研究经济学的数理统计方法

戴雪晴

摘要：针对目前进行经济学研究过程中存在的数学方法应用问题，文章分析了数理统计方法应用的重要性、基本概念以及作用于检验经济绝对收入的过程。其目的是为相关建设者提供一些理论依据。结果表明，要想实现经济学研究成果的可靠性，需通过应用数理统计方法，来提高经济学计算的准确性。

关键词：经济学 数理统计方法

随着我国市场经济发展进程的不断加快，人们对经济学领域的科研成果应用需求越来越大。然而，在实际研究过程中，数理统计方法这一研究重要工具并未引起相应的重视，这就在一定程度上影响了经济学科研项目成果的准确性与可靠性。基于此，相关建设人员应在认识数理统计方法作用重要性的基础上，通过明确其基本应用概念和实际作用过程，来找出该方法作用于经济学研究最佳使用方案。这是实现经济学科学研究成果作用效果和可靠性目标的关键，相关人员应将其作为重点研究对象，以实现数理统计方法的目标价值。

一、研究数学化经济学结合的重要性

经济学应用实现与高等数学这门学科中的知识是分不开的，如果相关建设人员没有将其重视起来，就难以将经济理论应用到模型建设中去。因此，研究人员应加大经济学与数学结合方面的研究，以实现解释模型作用的结果目标。相关研究表明，数量经济学的数学化是实现其发展应用的重要归宿之一。具体来说，就是通过增强经济学研究人员的“问题意识”，来将以往的方法导向转变为问题导向，从而使经济学成为数学化的经济学。这样一来，经济学就能依据数学化实现现代化，进而建立起“新范式”的经济学研究课题。针对这一问题，相关学者分析了数学与经济学结合研究的必要性。此科研内容，通过分析《投入产出经济学》中数学方法的应用过程，进一步证明了上述理论实践的作用效果。此外，研究人员还提出了要将基于“抽象力”的数学方法作为经济学研究的工具，从而提高科学研究工作的效率。值得注意的是，经济学的数学化也要有所节制，不能无限度的覆盖于全部研究历程。此过程，还要应用合理的经济假设、更新数学分析方法、进行现实性解释以及定性到定量的转换，这些均为满足经济学研究发展目标的重要组成部分[1]。

针对数学化与经济学结合研究过程中存在的问题，相关建设人员还要将数学模型建立方法应用进行质量控制。这是解读数学在经济学中意义价值的重要组成部分，相关人员应将坚持客观事实以及实现简单解决复杂，作为实际方法应用的原则和目标。从实践的角度讲，相关学者还应提高经济数学模型的建立方法以及建立要点的研究力度。例如，明确数学在经济学实际应用中的意义价值，确立实践方法应用的原则等。在经济学数学化的研究人才方面，相关人员应以创新原则作为体系培养的目标原则，这是使科研项目成果满足现代化发展需求的关键。因此，科研人才的培养除了要实现数学与经济学的结合外，还要研究未来经济学科研项目的应用发展趋势。只有这样才能不断更新经济学数学化研究的人力资源力量，从而尽早实现该类经济学研究成果的作用发挥。此外，在研究经济学项目使用规律的过程中，还要运用数学化的抽象性特点，从而实现具体问题的解决控制。由此可见，经济学在没有数学化支撑的前提下，非常有可能成为经济哲学，即不能真正作用于实际的社会经济建设[2]。

二、经济学数理统计方法的基本应用概念

在EM算法中数理统计方法的出现是在20世纪70年代，该时期计算机技术以及EM算法得到了快速地发展。与此同时，经济学研究传统的回归分析方法以及方差分析方法虽然实现了应用普及，但其已经难以满足科研人员对经济学快速开发建设的需求。而数理统计方法通过结合概率论以及统计科学，成功的为经济学研究提供技术保证。具体来说，该方法的应用就是从研究总体中抽取一定数量的样本进行检测，并根据获得的数据信息来推断关于研究总体的结论。因此，其应用的原理在于归纳。为提高获得信息的利用效率以及降低总体推断的误差，相关研究人员应充分应用以下数理统计方法，即：追踪数据分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、结构方程模型（Structural Equation Model）、项目反应理论（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多层分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。

而从经济学应用的角度来看，经济学（Economics）是一门具有社会性作用的科学，其研究离不开定量分析以及信息数据的统计，这就意味着经济学也离不开数理统计方法以及数据统计的分析。在实现数学化经济学的分析过程中，可供选择的统计分析方法包括：经济参数检验法、相关分析法、描述性统计法、频数统计法、聚类分析法、因子分析法、对应分析法、典型相关分析法、方差分析法、非经济参数分析法、列联表分析法以及结合分析法等。而可供选择的经济数学化计量模型则包括：多元线性回归模型、一元线性回归模型、分位数回归模型、联立方程模型、协整毓误差修正模型、离散选择模型、Tobit模型、区间估计模型、卡尔曼滤波、面板数据模型、向量自回归模型、ARMA过程与 ARCH 模型、状态空间模型以及数学空间计量模型。基于经济计量的分析方法则是通过回归分析方法，来假定数学统计分布形式和未知数学函数的。此外，还可采用非参数分析法和半参数分析法来实现经济计量的统计。值得注意的是，当计量因子分析与回归分析方法结合起来，此研究方法被业内人士称为通径分析[4]。

三、应用数理统计法于检验经济绝对收入的过程分析

对于一些最基本的经济学问题，相关研究人员均可采用凯恩斯绝对收入假说，来进行数学化分析。以居民收入每增加一元，会平均拿出多少钱进行消费问题为例。首先，经济绝对收入的计算需要将消费的实际支出与收入多少联系起来，这是因为收入的绝对水平直接决定了消费水平。其次，经济绝对收入检验人员要明确几方面内容，即实际的消费支出与实际收入之间的稳定函数；边际消费倾向本身是否是随着收入的增加而递减；边际消费的倾向是否小于平均消费倾向。这里指的实际收入，是现期绝对的收入水平。再次，把现实中存在的问题转化为经济模型，此过程是一个将经济问题转化为数理化的过程。具体应根据一元回归模型：

CONSP=α0+α1GDPP+μ，来进行实际数理化问题的计算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消费的常数项，用来表示边际消费倾向。而GDPP则指的是，人均的国内生产总值。根据凯恩斯的绝对收入假说理论，边际消费的倾向在0到1之间。最后，研究人员就可根据收集到的数据信息，进行必要的预处理。这样一来，就可以通过散点图来观察CONSP和GDPP之间的关系。相关研究表明，中国居民的实际收入与消费支出存在着线性关系。因此，研究人员应采用计量软件来模拟上述数据内容，并通过建立模型，来获取回归分析法的应用结果[6]。

四、数理统计方法与经济学研究的结合方法

前文内容分析了经济学问题研究采用数学计量方法，对绝对收入过程进行检验。此过程，数学化与经济学研究的结合要点，在于回归分析结果以及散点图的作用状态。这两方面内容，通过几秒的计算机统计软件即可实现，但其中却包含着助弱隐性的数学知识和统计学知识[7]。例如，数学化经济学研究人员先要利用最小二乘法原理，来对研究对象的参数进行估算。具体估算的内容有常数项和边际消费倾向。此过程，研究人员要根据高等数学中的微积分极值，来实现作用原理的可靠性。对于参数估计值的计算方面，由于很多计量软件均是根据计算机程序设计语言设定的，这就意味着经济学问题研究人员要采用矩阵知识进行代码编写，即利用线性代数知识。此外，在对回归模型和经济学统计对象参数进行统计检验的过程中，研究人员要利用数理统计知识和概率论知识。对模型结果进行经济解释，需要经济学知识。而收集数据，研究人员要对数据内容进行预处理，这则需要应用到数学中的统计学知识。有上述内容可以看出，要想实现经济学问题的准确分析，相关研究人员应将统计学、理清数学以及经济学三方面知识内容结合起来[8]。

相关研究表明，数学化经济学研究的进程中，经济学、数学以及统计学存在着不同程度的交集关系。如图1所示，为数学化经济学研究涉及学科的交集关系。

如图1所示，每个交集均有一门特定的学科。因此，研究人员在提升这三门学科的知识过程中，要按照相关的顺序。即要在不同的学习阶段学习不同的知识，这就避免了替代与混淆研究问题的出现[9]。具体来说，科研人员要将经济学理论作为学习与自身提升的出发点和最终归宿，而数学方法和相关统计方法则是服务于经济学理论。是学习的出发点和归宿， 统计学方法和数学方法服务并服从经济理论。据研究人员对以往的经济问题应用数学方法和统计方法进行分析得出了，无论是经济学、数学还是统计学，均是认识和厘清现代化社会建设所带来的经济生活变化的重要因素。但只要将其充分结合起来，才能实现其对经济生活变化规律的准确研究目标。事实证明，只有在此情况下，人们才能更好的消化快速经济建设所带来的不适应性，从而促进现代化建设的快速稳定发展。

从另一个角度来看，经济学反映的是当前社会的演变问题，其目的是为人们构建出一个更为科学合理的经济生活环境[10]。就目前来说，社会经济的发展现状较为复杂，研究人员要考虑现象产生背后的诸多因素后，才能得出一个具有实际意义和作用和理性的答案。这一过程，是一个需要精确推理、逻辑严谨的过程，研究人员必须通过数学手段，来分析不同因素之间的作用影响。其中很多专家学者认为，数学是掌握这种科学思维方式与运算基本技巧的关键。虽然数学知识学习起来最为枯燥、抽象，但其应用所带来的系统性、精确性，又是经济学问题研究中必不可少的。因此，经济学初学者和入门研究既要学些理论知识，又要懂应用。从宏观的角度讲，数学有基础数学（在这里也称之为理论数学）和应用数学用数学之分，而经济学同样也有理论经济学和应用经济学之分。因此，研究人员必须将知识的必须和够用两大因素作为提升自身能力的学习原则。

结束语：

总而言之，经济学的研究成果将直接决定当前人民生活水平的可持续性。因此，相关人员应加快数学化经济学问题的研究，从而提高经济学科研成果的作用效果。具体要完善的内容包括：统计学、数学以及经济学。其中数理统计方法的应用效果，要通过追踪数据分析方法、结构方程模型、项目反应理论、元分析以及多层分析方法来进行实现。事实证明，对经济学问题研究对象应采用计算机技术中的统计学知识，来提高数据信息获取的准确性。而数学知识则是用来计算统计数据信息与经济性问题的关系，从而找出经济变化问题的控制要点。

参考文献：

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[3]潘永明，贾学学，魏永军. 我国团体融资研究回顾与展望——研究主题、研究内容与研究方法[J]. 贵州社会科学，2013，06：102-108.

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[5]韩兆洲，王科欣. 《统计研究》之统计研究——《统计研究》创刊30周年回眸和展望[J]. 统计研究，2014，09：11-19.

[6]臧雷振，黄建军. 美国政治学研究方法发展现状及趋势——新世纪初的新争论、挑战与反思[J]. 政治学研究，2014，04：73-89.

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[8]李雪. 经济学研究的多元化趋势与挑战——河南财经政法大学经济学院王艳萍教授访谈录[J]. 经济师，2015，11：6-10.

[9]李仲生. 主流经济学的研究范式及其对中国的启示——基于获诺贝尔经济学奖的美国经济学界成就[J]. 首都经济贸易大学学报，2011，02：81-89.

[10]王向楠. 数理方法在我国保险学研究中的运用：国际比较与驱动因素——基于2001年～2010年中外学术期刊载文[J]. 保险研究，2012，12：3-20.