混凝土防火墙板项目立项报告申请范文(发改委立项申请.docx
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1、欔揌肺什么是计量经济学?;计量经济学是一门神秘而又令人着迷的学科。说它神秘是因为计量经济学门槛极高,而后续深入的模型和理论更是如读天书。这是因为计量经济学所运用的数学的语言。说它令人着迷是因为学习计量经济学是一个突破自我的过程,每学一个新的模型,数据处理方法,或者是统计理论,学习者都要付出巨大的努力,而换来的是一次次质的飞跃,对于学习者来说是一个非常满足的过程。 说到底,计量经济学就是运用统计学和数学作为理论背景,产生基于现实问题的模型,最后再运用现实的数据去解答现实生活中的各种问题。这些问题包括预测与决策。这个学科的理论核心就是发掘数据的特性和数据之间的关联性来解答现实问题。为此,计量学家们
2、创造出了数据分析的模型。在这套发掘数据特性与关联性的方法的后面存在着一整套严谨的理论。因为这套理论的存在,我们才可以放心地使用计量学的模型,即使有人问到计量学背后的道理和逻辑时,计量学家就可以用一大套的理论来解释为什么这套方法是正确的。 最早的计量经济学还要溯源到高尔顿(Francis Galton)发表在人类学期刊上的一篇论文。在这里,高尔顿想要研究基因的遗传关系:父母的身高能不能决定孩子的身高?这篇论文发表于1886年。这篇论文首次提到了“回归”这个词。对于大多数学生来说,计量应该都是从回归开始的。为什么会回归呢?因为高尔顿发现了身高基因遗传背后的平稳性(stationarity),高个子
3、父母会生出低于他们身高的孩子,而矮个子的父母会生出高于他们身高的孩子。在宏观层面来说,下一代的身高会“回归”到平均值。那么,若干代之后,人类的身高都会趋于平均值。 可惜,这个结论完全站不住脚。人类各代身高的平稳性自然是没得说,可是要说回归到平均值就有点牵强了。因为,如果每下一代的身高都回归到平均值的话,那为什么到现在人类还有如此大的身高的差别?可是数据就摆在大家的面前,如果不说是回归的话似乎又说不过去。 终于,计量学家找出了一个令人信服的理论,那就是数据的残差项。正是因为数据的残差项,产生了人类身高的差异。从此,计量学家们把测量不到,估计不了的误差称为残差项。 放远一点来说,每一次计量经济学的
4、突破也是因为在过去,研究者们从某套方法的得出的结论匪夷所思才开始的,比如工具变量就是一种解决内生性(也是各种模型结论匪夷所思的总称)的问题。 高尔顿的论文所使用的方法有很多的错误,这因为发表论文的时候才是19世纪。比如,当时的人们计算数据都是手动算的。所以为了方便计算,高尔顿使用单变量回归的方法,把母亲的身高乘以1.08,然后和父亲的身高取平均数,最后才用这个平均的变量去和孩子的身高进行回归。现在的计量经济学会直接用多变量加控制变量回归的方法。或者说,不同家庭的有不同数量的兄弟姐妹,而这些兄弟姐妹都有共同的父母,那么最终的结果会受到影响。现代计量学会使用加权的方法或者其他的形式去更准确地测量我
5、们想要的结论。可见,现代计量学会使用更复杂的方法去得到更复杂的理论。 为了使回归能有更广泛的应用,计量学家们对回归进行了更深入的分析。重点在于,回归到底能告诉我们什么样的信息?总结来说有两点,第一点是预测,也就是在新的数据面前,这些数据通过模型的关联性能不能告诉我们关于另外一组数据的信息。第二点是对经济学的解释。比如,在发展经济学里,通过数据,我们得知,增加老师的数量使得某地区识字率大大提高,通过识字率使得当地居民长期收入增加。所以得出结论,我们需要增加对教育的投资。 在确立的基本的线性模型之后,计量学家们并不满足于此。很多时候,某些效应并不是线性的。有些时候,这些模型很简单,只需要把数据处理
6、好了就可以变成线性模型,比如,宏观经济学里研究宏观数据的增长率之间的关系,比如GDP和失业率,那么很多时候GDP都是取对数,使得增长模型之间的各组数据变成是线性的关系。但是有些时候,数据结构本身就不能通过预先处理使其变成线性模型。比如,因变量的值域受到限制,输出值是0或者是1。或者研究的模型是某种深层次的神经网络,那么就要用到非线性的模型。计量经济学利用函数的连续性,使得非线性模型的某个参数可以通过不断的迭代得到最优的结果。通过分析参数和模型来得到结论。其中最有名的就是高斯-牛顿迭代(Gauss Newtonian)法。计量学里有一大套理论也是关于解释某种迭代算法的合理性。 无论是线性的模型,
7、还是非线性的模型,背后都有一个随机因子。如果研究者们坚信些随机变量服从于某种分布的话,那么计量学还有一种更高效的模型,那就是最大似然法。上面提到的模型对于分布是可以没有任何假设的,只是简单发掘数据之间的关系而已。而通过这套方法,研究者们会让数据去切合某个模型。在某些条件下,这套方法可以最大效率的挖掘出数据隐含的信息。相对的,模型背后的假设是很苛刻的。 如果研究者们不知道这个随机变量背后是个什么分布,甚至是什么模型,但是知道这个模型对于研究者们来说很重要的话,有一种比较另类,也可以说比较暴力,那就是非参数估值法(non-parametrics)。比如,画直方图(histogram)就是一种非参数
8、估值法。之前所提到的模型,为了确立数据的关系,往往会有参数,比如,期望值,方差,协方差,甚至是概率分布里面的参数等。 通过非参数估值法,我们可以绕过这些繁琐的步骤,用一种近乎于万能的方法去挖掘数据里的信息。核心就是把数据之间的关系总结成一个个函数。因为函数无法用参数来表达,所以才叫非参数估值法。其缺点在于,非参数估值法的结论不直观。所以更多时候非参数估值法是为了找出某种参数所需要的函数假设,这就是半参数估值法。或者是通过非参数进行回归分析,寻找条件期望等等。计量学家们也通过某些条件来解释非参数分析的合理性,甚至在某些时候,非参数或者半参数估值法比参数估值法还要好。 上面主要介绍了计量经济学的所
9、用到的挖掘数据信息方法,那么计量经济学的数据有什么性质呢?计量经济学主要面对三种数据,横向数据,时间序列数据和面板数据。横向数据是在同一个时期采集的多个个体的数据。时间序列是单个个体在不同时期的数据。面板数据则是多个个体和多个时期的数据。不同数据结构所用到的模型和处理方法都不一样,比如时间序列会用到自回归,判断数据的平稳性和弱相关性,再比如面板数据会抽出不同个体或者不同时期的固定效应和随机效应等。 再抽象一点来说,数据结构有着两大判断标准,第一是这些数据有没有相同的分布,第二是这些数据互相有没有关联。计量学对于这两个特性进行理论上的分析。通过这些分析,研究者们就可以知道某种估值方法的可行性所要
10、求的最低限度的条件。上面提到的弱相关,就是推翻了数据互相无关的假设。 解释某个模型的合理性主要分成有限数据分析和无限数据分析。意思就是说某个模型在有限数据下的特性是怎么样的,和某个模型在无限数据下的特性是怎么样的。计量学里经常用的证明参数的条件非偏性和有限数据下的分布特性等就属于有限数据分析。可是这些分布特性在越来越多的数据面前也同样如此吗?为了解答这个问题,计量学家们创造出解释无限数据下的模型合理性的理论。统计学和计量学常用的大数定律和中央极限定理就是为了解释无限数据背后的一致性和正态分布状况。 当研究者们了解这些模型和数据的特性后,他们就可以通过这些数据特性进行推断(inferencing
11、)。这种推断也是计量学为什么能成为科学的原因。推断的核心就是测试假设(hypothesis testing)是否成立。比如说,在某个假设成立的前提下,如果现在观测到某个结论的可能性非常低的话,那么这个假设就不成立。之所以称其为科学,是因为科学对世界的认知就是在不断推翻假设中扩大的。 以上是我认知里的计量经济学。总结来说,计量经济学是一门使用了数学作为工具,通过分析数据,应用到解决经济学问题,发现经济学规律的学科。我有一个在四大工作的朋友,我和这位朋友谈论到计量经济学时,这位朋友对此嗤之以鼻。相信很多人对模型预测也是持着怀疑的态度。这是因为计量经济学无法完美地去解释数据的规律,任何经济数据都存在
12、着随机性。除了上帝,没有人可以完美地去预测,去解释数据之间的关联。或者是因为计量理论背后的条件不成立,还是因为模型没有足够的数据去给出解释,抑或是因为他们都被计量经济学背后的一大套理论和公式给吓怕了。总之,计量经济学在应用上面受到非常多的限制。可是计量经济学作为一门学科,在研究经济数据规律后面做出了非常大的努力,最大限度的从经济数据里发现有价值的信息。计量经济学是一门非常有价值的学科。 计量学永无止境。原文地址:什么是计量经济学?本文来源网络整理,不代表本站观点。分享本文章目的在于学习,如有侵权,请邮件告知删除,本站将在收到删除告知信息的情况下,24小时内删除,并给予道歉,谢谢支持! 文库网
13、https:/ 1走进统计学的世界1.1什么是统计学?统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。1.2了解统计学的意义作为大数据时代炙手可热的学问,统计学可以解决很多实际问题。只有了解了统计学你才能知道在大数据意义下生存的游戏法则。一般意义上的统计学包括了:概率学、数理统计学两个部分,它们都是以概率论为基础。2统计学核心定律及概念通过分析数据推断事物的本质,预测它未来的发展,分析数据的第一步就是找出那些看似偶然的发生的事件,背后隐藏着哪些
14、必然性的统计规律。核心内容:大数定律、中心极限定理、随机抽样、回归分析、常犯的概率学错误等。今天,就让小编和大家一起认识和了解整个概率学的基础-大数定律。2.1 什么是大数定律?比如说,我们在学生时代经常会有一些单元测验的考试,对你来说每次考试的分数肯定是会上下浮动的,可能有几次的分数比较高,有几次的分数比较低,但经过了很多次测验以后这些分数应该能够反映你的真实能力了,这就是大数定律的主要内涵。用数学术语来表达就是:当实验次数足够多的时候,实验结果的平均值会无限接近一个数值,这个数值一般叫做期望值。它的意义在于我们可以通过研究概率来看清风险,做出决定,尤其是在理财和投资的时候体现的特别明显。举
15、个栗子:常常有人幻想一夜暴富,最有可能的方法就是买彩票或则进赌场。博彩行业就是依靠概率理论来发财的,让大家觉得自己会是那个幸运儿。如果按照每期奖金的数额除以彩票的发行量,每张彩票的实际价值都不到1分钱。但是,人们都热衷于用2元钱来交换1分钱,就算是某期彩票爆出的大奖掏空了奖池,那从长远来看的话,发行彩票业是稳赚不赔的。为什么呢?根据大数定律,对于长期发行销量稳定的彩票,奖金总额的期望值是恒定的,发行机构只要保证发行彩票的销售额大于彩金期望值,就肯定能够赚钱。赌场也是一样的,只要能够吸引到足够数量的赌客,不管幸运儿赢走多少钱,赌场永远是最后的赢家。所以,一夜暴富的事情发生在我们身上的概率微乎其微
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