论统计学在经济领域的应用.ppt

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1、1,论统计学在经济管理领域的应用,厦门大学曾五一,2,一、统计学在经济研究中的作用二、经济统计研究成果的评价标准三、经济统计今后研究的课题四、应注意避免的误区,3,一、统计学在经济研究中的作用,统计学在经济研究中的重要作用主要表现在以下几个方面：为收集经济数据提供必要的方法。现代经济学的研究必须在定性分析的基础上，建立经济数量模型，开展定量分析。因此首先有必要收集必要的经济数据。经济统计学给出了各种经济统计指标的科学定义和计算口径，给出了具体收集各种指标的方法和途径。离开了统计学的支撑，就不可能得到充分的能够真实反映客观世界的经济数据。这样，无论多么精巧的模型都只能是“投入垃圾、产出垃圾”。,

2、4,为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法。社会经济的个别现象受多种复杂因素的影响，其中包括了相当多的偶然因素，只有通过统计的大量观察法，才能从偶然中发现必然，总结出现象变动的数量特征。微观经济学中著名的恩格尔曲线(Engels curve)与宏观经济学中的菲利普斯曲线(Phillips curve),就是通过统计观察发现数量特征的典型事例。为检验经济学理论的真实性和完善程度提供方法论基础。任何经济理论都只是相对真理,只能在特定的历史阶段较好地解释某些经济现实。因此需要人们利用经济数据去检验这些理论是否能够与实际情况相符。这种分析被称为实证分析。实证分析所获得的新知识常常为实质性学科的

3、研究开辟新的领域。例消费函数。.,5,任何经济系统都可以看作是服从一定概率分布的随机过程(stochastic process)。任何经济现象(经济数据)都可以看作是这个随机数据生成过程(data generating process)的实现(realizations)。随机经济系统的概率规律可以被看作为“经济运行规律”(law of economic motions)。概率统计为揭示随即系统的规律规律提供了方法论基础。计量经济学的创始人Fisher(1933)在计量经济学期刊的创刊号中指出：“实践证明,统计学、经济理论、数学这三个要素是真正理解现代经济生活中数量关系的必要条件,而不是充分条件

4、。只有三个要素互相融合,才能发挥各自的威力,才构成了计量经济学。”,6,二、经济统计研究成果的评价标准,美国著名统计学家Tukey1962年发表了题为“数据分析的未来”的长篇文章，论及对数理统计研究的评价标准。对分析数据工作有无直接作用。是否发明了新的统计方法或者将一些统计方法组合应用于新的领域；对分析数据工作有无间接作用。虽然未发明新的统计方法，但就学科的理论框架进行了有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。如费歇在1921年发表的题为理论统计学的数学基础和1925年发表的题为点估计理论的文章，虽则并末提出新的统计方法，但其中所提出的概念和理论框架，主导了以后

5、许多年的数理统计学的研究思路影响延续至今。成果的数学水平。解决或推进有统计学背景的数学问题方面有独到和创新之处。,7,对于经济统计研究来说，衡量经济统计研究成果也可以有类似的三个标准：经济学标准。通过对经济数据的分析，发现了新的经济规律，或者是很好地论证和说明了某种经济现象发展的趋势和数量变动规律。对经济数据分析工作的直接作用。提出了新的经济指标及其核算方法、发明了新的分析方法或者是将产生于其他领域的方法成功地应用于经济社会领域，或者是巧妙地结合运用已有的方法等等。对经济数据分析工作的间接作用。虽然未提出新的方法，但就学科的理论框架进行有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研

6、究分支和领域。关于大统计学科的讨论等等，经济统计领域大国民核算体系的提出等等也属于类似的工作。,由以上标准可以看出：两类统计学的评价标准是有共同之处但也存在较大的差异。从共建大统计的要求看，经济统计学家和数理统计学家都不能以经济学或数学的标准来要求和评价对方。如果不能够承认、欣赏和包容对方，数理统计学和经济统计学就很可能谋求各自回到数学或经济学中去发展，“大统计”的美好蓝图势必落空。,8,9,长期以来，我国的数理统计学界，采用发展纯数学的方法去发展统计学，特别是在成果评价方面，重理论轻实用。这种“政策导向”使许多数理统计学者对实用问题不感兴趣。研究内容流于空疏，相当一部分属于“自娱自乐”，无补

7、于实际。我国的经济统计学界没有很好地将现代统计方法应用于社会经济领域，去得到一些非统计专业的经济学者难以得到的很有参考价值的定量分析结论。因此，难于获得社会的支持。使学科发展的“良性循环”无法形成。相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，“统计”味道不浓。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。,从做大做强我国统计学的角度看，统计学界的研究要更加面向实际，面向应用，争取多出有“高显示度的成果”。经济管理类统计学的论文理应将社会经济现象的数量方面作为研究对象，将社会经济领域统计方法（包括如何测定社会经济现象与指标的设定

8、）的开发与应用作为研究的重点。无论从“问题带方法”的角度，还是从“方法带问题”的角度，都不应忘记统计学应具有的用数据说话的特色。,10,11,三、经济统计学今后主要的研究课题,（一）国民经济核算研究国民经济核算体系的充实和完善；非市场产出核算；未观测经济的测算；金融证券服务的核算；环境经济综合核算；可持续发展的统计测定；知识经济和科技进步的统计测定；（二）统计在管理领域的应用统计方法在全面企业管理中的应用研究会计实证研究,（三）统计在金融投资中的应用研究金融风险的测定与控制金融产品的设计、估价指数基金股指期货保险精算金融市场有效性和关联性分析（四）政府统计工作研究统计数据质量控制与管理统计调查

9、体系的改革与完善（五）重大社会经济热点问题的统计研究经济增长问题的统计研究经济安全的统计研究低炭经济的统计研究财政与货币政策效应的实证分析,12,13,坚持经济统计学的正确方向,进行这些课题的研究，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法。因此，搞经济统计的同志不要妄自菲薄，不要“东施效颦”，更不要“邯郸学步”，而应该理直气壮地坚守自己的阵地，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为自己研究的重点，同时积极参与重大社会经济问题的研究，发挥经济统计学的作用。,14,四、应注意避免的误区,1不能东施效

10、颦，更不可邯郸学步。莊子中有两个典故:春秋越國醜女東施模仿美女西施捧心皺眉，然卻更見其醜。燕国有一个少年听说赵国首都邯郸人走路的姿态很美，便到邯郸去学习。为了更专心学习赵国人的步法，他决心忘掉以前的走路方法，但他最终没有学会邯郸人的步法，由于以前自己的走路方法也忘了，结果只好爬着回去了。用数学形式表述经济问题只是一种可能的方式，不是唯一的方式。不少诺贝尔经济学奖得主的成名之作未用数学公式化表述。例如著名的“科斯定理”在其发表之时实际上是用文字来表述的。关于建设中国社会主义的理论，也未见用数学形式来表达。这并不妨碍这一理论在实践中发挥重大作用。,15,经济学家经常在用数学模型或统计方法得到理论或

11、实证结果后，再用非数学语言来概括和总结。这可视作“后期产品”，比如综述性、介绍性的论文和政策性的文章。特别是后者必须用非数学语言表述并落到实处才有受众，才可能有政策影响。经济理论是数据分析模型的灵魂，离开了经济理论的指导，数据分析模型可能只是数字游戏，无法揭示客观的经济规律。格林指出“理论在经济计量学中的作用是第一位的，有人认为只要有足够的时间分析数据，就一定可以揭示出某些复杂的真理，这种信念对非实验数据来说是毫无道理的乐观。”因此，在经济社会领域进行数据分析，应当在定性分析的基础上，根据问题的性质和所取得的数据的特点，选用合适的方法（包括数理统计方法和经济统计方法），开展定量分析，切不可随意

12、丢弃原有的优势。,16,2.不能买椟还珠,韩非子中有一典故：有个楚国的珠宝商人，在郑国贩珠宝。他把一颗最贵重的珍珠，定了最高的 价格，并且特制了一个漂亮精致的小盒子。刚一陈列出来，便被一位顾客看中了，他当场如数付款买了下来。可是这位顾客却把珍珠取出来，还给商人，只把空盒子拿走了。故事中的顾客显然是不识货的，他只欣赏盒子的漂亮外表，却不知道珍珠的贵重。这则寓言告诉我们不可舍本求末。经济研究最重要的是经济思想而不是数学公式。不能以数学水平的高低来衡量经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。现在有一种倾向，简单问题复杂化。不注意问题的实质和方法的适用条

13、件，片面追求复杂的方法和复杂的模型。如何为处理复杂问题，尽可能提供简单的方法本应是我们努力的方向。,17,3不可南辕北辙。这是战国策上的故事。有人要到楚国去，楚国在南方他却驾车向北走，人家告诉他到楚国应向南走，劝他回头，他回答说：“我的马好!”再劝他，他说：“我的旅费多。”；再劝他，他说：“我的车夫驾车技术高。”其实，这些条件越好，他离楚国就越远了。建立经济数据分析模型的目的是为验证某一想法或凭借成功的模型进行预测，有点像理科的实验，希望实验所得的结果能支持我们的设想。因此在建模时的导向很重要，如果建立的模型与你要证实或否定的原理关系不大，那么即使你建模所根据的理论正确、设置精巧，你的计算机计

14、算能力超强、计算软件功能强大，数据收集完整、准确，你的处境是不是和那个要去楚国的人有点相像呢?,18,4切勿祠少求多。史记“滑稽列传”中讲到，齐王要淳于髡借兵救齐，所给礼物很少，淳于髡讲了一个故事：有一个人向上天祈祷，希望上天保佑他家的高地打下的粮食装满笼，低田打下的粮食装满大车，五谷丰登粮食满仓。而他的祭品(祠)却只有一只猪蹄和一杯酒。齐王听了以后便多给礼物，借兵成功。计量经济模型的基础是数据，收集数据是建模的基本功，必须有充分多可靠准确的数据，才有可能建立起有意义的模型。如果实在收集不到足以建模的准确数据，则宁可放弃。有时我们会看到这样的“模型”：一共只有十几个不知其是否准确的原始数据却要

15、确定四、五个参数；只有十几年的历史数据却要预测此后二、三十年的情况。为模型做的工作太少，要求模型给出的结论太多。这样建立起来的“模型”当然无法达到目标，就像那位祈祷者一样。,19,2.不能买椟还珠,韩非子中有一典故：有个楚国的珠宝商人，在郑国贩珠宝。他把一颗最贵重的珍珠，定了最高的 价格，并且特制了一个精致的小盒子。刚一陈列出来，便被一位顾客看中了，他当场如数付款买了下来。可是这位顾客却把珍珠取出来，还给商人，只把空盒子拿走了。故事中的顾客显然是不识货的，他只欣赏盒子的漂亮外表，却不知道珍珠的贵重。这则寓言告诉我们不可舍本求末。在肯定数学在经济学研究中的重要作用的同时，需要指出：经济学不是数学

16、。在经济研究中，经济思想（idea）是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜。不能以数学水平的高低来衡量一名经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。,20,经济学是一门以现实中的经济行为为研究对象的社会科学。一方面，所有的经济理论最终都要接受现实的检验；另一方面，新理论的创立和旧的理论的发展也要受现实的启发。现代经济学的实证分析，都是以经济学理论为出发点进行的，或是对已有理论的检验，或发现新的、已有理论尚不可解释的经验证据。经济学家不仅关心变量的估计值和变量间的相关性，更关心变量间的因果

17、关系以及计量结果背后的经济含义。现在有一种倾向，简单问题复杂化。不注意问题的实质和有关方法的适用条件，为方法而方法为模型而模型。如何为处理复杂问题，尽可能提供简单的方法，是我们应努力的方向。,21,对于经济定量分析研究来说，经济理论是数据分析模型的灵魂，离开了经济理论的指导，数据分析模型可能只是数字游戏，无法揭示客观的经济规律。格林指出“理论在经济计量学中的作用是第一位的，有人认为只要有足够的时间分析数据，就一定可以揭示出某些复杂的真理，这种信念对非实验数据来说是毫无道理的乐观。”因此，在经济社会领域进行数据分析，应当在定性分析的基础上，根据问题的性质和所取得的数据的特点，选用合适的方法（包括

18、数理统计方法和经济统计方法），开展定量分析，切不可随意丢弃原有的优势。,22,3不可南辕北辙。这是战国策上的故事。有人要到楚国去，楚国在南方他却驾车向北走，人家告诉他到楚国应向南走，劝他回头，他回答说：“我的马好!”再劝他，他说：“我的旅费多。”；再劝他，他说：“我的车夫驾车技术高。”其实，这些条件越好，他离楚国就越远了。建立经济数据分析模型的目的是为验证某一想法或凭借成功的模型进行预测，有点像理科的实验，希望实验所得的结果能支持我们的设想。因此在建模时的指向很重要，如果建立的模型与你要证实或否定的原理关系不大，那么即使你的模型设置精巧，你的计算机计算能力超强、计算软件功能强大，数据收集完整、

19、准确，你的处境是不是和那个要去楚国的人有点相像呢?,23,4切勿祠少求多。史记“滑稽列传”中讲到，齐王要淳于髡借兵救齐，所给礼物很少，淳于髡讲了一个故事：有一个人向上天祈祷，希望上天保佑他家的高地打下的粮食装满笼，低田打下的粮食装满大车，五谷丰登粮食满仓。而他的祭品(祠)却只有一只猪蹄和一杯酒。齐王听了以后便多给礼物，借兵成功。计量经济模型的基础是数据，收集数据是建模的基本功，必须有充分多可靠准确的数据，才有可能建立起有意义的模型。如果实在收集不到足以建模的准确数据，则宁可放弃。有时我们会看到这样的“模型”：一共只有十几个不知其是否准确的原始数据却要确定四、五个参数；只有十几年的历史数据却要预

20、测此后二、三十年的情况。为模型做的工作太少，要求模型给出的结论太多。这样建立起来的“模型”当然无法达到目标，就像那位祈祷者一样。,24,5.避免盲人摸象,古代印度佛经中有一个盲人摸象的故事。有四个盲人很想知道大象是什么样子，可他们看不见，只好用手摸。胖盲人先摸到了大象的牙齿。他就说：“我知道了，大象就像一个又大、又粗、有光滑的大萝卜。”高个子盲人摸到的是大象的耳朵。“不对，不对，大象明明是一把大蒲扇嘛！”他大叫起来。“你们净瞎说，大象只是根大柱子。”原来矮个子盲人摸到了大象的腿。而那位年老的盲人呢，却嘟嚷：“唉，大象哪有那么大，它只不过是一根草绳。”四个盲人争吵不休，都说自己摸到的才是真正大象的样子。而实际上呢？他们一个也没说对。在进行统计数量分析时，由于数据偏少，或数据的识别力较低，有可能出现多个不同甚至是相互矛盾的经济理论或模型同时并存的情形。这与盲人摸象的情况很相似。这时不应轻易否定其中的某一方，接受某一方，而应做进一步的分析和考察。,