计量经济学实验心得500字Word文档下载推荐.docx

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　　1.1课程性质要求推广实验教学

　　《计量经济学》是经济类各专业的专业基础课之一，学完该课程后，学生应掌握计量经济学关于回归相关分析?

统计学?

数学与经济学相结合的方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和研究的基本能力。

本课程是数学?

经济学的结合，是经济学的一个分支学科，是一门方法论及其应用课程，具有很强的应用性，要求培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。

　　现代计量经济理论和方法在不断发展，其数学过程也越来越复杂，于是需要大量使用计算机应用软件来完成复杂的计算和建模过程。

Eviews是目前世界上最流行的计量经济学软件之一，是EconometricsViews的缩写，直译为计量经济学观察，俗称计量经济学软件包。

具有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟等功能，在建模分析方面，包括单方程的线性和非线性模型，联立方程计量经济学模型，时间序列分析模型，分布滞后模型等多种估计方法。

为了更好地完成计量经济学课程中的建模任务，需要配套开设实验课进行实践操作，培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。

现代计量方法的掌握和运用只有在学习相关理论知识的基础上通过实验教学来实现。

模型参数估计、检验等计算和大量样本数据的处理只有在实验室中才能完成。

建立系统的实验教学体系，通过实验教学让学生掌握定量分析方法在实际经济问题分析中的应用，体现了本课程性质和教学特点。

　　1.2有利于提高学生学习兴趣和教学效果

　　实验教学是在教师的引导下，学生自主完成实验。

这样，更有利于提高实验教学效果，培养学生自主学习能力、实践动手能力和创新精神。

为了保证实验课内容与理论课的进度相符，课程实验项目按一定的时段开设。

设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容，增强学生实际动手操作能力和提高学生对专业课程的学习兴趣和教学效果。

实践证明，经过实验课的上机训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews软件操作，具有了用计量经济软件做实证性经济分析的初步能力。

学生认为上机实习的收获较大，在对经济问题进行定量分析方面的实际操作和动手能力有所增强。

　　2计量经济学探索性实验教学模式设计

　　根据教育部对实验类型的划分，《计量经济学》实验可以分为验证性实验和设计性实验。

验证性实验是对研究对象有一定的了解，并形成了一定认识或提出了某种假说，为了验证这种认识或假说是否正确而进行的一种实验。

而设计性实验（也称探索性实验或综合性实验）是根据学生的专业特点或者学生自己关注的问题，让学生利用所学的知识，独立自主地利用所学的理论和方法开展实验。

在《计量经济学》教学改革中加强实验教学改革，学生通过探索性实验，达到熟练应用经济计量方法研究实际经济问题，解决课堂教学中计量经济学方法和经济实践脱节的问题，提高学生的创新实践能力。

探索性实验内容需要学生发挥主观能动性，创造性地使用经济计量方法解决实际经济问题。

　　计量经济学探索性实验教学模式实施如下：

根据实验内容，学生在进行探索性实验时，要完成如下几个实验步骤:

实验题目设计、理论研究、文献检索、数据检索、实证研究和经济现象分析。

（1）理论研究。

理论研究要求学生掌握所研究实际经济问题的经济理论和假设前提。

在经济理论的指导下分析经济关系，利用经验数据检验经济关系，进而进行模型的总体设定。

（2）文献检索。

学生通过文献检索，了解前人在研究该实际经济问题的方法和结论，利用“中国知网”等文献数据库，检索相关学术文献，为理论研究和实证研究奠定基础。

文献检索，有助于提高学生对实际经济现象的理解和分析的能力。

　　（3）数据检索。

经济学是问题导向型学科。

好的经济理论要揭示经济发展的基本规律，反映实际经济现象出现的机制。

经济现象是通过数据信息表现出来的。

例如经济增长是由GDP、人均国民收入等数据体现出来，通货膨胀则是由CPI、PPI等指数体现出来。

这个实验内容中，学生通过使用国家统计局的统计年鉴、地区统计年鉴以及其他类型数据库，学会检索研究中需要的经济数据，熟练使用各种数据库。

　　（4）实证研究。

实证研究部分要求学生基于理论研究中的模型和假设，利用课堂教学中所学的经济计量方法，通过对数据的实证建模和检验，找出经济现象中隐含的规律。

实证研究过程包括数据的处理和分析、数据的经济计量建模、模型的统计检验以及模型的对比选择等多个环节。

通过实证研究，学生不但要掌握数据筛选、数据技术处理等基础的方法，更要掌握模型建立、检验和选择的经济计量技术。

数据准确加上模型正确，才能正确反映经济发展规律，才能正确地对实际经济现象进行分析。

　　（5）经济现象分析。

经济现象分析是探索性实验的最后环节。

理论和实证研究的最终目的是了解经济现象，分析经济现象发生的机理，进而为政府制定政策提供理论依据。

例如研究通货膨胀问题，就要通过模型分析通货膨胀的原因：

成本推动型、需求拉动型还是混合型。

正确分析经济现象的成因，才能找到解决经济问题的根本办法，才能提出正确的政策建议。

学生通过分析经济现象，进一步提高解决经济问题的能力。

　　《计量经济学》课程实验教学的成果是形成实验报告与论文，在实验教学期间，要求学生有针对性的选定题目，建立模型并分析模型，鼓励部分学生将所研究问题撰写成学术论文公开发表。

并通过教师和学生的科研活动积累教学素材和案例，进行系统教学研究和应用性人才培养模式研究。

　　3结束语

　　《计量经济学》作为经济类专业的核心专业基础课，在人才培养上更显露出它的特殊性和重要性。

根据经济、管理类专业的人才培养目标，《计量经济学》是现代经济学的重要体现，是高素质的、具有创新精神和实践能力的复合型现代经济管理人才必须掌握的方法论基础，具有很强的应用性，对于现实经济问题的定量实证分析，《计量经济学》作为方法论基础发挥着越来越重要的作用。

正是基于这样的认识，承担《计量经济学》教学的教师结合多年的计量经济学实验教学经验，提出一种基于创新能力培养的探索性实验教学模式改革，结合学生专业特长和计量经济学方法，发挥学生的主观能动性，培养学生的创新能力，提高学生解决实际经济管理问题的能力，实现应用性人才培养的目标。

　　#计量经济学实验心得500字2#

　　通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：

一：

对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;

二：

对于计量经济学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。

　　以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。

　　一：

计量经济学教我了我很多。

　　在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。

　　二：

计量经济学的系统知识

　　计量经济学的定义为：

用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事;

它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;

计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。

三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

　　计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。

因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。

当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。

　　在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：

变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：

　　其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：

　　我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。

显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。

即：

　　1.一元回归模型：

　　关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。

被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解为两个部分：

一部分来自于回归线，另一部分来自于随机势力。

所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度。

这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围是0=R2=1。

　　关于变量的显着性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显着的线性影响。

所应用的方法是数理统计学中的假设检验。

我们在进行变量显着性检验时所应用的方法主要是t检验。

这在之前我们的概率论与统计学的课程中都有所涉及，不算是新的知识。

　　关于置信区间估计。

当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这真是的参数值。

这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。

当我们希望缩小置信区间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优度。

　　2.多元回归模型

　　多元回归分析与一元回归分析的几点不同：

　　关于修正的可绝系数。

我们可于发现，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:

将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。

这样就引出了我们这里说的调整的可绝系数。

　　关于对多个解释变量是否对被解释变量有显着线性