计量经济学论文(模板8篇)
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计量经济学论文篇一
在本科计量经济学的教学过程中，由于部分经济学教师不能熟练掌握计量经济学这门课程的相关理论和方法，导致学生对这门课的理解产生偏差。很多高校本科生的计量经济学课程，主要介绍理论方法，除了一些课后习题和文中例题外，几乎没有关于结合理论进行应用的专门章节，即使有也特别老旧。有很多经典著名的国外教材也是如此设计。然而国内的很多高校教师仍然是不加修改的照搬国外的经典教材。
此外，这些教材中很多例子适用于欧美的经济情况，很多教师上课的时候不能结合我国的实际情况加以修改和补充。而且计量经济学作为一门孤立的课程，看不到它与经济学其他课程之间的联系，就更加难以理解它在整个经济学课程体系中的地位，甚至会觉得它是一门应用数学类课程，这种想法无形中会影响到学生，致使部分学生反感这门课程。
由于计量经济学的学习需要数学、统计学、线性代数等数学基础知识，很多教师在教学过程中过度强调数学推理，使得学生将计量经济学当作一门数学课进行学习，因此达不到这门课程应有的效果和目的，无法使学生认识到计量经济学在经济学中的作用和地位。过多的强调理论公式的推导，使得计量经济学很难被经济学类的学生接受，陷入理论推导的怪圈，降低了经济现象方面想象能力和求知欲望。另一方面，计量经济学的理论部分的理解又需要较好的数学基础。
而目前我国大部分需要学习计量经济学的学生属于经济学类专业，此专业中的绝大多数的学生是文科生。而对于文科生而言，数学基础会稍微差一些，对数学敏感性较差，逻辑分析和定量分析的能力也较低。
因此，当接触到计量经济学这门学科时，若得不到教师的正确引导，学生不难很难理解到理论计量的精髓而且也很难将计量经济学理论应用于实证研究。大部分学生就会认为计量经济学就是统计学或者数学，对其自身经济学科而言是不需要的。这种负面思想也会影响到下届学生。
一般情况下，计量经济学每学期54学时，因为课时有限，教师在教学过程中只能着重理论课程方法的介绍，而并着重培养学生解决实际经济问题的能力。当前，我校计量经济学在授课过程中以基础课程为主，而对于处理实际经济问题涉及较少。原因总结为以下两个方面：
第一，在教学过程中使用的教材主要是介绍理论及其推导;。
第二，如果讲授计量经济学的应用，则需要如下过程：首先建立或选择需要的模型;然后收集相应的数据;其次对模型进行检验并进行异方差、多重共线性和自相关等计量经济学检验，然后使用学到的计量经济学理论估计模型中的待估参数;估计参数后，利用模型的估计结果进行实际问题的分析，例如，经济现象的分析，政策建议，经济预测等。而计量经济学设定的课程学时较少，课时有限，故不能完成此种程度的教学任务。eviews等相关计量经济学软件是在实际应用分析常用的统计软件，在计量经济学教学过程中，由于课时有限，学生上机进行实际软件操作的机会少，训练不足，这使得学生在学习计量经济学理论方法后出现不会应用的问题。实验环节在高校培养学生实践和创新能力最重要的部分，经济管理类的实验环节比理工类要薄弱很多。
另外，为了满足社会进步的需要，近年各高校经济学的教学方法和手段上不断地提高和改善。绝大多数高校已经实现了多媒体教学应用。由于多媒体的广泛应用，计量经济学教学过程中以多媒体为主，板书为副，这虽然加快了教学进度，但无形中加大了学生的思考负担和思维强度，使得学生对必要的需要数理推导的理论部分无法理解深刻。
现阶段计量经济学教材的内容主要侧重于计量经济学方法和理论知识的介绍，对实际问题的分析研究介绍的较少。学生在刚接触计量经济学时，就会看到大量的公式和数学符号，对学生的学习造成了较大的困难。在学完计量经济学后，学生不知道如何运用计量经济学方法去解决实际问题。另外，大量的计量经济学教材的符号并没有统一，同一术语不同的教材用不同的符号，使学生眼花缭乱，不知从何入手。
计量经济学是一门方法论的学科，具有应用性较强的课程。计量经济学强调理论、案例和实验三者的有机结合。为了加强学生对计量经济学的了解，知道计量经济学在经济学科中的地位和作用，使得该课程的教学达到预定的效果，能够提高学生的创新能力、实践能力，笔者根据自己数年的教学经验，有下面几点建议。
首先教师应该正确的认识计量经济学这门课程的位置及重要性。挪威的经济学家ragnarfrisch作为首届诺贝尔经济学奖获得者，1933年曾经在计量经济学杂志中对于经济学数量方面的研究进行了评述：即使部分经济理论有数量特征的，但经济统计学、一般的经济理论和计量经济学是不可以混为一谈的。也不能将计量经济学简单地看作是数学在经济学上的应用。只有真正的清楚经济问题的数量关系并将其结合着理解，我们才能理解计量经济学的内涵及本质。计量经济学是一门由统计学、经济学和数学相互结合的交叉学科，但是我们不能简单的将计量经济学看作是经济学、统计学、或者应用数学在经济学上的一种应用，而应将其看作一门在经济学科中占举足轻重地位的综合性边缘学科。其次，计量经济学教学应当理论与应用并重。
计量经济学笼统的可以分为理论和应用计量经济学两部分。理论计量是以计量经济学的方法为主，以数学推理为基础，强调理论的数学证明与推导;应用计量侧重理论的应用，以经济学为基础而对实际问题进行处理。在这方面的教学中，尤其应侧重结合我国国情，设计相关的实例分析教学，使得学生能够结合应用模型，加深对计量经济学理论的应用理解和训练。教师应当将计量经济学这门课程作为经济学人才所需掌握的基本方法论来设计。如果学生能够掌握这些基本的方法论原理，就具备了解决经济学中的相关问题的能力。因此，在本科计量经济学的课程内容的设计中，应当坚持应用和理论并重，着重让学生通过解决实际案例，加深对计量理论的理解程度。再次，对于计量经济学的理论方法，思路是优于数学过程而更加需要重视的部分。描述计量经济学理论方法离不开抽象的数学语言叙述过程，但让本科生在有限的时间内掌握这些数学过程，一方面是具有难度的，另一方面，也是不必要的。
学生可以通过自学从而掌握详尽的数学推导过程。而有限的时间内，更为重要的是让学生能够理解整个学科的发展脉络，也就是我们通常所说的需要学生建立计量经济学的理论框架和思路。教师需要引导学生掌握这种思路。例如，某一种计量经济学理论方法，其思路的关键是什么?计量经济学是一门不断发展壮大的学科。在冗繁的模型和方法中，能够建立整体的框架和思路尤为重要。是学生能够提纲挈领的感受到淘汰旧的理论方法的原因以及发展新的理论方法的驱动力，这需要教师的引导和灌输。比如新产生的方法怎样突破旧的理论框架，解决了原来没有考虑或者无法解决的问题?我们的教学目的也是为了让学生能够掌握这些框架和思路，因为思路不仅反映了方法论产生的原因和发展的动力更主要的是学生如果能够深刻理解这些，才可能在原有理论基础上加以发展和创新。所以，在整个的计量经济学教学过程中，教师始终应该秉承这一思想，给学生介绍整个计量经济学体系的脉络。掌握好这个总的脉络，就能够提纲挈领，提高对计量经济学的整体认识。
教师应在教学过程中结合实验软件，积极挖掘学创造力和主观能动性。教师应当因材施教，根据学生的不同专业从而安排相应的结合其专业的案例和实验教学内容，使学生能够在掌握计量经济学原理的同时，能够很好的将计量理论应用于解决本专业的实际问题中去，同时在解决实际问题的过程中，加深对理论计量的理解和认识。为了使学生能够有时间在课堂上建立计量经济模型，并且切身体会到计量经济学在其相应专业的应用价值和意义，学校应该在原54课时的基础上增加课时，增加的课时用于是学生掌握必要的经济和统计学软件的使用。使得同学不仅学完统计检验、参数估计等理论基础知识，而且能够在掌握这些理论知识的同时，可以应用这些基础知识解决与自身专业相关的实际应用问题。
由于当前的计量经济学教学是计量经济学理论方法与实际的经济例子、软件操作，经济理论分离，因此，笔者认为，教师在授课时应选用一种软件，比如eviews，在讲授完基本的计量经济学理论后，结合具体的经济实例，首先教学生如何使用软件来实现相应的理论结果，不需要解释为什么使用软件，只是让同学知道软件是解决问题的一种简单的工具。
比如，在学完前几章的参数估计和检验后，教师应该引导学生找到自己感兴趣的实际问题，然后使用eviews软件完成参数的估计和检验，最后让学生对所得到的估计和检验结果做合理的解释，这样不仅使学生深刻掌握了所学习的计量经济学理论和方法，而且也提高了对实际问题的解决和分析能力。
首先市面上不同的教材应该进行符号和内容统一，对于一些内容不同的理解应该给于详尽的解释。;其次，教材的编写应该按照不同的层次进行区分，对于本科生使用的教材，建议删除计量经济学理论方法结论所需要的数学推导过程，主要侧重于学生对计量经济学方法的应用;而对于研究生教材，不仅要着重详尽数学推导过程，也要注重对计量经济学理论方法和内涵的理解，同时也不能放弃理论方法与实际相结合。最后，无论本科生教材，还是研究生教材都要引进最前沿的研究问题、研究方法和研究思路，这样，可以激发学生的学习兴趣和创造力。
计量经济学论文篇二
摘要：经济学的数学化和定量化是经济学迅速科学化的重要标志。本文主要以计量经济学分支学科的应用为着探讨点，通过分析计量经济学模型在中国经济研究中的现状分析与背景意义、最终提出启示与展望。
一、计量经济学模型在中国经济研究中的应用背景和意义。
二十多年来，计量经济学作为中国经济学科的一个分支，得到了迅速的发。
展。以数学化和定量化作为经济学迅速科学化的重要标志。数学模型的应用仅仅是一种工具，不能作为研究经济学理论的本质。但是正是这种工具，推动了经济理论的发展。现代经济学的任何理论的发展都离不开数学论证。要实现中国经济学现代化、科学化的这一目标必须学习西方经济学的先进的研究分析方法。而计量经济学在经济研究中的应用，正是一个具体体现。
二、国内计量经济学模型在经济研究中的应用现状。
笔者是从一个独特的角度来归纳了计量经济学应用的20余年的发展。通过对《经济研究》近10年间刊载的计量经济学文章统计分析，目的在于对这期间计量经济学在经济研究中的应用过程有一个粗略的归纳，同时也能够初步探索中国经济学研究方法的转换与研究技术规范的转变。本文则通过计量经济学论文在《经济研究》刊文中的变动情况从一个侧面反映了中国经济学内在的技术规范的形成历程。
近些年我国主要经济学期刊发表的计量经济学文章主要以应用研究型文章仍然占主导地位，数量远远大于理论研究。但应用研究所采用的计量模型和方法却呈现出多样的趋势：例“经济转轨中的企业退出机制”采用了cox比例死亡模型和条件概率方法[1]；“职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究”用到了二元选择的logit模型[2]；而就相同的问题也可采用回归模型和协整分析模型进行计量分析。由此可以看出我国计量经济学应用研究已经用到了现代很多复杂的计量经济学方法。同时我们要注意到曾经的经典计量经济学方法仍然占有重要地位，在任何时候都不过时，是研究一般问题的首选方法：如“城市化与商品流通的关系研究”[3]、“流动性与资产定价：基于我国股市换手率与预期收益的实证研究[4]”。无论采用随机抽样调查还是大样本分析，线性回归分析方法仍然是计量经济学研究应用最多和最主要的方法。
三、经济研究论文中计量经济学模型类型分析。
在经济研究论文中计量经济学模型大致分为如下几类：经典模型、时间序列分析模型、paneldata模型、离散被解释变量模型、受限被解释变量模型、非参数模型、非线性模型和其它模型。对这些模型应用研究在清华大学霍玲对1984-20xx年《经济研究》刊登的全部计量经济学论文模型的类型进行分类分析时得出以下结果[5]：经典单方程模型仍然是计量经济学论文最常用的模型方法，占总数的63.8%；其次依次是宏观时间序列分析模型、金融时间序列分析模型、离散选择模型、宏观paneldata模型和其它模型；最后还有一些新型的计量模型方法，例如微观paneldata模型、经典联立方程模型、其它时间序列分析模型、简单非线性模型、复杂非线性模型和完全非参数模型等[5]。她认为之所以经典线性回归方程仍然在计量经济学论文中占主导地位，直观原因是这个方法比较容易直观使用，另一个原因是相当多的论文主要是因素分析对研究的变量产生显著影响程度，而这背后的经济理论是不清楚的，在这种情况下最有效的办法就是将模型假定为线性回归方程的形式。
四、计量经济学模型在中国经济研究中的应用启示和展望。
1、在现代计量经济学模型中，以时间序列分析模型和paneldata模型为主。
从以上综述中得知，现代计量经济学模型中应用研究最为广泛的是时间序列分析模型和paneldata模型，这两类模型从需求性和实现的可能性两个方面解决我们面临的宏观与微观经济问题。需求性上来说，例如金融市场时间序列分析、区域经济发展的差异与协调分析等，都是经济研究中的热点；从可能性的角度来说，一手数据的是否容易获取对研究的成败起决定作用。
2、更为广泛的经济社会领域将涉足计量经济学模型。
3、以传统模型为主，加强新的计量经济学模型的研究与开发。
计量经济学是应用性很强的经济研究方法，它所采用的经济数学模型是用来进行经济预测和政策分析，为政府决策提供依据，具有其他经济学科无法比拟的优势。正因为有这么多的优点，所以我们要加强新的计量经济学模型的研究与开发。如：我们采用非线性模型所作的预测和分析就比线性模型效果好；对于研究随机性、非结构性的所有问题，采用仿真（模拟）技术；用于研究人与人之间、集体与集体之间、部门与部门之间在利益方面冲突就采用对策论模型。由此可见，随着经济不断发展我们学者研究出不同的模型分析解决相关问题，这是由于这些新型模型的不断涌现，对我们计量经济学学科的发展起到很好的促进完善作用。（作者单位：兰州交通大学经济管理学院）。
参考文献。
[1]刘金全，张鹤.经济增长风险的冲击传导和经济周期波动的“溢出效应”[j].经济研究，20xx，（10）。
[2]刘莉亚，任若恩.银行危机与货币危机共生性关系的实证研究[j].经济研究，20xx，（10）。
[3]张建琦，黄文锋.职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究[j].经济研究，20xx，（10）。
[4]晏维龙等.城市化与商品流通的关系研究[j].经济研究，20xx，（11）。
[5]苏东蔚，麦元勋.流动性与资产定价：基于我国股市换手率与预期收益的实证研究[j].经济研究，20xx，（11）。
计量经济学论文篇三
在计量经济学教学中，一个重要的任务是如何培养学生独立思考和思辨的能力。在具体教学中，学生们往往盲从教师和教科书的话语，绝对相信教科书上的每一个基本原理和方法以及老师在上课时的表述，很少有学生对老师上课所讲的内容进行独立的思考和辨别，特别是，学生能否根据上课老师所讲的内容与现实经济现象和经济问题联系起来，通过比较和辨别，能否从中判断计量模型假设的合理性，以及能否从中提炼出可供研究的问题。比如，在建立经济增长的计量模型时，能否联想到中国不同阶段的经济增长的动力来源是什么，学生们能否以经济学的思维方式来观察现实中的经济增长，首先提出最近的经济增长下降究竟是由于什么原因引起的?是居民消费增长下滑，还是投资或出口下降?进一步，教师能否引导学生提出这一阶段的经济增长与之前的经济增长的背后原因是否相同?教师在讲授上述计量模型时，能否拓宽学生们的视野，通过引导学生举一反三，通过对产生不同经济现象背后原因的共性因素的分析，使得学生们加深对计量模型的现实背景的理解，以及引导学生对现实问题与所用计量模型之间适应性的思考，是培养学生独立思辨能力的关键。
笔者在计量经济学教学中发现，学生往往习惯于分析教科书上已有的计量模型或者是成熟的模型，而对于相对陌生的计量模型和研究领域，学生的理解和驾驭能力明显要弱于对既定计量模型的分析能力。这里面关键的问题，教师在上课时是否能够积极鼓励和引导学生对现实问题进行探索性、尝试性分析。我们知道，对于同一种经济现象，仁者见仁，智者见智，不同的人会选择不同的解释变量，有着不尽相同的解释。问题的关键在于，能否立足于观察到的经济现象和自己所学的理论知识，对实际的社会经济现象做出适当的抽象，选择相对重要的影响因素作为计量模型的解释变量。比如，在建立我国的经济增长模型时，要引导学生抓住能够代表中国经济增长典型事实的关键变量，进行批判性思考。我国是一个城镇和农村区别非常明显的国家，所以，在研究中国经济增长的问题时，农村劳动力流动就是一个不可忽视的重要变量，这与西方标准的教科书中所说的经济增长模型可能有所不同。再比如，贝克尔在研究一个地区有关犯罪的经济模型时，在分析现实问题的基础上，抽象出一些重要的影响因素和变量，如罪犯花在犯罪活动上的小时数、从事犯罪活动的小时工资、合法就业时的小时工资、其他收入(如财产继承)、被抓的概率、被抓后证明有罪的概率、证明有罪后预期的判刑以及年龄等，然后在此基础上，建立一个关于犯罪的合适的计量模型。教师在上课时，可以有意识地引导学生尝试进行这样的思考和训练。
在计量经济学教学中，有一种能力特别重要，就是学习计量模型时需培养的比较和创新能力。学生是否能够在现有计量模型的基础上，作进一步的拓展和深化，发展出一个更能解释和贴近现实经济问题的计量模型。这就需要学生阅读大量的相关文献，对其产生的背景和运用的计量原理、方法有比较深刻的认识，并且要学会通过不断的比较和深化，来进一步修正和完善现有的模型，在此基础上，学生完成学习能力上的一种升华。比如，在计量经济学教学中，如何让学生理解不同时期的中国经济增长以及中国的经济增长是不是平稳，时间序列估计和面板模型估计的结果是否存在显著的差别等。要弄清上述问题，不能局限于教科书之中，而是根据数据特征和研究问题本身，选择和运用合适的计量理论和方法，以及扩展和创新的前沿方法，等等。
在前文分析的基础上，为了培养学生的科研和创新能力，进一步突出人才培养中的能力目标，笔者尝试提出以下几方面的教学模式改革：
在计量经济学教学中，教师要扮演好领航员和引导员的角色，在具体讲解计量经济学的基本概念、理论和方法时，需要改变传统的上课方式，学会通过一个个生活中的实际例子作为引子，引导学生进入相关的概念学习中。在讲授参数估计方法和假设检验时，教师要善于提出各种问题，比如为什么需要采用这种假设检验方法?这种检验方法的优势和缺点是什么?让学生先尝试回答，然后教师再公布正确答案，让学生在回答或准备问题的过程中，尽快地进入角色，熟悉上课所讲的内容。其次，教师要能够有效地组织课堂，让学生积极地参与到课堂的授课内容中，有效地集中注意力，不要让学生游离于课堂之外。比如，在讲解经典回归模型中的样本回归函数时，教师可以让学生从总体为200个家庭中随机选择20个家庭作为样本，然后根据不同的样本估计出不同的样本函数，并进行选择和比较。让学生自己随机选择样本，自己绘图，自己得到最后的估计结果，让学生亲身参与到这个过程之中，他就会切身的感受到什么是样本回归函数;为什么不同的选择会得到不同的样本参数估计值。在这个过程中，教师可以不断地引导学生，督促学生投入到整个课堂教学活动中去，并且鼓励学生提出自己的想法，实施自己的做法，最后通过比较、鉴别，得到一个相对最优的结果。
由于计量经济学涉及大量的数学公式和数学推导，学生们学习和理解起来存在较大困难，在学习过程中往往感到枯燥乏味、毫无兴趣。因此，在计量教学过程中借助案例教学，可以生动形象地从案例分析中引导出计量经济学的一般原理和规律，将抽象的计量经济学理论和方法生动地呈现给学生，这样就能够做到深入浅出，水到渠成。在具体教学实践中，教师可以从当前经济现象中的重点热点问题中出发，选择一些能够提炼出计量模型的案例，然后将计量经济学的基本原理和方法，贯穿到一个具体案例的始末，从基本假定、参数估计到各种假设检验，如t检验和f检验。师通过结合一个具体的案例，完整地讲解上述计量经济学内容，能够最大限度地激发学生的学习兴趣，使学生学习达到事半功倍的效果。在案例教学的同时，教师要引导和培养学生举一反三的能力。比如，同样一个关于生产函数的计量模型，既能研究宏观层面的国家经济增长问题，同时，也可以研究产业层面的行业生产技术问题以及微观层面的企业生产函数问题，这种生产函数具有通用性和适用性，但是，在具体应用的时候，要引导学生关注模型的适用前提和假设条件，以及在不同场合下的不同经济学含义。
传统的笔试考试主要是让学生去背诵和记忆一些计量经济学的基本概念和理论，但是这种机械式的背诵既不会激发学生的兴趣，也无法培养学生运用计量模型对现实经济问题的分析和理解能力。笔者在教授计量经济学时，期末考核经常采用课程论文的形式，且论文必须采用计量经济模型，这样一方面可以让学生系统、全面地掌握计量经济学的基本知识和方法，因为在课程论文中有一个完整的过程，需要学生完成从建立模型、数据收集、参数估计、假设检验到模型预测的整个过程，通过这个过程学生能够相对完整地掌握计量经济学的核心知识;另一方面，通过课程论文的方式还可以培养学生关注现实问题的意识以及培养解决现实问题的能力。总之，通过课程论文的考核方式，能够达到让学生进一步巩固所学知识和培养解决实际问题的能力。
计量经济学论文篇四
摘要：本文结合教学实践，认为对二本经管类学生在教授计量经济学基本理论与思想的同时，更应该结合实际以培养学生实际解决问题能力为首要目标，选择经典案例、合适的软件进行辅助教学，尽可能做多的实验，运用并巩固所学知识。
关键词：二本经管类学生；计量经济学；教学。
1引言。
计量经济学在我国发展时间较晚，到7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议，才确定《计量经济学》为高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程之一，自此，才逐渐被各个高校重视[1]。作为经济学科的工具性课程，计量经济学运用到实践中，满足具体经济职业的实际要求，才是开设计量经济学的根本目标，教授好学生计量经济学更是经管类专业本科生创新能力培养和综合素质的客观需要。计量经济学对于二本经管类专业的学生来说，根据笔者的教学经验，可以说一直是比较难的甚至是所学课程中认为最难的一门课。原因有多个方面，计量经济学是经济学、数学、统计学的综合，对高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济学、统计学都具有比较高的要求，可想而知，这对于经管类文科背景而且又是普通二本的学生是多么巨大的挑战。那怎么才能让二本经济类学生学好计量经济学呢？本文在多年教学实践的基础上，分析教学过程中面临的问题，并对如何根据实际情况教好计量经济学进行了探索，希望对相关同仁有一定帮助。
笔者刚开始教学时也有很多误区，当时只想尽量的把知识教授给学生，每个过程尽量的给推导证明，但是效果却很差，进度慢，导致学生把计量经济学的运用抛诸脑后，而把主要精力投入到计量经济学所运用的数学方法上，从而最后学生认为太难而又没用。随后根据学生反应，笔者进行反思，根据学生的不同改变教学思路，多年下来，也有较明显的效果。所以，教学计量经济学首先要了解学生及所拥有资源，在教学过程中笔者发现主要问题如下：
计量经济学的基础理论与公式推导，比较繁琐，而且没有很好的经济学、数学、统计学基础，理论与公式根本无法理解，教授过程也比较难。如果老师在教授过程中只注意理论讲解、公式推导，学生只会感觉晦涩难懂，很难跟上，从而缺乏学习的动力，大部分会半途而废。
2.2学生基础比较差。
计量经济学对学生的基础要求比较高，但是二本经管类的学生大部分文科多些，本身数理基础相对就差些，而且计量经济学的概念是经济学、数学、统计学的综合，这三门都较难，如果任何一门学的不好，以此为基础的计量经济学就更难学好了。另一方面，本身经管类好多课程记忆类比较多，二本的学生自觉性也差，好多学生养成了期末靠背，平时只听不练的习惯，而计量经济学一般安排在大三第一学期，用此学习习惯学习计量经济学可想而知效果如何。
2.3学习认识有偏差。
计量经济学是一门工具性课程，不像与英语、会计、金融、保险、海关等方面的证书相关课程那么直接，有些学生认为上课学的东西将来没什么用，上课去了也不好好听，甚至看手机，做其他作业、看跟考证书有关的课程；即使有部分学生虽然想好好学，但听着听着就感觉难了，跟不上，也就不好好学了。
2.4学习知识太僵化。
在多年的教学过程中，笔者发现，二本的好多学生的学习思维僵化，一是一，二是二，不会变化，无法灵活运用所学知识，按照老师说的死记硬背，稍微一变，就错一片。不知是长期学习方法的结果，还是上了大学之后，一些课程学习习惯或认识导致的结果，用这样的方法去学习计量经济学，只能学到表面，根本无法灵活运用。
2.5教学课时少。
除了基础差、缺乏兴趣，学习课时少也是一个重要原因[2]，现在大多高校上课时间改为16周，每周课时，课程学分不断减少，计量经济学本身及所学的基础课程都是比较难，需要时间较长的课时，在只有48课时情况下[3]，学习计量经济学基础理论都困难、课时很紧张，更何况要理论与运用共同进行呢，最后就可能导致重理论轻实践的结果。但是即使学生理论学习的好，没有实践，理论也很快就忘，到期末学生就感觉什么都没学会。
随着计量经济学的越来越重要，在如何能更好的让学生认识其重要性，以及相对轻松最好能够感兴趣主动去学习的方法上，无疑值得我们老师不断探索，笔者经过教学，与学生交流，不断进行实践，总结出几点经验：
3.1合适的定位。
二本学生的基础相对来说有点低，学习的自觉性相对也较差，如果想让他们门门课都学好除了个别学生，有很大难度，而且计量经济学要求的基础课程较多，而且门门有难度，这样怎么办，让他们继续把所有理论与过程都掌握，这样显然行不通，结果只能是老师辛苦而学生人人如听天书。因此，笔者在教学过程中总结出，我们不能像对理科的学生那样要求他们，也不能按计量专业的学生要求他们，要按照他们的实际情况，结合我们的目标，我们学习计量经济学，如果所有理论与计算原理都掌握那当然是好，但是我们最终的要求是会运用，对于二本的学生既然达不到那样的效果，那么我们就更应该注重我们最终的目的，在有限的学习过程中，让他们掌握计量经济学思想方法原理，而不重视方法推导[4]，会运用计量经济学知识解决实际问题，达到计量经济学作为工具性课程的目的。这就要求我们尽量少用数学与统计学的知识，让学生认识到复杂的计算有软件帮助，只要懂得原理，这样计量经济学减少了难度，以提高学生的积极性，减少畏难情绪。
3.2经典的案例。
运用，是我们最终的目标。学生掌握了建立模型的步骤并进行检验，但是依然很难运用到实践中，如何运用？这才是我们教授学生计量经济学的根本目标。学生的经济学知识，及相关专业的知识掌握的并不是太灵活，即使掌握较好地，让他们运用到实际中也很困难，这就需要大量的实际案例结合到理论教学中[5]，目前，我国大多数计量经济学教材偏理论，在时间有限的条件下，这就需要教学老师，课下下功夫，寻找适合、浅显易懂、容易操作的案例，让学生参与讨论，使他们巩固所学知识的同时尽可能了解这门课的意义，为学生打好计量经济学的入门功底。
3.3选择合适的软件。
如上所说，我们对二本学生更重视结果——运用，而不是过程，那么复杂推导、计算不要求他们，在如此短的时间内，也无法要求，那就需要运用辅助工具——软件，来帮助所有的过程计算，软件给出最后结果，只要学生掌握了方法原理从而可以对结果进行分析，就达到了我们教学的目的，学计量经济学让他们感觉也更有意义，而不会因为复杂的计算失去了兴趣，也不会让学生认为计算才是计量经济学的主角。但是又一个问题来了，现在大学课程所给的教学课时越来越少，一门课程的教学时间已经很紧张，再加上一个软件学习是不是更难？是的，有些软件确实很难，要编程，那就要单独学习，但对于本科学生的要求本身不是太高，有一个软件——eviews，可以解决本科生所有问题，更重要的是，它是傻瓜式的软件，操作起来也很简单，一般情况下不需要再编程，在学习计量经济学的同时就可以附带学习。
3.4合适的实验。
虽然理论教学课堂上理论加上案例，让学生基本理解计量经济学的运用，但是距离真正独立运用还有一定差距，更何况同时还要学会软件运用，所以必须安排合适的实验。每章代表一个大的知识点，里面会有许多小的知识点，怎么才能更好的巩固这些，除了适当的课外练习，更需要合适的实验，才能达到让学生运用的目的。实验课上，为了学习巩固课堂知识，同时学会软件运用，老师可以先带领学生完成老师自选数据的实验报告，课后再让他们自找数据根据所要求的知识点结合自己的专业特点完成实验报告，这样会具有明显的进步，也能发现学生的问题所在，同时也可以锻炼学生查找数据、独立思考的能力。
3.5培养学生的自学能力。
在一学期只有48课时的时间内，包括理论又有实验，想学完目前我国计量经济学教材所列的内容，非常困难，那就需要在教学过程中，培养学生的自学能力。但在大学中，比较自觉的学生，而且有兴趣，才会主动去学，很多都是被动的接受。如何积极引发学生的学习兴趣，感觉计量经济学的重要性，除了课后实验、练习外，同时给学生分组让他们课后完成经典案例寻找，引导优秀学生国外经典教材（比如古扎拉蒂《计量经济学精要》、伍德里奇《计量经济学导论》）的同步学习，并用软件操作训练，作为平时分的评价标准，起码让以后继续深造的学生，自学完成相关内容，不会感觉困难。
4结论。
在教学过程中，激发学生的学习兴趣，锻炼学生的自学能力，打好计量经济学基础，因材施教，不能纯粹的理论教学，也不要妄想学生能掌握所有的理论，同时又要相关的辅助课程作为基础，要运用考试、小组讨论、上机实验相结合的教学手段，运用实际案例讲解提高学生学习的积极性，引导学生独立分析经济问题及构建模型，培养学生运用计量经济学方法分析、解决实际问题的能力。
参考文献：
计量经济学论文篇五
摘要：卫生资源配置与人类健康息息相关，对社会经济发展有促进作用。随着我国经济发展，医疗卫生事业建设有了明显变化。运用计量经济学方法，实证分析了卫生资源配置与经济增长的直接和间接关系，拓宽了医疗卫生资源配置的研究领域。
关键词：经济增长;卫生资源配置;计量经济学。
1研究内容。
选择卫生机构床位数、卫生技术人员数、卫生总费用作为卫生资源配置的指标，选择gdp作为社会经济发展的指标，利用2005—2018年相關数据，构建卫生资源配置与社会经济增长的联立回归方程模型。通过预测和结构分析，探讨我国卫生资源配置与社会经济发展的关系。
2研究意义。
医疗卫生资源的优化配置属于卫生经济学的研究领域和范畴，但如果仅从卫生经济学的角度进行研究过于狭隘，无法从各方面、多角度对这一问题进行充分探讨。以经济增长与医疗卫生资源优化配置效率为研究对象，运用计量经济学探究经济增长与医疗卫生资源配置效率之间的实际关系，在经济学和其他部门经济学理论研究的基础上，从新的角度拓宽了医疗卫生资源配置的研究领域。
3实证分析。
卫生资源配置与经济之间存在多种联系[1]。通过资料查询和文献参考，得出在卫生资源配置方面影响经济增长的因素包括医疗卫生机构数量、卫生技术人员数量、卫生总费用和医疗卫生机构床位数[2-3]。查询中国卫生统计年鉴和国家统计局的相关数据，得到2005—2018年相关数据，建立模型并实证分析。
3.3显著性检验。
（1）f检验。在给定显著性水平？琢=0.05的条件下，在f分布表中查出自由度为k=4和n-k-1=9的临界值f？琢（4，9）=3.6331，f=740.99212.9752，所以拒绝原假设，说明回归方程是显著的。
（2）t检验。在给定显著性水平？琢=0.05的条件下，查t分布表的自由度为n-k-1=9的临界值t？琢/2（n-k-1）=2.2622。由数据可知，lnx3解释变量对被解释变量的影响是显著的，其余变量的影响是不显著的。
3.4多重共线性检验。
对模型进行多重共线性检验，通过相关系数矩阵与方差膨胀因子两种方法进行确认。
根据相关性分析，解释变量之间存在着高度相关关系，因此变量之间的共线性较高。为了进一步确认变量的共线性，对模型进行方差膨胀因子检验。由于解释变量的vif值均是大于10的，变量之间的共线性比较高，对变量进行进行逐步回归。
（1）一元回归：所有变量的t检验均通过，但lnx3的拟合优度最高，因此以lnx3为基础加入其他变量。
（2）二元回归：由于加入lnx2的拟合优度最高，且t检验均通过，因此以lnx3、lnx2为基础加入其他变量。
（3）三元回归：可以看到新加入的变量均是不显著的，因此逐步回归留下的变量为lnx2、lnx3。
3.5异方差检验。
运用怀特检验对变量的异方差性进行检验，检验逐步回归后的结果是否存在异方差。检测结果“obs*r-squared”为3.2609，相对应的概率值prob值为0.65980.05。在0.05的显著性水平下，接受同方差的原假设，即模型不存在异方差。
3.6自相关检验。
对样本量为n=14、2个解释变量的模型，在？琢=0.05的显著水平下，查dw分布表，可得临界值dl=0.905，du=1.551，模型中dudw=1.74044-du，因此判断模型不存在一阶自相关。
为了检验变量是否存在二阶自相关，运用lm检验方法，可以看到“obs*r-squared”为4.1745，对应的prob值为0.12400.05，在0.05的显著性水平下，接受不存在序列相关的原假设，且“resid（-1）”和“resid（-2）”对应的p值大于0.05，因此模型既不存在一阶序列相关，也不存在二阶序列相关。
3.7最终模型。
3.8经济意义。
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，平均每千人口卫生技术人员数量每增长1%，国内生产总值减少1.0737%;卫生总费用每增长1%，国内生产总值增加1.1773%。
从变量的当期系数所反映的结果来看，每千人口卫生技术人员数量会对国内生产总值产生负面影响，卫生总费用的提高会促使国内生产总值稳步提升。这说明卫生总费用会拉动社会经济的增长，对社会经济有积极影响。
随着国民经济发展和社会进步，卫生投入不足成为卫生资源配置的首要经济结构问题。卫生支出的逐年增长，是卫生资源与社会经济健康和谐发展的关键和保障。只有将增加卫生投入作为一项长远政策，才能保证和促进我国卫生事业与社会经济同步和谐发展。要最大限度利用现有资源，提高资源配置效率，促进卫生服务发展，维护社会稳定，促进社会发展。
参考文献：
[1]孟庆跃.卫生经济学[m].北京：人民卫生出版社，2013.
计量经济学论文篇六
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。
计量经济学论文篇七
（1）充分利用校院两级带给的资源。
鼓励与支持课程组成员进修学习，拓展研究视野、提升教学潜力。
（2）学习与借鉴国内外高校优秀教学经验与成果。
课程组一方面注重跟踪学科的发展，结合《计量经济学》国际国内的最新科研成果不断更新教学资料，另一方面跟踪国外、国家与省级精品课、精品资源共享课，获取有益的经验与方法。
（3）改革课程考核方式，增强课程教学效果。
课程的考试分为两部分：实验和课程论文。实验的考核主要是为了促进学生熟练掌握计量软件eviews的应用，能够熟练进行建模求解并对模型的参数进行检验，进一步为科学研究的实证分析奠定基础；而课程论文的考核主要是增强学生的科研写作潜力。
计量经济学》教学过程中，强调理论与实践的结合，注重培养学生运用定量分析方法解决经济管理问题的潜力，以适应社会发展对创新型经济与管理人才的需要。《计量经济学》实验在培养学生发现问题、分析问题和解决问题的潜力方面有显著成效。《计量经济学》实践性教学环节由案例分析、实验教学与课程论文三部分组成。
（1）案例教学。
为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用，基本上每节课都结合案例进行讲解。透过实际经济问题的提出和解决，了解理论方法实际应用中出现的问题，以及解决的办法。并结合案例分析介绍eviews软件的使用方法。这种教学方式使学生感到计量经济理论方法更加贴近经济管理实际，而且是从实际需要出发去学习计算机软件，比单纯讲授软件本身更引起学生的兴趣。
（2）实验教学。
实验教学是以通用的eviews软件为载体，为配合《计量经济学》课堂教学专门设计的辅助性教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授资料的计算机软件的实现，帮忙学生理解、消化、评价课堂所学的资料。具体做法是在工商管理实验室进行专门的上机实验教学，并要求学生课外另外安排不低于10小时的上机实践。上机实验课上，在教师的引导下，要求每个学生结合自己选定的作业和设计的模型，熟悉eviews软件的使用方法各个部分的具体操作。实践证明，经过8学时及以上的训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的eviews软件操作，都具有了用计量经济软件作实证性经济分析的初步潜力。
（3）课程论文。
课程论文是要求研究生结合本专业所学基础理论和自身的研究兴趣，运用计量经济学的基本思路、方法和工具，解决一个社会、经济发展中的实际问题，并构成8000字左右的课程论文。这种方法能够使学生在学习了计量经济学理论方法以后，受到计量经济分析的实际训练，对运用计量经济方法解决实际经济问题方式有更深刻体会，从而提高学生处理实际经济问题的潜力和素质，提高其科研潜力。透过实践性教学，不仅仅能够增加学生对学习计量经济学的兴趣，而且使学生享受到了运用计量经济学分析实际问题的乐趣，培养了学生应用计量经济学的建模潜力。一方面能够参加相关的建模竞赛，更能够运用《计量经济学》的理论和方法撰写科研论文进行发表，这几年研究生的科研成果论文能够充分说明这一点。
该课程采用课堂讲授与上机实验相结合、模型计算与问题分析相结合的授课模式，使学生探究、协作的学习过程中到达学好《计量经济学》课程的目的。具体而言，我们在课堂教学中采用了精讲、案例、讨论等多种教学方法，将课程教学延伸到实践环节之中。根据教学资料、教学环境、教学对象采用了相应的教学方法，形式灵活，效果良好。例如，对一些理论性很强的难点资料，如总体回归函数、总体回归模型概念的联系和区别，t检验法、p值对回归方程系数显著性检验的联系与区别，回归模型存在多重共线性时会出现的理论后果和实际后果，内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲教学形式。对一些实践性很强的重点资料，如经济计量学的研究程序，运用包含虚拟变量的回归模型分析结构稳定性，多重共线性、异方差、自相关的各种诊断方法和补救措施，间接最小二乘法和两阶段最小二乘法，采用案例教学形式。对一些容易混淆难以理解的资料，如多元线性回归模型与一元线性回归模型的不同点，对数线性模型、半对数模型、线性对数模型的设定和参数含义，采用比较、讨论教学形式。对有些难点资料，如内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲、案例、讨论等多种教学形式。教学手段：
（1）多媒体教学。
透过多媒体教学讲授《计量经济学》，突破了传统教学手段的时空限制，节省了时间，增加了课堂教学的信息量，使课堂教学形象化、生动化。
（2）实验教学。
安排1/4的时间，开展实验教学，保证了教学效果。教学方式从传统的“灌输式”转变为精讲、案例、讨论等多种教学形式有机结合，激发了学生的学习兴趣。考试资料方面，适当减少死记硬背式的题目，增加案例分析等实际应用型的考题；题型设计多样化；增加题目覆盖的专业面。
计量经济学论文篇八
摘要：建立计量经济建模的目的就是用来模拟现实，以达到经济分析。政策测定。预测与决策。理论的实证与检验等多角度的使用需求。然而在现实的应用中却存在着许多的不恰当使用问题，主要表现为模型不检验。甚至未通过检验就使用的问题。这些不恰当的使用主要是对模型及建模工具的理解偏差等原因造成的。如果不加以重视，不但达不到经济分析的目的，甚至会误导后续的研究，以及错误的决策，还会造成重大的经济损失。
关键词：计量经济模型；模型检验；模型应用；协整检验。
计量经济模型是对复杂的现实进行抽象和简化的有效工具。其将社会经济活动的主要关系以方程式的形式表达，让使用者一目了然。同时，这些主要关系往往都是经济社会问题的主要矛盾的反映。所以一个好的模型就应该反映出这些问题产生的因果关系，根据这些因果关系就可以有依据的制定政策和计划方案，提高我们的管理效率。然而在现实的模型使用中，却存在着很多的问题，本文将就模型使用中常见的问题剖析如下：
在学生的论文答辩或中期的检查中，经常会遇到为什么不在文章的某处建个模型？或者是我想在某处建个模型该怎么做？甚至某些高校的论文规范中要求论文中都要包含模型才能及格等等问题。产生这类问题的原因，就是对模型一词的理解偏差，即认为模型就是一个方程式，所以在文章的某处加入表明某种关系的方程式就算是建模了。这种错误可能产生的后果就是局部的关系与全局系统是否恰当问题。即局部的关系在全局中是否真的起作用并没有得到实证，甚至是局部关系与全局的关系相矛盾。如果在论文写作的制度规范中要求有模型，则这种制度规范必然会引起学生们对模型理解上的偏差。这种偏差不但会迅速扩大，还会很容易导致大量的形而上学式的分析结果。
我们所写的任何一篇学术研究类的论文，都可以看做是一个模型，或者是更大模型中的局部细化。即使你没有使用模型一词，也没有想构建什么模型，你都避不开文章的框架和对现实的各类描绘。现实属于客观的存在，你的描绘就是对现实存在的抽象缩影，这种抽象就属于建模。只不过你使用的是语言描述，并非方程式而已。现代意义上的计量经济模型，是以方程式（组）加残差的形式构成的。往往是复杂的社会经济问题的简化描述，它应该是论文的核心，而论文的其他部分则是对模型解释、铺垫、基础说明等内容。
任何一个模型的构建都有着其观察视角，及其理论或经验依据。只有你依据的理论符合现实时，你才能得到有代表性的有效模型。这种有效性在模型的使用阶段主要表现为预测性误差很小。这一点在现实的模型使用中是很难做到的，主要原因如下：
首先，我所依据的理论经验，多是盲人摸象式的观察和感受得到的。这种有偏感受的代表性，自然要影响到模型的质量。由于西方主流经济学的形式化片面发展，使得其经济理论很难符合我国的现实，其解释力也很有限，而我们的很多学者又以学习和借鉴西方理论来构建模型，所以这是目前的大量模型无效的根本原因。
其次，计划经济的实验性道路的失败，社会主义市场经济的初建时间不长。还有很多理论和猜想需要实践的检验。在没有实践检验之前，我们的猜想所产生的任何偏差都会引起模型的无效。
统计观察数据是决定模型有效的另一个重要因素，即在模型的初步设计后，我们多会感觉到观察数据的短缺，于是会产生很多获取统计数据途经，进而就会产生一系列的数据代表性问题。这在论文写作中又是普遍存在的较严重的问题，其具体的表现及成因可能有如下几个方面：
第一，有相当一部分论文采取以相关数据来替代实证所需的观察数据，而已有数据的代表性就成为模型有效与否的主要问题。由于已有数据多是国家统计局的公开信息，因此很多模型的内涵不同，实证的结果却都很相近，甚至模型的经济意义都变了味道。
第二，有部分论文采取了自己组织问卷或采访等方式来获取所需数据。这是值得提倡的做法，但是由于观察范围的有限，很难获得会面有代表性的系统数据。进而使得模型也不具有代表性了。
反映社会经济现象的系统性模型很多，常见的模型及其应用条件是人们经常忽略的问题，现总结如下：
第一，最简单和最常用的系统模型就是期望值为零，方差为固定常数的随机干扰系统。它是计量经济模型的重要组成部分，建模过程中以残差的方式出现。如果模型中的解释变量能够很好的解释被解释变量的话，则残差将是零均值、同方差、无自相关的平稳变化的随机干扰子系统。否则，残差将表现出存在异方差或自相关等严重问题。
第二，对社会经济现象的动态规律的研究，可以通过自相关、偏自相关、互相关等函数的分布特征，来确定计量经济模型中各变量的滞后阶数。即当某变量的自相关函数是拖尾的，而偏自相关函数表现为p阶截尾的特征时，则说明该变量为p阶自回归过程ar（p）；如果某变量的自相关函数是q阶截尾的，而偏自相关函数却是拖尾的，则该变量为q阶移动平均过程ma（q）；如果一个变量的自相关和偏自相关函数都是截尾的或都表现为拖尾的特征时，则该变量就是自回归移动平均过程arma（p，q）。在回归模型中如果被解释变量是自回归过程，则该模型就叫做自回归模型arm；如果解释变量是自回归过程，则该模型叫做分布滞后模型dlm；如果两者都是自回归过程，该模型就叫做自回归分布滞后模型adlm。adlm的分布滞后阶数可以通过互相关系数的阶数，或格兰杰因果检验等方法来分析判断。
模型的估算和检验多是采用固定的程序进行的，其中的算法、应用条件、使用原则等方面的不恰当使用，或者根本不进行检验等情况的广泛存在，使得模型的有效性大大减弱。常见错误的主要表现如下：
（一）没有进行各类检验或检验内容不全面的问题。
在上期有关计量模型的检验知识介绍中，我们将对模型的检验分为四类，其中的绝大多数检验都是要做的。而我们会看到很多不做检验就使用的模型，这在科学研究中是很避讳的事情，然而这种避讳却是目前很容易出现问题。模型构建中的某些检验是必须要做的，如变量的显着性检验、残差的异方差性和自相关性检验等等都是不能缺省的。
（二）模型估算上的主要问题。
目前在计量建模中的估算方法很多，尤其是机器学习思想引导下，新的人工智能研究所得到估算方法更多。而这些算法所产生的偏差及随机干扰性的误差，多数是不可控制的。其中经过证明的最佳线性无偏估计很少，很多方法需要逐步修正来完善。而这一完善过程需要收敛集中才有意义。可在实际建模中，却存在着大量的只适合内插预测，不适合外推预测的估算模型。
如大量的存在条件异方差、自相关的各类模型，以及向量自回归的、两点法、三点法、指数平滑和移动平均等方法得到的估算模型，往往都存在着这类不收敛问题。
（三）回归与协整分析的恰当使用问题。
回归分析的方法在自然科学的研究中广泛使用，且效果很好。但是在社会科学的研究中，却广泛的存在着伪回归的问题。为了避免伪回归，恩格尔和格兰杰等学者研发出协整分析的相关内容，并因此而获得了诺贝尔经济学奖。然而我们在使用和理解这些知识时却产生了很多问题：
首先，将协整与回归分裂开来，并视为豪不相关的东西。在自然界的大量平稳现象中，回归关系是稳定的，所以回归分析是科学研究中最常用的方法之一。但是在经济学的研究中，人们发现社会经济现象绝大多数都是非平稳的（即单整过程）。在非平稳的现象之间建立回归方程，很容易产生伪回归的结果。即本来豪不相关的现象，往往被认为是因果关系，且统计上是显着的。只有协整系统所表现出的回归关系，才是真正的因果关系，我们称之为协整回归。
协整系统是指由一系列不平稳的单整序列构成的复杂稳定系统。在该系统中，就各个单整序列而言，都是不稳定的。而它们综合在一起时，却表现为平稳的状态。所以在求解回归方程时，需要进行协整性检验，即观察其残差项是否为平稳的，若残差平稳，则回归方程就是协整的回归。
其次，为了避免伪回归，提高寻找协整回归的效率，在建立协整回归之前，先要对各回归元素进行平稳性检验。一般要求各回归元素都是同阶单整过程，若单整阶数不同，则要求被解释变量的单整阶数不能单独高于解释变量的单整阶数，且最高阶的单整变量要在两个以上。这是保证多阶协整关系存在的必要条件。
模型的作用一般认为是预测、政策模拟、结构分析、理论验证等四个方面。其中经济预测是最基本的使用，所以保证能够预测是对模型好用与否的最基本要求。由于早期的计量经济建模多是截面数据模型，用于动态性预测时很不准确，后来人们又开发出很多时序分析的方法。然而时序分析用于预测时，又多基于“鉴往知来”的统计经验规律进行的，所以在不平稳的现实社会经济问题中，由于历史重演的可能性不大的，因此预测也很准确。这样人们比较热中的向量自回归var、ar、arma、dlm等一系列序列模型的使用都未必是有效的。也正因为如此，目前倍受关注的面版数据模型，可以使用静态数据验证动态规律，使用动态数据来验证静态规律，这很可能是较为有效的建模途径。
上述所涉及的各类问题，都是我在教学和科研中发现的，多数同学容易犯的错误。而处理原则也只是我个人的体会和经验，仅供同学们参考使用。