1. 推荐系统的意义 互联网大爆炸时期的 信息过载 的解决方案： 对用户而言 ：找到好玩的东西，帮助决策，发现新鲜事物。 对商家而言 ：提供个性化服务，提高信任度和粘性，增加营收。 2. 推荐系统的构成 前台的展示页面，后台的日志系统，推荐 算法 等部分组成，如下图所示：3 推荐系统的评估 准确度 RMSE（均方根误差）,MAE（平均绝对误差） Top N推荐 主要为：准确率precison，召回率recall指标 准确率 说的是推荐的10条信息中用户真正感兴趣的条数 召回率 说的是用户真正感兴趣的与你推荐条数占比。 下图中R(U)为推荐，T(U)为用户选择的： 关于更多可以参考： 深度探讨机器学习中的ROC和PR曲线 覆盖率 推荐出来的物品占总物品集合的比例； 多样性 推荐列表中物品两两之间的差异性； 新颖性，惊喜度，实时性，商业目标等 4. 推荐算法 基于内容的推荐算法 优点： 基于用户喜欢的物品的属性/内容进行推荐 需要分析内容，无需考虑用户与用户之间的关联 缺点： 要求内容容易抽取成有意义的特征，特征内容具有良好的结构性； 不能很好的处理一词多义和一义多词带来的语义问题； 步骤： 对于要推荐的物品建立一份特征 对于用户喜欢的物品建立一份特征 计算相似度 比如说在文档中常用的余弦相似度： 协同过滤 基于用户的协同过滤(UserCF) 算法步骤： 找到和目标用户兴趣相似的用户集合, 计算用户的相似度 ； 找到“近邻”，对近邻在新物品的评价(打分)加权推荐 下图一个非常直观的例子： 兔子和米老鼠最相似，则给米老鼠推荐兔子喜欢的物品： 基于物品的协同过滤(ItemCF) 算法步骤： 对于有相同用户交互的物品， 计算物品相似度 ； 找到物品“近邻”，进行推荐 相似性的度量： 协同过滤的对比： 其中ItemCF一定情况下可以缓解冷启动的现象，而且其更加稳定，而且其更有说服了。 协同过滤优点 基于用户行为，因此对推荐内容无需先验知识 只需要用户和商品关联矩阵即可，结构简单 在用户行为丰富的情况下，效果好 协同过滤缺点 需要大量的显性/隐性用户行为 需要通过完全相同的商品关联，相似的不行 假定用户的兴趣完全取决于之前的行为，而和当前上下文环境无关 在数据稀疏的情况下受影响。可以考虑二度关联。 冷启动问题 对于新用户 所有推荐系统对于新用户都有这个问题 推荐非常热门的商品 收集一些信息 在用户注册的时候收集一些信息 在用户注册完之后，用一些互动游戏等确定喜欢与不喜欢 对于新商品 根据本身的属性，求与原来商品的相似度。 Item-based协同过滤可以推荐出去。 基于矩阵分解的推荐算法 原理：根据已有的评分矩阵（非常稀疏），分解为低维的用户特征矩阵（评分者对各个因子的喜好程度）以及商品特征矩阵（商品包含各个因子的程度），最后再反过来分析数据（用户特征矩阵与商品特征矩阵相乘得到新的评分矩阵）得出预测结果； SVD SVD的时间复杂度为O(m^3),M经常是稀疏且有空缺值的，简单的做法是将空缺值补上随机值，那么就可以svd分解了，但是推荐效果一般，因此一般将该问题转化为优化问题；同时原始矩阵中0很多，不宜用0填补。 混合推荐 （1）加权的混合: 用线性公式将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果； （2）切换的混合：对于不同的情况（数据量，系统运行状况，用户和物品的数目等），推荐策略可能有很大的不同，那么切换的混合方式，就是允许在不同的情况下，选择最为合适的推荐机制计算推荐； （3）分区的混合：采用多种推荐机制，并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户；其实，Amazon，当当网等很多电子商务网站都是采用这样的方式，用户可以得到很全面的推荐，也更容易找到他们想要的东西； （4）分层的混合：采用多种推荐机制，并将一个推荐机制的结果作为另一个的输入，从而综合各个推荐机制的优缺点，得到更加准确的推荐；用例除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途： 聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。 参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的文章生成的 总结 。点击一个主题，看到该主题下一系列文章。 特征生成：LDA可以生成特征供其他机器学习算法使用。如前所述，LDA为每一篇文章推断一个主题分布；K个主题即是K个数值特征。这些特征可以被用在像逻辑回归或者决策树这样的算法中用于预测任务。 降维：每篇文章在主题上的分布提供了一个文章的简洁总结。在这个降维了的特征空间中进行文章比较，比在原始的词汇的特征空间中更有意义。
LDA是生成式概率模型。基本的观点是一个文档由多个隐主题生成，每个主题是由单词的分布式表达。
LDA假设在语料库D中每个文档的生成过程如下：
1.主题数量k已知
2.单词的概率由参数 控制
参数 是一个k 维的向量，并且每个元素大于0， 服从Gamma 分布
已知参数 ， 联合分布主题混合的参数 , 表示主题的参数 z,表示文档的参数w:
对 积分，并对z求和得到关于文档的边缘分布：
所有文档的边缘分布相乘，得到整个语料库的概率：
参数 和参数 是语料库级别的参数，在生成语料库的过程中使用。
变量 是文档级别的参数，每个文档采样一次。
变量 和 是单词级别的参数，每个文档中每个单词都采样一次.
一组随机变量如果联合分布和变量的排列顺序无关，则称这组变量是可交换的。
在LDA中，我们假设单词是由主题生成的，并且这些主题在文档中是无限可交换的，
其中 是关于主题多项式分布的随机变量。
通过对隐主题变量z积分。可以得到单词分布：
这是一个随机量，因为他依赖于
我们定义接下来的生成过程， 对于一个文档 w
1.选择θ∼Dir(α)
2.对于每个N的单词 :
(a)从 中选择一个单词
这个过程定义一篇文档的边缘分布看成一个连续的混合分布
inference的关心的问题使用LDA来计算隐变量z的后验分布：
这个分布通常很难计算。通过normaliza 分布，并且计算边缘分布。
这个后验分布很难计算，但是通过一些变分推断的方法还是可以得到。
基本的观点是使用jensen's 不等式来获得一个调整的下界，变分参数通过优化过程来试图找到最接近的可能的下界。
一个简单的方式是通过鲜花原始的计算图，将一些边和节点移去。在LDA中，原始的图是左图，通过把 移去，生成右边含有自由变分参数的图。 新的计算图使用如下变分分布：
是狄利克雷参数，多项式参数(φ1 , . . . , φ N ) 是自由变量参数。
得到简化的概率分布后，下一步是开始的优化问题是决定变分参数 的值。
优化这个变分参数是通过最小化KL散度来实现，并且吧他们设为0，得到以下的更新参数。
在文本的语言中，优化参数 是文档制定的。特别的，我们认为狄利克雷参数 是一个文档的主题表达。
经验贝叶斯方法来估计LDA中的参数。给定一个语料D，我们希望找到参数 来最大化边缘似然概率：
计算 比较困难，可以通过变分EM算法来估计。
step,对于每个文档，找到最优的变分参数 。
step, 最大化结果的下界。
重复上述几步直到下界收敛。
主要是感兴趣才好下笔啊
来找我们吧，定做
如何写本科毕业论文？很多人都会告诉你，写论文的第一步是要先阅读大量文献。
为什么呢?你的导师身经百战阅文无数,他不会知道你连最起码的论文是什么东西都没搞清楚。但事实上大部分人第一次写毕业论文的时候,确实根本没搞明白论文是什么东西。甚至没见过一篇像样的论文。在这种情况下,大量看文献是只会耽误时间,而且看的越多越乱。
因为每一篇文献都很长,有很多论文用词语序又非常涩(可能是降重的后果),如果从头读到尾需要颂姿蚂花很长时间。再次,你如果从来没有写过论文,可能无法分辨论文中的垃圾和精华,知网上的论文多如牛毛,毫不夸张的说,很多垃圾文献,读完之后对你的研究成果毫无帮助。就好比,你从来没进过厨房,连菜都不会选不会切,就开始看研读大厨的菜谱,准备做一道大菜了,是不是感觉少了什么步骤?
因此,在你弄清论文结构之前,千万不要贸然下载一堆文献(讲真下载了你也看不下去)。因此建议写论文的第一步:你需要搞清楚一篇合格毕业论文的结构是什么。不管你是本科还是研究生,不管是文科商科还是理工科,毕业论文都有着相对固定的结构。毕业论文一般分为5-6个章节。(根据每个学校或学科的要求可能有些差异,但万变不离其宗,基本都是这个结构)第一章:绪论第二章:理论基础(或文献综述)第三章:研究假设第四章:论证过程第五章:研究结论第六章:研究不足与展望虽然每个学科的标题和内容不完全一样,但体都是这个思路,并且这几个章节环环相扣,每一章都需要有前一章的佐证。
第一章:绪论第一章一般包含几个二级标题:分别为:研究背景、研究目的和意义、研究方法、论文结构等……一听标题你就应该知道,这一部分基野埋本都是空话套话,主要讲的是研究背景和目的,你既然选了这个选题,这些内容闭着眼都能写出来,建议先做到脑中有个初步思路即可,不用着急写,建议放在论文的最后时间来写。(不建议论文按照章节顺序来写,比如绪论部分就可以放在偏后的位置。)关于写作顺序我会在第二步说。
第二章:理论基础(或叫文献综述)部分相对还是比较重要的,因为写论文与写其他文章最大的不同就是你的每一句观点和结论都必须有出处一要么通过你自己的实验论证,要么需要有前人的研究成果作为支持。因此这一部分的内容相当于盖楼的地基。但从另一个角度说,这一部分正因为是前人研究基础,很大一部分内容都是引用文献,基本上初稿都不用自己写的,所以也不用花太多时间,最后降重即可严格意义上说,必须是先有了理论基础才能往下一步进行的,但今天如果需要按常理出牌,我就不用来写回答了。既然说的是以毕业为目的完成论文,我给的技巧是:这一步可以放在核心部分之后写。(第二步中我会详细介绍写作顺序)。这里插一句引用文献,关于引用格式可以参考每个学校的引文标注规范。可以边写边标注,也可以写完再统一标注。
第三章:提出研究假设。它和第四章是全文写作的核心!请注意我说的是写作的核心,并非答辩和整个论文的核心(整个论文的核心一般是第三章和第五章),但是对于写论文来说,这两个章节是我建议必须最先完成的。因为学科不同,这两个章节的差异册扮较大,但是总的方向一致。我就拿我自己的论文(社会学类)举例吧。我的第三章内容是实证分析,包含的二级标题是访谈调研、研究假设与模型的建立、问卷设计与数据收集。简而言之第三章一般是在第二章的理论基础上论述你提出了怎样的研究假设。也是你整篇文论的核心观点。
第四章:论证过程。一般是在第三章提出研究假设的基础上,对收集来的数据进行分析的过程,以验证你的假设是否成立。这个部分一般在需要花的时间一般比较长(但非写作时间,而是研究的时间),因为会有计算或者研究的过程。(而且如果做出来验证结果有问题,还得反复重新做)
第五章:研究结论。这一部分其实在整个论文中是极为非常重要的,尤其是应用类的学科。因为他不仅阐述你的研究过程得出了怎样的结论,你在第三章中提的假设到底哪些成立哪些不成立?而且关系到你的研究成果或论文的成果到底有什么意义,有没有实用价值。请记住:在论文写作时,第五章研究结论是重点,但不是难点。为什么这么说?因为只要你第三章和第四章搞定了,第五章的研究结论就是顺理成章的事情,基本上可以一气呵成文思泉涌但如果第三章和第四章裹足不前,或出现种种错误,那第五章也不要想写的顺利进行。因此再次强调:第三章和第四章才是写作的重难点。
第六章：就更为简单了:研究不足与展望。这一部分个人认为无关紧要,因为每一篇论文都不是完美的,当你写作的时候你一定能找出一万个缺陷,所以最后自我批评的时候挑几个不那么原则性的问题说一说,比如:调研对象范围不够广,理论模型可以再细化等等希望后人可以继续研究等简单展望一下。这里可以参考借鉴一下别人的文献都是怎样我批评和展望的,基本上都是一个套路。讲到这里,相信你对每一个章节的大体内容已经了解了下面就可以进入第二步,也是学姐认为针对你们这个阶段,开始写论文前比较重要的一步:写作顺序和时间的分配“简单操作”第二步:在搞清楚结构的基础上,安排好每个章节写作的先后顺序和时间投入。为什么我说安排写作顺序和时间分配非常重要?但凡写过论文的同学自己心里应该有点数,即使给你留够一年的时间写论文,你也一定会拖到不能再拖为止所谓DDL是第一生产力,说你有本事提前半年开始每天匀速有条不素的写论文我是不信的,谁不是最后被DDL逼疯,每天不眠不休的赶进度呢?因此用这个骚操作顺序,合理分配好时间投入以后,即使时间比较紧张,也依旧能如期且出色的完成论文。效率最高的写作顺序如下:先简单说一下为什么这样安排顺序:首先前文已经闸述了,第三四五三个章节是整篇论文的核心。其实当你在你准备选题的时候,这三章的计划就应该早已经有了雏形。如果是有实验的研究,可能需要早就把实验做的差不多了。所以一定要趁着研究过程还热乎着赶紧把核心部分写出来,这时候是效率最高的。如果完成了这四个章节,那你的论文初稿基本已经完成90%了、最后两个章节,第一章绪论和第六章不足与展望,那就是洒洒水啦,绝对轻飘飘的搞定。最后说一下时间分配:时间分配上,按照刚才写的写作顺序的章节:第三章(提出假设)——第四章(论证过程)——第五章(研究结论)——第二章(理论综述)——其他(随意),依次送减。为什么这样安排时间呢?第一是重要性决定时间分配。这个上文已经阐述过了。第二是如果时间真的来不及,从第二章到最后的部分可以在查重前大段复制粘贴,先把初稿完成。再通过降重和修改的方式通过查重,以争取时间。第三步:下载相关文献阅读,只读核心部分虽然我不赞成一上来就阅读大量文献,但你完成了论文框架和第二步写作排序以后,就可以有针对性的下载和阅读文献了。但是阅读文献也是有技巧的:首先,通过前两步,你已经熟悉了论文的结构和套路,知道了每篇论文的核心在什么位置,那么你开始读文献的时候,一样只要看他的核心部分就可以了。一般先看摘要,大概只要花几分钟,如果觉得有点参考价值,先拉到第五章的研究结论,再看第三章的假设模型。基本这篇文章的核心内容就掌握了。通过筛选部分你认为有参考价值的文献,你只需要挑选几篇精华文章作为重点参考的内容。那你可能会问,自己写论文时需要的引用文献这么多,真的需要一一看完吗?嘿嘿,这里也分享一个技巧,你筛选的精华论文里,必然也有很多引用文章,所以你可以顺藤摸瓜,直接引用别人论文里引用的文献即可。第四步:按安排好的顺序开始写作。这一步其实已经在第二步中详细讲述了,这里只是提醒一下步骤,前面三步其实都是准备阶段,到这里才开始真正的动笔!第五步:交初稿初稿的写作是从0到1的过程,一定是痛且量大的,但记住,在初稿这个环节,因为工作量巨大,千万别追求完美,只要按我上面的方法,达到字数任务即可。这个时候完成比完美更重要!网上流传一句话:“当你把论文初稿糊完交上去的时候,你就成功的把痛苦转移到导师的身上了,因为他要愁怎么给你改论文。关于导师修改这个环节我不便多阐述,因为不同学校不同导师对论文的要求和审核程度天差地别,负责的导师会给你逐段批注修改,也有很多导师看都不会多看一眼。但不论是哪一种导师,你依然要切记,论文还是得靠自己。在这里非实名点赞我的导师,对我的论文修改十分仔细,甚至格式问题也都一一找出,让我在初稿后就不断优化细节问题,避免了不少麻烦。感动…….第六步:降重导师修改的差不多后,就是降重的环节了。写初稿时那时候糊弄的债要现在来偿还了,但不要被吓到,技术上并不是难事。建议第一遍降重的时候先从学校图书馆检测一下,会有详细的重复的地方标注,便于修改。如果学校提供的查重次数有限，也可以使用蝌蚪论文、维普等可靠的查重系统检测，然后根据查重报告进行修改降重。一般查重率最高的地方就是理论基础,因为可能存在大段大段复制粘贴的情况,以及引用内容较多。关于降重的方法,没有什么捷径,就是一句话一句话的修改,但是没有什么技术难度,只要用语文知识把别人的观点用自己的话重新阐述一遍就行了。这就是为什么我在前面让大家把理论基础不要放这么前面的位置开始写,也不用花太多时间先复制粘贴就好,等降重的时候再逐句修改,但此时已经没有什么难度了,需要的只是一点点时间。下面给大家附上一篇之前总结的一些论文降重技巧。第七步:排版,调整细节,提交终稿——请追求完美。关于排版和细节调整,千万不要小看。虽然每个学校对排版和规范性的要求不完全一样,但严谨的排版和避免低级错误是学术规范的体现,也能最大程度上避免答辩时导师对你学术不严谨的挑刺。这方面一般学校都会有自己的规范手册,主要是细心细心再细心!并严格按照要求来修改规范化。最后祝大家顺利完成毕业论文。
分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 2.查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 3.大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 4.检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 5.对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 6.对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
只要是完全自己原创的,绝对没问题。
如果有几句是抄的,应该能够查到。
如果是把别人的话改写转述一遍(同一个意思,语序、用词换一下),
哪有那么容易规避的，有的说加空格或者加标点符号，我没试过，你可以试试效果。尽量自己好好的修改，安稳一些。
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防洪减灾、水库调度。水文模型的重要作用作用范围更加广泛，它在防洪减灾、水库调度、生态环境需水、水资源开发利用等，水文模型是进行海绵城市设计以及评估的重要手段。为了对水文模型在南方地区海绵城市建设设计评估方法进行探讨。
出生活1978年，
学术堂整理了十五个计量经济学论文题目供大家进行参考：1、中国货市需求函数实证研究.2、货币超发的实证研究3、存款准备金率变化的影响4、货币需求与通胀关联分析5、货币需求的弹性分析6、我国居民消费函数实证分析7、浙江省居民消费函数变化8、日元实际汇率长期利率的实证分析9、欧元实际汇率长期利率的实证分析10、瑞朗实际汇率长期利率的实证分析11、利率汇率与外商直接投资12、利率与通胀的关系实证分析13、利率与商业银行不良贷款率的波动实证分析14、利率、租金与房价15、货币政策、利率传导机制实证分析
随机行走的世界与计量经济学在这篇文章里，我试图论说以下几个问题：第一个是科学史上关于宇宙本质的争论。这个问题十分重要，因为对宇宙是有序运转的，还是无序地紊乱地运转的认识支撑了我们对于科学的信仰、我们的情感和某种程度上我们的人生哲学。也是对这个问题的认识，计量经济学得以建立。第二个问题是关于学习计量经济学的几个基本问题。第三个问题，我将之称为“计量之美”。我一直相信任何一个学科都是极其美丽的，因为，它们不仅告诉我们很多关于世界是如何运行的真知灼见，更重要的是教会我们许多世俗智慧甚至一种人生哲学。因为我一直坚信，即使是读同一本书，不同的人也会得到不同的读书体会。因此，在这个问题之下，我仅就自己的体会谈谈计量经济学的世俗智慧和对我们人生态度的启迪。 一、随机行走的世界 对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考，一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢？是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转？这种运转能否为我们的智慧所认识？人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。 在我们今天的视野所及的范围，我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系，他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上，他们的世界观是一种“决定论”的世界观，坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然，自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们，其中也包括经济学家。经济学的创始人，亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里，形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念，提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。 我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上，我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑，并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。 但是这一体系在历经几个世纪之后，遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点，尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说，消费函数是 ，其中， 是自发消费， 是可支配收入，c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数： 。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明，居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是，我们知道，这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的，居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上，这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的，或者说是随机的，有着概率分布的。这就是二者之间的差别，持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为，这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为，即使是知道了这种关系，消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的，不确定的，有着概率分布的关系。 我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点，正是这种统计观点，打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是，这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为，当我们在利用统计方法的时候，我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且，统计总体越是偶然、紊乱，就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如，我们投掷硬币，当我们投掷的次数足够多的时候，我们发现，出现正面和反面的概率竟然惊人地各是。再比如，我们对于某种考试成绩的统计发现，如果样本足够的大的话，成绩分布将会呈现一种正态分布。并且，人数越多，成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是，看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的，人几乎不能随意地犯错误！总之，某些看起来是无迹可寻的东西，似乎又都可以找到规律。这样，决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢？事实上，二者之间的差别仅在于，统计观点认为不存在绝对的定律，任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说，没有什么事情是确定无疑的。也就是说，这个世界是随机行走的，各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中，如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的，那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。 但是，这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识，即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是：我们相信，我们可以得到一些定律，这些定律是对某些事情本质的一种最好近似，即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说，这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现，在我们的专业范围内，就是计量经济学的任务了。 二、随机行走的世界与计量经济学的任务 事实上，统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪，有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到：因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇！而且也是统计学的成功使得人们日益认识到，一个国家的定量材料应该得到应有的重视，无论是经济学家还是政府决策者，都应该思考数据。 计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律！因为只要知道了这个规律，我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要，我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是，计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为，我们对于这个世界的认识永远是不会完全的，我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况：如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察，我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是，我们不能把这个世界的方方面面都观察到，也可以说，我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果，我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话，我们就不能建立这门学科。 这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿（Francis Galton）爵士引入。加尔顿研究发现，父母和孩子的身高有这样的一个趋势：父母高，儿女就高；父母矮，儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高，儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果：一般来说，天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸，也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是，对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围，即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立：所有的有机组织都将趋于标准状态！ 回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指，一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上，回归和相关是两个极容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性，更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称，这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如，我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多，这二者是相关的。但是我们并不能就此认为，是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如，这也经常被用来反驳统计结论，一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系，但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上，就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系，这种回归的特点在于，我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值，我们要依据这种关系进行预测。比如，我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性，相关关系是一种常态。 基于上面的差别，在回归中，我们要求解释变量是确定的，可以控制的，但是被解释变量（因变量）可以是随机的（被解释变量正是我们要估计的）。但是在相关关系中，这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性，是因为，这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制，哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如，事实上，我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系，就像我们可以发展一种理论来说明，太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住：具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时，我们必须要很小心。因为，这个因果关系很不好说，也许看似因果的两个事件，实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样：因果是循环的。 我们讲了这么多关于计量经济学的性质，实际上是为了表达我们这样的信念：我们可以在一定的层次上认识世界，我们坚信这个世界存在着某些统计规律，应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数，主要是回归函数，来描述这种关于世界运行的定律。 但是，计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序，即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是，过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里，我们想提前接触一下，那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。 因为，认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式：一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷，简单而且有洞察力，但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了，这种方法因为是用数据说话，可能争议较少。但是，不利之处却是，这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量，也就是说，这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。 尽管有这样的困难，我们还是推荐计量的方法。因为，数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且，根据我们的概率知识，即使这种有误差的数据，其误差也是有规律的，误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢？计量经济学的思路通常是这样：最简单的情况下（双变量回归），在一个坐标平面上画出散点图，发现其大致的规律，通常我们可能发现，我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系（当然，也可能不是线性的，这种情况下需要更高深的数学工具）。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为，这个方程，就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上，计量经济学的任务在很大的程度上，就是发现这样的关于世界如何运行的定律。 但是，在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前，通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论，这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际，或者得出一种明确的可以应用于实际的形式，从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中，因为不同的文化等隐性的制度因素，这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上，始于一种对世界认识的先验的推理，建立一种解释世事的假说并用以改造世界，是每一个学者的虚荣心。 因此，计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是：通过先验的演绎和推理得出理论模型，最好是数理模型。数理模型中会有参数，那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程，并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求，那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。 对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握，是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧，是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信，伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路，但是，一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是，如果过于沉迷于高级计量的数学推导，我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会，并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习，从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此，这篇文章里，我们不对计量经济学的技术过多的论及，而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学：智慧之美 最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话，我们对这种思想可能会更加珍视。比如，如果我们有一种信念，比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢？计量经济学和书法家们都会这样建议你：先选取几十个字来，集中精力把这几十个字练好，最好是临摹以往大师们的作品。这样，你就几乎能够发现写好字的要领。因为，我们不能够把这个世界上的字都练习到，我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且，我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发，我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面，并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术，甚至想要成为武林高手，都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口！有心人自会从这里得到无尽的启发。 计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵，它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法！掌握一种过硬的分析数据的能力，无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论，这是在未有数据之前做出分析的常见批评，先验和演绎的方法，很多人认为，不能够对社会科学的研究有什么意义。但是，有了计量经济学就完全不一样了，我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测，这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维，掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。 在我看来，计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间，就好像那滑过天际的流星，留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释？采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间？ 人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃，如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序，那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢？！其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。 我们永远不会知道，在下一个时段，我们会经历什么、会遇到什么，甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是，这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法，我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹！ 当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测，这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢？ 那就是：我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀，我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇，中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此，没有什么绝对的好或者不好，我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序，根据计量经济学的思想，越是紊乱和无序的样本，我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹！假如大家去看看人物传记就可以发现，在那些人的人生里，他们可能做过记者，参过军，被抓到过牢里，看起来和其最终的路径有了很大的背离，可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上，我们并不好确定，是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹？！ 人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹，依照计量经济学的理念，我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多？如何让自己的人生有更多的随机性？那就是：我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时，我们就在客观上丰富了自己的经历，并且扩大了自己的人生经历样本。因为，在你主动追求的时候，才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本，样本不具有变异性，就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”，苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧：树挪死，人挪活。但是，在我们的追求中，因为，我们应该珍视随机性，因此，对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么，也许在这冥冥之中的东西面前，可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。 参考文献： [1]古扎拉蒂.《计量经济学》（第三版）[M]，林少宫译.北京：中国人民大学出版社.2000. [2]罗伯特S.平狄克，丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京：机械工业出版社.1998. [3]M.克莱因.《西方文化中的数学》[M]，张祖贵译.上海：复旦大学出版社.2004. [4]袁荫棠.《概率论与数理统计》[M].北京：中国人民大学出版社.1999.仅供参考，请自借鉴。希望对您有帮助。
计量经济学是用定量 方法 研究经济活动规律的一门科学,在经济学科中居于最重要的地位。下面是我为大家推荐的计量经济学论文，供大家参考。计量经济学论文 范文 篇一：《形成性评价计量经济学》 1形成性评价的可行性及必要性 我国医学类院校最早成立统计学本科专业的是第四军医大学,随后中山大学、潍坊医学院、滨州医学院等院校也相继成立了统计学本科专业。该专业培养目标是培养适应未来经济社会与科技发展需要,德、智、体、美等全面和i皆发展,掌握统计学的基本理论和方法,可熟练运用计算机分析数据,能在卫生行政机关、卫生防疫及医药相关部门从事统计调査、统计分析工作,或在医药卫生、 教育 机构从事科研与教学等工作的应用型专门人才。 我院统计学专业本科(卫生统计方向)自2006年开始招生,其培养友案涉及的主干课程可分为医学类(含基础医学_、临床医学和预防医学)、统计类、数学类、经济管理类、计算机类、外语及人文社会科学7类课程。其中计量经济学课程作为经济管理类的核心课程之一,属于统计学专业的必修课程。 本课程的学习使学生在已经学习的统计学和经济学的基础上进一步理解、掌握计量经济分析的方法和基础理论,通过模型研究经济问题的数量规律,对经济问题的前景做出正确的预测,提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力以及运用统计学理论与方法分析、解决相关领域实际问题的能力。传统的计量经济学课程评价采用的是终结性评价,即学生成绩由期末考试卷面成绩和平时成绩(含考勤、作业)组成。 多年的教学实践表明,终结性评价存在重视结果而忽略过程、评价主体单一化、评价内容缺乏全面性等诸多缺陷,而“一考定乾坤“的不公平评价方式也给学生带来了负面的影响,造成一定的考前突击、考试作弊现象ra,不利于教学质量和学生素质的提高。迄今为止,尚没有形成性评价在计量经济学课程中应用的文献,但形成性评价在其他学科教学中的广泛应用表明,它对学生成绩的提高具有明显效果,使学生的学习动机和学习自信心得到增强M。因此,有必要对计量经济学课程应用形成性评价的具体方案进行探讨。 2调查结果分析 自制“计量经济学课程形成性评价调查问卷”调查学生对形成性评价的认识、态度等,以便改进。在2011级开设计量经济学课程的本科学生中,抽取两个班级进行整群调査。发放调査问卷80份,收回有效问卷80份,有效问卷回收率100%。调i。 问卷调査结果显示,首先是认识方面,的学生认为形成性评价的主体应该是教师与学生相结合;其次是态度方面,的学生对计量经济学这门课程感兴趣,的学生认为计量经济学考核实行形成性评价有必要和很有必要;再次是授课效果评价方面,的学生对教师授课的总体评价是优;最后从结果来看,的学生认为通过本学期的学习,对计量经济学的掌握有进步,的 学生 自我评价 分数达80分及以上。 由此可见,在计量经济学考核中实施形成性评价得到了绝大多数学生的支持,收到了良好的效果。在保证教师评价与学生自我评价相结合的基础上,充分贯彻了“以学生为中心”的教育理念,可提高学生的学习兴趣和信心,增强学习效果,促进教学质量和学生素质的提高。 3结语 综上所述,形成性评价在计量经济学考核中具有广阔的应用前景,是顺应教学改革潮流的现代化考核方式。在实际应用中,需要优化计量经济学教学内容,改革 教学方法 和教学手段,可先通过构建和完善形成性评价结合终结性评价的课程评价体系,然后逐步过渡到形成性评价。同时,形成性评价在计量经济学课程考核中应用的成功 经验 对医学类院校统计学专业其他课程考核方面的改革有很强的借鉴意义。 计量经济学论文范文篇二：《试谈独立学院计量经济学》 1独立学院计量经济学课程的阈限概念分析 计量经济学是一门运用回归模型分析数据的方法论学科，本科阶段的初级层次计量经济学课程的主要内容涵盖计量经济学数据、一元线性回归模型、多元线性回归模型、回归估计量的理论，异方差、序列相关等。根据计量经济学理论和方法的发展，将计量经济学的阈限概念具体可归结为以下3组概念：第一，回归假设。回归假设是为分析回归结果引入的合情合理的假设，在不同数量的假设下能够得到回归系数估计量的不同性质。回归假设是整个回归方法的基础，一切回归有关的参数估计和假设检验都和回归假设紧密相关，同时违反回归假设的情形也是计量经济学理论发展的重点，因此回归假设是计量经济学的阈限概念之一。第二，回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性。无偏性、有效性和一致性是评价估计量的基本标准，回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是回归理论的核心，整个初级计量经济学的理论最终都归结为回归系数估计量的这3个性质，同时，这3个性质又与回归假设紧密相关，故回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性是计量经济学的阈限概念之二。第三，异方差。异方差是违背回归同方差假设时的回归结果表现，无论对于横截面数据还是时间序列数据，异方差的出现是回归分析的常态，因此对于异方差的检验和修正是初级计量经济学的重要内容，也是经济金融实证研究中需要关注的基本问题，故异方差是计量经济学的阈限概念之三。以上三个阈限概念是学生掌握计量经济学理论的关键，同时在概念上具有紧密的联系，下文将基于此探讨计量经济学课程的教学方式。 2基于阈限概念的独立学院计量经济学教学注意事项 由于独立学院的教学方式主要强调理论与方法的应用和实践，因此基于阈限概念的独立学院计量经济学教学的总体原则仍立足于阈限概念的理解与实际运用，具体地，需要注意以下三个方面：第一，合理安排教学内容。为了突出3大阈限概念，在首节导论课即向大家提出3大阈限概念，在介绍回归分析的原理和方法时，详细的说明每个假设的用途，使学生理解每个假设的目的和本质，进而在回归估计量三个性质的教学中把握无偏性、有效性和一致性的具体条件，并明确理解异方差这一违反假设的情况。在具体教学过程中，以充分的时间介绍三大阈限概念及其联系，从而建构整个计量经济学的知识和方法体系。第二，运用软件展示阈限概念的具体应用。独立学院的计量经济学教学应完全从应用性角度出发，运用软件展示计量经济学概念、原理和方法。对于3大阈限概念，可用40%左右的时间解释概念产生的原因与本质，而60%左右的时间结合典型例题讲解如何运用计量经济学软件如Eviews解决具体的回归分析建模和假设检验问题。第三，通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。撰写实证性的学术论文是进行计量经济学方法综合训练的较好途径之一，可以通过让学生从选择题目开始，通过收集数据，建立回归模型，参数估计，假设检验以及进行可能的异方差和序列相关检验和修正等等来感受计量经济学解决综合问题的方法和程序，通过写作论文的方式加以体现，然后交流讨论，以深化对计量经济学阈限概念的理解。计量经济学教学经过以上三个方面的具体设计，帮助学生牢固掌握计量经济学的阈限概念，提升解决实际问题的能力。 3基于阈限概念的独立学院计量经济学教学实践 以浙江大学城市学院为例浙江大学城市学院是一所以培养应用型人才为导向的独立学院，也是我国建立最早、最有名的独立学院之一。计量经济学课程是浙江大学城市学院金融学专业的必修课程，在大三上学期开设。浙江大学城市学院的计量经济学课程以提高学生建立回归模型能力为教学目标，基于Eviews软件进行教学，每周教学学时为理论(教师讲授)与上级实验(学生练习)各2学时，特别注重学生对计量经济学阈限概念的理解与掌握。因此，研究浙江大学城市学院的计量经济学教学对研究独立学院计量经济学课程的教学具有借鉴意义。浙江大学城市学院的计量经济学教学内容为传统的初级计量经济学教学内容。教师在讲授回归假设时着重解释回归假设的设立目的与合理性，并通过软件讲解回归假设的验证，使学生理解并掌握回归假设。在回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性教学中，通过详细分析三个性质所依据的不同假设，使学生理解三个性质所应具备的条件从而掌握线性回归估计量理论。特别地，专门安排约10学时左右的实验课进行计量经济学论文撰写与分析的交流，要求学生自选题目，收集数据，建立回归模型，进行估计并检验异方差、序列相关以及模型设定问题，写作小论文并在课堂上展示交流。为评价教学效果，选取2010级学生1个教学班共24人进行满分为5分的教学满意度打分，学生对计量经济学课程全部项目的满意度均达到97%以上，总体平均满意度超过99%。由此可见，浙江大学城市学院应用统计课程的教学效果非常成功。 4结论 回归假设、回归系数估计量的无偏性、有效性和一致性和异方差是计量经济学课程的三大阈限概念。基于阈限概念的计量经济学教学在于合理安排教学内容，运用软件展示阈限概念的具体应用以及通过尝试撰写学术论文强化阈限概念的综合运用。浙江大学城市学院计量经济学课程的教学实践分析表明本文提出的基于阈限概念的计量经济学教学方式对独立学院的计量经济学课程教学具有很好的适用性及学生满意度。 计量经济学论文范文篇三：《高校经济类专业计量经济学课程研究性教学路径》 一、引言 2世纪美国伟大的教育家、以倡导研究性教学闻名全球的博耶(Ernest L. Boyer)教授认为，“最好的大学教育意味着积极主动的学习和训练有素的探索，使学生具有推理及思考能力。所有的教师都应不断改进教学内容和教学方法，通过创造性的教学鼓励学生积极主动地学习”。 2005年，教育部在《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》中首次明确提出要“积极推动研究性教学，提高大学生的创新能力”，“大力加强实践教学，切实提高大学生的实践能力”，“要让大学生通过参与教师科学研究项目或自主确定选题开展研究等多种形式，进行初步的探索性研究工作”。 二、文献综述 近年来，国内已经有一批高校从整体上推进实施“研究性教学”，已被证明是“创新人才培养的成功模式”之一。众多高校老师、学者已将“研究性教学”理念融入教学改革中，积极探索适合“研究性教学”相配套的课程结构体系、教师教学激励机制、创新学分制度等制度，为之有效开展提供了制度保证。 刘赞英等(2007)对国外大学研究性教学的经验进行了全面的 总结 对比，为我国大学开展研究性教学提供了启示与借鉴[1]。刘智运(2006)认为，研究性“教”与“学”反映的是一种互动式师生关系。教师不仅仅是传授现有知识，更重要的是要创设有利于学生参与研究和主动探索的情境，鼓励、引导和帮助学生学习、思考和研究。同时学生也不是被动接受式学习，而是积极主动的求知过程，同时需要与教师展开及时的互动交流[2]。王岚等(2007)认为，研究性教学既是一种教学理念，又是一种教学模式，还是一种教学方法。 它是一种将教师研究性教学与学生研究性学习、课内讲授与课外实践、依靠教材与广泛阅读、教师引导与学生自学有机结合并达到完整、和谐、统一的教学[3]。龙慧灵等(2010)通过研究发现，研究性“学”要求学生在“学”中“研究”，在“研究”中“学”，学生的研究与教师的研究有所不同，学生的研究更多的是强调研究和探索的过程，通过这一过程实现知识的学习，问题发现与解决能力的培养[4]。王锋等(2014)认为，研究性“学”与研究性“教”是相辅相成、不可分割的统一体，其内在联系通过“研究”这一纽带得以体现，并从平等合作的师生关系、研究性 学习方法 激励、教师团队建设、过程管理以及体系评价配套等方面提出有效实施研究性教学的策略[5]。 此外，关于研究性教学模式，肖萍等(2005)、刘茂军(2005)、蒋乃华(2010)和李胜清等(2009)分别提出了“以课题为中心的模式”、“溯源法模式”、“‘一体两翼’模式”和“‘四位一体’模式”[6][7][8][9]。 三、计量经济学的课程性质 计量经济学的重要性不言而喻。诺贝尔经济学奖获得者R?Clein说过：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位。”著名经济学家P?Samuelson也曾经指出，第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。从1969年第一届诺贝尔经济学奖授予计量经济奠基人R?Frisch和计量经济建模之父J?Tinbergen以来，95%以上的获奖成果都与计量经济学有着密切的联系。 我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会也将“计量经济学”列为经济学类各专业的八门核心课程之一。计量经济学是一门理论性、应用性、实践性、体验性很强、难度较大的综合性课程，跟高等数学、概率论、数理统计和宏微观经济学联系密切，Kennedy认为“理论计量经济学家和应用计量经济学家缺乏充分交流会导致理论与实践的严重脱节，甚至不知所措[10] ”。Guy Orcutt曾说过，“做计量经济学就像试图通过播放收音机来研究电的规律”，足见其难度。因此，本科阶段的学习会更侧重于计量经济实证研究，其对统计数据的质量要求很高，否则计量模型再完美，也只能是“垃圾进去，垃圾出来”，而收集数据本身在一定程度上又是一门艺术。 四、研究性教学的路径选择 1.强化大学新生研究性训练，为高年级研究性学习做好铺垫。 《计量经济学》是经济类专业学生的必修课，如果前期没有一定的研究训练，突然实施研究性教学会让学生无法适应，手足无措。因此建议一入学就给学生灌输研究性学习的理念，让学生从传统教育模式的“被动接受者”向“主动参与者”转变。具体做法就是在大一阶段设立“新生讨论课”项目，由相关专业有经验的教师主持研讨课，课程围绕学科专业引导、开拓学生视野、激发科研兴趣的目的展开，重在让学生了解科研对于专业学习的意义。同时，也可以尝试在学科基础课如微观经济学、宏观经济学、应用统计学等课程中适当介入研究性学习训练，使基础学习阶段的学生对研究性学习有所启蒙。用麻省理工学院校长查尔斯?韦斯特的话说，就是“尽可能尽早把年轻人引导到科研领域”。 2.合理的时间安排和针对性的内容计划是实施研究性教学的关键。 欧美高校在计量经济学的课程设置上普遍具有多样性、层次性特征，如耶鲁大学、哈佛大学、剑桥大学、芝加哥大学、麻省理工学院等基本上都会将计量经济学分解成几门更细的课程或者分成基础、进阶、高级等不同的层次。而国内大学普遍只单一开设计量经济学这门课程，和国外相比我国各高校计量经济学课时安排相对较少。笔者调查了北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、武汉大学、吉林大学、人民大学、厦门大学、南开大学等10所具有代表性的综合性大学和西南财大、东北财大、上海财大、中南 财经 政法大学等5所财经类大学以及中国矿业大学、石油大学、中国地质大学、中国农业大学、武汉理工大学、华中农业大学等6所地矿类、农林类专业特色突出的院校，发现该门课程的学时设置大体分为48学时和64学时，学分在3～4个之间。即便是一学期64学时的安排，要让学生充分掌握计量经济学理论、方法及应用依然是非常困难的。从学期安排来看，除了个别学校安排在第四或者第六学期外，绝大多数高校安排在第五学期较为合理，一方面大二刚刚学完微观、宏观经济学和统计学原理，可以趁热打铁，有效降低遗忘效应，另一方面也可以为大学中后段的 社会实践 乃至 毕业 论文(设计)打下模型和方法的基础。 教学内容的甄选也会很大程度上影响该课程研究性教学的开展。根据教育部高教司制定的经济类本科专业课程教学基本要求，计量经济学应包括概述、经典单方程的简单线性回归及多元线性回归模型、放宽经典假定的单方程模型(包括多重共线性、异方差性、自相关性和模型设定偏误)、联立方程组模型以及应用计量经济模型等板块。 在概述部分，通过1～2篇尽可能涵盖全书主要内容的经典计量经济学学术论文介绍开始，让学生对计量经济学有一个轮廓性的认识，并初步引导学生进入研究性学习的体系中来。经典单方程线性回归模块，鉴于在统计学原理课程中已基本掌握OLS的基本方法，应侧重于剖析偏相关以及几大经典假定的阐述，这一部分以课内讲授、原理学习为主。研究性学习的重点放在后面三大模块，尤其是放宽经典假定的单方程模型篇章中的多重共线性、异方差性、自相关性部分以及应用时间序列计量经济模型篇章。 3.选择适当的配套教材，为实施研究性教学奠定基础。计量经济学的国内外教材非常多，笔者认为选取合适的教材和配套的参考书对研究性教学的效果有着相当关键的影响。教材在提供给学生系统知识的同时，也应给学生一定的面向经济实践的问题思考。因此，对该课程而言，最好能采取主、辅教材同步配套的策略，主教材以提供给学生基本理论与知识为主，在注意系统性的同时，要吸收前沿成果。辅助教材则尽可能囊括可以实时更新数据的案例为主，对经典案例的分析解读是本科生“模仿研究”的起点。 经过多年的教学实践，我校的计量经济学教学模式从最初教师主导的“理论模型方法阐述”到后来的师生交互的“计量模型+案例实践”，再到目前尝试探索学生主导的“研究性教学”，使用的教材也经历了反复的尝试和总结。建议主教材选择清华大学李子奈教授的《计量经济学》或者西南财经大学庞皓教授的《计量经济学》，配套参考书选择古扎拉蒂的《计量经济学基础》或者伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》以及EVIEWS软件自带的《用户手册(User Guider I、II)》，这样的组合可以很好地满足研究性教学的教材需要。 4.多方配合和资源共享为实施研究性教学提供保障。突破传统教学模式，实施研究性教学对学校、学院以及课程教学团队都提出了很高的要求。学校要制定实施研究性教学的指导意见，专门组织开展全校范围内的研究性教学研讨与交流活动，因为实施研究性教学的过程不是一两个学院、一两个专业或者一两门课程能形成氛围的，它不仅仅是教学方法与教学模式转变的过程，更是教育思想观念与教育理念革新的过程。在全校范围内推行研究性教学模式下的教学管理制度，用研究性的视野重新认识教学管理活动的目标、途径和方法，积极开展管理创新，为研究性教学的开展创造自由、开放、宽容、友好的服务软环境。学院层面也尽可能结合精品课程的建设，为开展研究性教学提供优质的教学资源，积极争取实现课程教学资源的网络化，支持并构建以精品教材为主干的教材体系建设，教育学生树立“研究为新常态”的学习观，激励学生主动探究和亲身体验以及基于真实任务的研究问题的解决[11]。课程教学团队除了依托自身的科研项目，广泛吸纳本科生参与研究外，更要结合经济现实，鼓励学生自主立项，建立系统的课程项目库。 计量经济学的研究性教学对全校范围的资源共享的要求也很高。数据共享、软件共享、图书资料共享要求完善健全的校园网络建设和管理，除了教室和实验室以外，老师学生可以随时随地访问数据库，下载更新数据，调用专业统计软件。加强改善教室、实验室、研讨间等研究性学习场所的建设力度，争取实现“小班教学”和“小组实验”，为研究性教学提供软件和硬件的保障。 5.以点串线、由线及面共同构建研究性教学的一体化架构。开设计量经济学课程的经济学学科有各种不同的本科专业，以我校为例有经济学、统计学、金融学和国际经济贸易等专业，不同专业学生的性别比例、生源类别、学科基础和专业侧重均有所不同，相同专业的班风学风也不尽一致，因此可以选择有一定的科研基础和研究能力的任课老师选择相关专业学风优良的班级进行试点。在计量经济学教学大纲范围内选择相对容易理解的知识点和相对“规范(或者标准)”的经济问题作为该课程研究性教学的起点。通过模仿标准案例，然后引导学生以小组的形式各自选择一个研究项目，要求小组(项目组)成员统一拟定立项计划书，阐明研究背景、立项意义，梳理综述文献，设定研究方法和技术路线，合理进行人员分工，最后进行研究成果展示，互相交流心得，教师在学生立项研究的过程中随时答疑解惑。 这样，多个研究项目组合串联起来，就可以形成较为完美的“4线”：前因后果线、教研反馈互动线、理论实践融合线和课内课外互补线。这种教师引导、学生自主立项研究学习的方式能够充分激发学生全方位选择研究主题、多途径收集资料，既可以为教师的科学研究提供补充信息，又可以使学生在研究过程中涉猎更多的学科领域，丰富他们的知识面;在项目负责人组织带领下，各成员分工合作，集思广益，既避免了搭便车现象，又可以极大程度上扩大学生的参与面;项目的研究过程和最终效果也可以作为整个课程考核的重要环节，从而拓展考核的内容面。 五、结语 计量经济学是一门跟现实经济社会密切相关的课程，涉及的计量方法和模型在微观领域可以和家庭(或个人)的经济行为(收入、储蓄、消费、投资等)以及企业的管理活动( 人力资源管理 、生产成本控制、营销策略制定等)等经济现象紧密结合，在经济增长、就业与通货膨胀、区域经济社会差异、财政政策与货币政策制定等宏观经济领域更是大有用武之地。既可以分析单一的横截面数据(或者时序数据)，又可以研究混合数据(面板数据)。除了数值型数据，它还能对分类数据构建相应的计量模型。它不只研究经济社会的表面现象，还可以通过数据分析挖掘出现象背后的本质规律。计量经济学应用领域的广泛性为方便学生选题、开展研究性教学提供了强有力的可行性。 经济类专业的本科生学习计量经济学应侧重实证研究，在很多情况下经济理论并不能给出相关经济现象的确切答案，而唯一可行的途径便是“仔细收集数据，深入实证分析”。对于初学计量的学生来说，通过立项研究，与真实数据交手是加深理解的重要途径。因此，实施研究性教学，“弄脏学生的手，弄乱他们的桌”才能真正学会实证研究，领悟计量经济学的真谛。 猜你喜欢： 1. 关于经济发展的论文 2. 有关工程计量与计价论文 3. 有关金融计量的参考论文 4. 统计学论文范文
论文题目
主标题在20字之内，可以添加副标题。主标题采用宋体三号字加粗；副标题用宋体小三号字，均在文本居中位置。
摘要和关键词
中文摘要的篇幅大概在300字左右，黑体四号字，居中样式。
摘要内容要另起一行。关键字一般是3-5个，主要表达文章的主题概念。关键字之间采用分号隔开。摘要字体格式为宋体小四号字，行距为倍，“关键词”三个字要加黑，加冒号，左对齐。正文字体和关键字同样。
英文摘要和关键词要再起一页，内容和中文摘要相符合，一般为200个英文单词左右。空一行后打印英文标题，再空一行居中位置打印四号加黑“ABSTRACT”字样，另起一行小四号打英文摘要。“Key Words”加黑并加冒号，左对齐，多个关键词之间用分号分隔。英文摘要采用Times New Roman字体。
正文
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论文中常见的格式错误包括：
目录问题：目录需要和论文结构相符，论文中的格式问题也会影响目录的完整性。
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据学术堂了解。学位论文的格式有两大部分： (一)卷首部分包括内容如下:1.封面和封底:由学位办公室统一印刷,封面栏目要求打印.2.题目:应在25字以内,能简明,具体,确切地表达论文的特定内容.3.论文范文:论文范文和第二页的内容和格式按统一规定(见式样1,式样2)打印,不编页码.4.中文摘 要(Abstract):在500字以内.摘 要是对学位论文内容不加注释和评论的简述.它应使人不阅读学位论文全文即可获得全文的主要信息和结论,是一篇完整的短文,可以独立使用.论文摘 要应说明研究工作的目的,方法,成果和结论.要突出本文的新见解和研究工作的创新点.5.关键词(Keyword):论文关键词一般3至8个,应采用能覆盖论文主要内容的通用标准词条(参照相应的技术术语标准),按词条的外延层次从大到上排列,并以显着的字符另起一行,排在摘 要左下方.6.英文摘要:与中文摘要相应的英文摘要和关键词.7.目录:由论文的章节以及附录,参考文献等序号,提名和页码组成.8.附表与插图:附表要有表号,表题,插图要有图号,图题.如果学位论文的附表与插图太多,可分别列出清单,置于目录之后.(二)主体部分主体部分包括:绪论(前言),正文,结论或建议,尾注,参考文献表.1.绪论或前言:通常作为第一章,是该研究内容所涉及的研究领域研究进展的综述.主要说明研究工作的目的,涉及范围,相关领域的前人研究成果,研究设想,研究方法和实际的概述,理论意义和实际价值.2.正文:是学位论文的核心部分,占主要篇幅.对这部分内容和形式不作统一规定,学生可以根据具体情况灵活掌握,可分成若干章节表述.总体要求要实事求是,内容翔实,合乎逻辑,层次分明,语言简练.3.结论和建议:是学位论文最终和总体的结论,是整篇论文的精华与总结.结论应该简练,完整,准确.着重阐述自己研究的创造性成果,新的见解,发现和发展,以及在本研究领域中的地位和作用,价值和意义.还可以进一步提出需要讨论的问题和今后努力的方向.4.尾注:学位论文中凡属原文引用了他人的观点,结论,数据等,须加上注释,统一为尾注.5.参考文献学位论文参考文献着录执行新的国家标准《文后参考文献着录规则》(GB/T 7714-2005),主要录入格式为:(1)专著专著是以单行本形式或多卷册形式,在限定的期限内出版的非连续性出版物,包括以各种载体形式出版的普通图书,古籍,学位论文,技术报告,文集,汇编,多卷书,丛书等.基本着录项目与着录格式为:[序号]主要责任者.题名:其他题名信息[文献类型标志].其他责任者.版本项.出版地:出版者,出版年:引文页码[引用日期].获取和访问路
论文格式要求：论文一般由题名、作者、目录、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录和致谢。
论文格式就是指进行论文写作时的样式要求，以及写作标准。直观地说，论文格式就是论文达到可公之于众的标准样式和内容要求。论文常用来进行科学研究和描述科研成果文章。
它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等，总称为论文。
论文大纲内容要求：
1、要有全局观念，从整体出发去检查每一部分在论文中所占的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰当，篇幅的长短是否合适，每一部分能否为中心论点服务。
2、从中心论点出发，决定材料的取舍，把与主题无关或关系不大的材料毫不可惜地舍弃，尽管这些材料是煞费苦心费了不少劳动搜集来的。有所失，才所得。一块毛料寸寸宝贵，台不得剪裁去，也就缝制不成合身的衣服。
3、要考虑各部分之间的逻辑关系。初学撰写论文的人常犯的毛病，是论点和论据没有必然联系，有的只限于反复阐述论点，而缺乏切实有力的论据；有的料一大堆，论点不明确。
（一）论文主标题的字体格式
1、中文论文主标题：二号，黑体，居中，不超过20个字。
2、英语论文主标题：二号，"Times New Roman"字体，加粗居中。
（二）论文副标题的字体格式
1、中文论文副标题：小二，黑体，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。
2、英语论文副标题：三号，"Times New Roman"字体，居中，英语论文题目副标题前可以加英文状态下的破折号，也可以不加。
（三）各层级标题的字体格式
1、一级标题格式：第1章（小二，黑体，居中，数字 Times New Roman,中间空一个字符，段前段后空18磅）。
2、二级标题： （小三，黑体，左对齐，数字 Times New Roman,中间空一个字符，段前段后空13磅）。
写论文需要注意：
用word等文本编辑5000字为宜，并附100-200字的内容摘要，3-8个关键词，标题、内容摘要和关键词必须翻译成英文；内容摘要的写作应力求简明扼要，具有相对独立性和完整性，客观反映论文的主要内容和研究方法。
关键词是反映论文主要内容的名词性术语一般每篇可选3-8个，应尽量从《汉语主题词表》中选用。未被词表收录的新学科、新技术中的重要术语和地区、人物、文献等名称，也可作为关键词标注。关键词应以与正文不同的字体字号编排在摘要下方。
多个关键词之间用分号分隔。中英文关键词应一一对应。