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【關(guān)鍵詞】數(shù)量經(jīng)濟學(xué) 數(shù)據(jù)挖掘 區(qū)別 聯(lián)系

一、數(shù)量經(jīng)濟學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘基本概念

（一）數(shù)量經(jīng)濟學(xué)

隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，國家經(jīng)濟的高效運轉(zhuǎn)越來越離不開數(shù)學(xué)，例如就當(dāng)前慘淡的股票市場來說，數(shù)學(xué)在其中發(fā)揮著巨大的作用。數(shù)學(xué)應(yīng)用到經(jīng)濟學(xué)中，經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生了數(shù)量經(jīng)濟學(xué)。在我國數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展以1979年中國數(shù)量經(jīng)濟研究會成立為標(biāo)志，歷經(jīng)近四十年的發(fā)展，具有鮮明的中國特色。數(shù)量經(jīng)濟學(xué)是在對理論經(jīng)濟學(xué)進行研究的基礎(chǔ)上，通過不斷更新的數(shù)學(xué)方法和計算技術(shù)對經(jīng)濟關(guān)系進行定量分析，總結(jié)其經(jīng)濟事實背后的規(guī)律，其中通過建立數(shù)學(xué)模型的方式對經(jīng)濟關(guān)系進行定量研究是數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的主要特征。

當(dāng)前數(shù)量經(jīng)濟學(xué)在我國學(xué)術(shù)界的地位模糊不清，其既是一門方法論，又是一門計量學(xué)科，同時還是一門組織管理科學(xué)。然而毫無疑問的是數(shù)量經(jīng)濟學(xué)是將理論經(jīng)濟學(xué)的抽象固化的理論概念進行外在的定量分析，使得經(jīng)濟事件背后的經(jīng)驗公式得以在實際生產(chǎn)生活實際中被有效利用，進行轉(zhuǎn)化為措施、方案等，顯然數(shù)量經(jīng)濟學(xué)是聯(lián)系理論與實踐的紐帶。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Date Mining），其是多學(xué)科的綜合產(chǎn)物，始于20世紀(jì)90年代。隨著信息技術(shù)的進步和大數(shù)據(jù)時代的到來，特別是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的更新?lián)Q代使得當(dāng)下信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。數(shù)據(jù)挖掘簡單來講，便是將大量不完整嘈雜的數(shù)據(jù)中整理分析出客戶所感興趣的信息，數(shù)據(jù)挖掘包括數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)有效開采、結(jié)論表示和解釋三個層面。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要由數(shù)理統(tǒng)計、人工智能以及數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為支撐，其主要功能有分類、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則以及序列模式、聚類、預(yù)測以及偏差預(yù)測等。當(dāng)前關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘方法的研究主要有基于統(tǒng)計方法的復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘、基于支持向量機的數(shù)據(jù)挖掘、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘以及基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘等。

二、數(shù)量經(jīng)濟學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系

（一）應(yīng)用數(shù)學(xué)作為研究基礎(chǔ)

就數(shù)量經(jīng)濟學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系來說，首先兩者均將應(yīng)用數(shù)學(xué)作為其研究的基礎(chǔ)：在數(shù)量經(jīng)濟學(xué)中，建立經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型的形式將外在客觀的經(jīng)濟事件間隱藏的相互聯(lián)系進行定量分析，而在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用數(shù)學(xué)為其提供了普適性的方法論，例如數(shù)據(jù)挖掘的方法中的統(tǒng)計學(xué)方法，其可以簡單分為回歸分析、非判斷分析等均需要通過大量的數(shù)學(xué)分析來實現(xiàn)。

（二）反映客觀規(guī)律與聯(lián)系

總體上來說，無論是數(shù)量經(jīng)濟學(xué)還是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)均是為了服務(wù)人們更好的進行生產(chǎn)實踐來服務(wù)的，均是用來分析和判斷事實背后的客觀規(guī)律和相互聯(lián)系。數(shù)據(jù)挖掘的目的便是為了深層次的挖掘數(shù)據(jù)中所隱藏的“知識”，例如在股票市場，先進的交易軟件能夠更快的處理和分析當(dāng)前的股票市場，能夠短期內(nèi)進行市場預(yù)測，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過數(shù)據(jù)庫分析和處理技術(shù)展現(xiàn)出來。數(shù)量經(jīng)濟學(xué)作用在現(xiàn)實生活中，其可以進行投入產(chǎn)出分析、費用效益分析以及電子計算數(shù)據(jù)模擬等。

（三）數(shù)據(jù)庫作為主要研究對象

毫無疑問的是，在當(dāng)前信息大爆炸的時代，數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為存取信息的最為高效的模式在數(shù)量經(jīng)濟學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘中占有極為重要的地位。數(shù)據(jù)挖掘其通過對存儲于數(shù)據(jù)庫中的大量繁冗嘈雜的信息進行組合分解等方法獲得有用的信息，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)雖然僅僅是作為經(jīng)濟學(xué)的一部分，但顯然其需要大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為研究支撐，為此數(shù)據(jù)庫技術(shù)的更新?lián)Q代與數(shù)量經(jīng)濟學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展相互促進、相互影響。

三、數(shù)量經(jīng)濟學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別500

（一）理論基礎(chǔ)各異

數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的理論基礎(chǔ)為理論經(jīng)濟，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)是將理論經(jīng)濟的理論概念進行外在的具象化，從外在的經(jīng)濟事實背后的數(shù)據(jù)分析得出經(jīng)驗公式與模型，其顯然屬于經(jīng)濟學(xué)的一部分，一定程度上來說，其經(jīng)驗公式僅僅適用于經(jīng)濟領(lǐng)域；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其理論基礎(chǔ)為單純的應(yīng)用數(shù)學(xué)，具有適用對象的普適性、大眾性。

（二）實現(xiàn)機理各異

數(shù)量經(jīng)濟學(xué)其實現(xiàn)機理可以簡單描述為在已有經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上進行外在客觀經(jīng)濟事實的分析，其主要需要通過大量的人力分析來完成，無法通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)模型；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其最重要的特征在于對數(shù)據(jù)庫中大量不完整的信息的推理關(guān)聯(lián)分析，其能夠發(fā)現(xiàn)存在在整個數(shù)據(jù)庫中的事實未曾發(fā)現(xiàn)的模式，例如在每日的天氣預(yù)報中，對每日天氣的預(yù)測分析中將包含多種不同的影響因素，需要大量的數(shù)據(jù)庫分析。

（三）對象領(lǐng)域各異

數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的適用對象主要為經(jīng)濟學(xué)中存在的問題，顯然具有一定的區(qū)域局限性，其通過數(shù)據(jù)分析得出的經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型也僅僅適用于經(jīng)濟領(lǐng)域，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其理論基礎(chǔ)為普適性的應(yīng)用數(shù)學(xué)，范圍實用性更廣。

四、數(shù)量經(jīng)濟學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)應(yīng)用

（一）數(shù)量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用

數(shù)量經(jīng)濟學(xué)是量化了的經(jīng)濟學(xué)，其包含計量經(jīng)濟學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)影響著我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒婷?，例如老齡化經(jīng)濟效應(yīng)數(shù)理分析模型用來分析人口結(jié)構(gòu)因素以及人口老齡化對我國經(jīng)濟成長潛力的影響，經(jīng)濟發(fā)展的灰色預(yù)測與模糊評價用來對于我國與世界各國的經(jīng)濟增長以及所面臨的威脅機遇進行預(yù)測分析等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所要處理的問題更廣，顯然其能夠應(yīng)用到的涉及面更大。例如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要被用在商業(yè)領(lǐng)域，尤其是在銀行以及保險銷售領(lǐng)域，例如在客戶群體劃分、客戶流失分析以及客戶信用記錄分析等方面，其次在市場營銷方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更是大放異彩，例如著名的Bass Export利用IBM數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行客戶分析。

參考文獻：

[1]李軍.數(shù)據(jù)挖掘方法及其在上市公司中的應(yīng)用研究[D].湖南大學(xué)，2004.

篇2

從專業(yè)設(shè)置和課程銜接來看，經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是計量經(jīng)濟學(xué)的基礎(chǔ)和先導(dǎo)課程。目前，統(tǒng)計學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)主要包括線性代數(shù)、概率論和高等數(shù)學(xué)等內(nèi)容，統(tǒng)計學(xué)中的很多理論和知識點都是通過數(shù)學(xué)演繹推理而來的，而且統(tǒng)計學(xué)課程對于其他課程來說是一門重要的方法性和工具性極強的課程。這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是統(tǒng)計學(xué)課程形成的基礎(chǔ)，也是學(xué)生掌握統(tǒng)計學(xué)理論和方法的前提條件。更為重要的是，計量經(jīng)濟學(xué)中有很多是涉及和使用統(tǒng)計學(xué)中的理論和方法。因此，數(shù)學(xué)是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)，統(tǒng)計學(xué)又是計量經(jīng)濟學(xué)的先導(dǎo)課程，這兩門課程共同成為計量經(jīng)濟學(xué)的基礎(chǔ)課程。簡單地說，如果學(xué)生沒有數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)好計量經(jīng)濟學(xué)是相當(dāng)困難的。

二、學(xué)生數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)差異下新疆高校經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)存在的問題

從新疆高校特別是綜合性高校的教學(xué)實踐看，經(jīng)管類專業(yè)對學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程（主要指高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計）的教學(xué)要求、教學(xué)內(nèi)容和難度因?qū)I(yè)不同而不同，更多表現(xiàn)在經(jīng)濟學(xué)專業(yè)和管理類專業(yè)的側(cè)重點不同，經(jīng)濟類專業(yè)的要求高于管理類專業(yè)。同時，受教學(xué)設(shè)施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經(jīng)濟學(xué)課程較多采用合班授課形式。再者，教材甄選與學(xué)生專業(yè)要求有一定差距，這就導(dǎo)致學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)存在差異，致使學(xué)生的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)存在嚴(yán)重的分化現(xiàn)象，這種情形在新疆高校的民漢合班教學(xué)中更為明顯。這些都給計量經(jīng)濟學(xué)課程的教學(xué)增加了難度。

（一）合班教學(xué)內(nèi)容不當(dāng)

受教學(xué)設(shè)施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經(jīng)濟學(xué)課程較多采用合班授課形式。由于民族和漢族學(xué)生的邏輯思維能力差異顯著，這就使合班教學(xué)中的學(xué)生出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)分化現(xiàn)象。最重要的問題是，合班教學(xué)時需要兼顧教學(xué)內(nèi)容設(shè)計和編排、課時數(shù)量和學(xué)生實際情況等因素，這勢必增加教學(xué)內(nèi)容設(shè)計的難度。一是民漢合班導(dǎo)致設(shè)計教學(xué)內(nèi)容存在一定難度。與新疆高校各專業(yè)中的民考漢學(xué)生相比，漢族學(xué)生的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)功底和理解能力要明顯好于民族學(xué)生，這就使民漢合班的學(xué)生出現(xiàn)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)功底兩極分化的現(xiàn)象，這種合班授課形式導(dǎo)致教師出現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容偏多或偏少、難度偏深或偏淺的問題。這就需要對計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)內(nèi)容進行重新調(diào)整。二是教學(xué)過程中偏重于計量軟件實踐操作的講解，忽視了計量經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)理論的教學(xué)內(nèi)容。在這種驗證式的教學(xué)過程中，側(cè)重于要求學(xué)生掌握軟件的用法，但是從理論層面上看，學(xué)生并不理解案例操作背后的原理，從理論上不能闡述操作步驟中暗含的相關(guān)計量經(jīng)濟學(xué)原理，更有甚者根本不會結(jié)合實證結(jié)果對所研究的問題給予專業(yè)的解釋。三是教學(xué)內(nèi)容不能反映新疆經(jīng)濟社會發(fā)展的實際情況。由于目前的計量經(jīng)濟學(xué)教材選用國內(nèi)權(quán)威教材，教學(xué)案例大多是摘錄國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)據(jù)，缺少反映新疆經(jīng)濟社會發(fā)展的數(shù)據(jù)，無法讓學(xué)生了解新疆經(jīng)濟發(fā)展的基本情況。

（二）教材及軟件甄選的科學(xué)性和實踐性不協(xié)調(diào)

目前，在新疆高校的此類課程教學(xué)中普遍存在教材及軟件甄選的科學(xué)性和實踐性之間的不協(xié)調(diào)性問題，主要表現(xiàn)如下：一是受師資力量的影響，同一高校的計量經(jīng)濟學(xué)教材由于教師所教授計量軟件的類別不同，再加上教材的多樣化，一般很難統(tǒng)一成一種教材。二是對于新疆高校學(xué)生來說，根據(jù)主編的學(xué)術(shù)聲望和出版社級別所甄選的教材有的內(nèi)容過多且難度較大，增加了授課難度，降低了學(xué)生的自我效能感。三是在新疆高校經(jīng)管類專業(yè)中，有的學(xué)院以計量經(jīng)濟學(xué)理論為教材甄選的主要依據(jù)，有的高校則注重某種計量軟件操作的實踐指導(dǎo)性為教材甄選原則。

（三）數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)相對薄弱的學(xué)生自我效能感較低

新疆高校特別是經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)生中有相當(dāng)一部分生源是民考漢的少數(shù)民族學(xué)生，與漢族學(xué)生相比，其本身語言理解能力相對較差，而且他們本身對數(shù)學(xué)和需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)課程缺乏興趣，學(xué)習(xí)的自我效能感非常低。這與計量經(jīng)濟學(xué)的連貫性要求有差距，因為學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)必須有良好的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，而且其教學(xué)內(nèi)容具有一定的連貫性。主要表現(xiàn)在：有些學(xué)生在一些前期內(nèi)容上“卡殼”后，如得不到及時解決，會明顯影響后續(xù)章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)；有的學(xué)生聽不懂的內(nèi)容累積到一定程度，往往會產(chǎn)生放棄本課程學(xué)習(xí)的念頭；有的學(xué)生特別是少數(shù)民族學(xué)生，對數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)這樣的課程自我效能感特別低，有的學(xué)生從開始就徹底放棄了學(xué)習(xí)此類課程。所以，在民漢學(xué)生合班的計量經(jīng)濟學(xué)授課過程中，民族學(xué)生自我效能感較低，學(xué)習(xí)狀態(tài)和掌握程度呈現(xiàn)兩級分化的狀態(tài)。

（四）新疆高校計量經(jīng)濟學(xué)課程的師資力量薄弱

教授經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學(xué)課程的教師應(yīng)該有深厚的數(shù)學(xué)背景、經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，還要具備計量經(jīng)濟學(xué)軟件操作的應(yīng)用能力。目前，新疆高校從事計量經(jīng)濟學(xué)課程教學(xué)的教師具備這樣要求的明顯偏少。這就導(dǎo)致新疆高校計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)過程中存在理論教學(xué)與經(jīng)濟模型脫離、與實際案例脫節(jié)、與相關(guān)計量軟件分離的問題。具體表現(xiàn)在：第一，有的高校講授計量經(jīng)濟學(xué)的教師是非經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)科背景，教師的專業(yè)水平和知識結(jié)構(gòu)雖然能夠講授計量經(jīng)濟學(xué)，但由于學(xué)科功底不夠深厚，使其在教學(xué)過程中引導(dǎo)學(xué)生利用計量軟件分析經(jīng)濟現(xiàn)象數(shù)量關(guān)系的能力較弱。第二，有的高校理論教學(xué)與軟件教學(xué)完全由兩個學(xué)院的教師承擔(dān)，理論教學(xué)由經(jīng)濟類專業(yè)的學(xué)院負(fù)責(zé)，而計量軟件由數(shù)學(xué)或計算機學(xué)院的教師負(fù)責(zé)。從學(xué)科融合角度看，導(dǎo)致計量經(jīng)濟學(xué)中的經(jīng)濟模型與實際操作之間的講授產(chǎn)生脫節(jié)，影響教學(xué)效果。第三，有的高校僅注重某種軟件的操作應(yīng)用能力，學(xué)生根本不了解經(jīng)濟計量學(xué)的基本理論，使學(xué)生缺少理論指導(dǎo)實踐的能力，導(dǎo)致學(xué)生學(xué)完該門課程后，不能結(jié)合實際情況運用所學(xué)到的知識。

（五）驗證式實驗教學(xué)方法忽視了學(xué)生獨立思考能力的培養(yǎng)

目前，新疆高校的計量經(jīng)濟學(xué)實驗教學(xué)模式主要是以講授、驗證式實驗教學(xué)模式為主，通常采用先講授后實驗與邊講授邊實驗兩種教學(xué)方法，但在教學(xué)實踐中，該方法仍存在一些問題：第一，“填鴨式”地向?qū)W生展示軟件操作、驗證書本內(nèi)容，使學(xué)生被動地接受相應(yīng)內(nèi)容，亦步亦趨地模仿教師所展示的內(nèi)容。第二，此種教學(xué)方法和手段很少考慮學(xué)生統(tǒng)計思維和解釋數(shù)據(jù)能力及其運用計量模型解釋經(jīng)濟社會現(xiàn)象的統(tǒng)計素養(yǎng)的培養(yǎng)。

三、學(xué)生數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)差異下新疆高校經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的改進

（一）根據(jù)學(xué)生差異調(diào)整教學(xué)內(nèi)容

1．加強統(tǒng)計學(xué)內(nèi)容與計量經(jīng)濟學(xué)內(nèi)容的銜接。統(tǒng)計學(xué)原有基本內(nèi)容應(yīng)該保留，保持知識結(jié)構(gòu)的完整性，同時也要注重概率論與數(shù)量統(tǒng)計、統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)內(nèi)容的銜接。

2．針對民漢合班教學(xué)形式，建立概率論與數(shù)量統(tǒng)計、統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)課程授課教師之間教學(xué)溝通機制。注意三門課程教學(xué)的前后順序，避免內(nèi)容重復(fù)講授，而且授課教師應(yīng)根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)，對于涉及的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與概率論及數(shù)量統(tǒng)計部分，如有必要可適當(dāng)多分配一些課時。對一些重要但難度較大或因課時受限的內(nèi)容，應(yīng)予以簡單介紹，以滿足“吃不飽”的學(xué)生，同時要注意提高自我效能感較低的少數(shù)民族學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

3．教學(xué)內(nèi)容設(shè)計中應(yīng)多引用有關(guān)新疆經(jīng)濟發(fā)展的案例，這樣既可以了解新疆經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實情況，也可調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在實踐教學(xué)中，教師可以組織學(xué)生一起編制《計量經(jīng)濟學(xué)案例庫和習(xí)題庫》，使教學(xué)內(nèi)容與實踐相結(jié)合。其中，案例庫由教師負(fù)責(zé)編制，習(xí)題庫由優(yōu)秀學(xué)生的實踐調(diào)查報告和國內(nèi)最新習(xí)題組成。

（二）教材和軟件甄選應(yīng)體現(xiàn)科學(xué)性和實踐性的統(tǒng)一

1．在計量經(jīng)濟學(xué)教材管理方面，學(xué)校應(yīng)建立教材質(zhì)量及其使用價值的評價機制。教材應(yīng)樹立知識與能力并重的理念，不僅要注重理論和統(tǒng)計方法，注重數(shù)學(xué)推導(dǎo)，同時還要增加計量經(jīng)濟學(xué)軟件的教學(xué)課時數(shù)。

2．教材甄選應(yīng)突出“理論＋實際案例＋軟件”的特色。同時，根據(jù)長期的實踐積累，整合本校計量經(jīng)濟學(xué)師資隊伍，發(fā)揮教師的優(yōu)勢和特長，綜合各類軟件優(yōu)勢，編寫實驗教學(xué)手冊，提綱挈領(lǐng)地向?qū)W生介紹各類軟件，給出相應(yīng)的參考資料和網(wǎng)站，提升學(xué)生的實踐能力和動手能力，彌補教學(xué)軟件單一的弊端。

（三）調(diào)動自我效能感較低學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性

1．針對不同的學(xué)生群體采用不同的教學(xué)方法。計量經(jīng)濟學(xué)章節(jié)體系內(nèi)容一般是按照“概念———前提假定———理論推導(dǎo)———統(tǒng)計檢驗推導(dǎo)———案例”的順序安排的。針對基礎(chǔ)較差且理解能力較低的學(xué)生，教師設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)可以從實際例題出發(fā)，調(diào)整該順序，即采取“案例———統(tǒng)計檢驗推導(dǎo)及驗證———理論推導(dǎo)———再舉例———前提假定———概念”的方式展開，結(jié)合案例來講解相應(yīng)的理論推導(dǎo)及概念內(nèi)涵，然后再通過舉例進行鞏固，最后使學(xué)生系統(tǒng)掌握章節(jié)的核心內(nèi)容。

2．針對民漢學(xué)生基礎(chǔ)差異分化的實際情況，加之計量經(jīng)濟學(xué)是一門方法性較強的課程，可設(shè)計PBL型的案例題，將學(xué)生置身于實際問題情境中，通過“講解＋提問”相結(jié)合的方式引導(dǎo)學(xué)生掌握理論知識、軟件操作和實證分析能力。同時，在教學(xué)中應(yīng)減少對概念、理論推導(dǎo)等內(nèi)容論證的時間，側(cè)重對計量分析方法的應(yīng)用步驟和背后暗含的理論講授，使學(xué)生掌握針對不同計量分析數(shù)據(jù)進行相應(yīng)處理的方法及實證結(jié)果與案例分析相結(jié)合的能力。

3．教師應(yīng)與學(xué)生多溝通，掌握學(xué)生基本情況，將學(xué)生分成小組開展學(xué)習(xí)活動。根據(jù)授課內(nèi)容教師可安排專題性講座，及時消除學(xué)生畏難情緒，激發(fā)其學(xué)習(xí)的積極性。通過設(shè)計案例習(xí)題，由學(xué)帶領(lǐng)組內(nèi)學(xué)生收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和計量分析，同時組織小組對實證分析結(jié)果進行討論，并由組內(nèi)選派一名學(xué)生講解案例分析過程及相應(yīng)的結(jié)論。

（四）提升計量經(jīng)濟學(xué)課程師資的專業(yè)能力

1．注意各學(xué)科教師之間的銜接。師資隊伍中應(yīng)包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)的教師、統(tǒng)計學(xué)教師和計量經(jīng)濟學(xué)教師，并加強彼此間的溝通，以保證在教學(xué)實踐中，各專業(yè)教師根據(jù)教學(xué)對象的專業(yè)性及學(xué)生特點及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，設(shè)計符合相關(guān)專業(yè)的教學(xué)大綱，提高教師的教學(xué)能力。

2．提高計量經(jīng)濟學(xué)專業(yè)教師的經(jīng)濟理論水平。教師只有較深的理論功底，才能帶領(lǐng)學(xué)生借助經(jīng)濟理論對所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象和問題進行經(jīng)濟模型的構(gòu)建，運用經(jīng)濟理論知識處理數(shù)據(jù)和模型檢驗，結(jié)合實證分析結(jié)果和經(jīng)濟理論解釋經(jīng)濟現(xiàn)象。這是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的靈魂所在。

3．加強教師專業(yè)培訓(xùn)。整合本校計量經(jīng)濟學(xué)師資隊伍，根據(jù)本校經(jīng)管類專業(yè)特點，選派教師參加主要計量經(jīng)濟學(xué)軟件與專業(yè)培訓(xùn)提高教師實際操作能力和專業(yè)水平。

（五）革新教學(xué)方法

1．在實踐教學(xué)中，教師可通過“結(jié)對子組建實驗小組”、“好幫差”等形式，引入PBL教學(xué)方法，培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力。同時，開展基于問題情境的教學(xué)，為學(xué)生設(shè)計基于現(xiàn)實經(jīng)濟世界的真實問題，鼓勵學(xué)生運用所學(xué)的經(jīng)濟學(xué)知識，通過分工協(xié)作、分析討論并最終解決問題的方式，逐漸培養(yǎng)其發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的能力。

2．基于學(xué)生數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)差異的情形，計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)采取板書和多媒體相結(jié)合，且以板書為主、多媒體為輔的教學(xué)方式，充分利用兩種教學(xué)手段的優(yōu)點，彌補其不足，從而提高教學(xué)效果，實現(xiàn)教學(xué)目的。

篇3

關(guān)鍵詞：非參數(shù)計量經(jīng)濟學(xué)；隨機趨勢；偽回歸；局部診斷

1引言

當(dāng)數(shù)據(jù)存在趨勢時，回歸分析可能將無關(guān)變量擬合出顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系.這樣的分析會得出錯誤的結(jié)論、做出無效的預(yù)測，即發(fā)生所謂的虛假回歸，給實證研究和預(yù)測工作帶來風(fēng)險[1].這就要求學(xué)者對模型是否存在偽回歸的問題進行診斷，以識別和降低這種風(fēng)險.在研究當(dāng)中，參數(shù)模型的偽回歸診斷已經(jīng)得到了廣泛的重視[2]，而非參數(shù)模型的偽回歸診斷卻常常會被人忽視.主要原因在于，非參數(shù)模型沒有在形式上做主觀預(yù)設(shè)，它們常常被當(dāng)作最接近真實、決不會犯錯的模型.但事實并非如此.在趨勢的影響下，參數(shù)模型尚且容易錯把無關(guān)變量擬合出關(guān)聯(lián)關(guān)系，作為擬合能力更強的非參數(shù)模型，就可能面臨更大的偽回歸風(fēng)險.但考慮到非參數(shù)模型并沒有描述關(guān)聯(lián)關(guān)系的表達式，即便模型存在風(fēng)險，又該診斷什么，如何診斷呢？本文研究了非參數(shù)模型的偽回歸診斷問題，試圖為相關(guān)檢驗方法給出嚴(yán)格的理論論證和較全面的應(yīng)用參考.

關(guān)于偽回歸診斷的問題，有些重要的文獻做出了有價值的研究.Granger等[3]基于模擬實驗，率先研究了單位根過程帶給參數(shù)模型的偽回歸問題，并提出基于DW統(tǒng)計量的回歸診斷方法.方法的基本思想是用殘差的全局特征來診斷參數(shù)模型的表達式是否可靠.在此基礎(chǔ)上，Phillips[4，5]研究了單位根過程回歸殘差的漸進分布特征，推導(dǎo)和完善了方法的理論基礎(chǔ).但該方法并不適合診斷非參數(shù)模型.非參數(shù)回歸是一種關(guān)注局部的逐點估計，殘差關(guān)聯(lián)機制與參數(shù)模型不同，局部之間缺乏相關(guān)性.Phillips[6]分析了這個問題，并創(chuàng)造性地提出了局部診斷的思想，研究了數(shù)據(jù)隨機趨勢帶給局部殘差特征的影響.Kasparis等[7]沿用了局部視角的檢驗設(shè)計思想，研究了在多元動態(tài)時間序列的分析當(dāng)中，選錯解釋變量滯后期時非參數(shù)回歸的殘差異常性質(zhì).這些診斷方法的共同思路是，設(shè)計統(tǒng)計量考察數(shù)據(jù)趨勢屬性帶給非參數(shù)回歸殘差的影響，用非參數(shù)回歸殘差的局部特征來診斷原始數(shù)據(jù)的趨勢屬性.偽回歸診斷的初衷是辨別有風(fēng)險的回歸，但現(xiàn)有的研究并沒有把非參數(shù)模型中“殘差局部特征”和“估計失真風(fēng)險”的關(guān)聯(lián)關(guān)系說清楚，可見局部DW診斷方法的理論基礎(chǔ)有待進一步論證.診斷在不同窗寬、不同樣本容量的回歸當(dāng)中可能遇到的問題，也有待進一步研究.

本文回顧了隨機趨勢給非參數(shù)模型帶來的偽回歸風(fēng)險，并針對現(xiàn)有文獻的不足，在Phillips局部診斷思想的基礎(chǔ)上，研究了非參數(shù)回歸中殘差局部性質(zhì)和模型估計風(fēng)險的關(guān)聯(lián)關(guān)系.用數(shù)學(xué)語言描述回歸風(fēng)險，并通過數(shù)學(xué)變換，創(chuàng)造性地將回歸的診斷問題轉(zhuǎn)化成了級數(shù)收斂的檢驗問題，解釋了數(shù)據(jù)局部特征與局部回歸風(fēng)險之間的聯(lián)系.還通過模擬實驗，考察了不同類型非參估計的偽回歸診斷，給出了診斷的一般步驟且驗證了診斷的功效.發(fā)現(xiàn)，局部殘差性質(zhì)異常是非參數(shù)模型估計失真的充分條件，而局部DW檢驗可以很好地識別這種情況，進而診斷非參數(shù)模型的偽回歸.文章完善了使用局部特征診斷回歸風(fēng)險的理論基礎(chǔ)，具有較強的理論意義；歸納了檢驗方法在模擬實驗中表現(xiàn)出的若干性質(zhì)，為非參數(shù)模型的實際應(yīng)用提供參考.

2問題的初探

誤設(shè)模型的擬合優(yōu)度通常很低，因此研究常用擬合優(yōu)度指標(biāo)來評價模型的可靠性.但當(dāng)數(shù)據(jù)存在趨勢時，擬合優(yōu)度指標(biāo)可能會出現(xiàn)虛高，容易讓人把誤設(shè)的模型當(dāng)作正確的模型.這就是虛假回歸或偽回歸.這種“虛假”是由趨勢造成的.

在實際經(jīng)濟當(dāng)中，時間序列的數(shù)據(jù)生成過程普遍受到多方面因素的影響.其中可能存在一部分影響幾乎不隨時間推移而有所衰減，這部分影響不斷累積，形成了數(shù)據(jù)的趨勢.時間序列的趨勢可以分成如下幾類，即線性趨勢、非線性趨勢、變結(jié)構(gòu)現(xiàn)象和隨機性趨勢[8].趨勢有時會給數(shù)據(jù)分析帶來干擾，進而導(dǎo)致模型的誤設(shè).

趨勢是識別和描述數(shù)據(jù)生成過程的重要工具.可以運用發(fā)現(xiàn)趨勢、擬合趨勢(通常用虛擬變量、傅立葉展開或非參數(shù)形式擬合)和去勢等技術(shù)，逐步將包含確定性趨勢的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成無趨勢數(shù)據(jù)[9].確定性趨勢在很大程度上是可預(yù)測、可處理的.但如果序列存在隨機趨勢，情況則變得復(fù)雜.隨機性趨勢表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的長記憶性(常見的有單位根過程和分?jǐn)?shù)單整過程)，這種性質(zhì)打斷了時間序列不同位置間數(shù)據(jù)屬性的遞推機制，給數(shù)據(jù)分析工作帶來了嚴(yán)重的誤導(dǎo).對于確定存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的變量，可用誤差修正模型建模，探索變量間的影響機制[10].在不確定關(guān)聯(lián)關(guān)系時，使用回歸方法研究變量關(guān)系就可能將無關(guān)變量擬合出某種關(guān)聯(lián)關(guān)系，研究就是要識別這種回歸.

為了直觀地展示非參數(shù)回歸中偽回歸的問題，下面用模擬實驗舉例，使用非參數(shù)模型對單位根過程做回歸分析.設(shè)三個隨機序列ut，vt，ξt服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，用它們定義三個非平穩(wěn)過程xt，yt，zt.首先生成單位根過程x序列；然后借助x序列生成y序列，此處不失一般性地設(shè)定二者存在正相關(guān)的線性函數(shù)關(guān)系；最后生成了一個與前兩個序列無關(guān)的單位根過程z序列.

數(shù)據(jù)生成過程的數(shù)學(xué)表達式如下

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其中k取正整數(shù)，用來控制y序列的波動幅度，令k=1，序列設(shè)為100期.

對生成的數(shù)據(jù)多次重復(fù)下面的回歸，即式(4)～式(6).

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其中pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747為對應(yīng)回歸的誤差項估計值，pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747是對被解釋變量的非參估計值.

當(dāng)變量間相關(guān)系數(shù)較高時，回歸容易產(chǎn)生較高的擬合優(yōu)度.在考察回歸擬合優(yōu)度之前，不妨先查看自變量和因變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，實驗重復(fù)1000次，結(jié)果見圖1.

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圖1相關(guān)系數(shù)直方圖

Fig.1Histogramofthecorrelation-coefficients

根據(jù)式(1)～式(3)可以看出，y序列與x序列存在函數(shù)關(guān)系，而y與z和v與u均不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系.由圖1可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)不存在隨機趨勢，無關(guān)序列不會呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)特征，v與u的相關(guān)系數(shù)集中在(-0.2，0.2)；當(dāng)數(shù)據(jù)存在隨機趨勢時，無關(guān)序列相關(guān)系數(shù)盡管期望為0，但有時表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)，有時表現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)，實驗產(chǎn)生的相關(guān)系數(shù)幾乎是均勻分布在(-1，1)的區(qū)間里；如果數(shù)據(jù)本身存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，y與x表現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系，與實驗的設(shè)定相符，相關(guān)系數(shù)集中在(0.97，1.00)的區(qū)間里.

比較三個回歸的擬合優(yōu)度.回歸1中的變量不存在趨勢，擬合優(yōu)度集中在0附近.用非參數(shù)回歸分析非平穩(wěn)數(shù)據(jù)(即回歸2和回歸3)是下面研究的重點.采用不同窗寬實施模擬實驗研究這兩組回歸的擬合優(yōu)度，研究結(jié)果見圖2，圖(a)，圖(b)和圖(c)采用的窗寬依次為h=n-1/2.5，h=n-1/3和h=n-1/4.

不妨將回歸2稱為虛假回歸，回歸3稱為真實回歸.圖2顯示，虛假回歸的擬合優(yōu)度幾乎均勻分布在(0，1)的區(qū)間里，而真實回歸的擬合優(yōu)度集中在1附近.在隨機趨勢的影響下，雖然z與y之間不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，但有時會得到不錯的擬合優(yōu)度.擬合優(yōu)度指標(biāo)是失效的.窗寬的不同沒有造成顯著的差異.

研究還做了另一組實驗.令k=10，即放大被解釋變量的波動幅度，比較真實回歸與虛假回歸的擬合優(yōu)度，結(jié)果見表1.

根據(jù)實驗設(shè)定可知，用z來預(yù)測y既沒有經(jīng)濟意義，又沒有實用價值.但當(dāng)因變量有較大波動幅度時，有超過5%的概率，偽回歸的模型看上去更有效.如果單純依據(jù)擬合優(yōu)度選擇模型，有5%以上的概率誤選偽回歸的模型做分析和預(yù)測.

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圖2回歸2和回歸3的擬合優(yōu)度經(jīng)驗分布圖

Fig.2Empiricaldistributionofgoodnessoffitforregression2andregression3

表1憑擬合優(yōu)度選解釋變量時犯錯的概率(k=10)

Table1Theprobabilityofchoosingwrongwhenexplanatoryvariablesareselectedbygoodnessoffit(k=10)

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可以得到一個初步的結(jié)論，對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)做非參數(shù)回歸時，擬合優(yōu)度指標(biāo)無效.模型需要新的診斷工具來識別虛假的回歸.

3基于殘差特征的模型診斷方法

當(dāng)數(shù)據(jù)生成過程存在隨機趨勢時，擬合優(yōu)度指標(biāo)不再可靠，DW統(tǒng)計量變得重要.無論是參數(shù)模型還是非參數(shù)模型，都對殘差序列做了“相互獨立”的假設(shè).如果估計出的殘差違背了獨立性的假設(shè)，對模型的估計可能存在失真.反過來看，若模型設(shè)定有誤，所估計出的殘差通常存在序列相關(guān).利用DW指標(biāo)對殘差做檢驗，可以幫助識別這類模型.

存在偽回歸問題的參數(shù)模型，具有三個特征，分別是異常的關(guān)聯(lián)關(guān)系、較高的擬合優(yōu)度和極低的DW統(tǒng)計量.對參數(shù)模型的偽回歸診斷，主要是借助DW統(tǒng)計量對殘差做序列相關(guān)檢驗.若DW統(tǒng)計量存在異常，可以推斷模型存在虛假回歸.

非參數(shù)殘差的形成機制有所不同.非參數(shù)回歸是一種逐點估計，局部與局部之間缺乏關(guān)聯(lián).但對點估計和局部估計而言，仍可以用殘差的函數(shù)來描述估計面臨的風(fēng)險.不同位置的殘差應(yīng)當(dāng)具有不同的影響權(quán)重.為了評價估計所面臨的風(fēng)險以實現(xiàn)對非參數(shù)模型的診斷，需要基于DW統(tǒng)計量的思想，設(shè)計新的統(tǒng)計量.下面基于非參數(shù)核回歸模型，研究殘差特征與估計風(fēng)險的關(guān)系，給出偽回歸檢驗的設(shè)計思路和理論依據(jù).

3.1非參數(shù)核回歸的模型設(shè)定

非參數(shù)回歸的一般形式為[11]

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其中x為解釋變量，y為被解釋變量，pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748t為誤差項的估計值，pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748是對被解釋變量的核回歸估計，其形式為

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其中K(·)是核函數(shù)，h為窗寬.

在非參數(shù)模型當(dāng)中，窗寬的選擇對模型的估計有顯著的影響.當(dāng)窗寬取無窮大時，非參數(shù)模型退化成線性參數(shù)模型；當(dāng)窗寬無窮小時，非參數(shù)模型研究的是極小區(qū)間內(nèi)的關(guān)系，甚至可能會濃縮到一個點.對偽回歸的診斷，就有逐點視角、局部視角和全局視角等三個角度.全局視角的分析與參數(shù)模型一致，下面主要討論“逐點視角”和“局部視角”.

3.2非參數(shù)點估計的風(fēng)險及偽回歸殘差特征

非參核回歸所做的點估計，本質(zhì)上是用多個觀測值的加權(quán)平均來估計被解釋變量，可將該估算方法的表達式改寫成

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其中wt，i表示估計yi時yt所占的權(quán)重，其表達式為

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在x與y間函數(shù)關(guān)系連續(xù)的假設(shè)下，如果觀測點的x取值相鄰，其y的取值也應(yīng)該相鄰；若xi與xj的差在約定的范圍內(nèi)，對任何i?pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749j，都可以用yj作為估計yi的參考；若xi與xj的觀測值足夠臨近，yj與yi也該接近，所以yj將被賦予較高的權(quán)重.當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值時，加權(quán)平均的方法不再適用.舉一個極端的例子，設(shè)yi是一個顯著的離群值，以至于它與其它y觀測值的差別很大，而其它y觀測值之間的差別小到可以忽略，就不應(yīng)該用y的加權(quán)平均值當(dāng)作yi的估計值.以yj來估計yi是存在風(fēng)險的，不同位置帶給估計的風(fēng)險具有不同的權(quán)重.

非參數(shù)模型的點估計風(fēng)險可以用級數(shù)來描述，其表達形式為

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在這個級數(shù)中，如果相鄰數(shù)項相關(guān)系數(shù)為1，點估計值不會隨著樣本容量的增加而收斂，估計風(fēng)險將失控.在wt，i(yi-yt)序列存在高度關(guān)聯(lián)的特征時，模型的估計是不可靠的.前人的研究主要關(guān)注隨機趨勢給殘差特征帶來的影響.本文特別關(guān)注殘差數(shù)據(jù)特征和回歸可靠性之間的關(guān)系，并將回歸風(fēng)險的診斷問題轉(zhuǎn)化成級數(shù)收斂的檢驗問題.

3.3局部的非參估計風(fēng)險及對應(yīng)的殘差特征

對點估計風(fēng)險的檢驗，需要檢驗wt，i(yi-yt)序列的相關(guān)特征，這要求yi為已知量.然而在實際預(yù)測工作中，待預(yù)測的觀測值通常是未知量.診斷對某個待預(yù)測點的非參估計，需要引入“局部視角”，也就是以該點為觀察點，考察對估計該點產(chǎn)生影響的整個局部，診斷非參數(shù)回歸在這個局部的表現(xiàn).在這個局部里，各位置的pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749i都需要考慮進來.

定義一個待預(yù)測點(xobs，E[y|xobs])，因變量的非參估計值為

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根據(jù)定義，待預(yù)測點的y為E[y|xobs]，可以將估計風(fēng)險定義成估計值的偏差，并可表達為

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式(13)中，等號右側(cè)第二項表示用pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749t對yobs做點估計時的風(fēng)險.若x和y相關(guān)，該風(fēng)險隨樣本增加漸近等于0；若x和y無關(guān)，y在各處的預(yù)測值均接近自身的均值，該風(fēng)險同樣漸近為0.不妨令該項等于0，則非參預(yù)測的風(fēng)險可分解成

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pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750

局部各點的pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750t都將對窗寬內(nèi)其它的pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750i產(chǎn)生影響.如果這個級數(shù)相鄰兩項的相關(guān)系數(shù)為1，即如果wt，obspagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750t存在高度的序列相關(guān)關(guān)系，風(fēng)險將不會隨著樣本的增加而收斂.

判斷一個局部的回歸質(zhì)量，要考察回歸在局部范圍內(nèi)每一處的估計風(fēng)險.從觀測點的角度出發(fā)，不同位置的風(fēng)險應(yīng)該被賦予不同的權(quán)重.用加權(quán)的思想設(shè)計局部DW檢驗，可以識別這種風(fēng)險.從另一個角度來看，檢驗wt，obspagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750t的序列相關(guān)特征，可以看成檢驗pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750t序列是否滿足獨立性假設(shè)的一種非線性方法.

3.4殘差序列相關(guān)特征的識別

經(jīng)過上面的研究，已經(jīng)把回歸風(fēng)險的診斷問題轉(zhuǎn)化成了殘差性質(zhì)的診斷問題.在研究非參數(shù)回歸殘差診斷之前，首先回顧參數(shù)模型的情況.

DW統(tǒng)計量是檢驗參數(shù)模型殘差性質(zhì)的重要工具，其表達式為

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其中T為樣本容量.

使用參數(shù)模型研究問題，最終會給出確定的模型形式及內(nèi)部參數(shù)的估計值，以表述在全部定義域內(nèi)解釋變量如何影響被解釋變量.模型每一處的殘差都有平等的地位，在構(gòu)造統(tǒng)計量時擁有相同的權(quán)重.對非參數(shù)回歸模型的診斷，則有所不同.非參數(shù)模型中沒有一個代表全局的表達式可供診斷，不同局部間的關(guān)聯(lián)性隨間隔變大而變?nèi)?診斷特定局部的回歸時，其它位置的殘差不再具有平等的地位.Phillips[6]基于相似的思想，率先定義了局部擬合優(yōu)度和局部DW，其表達式分別為

pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750

其中pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750為被解釋變量的均值.

對一組無關(guān)非平穩(wěn)序列做非參數(shù)回歸時，局部DW統(tǒng)計量在h0且Th∞的假設(shè)下有穩(wěn)定的漸進分布(參見文獻[6]中的定理3)，可以很好地描述變量趨勢帶給模型的殘差特征.模型如果具有這種殘差特征，其估計的過程就會存在風(fēng)險，因此局部DW檢驗可以用來診斷模型的虛假回歸.

當(dāng)數(shù)據(jù)存在隨機趨勢，擬合優(yōu)度指標(biāo)不再可靠時，局部DW統(tǒng)計量直接用殘差擬合值構(gòu)造函數(shù)，相當(dāng)程度上減弱了觀測值非平穩(wěn)帶給檢驗統(tǒng)計量的干擾.其背后的原理在于，加權(quán)后的殘差可以更恰當(dāng)?shù)孛枋龇菂?shù)模型所面臨的回歸風(fēng)險.局部DW統(tǒng)計量所發(fā)現(xiàn)的殘差相關(guān)性，已經(jīng)不再是簡單線性相關(guān)關(guān)系，而是非參數(shù)意義上的相關(guān)關(guān)系.

綜上所述，可以依據(jù)殘差存在的這種非線性序列相關(guān)性來推斷非參數(shù)模型估計存在的風(fēng)險；局部DW統(tǒng)計量可以識別這種序列相關(guān)，進而幫助識別模型的誤設(shè)；統(tǒng)計量在漸進意義上是可靠的.實際的數(shù)據(jù)分析工作中，討論統(tǒng)計量在漸進意義上是否有效固然重要，其漸進速度同樣對檢驗的實際應(yīng)用產(chǎn)生重大影響.下面通過模擬實驗，研究實際應(yīng)用當(dāng)中，局部DW統(tǒng)計量能否有效地診斷出非參數(shù)模型中的偽回歸問題.

4模擬實驗

通過模擬實驗評估局部DW檢驗在非參數(shù)模型中的表現(xiàn).實驗的目的在于，一方面評估局部DW檢驗在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)非參數(shù)回歸中識別偽回歸的功效，為理論提供支持；另一方面估算恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計量拒絕域，為實際研究提供參考.考慮到非參數(shù)回歸有樣本容量T和窗寬h兩個重要的參數(shù)，實驗對不同樣本容量和不同窗寬分別做了考察，試圖發(fā)現(xiàn)局部DW統(tǒng)計量如何隨模型參數(shù)變化而變化.

生成隨機序列xt、yt和zt，序列生成方式與前文中的x、y和z相對應(yīng).yt與xt存在穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而與zt無關(guān).序列均存在隨機趨勢，波動幅度參數(shù)k=1.用前文中的回歸2和回歸3對yt做回歸分析，用局部DW檢驗對回歸做診斷，在實驗中觀察檢驗的表現(xiàn).在實驗之前，需要對核函數(shù)的形式做預(yù)設(shè).在非參數(shù)回歸當(dāng)中，通常要根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系來選擇核函數(shù)，實驗選用了常見的正態(tài)核函數(shù).在檢驗當(dāng)中，需要借助核函數(shù)來排除局部間的干擾，因此在計算局部DW統(tǒng)計量時，原則上不可以使用正態(tài)核，實驗選擇了較簡單的均勻核.如何更恰當(dāng)?shù)剡x擇核函數(shù)，有待進一步的研究.

原假設(shè)為H0：模型的解釋變量與被解釋變量存在關(guān)聯(lián)關(guān)系.備擇假設(shè)為H1：模型錯誤地選擇了無關(guān)的解釋變量.

回歸3使用x做自變量，原假設(shè)H0成立.對這類回歸做檢驗，應(yīng)該以極小的概率拒絕H0(犯棄真錯誤的概率較小)，同時以較大的概率拒絕H1(犯取偽錯誤的概率也較小).回歸2使用z做自變量時，備擇假設(shè)H1成立.對這類回歸做檢驗，應(yīng)該以較大的概率拒絕H0，以較小的概率拒絕H1.運用模擬數(shù)據(jù)，分別計算兩組回歸中的局部DW指標(biāo)，結(jié)果見圖3，

pagenumber_ebook=33，pagenumber_book=751

圖3回歸2和回歸3在中位點附近的局部DW統(tǒng)計量經(jīng)驗分布圖

Fig.3Empiricaldistributionoflocal-DW-statisticsnearthemediansiteofregression2andregression3

圖3中從左到右的三條曲線分別對應(yīng)三組不同的實驗，圖(a)，圖(b)和圖(c)采用的窗寬依次為h=n-1/2.5，h=n-1/3和h=n-1/4，每組實驗重復(fù)1000次.觀察圖3可知，回歸2的局部DW統(tǒng)計量取值集中在0附近，而回歸3的局部DW統(tǒng)計量取值集中在2附近.數(shù)據(jù)的隨機趨勢并沒有給局部DW統(tǒng)計量的表現(xiàn)帶來干擾.

繼續(xù)借助實驗研究局部DW統(tǒng)計量的檢驗臨界值.采用n-1/2.5、n-1/3和n-1/4三個窗寬，選擇1/4分位點、中位點和3/4分位點為回歸檢驗的觀測點，劃定三個“待觀測局部”，選擇T=100，500，1000，三個樣本容量.首先考察中位點附近，局部DW檢驗的表現(xiàn)，實驗結(jié)果見表2.

表2中位點附近做局部DW檢驗時回歸落入拒絕域的概率表

Table2ProbabilitytableoffallingintotherejectiondomainwhenlocalDWtestisperformednearthemidpoint

pagenumber_ebook=33，pagenumber_book=751

在中位點診斷非參數(shù)模型，局部DW檢驗的功效較好.尤其是在局部數(shù)據(jù)足夠多時(即窗寬大、樣本多時)，局部DW統(tǒng)計量可以顯著地區(qū)分真實回歸和虛假回歸.下面觀察1/4分位點和3/4分位點的情況，實驗結(jié)果見表3.

表3分位點附近做局部DW檢驗時回歸落入拒絕域的概率表

Table3ProbabilitytableoffallingintotherejectiondomainwhenlocalDWtestisperformednearthelocus

pagenumber_ebook=34，pagenumber_book=752

診斷1/4和3/4分位點的非參數(shù)估計，局部DW檢驗的功效有所下降.尤其是在小樣本、小窗寬的情況下，統(tǒng)計量分布不穩(wěn)定.將棄真概率設(shè)置到0.01附近時，取偽概率普遍接近或超過0.1；當(dāng)棄真概率設(shè)置到0.05附近，取偽概率的表現(xiàn)才有所改觀.當(dāng)樣本容量超過500后，局部DW統(tǒng)計量分布趨于穩(wěn)定，檢驗功效有所提高.

以上研究表明，局部DW檢驗可以較好地識別非平穩(wěn)數(shù)據(jù)非參數(shù)回歸中的偽回歸.實驗發(fā)現(xiàn)，局部DW檢驗的功效呈現(xiàn)出一條基本規(guī)律，即有效樣本越多，檢驗功效越好.當(dāng)樣本容量較小時(如T＜100)，統(tǒng)計量波動尺度較大，檢驗的功效也較差；在大樣本下，檢驗功效普遍較好.窗寬越小(所容納的觀測值也就越少)，檢驗的功效越差；當(dāng)窗寬變大，檢驗功效將得到顯著提升.當(dāng)樣本數(shù)據(jù)來自總體的邊緣，檢驗功效較差；而對中位點附近的非參估計做診斷，檢驗功效較好

篇4

【中圖分類號】G 【文獻標(biāo)識碼】A

【文章編號】0450-9889（2013）12A-0087-01

著名數(shù)學(xué)家蘇步青先生說：“學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)做習(xí)題，要邊做邊思考，先知其然，然后再知其所以然?！痹跀?shù)學(xué)教學(xué)實踐中，筆者遵循蘇老的這一教學(xué)理念，嘗試著用不同的方法指導(dǎo)學(xué)生解題，使學(xué)生數(shù)學(xué)思維的正能量不斷增強。

一、比較是非，激發(fā)積極思維

每學(xué)期，筆者都要重申自己的教學(xué)原則：我們的數(shù)學(xué)課堂，是民主課堂。無論你的見解對與錯，都要大膽地說出來，我喜歡答對的同學(xué)，但更喜歡那些敢于發(fā)表錯誤見解的同學(xué)。因為這給老師積累了來自現(xiàn)實的、豐富的教學(xué)經(jīng)驗，更讓同學(xué)們通過現(xiàn)場實例比較，加深了正確解題思路的理解。

在這樣的教學(xué)思想指導(dǎo)下，筆者的數(shù)學(xué)課堂，真正形成了一個互動、民主、積極思維的課堂。

到了全班交流的時間，令筆者沒想到的是，剛才得出錯誤答案的那個學(xué)生一個箭步跨上講臺，清晰地講出了正確的答題思路及結(jié)果。接著，他又把自己剛才的錯誤思路演示給其他同學(xué)看，指明自己剛才在哪個環(huán)節(jié)思維出錯了。當(dāng)他走下講臺時，全班同學(xué)都向他投去贊許的目光。給他一個發(fā)表自己錯誤看法的機會，使他學(xué)得了真知識，贏得了尊重，又激發(fā)了全班學(xué)生的求知欲望和思維能力，這不正是我們想要的結(jié)果嗎？

二、巧變題型，激發(fā)靈活思維

在教學(xué)內(nèi)容加深、課時不多的情況下，如何使靜止的知識點形成一條流動的知識線，培養(yǎng)學(xué)生靈活運用的能力，是教師應(yīng)努力探索的重要課題。

如，在練習(xí)“分?jǐn)?shù)應(yīng)用題”時，筆者在學(xué)生做了一定數(shù)量的習(xí)題之后，設(shè)計了這樣四道習(xí)題：

1.學(xué)校買來108本新書，其中科技書占，文藝書占這批新書的，科技書和文藝書一共多少本？

2.學(xué)校買來一批新書，其中科技書占，文藝書占這批新書的，科技書和文藝書一共54本，這批書有多少本？

3.學(xué)校買來一批新書，其中科技書占，文藝書占這批新書的，剩下的連環(huán)畫書有54本，這批新書共有多少本？

4.學(xué)校買來連環(huán)畫和科技書一共72本，科技書是連環(huán)畫的，買來連環(huán)畫多少本？

先由學(xué)生說出每道題的思考方法及其依據(jù)，隨后，筆者又提出：這些題有什么相同點和不同點？通過比較，學(xué)生抓住了解決此類問題的關(guān)鍵點。設(shè)計變式習(xí)題，不但讓學(xué)生找到了解決問題的竅門，同時也培養(yǎng)了學(xué)生靈活多變的能力，讓學(xué)生真正做一題懂一類，達到了舉一反三、觸類旁通的效果。

三、優(yōu)化比較，激發(fā)求新思維

筆者讓不同解法的學(xué)生交流思路，然后說出依據(jù)。學(xué)生通過探索發(fā)現(xiàn)，對于此題選擇方法2是最為簡單的。由此筆者總結(jié)：每道題都有多種解法，怎樣從眾多的解法中，找到最簡捷、最容易理解、最適合自己的方法，需要同學(xué)們的智慧，老師希望同學(xué)們都能成為有智慧的學(xué)生。這樣不僅開闊了學(xué)生的解題思路，更收到了“精講一題，帶動一片，一片之中取最新”的效果。

篇5

【關(guān)鍵詞】遠程教育 學(xué)生數(shù)量 經(jīng)濟效益

【中圖分類號】G728 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-4810（2014）04-0198-01

經(jīng)濟效益是指社會經(jīng)濟活動中物化勞動和活勞動的消耗同取得的符合社會需要的勞動成果的對比關(guān)系。而教育的經(jīng)濟效益，如果繼續(xù)沿用經(jīng)濟學(xué)的概念，就可以把它理解為教育領(lǐng)域中勞動耗費與勞動產(chǎn)出的比較。在此，僅就一個微觀教育單位里遠程教育中學(xué)生數(shù)量帶來的經(jīng)濟效益進行粗淺的探討。

一 教育經(jīng)濟效益與彼得斯的遠程教育與工業(yè)化的教育形式的理論之間的關(guān)系

1.教育經(jīng)濟效益

教育可以造就經(jīng)濟的發(fā)展，同時，又需要經(jīng)濟不斷地予以投入，以創(chuàng)造更多、更好的條件來發(fā)展教育。而此間，教育經(jīng)濟效益的形成過程是通過培養(yǎng)人的過程來體現(xiàn)的，要盡可能做到花費最少的人力、物力和財力，培養(yǎng)出盡可能多的、高質(zhì)量的、多規(guī)格的、適合多種社會分工需要的人才。這就要求教育活動本身不僅要符合教育規(guī)律，而且要符合經(jīng)濟規(guī)律。它所遵循的原則應(yīng)是最小成本組合原則，即必須使教育過程中的生產(chǎn)要素組合優(yōu)化，使教育單位的規(guī)模適度和布局合理。

2.彼得斯的遠程教育與工業(yè)化的教育形式的理論

奧托·彼得斯是遠程教育與工業(yè)化教育形式的理論的先驅(qū)。他認(rèn)為：要對有關(guān)遠程教學(xué)系統(tǒng)進行教學(xué)分析，效果最好的模型是把遠程教學(xué)過程與工業(yè)化生產(chǎn)過程相類比。該理論是針對目標(biāo)學(xué)生的需求，將工業(yè)管理精密分工的理念套用在遠程教育上，以最少的成本滿足最多學(xué)生的需要，使遠程教育達到具經(jīng)濟性的效果。如遠程學(xué)習(xí)課程的開發(fā)如同生產(chǎn)過程開始之前的準(zhǔn)備工作一樣；教—學(xué)過程的有效性特點依賴于嚴(yán)密的計劃和適當(dāng)?shù)慕M織；教師的功能被分成幾個子功能，由專業(yè)人員來執(zhí)行，如同裝配線上的生產(chǎn)過程一樣；只有在學(xué)生數(shù)量很大的情況下，遠程教育是經(jīng)濟的：相當(dāng)于規(guī)模生產(chǎn)等等。

3.兩者的關(guān)系

通過以上分析，我們發(fā)現(xiàn)“學(xué)校規(guī)模適度”和“只有在學(xué)生數(shù)量很大的情況下，遠程教育是經(jīng)濟的”這兩者之間似乎有某種潛在的聯(lián)系，也就是說，彼得斯的理論中的認(rèn)識可以用來驗證其是否符合教育經(jīng)濟效益規(guī)律。

二 遠程教育與傳統(tǒng)函授教育中學(xué)生數(shù)量呈現(xiàn)的經(jīng)濟效益的比較

1.遠程教育中學(xué)生數(shù)量呈現(xiàn)的經(jīng)濟效益

以原電大遠程學(xué)習(xí)?？粕究茖W(xué)生為例，其繳納和支出費用情況如下：

各項繳納費用：1名學(xué)生共計2500元/年；50名學(xué)生共計125000元/年；100名學(xué)生共計250000元/年。

各項支出費用：1名學(xué)生共計9952元/年；50名學(xué)生共計81500元/年；100名學(xué)生共計154600元/年。

由此可見，當(dāng)對1名學(xué)生進行遠程教育時，不僅沒有經(jīng)濟效益，反而是處于虧損于其收入近4倍的不利情況；而當(dāng)對50名學(xué)生進行遠程教育時，不僅擺脫了虧損，而且有了近乎1名學(xué)生總收入近18倍的經(jīng)濟效益；到了對100名學(xué)生進行遠程教育時，其經(jīng)濟效益達到了超過1名學(xué)生總收入38倍多、50名學(xué)生總余額2倍多的較好經(jīng)濟效益。

2.傳統(tǒng)函授教育中學(xué)生數(shù)量呈現(xiàn)的經(jīng)濟效益

同樣以原電大?？粕究坪趯W(xué)生為例，其繳納和支出費用情況如下：

各項繳納費用：1名學(xué)生共計1250元/年；50名學(xué)生共計62500元/年；100名學(xué)生共計125000元/年。

各項支出費用：1名學(xué)生共計8762元/年；50名學(xué)生共計24250元/年；100名學(xué)生共計40100元/年。

由此也明顯可見，當(dāng)對1名學(xué)生進行函授教育時，不僅沒有經(jīng)濟效益，反而是處于虧損于其收入6倍多的不利情況；而當(dāng)對50名學(xué)生進行函授教育時，不僅擺脫了虧損，而且有了近乎1名學(xué)生總收入30倍多的經(jīng)濟效益；到了對100名學(xué)生進行函授教育時，其經(jīng)濟效益達到了近1名學(xué)生總收入68倍多、50名學(xué)生總余額2倍多的較好經(jīng)濟效益。

3.比較結(jié)論

遠程教育中經(jīng)濟效益明顯高于傳統(tǒng)函授教育。彼得斯認(rèn)為：只有在學(xué)生數(shù)量很大的情況下，遠程教育是經(jīng)濟的。這是符合教育經(jīng)濟效益規(guī)律中的“學(xué)校規(guī)模適度”原則的。但我們知道，在以上的學(xué)生數(shù)量分析中，限額是100人，如果超出了這個限度，那么面授組織的效果就會較差，在遠程教育中采取的其他方式，如電話通訊、網(wǎng)絡(luò)互動等，在面授教育中就不存在了，而這正是保證教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。

遠程教育可以通過現(xiàn)代化多媒體的很多互動方式來彌補函授教育中由于面授組班教學(xué)的局限性，從而獲取更高的經(jīng)濟效益。當(dāng)然，遠程的概念不單是地理上的距離，也是指人與人之間的分離、功能上的分離和過程上的分離。當(dāng)學(xué)習(xí)教材標(biāo)準(zhǔn)化模式生產(chǎn)時，人們所看重的不會是課程、學(xué)習(xí)者的個別化，這是其弊所在。希望隨著人們價值觀的改變，遠程教育也能作出順應(yīng)的調(diào)整，更加以人為本。

參考文獻

[1]范先佐.教育經(jīng)濟學(xué)新編[M].北京：人民教育出版社，2010

篇6

關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟學(xué)；實踐教學(xué)；SAS

中圖分類號：G64文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1673-9132（2018）07-0006-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.07.002

金融數(shù)學(xué)專業(yè)屬于金融學(xué)大類中的高端專業(yè)，培養(yǎng)的是新型復(fù)合型金融人才。計量經(jīng)濟學(xué)在面對這一新興專業(yè)時，應(yīng)該重視實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，全面提高教學(xué)質(zhì)量，并且根據(jù)人才培養(yǎng)目標(biāo)，理論聯(lián)系實際，注重能力培養(yǎng)，循序漸進合理安排實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，加強實踐教學(xué)管理，改革實踐教學(xué)模式，系統(tǒng)培養(yǎng)學(xué)生量化分析金融問題的能力。

我主要針對金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計量經(jīng)濟學(xué)實踐教學(xué)方面，考慮到金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的量化分析的核心能力培養(yǎng)問題，分析了當(dāng)前主要統(tǒng)計軟件的優(yōu)缺點，給出金融數(shù)學(xué)專業(yè)計量經(jīng)濟學(xué)實踐教學(xué)中計量軟件的選擇建議和意見。

一、計量經(jīng)濟學(xué)的計量軟件選擇及應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前計量經(jīng)濟學(xué)教材在編寫時主要面向文科性質(zhì)的經(jīng)濟學(xué)學(xué)生，授課以講授計量經(jīng)濟學(xué)理論為主，偶爾輔以部分經(jīng)濟學(xué)實證案例。并且，當(dāng)前計量經(jīng)濟學(xué)教材的計量軟件大多是選擇Eviews或SPSS，而這些軟件在計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)中存在著不少缺陷。

（一）計量經(jīng)濟學(xué)教材中，Eviews或SPSS介紹操作不便利

Eviews和SPSS這兩個計量軟件都是通過點擊鼠標(biāo)就可以完成從導(dǎo)入數(shù)據(jù)到選擇方法，再到輸出最終結(jié)果的操作。但是，在教材中插入這些軟件的“點鼠標(biāo)”操作是很不便利的。實際教材里，往往編者會采用截圖的方式告訴讀者該如何“點鼠標(biāo)”，進行選擇。而這又造成了另外一個問題——圖片占教材版面太多，造成了教材表面上很厚，實際上教授的知識并不多。

（二）Eviews和SPSS數(shù)據(jù)處理功能不強

在經(jīng)濟學(xué)等文科專業(yè)的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中，由于大多采用的是已經(jīng)處理好的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，比如：GDP、家庭人均消費、人均可支配收入等。這些數(shù)據(jù)大多是國家或各地方統(tǒng)計局處理好公布的，很少缺少數(shù)據(jù)間日期不匹配等問題。然而，對金融數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生來說，他們面對的往往是公開交易數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)相對復(fù)雜。比如，有的公司出現(xiàn)一段時間的停牌交易，在做研究時需要剔除1年交易天數(shù)少于120天的公司。面對近3000家上市公司的交易數(shù)據(jù)，用Eviews和SPSS處理起來往往比較困難。

（三）Eviews和SPSS不利于金融定量分析的深入學(xué)習(xí)

當(dāng)前，計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)中使用Eviews和SPSS確實能讓學(xué)生快速掌握計量經(jīng)濟學(xué)的基本知識、模型。但是，金融數(shù)學(xué)專業(yè)屬于金融學(xué)大類中較高端的專業(yè)，學(xué)生的量化分析金融問題能力要求更高。當(dāng)進一步需要處理復(fù)雜金融問題的時候，Eviews和SPSS編程能力弱的局限性往往就體現(xiàn)出來了。例如，投資學(xué)里著名的三因子模型（Fama和French，1993）：利用Eviews和SPSS往往只能用別人計算好的市值因子（SMB）、賬面市值比因子（HML）代入模型進行分析。然而，事實上，金融領(lǐng)域做因子分析時，更重要的是掌握因子的來源、計算。而市值因子（SMB）、賬面市值比因子（HML）都需要動態(tài)分組的技術(shù)，編程能力弱的Eviews和SPSS很難勝任這一工作。

二、計量經(jīng)濟學(xué)計量軟件的選擇

鑒于Eviews和SPSS在金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中的諸多不足。我推薦使用SAS進行計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)。SAS系統(tǒng)在國際上已被譽為統(tǒng)計分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件，在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。SAS系統(tǒng)主要完成以數(shù)據(jù)為中心的四大任務(wù)：數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析。當(dāng)前軟件最高版本為SAS9.4。其中BaseSAS模塊是SAS系統(tǒng)的核心。其他各模塊均在BaseSAS提供的環(huán)境中運行。用戶可選擇需要的模塊與BaseSAS一起構(gòu)成一個用戶化的SAS系統(tǒng)。利用SAS可以較好地解決Eviews和SPSS在金融數(shù)學(xué)專業(yè)的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中存在的問題。

（一）計量經(jīng)濟學(xué)教材中，SAS的介紹操作非常便利

不同于Eviews或SPSS的“點鼠標(biāo)”操作，SAS采用編程（或可以轉(zhuǎn)換成程序代碼）的方式進行數(shù)據(jù)訪問、管理、分析。因此，在教材中，采用SAS進行實證案例教學(xué)時，只需要把相關(guān)程序代碼告訴學(xué)生即可，避免了Eviews或SPSS需要截圖來教學(xué)“點鼠標(biāo)”這一占教材版面的缺陷。

（二）SAS具備強大的數(shù)據(jù)處理能力

雖然相對于SQL等專業(yè)的數(shù)據(jù)庫軟件而言，SAS的數(shù)據(jù)處理能力不是很強。但SQL畢竟是計算機專業(yè)專門處理數(shù)據(jù)的，難以用于統(tǒng)計計量。事實上，在統(tǒng)計計量軟件中，相對于Eviews或SPSS幾乎沒有數(shù)據(jù)處理能力，SAS的數(shù)據(jù)處理能力就顯得強大很多。對數(shù)據(jù)的刪除、篩選；合并表格、變量等操作很好，便于金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生處理大量數(shù)據(jù)。

（三）SAS有利于金融定量分析的深入學(xué)習(xí)

面對Eviews和SPSS難以進行的動態(tài)分組等金融定量分析技術(shù)，SAS通過循環(huán)語句（宏語句）可以輕易完成。對于SAS的編程學(xué)習(xí)，初學(xué)可能會有一定困難，但是一旦掌握這門語言后，就為金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的金融定量分析奠定了扎實的基礎(chǔ)，有利于學(xué)生的長期發(fā)展。

總之，金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生以量化分析金融問題為核心技能。在計量經(jīng)濟學(xué)的實踐教學(xué)中，Eviews和SPSS難以勝任復(fù)雜的金融分析。因此，我推薦使用SAS進行計量經(jīng)濟學(xué)的實踐教學(xué)，在完成現(xiàn)階段教學(xué)任務(wù)的同時，確保金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的長遠發(fā)展。

參考文獻： 

[1] Fama， E.F.French，K.R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J]. Journal of Financial Economics，1993（33）. 

篇7

《義務(wù)教育數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2011年版）》提出，要把“積累數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗”作為義務(wù)教育階段數(shù)學(xué)課程的一個重要目標(biāo)，這明確了教師在教學(xué)中要高度重視數(shù)學(xué)活動，引導(dǎo)學(xué)生在活動中積累基本活動經(jīng)驗。但在具體實踐中，教師該如何從理念走向行動，實現(xiàn)這一目標(biāo)？這是許多教師感到困惑的。本刊特刊登相關(guān)文章，以供大家參考。

《義務(wù)教育數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2011年版）》提出：在數(shù)學(xué)教學(xué)中使學(xué)生逐步積累“數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗”，把“積累數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗”作為義務(wù)教育階段數(shù)學(xué)課程的一個重要目標(biāo)，明確了教師在數(shù)學(xué)教育教學(xué)中要高度重視數(shù)學(xué)活動，引導(dǎo)學(xué)生在數(shù)學(xué)活動中積累基本活動經(jīng)驗。

基本活動經(jīng)驗已成為教師進行教育研究的一個熱點和關(guān)鍵詞，很多人就其內(nèi)涵、形成、獲得等進行了深入的思考和研究。那么，如何在課堂教學(xué)中合理利用學(xué)生已有的基本活動經(jīng)驗，為其進一步的學(xué)習(xí)和成長服務(wù)，類似的相關(guān)研究所見不多。筆者試圖對此進行研究，以期拋磚引玉。

一、數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗積淀知識建構(gòu)的基礎(chǔ)

有研究表明，在概念課的教學(xué)中，經(jīng)驗對于學(xué)生學(xué)習(xí)的影響程度相比智力作用更大，學(xué)生往往是在已有知識經(jīng)驗和活動經(jīng)驗的基礎(chǔ)上去主動建構(gòu)知識。根據(jù)張?zhí)煨⒗蠋煹挠^點，這里所講的活動主要是指對數(shù)學(xué)材料的具體操作和形象探究活動，教師在以往課堂教學(xué)中引導(dǎo)學(xué)生積累的體驗性活動經(jīng)驗、方法性活動經(jīng)驗、思維性活動經(jīng)驗應(yīng)該得到充分的激活，使之成為學(xué)生學(xué)習(xí)新知的豐沃土壤，從而促進學(xué)生有效的知識建構(gòu)，例如方程的教學(xué)就應(yīng)當(dāng)基于學(xué)生已有的基本活動經(jīng)驗。

方程的初步認(rèn)識是人教版五年級上冊的內(nèi)容，在學(xué)習(xí)方程之前，學(xué)生已經(jīng)積累了一些相關(guān)經(jīng)驗。下面這些教材中的材料就多次出現(xiàn)在學(xué)生的學(xué)習(xí)活動中：

從一年級開始，學(xué)生就在經(jīng)歷這樣的數(shù)學(xué)活動，日積月累，獲得了豐富的有關(guān)求未知數(shù)的基本活動經(jīng)驗，而這些基本活動經(jīng)驗是學(xué)生理解方程概念的前提。

如何有效地利用這些基本活動經(jīng)驗，為學(xué)生的概念建構(gòu)服務(wù)呢？筆者進行了如下教學(xué)設(shè)計，以充分激活利用學(xué)生的活動經(jīng)驗。

1.引入（略）。

2.出示：4+=12。

師：這樣的等式，我們見過嗎？（一年級的時候就見過）

師：方框里要填幾？你怎么知道？

3.比較：4+=12與4+8=12有什么不一樣？（概括一下就是有未知數(shù)和沒有未知數(shù)的區(qū)別）

4.出示下面的系列等式：

師：這組式子，我們以前都見過吧，它們有什么共同特點？（引導(dǎo)學(xué)生概括得出：有未知數(shù)，是等式）

5.指出：未知數(shù)和等式是我們研究方程的兩個關(guān)鍵詞。

在上面的教學(xué)環(huán)節(jié)中，筆者基于學(xué)生已有的對于加減乘除四則運算中的關(guān)于等式和填空格的活動經(jīng)驗，把新的認(rèn)知起點和舊有的經(jīng)驗聯(lián)系起來，使學(xué)生充分感受到原來方程對于他們來說并不陌生，以前曾經(jīng)多次經(jīng)歷和研究過。這樣就給學(xué)生學(xué)習(xí)新知帶來了豐富的表象支撐，有效激活了學(xué)生來自感覺和知覺的經(jīng)驗。

教師利用學(xué)生的數(shù)學(xué)活動經(jīng)驗，使之成為學(xué)生建構(gòu)新知的基礎(chǔ)。在教師的有效引導(dǎo)和激活下，學(xué)生在學(xué)習(xí)新知時能夠提取先前眼睛看到的、爾后積累在腦海中的活動經(jīng)驗給所學(xué)的抽象概念加以編碼，并進而領(lǐng)悟、反思、改造和重組經(jīng)驗，為學(xué)生的進一步學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。

二、數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗促進思維方法的生長

數(shù)學(xué)活動經(jīng)驗就是學(xué)生在經(jīng)歷數(shù)學(xué)實驗操作活動、算法活動、數(shù)學(xué)思維活動、數(shù)學(xué)交流活動等數(shù)學(xué)活動的過程中獲得的對于數(shù)學(xué)的體驗和認(rèn)知。就其本質(zhì)而言，數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗是一種隱性知識，是滲透于活動行為中的數(shù)學(xué)思考、數(shù)學(xué)觀念、數(shù)學(xué)精神，是處理數(shù)學(xué)問題的思維方式和方法，是對數(shù)學(xué)的情感、態(tài)度、價值觀和對數(shù)學(xué)美的體驗。

因此，在數(shù)學(xué)活動中教師應(yīng)該重視對多種方法的分析、比較和優(yōu)化，強化對學(xué)生數(shù)學(xué)思維的培養(yǎng)，提升學(xué)生數(shù)學(xué)思考的自覺性，使數(shù)學(xué)活動成為學(xué)生數(shù)學(xué)思維的活動，讓積累的活動經(jīng)驗觸動學(xué)生思維的內(nèi)核，促進其數(shù)學(xué)思維方法的生長。例如，在“數(shù)學(xué)廣角——重疊問題”的教學(xué)中，教師就可以有效利用學(xué)生已有的活動經(jīng)驗，作為促發(fā)思維方法的引子。

重疊問題是人教版三年級下冊的內(nèi)容，在學(xué)習(xí)這個知識之前，學(xué)生已經(jīng)積累了豐富的對于集合思想的活動經(jīng)驗，只是沒有意識到。例如下面一組材料：

這三份材料都是學(xué)生此前在學(xué)習(xí)了相關(guān)的知識以后所經(jīng)歷的數(shù)學(xué)活動，它們是同一個數(shù)學(xué)問題：把某些指定的對象集中在一起。這樣的數(shù)學(xué)活動學(xué)生曾多次經(jīng)歷過，但其中蘊含的滲透于活動行為中的數(shù)學(xué)思考、數(shù)學(xué)觀念、數(shù)學(xué)精神以及處理數(shù)學(xué)問題的思維方式和方法卻幾乎沒有被學(xué)生所意識到，而大多數(shù)教師在執(zhí)教重疊問題時也幾乎沒有想到學(xué)生曾經(jīng)擁有的基本活動經(jīng)驗，更談不上利用這些基本活動經(jīng)驗來教學(xué)。實際上這些活動經(jīng)驗可以成為非常有價值的學(xué)習(xí)素材，促進學(xué)生的探究和思考，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)策略，積累方法性的經(jīng)驗，進而促成思維方法的生長。筆者對此進行了如下教學(xué)設(shè)計。

1.逐份出示素材（見上圖）。

2.觀察比較：這三份材料有什么共同特點？

3.引導(dǎo)得出：都是在把某些指定的對象集中在一起。

師指出：把某些指定的對象集中在一起，這就形成了一個集合。

數(shù)學(xué)思想方法的特點是隱蔽性強，比數(shù)學(xué)知識要抽象，而三年級的學(xué)生又以形象思維為主，因而如何從直觀的情境活動中抽象出思維方法是教師必須要考慮的。很多教師在執(zhí)教這節(jié)課設(shè)計問題情境時，花了很大的精力引導(dǎo)學(xué)生經(jīng)歷集合圖的形成過程，而實際上集合圖是學(xué)生早已經(jīng)歷過的、印象頗為深刻的活動經(jīng)驗，教師應(yīng)該將更多的時間花在如何讓學(xué)生基于集合圖清晰簡潔地表示出兩個集合之間的關(guān)系上。

4.請你把語文、數(shù)學(xué)課外小組學(xué)生名單集中在下面的兩個圈中。

5.觀察兩個圈，你有什么發(fā)現(xiàn)？（有些人既在這個圈中，又在那個圈中）

6.說明這兩個圈之間是有關(guān)系的，你有什么好方法能清晰簡潔地表示它們之間的關(guān)系？

集合圖的形成是可以淡化的，而韋恩圖的產(chǎn)生是不可淡化的，韋恩圖的產(chǎn)生過程就是思維發(fā)生發(fā)展的過程。當(dāng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)兩個集合圖之間有重復(fù)的時候，那么如何利用和改造圖形，使他人能夠一眼看出哪些是重復(fù)的（交集），哪些是只在一個集合里的（差集），同時又看出并集有幾種元素，這一過程就是讓學(xué)生充分體驗集合的思維方法的過程。

在這一教學(xué)過程中，教師能夠合理利用學(xué)生已有的基本活動經(jīng)驗，在淡化集合圈形成過程的同時，強化了學(xué)生對集合本質(zhì)的已有感知和經(jīng)驗基礎(chǔ)，使學(xué)生深刻地認(rèn)識了集合概念本質(zhì)。從而把重點放在對兩個集合之間的關(guān)系的把握上，彰顯數(shù)學(xué)本質(zhì)，強化數(shù)學(xué)思考，使數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗具備生長的力量。

三、數(shù)學(xué)基本活動經(jīng)驗催生學(xué)生反思的習(xí)慣

引導(dǎo)學(xué)生反思，也是幫助學(xué)生積累基本活動經(jīng)驗的重要渠道。如果學(xué)生在經(jīng)歷數(shù)學(xué)活動后能對活動和思路進行檢驗和自我評價，探索成功的經(jīng)驗或失敗的教訓(xùn)，那么學(xué)生的思維水平就會得到提升，這將對學(xué)生的成長起到非常重要的作用。

例如，有位學(xué)生出現(xiàn)這樣的錯誤：60+3=93，她自己都不知道為什么會錯?；仡櫽嬎氵^程，細(xì)細(xì)梳理數(shù)學(xué)算法活動的細(xì)節(jié)，從0+3到6+3，她明白了自己是由于受到剛剛學(xué)習(xí)的“多位數(shù)是一位數(shù)的乘法”的影響，將其遷移到加法中，把加數(shù)和另一個加數(shù)的個位、十位分別相加。經(jīng)過對算法活動的反思，她找到了癥結(jié)所在，由此促進了她對加法和乘法算理的深刻理解，以后就沒有再犯類似的錯誤。

在學(xué)生積累基本活動經(jīng)驗的過程中，教師要幫助學(xué)生概括和反思，積累數(shù)學(xué)思考的經(jīng)驗。例如一位學(xué)生的反思：

今天老師給我們進行了“模擬數(shù)學(xué)測驗”。這些對我來說是小菜一碟。

下午，考卷發(fā)下來了。只見上面寫了一個紅紅的大字“優(yōu)”。再看下來，老師在第6題旁寫了四個字——講不清楚。這時，我也發(fā)現(xiàn)“用三角尺檢驗下圖中，哪兩條直線互相垂直，哪兩條互相平行”這一題很混亂。我是使用標(biāo)符號的方法。看看別人的試卷，林怡心是利用“平行線：××和××；垂線：××和××”。這樣既簡便又表達清楚，多么好啊。

在這樣一個利用三角尺檢驗兩條直線垂直與平行的數(shù)學(xué)活動過程中，學(xué)生的活動方式各不相同，呈現(xiàn)的結(jié)果也有區(qū)別。如果這些基本活動經(jīng)驗就此沉淀，沒有進一步的反思與提升，那么何談給學(xué)生的學(xué)習(xí)帶來生長的力量。而上例中學(xué)生對活動的反思非常清晰地體現(xiàn)出他們在不斷提高自己的認(rèn)知水平，提高對自己的學(xué)習(xí)行為進行自我分析和自我管理的能力，從而有效地提升了基本活動經(jīng)驗給予學(xué)生的學(xué)習(xí)生長的力量。

反思性觀察是基本活動經(jīng)驗形成過程中的一個重要階段，只有對所經(jīng)歷的活動進行回顧、反思等內(nèi)在的思考，內(nèi)化為能夠理解的合乎邏輯的、抽象的經(jīng)驗，才能切實有效地發(fā)揮基本活動經(jīng)驗的價值和力量。這種反思意識的培養(yǎng)應(yīng)該成為學(xué)生積累活動經(jīng)驗過程中的常態(tài)，因為它對于學(xué)生學(xué)習(xí)能力的發(fā)展具有重要的價值，能讓學(xué)生終身受益。

篇8

［關(guān)鍵詞］船舶擁有量 經(jīng)濟學(xué)模型 回歸分析

一、引言

由次貸危機引起的金融危機席卷全球，對中國經(jīng)濟造成了一定的影響，這種影響在船舶市場上的反映尤為明顯，2009年，我國約有65%的船舶企業(yè)沒有接到新船訂單，尤其是部分新興船廠，訂單儲備較少，將面臨船臺空置，無船可造的局面。那什么因素會影響民用運輸船舶消費呢？隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人民收入水平的提高，民用運輸船舶市場也會不斷增大；另外，生產(chǎn)運輸船舶用的鋼材產(chǎn)量對民用運輸船舶擁有量也會有影響。鑒于此, 本文就選擇了人均GDP和成品鋼鐵產(chǎn)量這兩個變量來做計量經(jīng)濟模型, 并對所做的模型進行檢驗。

二、建立模型

1.由于非線性模型的假設(shè)檢驗的數(shù)學(xué)計算都非常復(fù)雜，況且線性模型分析的準(zhǔn)確程度的也更可靠，所以我們考慮做對數(shù)線性模型。

2.從需求的角度考慮，民用運輸船舶的擁有量顯然與居民收入有關(guān)，而居民收入可以用人均GDP來表示，因此本文引進人均GDP這個解釋變量。

3.從供給的角度考慮，船舶市場的發(fā)展與其主要原材料鋼材的供應(yīng)有一定的關(guān)聯(lián)，所以引進成品鋼鐵產(chǎn)量這個解釋變量。

4.對于人均GDP和成品鋼鐵產(chǎn)量這兩個解釋變量，我們更關(guān)心其對數(shù)變化對民用運輸船舶擁有量的影響，所以采用對數(shù)模型。

綜上所述，本文采用的計量經(jīng)濟學(xué)模型如下： log(y)=c(1)+c(2)log(x1)+c(3)log(x2)+μ

其中，y表示我國民用運輸船舶擁有量(輛) ；x1表示我國人均GDP (元) ；x2表示我國成品鋼鐵產(chǎn)量(萬噸)；μ為隨機干擾項。

三、數(shù)據(jù)

為了更準(zhǔn)確的分析中國民用運輸船舶擁有量與經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)因素之間的關(guān)系，我們收集到中國民用運輸船舶擁有量、中國人均GDP、中國成品鋼材產(chǎn)量1990-2009 年的數(shù)據(jù)，如表1所示：

四、回歸結(jié)果及其含義

我們根據(jù)上述時間序列數(shù)據(jù), 采用普通最小二乘法(OLS) 進行模型估計, 結(jié)果如表2所示：

Log(x1)的系數(shù)0.3783表示，在樣本期間即1990-2009年間，在其他解釋變量保持不變的條件下，中國人均GDP每增加1%，中國民用運輸船舶擁有量將平均增加0.3783%；

Log(x2)的系數(shù)0.4829表示，在樣本期間即1990-2009年間，在其它解釋變量保持不變的條件下，中國成品鋼鐵產(chǎn)量每增加1%，中國民用運輸船舶擁有量將平均增加0.232910%。

五、模型檢驗

（1）擬合優(yōu)度檢驗

樣本決定系數(shù)和修正的取值分別為0.9973和0.9969，由此可說明模型的擬合優(yōu)度比較高。

（2）t檢驗

在5%的顯著水平下，自由度為14的t臨界值為2.145，常數(shù)項、log(x1)、log(x2)的t值絕對值都大于它，因此拒絕H0 , 即在95% 的置信系數(shù)下, 可認(rèn)為我國民用運輸船舶擁有量與人均GDP、我國的成品鋼鐵產(chǎn)量都存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

（3）F檢驗

F值2585.59大于在5%的顯著水平上，自由度為2和14的F臨界值3.74，因此F=2585.59是顯著的，拒絕H0，即可認(rèn)為在95%的置信系數(shù)下, 中國民用運輸船舶擁有量的對數(shù)與人均GDP的對數(shù)、中國成品鋼鐵產(chǎn)量的對數(shù)之間存在著顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

（4）多重共線性檢驗

由表4分析可知，(2)證明二階不存在序列相關(guān)，即該模型存在一階自相關(guān)。

（6）異方差檢驗

在此應(yīng)用White檢驗。以殘差的平方為因變量，自變量log(x1)和log(x2)及各自平方項分別作為新的自變量建立線性回歸模型，通過這個模型的擬合情況來檢驗原模型中是否存在異方差。

EVIEWS軟件可直接進行White檢驗，得到不交叉項的White檢驗，如下：

由表5可知，White檢驗的檢驗統(tǒng)計量為4.113519，檢驗的相伴概率為0.39086，可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型中不存在異方差。

六、模型修正

（1）該模型存在一階自相關(guān)，利用一階廣義差分法對其進行修正。在EVIEWS軟件中估計結(jié)果如下：

在5%的顯著性水平下，D.W.>dU=1.38，表明經(jīng)廣義差分變換后的模型已經(jīng)不存在序列相關(guān)性。

（2）該模型存在多重共線性，存在的原因可能由于樣本數(shù)據(jù)不足和所選的回歸元具有相同的時間趨勢，但是，多重共線性本質(zhì)上是樣本現(xiàn)象，它來源于收集的是非實驗性質(zhì)的數(shù)據(jù)。因此，可以通過增加樣本數(shù)據(jù)和提高數(shù)據(jù)的可靠性來消除。鑒于此，本文就沒有對多重共線性進行處理。

七、結(jié)論

由以上分析可知，中國民用運輸船舶擁有量與全國人均GDP，全國鋼材產(chǎn)量之間存在正相關(guān)關(guān)系，并且人均GDP對中國民用運輸船舶擁有量的影響甚于鋼材產(chǎn)量。在新形勢下，中國經(jīng)濟將保持平穩(wěn)增長，鋼材產(chǎn)量和人均GDP將會進一步提高，民用運輸船舶市場也會進一步擴大。

參考文獻：

[1]李卉，夏桂華. 《我國船舶市場主要經(jīng)濟影響因素的計量檢驗》[J]. 統(tǒng)計與決策,2010,(14)

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關(guān)鍵詞：課堂板書；作用；構(gòu)件；類型；要求

教師在講臺上講課，在黑板上寫字，是必不可少的。目前，盡管其他一些現(xiàn)代化教學(xué)技術(shù)已得到了廣泛應(yīng)用，但是，板書在課堂教學(xué)中仍然起著不可代替的作用。教師精心設(shè)計課堂板書，是教學(xué)工作中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，是提高教學(xué)質(zhì)量的必要手段。為把教學(xué)工作做得更好，我們應(yīng)精心設(shè)計板書。

一、課堂板書的作用

（一）直觀形象增強記憶

精心設(shè)計的板書，能夠把教師所講內(nèi)容的綱目清楚地陳列出來，直觀形象地展示教材的精華?？梢约せ顚W(xué)生聽覺、視覺，促進信息交流。學(xué)生可以把教師在授課中運用板書歸納總結(jié)出來的要點看得清楚，聽得明白，記得準(zhǔn)確。這樣，學(xué)生邊聽邊記，眼、耳、手、腦多種感官同時調(diào)動，互相協(xié)調(diào)，既可綱舉目張、舉一反三，還可增進對重點難點的理解，加深記憶。如果板書不講究，亂寫亂擦，模糊不清。學(xué)生看起來不順眼，自然無法看清楚教師授課的要點。

（二）激發(fā)興趣提高效率

精心設(shè)計的板書，是符號、圖畫、線條和文字等在黑板上的有機組合，可以對學(xué)生產(chǎn)生吸引力、注意力，甚至產(chǎn)生美感，激發(fā)學(xué)習(xí)的興趣。通過板書，學(xué)生可以直觀形象地認(rèn)知教師在黑板上陳列的內(nèi)容綱目，甚至可以依樣畫葫蘆，學(xué)會教師傳授的方法、技能與技巧。教學(xué)效率自然得到提高。通知的適用范圍廣，使用頻率高?，F(xiàn)以通知的板書設(shè)計為例，論證板書設(shè)計的作用。中職一年級學(xué)生對于內(nèi)容復(fù)雜的通知的寫作較難掌握。但對于一般事務(wù)性的通知，必須學(xué)會。結(jié)合課文內(nèi)容及例子，為學(xué)生提供這樣的板書，讓他們依葫蘆畫瓢，只要認(rèn)真聽課的學(xué)生，都可完成寫作通知的作業(yè)，因為這樣的板書，是學(xué)以致用的橋梁。

（三）體現(xiàn)思路揭示重點

板書是課堂教學(xué)的重要組成部分，是傳遞教學(xué)信息的有效手段。好的板書，能體現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的邏輯層次和教學(xué)經(jīng)歷的程序，具有吸引指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)的作用。學(xué)生利用板書，可優(yōu)化理解教學(xué)內(nèi)容，掌握重點難點，可達到教材思路、教師思路、學(xué)生思路的三邊共振。尤為基礎(chǔ)差、反應(yīng)慢的學(xué)生，跟不上教學(xué)進程，聽不懂相關(guān)用語之時可起幫助作用。例如：在講授《藥》時，板書設(shè)計如下：

作為小說閱讀欣賞課，把幾十頁課文內(nèi)容高度概括，簡明扼要地板書，全文的整體結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容清清楚楚，學(xué)生一覽無余，容易把握，對主題思想，人物形象分析等，教師適當(dāng)點撥，學(xué)生容易理解，并留下深刻印象。

二、課堂板書的構(gòu)件

（一）用筆

目前，大多數(shù)的課堂教學(xué)用筆還是石膏粉筆。粉筆短小、易斷，應(yīng)盡量抓住根部，書寫才寫自然流暢。同時，教師可以使用不同顏色的粉筆，營造愉悅的學(xué)習(xí)氛圍，學(xué)生在視覺上感到生動活潑，產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣。

（二）寫字

首先應(yīng)正確書寫，包括不寫錯別字，不用不規(guī)范字。其次要大小適宜，字太大會影響黑板的利用率，字太小看不清，字體大小應(yīng)以教室后排學(xué)生能看清為標(biāo)準(zhǔn)。再者要書寫工整，以楷書為好，個別行書還可，如若潦草模糊，導(dǎo)致學(xué)生看不懂。最后是均勻平行，結(jié)構(gòu)明了，字體均勻，行距平行。為做到寫字清晰，教師在加強教學(xué)基本功練習(xí)的同時，要開展多種形式的教學(xué)觀摩活動，互相學(xué)習(xí)，掌握課堂板書中的書寫技巧。

（三）形式

板書常用的形式有：1、文字，包括漢字、外文、阿拉伯?dāng)?shù)字等；2、符號，包括各學(xué)科專用符號及平時常用符號，如實線——、虛線……、箭頭、大小于號＞＜、三角、圓圈、方框等；3、圖畫；4、表格。

（四）板書布局

黑板板面有限，板書布局應(yīng)力求緊湊、完整、大方。

1、中心板。中心為主板，不隨便擦，兩側(cè)留少許，供輔助用，可隨寫隨擦。

2、兩分板。整個黑板一分為二，左為主板，右為副板。

3、三分板。左為主板，列大提綱，課內(nèi)不擦；中為副板，寫相應(yīng)的小標(biāo)題，講究一大點小結(jié)后擦去再講第二大點；右為機動，供繪圖或補充說明，可隨講隨擦。

4、四分板或五分板。將講課大提綱橫向列一、二、三、四標(biāo)號，再依大提綱縱向向下寫小標(biāo)題或相關(guān)要點，力求簡潔，一課一板，基本不擦。還有，板書可作虛實結(jié)合安排?！皩崱笔前呀滩膬?nèi)容如實準(zhǔn)確板書，一目了然?！疤摗笔窃诎鍟鴷r有意留有空缺，讓學(xué)生理解后補充完整。

三、課堂板書的類型

在認(rèn)真鉆研教材，吃透教材精神實質(zhì)的基礎(chǔ)上，教師應(yīng)遵循為內(nèi)容服務(wù)的原則，科學(xué)設(shè)計板書類型，因文制宜，因課制宜，因人制宜。

（一）綜合式板書

通過文字、圖畫、表格、符號等的綜合運用，各類板書形式的隨機摘取，全面系統(tǒng)地傳遞教學(xué)信息。適用于內(nèi)容豐富、綜合性強的課堂教學(xué)。

（二）線索式板書

根據(jù)教材提供的線索，配以箭頭、線段和簡練文字，表現(xiàn)知識之間的聯(lián)系，或?qū)舆M、或因果等變化順序。此法有如項鏈，一個個材料如一顆顆珠子，始終有一根線索牽連住。

（三）詞語式板書

通過最能體現(xiàn)課文內(nèi)容的關(guān)鍵詞組合，表示事物結(jié)構(gòu)的順序過程。如議論文的“首先”、“其次”、“再次”、“最后”，記敘一天的“早上”、“中午”、“下午”，說明位置時用的“上面”、“下面”、“中間”等。

（四）表格式板書

預(yù)先設(shè)計好表格，將分散于課文內(nèi)外的需要進行異同比較的相關(guān)知識，講課時填入表格內(nèi)，便于歸類總結(jié)。

（五）提綱式板書

按照教學(xué)內(nèi)容和教師的講解程序，以綱目形式展示數(shù)學(xué)要點，言簡意賅，重點突出。板書內(nèi)容有如大樹主干，整體一目了然。此法能揭示出知識內(nèi)容的結(jié)構(gòu)和條理性，使教學(xué)內(nèi)容脈胳清晰，為教師最常用。

四、課堂板書的要求

由于教師面對的專業(yè)、學(xué)科、教材、課型、班級學(xué)生的諸多不同，課堂板書設(shè)計的要求也是有所不同的。因此，教師要從實際出發(fā)，采用靈活多樣的方式設(shè)計課堂板書。為達到書之有度、書之有效的目標(biāo)，教師應(yīng)按照下列幾點要求精心設(shè)計板書：

（一）要突出重點，切忌面面俱到

突出重點是課堂板書應(yīng)遵循的原則。突出重點，在引導(dǎo)學(xué)生掌握教學(xué)內(nèi)容中起著畫龍點睛的作用[1]。這要求教師在授課之前要認(rèn)真精讀教材，理清教材的知識點及重點、難點，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容確定課堂板書內(nèi)容與板書步驟，為提高教學(xué)質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。教師如果未能準(zhǔn)確把握重點、難點，對板書內(nèi)容未作精心安排，課堂板書就會出現(xiàn)重點不突出的現(xiàn)象，效果就會大打折扣。因此，教師必須針對教學(xué)目的、內(nèi)容和學(xué)生實際，突出重點、難點，詳略得當(dāng)?shù)卦O(shè)計板書，力求達到引導(dǎo)學(xué)生了解全文、抓住要領(lǐng)的目的。學(xué)生有了理解、回憶的線索，可增強思維的積極性、持久性。

（二）要簡練概括，切忌繁雜啰嗦

板書的內(nèi)容要力求簡練、概括，既要展現(xiàn)出每課時教學(xué)內(nèi)容的重要原理、概念、公式、法則、結(jié)論等，又要避免繁雜啰嗦[2]。通過簡要、概括的課堂板書，使學(xué)生明確應(yīng)牢固掌握的重要內(nèi)容。這需要教師在授課之前精心準(zhǔn)備。教師要在認(rèn)真鉆研教材、編寫教案的同時，動腦筋思考、設(shè)計好板書內(nèi)容、框架。這樣，學(xué)生就方便作筆記，加深理解，留下印象。例如，在講授《文書與檔案管理》課程中如何組合案卷的第五步時，板書設(shè)計如下：

該課文內(nèi)容有5頁，內(nèi)容繁雜難記。在講課中抓住重點，化繁為簡，并有實物作樣本，學(xué)生看得懂，聽得明，理性知識和感性認(rèn)識同時得到強化，最終能達到掌握教學(xué)目的。

（三）要條理清晰，切忌內(nèi)容邏輯混亂

層次分明是課堂板書的基本要求。板書內(nèi)容層次分明，能在學(xué)生腦海中留下清晰而深刻的印象，牢固掌握所學(xué)知識，有利于調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性、培養(yǎng)學(xué)生濃厚的學(xué)習(xí)興趣。如果板書內(nèi)容層次不清，也難以達到預(yù)期的板書目的[3]。要做到課堂板書層次分明、板書內(nèi)容必須在事前計劃好，要條理清晰，井然有序，還包括規(guī)范使用序號詞：第一層為“一、”，第二層為“（一）”，第三層為“1．”，第四層為“（1）”。

總之，課堂板書是教學(xué)工作中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，是提高教學(xué)質(zhì)量的必要手段。教師在備課或授課過程中，必須從實際出發(fā)，根據(jù)課堂板書的要求，靈活運用課堂板書的技巧，精心設(shè)計課堂板書，促進學(xué)生增強學(xué)習(xí)尤其是做好課堂筆記的興趣，促進學(xué)生在做好課堂筆記的基礎(chǔ)上進行課后復(fù)習(xí)，以鞏固教學(xué)實效。

參考文獻

[1]劉文階.學(xué)習(xí)時報[M].2004，(3).

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摘要：部屬高校綜合實力強，為實現(xiàn)發(fā)展目標(biāo)，需要經(jīng)費的最優(yōu)化安排。而目前大多數(shù)部屬高校把目光放到預(yù)算精細(xì)化管理上面而忽視決算編制質(zhì)量的重要性，造成決算編制質(zhì)量不高，在一定程度上影響學(xué)校的長遠計劃。因此，本文從制度經(jīng)濟學(xué)角度去探尋提升部屬高校決算編制質(zhì)量的方法。

關(guān)鍵詞 ：部屬高校；決算編制；制度經(jīng)濟學(xué)

部屬高校是我國中央部門直屬高等院校，是我國高等院校的領(lǐng)軍者，是教育改革的先行者。在提高教學(xué)、科學(xué)研究和社會服務(wù)方面發(fā)揮示范和引導(dǎo)作用。近年來國家教育部積極推進預(yù)算精細(xì)化管理，已有一定成效，而高校決算編制似乎可有可無，存在感較低。為進一步規(guī)范高等學(xué)校財務(wù)行為，我國在2013 年推出新的《高等學(xué)校財務(wù)制度》，明確提出推行支出績效評價，以實現(xiàn)提高資金使用的有效性的目的。該制度新增對于高校決算管理的定義、編制要求等方面的規(guī)定，使得高校決算程序得以規(guī)范。部屬高校決算編制質(zhì)量的關(guān)鍵在于制度問題，從制度經(jīng)濟學(xué)角度去探究提升部屬高校決算編制質(zhì)量的對策建議，具有重大意義。

一、影響部屬高校決算編制質(zhì)量的主要因素

1.決算工作的重要性不突出

決算是部屬高校年度預(yù)算執(zhí)行情況的綜合反映，也能直接或間接反映出學(xué)校財政預(yù)算精細(xì)化程度以及其會計核算水平等一系列的財務(wù)管理水準(zhǔn)。然而部屬高校都是重視社會效益而非經(jīng)濟效益，其大部分經(jīng)費來源于財政撥款，在會計決算中都不會體現(xiàn)出成本投入。而隨著高校財務(wù)制度的改革與發(fā)展，預(yù)算的重要性逐步凸顯，重預(yù)算，輕核算”的現(xiàn)象越發(fā)明顯，預(yù)算和決算的兩級分化嚴(yán)重。

2.預(yù)算編制與會計核算不規(guī)范

決算能直觀反映出預(yù)算執(zhí)行剛性度以及總體情況，還是會計核算工作的成果一種表現(xiàn)形式。由于預(yù)算編制的繁雜性，且部屬高校大部分都是多校區(qū)辦學(xué)模式，這就無形之中增加了預(yù)算編制的難度，使得預(yù)算編制難以實現(xiàn)精細(xì)化。在預(yù)算編制不夠規(guī)范、不精細(xì)化的前提下，部屬高校的決算編制也就失去原本意義，從而影響到?jīng)Q算的權(quán)威性與科學(xué)性。同時高校會計基礎(chǔ)相對薄弱，對會計核算的不重視，以及預(yù)算編制口徑的影響，會造成會計核算的不規(guī)范。以至于在編制決算時遇到諸多阻礙，如決算數(shù)據(jù)的修改等，甚至?xí)下龥Q算編制的進度，影響決算的真實性、準(zhǔn)確性與及時性。

3.決算數(shù)據(jù)的綜合分析不重視

決算數(shù)據(jù)分析的目的是為下年度的相關(guān)決策方案以及預(yù)算編制提供依據(jù)，以便更好的總結(jié)本年度經(jīng)費使用的不合理地方，并及時調(diào)整，以提升高校財務(wù)管理綜合水平。決算數(shù)據(jù)分析應(yīng)該包含本年度高校收入、支出的結(jié)構(gòu)分析，與上年度的收入、支出結(jié)構(gòu)的比較分析，高校收支結(jié)余分析，與本年度預(yù)算數(shù)據(jù)的對比分析等方面。然而，許多部屬高校只是簡單的將相關(guān)數(shù)據(jù)羅列出來，并未進行詳細(xì)分析以及說明，沒有總結(jié)出財務(wù)管理的問題所在，以至于決算報告毫無意義可言，使得決算工作難以體現(xiàn)真正價值所在。

4.決算編制審核不嚴(yán)謹(jǐn)

決算編制時期恰逢年底，財務(wù)人員工作量大，難以反復(fù)審查核對相關(guān)資料或數(shù)據(jù)，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真情況。同時決算報告編制過程中，所需數(shù)據(jù)如學(xué)生人數(shù)，其上報單位涉及教務(wù)處、學(xué)生處等部門，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)差異性，這無疑加大了決算編制的難度，難以確保決算的準(zhǔn)確性。而且由于各種制度或內(nèi)部機制的問題，使得審核過程無法嚴(yán)謹(jǐn)。

二、通過制度經(jīng)濟學(xué)解析上述問題成因

1.部屬高校決算相關(guān)制度約束存在不合理

新制度經(jīng)濟學(xué)明確指出制度是一種規(guī)則，而非其他經(jīng)濟學(xué)流派所認(rèn)知的政治制度與經(jīng)濟制度。新制度經(jīng)濟學(xué)家把制度分為正式制度和非正式制度。前者指組織確立并公開的各種成文規(guī)則，后者指社會約定成俗的不成文規(guī)則。由此可知，部屬高校的決算編制的正式制度包含：《部門決算管理制度》、《高等學(xué)校財務(wù)制度》等。而非正式制度包含：財務(wù)工作人員的道德素質(zhì)水平、決算工作習(xí)慣、決算工作的認(rèn)識等。正式制度具有強制性，高校決算具體要求是在2013 年新的《高等學(xué)校財務(wù)制度》中才做出的明確要求。部屬高校決算報告成文規(guī)定較晚，對決算重要性認(rèn)知也就不足。而在缺少明確規(guī)定的時候，高校決算都依靠決算編制大綱要求進行編制。決算工作的重要性不突出，很大程度上造成非正式制度的慢慢形成。眾所周知非正式制度是潛移默化形成的不成文規(guī)定，雖然不具有強制性，但是具有習(xí)慣性。因此日常工作之中財務(wù)工作者都會無意識自發(fā)的去遵循非正式制度，造成其影響持續(xù)而廣泛，最終根深蒂固，形成“毒瘤”。財務(wù)工作者難以輕易改變，必須有一個循序漸進的過程。在決算編制中，正式制度主要是約束決算編制總體要求，而財務(wù)工作者以及決算編制過程都由非正式制度來約束的。這樣就加大對于決算制度的統(tǒng)一管理。

2.預(yù)算編制與會計核算制度不完善

部屬高校在預(yù)算編制時候大多采用是“二上二下”的編制方法，使得編制更加合理可行。

但是從制度經(jīng)濟學(xué)角度分析：一是人的行為動機是雙重性的，會在追求自身效用最大化的基礎(chǔ)上去爭搶有限的資源，影響資源的最優(yōu)化配置；二是人的有限理性，高校環(huán)境復(fù)雜，存在“信息悖論”，會引起預(yù)算編制和會計核算過程中的信息不完全不對稱現(xiàn)象，致使預(yù)算編制不合理、執(zhí)行剛性不足以及會計核算難度的增加；三是人的機會主義傾向，各部門只顧自身利益，對學(xué)校整體發(fā)展不管不顧，或者目光短淺，只顧眼前效益而忽視長遠發(fā)展，引起學(xué)校內(nèi)部管理不暢，導(dǎo)致預(yù)算編制失去意義。

3.決算工作的產(chǎn)權(quán)安排不清晰

在新制度經(jīng)濟學(xué)中，產(chǎn)權(quán)具有社會關(guān)系的基礎(chǔ)性規(guī)則，具體而言就是人們相互行為關(guān)系的一種規(guī)則，本質(zhì)上是激勵與約束的機制，基本功能是影響人們的行為。而合理規(guī)劃安排能改善資源的優(yōu)化配置，提升效率。因此產(chǎn)權(quán)安排可以通過激勵以及約束工作人員的行為習(xí)慣，以保障決算編制的質(zhì)量。決算數(shù)據(jù)分析草率，只是為完成任務(wù)而隨意疊加數(shù)據(jù)或者羅列數(shù)據(jù)，這是由于產(chǎn)權(quán)安排的不清晰。首先部屬高校在決算編制過程中，沒有對編制工作的人明確分工安排，可能出現(xiàn)一人負(fù)責(zé)幾部分編制，時間上可能來不及做一些詳細(xì)的數(shù)據(jù)綜合分析。其次工作人員對于數(shù)據(jù)是否真實性，也沒有辦法考量。同時，上一年度就未進行綜合分析，那本年度自然沒有辦法同上年度進行分析對比，如此循環(huán)往復(fù)，就造成數(shù)據(jù)綜合分析的不重視。由產(chǎn)權(quán)理論可知只有對員工進行有效的激勵與約束機制才能更好地配置資源。而部屬高校并未將決算編制質(zhì)量好壞給予考評，也就沒有獎懲措施，因此財務(wù)工作人員也就失去決算工作的積極性，只是應(yīng)付了事。

4.決算審核缺少監(jiān)督管理機制

決算審核不嚴(yán)謹(jǐn)，其實在無形之中增加了交易成本。在制度經(jīng)濟學(xué)中認(rèn)為信息成本是交易成本的一個重要組成部分。而一些計量問題與監(jiān)督管理問題，其本質(zhì)就是信息成本。由于信息悖論，信息的不完全性與不對稱性，決算編制者沒有辦法去真正確認(rèn)信息的真實性，也就造成決算編制的質(zhì)量不高的問題。決算編制主要是總結(jié)本年度工作情況，為之后部屬高校的預(yù)算安排指引道路與方向。因此對于決算審核關(guān)鍵在于其可行性。而部屬高校缺少對于決算過程的監(jiān)督管理，最終會引起決算審核不嚴(yán)謹(jǐn)。同時審核人員抱有僥幸心理，甚至隨意交差了事，不合格再慢慢改。這種現(xiàn)象其實是增加了決算編制的時間成本，因為來來回回修改會影響到?jīng)Q算報告送達的及時性?？傊鄙俦O(jiān)督管理機制會增加決算的交易成本。

三、提升部屬高校決算編制質(zhì)量的對策建議

1.完善決算工作的正式制度約束

部屬高校決算編制質(zhì)量的提升，關(guān)鍵在于建立正式制度的約束力。決算工作十分重要，即是過去工作的總結(jié)，也是未來工作的指引。因此學(xué)校應(yīng)該建立成文的決算工作詳細(xì)制度，讓決算工作者有契約傳統(tǒng)而非倫理傳統(tǒng)約束。只有通過正式制度的強制性，才能真正改善一些非正式制度的頑固性。而且正式制度是可以“一夜完成”，既是可以很快成立規(guī)則，強制改變財務(wù)工作者對于決算工作的重視度，將決算編制與預(yù)算編制放到同等重要的位置。為了節(jié)約時間成本，可以先通過規(guī)章制度去強制改變不良做法，助推良好的決算工作習(xí)慣的養(yǎng)成，最后使得決算編制實現(xiàn)自發(fā)性、連續(xù)性的保持其及時性、準(zhǔn)確性、真實性、可行性。

2.規(guī)范預(yù)算精細(xì)化管理制度與會計核算制度

決算編制質(zhì)量高低與預(yù)算精細(xì)化管理、會計核算息息相關(guān)。決算是預(yù)算結(jié)果的反映、是會計核算的成果。因此必須規(guī)范預(yù)算精細(xì)化管理制度與會計核算管理制度。首先，要在“二上二下”預(yù)算編制基礎(chǔ)上，更多融入企業(yè)理論，實現(xiàn)全員參與編制過程。實現(xiàn)預(yù)算編制與會計核算的公開透明度，減少信息不對稱或信息不全問題，增加學(xué)校預(yù)算的可行性和執(zhí)行的剛性。其次，統(tǒng)一預(yù)算與核算統(tǒng)計口徑，統(tǒng)一會計科目，增加會計核算的準(zhǔn)確性，從而確保決算編制的質(zhì)量。最后，部屬高校應(yīng)該細(xì)化預(yù)算與核算的考核指標(biāo)，明確對各部門的預(yù)算執(zhí)行力度與會計核算質(zhì)量的獎懲制度，引領(lǐng)兩者走向規(guī)范化模式，保障決算編制的高質(zhì)量。

3.明晰產(chǎn)權(quán)安排，建立合理激勵與約束體制

通過清晰明確的產(chǎn)權(quán)安排制度，部屬高校才能更細(xì)化分工合作，明確職責(zé)，減少一人兼任多崗位職責(zé)的情況，減少由于工作分配不均引起的工作質(zhì)量下降問題。決算數(shù)據(jù)的綜合分析是衡量決算編制質(zhì)量高低。在分工明確，各司其職的基礎(chǔ)上，還需要相關(guān)制度激勵與約束決算數(shù)據(jù)綜合分析的程度。產(chǎn)權(quán)安排的本質(zhì)就是激勵與約束體制，有了這兩者的共同作用，才能實現(xiàn)資源最優(yōu)化配置。也就是說部屬高校要明確決算數(shù)據(jù)綜合分析以及其他決算編制過程的獎懲制度。依據(jù)《部門決算管理制度》和《高等學(xué)校財務(wù)制度》決算要求，結(jié)合部屬高校自身特征，制定決算編制質(zhì)量考核的詳細(xì)指標(biāo)。從而約束決算編制人員或者是審核人員，在考核過程中有據(jù)可依，對于指標(biāo)程度給予分?jǐn)?shù)確定，不同決算編制內(nèi)容的完成度，給予不同分?jǐn)?shù)。對于不合格決算編制給予懲處，比如限制學(xué)校部門下年度的預(yù)算。而對于決算工作完成優(yōu)良部門，則給與公開表揚以及一定額度的經(jīng)費獎勵。也可以將決算編制質(zhì)量和學(xué)校個人績效掛鉤。由激勵與約束體制雙管齊下，保證部屬高校決算編制決算質(zhì)量。

4.建立健全決算編制的監(jiān)督管理機制

部屬高校有著得天獨厚的優(yōu)勢，得到財政撥款多而廣，沒有成本核算。由于常年的非正式制度影響，監(jiān)督管理機構(gòu)的缺少，部屬高校對于決算編制審核是不嚴(yán)謹(jǐn)。為減少決算過程中的交易成本，主要是時間成本和信息成本，就應(yīng)該建立健全部屬高校的監(jiān)督管理機制。因此，對部屬高校決算工作的監(jiān)督管理，應(yīng)該是外部監(jiān)督與內(nèi)部監(jiān)督管理相結(jié)合的機制。通過公開預(yù)算編制與會計核算內(nèi)容，讓全校人員都能夠及時了解學(xué)校經(jīng)費的去處。當(dāng)決算報告公布之后，全校人員都可以更直觀的去了解本年度學(xué)校的資金動向，是否符合實際情況，也可以為下年度預(yù)算申報提前做好準(zhǔn)備。學(xué)校各部門參與到?jīng)Q算編制的監(jiān)督管理之中，可以幫助編制人員減少機會主義傾向，促使其更認(rèn)真的去完成編制，保證決算編制質(zhì)量。增加審核人員的壓力，讓其采用更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲袘B(tài)度對待決算報告。要在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、分析全面性、文字表達清晰性上仔細(xì)審核，爭取學(xué)校決算編制報告可以一次通過審查，避免多次修改，從而減少時間成本，降低交易費用。

基金項目：

基于制度經(jīng)濟學(xué)視角的部屬高校決算編制質(zhì)量提升問題研究（中教會[2014]第015號）。

參考文獻：

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[2]劉國斌,張東爽.高校會計人員職業(yè)道德的新制度經(jīng)濟學(xué)分析[J].中國市場,2013(30):184-188