,关于其的应用以及学科研究文献已经比较广泛和常见。例如,经济时间序列、波普理论、VAR模型、CC模型、LSE模型等计量经济学模型也成为了我国经济研究领域最为广泛的计量经济学建模方法。同时,也有学者开始使用国际先进的DSGE模型,并在我国很多应用研究领域广泛应用,取得了一定的成果[2].
2计量经济学发展趋势的几点思考
计量经济学越来越受宠诺贝尔奖
自诺贝尔奖设立以来,诺贝尔经济学奖就是全球最受瞩目的经济学大型奖项,因此,直至今日,诺贝尔奖可以说仍然是众多经济学家们终生不断奋斗的最大动力和目标。第1届诺贝尔经济学奖就授予了“计量经济学的奠基人”---弗里希,还有荷兰“计量经济模式的建造者”---丁伯根。多年来,很多计量经济学家也都不断获得具有最高荣誉称号的诺贝尔经济学奖。在近几年,诺贝尔奖又开始趋向于授予计量经济学的分支学科有成就的学者,鼓励其对横截面数据方法的杰出贡献。这些接连不断的奖励,说明计量经济学越来越受宠诺贝尔奖,该奖项也正在不断注重经济技术方向的应用以及向现代化不断创新,该经济学科的发展情况越来越得到全球范围内的广泛认可[3].
该学科更多的应用在全球各国的金融领域
目前,很多计量经济学的模型和方法已经被应用与世界各大国中央银行以及金融市场方面的基础学科内容,尤其是在一些金融比较发达国家的评估投资组合中,在金融系统风险这个方向具有非常高的价值和实际意义。许多计量经济学家和金融学家都逐渐应用计量经济学的模型来诠释很多金融市场活动规律。在金融市场上,经济变量具有一定的变动性,这些变量会随着时间而发生一定的波动,随机出现一些经济学实际意义。最常见的将其应用在全球的股票市场中来诠释很多方法、规律。例如,假设人们对股价的评估是比较理性的,则可以得出一个企业股票的价格应该等于其在未来某时间的预期股息的现值。再比如,恩格尔发明的计量经济学ARCH模型,这个模型能够非常有效地对金融经济数据在不同时期时间的金融规律变化比较精确的估算出来。这个模型可以对金融投资等收益的风险和价格,通过不确定性的度量,采用一定经济学模型以及经济数据来阐述,并可以进行进一步的深入剖析。这些都说明,计量经济学越来越多的应用在各国金融领域。
现代计量经济学趋向于把数学、统计学和经济学结合得更紧密
近年来,由于计量经济学中的面板数据(paneldata)等研究越来越丰富,经济学者逐渐利用数学等计数方法将经济学科的理论知识体系变为一定的方程和系统来更形象的表现,最后通过数学等统计方法来估算。这样的方法结合和流程转变,也更加促进我国计算GDP,以及各个行业的基准价格、利率、股票价格等很多经济数据的规律和变化。所以,新发展的趋势是经常采取经济学、数学和统计学的结合,使得现代计量经济学趋向于把数学、统计学和经济学结合得更紧密。
计量经济学的论文4
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。
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“计量经济学”作为一门课程,在我国一部分高等院校经济学科、管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史,它的重要性也逐渐为人们所认识。克莱因(R·Klein)说:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位,在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。萨缪尔森(P·Samuelson)认为:“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。1998年7月,教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程,其中包括“计量经济学”。这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志,必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响。特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发,为计量经济学的应用提供了广阔的空间。应该说,经过多年的努力,在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩。在充分肯定这门课程作用的基础上,认真总结多年的教学实践,我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷。
目前,我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变,特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法,这是值得充分肯定的。这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献,它彻底扭转了单纯的定性分析理念。然而,令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向:其一是把计量经济学当成了“圣经”,唯计量是从,似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学,其结果是计量方法的滥用;其二是计量的数学化,也就是数学的计量而不是经济学的计量,其结果是使得计量经济学脱离实际,变成了数学游戏。就上述问题,结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法。
一、计量经济学不是“圣经”:完美中有折中
首先,计量模型是完美的。我们以一元模型为例:
Y=β0+β1X+μ(1)
其中,μ表示除X以外的所有影响Y的因素,模型(1)叫总体回归模型。该模型描述的变量之间的关系是相关关系,而非函数关系。对同样问题处理的数理模型:
Y=β0+β1X(2)
模型(1)比模型(2)完美,因为模型(1)比模型(2)考虑问题全面。在模型(1)中,每给X一个值,从理论上讲,由于μ的存在,模型考虑了和X对应的所有Y的值;模型(2)仅考虑了因素X对Y的唯一影响,而没有考虑X以外的其他因素对Y的影响,因此,模型(2)仅考虑了和X“对应”的一个Y值,这里对应加引号是因为从理论上讲,那个Y值仅仅是无穷多个Y值中的一个,而未必就是真的和X对应的那个,这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处,所以,我们说计量经济学是完美的(确切的说是计量模型比数理模型完美)。但是,完美的计量模型(总体回归模型)理论上是存在的,实践中是求解不出来的,不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来β0,β1,而是由于总体的无限性和μ的复杂性(随机变量),特别是在现实经济问题中,我们面临的问题的总体一般是不知的(总体数据搜集的困难)。因此,计量经济学家就退而求其次优结果━━总体回归直线:
E(Y)=β0+β1X(3)
总体回归直线(3)就是我们常说的函数形式或方程,它是由(1)两边取数学期望而得到(假定E(μ)=0),它揭示了,每给X一个值,有唯一的一个Y的期望值与之对应。这里的分析思路:从模型(1)到模型(3)就由相关关系转化为函数关系,从而计量模型的完美性在这里受到了挑战,这就是我们说的计量模型的第一次打折。那么总体回归直线(3)是否可以顺利的求解呢?在总体数据已知的条件下可以找到。在现实经济问题中,我们面临的问题的总体一般是不知的,因此求解总体回归函数的思路也是行不通的。既然是这样,那就退而求其次优结果(再次打折),计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题,建立样本回归模型:
Y=■0+■1X+e(4)
这里,■0,■1是总体回归(1)中β0,β1的近似估计,残差e也是随机干扰项μ的近似估计。那么样本回归模型(4)可以容易求解吗?尽管样本的数据可以很容易的收集,但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难,使得样本回归模型仅仅是理论上的存在,现实中很难操做。计量经济学家又再次退而求其次优结果,寻找样本回归直线(第三次打折):
■=■0+■1X(5)
这里,方程(5)是由(4)两边取数学期望得到的。参数的估计应用了普通最小二乘法。单就上述分析过程我们不难发现,计量模型是完美的,而模型估计是打折的不完美。
二、计量模型与模型估计一样吗?
计量模型指的是总体回归模型,模型估计是样本回归函数(回归直线)。因此,用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计,所以,这种方法也是折中(打折)的研究问题。那么这种方法可靠吗?当上述研究的问题(计量模型)满足基本的假定条件才是可靠的:(1)正态性假设:随机误差项服从正态分布。等价于被解释变量(因变量)在自变量的各水平上服从正态分布;(2)独立性假设,无自相关性假设;(3)同方差性假设;(4)随机误差项与解释变量不相关;(5)零均值假设。这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的,而且模型估计是直接对样本负责,而只有样本满足简单随机抽样,才能够较好地描述总体状态特征。我们知道,真正的简单随机抽样也是不容易做到的。因此,我们主张使用计量分析方法也要谨慎,它不是随便就可以使用的,尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算。
三、本科《计量经济学》课教学理念:理论与应用并重
目前,与过多介绍理论的传统教学方式相比,随着多媒体技术的应用,计量经济学的教学生动了很多,老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明,但是多数仅限于此,并没有对计量经济学的建模步骤、原理以及模型的局限性等进行深入分析,更谈不上与学生的互动。而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题,但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材。同时,由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析。
我们既要重视理论方法,也要重视应用模型和应用中实际问题的解决。因此,在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论、案例和实验多元化的教学手段,理论教学、实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容。尤其是实验教学和案例教学,在教学过程中起着激发学生主观能动性、创新能力的作用,授课教师应根据学生专业(如金融、财政、国际贸易)的不同,安排相应的案例和实验内容,使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来,提高学生对实际经济问题的分析和判断能力。
实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分,对于培养学生的动手能力是至关重要的。因此,在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题:第一,实验教学要与理论教学相衔接,即应该将实验教学合理、恰当地穿插在理论教学的过程中,而不能截然分离开。这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用。第二,教师应该精心选择实验内容,编好实验计划,做好示范。在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练,而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系,进而形成“基础实验→综合实验→研究创新型实验”多层次、多模块相互衔接实验教学。第三,结合实际情况,要特别强调学生在处理数据(如:频率转换、季节调整)、建立模型等方面容易出现的问题。
总之,为了实现本科《计量经济学》课教学理念的改革,突出基本思想、方法和应用的教学,最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设,大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍,使我们的计量经济学教师的知识结构合理,如在本科阶段学数学、研究生读经济、博士读数量经济等。