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【關鍵詞】數(shù)量經濟學 數(shù)據(jù)挖掘 區(qū)別 聯(lián)系

一、數(shù)量經濟學與數(shù)據(jù)挖掘基本概念

（一）數(shù)量經濟學

隨著我國經濟的發(fā)展，國家經濟的高效運轉越來越離不開數(shù)學，例如就當前慘淡的股票市場來說，數(shù)學在其中發(fā)揮著巨大的作用。數(shù)學應用到經濟學中，經濟學領域內產生了數(shù)量經濟學。在我國數(shù)量經濟學的發(fā)展以1979年中國數(shù)量經濟研究會成立為標志，歷經近四十年的發(fā)展，具有鮮明的中國特色。數(shù)量經濟學是在對理論經濟學進行研究的基礎上，通過不斷更新的數(shù)學方法和計算技術對經濟關系進行定量分析，總結其經濟事實背后的規(guī)律，其中通過建立數(shù)學模型的方式對經濟關系進行定量研究是數(shù)量經濟學的主要特征。

當前數(shù)量經濟學在我國學術界的地位模糊不清，其既是一門方法論，又是一門計量學科，同時還是一門組織管理科學。然而毫無疑問的是數(shù)量經濟學是將理論經濟學的抽象固化的理論概念進行外在的定量分析，使得經濟事件背后的經驗公式得以在實際生產生活實際中被有效利用，進行轉化為措施、方案等，顯然數(shù)量經濟學是聯(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），其是多學科的綜合產物，始于20世紀90年代。隨著信息技術的進步和大數(shù)據(jù)時代的到來，特別是數(shù)據(jù)庫技術的更新?lián)Q代使得當下信息數(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)庫準備、數(shù)據(jù)有效開采、結論表示和解釋三個層面。數(shù)據(jù)挖掘技術主要由數(shù)理統(tǒng)計、人工智能以及數(shù)據(jù)庫技術作為支撐，其主要功能有分類、發(fā)現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則以及序列模式、聚類、預測以及偏差預測等。當前關于數(shù)據(jù)挖掘方法的研究主要有基于統(tǒng)計方法的復雜數(shù)據(jù)挖掘、基于支持向量機的數(shù)據(jù)挖掘、基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘以及基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘等。

二、數(shù)量經濟學與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系

（一）應用數(shù)學作為研究基礎

就數(shù)量經濟學與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系來說，首先兩者均將應用數(shù)學作為其研究的基礎：在數(shù)量經濟學中，建立經濟數(shù)學模型的形式將外在客觀的經濟事件間隱藏的相互聯(lián)系進行定量分析，而在數(shù)據(jù)挖掘中應用數(shù)學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)量經濟學還是數(shù)據(jù)挖掘技術均是為了服務人們更好的進行生產實踐來服務的，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前的股票市場，能夠短期內進行市場預測，數(shù)據(jù)挖掘技術通過數(shù)據(jù)庫分析和處理技術展現(xiàn)出來。數(shù)量經濟學作用在現(xiàn)實生活中，其可以進行投入產出分析、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，在當前信息大爆炸的時代，數(shù)據(jù)庫技術作為存取信息的最為高效的模式在數(shù)量經濟學和數(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)量經濟學雖然僅僅是作為經濟學的一部分，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)庫技術的更新?lián)Q代與數(shù)量經濟學和數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展相互促進、相互影響。

三、數(shù)量經濟學與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別500

（一）理論基礎各異

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

（二）實現(xiàn)機理各異

數(shù)量經濟學其實現(xiàn)機理可以簡單描述為在已有經濟數(shù)學模型的基礎上進行外在客觀經濟事實的分析，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報中，對每日天氣的預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）對象領域各異

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

四、數(shù)量經濟學與數(shù)據(jù)挖掘的技術應用

（一）數(shù)量經濟學應用

數(shù)量經濟學是量化了的經濟學，其包含計量經濟學和數(shù)理統(tǒng)計學。隨著市場經濟的發(fā)展，數(shù)量經濟學影響著我們日常生活的方法面面，例如老齡化經濟效應數(shù)理分析模型用來分析人口結構因素以及人口老齡化對我國經濟成長潛力的影響，經濟發(fā)展的灰色預測與模糊評價用來對于我國與世界各國的經濟增長以及所面臨的威脅機遇進行預測分析等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術應用

數(shù)據(jù)挖掘技術所要處理的問題更廣，顯然其能夠應用到的涉及面更大。例如數(shù)據(jù)挖掘技術主要被用在商業(yè)領域，尤其是在銀行以及保險銷售領域，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)挖掘技術更是大放異彩，例如著名的Bass Export利用IBM數(shù)據(jù)挖掘技術進行客戶分析。

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用研究[D].湖南大學，2004.

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從專業(yè)設置和課程銜接來看，經濟學、數(shù)學和統(tǒng)計學是計量經濟學的基礎和先導課程。目前，統(tǒng)計學的數(shù)學基礎主要包括線性代數(shù)、概率論和高等數(shù)學等內容，統(tǒng)計學中的很多理論和知識點都是通過數(shù)學演繹推理而來的，而且統(tǒng)計學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)學基礎是統(tǒng)計學課程形成的基礎，也是學生掌握統(tǒng)計學理論和方法的前提條件。更為重要的是，計量經濟學中有很多是涉及和使用統(tǒng)計學中的理論和方法。因此，數(shù)學是統(tǒng)計學的基礎，統(tǒng)計學又是計量經濟學的先導課程，這兩門課程共同成為計量經濟學的基礎課程。簡單地說，如果學生沒有數(shù)學和統(tǒng)計學基礎，學好計量經濟學是相當困難的。

二、學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎差異下新疆高校經管類專業(yè)計量經濟學教學存在的問題

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

（一）合班教學內容不當

受教學設施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經濟學課程較多采用合班授課形式。由于民族和漢族學生的邏輯思維能力差異顯著，這就使合班教學中的學生出現(xiàn)了較為嚴重的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎分化現(xiàn)象。最重要的問題是，合班教學時需要兼顧教學內容設計和編排、課時數(shù)量和學生實際情況等因素，這勢必增加教學內容設計的難度。一是民漢合班導致設計教學內容存在一定難度。與新疆高校各專業(yè)中的民考漢學生相比，漢族學生的數(shù)學和統(tǒng)計學功底和理解能力要明顯好于民族學生，這就使民漢合班的學生出現(xiàn)數(shù)學和統(tǒng)計學基礎功底兩極分化的現(xiàn)象，這種合班授課形式導致教師出現(xiàn)教學內容偏多或偏少、難度偏深或偏淺的問題。這就需要對計量經濟學教學內容進行重新調整。二是教學過程中偏重于計量軟件實踐操作的講解，忽視了計量經濟學基礎理論的教學內容。在這種驗證式的教學過程中，側重于要求學生掌握軟件的用法，但是從理論層面上看，學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計量經濟學原理，更有甚者根本不會結合實證結果對所研究的問題給予專業(yè)的解釋。三是教學內容不能反映新疆經濟社會發(fā)展的實際情況。由于目前的計量經濟學教材選用國內權威教材，教學案例大多是摘錄國內經濟發(fā)展的數(shù)據(jù)，缺少反映新疆經濟社會發(fā)展的數(shù)據(jù)，無法讓學生了解新疆經濟發(fā)展的基本情況。

（二）教材及軟件甄選的科學性和實踐性不協(xié)調

目前，在新疆高校的此類課程教學中普遍存在教材及軟件甄選的科學性和實踐性之間的不協(xié)調性問題，主要表現(xiàn)如下：一是受師資力量的影響，同一高校的計量經濟學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生來說，根據(jù)主編的學術聲望和出版社級別所甄選的教材有的內容過多且難度較大，增加了授課難度，降低了學生的自我效能感。三是在新疆高校經管類專業(yè)中，有的學院以計量經濟學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性為教材甄選原則。

（三）數(shù)學和統(tǒng)計學基礎相對薄弱的學生自我效能感較低

新疆高校特別是經管類專業(yè)的學生中有相當一部分生源是民考漢的少數(shù)民族學生，與漢族學生相比，其本身語言理解能力相對較差，而且他們本身對數(shù)學和需要數(shù)學基礎的統(tǒng)計學課程缺乏興趣，學習的自我效能感非常低。這與計量經濟學的連貫性要求有差距，因為學習計量經濟學必須有良好的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎，而且其教學內容具有一定的連貫性。主要表現(xiàn)在：有些學生在一些前期內容上“卡殼”后，如得不到及時解決，會明顯影響后續(xù)章節(jié)內容的學習；有的學生聽不懂的內容累積到一定程度，往往會產生放棄本課程學習的念頭；有的學生特別是少數(shù)民族學生，對數(shù)學、統(tǒng)計學和計量經濟學這樣的課程自我效能感特別低，有的學生從開始就徹底放棄了學習此類課程。所以，在民漢學生合班的計量經濟學授課過程中，民族學生自我效能感較低，學習狀態(tài)和掌握程度呈現(xiàn)兩級分化的狀態(tài)。

（四）新疆高校計量經濟學課程的師資力量薄弱

教授經管類專業(yè)計量經濟學課程的教師應該有深厚的數(shù)學背景、經濟學和統(tǒng)計學基礎，還要具備計量經濟學軟件操作的應用能力。目前，新疆高校從事計量經濟學課程教學的教師具備這樣要求的明顯偏少。這就導致新疆高校計量經濟學教學過程中存在理論教學與經濟模型脫離、與實際案例脫節(jié)、與相關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濟學的教師是非經管類專業(yè)的學科背景，教師的專業(yè)水平和知識結構雖然能夠講授計量經濟學，但由于學科功底不夠深厚，使其在教學過程中引導學生利用計量軟件分析經濟現(xiàn)象數(shù)量關系的能力較弱。第二，有的高校理論教學與軟件教學完全由兩個學院的教師承擔，理論教學由經濟類專業(yè)的學院負責，而計量軟件由數(shù)學或計算機學院的教師負責。從學科融合角度看，導致計量經濟學中的經濟模型與實際操作之間的講授產生脫節(jié)，影響教學效果。第三，有的高校僅注重某種軟件的操作應用能力，學生根本不了解經濟計量學的基本理論，使學生缺少理論指導實踐的能力，導致學生學完該門課程后，不能結合實際情況運用所學到的知識。

（五）驗證式實驗教學方法忽視了學生獨立思考能力的培養(yǎng)

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

三、學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎差異下新疆高校經管類專業(yè)計量經濟學教學的改進

（一）根據(jù)學生差異調整教學內容

1．加強統(tǒng)計學內容與計量經濟學內容的銜接。統(tǒng)計學原有基本內容應該保留，保持知識結構的完整性，同時也要注重概率論與數(shù)量統(tǒng)計、統(tǒng)計學和計量經濟學內容的銜接。

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

3．教學內容設計中應多引用有關新疆經濟發(fā)展的案例，這樣既可以了解新疆經濟發(fā)展的現(xiàn)實情況，也可調動學生的學習興趣。在實踐教學中，教師可以組織學生一起編制《計量經濟學案例庫和習題庫》，使教學內容與實踐相結合。其中，案例庫由教師負責編制，習題庫由優(yōu)秀學生的實踐調查報告和國內最新習題組成。

（二）教材和軟件甄選應體現(xiàn)科學性和實踐性的統(tǒng)一

1．在計量經濟學教材管理方面，學校應建立教材質量及其使用價值的評價機制。教材應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)學推導，同時還要增加計量經濟學軟件的教學課時數(shù)。

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

（三）調動自我效能感較低學生的學習積極性

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

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

3．教師應與學生多溝通，掌握學生基本情況，將學生分成小組開展學習活動。根據(jù)授課內容教師可安排專題性講座，及時消除學生畏難情緒，激發(fā)其學習的積極性。通過設計案例習題，由學帶領組內學生收集數(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果進行討論，并由組內選派一名學生講解案例分析過程及相應的結論。

（四）提升計量經濟學課程師資的專業(yè)能力

1．注意各學科教師之間的銜接。師資隊伍中應包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)的教師、統(tǒng)計學教師和計量經濟學教師，并加強彼此間的溝通，以保證在教學實踐中，各專業(yè)教師根據(jù)教學對象的專業(yè)性及學生特點及時調整教學內容，設計符合相關專業(yè)的教學大綱，提高教師的教學能力。

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

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

（五）革新教學方法

1．在實踐教學中，教師可通過“結對子組建實驗小組”、“好幫差”等形式，引入PBL教學方法，培養(yǎng)學生解決實際問題的能力。同時，開展基于問題情境的教學，為學生設計基于現(xiàn)實經濟世界的真實問題，鼓勵學生運用所學的經濟學知識，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．基于學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎差異的情形，計量經濟學應采取板書和多媒體相結合，且以板書為主、多媒體為輔的教學方式，充分利用兩種教學手段的優(yōu)點，彌補其不足，從而提高教學效果，實現(xiàn)教學目的。

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關鍵詞：非參數(shù)計量經濟學；隨機趨勢；偽回歸；局部診斷

1引言

當數(shù)據(jù)存在趨勢時，回歸分析可能將無關變量擬合出顯著的關聯(lián)關系.這樣的分析會得出錯誤的結論、做出無效的預測，即發(fā)生所謂的虛假回歸，給實證研究和預測工作帶來風險[1].這就要求學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險.在研究當中，參數(shù)模型的偽回歸診斷已經得到了廣泛的重視[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設，它們常常被當作最接近真實、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變量擬合出關聯(lián)關系，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險.但考慮到非參數(shù)模型并沒有描述關聯(lián)關系的表達式，即便模型存在風險，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，試圖為相關檢驗方法給出嚴格的理論論證和較全面的應用參考.

關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，推導和完善了方法的理論基礎.但該方法并不適合診斷非參數(shù)模型.非參數(shù)回歸是一種關注局部的逐點估計，殘差關聯(lián)機制與參數(shù)模型不同，局部之間缺乏相關性.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計思想，研究了在多元動態(tài)時間序列的分析當中，選錯解釋變量滯后期時非參數(shù)回歸的殘差異常性質.這些診斷方法的共同思路是，設計統(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“估計失真風險”的關聯(lián)關系說清楚，可見局部DW診斷方法的理論基礎有待進一步論證.診斷在不同窗寬、不同樣本容量的回歸當中可能遇到的問題，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險，并針對現(xiàn)有文獻的不足，在Phillips局部診斷思想的基礎上，研究了非參數(shù)回歸中殘差局部性質和模型估計風險的關聯(lián)關系.用數(shù)學語言描述回歸風險，并通過數(shù)學變換，創(chuàng)造性地將回歸的診斷問題轉化成了級數(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險的理論基礎，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，為非參數(shù)模型的實際應用提供參考.

2問題的初探

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

在實際經濟當中，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、變結構現(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，進而導致模型的誤設.

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，逐步將包含確定性趨勢的數(shù)據(jù)轉換成無趨勢數(shù)據(jù)[9].確定性趨勢在很大程度上是可預測、可處理的.但如果序列存在隨機趨勢，情況則變得復雜.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數(shù)單整過程)，這種性質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)分析工作帶來了嚴重的誤導.對于確定存在關聯(lián)關系的變量，可用誤差修正模型建模，探索變量間的影響機制[10].在不確定關聯(lián)關系時，使用回歸方法研究變量關系就可能將無關變量擬合出某種關聯(lián)關系，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.設三個隨機序列ut，vt，ξt服從標準正態(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定二者存在正相關的線性函數(shù)關系；最后生成了一個與前兩個序列無關的單位根過程z序列.

數(shù)據(jù)生成過程的數(shù)學表達式如下

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

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

對生成的數(shù)據(jù)多次重復下面的回歸，即式(4)～式(6).

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

其中pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747為對應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.

當變量間相關系數(shù)較高時，回歸容易產生較高的擬合優(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系數(shù)，實驗重復1000次，結果見圖1.

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

圖1相關系數(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)關系，而y與z和v與u均不存在關聯(lián)關系.由圖1可以看出，當數(shù)據(jù)不存在隨機趨勢，無關序列不會呈現(xiàn)出顯著的相關特征，v與u的相關系數(shù)集中在(-0.2，0.2)；當數(shù)據(jù)存在隨機趨勢時，無關序列相關系數(shù)盡管期望為0，但有時表現(xiàn)出顯著的正相關，有時表現(xiàn)出顯著的負相關，實驗產生的相關系數(shù)幾乎是均勻分布在(-1，1)的區(qū)間里；如果數(shù)據(jù)本身存在關聯(lián)關系，y與x表現(xiàn)出顯著的相關關系，與實驗的設定相符，相關系數(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之間不存在關聯(lián)關系，但有時會得到不錯的擬合優(yōu)度.擬合優(yōu)度指標是失效的.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，結果見表1.

根據(jù)實驗設定可知，用z來預測y既沒有經濟意義，又沒有實用價值.但當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測.

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

圖2回歸2和回歸3的擬合優(yōu)度經驗分布圖

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)

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

可以得到一個初步的結論，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

當數(shù)據(jù)生成過程存在隨機趨勢時，擬合優(yōu)度指標不再可靠，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.如果估計出的殘差違背了獨立性的假設，對模型的估計可能存在失真.反過來看，若模型設定有誤，所估計出的殘差通常存在序列相關.利用DW指標對殘差做檢驗，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，分別是異常的關聯(lián)關系、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險.不同位置的殘差應當具有不同的影響權重.為了評價估計所面臨的風險以實現(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險的關系，給出偽回歸檢驗的設計思路和理論依據(jù).

3.1非參數(shù)核回歸的模型設定

非參數(shù)回歸的一般形式為[11]

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

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

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

其中K(·)是核函數(shù)，h為窗寬.

在非參數(shù)模型當中，窗寬的選擇對模型的估計有顯著的影響.當窗寬取無窮大時，非參數(shù)模型退化成線性參數(shù)模型；當窗寬無窮小時，非參數(shù)模型研究的是極小區(qū)間內的關系，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)點估計的風險及偽回歸殘差特征

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

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

其中wt，i表示估計yi時yt所占的權重，其表達式為

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

在x與y間函數(shù)關系連續(xù)的假設下，如果觀測點的x取值相鄰，其y的取值也應該相鄰；若xi與xj的差在約定的范圍內，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將被賦予較高的權重.當數(shù)據(jù)存在異常值時，加權平均的方法不再適用.舉一個極端的例子，設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，就不應該用y的加權平均值當作yi的估計值.以yj來估計yi是存在風險的，不同位置帶給估計的風險具有不同的權重.

非參數(shù)模型的點估計風險可以用級數(shù)來描述，其表達形式為

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

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

3.3局部的非參估計風險及對應的殘差特征

對點估計風險的檢驗，需要檢驗wt，i(yi-yt)序列的相關特征，這要求yi為已知量.然而在實際預測工作中，待預測的觀測值通常是未知量.診斷對某個待預測點的非參估計，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.

定義一個待預測點(xobs，E[y|xobs])，因變量的非參估計值為

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

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

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

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

pagenumber_ebook=31，pagenumber_book=749

pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750

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

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

3.4殘差序列相關特征的識別

經過上面的研究，已經把回歸風險的診斷問題轉化成了殘差性質的診斷問題.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)模型殘差性質的重要工具，其表達式為

pagenumber_ebook=32，pagenumber_book=750

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部參數(shù)的估計值，以表述在全部定義域內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，在構造統(tǒng)計量時擁有相同的權重.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，不同局部間的關聯(lián)性隨間隔變大而變弱.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險，因此局部DW檢驗可以用來診斷模型的虛假回歸.

當數(shù)據(jù)存在隨機趨勢，擬合優(yōu)度指標不再可靠時，局部DW統(tǒng)計量直接用殘差擬合值構造函數(shù)，相當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，加權后的殘差可以更恰當?shù)孛枋龇菂?shù)模型所面臨的回歸風險.局部DW統(tǒng)計量所發(fā)現(xiàn)的殘差相關性，已經不再是簡單線性相關關系，而是非參數(shù)意義上的相關關系.

綜上所述，可以依據(jù)殘差存在的這種非線性序列相關性來推斷非參數(shù)模型估計存在的風險；局部DW統(tǒng)計量可以識別這種序列相關，進而幫助識別模型的誤設；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用產生重大影響.下面通過模擬實驗，研究實際應用當中，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?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.yt與xt存在穩(wěn)定的關聯(lián)關系，而與zt無關.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)的形式做預設.在非參數(shù)回歸當中，通常要根據(jù)數(shù)據(jù)關聯(lián)關系來選擇核函數(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?shù)剡x擇核函數(shù)，有待進一步的研究.

原假設為H0：模型的解釋變量與被解釋變量存在關聯(lián)關系.備擇假設為H1：模型錯誤地選擇了無關的解釋變量.

回歸3使用x做自變量，原假設H0成立.對這類回歸做檢驗，應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H1成立.對這類回歸做檢驗，應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，結果見圖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)計量經驗分布圖

Fig.3Empiricaldistributionoflocal-DW-statisticsnearthemediansiteofregression2andregression3

圖3中從左到右的三條曲線分別對應三組不同的實驗，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.將棄真概率設置到0.01附近時，取偽概率普遍接近或超過0.1；當棄真概率設置到0.05附近，取偽概率的表現(xiàn)才有所改觀.當樣本容量超過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；當窗寬變大，檢驗功效將得到顯著提升.當樣本數(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 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2013）12A-0087-01

著名數(shù)學家蘇步青先生說：“學習數(shù)學做習題，要邊做邊思考，先知其然，然后再知其所以然?！痹跀?shù)學教學實踐中，筆者遵循蘇老的這一教學理念，嘗試著用不同的方法指導學生解題，使學生數(shù)學思維的正能量不斷增強。

一、比較是非，激發(fā)積極思維

每學期，筆者都要重申自己的教學原則：我們的數(shù)學課堂，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，但更喜歡那些敢于發(fā)表錯誤見解的同學。因為這給老師積累了來自現(xiàn)實的、豐富的教學經驗，更讓同學們通過現(xiàn)場實例比較，加深了正確解題思路的理解。

在這樣的教學思想指導下，筆者的數(shù)學課堂，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生一個箭步跨上講臺，清晰地講出了正確的答題思路及結果。接著，他又把自己剛才的錯誤思路演示給其他同學看，指明自己剛才在哪個環(huán)節(jié)思維出錯了。當他走下講臺時，全班同學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，使他學得了真知識，贏得了尊重，又激發(fā)了全班學生的求知欲望和思維能力，這不正是我們想要的結果嗎？

二、巧變題型，激發(fā)靈活思維

在教學內容加深、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)學生靈活運用的能力，是教師應努力探索的重要課題。

如，在練習“分數(shù)應用題”時，筆者在學生做了一定數(shù)量的習題之后，設計了這樣四道習題：

1.學校買來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，學生抓住了解決此類問題的關鍵點。設計變式習題，不但讓學生找到了解決問題的竅門，同時也培養(yǎng)了學生靈活多變的能力，讓學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生交流思路，然后說出依據(jù)。學生通過探索發(fā)現(xiàn)，對于此題選擇方法2是最為簡單的。由此筆者總結：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，需要同學們的智慧，老師希望同學們都能成為有智慧的學生。這樣不僅開闊了學生的解題思路，更收到了“精講一題，帶動一片，一片之中取最新”的效果。

篇5

 

  近年來，各地出租車業(yè)的司機集體罷運事件，引起了社會各界的廣泛關注，如2008年11月3日，重慶出租車司機全城罷工，“份錢”過高、起步價低以及黑車猖獗等問題引發(fā)出租車停運事件;2011年8月1日，杭州發(fā)生大規(guī)模出租車停運事件，抗議補貼力度不足、高油價、交通擁堵、“份子錢”被盤剝過重等;隨著移動互聯(lián)網技術的發(fā)展和專車的興起，出租車行業(yè)的利潤被進一步擠壓，罷運風波也愈演愈烈，2015年1月4日沈陽千余出租車罷工，抗議相關部門對黑出租、套牌出租整治力度不夠，以及對“滴滴”“快的”等專車蠶食行業(yè)“蛋糕”表達不滿’類似的情況還出現(xiàn)在武漢、濟南等諸多城市。

 

以上各類事件的背后存在一個爭議，即“數(shù)量管制”——嚴厲的出租車牌照管制導致車標成為稀缺資源，出租車司機幾乎沒有議價能力，一邊是出租車行業(yè)取得了高額壟斷利潤，另一邊則是底層司機艱難處境，從而導致出租車司機為維護自身利益而發(fā)生罷運等事件，這不得不讓我們反思出租車行業(yè)的管制政策。

 

學術界對出租車業(yè)數(shù)量管制的探討主要集中于對數(shù)量管制依據(jù)、方式和效應分析，一部分學者認為數(shù)量管制可以提高資源配置效率，增進社會福利，因而是合理的，其他人則認為數(shù)量管制阻止了市場機制發(fā)揮作用，缺乏效率，導致社會福利的損失。

 

1數(shù)量管制的經濟學依據(jù)

 

尋求數(shù)量管制的經濟學依據(jù)之前首先要對出租車行業(yè)性質進行分析。按照排他性和競爭性的特點對物品進行分類,出租車提供的服務產品更接近一種私人物品，然而出租車作為城市公共交通的一部分，其服務質量和水平的高低，是城市整體形象的一部分;同時，由于出租車占用城市公共道路資源，造成交通擁擠，其產品的生產經營具有明顯的負外部性，此外出租車還會排放尾氣會污染空氣，由燃油稅等措施在一定程度上進行調整。

 

顯而易見，自由市場無法對具有外部性的物品資源進行有效率的配置，市場上的買者與賣者不考慮外部成本從而使市場上生產的量大于最有效率的量，下圖說明了出租車業(yè)這一情形。由于自由市場在消除負外部性上的無效率，因而政府干預是必要的。

 

2數(shù)量管制的收益——成本分析

 

以上說明了出租車業(yè)政府干預以控制出租車數(shù)量的必要性，然而政府干預可以有很多政策，到底應該采取哪一種呢?如果要實行數(shù)量管制，那么，對其進行收益——成本權衡則成為必要，因為只有當其收益——成本權衡還不錯時，數(shù)量管制才是可取的。

 

2.1收益分析

 

(1)緩解城市交通擁擠狀況及減小出租車空駛率。對于交通擁擠外部性的考慮，從來都是對出租車行業(yè)數(shù)量管制的一個重要理由，交通擁擠的大城市更是如此。由于出租車占城市交通流量的比例較高，對出租車業(yè)進行數(shù)量管制從而改善城市交通的作用不容忽視。

 

(2)防止過度競爭，促進資本合理流動，引導消費。出租車業(yè)是一個進入門檻低的行業(yè)，不需要很高的技術，也不需要多大的資金投人。如果允許經營者自由進人這一行業(yè)，很容易造成過度供給，促使司機之間打價格戰(zhàn)，影響出租車服務質量，最終影響到消費者的利益。政府如果對出租車行業(yè)進行數(shù)量管制，而大力發(fā)展公交、軌道等公共交通,不僅緩解了城市交通緊張的狀況，而且還有利于減少污染和環(huán)保。

 

2.2成本分析

 

(1)數(shù)量管制對自由競爭的限制必然導致出租車行業(yè)的高額利潤。處于弱勢地位的司機在支付了高昂的風險抵押金和“份子錢”之后，為了養(yǎng)家糊口，不得不延長工作時間，透支自己的生命。相反，沒有任何經營貢獻的公司卻憑著特許經營權瓜分了行業(yè)大部分收入。基于數(shù)量管制的特許經營權的存在，無論是在公司化的模式下，還是在個體化的模式下，都造成了掌握經營權的公司或車主不勞而獲的局面，而千辛萬苦經營出租車的司機卻收入甚微，這顯然違背了公平和效率原則。

 

(2)數(shù)量管制可能導致尋租行為。管制會產生各種租金，從而引發(fā)人們對租金的競爭，尋租通過各種非法途徑造成社會福利損失。在出租車業(yè)，政府運用行政權力對出租車經營權的壟斷，用管制手段發(fā)放給出租車公司，有可能導致公司尋租，產生很多社舍問題，社會福利達不到帕雷托最優(yōu)。而要防止非法的尋租行為發(fā)生，就必然要發(fā)生監(jiān)督成本。

 

(3)數(shù)量管制必然導致出租車業(yè)經營和管理效率低下，服務質量差。行業(yè)的服務質量直接取決于競爭，數(shù)量管制保護了出租車行業(yè)的高利潤，出租車公司沒有動力提高經營管理水平，服務質量也不可能提高。因為缺乏競爭，出租車公司沒有動力去改善管理，以節(jié)約成本。

 

3數(shù)量管制的可行性分析

 

數(shù)量管制的可行性集中表現(xiàn)在管制的數(shù)量能不能低成本地確定，使供給量最大限度地接近最適需求量。因此，如何確定數(shù)量成為決定供需均衡的關鍵，也是判斷管制政策是否達到目標的標志之一。目前“黑車”泛濫，說明政府沒有投人最合適的出租車數(shù)量造成市場供給短缺，表明管制政策沒有達到有效目標。

 

實際上，政府往往通過經驗觀察得出近似的出租車需求量，具體方法有每千人擁有出租車數(shù)量的比例、等車時間、有效載客率和呼叫回應時間等。沒有制定出合理的出租車管制數(shù)量，供給過少或過多，也是導致目前數(shù)量管制政策引起諸多矛盾與問題的重要原因。因此政策制定者應該加強市場研究，通過引進一些科學合理的數(shù)量評估機制，得出合理的出租車數(shù)量需求，才能達到既定的管制目標，有效緩解出租車行業(yè)矛盾。

 

4結論和建議

 

通過以上分析可知，出租車業(yè)提供的服務產品既有私人物品的特點，同時也具有外部效應。對私人物品特性的強調，主張取消現(xiàn)行的管制政策，引人市場競爭，根據(jù)市場調節(jié)供給和需求，打破行業(yè)高額的壟斷利潤，從而體現(xiàn)社會公平。而對負外部性的強調，則支持數(shù)量管制政策。收益——成本權衡觀點認為現(xiàn)行數(shù)量管制政策的代價較高，但結合數(shù)量管制政策的可行性及經濟性分析，這一政策確有可待改進之處，而且改良后的數(shù)量管制政策有助于改善當前出租車行業(yè)困境。相關建議有：

 

(1)加快轉變出租車業(yè)的服務方式，促進從巡游攬客為主的服務方式向以電話叫客、網絡約客為主的服務方式轉變，這可以有效降低空駛率，緩解交通擁擠狀況。

 

(2)構建科學合理的數(shù)量評估機制，結合使用幾種經驗觀察方法，反復調研，制定合理的管制數(shù)量，平衡供給與需求，有效解決供給不足而導致的“黑車”泛濫的情況，同時也緩解行業(yè)其他矛盾與問題，降低數(shù)量管制政策的代價，增加收益。

 

(3)改革數(shù)量管制的實現(xiàn)方式，改以發(fā)放特許經營權的方式為資格考試的方式，強化行業(yè)服務質量管理。

 

(4)規(guī)范引導專車市場發(fā)展。注重發(fā)揮市場配置資源的決定性作用，更好地發(fā)揮政府作用，整合閑置運營資源，把社會車輛通過交管備案、考核等審核機制，引入到約租車體系服務中，成為公共交通的組成部分或重要補充，提供安全、優(yōu)質、受歡迎的出行服務，滿足民眾多樣化、差異性需求。

 

參考文獻：

 

[1][美]N.GregoryMankiw.經濟學原理[M].3版.梁小民，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2006.

篇6

關鍵詞：計量經濟學；實踐教學；SAS

中圖分類號：G64文獻標識碼：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)學專業(yè)屬于金融學大類中的高端專業(yè)，培養(yǎng)的是新型復合型金融人才。計量經濟學在面對這一新興專業(yè)時，應該重視實踐性教學環(huán)節(jié)，全面提高教學質量，并且根據(jù)人才培養(yǎng)目標，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環(huán)節(jié)，加強實踐教學管理，改革實踐教學模式，系統(tǒng)培養(yǎng)學生量化分析金融問題的能力。

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

一、計量經濟學的計量軟件選擇及應用現(xiàn)狀

當前計量經濟學教材在編寫時主要面向文科性質的經濟學學生，授課以講授計量經濟學理論為主，偶爾輔以部分經濟學實證案例。并且，當前計量經濟學教材的計量軟件大多是選擇Eviews或SPSS，而這些軟件在計量經濟學的教學中存在著不少缺陷。

（一）計量經濟學教材中，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就可以完成從導入數(shù)據(jù)到選擇方法，再到輸出最終結果的操作。但是，在教材中插入這些軟件的“點鼠標”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”，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

在經濟學等文科專業(yè)的計量經濟學教學中，由于大多采用的是已經處理好的經濟數(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)學專業(yè)的學生來說，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習

當前，計量經濟學的教學中使用Eviews和SPSS確實能讓學生快速掌握計量經濟學的基本知識、模型。但是，金融數(shù)學專業(yè)屬于金融學大類中較高端的專業(yè)，學生的量化分析金融問題能力要求更高。當進一步需要處理復雜金融問題的時候，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，編程能力弱的Eviews和SPSS很難勝任這一工作。

二、計量經濟學計量軟件的選擇

鑒于Eviews和SPSS在金融數(shù)學專業(yè)的計量經濟學教學中的諸多不足。我推薦使用SAS進行計量經濟學的教學。SAS系統(tǒng)在國際上已被譽為統(tǒng)計分析的標準軟件，在各個領域得到廣泛應用。SAS系統(tǒng)主要完成以數(shù)據(jù)為中心的四大任務：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)學專業(yè)的計量經濟學教學中存在的問題。

（一）計量經濟學教材中，SAS的介紹操作非常便利

不同于Eviews或SPSS的“點鼠標”操作，SAS采用編程（或可以轉換成程序代碼）的方式進行數(shù)據(jù)訪問、管理、分析。因此，在教材中，采用SAS進行實證案例教學時，只需要把相關程序代碼告訴學生即可，避免了Eviews或SPSS需要截圖來教學“點鼠標”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)學專業(yè)學生處理大量數(shù)據(jù)。

（三）SAS有利于金融定量分析的深入學習

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

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

《義務教育數(shù)學課程標準（2011年版）》提出，要把“積累數(shù)學基本活動經驗”作為義務教育階段數(shù)學課程的一個重要目標，這明確了教師在教學中要高度重視數(shù)學活動，引導學生在活動中積累基本活動經驗。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？這是許多教師感到困惑的。本刊特刊登相關文章，以供大家參考。

《義務教育數(shù)學課程標準（2011年版）》提出：在數(shù)學教學中使學生逐步積累“數(shù)學基本活動經驗”，把“積累數(shù)學基本活動經驗”作為義務教育階段數(shù)學課程的一個重要目標，明確了教師在數(shù)學教育教學中要高度重視數(shù)學活動，引導學生在數(shù)學活動中積累基本活動經驗。

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

一、數(shù)學基本活動經驗積淀知識建構的基礎

有研究表明，在概念課的教學中，經驗對于學生學習的影響程度相比智力作用更大，學生往往是在已有知識經驗和活動經驗的基礎上去主動建構知識。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)學材料的具體操作和形象探究活動，教師在以往課堂教學中引導學生積累的體驗性活動經驗、方法性活動經驗、思維性活動經驗應該得到充分的激活，使之成為學生學習新知的豐沃土壤，從而促進學生有效的知識建構，例如方程的教學就應當基于學生已有的基本活動經驗。

方程的初步認識是人教版五年級上冊的內容，在學習方程之前，學生已經積累了一些相關經驗。下面這些教材中的材料就多次出現(xiàn)在學生的學習活動中：

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

如何有效地利用這些基本活動經驗，為學生的概念建構服務呢？筆者進行了如下教學設計，以充分激活利用學生的活動經驗。

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？（引導學生概括得出：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鍵詞。

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

教師利用學生的數(shù)學活動經驗，使之成為學生建構新知的基礎。在教師的有效引導和激活下，學生在學習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驗給所學的抽象概念加以編碼，并進而領悟、反思、改造和重組經驗，為學生的進一步學習奠定了基礎。

二、數(shù)學基本活動經驗促進思維方法的生長

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

因此，在數(shù)學活動中教師應該重視對多種方法的分析、比較和優(yōu)化，強化對學生數(shù)學思維的培養(yǎng)，提升學生數(shù)學思考的自覺性，使數(shù)學活動成為學生數(shù)學思維的活動，讓積累的活動經驗觸動學生思維的內核，促進其數(shù)學思維方法的生長。例如，在“數(shù)學廣角——重疊問題”的教學中，教師就可以有效利用學生已有的活動經驗，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容，在學習這個知識之前，學生已經積累了豐富的對于集合思想的活動經驗，只是沒有意識到。例如下面一組材料：

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

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)學思想方法的特點是隱蔽性強，比數(shù)學知識要抽象，而三年級的學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)課設計問題情境時，花了很大的精力引導學生經歷集合圖的形成過程，而實際上集合圖是學生早已經歷過的、印象頗為深刻的活動經驗，教師應該將更多的時間花在如何讓學生基于集合圖清晰簡潔地表示出兩個集合之間的關系上。

4.請你把語文、數(shù)學課外小組學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系的，你有什么好方法能清晰簡潔地表示它們之間的關系？

集合圖的形成是可以淡化的，而韋恩圖的產生是不可淡化的，韋恩圖的產生過程就是思維發(fā)生發(fā)展的過程。當學生發(fā)現(xiàn)兩個集合圖之間有重復的時候，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，這一過程就是讓學生充分體驗集合的思維方法的過程。

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

三、數(shù)學基本活動經驗催生學生反思的習慣

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

例如，有位學生出現(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，細細梳理數(shù)學算法活動的細節(jié)，從0+3到6+3，她明白了自己是由于受到剛剛學習的“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。經過對算法活動的反思，她找到了癥結所在，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。

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

今天老師給我們進行了“模擬數(shù)學測驗”。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。我是使用標符號的方法?？纯磩e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)學活動過程中，學生的活動方式各不相同，呈現(xiàn)的結果也有區(qū)別。如果這些基本活動經驗就此沉淀，沒有進一步的反思與提升，那么何談給學生的學習帶來生長的力量。而上例中學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知水平，提高對自己的學習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驗給予學生的學習生長的力量。

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

篇8

［關鍵詞］船舶擁有量 經濟學模型 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，生產運輸船舶用的鋼材產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和成品鋼鐵產量這兩個變量來做計量經濟模型, 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檢驗的數(shù)學計算都非常復雜，況且線性模型分析的準確程度的也更可靠，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，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有一定的關聯(lián)，所以引進成品鋼鐵產量這個解釋變量。

4.對于人均GDP和成品鋼鐵產量這兩個解釋變量，我們更關心其對數(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，本文采用的計量經濟學模型如下： 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量(萬噸)；μ為隨機干擾項。

三、數(shù)據(jù)

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

四、回歸結果及其含義

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, 可認為我國民用運輸船舶擁有量與人均GDP、我國的成品鋼鐵產量都存在顯著的線性相關關系。

（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)、中國成品鋼鐵產量的對數(shù)之間存在著顯著的線性相關關系。

（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，即該模型存在一階自相關。

（6）異方差檢驗

在此應用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，認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，利用一階廣義差分法對其進行修正。在EVIEWS軟件中估計結果如下：

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

（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，多重共線性本質上是樣本現(xiàn)象，它來源于收集的是非實驗性質的數(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，全國鋼材產量之間存在正相關關系，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量。在新形勢下，中國經濟將保持平穩(wěn)增長，鋼材產量和人均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濟影響因素的計量檢驗》[J]. 統(tǒng)計與決策,2010,(14)

[2]易單輝.《數(shù)據(jù)分析與Eviews應用》，中國人民大學出版社，2002年

篇9

關鍵詞：課堂板書；作用；構件；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)代化教學技術已得到了廣泛應用，但是，板書在課堂教學中仍然起著不可代替的作用。教師精心設計課堂板書，是教學工作中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，是提高教學質量的必要手段。為把教學工作做得更好，我們應精心設計板書。

一、課堂板書的作用

（一）直觀形象增強記憶

精心設計的板書，能夠把教師所講內容的綱目清楚地陳列出來，直觀形象地展示教材的精華。可以激活學生聽覺、視覺，促進信息交流。學生可以把教師在授課中運用板書歸納總結出來的要點看得清楚，聽得明白，記得準確。這樣，學生邊聽邊記，眼、耳、手、腦多種感官同時調動，互相協(xié)調，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，可以對學生產生吸引力、注意力，甚至產生美感，激發(fā)學習的興趣。通過板書，學生可以直觀形象地認知教師在黑板上陳列的內容綱目，甚至可以依樣畫葫蘆，學會教師傳授的方法、技能與技巧。教學效率自然得到提高。通知的適用范圍廣，使用頻率高?，F(xiàn)以通知的板書設計為例，論證板書設計的作用。中職一年級學生對于內容復雜的通知的寫作較難掌握。但對于一般事務性的通知，必須學會。結合課文內容及例子，為學生提供這樣的板書，讓他們依葫蘆畫瓢，只要認真聽課的學生，都可完成寫作通知的作業(yè)，因為這樣的板書，是學以致用的橋梁。

（三）體現(xiàn)思路揭示重點

板書是課堂教學的重要組成部分，是傳遞教學信息的有效手段。好的板書，能體現(xiàn)教學內容的邏輯層次和教學經歷的程序，具有吸引指導學生學習的作用。學生利用板書，可優(yōu)化理解教學內容，掌握重點難點，可達到教材思路、教師思路、學生思路的三邊共振。尤為基礎差、反應慢的學生，跟不上教學進程，聽不懂相關用語之時可起幫助作用。例如：在講授《藥》時，板書設計如下：

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

二、課堂板書的構件

（一）用筆

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

（二）寫字

首先應正確書寫，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，字體大小應以教室后排學生能看清為標準。再者要書寫工整，以楷書為好，個別行書還可，如若潦草模糊，導致學生看不懂。最后是均勻平行，結構明了，字體均勻，行距平行。為做到寫字清晰，教師在加強教學基本功練習的同時，要開展多種形式的教學觀摩活動，互相學習，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、阿拉伯數(shù)字等；2、符號，包括各學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，板書布局應力求緊湊、完整、大方。

1、中心板。中心為主板，不隨便擦，兩側留少許，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，課內不擦；中為副板，寫相應的小標題，講究一大點小結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、四標號，再依大提綱縱向向下寫小標題或相關要點，力求簡潔，一課一板，基本不擦。還有，板書可作虛實結合安排。“實”是把教材內容如實準確板書，一目了然?！疤摗笔窃诎鍟鴷r有意留有空缺，讓學生理解后補充完整。

三、課堂板書的類型

在認真鉆研教材，吃透教材精神實質的基礎上，教師應遵循為內容服務的原則，科學設計板書類型，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)地傳遞教學信息。適用于內容豐富、綜合性強的課堂教學。

（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，或層進、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)課文內容的關鍵詞組合，表示事物結構的順序過程。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

預先設計好表格，將分散于課文內外的需要進行異同比較的相關知識，講課時填入表格內，便于歸類總結。

（五）提綱式板書

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

四、課堂板書的要求

由于教師面對的專業(yè)、學科、教材、課型、班級學生的諸多不同，課堂板書設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計課堂板書。為達到書之有度、書之有效的目標，教師應按照下列幾點要求精心設計板書：

（一）要突出重點，切忌面面俱到

突出重點是課堂板書應遵循的原則。突出重點，在引導學生掌握教學內容中起著畫龍點睛的作用[1]。這要求教師在授課之前要認真精讀教材，理清教材的知識點及重點、難點，根據(jù)教學內容確定課堂板書內容與板書步驟，為提高教學質量奠定基礎。教師如果未能準確把握重點、難點，對板書內容未作精心安排，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，教師必須針對教學目的、內容和學生實際，突出重點、難點，詳略得當?shù)卦O計板書，力求達到引導學生了解全文、抓住要領的目的。學生有了理解、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

板書的內容要力求簡練、概括，既要展現(xiàn)出每課時教學內容的重要原理、概念、公式、法則、結論等，又要避免繁雜啰嗦[2]。通過簡要、概括的課堂板書，使學生明確應牢固掌握的重要內容。這需要教師在授課之前精心準備。教師要在認真鉆研教材、編寫教案的同時，動腦筋思考、設計好板書內容、框架。這樣，學生就方便作筆記，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，板書設計如下：

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

（三）要條理清晰，切忌內容邏輯混亂

層次分明是課堂板書的基本要求。板書內容層次分明，能在學生腦海中留下清晰而深刻的印象，牢固掌握所學知識，有利于調動學生學習的積極性、培養(yǎng)學生濃厚的學習興趣。如果板書內容層次不清，也難以達到預期的板書目的[3]。要做到課堂板書層次分明、板書內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，課堂板書是教學工作中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，是提高教學質量的必要手段。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，精心設計課堂板書，促進學生增強學習尤其是做好課堂筆記的興趣，促進學生在做好課堂筆記的基礎上進行課后復習，以鞏固教學實效。

參考文獻

[1]劉文階.學習時報[M].2004，(3).

篇10

摘 要 目的：止血帶聯(lián)合垂體后葉素及垂體后葉素兩種方法在經腹子宮肌瘤剔除術中的應用的臨床分析。方法：將子宮肌瘤患者，隨機分成兩組，比較兩組患者術中出血量、手術時間、術后恢復時間。結果：觀察組止血帶束扎宮頸峽部配合垂體后葉素子宮肌層注射既減少子宮體大血管供血，同時又減少切面毛細血管滲血，使術中出血明顯減少，節(jié)省了止血花費的時間，使手術時間縮短。由于術中出血少，手術時間短，從而使術后恢復快，術后并發(fā)癥相對減少。對照組子宮肌壁注射縮宮藥物方法，亦能減少術中出血，但由于注射藥物時盲目性較大，受注射部位深度、方向限制，注射層面難以把握，所以止血效果相對較差。結論：止血帶聯(lián)合垂體后葉素在經腹子宮肌瘤剔除術中的應用比單純垂體后葉素應用出血少，時間短，術后恢復快。

關鍵詞 止血帶 垂體后葉素 子宮肌瘤剔除 出血量

子宮肌瘤是育齡婦女最常見的一種良性疾病。隨著社會經濟條件的好轉，女性從生理和心理角度出發(fā)，要求保留子宮的越來越多，從而使子宮肌瘤剔除術得到不斷地發(fā)展及完善。子宮肌瘤剔除術最常用的治療手段是剖腹手術，近年來陸續(xù)應用腹腔鏡、宮腔鏡及經陰道等微創(chuàng)手術。我院仍沿用傳統(tǒng)經腹子宮肌瘤剔除術為主，但在手術技巧上逐步完善。術中最常見并發(fā)癥為創(chuàng)面出血。為探討減少術中出血，取得良好手術效果的簡單、有效、安全、經濟的方法。通過要求腹式子宮肌瘤剔除術的患者（其中觀察組使用止血帶束扎宮頸峽部、垂體后葉素子宮肌層注射；對照組用垂體后葉素），觀察出血量、手術時間、術后并發(fā)癥。

資料與方法

收治要求保留子宮的子宮肌瘤患者60例，年齡25～45歲，單發(fā)肌瘤34例，多發(fā)肌瘤26例。肌瘤大小0.5cm×0.5cm×0.5cm～10cm×10cm×10cm。有腹部手術史6例。

研究方法：①病例分組：隨機選擇30例為觀察組，其余30例為對照組。觀察組單發(fā)肌瘤16例，多發(fā)肌瘤14例，有腹部手術史2例，用止血帶穿過兩側闊韌帶透明區(qū)束扎宮頸峽部，垂體后葉素6U子宮肌層注射。對照組單發(fā)肌瘤18例，多發(fā)肌瘤12例，有腹部手術史1例，于子宮肌層注射縮垂體后葉素6U，其余手術方法一致。②觀察指標：觀察兩組患者術中的出血量、手術時間、術后恢復時間。

統(tǒng)計學處理：采用χ2檢驗法。

結 果

對照組子宮肌壁注射縮宮藥物方法，能減少術中出血，但由于注射藥物時盲目性較大，受注射部位深度、方向限制，注射層面難以把握，所以止血效果相對較差。見表1。

擬解決的關鍵問題：①嚴格掌握禁忌證：高血壓、冠心病、心力衰竭者禁用垂體后葉素，可改為催產素代替；②應用止血帶時應注意觀察子宮體顏色變化，若宮體表面蒼白，應及時松解止血帶。在行多發(fā)性肌瘤剔除時，可于兩肌瘤剔除間歇期，適當松解止血帶，以防子宮組織缺血壞死。

討 論