首页 > 期刊论文知识库 > 毕业论文建立计量模型

毕业论文建立计量模型

发布时间:

毕业论文建立计量模型

论文——讨论是论文中比较重要,也是比较难写的一部分。应统观全局,抓住主要的有争议问题,从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理,而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论,表明自己的观点,尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设,提出本题的发展设想,但分寸应该恰当,不能写成“科幻”或“畅想”。结论论文——结语或结论论文的结语应写出明确可靠的结果,写出确凿的结论。论文的文字应简洁,可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。

上学期学过计量经济学,还使用TSM写过两篇报告。但是不是特别精通,你有问题的话,能回答的可以帮你。

去知网下载,不过是要钱的,用手机冲10块钱就行了,估计就一块钱的样子,但一次最少只能冲10元

分析篇周守亮 我国房地产价格波动对消费的影响分析 —基于 VAR 模型的实证研究 —— 房地产价格的波动会直接 内容提要: 房地产业价格波动会对消费行为产生影响, 进而波及到 期和未来的消费。因此, 影响消费者尤其是租赁房屋者的购买房地产商品 我国整体宏观经济。 本文首先分析了房地产业价格波动影响消费的内在 从而影响其储蓄和预算决策, 结果便是会 机制; 其次, VAR 模型框架下, 在 通过脉冲响应函数和方差分解的方法, 的决策, 说明房地产业价格波动对消费具有显著的负影响,而且这种影响迅速, 直接导致居民消费行为的变化。 3.成本效应。 房地产价格的上升会带来显著的 并集中在短期; 最后, 提出了稳定房地产价格的对策。 成本效应, 进而影响到居民消费。因为, 对于租房 关键词: 房地产价格 消费 传导机制 VAR 模型 者而言,房地产价格的上升一般是与租金的上涨 作为国民经济支柱产业之一的房地产业, 在我国经济增 从 但是, 近年来房价上涨过快等一系列问题, 紧密联系的,这样就直接导致租房者的生活成本的上升, 长中的贡献很大。 由于房地产价格的上涨, 社区物业费, 装 而会使其减少消费。 阻碍了我国宏观经济的健康发展。 尤其是 2009 年, 房地产业 修费, 停车费等水涨船高, 居民维持居住的消费支出的增加, “地王” 频出, 从而推动相关地块的地价, 房价快速上升。 如 中 房地产价格的上升会导致企 进而使得生活成本增加。另外, 何遏制房价过快上涨, 已经成为政府和百姓最关心的热点问 业的运营成本的增加, 这里所说的运营成本包括员工生活成 题之一。房地产市场的健康稳定, 不仅仅是一个行业的发展 本增加导致的企业面对的工资上涨的压力和上涨的租金和 房地产的消费能带动其 问题, 更关系到国计民生, 百姓福利。 使用费用, 从而影响企业的经济行为。 他各行业的发展, 这种乘数效应会拉动内需, 从而维持我国 4.流动性约束效应。我国大多数居民, 都是通过贷款的 经济持续、 快速、 稳定的发展。因此, 研究房地产价格波动与 方式购买商品房。居民商品房抵押贷款是我国大多数商业 消费的关系尤为重要。 银行收入的重要来源。如果中央政府不对信贷额度进行调 控, 贷款购房这种使银行与居民获得双赢的行为会创造出大 一、 房地产价格波动对消费影响的内在机制 量的货币, 对市场的流动性造成巨大的冲击。 流动性的过剩, 房地产价格波动会通过各种渠道影响我国宏观经济, 其 自 必然导致通货膨胀。当居民敏感意识到 CPI 上涨的时候, 中消费是重要渠道之一。 房地产价格波动对消费影响的内在 同样, 如果房 然会收紧腰包减少消费, 而去购买保值的商品。 机制主要有如下几点: 地产价格飞涨超出人们的理性预期, 银行会对风险进行严格 1.财富效应。 房地产价格的波动会对供给者产生财富效 管理, 对房地产商品的价值进行重新评估。融资渠道的收紧 应, 具体包括实现的财富效应和潜在的财富效应。前者指所 会降低企业及居民的当期甚至未来消费预期,增加流动性 有者因为房地产价格的上涨而出售其住宅或利用其价值的 约束。 上升进行了再融资, 此时房地产价格的上升直接推动了实际 财富的增加, 扩大了当期的消费水平。后者是指所有者虽然 二、 房地产业价格波动对消费影响的实证分析 没有变现, 即房地产商品所有者即使在房地产价格上升时没 1.变量的选取和数据说明。本文的被解释变量为社会消 有出售或是进行再融资, 但是这种由于房地产价格上升带来 费品零售总额变动率 LSRt①, 由于居民的消费主要受到消费 大的潜在的价值上升使居民感受到了财富的增加, 从而扩大 者的收入和财富水平的影响, 因此, 本文的解释变量除了选 了边际消费倾向。 而且, 由于房地产价格的上涨, 居民也会对 择商品房平均销售价格变动率 FQt②以外,还选取城市人均可 未来的产生一个良好的预期, 增加当期消费。 支配收入变动率 SRRt③,以 1995 年第一季度至 2008 年第四 2.预算约束效应。相对而言, 房地产价格的波动会对需 季度的数据为样本, 来分析房地产价格波动对消费的影响。 求者产生预算约束效应。我国近年来人口流动量巨大, 截至 2.模型建立。建立计量模型之前, 必须先检验数据的平 2008 年底就有 3 亿人之多。从各个地方涌入城市的人群当 稳性, 如果数据是平稳的, 则可以直接进行最小二乘估计; 如 中, 大部分对房地产品具有刚性需求。 对于租房者来说, 房地 果数据非平稳, 则需检验各变量之间是否存在协整关系。结 产价格的迅速上升会增加出租房屋的机会成本, 从而引起租 果表明各变量的是非平稳的, 而对序列的一阶差分以后是平 金的上升, 进而使得这些租房者会减少当期消费。而这种效 协整检验主要用于分析变量之间是否具有长期均衡关 应对于想买房子的居民影响更大。对于房屋的潜在消费者, 稳的。 系, 其基本思想是: 如果两个 (或两个以上) 的时间序列是非 房地产价格的上涨, 会增加还款压力, 从而使买房者减少当 ①它用社会消费品零售总额除以上年同期数值以后减去 1 以后再乘以 100 来代表。②它用商品住宅销售价格指数 (上年同期 =100 减 100 ) 来代表。③它用城市人均可支配收入除以上年同期数值以后减去 1 以后再乘以 100 来代表。 57 PRICE : THEORY & PRACTICE 平稳的, 但它们的某种线性组合却表现出平稳性, 则这些变 量之间存在长期稳定性, 即协整关系。由于本文建立的系统 包含两个以上的时间序列,所以本文采用 Johansen 检验方 法。根据赤池信息准则 (AIC 和施瓦茨准则 ) 确定由 ) (SC , LSRt、 t、 t 组成的 VAR 模型的最大滞后期 K 为 3,所以 FQ SRR 协整选择滞后期为 3。以上协整检验结果表明 LSRt、 t、 FQ 序列存在 1 个协整关系,因此各序列存在长期的均衡 SRRt 关系, 并且可以得到一下协整向量: · 分析预测 · 1 , ) 在整个 10 期的方差分解中, 社会消费品零售总额变动率 自身的滞后影响最大, 这说明社会消费品零售总额变动率有 很强的惯性, 并且衰减比较缓慢。这主要是消费包括了很大 一部分的生活必需品的消费。 在收入和房价波动两个自变量 当中, 收入波动的对消费影响增加最快, 从第 2 期的 0.486% 增加到 5.26%,而房价波动对消费波动的方差贡献相对稳 定, 2.5%左右。 为表 1 社会消费品零售总额波动的方差分解表 从各变量之间的协整关系我们可以看出, 城市人均可支 配收入的波动对社会消费品零售总额波动有正的影响, 而房 地产价格的波动对社会消费品零售总额的波动有负的影响。 当城市人均可支配收入的增长率上升 1 个百分点时, 社会消 费品零售总额增长率上涨 3.057 个百分点; 而当房地产价格 增长率上升 1 个百分点时, 社会消费品零售总额下降 1.211 并 个百分点。这说明我国居民的消费主要是受收入的影响, 且弹性系数大于 1; 而房地产价格的波动对消费行为的影响 也非常明显, 当房价上涨过快时, 居民为了购买房子而节衣 缩食, 减少当前的消费支出, 且这种减少当前的消费而增加 未来消费的挤出效应要大于房价的增长而带来的财富效应 和成本效应。 3.利用 VAR 模型进行房地产价格影响的动态分析。脉 冲响应函数可以衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内 生变量当前和未来取值的影响, 通过对解释变量的方差进行 分解, 提供在每一解释变量的方差中, 其他解释变量所能解 释的比例,从而了解随机信息对模型内生变量的相对重要 性。 脉冲响应函数的结果依赖于各变量进入 VAR 的顺序。 收 入的波动是消费变动的先导因素, 而房价的波动对消费的影 响要通过一套复杂的传导机制,所以设置各变量进入 VAR 的 顺序为:LSRt、 t、 t 分别给 LSRt、 t、 t 一个标准差大 SRR FQ SRR FQ 小的冲击,得到关于社会消费品零售总额变动率的一个脉冲 (图 1 , ) 社会消费品 响应函数图。从脉冲响应图中可以看出④ 社会消费 零售总额变动率 LSRt 房地产价格波动的动态过程。 品零售总额的波动对房地产价格的波动有负向的响应, 且响 应速度比较块, 几乎在第 2 个季度就达到了最大值, 并且衰 减的速度也比较慢, 一直延续到 7 期之后。房地产价格的波 动不会对消费造成长期的影响, 主要是因为居民已经将房地 产价格的波动消化, 并且理性预期房地产价格的未来波动。 为了深入了解各变量信息对消费波动的相对重要性, 本 文对房价指数进行方差分解。从方差分解的结果看出 (表 三、 结论与对策建议根据实证研究结果, 房地产价格波动分别与消费之间具 房地产价格的上涨会迅速降低居民消费 有长期的均衡关系。 支出, 从而有悖于我国目前扩大内需, 维持经济稳定增长的 基本方针。因此, 控制房价的过快上涨也是扩大内需的一种 房屋的消费会刺激和带动其他行业的发展。因 途径。另外, 此, 房地产价格的稳定对拉动内需的作用巨大, 对于目前稳 定房地产价格的对策建议如下: 1.增加保障性住房的供给。 保障性住房的增加, 一方面会 促进商品房市场的竞争, 降低均衡价格; 另一方面会迅速释放 居民对住房的潜在需求。住房需求的实现,能够刺激其他消 费, 从而扩大内需, 带动我国国民经济持续、 稳定的发展。 2.影响投资预期。房地产品具有普通商品和投资品的双 重特性。 由于投资者对于房地产价格上涨和未来通货膨胀的 预期, 选择房地产投资。 因此, 政府和央行应采取稳健的货币 政策和财政政策, 影响汇率, 利率和通货膨胀的预期, 进而改 变资源配置, 降低投资者对房地产业的投资热情。 3.抑制投机性消费。在中央各部委通力合作和地方政府 积极配合下, 通过贷款利率和税率的变化, 对自住性消费和 投机性消费进行差别化。 完善商品房预售制度。 规范发展二 手房市场, 倡导住房租赁消费, 盘活住房租赁市场。 4.整顿和规范房地产市场秩序, 严格房地产企业市场准 入和退出的条件。完善我国土地拍卖和收入管理办法, 抑制 土地价格的过快上涨。 依法查处闲置、 囤积土地房源, 捂盘惜 售, 哄抬房价等违法违规行为。 参考文献: 〔1〕张红.房地产经济学〔M〕.北京: 清华大学出版社,2005 〔2〕梁云芳,高铁梅,贺书平.房地产市场与国民经济协调 发展的实证分析〔J〕.中国社会科学,2006(3) 〔3〕杨朝军,廖士光,孙洁.房地产业与国民经济协调发展 的国际经验及启示〔J〕.统计研究,2006(6) 〔4〕王先柱.VAR 模型框架下房地产业与经济增长关系的 实证检验〔J〕.经济问题,2007(7) 〔5〕陈秀梅,韩和林,赵元兵.我国房地产价格波动对经济 —兼论我国房地产宏观调控〔J〕.价格理论与实 的影响分析—— 践,2009(8) (作者单位: 东北财经大学 ) 图 1 消费对房价的脉冲响应 58 ④在图中, 横轴表示冲击作用的滞后期间数 (单位: 季度 , ) 纵轴表示社会消费品零售总额变动率, 实线表示分别表示社会消费品零售总额变 动率 LSRt 对 FQt 的冲击的响应程度。

财管毕业论文建立模型

财务管理专业的毕业论文提纲

紧张而又充实的大学生活即将结束,我们都知道毕业生要通过最后的毕业论文,毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式,那么大家知道正规的毕业论文怎么写吗?下面是我帮大家整理的`财务管理专业的毕业论文提纲,欢迎大家分享。

1绪论

选题背景

研究意义

论文研究内容和研宄范围

可能的创新与不足

2国内外相关文献综述

公司财务特征与财务重述的关系

公司治理与财务重述的关系

财务重述动因

财务重述经济后果

文献评述与启示

3概念界定、理论基础与研宄假设

概念界定

财务重述概念的界定

债务融资概念的界定

理论基础

委托代理理论

信息不对称理论

行为学理论

研宄假设

融资需求和财务报告重述的关系

财务报告重述对债务融资的影响

4实证研究设计

融资需求与财务重述相关关系研宄

样本选取

数据搜集

变量定义

模型设定

描述性统计与差异分析

自变量相关性检验

回归分析

财务重述与债务融资相关关系研究

样本选取

变量定义

模型设定

描述性统计与差异分析

自变量相关性检验

线性回归分析

5研究结论、政策建议和研究展望

研宄结论

政策建议

健全监管制度,加大处罚力度,落实赔偿责任制度

完善公司内部治理结构

研宄展望

论文模型构建方法如下:

首先要明确撰写论文的目的。

建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中。

当然,一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次,要注意论文的条理性。

(一)问题提出和假设的合理性

在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉。

列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。

对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣。所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。

由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面:

(1)论文中的假设要以严格、确切的语言来表达,使读者不致产生任何曲解。

(2)所提出的假设确实是建立模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。

(3)假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设;或者由观察所给数据的图像,得到变量的函数形式;也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。

(二)模型的建立

在做出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨。

引用现成定理时,要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号,必须在第一次出现时加以说明。总之,要把得到模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据。

(三)模型的计算与分析

把实际问题归结为一定的问题后,就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果。基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。

有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论。

在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。

(四)模型的讨论

对所作的模型,可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化。或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果。有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。

通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围。

除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意。

语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练。不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态。

最后,论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正。

会计论文模型有收益模型,价格模型收益率模型:用在一定的假设条件下债券自身的承诺收益率表示债券价格的模型。收益评估模型:收益评估模型是以股票价值是每股收益的某一倍数为前提的任意股价评估模型。投资者或投机者经常从短期来看股市,忽略了以长远预测每股红利及收益为基础的现值分析法,而是直接运用下年度的每股收益及某一适当乘数来计算股票的预计价值,即股票预计价值=预计下年度每股收益×正常比率或:P=EPS×P/E用于宏观经济的常见的价格模型有三种:①利用投入产出关系建立价格模型;②宏观经济线性规划模型;③可计算一般均衡模型。

毕业论文中如何建立模型

(一)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。比如有一篇论文论述企业深化改革与稳定是辩证统一的,作者以浙江××市某企业为例,说只要干部在改革中以身作则,与职工同甘共苦,可以取得多数职工的理解。从全局观念分折,我们就可以发现这里只讲了企业如何改革才能稳定,没有论述通过深化改革,转换企业经营机制,提高了企业经济效益,职工收入增加,最终达到社会稳定。(二)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,才能有所得。一块毛料寸寸宝贵,舍不得剪裁去,也就缝制不成合身的衣服。为了成衣,必须剪裁去不需要的部分。所以,我们必须时刻牢记材料只是为形成自己论文的论点服务的,离开了这一点,无论是多少好的材料都必须舍得抛弃。(三)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;有的材料一大堆,论点不明确;有的各部分之间没有形成有机的逻辑关系,这样的论文都是不合乎要求的,这样的论文是没有说服力的。为了有说服力,必须有虚有实,有论点有例证,理论和实际相结合,论证过程有严密的逻辑性,拟提纲时特别要注意这一点,检查这一点。(四)论文的基本结构由序论、本论、结论三大部分组成。序论、结论这两部分在提纲中部应比较简略。本论则是全文的重点,是应集中笔墨写深写透的部分,因此在提纲上也要列得较为详细。本论部分至少要有两层标准,层层深入,层层推理,以便体现总论点和分论点的有机结合,把论点讲深讲透。

问题一:写论文时老师说的建模是什么?怎么操作? 建模就是需要根据你研究的论文数据与因素之间的关系来建立一个函数关系式,然后进行相关的论证分析。 问题二:建模论文 建立模型是什么意思 模型是什么 50分 建模好象是指那种CAD或3DMAX做图用的,就是做一张结构图~~~ 问题三:如何写好一篇建模论文? 数学建模文章格式模版 题目:明确题目意思 一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果 二、关键字:3-5个 三.问题重述。略 四. 模型假设 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 (1)根据题目中条件作出假设 (2)根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意 五. 模型的建立 (1) 基本模型: 1) 首先要有数学模型:数学公式、方案等 2) 基本模型,要求 完整,正确,简明 (2) 简化模型 1) 要明确说明:简化思想,依据 2) 简化后模型,尽可能完整给出 (3) 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题, 不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大)。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法, u 能用简单方法解决的,就不用复杂方法, u 能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 (4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异 数模创新可出现在 ▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等, ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验,模型检验 ▲推广部分 (5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题: u 分析:中肯、确切 u 术语:专业、内行;; u 原理、依据:正确、明确, u 表述:简明,关键步骤要列出 u 忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 六. 模型求解 (1) 需要建立数学命题时: 命题叙述要符合数学命题的表述规范, 尽可能论证严密。 (2) 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。 若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称 (3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 (4) 设法算出合理的数值结果。 七、 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示 (1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ; (2)福对数值结果或模拟结果进行必要的检验。 结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进; (3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; (4) 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据 对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; (5) 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式 ▲求解方案,用图示更好 (6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。 最后结论要明确。 八.模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 九、参考文献.十、附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。 但不要错,错的宁可不列。 主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。 检查答卷的主要三点,把三关: n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩...>> 问题四:请问论文里怎么建立模型? 文里怎么建立模型? 肯定比较多杀 问题五:建模论文中 摘要和问题分析 有什么区别 摘要:就是把你用的软件,方法,思路简单的介绍一下,通过摘要就大概了解你的整篇论文。 问题分析:就是问你这是一类什么问题,规划?优化储预测?还是什么....... 他们的重要性也不一样,摘要写的好就大概能把论文的水平提一个档次! 祝你数模之路走好!!! 问题六:什么是论文模型,有哪几部分组成的?本科的毕业论文。关于概念不是很清楚。 你所谓的模型我想大体有两种吧: 一,是论文格式的范畴 由以下几个方面组成: 1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、论文格式的内容提要: 是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词饥 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》)。 5、论文格式的论文正文: (1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容: a.提出问题-论点; b.分析问题-论据和论证; c.解决问题-论证方法与步骤; d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期) 英文:作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是: (1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。 (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 二,是文章自身结构的范畴 例如一个论点要有几个论据组成,这几个论据要如何围绕此论点展开全方位的立体论述等。 问题七:写论文时老师说的建模是什么?怎么操作? 建模就是需要根据你研究的论文数据与因素之间的关系来建立一个函数关系式,然后进行相关的论证分析。 问题八:如何写好一篇建模论文? 数学建模文章格式模版 题目:明确题目意思 一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果 二、关键字:3-5个 三.问题重述。略 四. 模型假设 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 (1)根据题目中条件作出假设 (2)根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意 五. 模型的建立 (1) 基本模型: 1) 首先要有数学模型:数学公式、方案等 2) 基本模型,要求 完整,正确,简明 (2) 简化模型 1) 要明确说明:简化思想,依据 2) 简化后模型,尽可能完整给出 (3) 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题, 不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大)。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法, u 能用简单方法解决的,就不用复杂方法, u 能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 (4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异 数模创新可出现在 ▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等, ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验,模型检验 ▲推广部分 (5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题: u 分析:中肯、确切 u 术语:专业、内行;; u 原理、依据:正确、明确, u 表述:简明,关键步骤要列出 u 忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 六. 模型求解 (1) 需要建立数学命题时: 命题叙述要符合数学命题的表述规范, 尽可能论证严密。 (2) 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。 若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称 (3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 (4) 设法算出合理的数值结果。 七、 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示 (1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ; (2)福对数值结果或模拟结果进行必要的检验。 结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进; (3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; (4) 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据 对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; (5) 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式 ▲求解方案,用图示更好 (6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。 最后结论要明确。 八.模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 九、参考文献.十、附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。 但不要错,错的宁可不列。 主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。 检查答卷的主要三点,把三关: n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩...>> 问题九:建模论文 建立模型是什么意思 模型是什么 50分 建模好象是指那种CAD或3DMAX做图用的,就是做一张结构图~~~ 问题十:建模论文中 摘要和问题分析 有什么区别 摘要:就是把你用的软件,方法,思路简单的介绍一下,通过摘要就大概了解你的整篇论文。 问题分析:就是问你这是一类什么问题,规划?优化储预测?还是什么....... 他们的重要性也不一样,摘要写的好就大概能把论文的水平提一个档次! 祝你数模之路走好!!!

操作方法1.首先安装office visio软件,该软件正常情况下不与word、ppt等软件绑定,需要自己重新下载、破解使用。安装完成打开后可以看到选项页面。画示意图选择基本图形就可以,如若选择画流程图,那么可以选择其他选项。2.点击基本图形后,会跳出开始制作按钮,点击创建就可以进入主界面。3.进入主界面开始画示意图,那么首先要寻找素材,简单的矢量图可以通过页面左侧的图形形状选择。4.如果素材很难查找,那么可以通过搜索框来查找,比如无线网络云服务就可以用云朵示意。这里需要注意的是有些矢量图的取名和平常的生活口语化有区别,这个时候就要多输几个名字就可能找到,比如基站这个东西就不太好找代替,但是有的。5.素材选定好以后,可以通过软件上部栏目中选择线条连接各个素材。这里面有不同的线性选择6.不同的模块需要不同的线段连接,那么可以在线上右击选择设置形状格式来改变表达方式。7.图形制作完成后,可以选择直接全选复制到word或者ppt中,也可以通过保存后将整个文件拉倒word或者ppt中,都可以完成效果。Microsoft Office Visio是由Microsoft公司于1992年推出的一款基于Windows平台的流程图与示意图绘制软件,是Microsoft Office软件的一部分。Microsoft OfficeVisio可以制作的图表范围十分广泛,其强大的绘图功能可以绘制地图、企业标志等,同时支持将文件保存为svg、dwg等矢量图形通用格式。

统计学论文范文家建立模型

在统计学中,统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型,但可通过试验或直接由工业过程测定数据,经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的,在对历史数据分析的基础之上,估计相关变量的概率分布,并结合基本面数据对未来收益进行预测,发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性,使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益,理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级,本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利 成对交易 应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券,通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性,那么一旦两者之间出现了背离的走势,而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正,从而可以产生套利机会。在统计套利实践中,当两者之间出现背离,那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票,在未来两者之间的价格背离得到纠正时,进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复,即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的,且其序列图波动在一定的范围之内),价格的背离是短期的,随着实践的推移,资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的,则可以构造统计套利交易的信号发现机制,该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票), 其市场价格之间存在着良好的相关性,价格往往表现为同向变化,从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具 体操 作策略有很多,一般来说主要有成对/一篮子交易,多因素模型等,目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略,通常也叫利差交易,即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配,使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤:一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出,应当结合基本面与行业进行选股,这样才能保证策略收益,有效降低风险。比如银行,房地产,煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类,然后在进行协整检验,这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性,需要首先对股票价格序列进行平稳性检验,常用的检验方法是图示法和单位根检验法,图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图,从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列,而经过一阶差分后的时序图表现出随机性,则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定,单位根检验的方法很多,一般有DF,ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的,我们就可以对不同的股票序列进行协整检验,协整检验的方法主要有EG两步法,即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归,得到一阶残差,再对残差序列进行单位根检验,如果存在单位根,那么变量是不具有协整关系的,如果不存在单位根,则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外,还有Johansen检验,Gregory hansan法,自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验,可以判定股票价格序列之间的相关性,从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利,并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率,结果显示,股票间价格协整关系越高,进行统计套利的机会越多,潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”,也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况:短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中,检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况,即不相关增量的研究,可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中,常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量,当这两个统计量在一定的置信度下,显著大于其临界水平时,说明该序列自相关,也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是:随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长,这些期间内增量是可以度量的。这样,在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差,如果股价的波动是随机游走的,则方差比接近于1;当存在正的自相关时,方差比大于1;当存在负的自相关是,方差比小于1。进行长期可预测性分析,由于时间跨度较大的时候,采用方差比进行检验的作用不是很明显,所以可以采用R/S分析,用Hurst指数度量其长期可预测性,Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的:

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差,N为观察次数,H为Hurst指数,C为常数。当H>时说,说明这些股票可能具有长期记忆性,但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列,还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断,其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系,这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据,但是最近研究发现,采用高频数据(如5分钟,10分钟,15分钟,20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价,而且如果两只股票价格价差比较大,需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价,20分钟收盘价,30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析,结果显示,使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中,用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池,使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说,其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的,弱有效的,或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究,首先得出结论:统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据,对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验,结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔,陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验,采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔,魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正,提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面:1.作为一种有效的交易策略,进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在,验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立,随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善,相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

[1] . Burgess:A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.

[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).

[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.

[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.

[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.

关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展,现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题,严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展,所以基于这种背景之下,学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法,并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型,因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术,对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据

本文以半参数模型为例,对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论,并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外,本文初步讨论了平衡参数的选取问题,并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论,同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中,人们所采用的参数数据模型构造相对简单,所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差,例如在测量相对微小的物体,或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题:它不但能够消除或是降低测量中出现的误差,同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息,如果能改善,就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度,也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说,在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面,体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性,可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计,也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型,不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计,同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外,基于对称和不对称这两种情况,可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验,这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外,还受到某种特定因素的干扰,所以不能将其归入误差行列。另外,基于自变量测量存在一定误差,经常会导致在计算过程汇总,丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的,在80年代逐渐发展并成熟起来。目前,这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间,其内容不仅囊括了线性部分,同时包含一些非参数部分,应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分,主要是函数关系,也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分,换句话就是对变量进行局部调整。因此,该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息,这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势,所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说,这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为:

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件,从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲,纵向数据其实是指对同一个个体,在不同时间以及不同地点之上,在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别,从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时,其观察值是相对独立的,因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势,同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中,不仅保留了其优点,并在此基础之上进行发展,实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂,所以很难进行参数化的建模。

另外,虽然线性模型的估计已经取得大量的成果,但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题,还能在百病态的矩阵时,提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先,对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照,可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型,然后,按线性模型处理,得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化,但是这种线性系数随着时间的变化而变化,根本求不出在同一个模型中,所有时间段上的样本,亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时,如果将它看作为随机变量,往往只能达到估计的作用,要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数,即模型中含有本质的非线性部分,就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态,研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,对应的定量参数是维数,分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此,第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法,也称之为参数化估计法,是关于半参数模型的早期工作,就是对函数空间附施加一定的限制,主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的,而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据,同样的检验方法,也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题:怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数,泛最小二乘法不如最小二乘法,但是当时使用最多的还是最小二乘法,其目的也就是为了估计参数。最小二乘法,在经过一段时间的研究和应用之后,逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型,同时在纵向数据半参数建模中,辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效,而且只要观测值很精确,那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时,很早就使用用最小二乘配置法,并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时,我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时,考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上,研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说,该方法只强调了整体误差要实现最小,而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中,需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中,其系统误差是影响高精度定位的主要因素,由于在解算之前模型存在一定误差,所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中,通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中,发现并恢复整周未知数,由于观测值在卫星和观测站之间,是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响,因此难于用参数表达。但是在平差计算中,差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少,但由于种种原因,依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差,则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型,对于有着光滑项的半参数模型,在既定附加的条件之下,能够提供一个线性函数的估计方法,从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外,还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下,尤其是数学界的理论研究,我们总是假定S是随机变量实际上,这种假设是合理的,近几年,我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果,而且因其形式相对简洁,又有较高适用性,所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用,说明了该法的成功性及实用性,从理论上说明了流行的自然样条估计方法,其实质是补偿最小二乘方法的特例,在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用,因此应被推广使用到研究半参数模型中来,不仅能够更及时,更加准确的进行误差的识别和提取,同时可以提高参数估计的精确度,是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、 总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容,并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据前提下,半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题,还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上,为迭代法提供了详细的理论说明,为实际应用提供了理论依据。

参考文献

[1]胡宏昌.误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性[J].湖北师范学院学报(自然科学版),2009(03).

[2]钱伟民,李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版),2009(08).

[3]樊明智,王芬玲,郭辉.纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计[J].数理统计与管理,2009(02).

[4]崔恒建,王强.变系数结构关系EV模型的参数估计[J].北京师范大学学报(自然科学版).2005(06).

[5]钱伟民,柴根象.纵向数据混合效应模型的统计分析[J].数学年刊A辑(中文版).2009(04)

[6]孙孝前,尤进红.纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计[J].中国科学(A辑:数学),2009(05).

[7]张三国,陈希孺.EV多项式模型的估计[J].中国科学(A辑),2009(10).

[8]任哲,陈明华.污染数据回归分析中参数的最小一乘估计[J].应用概率统计,2009(03).

[9]张三国,陈希孺.有重复观测时EV模型修正极大似然估计的相合性[J].中国科学(A辑).2009(06).

[10]崔恒建,李勇,秦怀振.非线性半参数EV四归模型的估计理论[J].科学通报,2009(23).

[11]罗中明.响应变量随机缺失下变系数模型的统计推断[D].中南大学,2011.

[12]刘超男.两参数指数威布尔分布的参数Bayes估计及可靠性分析[D].中南大学,2008.

[13]郭艳.湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析[D].中南大学,2009.

[14]桑红芳.几类分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断[D].中南大学,2009.

[15]朱琳.服从几类可靠性分布的无失效数据的bayes分析[D].中南大学,2009.

[16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学,2009.

猜你喜欢:

1. 统计学分析论文

2. 统计方面论文优秀范文参考

3. 统计优秀论文范文

4. 统计学的论文参考范例

统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

浅谈统计分析与决策

[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策,必须搞好统计分析。搞好统计分析,需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。

[关键词] 统计分析 分析方法 决策

统计工作的全过程分为四个阶段,即统计设计,统计调查,统计整理,统计分析。其中,统计分析是统计工作的最后一个阶段,是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策,这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是,那么,统计分析与决策是什么关系呢?

狭义的说,统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础,以统计方法为手段,对社会经济情况进行科学的分析和综合研究,以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标,运用逻辑方法和统计方法,对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究,以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病,统计分析就是对病情的诊断,决策就是开处方,“诊断”和“处方”是有区别的。

广义的讲,统计分析与决策是密不可分的。一方面,统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤:第一,诊断问题所在,确定决策目标;第二,探索和拟定各种可能的备选方案;第三,从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看,尽管要用到多种方法和手段,但哪一步也离不开统计分析,第一步就是通过统计分析,诊断问题所在,并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案,要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选,对每一方案要充实具体内容,“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案,首先要对各个备选方案进行评价、论证,这又需要统计分析。因此可以说,没有统计分析,也就没有科学决策。另一方面,从某种意义上讲,决策是统计分析的结果。一般来说,统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法,其实,决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法,只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方,治病救人,不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题,解决问题,推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题,而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲,统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计,也不能为分析而分析。统计应该参与决策,为了决策科学化,必须搞好统计分析。

搞好统计分析,需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

一、统计分析选题

所谓选题,就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。

怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义,二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。

统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如:计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如:市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容,可根据不同的时间、地点、条件,按两条选题标准适当选择。

统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内,研究总体的各个方面及其相互关系,或研究总体的主要方面的统计分析,属于综合分析;只研究其中某一方面,或某一部分的统计分析,属于专题分析。两者各有不同的特点,都是必要的,但专题分析宜多,综合分析宜少。

二、统计分析方法

统计分析的关键是分析,怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。

统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲,统计分析就是统计学原理的运用。

统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象,可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律,这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应,要分别采用不同的统计分析方法。

形成概念一般用描述性的综合指标法,即总量指标、相对指标和平均指标,以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质,分析事物变化的原因,找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。

对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握,灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。

所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例,以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义,一是二者不可偏废,二是二者密不可分,

没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。

从根本上讲,统计分析就是完成从感性认识到理性认识,从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃,才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高,往往就是没有完成这一飞跃,仍然停留在表面现象上。

三、统计分析报告的撰写

统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命,那么,统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求,可以概括为五个字,就是“准、快、新、深、活”。

准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确,情况准确,论点准确。

快:就是在决策层决策之前,不失时机地及时提供分析报告。

新:就是不断创新。要求不断开拓新领域,钻研新课题,反映新情况和新问题。

深:就是要在充分占有材料的基础上,提高分析的深度,使认识不只停留在反映现象上,而要揭示事物的本质和规律,并且用观点统帅材料,用材料说明观点,做到材料和观点的统一。

活:就是文字生动活泼,形式灵活多样。资料要多样化和生动具体,要有群众语言,要通俗易懂,文字要精精炼。

统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析,不可能写出好的报告。经过分析阶段,弄清了事实,判明了性质,探索出规律,得出了结论,在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好,并不等于报告写得好,这里还有个撰写的技巧问题,那就是准确地表述事实,透彻地阐明本质,深刻地揭示规律,恰当地提出建议。

1.准确地表述事实

每一篇统计分析报告,都需要表述所分析的现象,即说明“是什么”。准确地表述事实,才能给读者一个明确的概念。为此,须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当,不要堆砌数字,搞数字文字化;(3)语言要素准确。

2.透彻地阐明本质

现象只说明事物的各个片面,本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告,必须深刻地揭示事物的本质,它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质,那只能是现象罗列,没有多大价值。

阐明事物的本质,也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如,某企业利润增加,是靠涨价,还是靠降低成本?经过分析,认识到利润增加主要是靠降低成本,这是矛盾的主要方面,这就反映出事物的性质。因此,在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业,本质问题是钢材浪费严重,在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。

3.深刻地揭示规律

规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系,经过推理,这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系,反映了事物发展变化的规律性,而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系,所以在统计分析报告中,要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。

4.恰当地提出建议

认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。

以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。

统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平,更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。

试谈统计分析方法应用

【摘要】统计分析方法应用于各个领域,解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题,本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性,针对性的提出了需要引起注意的共性问题,具有很强的现实意义。

【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言

随着信息技术的普及和广泛应用,它推动了社会、经济和科学技术的发展,多元统计分析方法的难题得到了攻破,各个领域广泛采用,推动了各行各业经济的快速发展。

二、多元统计分析方法的主要应用

统计方法是科学研究的一种重要工具,其应用颇为广泛。在工业,农业,经济,生物和医学等领域的实际问题中,常常需要处理多个变量的观测数据,因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及,以及社会,经济和科学技术的发展,过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法,已越来越广泛地应用于实际。

聚类分析

它是研究分类问题的一种多元统计方法,聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类,然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离,再选择近似者并类每合并一次减少一类,继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解,定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者,哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题,企业首先可以通过 市场调查 ,获取自己和所有主要竟争者,从而寻找企业在市场中的机会。

判别分析

判别分析是已知研究对象分成若干类型,并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分析,企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标,用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。

主成分分析

主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标,来代替原来指标,同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标,尽可能多反映原来指标的信息,在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别,从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。

因子分析

因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述,多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析,如果按照一般的分析方法,我们就需要处理N个指标,并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性,会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标,从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。

三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性

(一)构建多元统计分析方法检验体系,提高多元统计分析应用质量

多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用,但应用中盲目套用分析方法的情况很多,只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤,对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此,本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上,使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高,推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。

(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论

多元正态分布总体的样本分布,即维希特分布,霍特林分布,威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验,包括一个正态总体均值向量假设检验,两个正态总体均值向量假设检验,多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验,包括一个正态总体协方差阵假设检验,多个协差阵相等假设检验。

(三)关于统计检验体系

将上述统计检验体系有机结合在一起,就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法,充分发挥多元统计分析方法的应用价值,提高应用质量,我们建议,在应用时,应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架,随着多元统计分析方法理论的逐步完善,上述检验体系也需要不断完善,也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面,在实际应用中,即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验,由于各种方法自身存在的缺陷或局限性,也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是,因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上,仍然保留着一种艺术气息,并没有统一做法,因此很多情况下也是不能令人满意的。总之,我们在应用时,对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类:

a.主成分分析统计检验体系

b.因子分析统计检验体裂引

c.系统聚类分析统计检验体系

d.判别分析统计检验体裂

e.对应分析统计检验体系

f.典型相关分析统计检验体系

四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题

1.关于原始数据变量的总体分布问题。

对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求,如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下,对原始变量分布有不同的要求,如因子分析中,公共因子的估计方法不同,对原始变量分布要求不同,采用极大似然估计方法估计主因子时,是假定原始变量是服从多元正态分布的,因此,应用时要引起重视,如典型相关分析要求原始变量服从正态分布,但在严格意义上,如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系,典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。

样本容量问题。

进行多元统计分析时,样本容量n达到多少为宜,目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10~20倍,有的认为样本容量要在100以上比较合适,有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可,也有的认为不必苛求太多的样本容量,如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时,即使再扩大样本容量,也难以得到满意效果。

原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。

多元统计分析方法中,有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中,进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的,如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时,则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后,才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性,则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时,这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是,如果变量之间的关系不是线性的,而是非性相关关系,于是,所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。

数据处理问题。

多元统计分析中涉及多个变量,不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时,具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的,不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”,即数量级的变量的影响会被忽略,从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响,进行多元统计分析时,必须对原始数据进行处里,最常用的是先作标准化变换处理,然后再作相应的分析。

五、结束语

在统计分析方法的应用中,会涉及到多个变量,因此,必须根据原来有的数量进行处理,然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础,对相关检验体系和分析体系进行了分析,具有现实的理论指导意义。

【参考文献】

[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社,1999:223—224.

[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社 ,2005:343—366.

[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社,1999.

[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计 教育 ,2007(9):4—7.

统计学是一门实质性的社会科学,既研究社会生活的客观规律,也研究统计方法。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文,欢迎大家阅读参考!

浅谈概率在统计学中的应用

摘 要:概率是研究随机现象的数学学科,其理论严谨、 应用广泛、 发展迅速。目前,概率的理论与方法已广泛应用于 统计学中,主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。

关键词:随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理

统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据,这个用法称为描述性统计学。另外,观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称为应用统计学。另外,还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

同一仪器多次测量同一物体的重量,所得的结果彼此总是略有差异,这是由于诸如测量仪器受大气影响,观察者身体或 心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的,同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹,弹落点也不一样,因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外,炮筒位置的误差,天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。

总之所举这些现象的一个共同点是:在基本条件不变的情况下,经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说,就个别的试验结果或观察结果而言,它会时而出现这种结果,时而出现那种结果,呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现,这种结果称为随机事件,简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料,这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化,计算它的几率并且做出对于母体的推论,这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测,关联性的预测,或是将关系模式化(回归)。

随机现象有其偶然性的一面,也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性,即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动,这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的,不随人们的意志而改变的一种客观属性,因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小,这个数p(A)就称为随机事件A的概率,因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。

如果样本足以代表母体,那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上,统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支,它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。

概率在统计学中有着重要的作用,包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等,正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布,例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸:身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸:直径、长度、宽度、高度,都近似服从正态分布。

一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多,而每个因素所起的作用又不太大,则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质,许多分布可用正态分布来近似,另外一些分布又可由正态分布来导出,因此在理论研究中,正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布,得出一个阶段的学生总体是否进步,然后寻找原因,得出改进办法。分析一年 经济的发展,预测来年的收入。找出影响发展的主要因素,寻求改进的方法等等。

小概率事件即发生概率很小的事件(p≤),在统计学中有着重要的应用,这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖,就是典型的小概率事件,也许每一期均会有大奖开出(可能性很小),但对于每一个彩民来说,他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实,这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小,如果真的发生了,根据统计学可怀疑其真实性。

如某接待站在一天内共接待5人单独来访,结果这5人全在周一到访,由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日,一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人,全都是周一来访”事件,Am的概率如下表示:

事件 A1概率 事件 A2概率

事件 A3概率 事件 A4概率

事件 A5概率

5个人都在周一来访的概率为,大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了,于是怀疑假定的正确性,从而推断接待站有规定的接待日。

公元1814年,拉普拉斯在他的新作中,记载了一个有趣的统计,世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21,即在出生的婴儿中,男婴占,女婴占,可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时,却得到另一个比是25∶24,男婴占,与前者相差,对于这千分之一点八的微小差异,进行调查研究,发现巴黎人有“重女轻男”的现象,有抛弃男婴的陋习,以至于歪曲了出生率,经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高,但也存在犯错误的风险(较低)。

小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断,假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法,由于抽样误差的存在,样本信息和总体特征间可能不尽相同,所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。

如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的,是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率,也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算,即在检验假设成立的情况下,差别是由抽样误差造成的概率。

统计在现代化 管理和 社会生活中的地位日益重要,随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要,人们的日常生活都离不开统计,统计的影响是这样巨大,故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。

浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养

摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。

关键词:统计学教学方法设计能力培养

统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。

一、统计学基础课程教学的特点

统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。

二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养

在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。

1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣

在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。

时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。

2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力

我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。

3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是

分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。

GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。

4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力

在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。

告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。

5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力

教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。

为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。

验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。

这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。

通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。

毕业论文的计量模型

那你可以去参考下(建模与仿真)这类刊物上的文献吧,参考学习下

论文——讨论是论文中比较重要,也是比较难写的一部分。应统观全局,抓住主要的有争议问题,从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理,而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论,表明自己的观点,尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设,提出本题的发展设想,但分寸应该恰当,不能写成“科幻”或“畅想”。结论论文——结语或结论论文的结语应写出明确可靠的结果,写出确凿的结论。论文的文字应简洁,可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。

你好,帮助你的

论文里的模型都从生活中常见的儿来。首先 强调一点,论文中模型不是最重要的,不是决定你论文成败的原因,模式使用的初衷是论证你的主题,你的point。不是越难越好,是越简单越好。当然如果你就是搞统计方法,计量模型研究的,那模型对你很重要,忽略本文。

论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。

当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究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。

2020年12月24日,《本科毕业论文(设计)抽检办法(试行)》提出,本科毕业论文抽检每年进行一次,抽检比例原则上应不低于2% 。

  • 索引序列
  • 毕业论文建立计量模型
  • 财管毕业论文建立模型
  • 毕业论文中如何建立模型
  • 统计学论文范文家建立模型
  • 毕业论文的计量模型
  • 返回顶部