试论我国高校《计量经济学》教学问题研究

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1、word格式论文试论我国高校《计量经济学》教学问题研究  论文摘要:当今学术界众多学者越来越倾向于对经济问题进行定量分析,《计量经济学》已成为一门国内外高校财经专业最受关注的课程。在我国高等院校《计量经济学》教学过程中存在一些问题,从而导致教学效果不尽人意。本文对我国高等院校《计量经济学》教学中存在的问题进行了详细分析,并提出了该门课程相应的教改建议和措施。  论文关键词:计量经济学教学方法教学改革word格式论文  《计量经济学》于上个世纪20年代末期产生,后来经过不断的发展和完善,该学科成为经济学中一个较为活跃的分支学

2、科。随着教育部将《计量经济学》这门课程确定为高等学校经济学类各专业核心课程,该门课程的重要性才逐渐得到高校经管类教师的认同,并逐渐成为我国高校经管类各专业一门备受关注的课程。但是从学生学习过程来看,众多学生对《计量经济学》的学习感到困难和吃力,尤其对于那些数学基础比较差的学生更是特别困难。而在该门课程的具体教学过程中,从教材选用、课程安排、教学方法等多个方面都存在一些问题,本文将对此进行详细分析并提出相应的措施建议。  一、国内外《计量经济学》发展概述  大多数《计量经济学》工作者都致力于客观的分析认识经济现象与科学准确的

3、阐述经济规律。但是,经济学的科学化进程一直受众多因素的影响,如经济活动的多因素性、随机波动性以及事件发生的不可逆性,等等。我们知道,自然科学研究中能够建立实验室和创造出其他因素不变的条件下的理想状态和环境,其变量往往会遵循特定的函数关系,而经济学研究则不同,它不能遵循既定的函数关系,只能通过建立统计模型来进行定量分析。  《计量经济学》大体上可以划分为两个阶段。  第一阶段:本世纪70年代以前,《计量经济学》以“经济平稳时间序列”为样本数据进行建模分析。数学方法在经济理论运用上的不断深入,为《计量经济学》的诞生奠定了数理基

4、础,如19世纪初高斯(Gauss)提出最小二乘法概念,19世纪末高尔登(Galton)提出“回归”概念,20世纪初费雪(Fisher)提出抽样分布理论。之后,尼曼(NeymanJ.D)和皮尔逊(Pearson)相继提出了假设检验理论。随着数理统计理论框架的基本形成,人们逐渐学会应用这些知识来分析和研究经济问题,从而诞生了《计量经济学》。1926年挪威著名经济学家拉格纳·弗里希(Ragnarword格式论文Frisch)提出了《计量经济学》的名称,为这门学科的建立奠定了基础。1929年美国经济学家戴维·S·穆尔(David.

5、S.Mull)描述了工资波动,并决定从1933年开始出版《计量经济学》杂志,这一举措标志着《计量经济学》这门学科已成为一门新兴的独立学科。  第二阶段:本世纪70年代以前的建模都是以“经济平稳时间序列”为样本数据进行分析,而现实生活中的宏观经济变量大都呈现出非平稳性特征,因此在利用联立方程模型对非平稳经济变量进行回归分析和预测时,常常出现伪回归现象或预测失败。从70年代开始,宏观经济变量时间序列的非平稳性问题和伪回归问题逐渐引起人们的关注,进而来提高经济计量模型参数估计的准确性和可靠性。  20世纪60年代Granger-

6、Newbold首先提出伪回归问题,引起了计量经济学界的关注。之后,Box-Jenkins于1967年出版了《时间序列分析,预测与控制》一书,对上述问题进行详细的分析和阐述。时间序列模型与回归模型有一定的区别,时间序列模型是一种较为全新的建模方法,它往往通过依靠变量本身的外推机制来建立相应的模型。由于时间序列模型客服了变量的非平稳性问题所带来的伪回归,提高了分析的准确度和可靠性,从而为其在经济领域的应用奠定了理论基础。此时,《计量经济学》的发展面临着一些亟待解决的问题,如经济变量非平稳性的检验方法;如何把时间序列模型引入经济

7、计量分析领域,以及如何进一步修改和完善传统的经济计量模型,等等。word格式论文  针对《计量经济学》发展中出现的这些问题,Dickey-Fuller于1979年首先提出时间序列非平稳性的DF检验法和应用更为广泛的ADF检验法。Sargan于1964年提出误差修正模型(ECM)概念。之后,Hendry-Anderson(1977)和Davidson(1978)的论文进一步完善了误差修正模型,并尝试用该模型来解决和分析非平稳变量的建模问题。Sims于1980年提出用一组内生变量作动态结构估计的联立模型,即向量自回归模型(VA

8、R),向量自回归模型虽然不以经济理论为基础,但却具有较强的预测力。以上研究成果为协整理论的提出奠定了理论基础。Engle-Granger于1987年提出协整概念。Granger定理证明若干个一阶非平稳变量间若存在协整关系,那么这些变量一定存在误差修正模型表达式。反之亦成立。1988-1992年,Joha

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