概率论在经济学中的应用精选(九篇)

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第1篇：概率论在经济学中的应用范文

[关键词] 期望效用原理 效用 效用函数

关于经济学的定义有许多，众说纷纭，但是它们有一个共同之处，就是强调资源的合理、充分、有效的利用，使生产和消费达到最佳状态。从数学的角度来讲，就是极大值问题。效用及效用函数的引入使经济学的发展产生了飞跃，此前许多不能量化的问题，借助效用函数便迎刃而解，效用函数是连接经济学与数学的最佳途径之一，它使得数学上有关极大值的原理在经济学中得到广泛应用。经济问题是一个复杂且多变数的系统，不确定因素较多，单靠效用函数难以给出满意的解释。于是源于数学中概率论思维方法的期望效用原理便应运而生，从而将效用原理向前推进了一大步，本文对期望效用原理予以介绍并加以较深刻的评述。

一、效用及效用函数

偏好与效用是联系在一起的。可以这样讲，没有经济人的偏好，就无所谓效用，经济学中的经济人是所谓的“理性人”。 理性人是指在经济活动中追求自身利益的最大的人，偏好是对理性人而言的，即效用及效用函数的主体。所谓效用，是指个人在消费或占有某种数量的物品或服务时所感受到的满意程度，而效用函数就是描述这种满意程度大小的概念。

1.偏好关系

设S是非空选择集合，集合中的任意两个元素之间的关系用“≥”来表示，X≥Y表示X好于Y，若满足下列三条性质，就称其为偏好关系。

(1)自反性:对于S中每个X有X≥Y；

(2)完备性:对于S中任意一对X、Y，X≥Y与X≤Y必居其一；

(3)传递性:若X≥Y、Y≥Z，则X≥Z。

2.效用函数

对于定义在非空集合S上的偏好关系“≥”，实值函数U(X)是“≥”的效用函数，对于任意X、Y属于S、X≥Y，当且仅当U(X)≥U(Y)。

效用函数是偏好关系的定量化表示，即当X好于Y时，效用函数值U(X)要大于U(Y)，效用函数的实质在于对偏好关系进行排序，这就是效用原理中的序数法。

效用函数是增函数，但并不惟一。

3.效用函数的几点假设

仅对选择集合有限时给予说明。对于任一偏好，的效用函数是。

(1)多多益善。，即效用函数关于每个变量的偏导数大于零，当其它不变时，仅对第i种物品的享用增加时，那么满意程度增加。

(2)享受有度。，即随着某种物品享用的增加，其满意度越来越小。

(3)追求享用多样化。即享用的物品越多，满意度越高。

二、期望效用函数

偏好关系反映确定的、可以比较的对象。但是，在现实的经济活动中，常常遇到许多不确定状况，经济决策和预测更是如此。这时选择是困难的，效用函数已无能为力，为解决这种具有许多不确定的问题，期望效用函数便产生了。描述这种不确定因素的办法是客观概率和主观概率及效用函数的联合运用，此源于概率论中的数学期望。

期望效用函数是指存在函数和一个概率空间上的测度P，使得

当且仅当X≥Y，这是一个比较抽象的积分。

当概率空间有限时，就是数学上的数学期望，当n个人面临几个选择时，其中第i个选择的效用函数是且发生的概率是时，则期望效用函数。

三、关于期望效用原理的经济学应用

1.经济人的原理假设

这一假设是对参与经济活动的人的个性或生理特性的假设，是对传统经济原理的突破，体现了经济活动主体的个性，它是以参与人追求利益最大为目标，事实上，在许多情形下，经济利益最大的目标有多个，难以选择；不同参与人会有不同的最大目标；甚至追求利益最大有时是不可能的，例如公司的经理追求收入最高，可能会影响会司的收入，引起股东的反对，可能会被解聘，于是他可能不会以自己收入最大为目标。

2.期望效用函数的公理假设

期望效用函数是建立在一套公理假设基础之上的。其中许多假设只是为了原理研究的方便，与实际情况较难符合，数学方法顾及太多，经济意义考虑不足，与实际情况较难符合，有些甚至是不可能的或产生悖论，在此基础上得到的有关结论的正确性和实用性令人生疑。

3.主观概率和客观概率

客观概率还能从经验中或历史数据中提出，而主观概率随机性太大，受个体经验和事物的表象影响较大。难以量化，甚至是虚幻的。

虽然期望原理存在以上问题，但并不能否定期望原理，面对复杂的经济问题，苛求完善是不足取的，毕竟期望原理正推动着经济学的发展，为经济学定量化研究，特别是对不确定决策研究提供了有力的原理工具，随着经济学和数学的发展，期望原理的实用性将会逐渐提高。

参考文献

[1]王一鸣:数理金融经济学[M].北京:北京大学出版社,1995.1~50

第2篇：概率论在经济学中的应用范文

关键词： 应用型本科院校 概率统计 数学研究

概率统计的理论和方法广泛地应用于工业、国防、国民经济、科学技术，以及人文科学等领域而使其成为最重要和最活跃的应用数学学科之一，是高等院校和高职院校很多专业的一门重要的基础数学课程。它不仅是各专业处理各种信息的一种有力工具，也是许多后续专业课程的基础，而且是全国硕士研究生入学数学考试的一个重要组成部分。它是大学生首次遇到的一门研究不确定现象的科学，处理问题的思想方法与学生已学过的其他数学课程有很大的差异。因此学生在学习过程中需要改变以往数学的思考方式，这也是概率统计一直是学生认为比较困难的课程的主要原因。如何让学生接受这种差异，学会有效地应用概率统计这个有力的数据（信息）处理工具，已是迫切要解决的问题。实质上概率论与数理统计是数学学科中与现实生活联系得最为紧密的一门课程，只要教学方法适当，是很容易把它讲得生动有趣。在此，我根据自己的学习和教学经验，从以下几个方面提出一些建议。

1.将数学史及实际案例融入概率统计课程

任何一门课程，了解它的发展史对于学习和掌握该课程的思想方法都有着深刻的意义。所以，我们在“概率论与数理统计”课程的教学过程中很注意向学生介绍这方面的内容。作为一门年轻的数学分支课程，概率论与数理统计的历史不算久远，但也经历了很多曲折的阶段，才形成了今天相对完整和独立的学科。概率论起源于博弈问题。在教学过程中，我们特别注意这些知识背景的补充介绍，一方面让学生了解前后知识的联系，同时也在无形之中向他们灌输了研究问题的思想方法。对概率统计发展史的了解，不仅丰富了学生的数学史知识，更重要的是了解这些知识使他们能更好地理解课程内容之间的内在联系，学习的时候不再孤立地看待这些知识点，从而对概率统计知识有一个整体的认识。

教师在讲解概率的计算时可引进概率理论起源的一些经典案例，如在讲解数学期望时引用“合理分配赌本问题”案例;同时引用与经济生活贴近的案例，如:库存与收益问题、有关彩票中奖率问题。将实际案例恰当地引入教学不仅可以将理论与实际联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。通过案例教学可以促进学生全面看问题，从数量的角度分析事物的变化规律，使概率论与数理统计的思想和方法在现实经济生活中得到更好的应用，发挥其应有的作用。

2.突出抓主线化繁为简的原则

对工科专业的学生，并不需要详细掌握定理的证明和计算过程，在概率统计的教学中只需要求学生掌握概率统计的主要概念、基本定理，以及常用的数理统计的思想和方法即可。应将主要精力放在培养学生运用概率论思想和数理统计方法解决实际问题的能力上。因此课程的教学原则是，抓住主线，即抓主要概念、理论思想和方法，讲清楚最简单、最基本的知识和原理，说明知识拓展延伸的思路和方法，对复杂的定理证明和繁琐的计算过程可不讲或只做简单介绍。如概率统计的精华是分布函数、数字特征、统计特征、统计量，这些一定要讲透。

3.重视数理统计教学

概率统计课程的中心任务是揭示随即现象的统计规律性及内在联系。数理统计是概率统计课程中的重要部分，学生对这部分内容的掌握直接影响解决实际问题的能力。因此如何增强工科学生对数理统计思想方法的理解与应用已成为教学的一个重要的课题。传统的教学中只重视公式的推导、计算能力的训练，忽略了对统计思想的讲授，很多学生学完概率统计课程后只知道照书上公式计算而不知道所以然，更谈不上统计方法的应用了。统计学是讨论不确切推理的科学和艺术，逻辑思维的形式是演绎和归纳，归纳方法作为科学方法的基础，如效能与毁伤的问题，必须抽样；对于教科书中出现的大量的统计计算均可由软件实现，实际工作中需要统计处理的数据也大多由软件完成。因此，如何培养学生用数理统计思想建模，相应地成了现代数理统计教学工作的重点。在授课过程中，若条件允许，则可以适当安排一些统计软件的上机实验帮助学生理解和使用统计软件。

4.适度引入多媒体教学及数据处理软件，促进课堂教学手段多样化

在概率统计教学中，实际题目信息及文字很多，“一支粉笔、一块黑板，以讲授为主”的传统教学方法显然已经跟不上现代化的教学要求，不利于培养学生的综合素质和创新能力。因此，有必要借助于现代化媒体技术和统计软件，制作内容、图形、声音、图像等结合起来的多媒体课件。一方面，采用多媒体教学手段进行辅助教学，能够将教师从很多重复性的劳动中解脱出来，教师可以将更多的精力和时间投入到如何分析和解决问题，以提高课堂效率，与学生有效地进行课堂交流。另一方面，用图形动画和模拟实验等多媒体作为辅助教学手段，便于学生对概念、图形等的理解。如投币试验、高尔顿板钉实验等小动画在不占用太多课堂时间的同时，又增添了课堂的趣味性。又如在利用Mathematica软件演示大数定律和中心极限定理时，就能将抽象的定理转化为形象的直观认识，达到一定的教学效果。在处理概率统计问题中，教师也会面对大量的数据。另外，集数学计算、处理与分析为一身的数据处理软件如:Excel，Matlab，Mathematic，SAS，SPSS等，在计算一些冗长数据时可以简化计算，降低理论难度。而且，在教师的演示过程中，能让学生初步了解如何应用计算机及软件，将所学的知识用于解决生产生活中的实际问题，从而激发他们学习概率知识的热情，提高他们应用计算机解决问题的能力。

以上几点，有些在我的教学过程中已采用，有些还只是我的想法，还有很多不全面的地方有待在今后的教学中不断完善。

参考文献：

［1］徐群芳.（概率论与数理统计）课程教学的探索与实践［J］.大学数学，2010，26（1）:10-13.

［2］沈恒范.概率论与数理统计［M］.北京：高等教育出版社，2003.

第3篇：概率论在经济学中的应用范文

摘要：本文根据讲授统计学课程中所总结出的经验，针对非统计学专业统计学课程存在的问题提出了统计学教学改革的几点建议，以期能够提高统计学课程的教学质量。

关键词 ：统计学；实验教学；案例教学；多媒体教学

一、前言

在不列颠百科全书中，统计学的定义是一门关于社会经济活动数量表现和数量关系的方法论科学，是收集、分析、表述、解释数据的科学。它通过汇总的大量数据来探索规律，提高我们对事物的认识。统计学是教育部规定的财经类专业学生必修的专业核心课之一，统计学成为培养学生掌握经济学基本理论和方法，夯实数学与经济学基础，熟练地运用计算机分析、处理统计数据，提高学生综合素质的一门重要课程。在现实生活中，统计学应用相当广泛，以致于我们可以将统计学的范围扩展为能够用数据表示的现象。但是目前在非统计学专业的《统计学》教学中出现了很多问题，本文根据统计学课程在非统计学专业中的教学现状进行了分析，针对出现的问题给出相应的解决方法，希望能够给《统计学》课程教学质量的提高提供一些建议。

二、教学中存在的问题

1.课程安排不合理

根据全国的非统计学专业的《统计学》课程设计的调查中发现，某些高校，在课程安排结构上存在不合理现象。例如某些高校，《概率论》与《统计学》安排在统一学期，或者《统计学》安排在《概率论》之前，还有些高校将《西方经济学》安排在《统计学》之后。而《概率论》课程中的内容是学习《统计学》的基础内容，《西方经济学》课程的内容是理解《统计学》课程的前提。

2.课程教学模式不合理，学生难以理解

《统计学》课程本身就有很多抽象的概念及数学公式，这些概念及公式是统计学知识的基础内容。但是，对于大多数非统计学专业的学生来讲，数学功底较差，学习统计学就有着很大难度。另外教师在讲授课程中，由于不注重教学方法，使得本身数学不好的同学对统计学的学习产生恐惧和厌烦感。另外，尽管统计学的应用可以说贯穿各行各业、方方面面，与我们的生活息息相关。但是老师在课堂教学并没有让同学们感受到这一点，所举示例都远离学生们的学习工作生活，学生们自然对这个数学要求高、抽象思维强的课程毫无兴趣，结果就是不想学习，最终结局导致统计学课程没有学好，更谈不上分析实际问题。

三、针对非统计学专业统计学课程中存在问题的建议

1.合理安排课程

根据各个学校的自身情况及《统计学》课程的教学特点，合理安排与《统计学》相关课程的先后顺序，例如《概率论》安排在《统计学》之前，《西方经济学》安排在《统计学》之前等。

2.多媒体教学在《统计学》教学中的合理使用

根据对我校学生的调查发现，学生对多媒体教学信息资源丰富性的满意程度，结果显示58.0%的学生对本校多媒体教学信息资源丰富性现状满意，说明大多数学生认为多媒体内容、形式、学习资源，整体效果的信息丰富性方面比较好，所以在《统计学》的教学中可以合理的使用多媒体教学。

3.开展案例教学与实验教学相结合的教学方式

统计学是理论与实践相结合的课程，而学生们在学习了统计学中的很多理论之后，却不知道自己学习的理论在什么情况下使用、怎么样使用才能够解决实际问题，因此开展案例教学与实验教学相结合的教学方式非常有必要。

统计学教师在传授统计学课程的过程当中，应当先注意将案例与教学目标进行有机的结合，唯有理论与实际相结合才能够更好的激发学生们的学习积极性，从而加强学生们对于统计学公式的理解能力，促进统计学课程的教学质量与教学效率。统计学的案例教学可以根据教学内容来指导学生们针对自己感兴趣的日常身边实际问题进行实践活动的组织。例如说：在学习指数的过程中，可以指导学生们可以在高校校园当中调查学校食堂内饭菜的价格，编制高校食堂饭菜价格指数；或者在学习市场调查中，可以对大学生的手机月消费情况进行调查来得到大学生手机消费情况；再或者讲授回归分析中，可以指导学生收集班上同学父亲身高和同学的身高，来计算在班级上的同学父亲身高与子女身高的回归线等等。

从教学实际考虑，统计学实验教学可以利用统计软件进行数据分析，根据统计软件包中的工具对统计学方法进行操作。通过这些训练，能够更好地帮助学生们将统计理论用到实际问题，提高动手能力。目前在高校讲授的统计分析软件主要有SAS、spss、Eviews 和STATA等，但是这些都是相对专业的统计分析软件，非统计学专业的学生在他们的课程中是接触不到的。很多高校也不会为了《统计学》一门课程再重新开一门统计软件课程，所以实验教学中可以考虑使用EXCEL软件，这个被大家熟悉的且功能强大的办公软件。EXCEL 操作比较简洁，功能实用，易学易懂，便于掌握，对于非统计专业的人员进行数据处理和分析非常合适，完全可以满足一般统计分析的需要。在统计学的实验教学中就可以将实例教学中得到的数据使用EXCEL软件，得到分析结果。

四、结论

本文分析了统计学的教学中存在着课程安排不合理、课程教学模式不合理等问题，并针对这些实际问题提出了一些改革建议，例如在教学中实施案例教学与实验教学相结合，配合多媒体教学模式。现代社会“数据的增加呈指数型，数据分析的增加呈二次式”。当大量数据充斥在我们的周围，如果不采用合适的方法去加以整理分析，那数据只能是一种意识空间的浪费，更不用提以此来拉动经济发展和社会进步了。因此，统计学教育工作者通过合理的教学改革方法将枯燥、抽象的统计学理论更加让学生们接受、理解，培养学生们的分析处理实际问题的能力尤为重要。

参考文献：

[1]唐志. 统计学课程考核方式改革的理论与实践[J]. 高教论坛,2011,11:17-19.

[2]袁卫.机遇与挑战———写在统计学成为一级学科之际[J].统计研究,2011,11:3-10.

[3]曾五一,肖红叶,庞皓,朱建平. 经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J]. 统计研究,2010,02:3-6.

[4]张朝晖.经管类专业统计学课程教学改革探讨———以莆田学院为例[J]. 科技和产业,2010,12:109-112.

[5]吴启富.中国统计学课程建设发展沿革及存在问题[J].统计与决策,2012,03:48-50.

[6]张永林,郑宝成,于建德. 论基于SPSS的统计学课程改革[J]. 吉林省教育学院学报(中旬),2012,01:49-50.

第4篇：概率论在经济学中的应用范文

关键词 概率论实践解决问题

一、在经济管理决策中的应用

概率统计是一门相当有趣的数学分支学科。随着科学技术的发展和计算机的普及，它最近几十年来在自然科学和社会科学中得到了比较广泛的应用，在社会生产和生活中起着非常重要的作用。当今概率统计与经济的关系可以说是息息相关的，几乎任何一项经济学的研究、决策都离不开它的应用，本文通过一些具体的例子讨论概率统计在经济管理决策、经济损失估计、最大经济利润求解、经济保险、经济预测等几个经济学问题中的应用。

在进行经济管理决策之前，往往存在不确定的随机因素，从而所作的决策有一定的风险，只有正确、科学的决策才能达到以最小的成本获得最大的安全保障的总目标，才能尽可能节约成本。利用概率统计知识可以获得合理的决策，从而实现这个目标。下面以数学期望、方差等数字特征为例说明它在经济管理决策中的应。

例1某人有一笔资金，可投入三个项目：房产x、地产y和商业z，其收益和市场状态有关，若把未来市场划分为好、中、差三个等级，其发生的概率分别为p1＝0.2，p2＝0.7，p3＝0.1，根据市场调研的情况可知不同等级状态下各种投资的年收益（万元），见表1：

根据数学期望可知，投资房产的平均收益最大，可能选择房产，但投资也要考虑风险，我们再来考虑它们的方差：

因为方差愈大，则收益的波动大，从而风险也大，所以从方差看，投资房产的风险比投资地产的风险大得多，若收益与风险综合权衡，该投资者还是应该选择投资地产为好，虽然平均收益少0.1万元，但风险要小一半以上。

二、在经济损失估计中的应用

随着经济建设的高速发展火灾、车祸等各种意外事故所造成的经济损失成明显上升的趋势，从而买保险成为各单位及个人分担经济损失的一种有效方法。利用统计知识可以估计各种意外事故发生的可能性以及发生后导致的经济损失大小。下面以参数估计为例来说明它在这一方面的应用。

从而得到仓库货物损失的平均估计值为2625元，标准差的估计值为1049.55元。

三、在求解最大经济利润问题中的应用

如何获得最大利润是商界永远追求的目标，随机变量函数期望的应用为此问题的解决提供了新的思路。

例3某公司经销某种原料，根据历史资料：这种原料的市场需求量x（单位：吨）服从（300，500）上的均匀分布，每售出1吨该原料，公司可获利1.5千元；若积压1吨，则公司损失0.5千元，问公司应该组织多少货源，可使期望的利润最大？

分析：此问题的解决先是建立利润与需求量的函数，然后求利润的期望，从而得到利润关于货源的函数，最后利用求极值的方法得到答案。

解设公司组织该货源α吨，则显然应该有300a500，又记y为在a吨货源的条件下的利润，则利润为需求量的函数，即y＝g（x），由题设条件知：

当xa时，则此a吨货源全部售出，共获利1.5a；

当x＜a时，则售出x吨（获利1.5x）且还有a－x吨积压（获利－0.5（a－x）），所以共获利1.5x－0.5（a－x），由此得算表明E（y）是a的二次函数，用通常求极值的方法可以求得，a＝450吨时，能够使得期望的利润达到最大。

参考文献：

［1］李文林.数学史教程（M）.高等教育出版社，2000，8.

第5篇：概率论在经济学中的应用范文

从目前通用的几种最主要学科分类目录看，对统计学的划分也不一致国家技术监督局制定的GB/T14745-92〈学科分类与代码》中，统计学被作为社会科学下的一级学科。国家教育部新修订的的大学本科专业目录将统计学作为理学门类下的一级学科(但可授经济学学位、或理学学位)而在新修订的研究生专业目录中，统计学被分为若干二级学科，分别列在其他有关的一级学科之下如经济统计专业划归经济学.概率统计专业划归数学流行病与卫生统计专业划归医学那么经济统计学究竟是社会科学还是具有通用方法论性质的理学呢？我想就此谈一些自己的看法。

统计学历经300多年的发展，事实上已成为横跨社会科学和自然科学领域，并与数学紧密结合的多科性的科学。为了便于讨论，我们首先给出一个目前国内统计学界大多数人能够接受的关于统计学的定义:“统计学是有关如何测定、收集和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学”®这一定义实际上是按所谓“大统计学”的观点给出的。从横向看，各种统计学都具有上述共同点，因而能够形成一个学科“家族”。从纵向看，统计学方法应用于各种实质性科学，同它们相结合，产生了一系列专门领域的统计学参见图1

由此可见，统计学可以分为两大类:一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般收集数据分析数据方法的理论统计学另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学前一类统计学具有通用方法论的理学性质，其特点是计量不计质。后一类统计学则与各不同领域的实质性学科有着非常密切的联系，是有具体对象的方法论，因而具有复合性学科和边缘学科的性质所谓应用既包括一般统计方法的应用，更包括各自领域实质性科学理论的应用。传统的“数理统计学派”只承认前一类统计学，否认后一类统计学的存在，是不妥当的传统的“社会统计学派”否认理论统计学具有通用方法论的性质，将统计学全部划归社会科学也是不合适的。

经济统计学是以经济数量为对象的方法论科学。要在经济领域应用统计方法，必须解决如何科学地测定经济现象即如何科学地设置指标的问题，这就离不开对有关经济现象的质的研究要对经济问题进行统计分析，也必须以有关经济理论为指导。因此，经济统计学的特点是在质与量的紧密联系中，研究事物的数量特征和数量表现不仅如此，由于社会经济现象所具有的复杂性和特殊性，经济统计学不仅要应用一般的统计方法，而且还需要研究自己独特的方法，如估算的方法、核算的方法'综合评价的方法等等。所以'从总体上看，我们认为经济统计学属于社会科学它既是统计学的一个分支，又是经济学下的二级学科经济统计学与其他统计学的区别在于:研究的具体对象不同，其所结合的实质性学科也有较大差别经济统计学与其他经济学的二级学科的区别在于:它并不直接研究经济规律，而是为其他经济学科提供专门的方法和工具。

应当指出，将经济统计学作为经济学下的二级学科，并不会影响该学科所具有的方法论性质举个例子来说，经济计量学中应用了大量数学和统计学方法，它也是方法论性质相当强的学科。经济计量学属于经济学，对此，人们并无异议那么为什么一定要把经济统计学从经济学中分离开来呢?事实上，经济学的进步离不开经济统计学，已经有多位学者由于其在国民经济核算投入产出核算、经济计量分析和将统计方法应用于投资分析等方面的贡献而获得诺贝尔经济学奖经济统计学的发展，也不仅有赖于通用的统计方法的发明和完善，而且更有赖于经济学提供研究的背景和新的研究课题全融合,形成统一的学科？—对经济统计学发展方向的认识。

如前所述，现实中存在着两类不同性质的统计学目前国内统计学界有一种比较流行的说法，认为:两类统计学最终将完全融合，形成统一的学科因此，将统计学划为理学“是与国际接轨的”，“可使统计学真正成为以概率论和数理统计为基础、多领域应用、多学科交叉的横向学科”。对于这种观点笔者不敢苟同。

首先，这一观点只是与国际上的“数理统计学派”接轨，而不是真正的与国际接轨从国际统计学会新修订的章程看，国际统计学会的宗旨是:“在广泛意义上发展和完善统计方法，并在全世界推广应甩”所谓“广泛意义上”的统计方法不仅包括以概率论为基础的数理统计方法，而且包括与概率论并无多大联系的其他统计方法。尽管过去较长一段时期内国际统计学界，数理统计学派占据主流地位但是，社会统计学派仍然存在和发展，并且在一些国家有较大的影响。例如，1997年笔者曾赴日本进行访问和学习据了解，当时，日本文部省资助的有关社会经济统计研究的重点课题有两项:一项是“微观统计信息的开发与应用”，另一项是“亚洲长期经济统计”。其资助金额分别为5亿日元和4亿5千万日元(按当时的汇率，大约相当于人民币4000万元到3500万元）在这两项研究中，数理统计方法的应用只占一小部分，所应用的方法大量是非概率的统计方法顺便提一下，同一时期的日本文部省资助的数理统计方面的课题只有两项，资助强度每项只有300万日元事实上，从80年代以来，国际统计学界已出现了一些新的动向不少原来从事数理统计理论方法研究的学者开始越来越关心实际的应用问题正如一份参加国际学术会议的总结报告所指出的那样，国际上应用统计学的发展趋势是“统计学与数学的关系越来越远，与计算机科学的关系越来越近，与经济学及其他实质性学科的结合越来越密切。一些国际知名的数理统计出身的统计学家甚至提出“统计学与数学离得越远越好”的观点。台湾辅仁大学统计系系主任谢邦昌教授提出:“一个重要的问题是应该淡化统计的理学院色彩，现在统计这个领域愈来愈偏向管理学院和商学院目的就是希望统计在这些领域中和其他学科互相结合。

    国际统计学会下的专业分会，70年代以前只有“国际自然科学统计协会”，后改为“贝努里数理统计和概率学会”。进入70年代，“国际调查统计协会”、“国际统计计算协会”雛成立1985年/‘国际官方统计协会”成立1990年，笔者作为中方的正式代表参加了官方统计协会在北京举行第二届会议，这届会议所提交的相当一部分论文，如关于通货膨胀率的测算总供需的平衡测算等与概率统计都没有紧密的联系，而是官方统计中迫切需要解决的重大问题1987年，原中国统计学会会长、经济学家和社会经济统计学家李成瑞还被选为国际统计学会的副主席(任期1987-1989)从国外一些主要学科分类目录看，如联合国教科文组织制定的国际文献联合会分类体系、美国科研基金会科学和工程研究资助大纲、日本大学学科分类目录、日本文部省学术国际局研究课题分类等，都将社会经济领域的应用统计列为社会科学，而不是理子所有这些都说明，“只有数理统计才是统计”已经不再是国际学术界的主流观点因此，不能认为将统计学划归理学就是“与国际接轨”。

其次，两类统计学都是统计科学大家族的成员，可以相互借鉴、相互促进、相互渗透、共同发展，但两类统计学特别是其中的社会经济统计学与数理统计学的研究对象不同，理论基础不同，知识体系也有相当大的差异，不能互相取代，不可能也没有必要归并成统一的学科。

过去，我国照搬前苏联的理论，认为只有社会经济统计学才是唯一的统计学，而将数理统计学排斥在外，严重妨碍了整个统计科学的发展，经济统计学自身也停留在“初等的统计学方法加简单的指标解释”的水平改革开放以来，不少同志感到:为了推进经济统计学的发展和进步，使之适应社会主义市场经济发展的需要，有必要大力引进和吸收数理统计学的成果所谓“大统计学”的提法，就是在这样一种背景下产生的并且得到了相当部分统计学家的赞成①”笔者认为，“大统计学”的提法，对于促进理论统计学与各种应用统计学的相互借鉴、相互渗遂共同繁荣、共同发展是有益的。但是，如果认为“大统计学”就是要将各类不同性质的统计学完全结合起来，建立一门统一的学科，则很可能从一个极端走到另一个极端。因为，作为统一的学科必然要强调其共性，由于各种统计学横跨社会科学和自然科学领域，与其密切结合的各种实质性学科性质差异很大，其共性只能是它们所利用的具有通用性质的统计方法和作为这些统计方法理论基础的概率论。因此，从某种意义上讲，将所有的统计学都划为理学，是上述“建立统一的统计学科”符合逻辑的结果。而如果统计学是理学，则社会经济统计学的大部分内容如国民经济核算等将很难被包括在“理学”的统计学内。事实上，已经有一些学者提出：国民经济核算等不是统计学而是经济学如果这一观点可以成立，则连国家统计局都要改名。因为官方统计工作的大部分内容，与“理学的”统计学并无太大的关系。在这样一种误导下，进行统计学的学科建设，其结果很可能是名义上的“大统计”，实质上的小统计，即最终异化成“只有数理统计才是统计”。

笔者认为，我国统计学科建设的正确方向是:理论统计学与各类应用统计学继续并存，相互促进、共同发展一方面，理论统计学要结合应用统计研究中提出的需要解决的通用方法论问题，丰富和完善其方法论内容另一方面，应用统计学不仅要吸收和利用理论统计学研究的成果，而且还要与本领域的实质性科学更加紧密结合，着重研究适合本领域的特有的统计方法各类统计学都按其自身的规律发展，最终形成较为松散的“统计学”学科群体，而不是强求一致的统一的一级学科。

就经济统计学而言，今后一段时期需要重点研究的课题有：国民经济核算体系的进步充实和完善;有关地下经济的测算的研究;关于如何准确把握我国失业状况的研究；适合我国国情的统计调查方法体系的研究；可持续发展的统计测定;知识经济的统计测定;统计如何为企业经营决策服务;统计在投资和决策中的应用研究;统计在保险精算中的应用等等。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上述课题的相当一部分，都不是“以概率论和数理统计为基础的”、“理学的”统计学所能涵盖、所能指导的。

总之，搞经济统计的同志不要妄自菲薄，不要“东施笑颦”，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努力促进经济统计学的现代化，并为整个统计科学的发展和进步作出自己应有的贡献。

三、“大统计”还是“大经济”?—对经济统计学专业办学模式的认识

随着我国社会主义市场经济的逐步发展，我国高校原有的专业设置面过窄、专业划分过细、所培养的人才适应面不广等弊端曰益显现。针对这些弊端，不少专家提出了要淡化专业，培养“宽口径”人才。这种提法无疑是正确的。对于统计学专业来说，问题在于要培养什么样的宽口径人才。

对于统计专业的办学方向有两种模式：一是强调各类统计学所具有的共性由于统计学是横跨不同领域具有交叉学科性质的方法论体系任何人毕其一身精力也难以成为精通统计学各领域的人才。因此，这种模式实际上将主要培养学生掌握通用的统计方法和理论它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程，概率论和数理统计方法等通用的统计方法论在课程中占有较大份量其培养目标是有良好的数学基础熟练掌握统计学基本理论与各种方法，同时有一定的专门领域的知识，能够适应各个不同领域的统计工作和统计研究的统计人才。二是强调各类统计学的个性，对于经济统计学来说，就是强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程，除统计学本身的专业课外，经济学类的课程占相当大的份量其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法>又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查经济预测、信息分析和其他经济管理工作。前一种办学模式可称为“大统计”模式，后一种办学模式可称为“大经济”模式。从国际上看，总的来说，美国的统计教育比较接近于“大统计”模式，而日本的统计教育比较接近于“大经济”模式。

那么我国应采取何种模式呢?笔者认为，要正确回答这一问题，应根据我国的国情和社会主义市场经济发展对人才的需求，进行实事求是的分柝。

第6篇：概率论在经济学中的应用范文

0引言

计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学，广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习，要求学生建立合适的计量经济学模型，能够使用软件估计模型参数，并能够对估计结果进行检验，且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法，为了使得其估计参数有良好的统计性质，需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外，需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开，教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设，经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标，且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才，由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践，分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题，提出有利于提高学生创新能力的教改方案。

1计量经济学教改的探索

经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性，但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用，讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度，对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点，应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容[1]。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向，在理论讲解的基础上，注重案例教学和实践环节[2]。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题，忽视对学生实践应用能力的培养，建议建立具有专业特色的案例库，使课程理论教学与实验教学合理衔接[3]。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置，如谭砚文等，比较了中美计量经济学课程设置，发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养，而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后[4]。

2课程的衔接问题

2.1计量经济学课程设置问题计量经济学作为一门重要的专业基础课，在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设，一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生，学生数理基础差异较大，不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程，不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如，麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课，构成了不同层次的计量经济学课程体系[2]。而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少，不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右，教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中，若需要建立计量经济学模型，仍需要花费大量时间进行后续学习。计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗，是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用，可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成，对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视，仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发，学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法，直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。

2.2数学基础课程衔接问题现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证，经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验，经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门，其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授，他们对经济学了解较少，不知道经济学中会用到哪些知识，授课内容与经济学专业需要脱节，学生在这些课程上花费了大量的时间，并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识，在高等数学中均没有讲授；多元回归分析中需要对矩阵求偏微，需要学生有空间思维能力，而这些知识在线性代数教学中却没有涉及；统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识，在概率论与数理统计中往往是一笔带过，并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑，经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授，学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷，均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱，不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导，课堂往往成为教师的独角戏。

2.3经济学专业课程衔接问题许多高校课程设置上，缺少与计量经济学有效衔接的其他经济类课程，不利于计量经济学的学习及创新人才的培养。西方国家经济学专业一般在学习计量经济学课程前，讲授中级微观经济学、中级宏观经济学。在学习了初级微、宏观经济学及数学基础课程后，再学习中级微、宏观经济学，使得学生能从数学逻辑上理解经济学，为经济学模型的理解及计量经济学建模打下坚实的基础。我国在本科阶段仅讲授初级水平的经济学，没有中级经济学的学习，学生很难理解经济学模型，计量经济学建模的授课环节会遇到较大困难。大部分高校缺少计量经济学后续课程的教学，只有少数高校增设了金融计量经济学、时间序列分析、计量经济学方法讲座等后续课程。计量经济学课程中学习了建模、估计参数、检验的一般方法，可以应用到经济学各分支内，如结合各分支开设后续课程，会加强对这门工具课的理解。

3计量经济学教材建设的问题

教材是教师课堂授课和学生课下复习的依据，教材的选用一定程度上决定了授课内容及授课效果。计量经济学的建模基于经济思想及理论，对于计量经济学模型过程的学习，有助于学生体会经济学理论在计量经济学中的作用，有利于学生创新能力的培养。案例分析教学是培养学生利用计量经济学模型分析和解决经济问题能力的有效途径。计量经济学教材建设需要与时俱进，寻找紧密联系实际的丰富案例。案例应尽可能选取国内外实证研究的热点经济问题，尽可能体现经济分析、经济模型的建立、软件的使用、回归结果的分析整个过程。目前高校普遍使用的计量经济学教材并没有体现对学生建模思想的培养[5]，没有使学生深切体会到计量经济学的重要性。流行的国内教材侧重计量经济学理论的数学推导，虽然也有部分案例，但案例均为宏观经济案例且普遍忽视计量经济学模型的建模过程的说明。由于文化差异，中国学生很难接受国外的案例，使用国外经典教材效果有限。例如，A.H.施图德蒙德著的《应用计量经济学》被视为美国“近30年来最具重要性的新版教材之一”，该教材结合美国大学生的生活选取了丰富的案例，而中国学生并不能理解其案例中所讨论的变量间的关系。#p#分页标题#e#

4计量经济学教学改革方案建议

4.1设置多层次的教学目标因材施教，区别对待文科、理科类别的学生。根据经济类各专业不同的文理招生类别，制定不同的培养目标。文科生的培养目标定位于思想创新，能够应用计量经济学工具即可；教学目标应注重经济理论，培养学生依据经济理论分析经济变量之间的因果关系。文科生对经济学理论掌握程度要远远好于数学和数理统计，授课中应淡化数理推导，强调计量经济学软件的应用。注重培养文科生的思想创新，引导学生发现经济问题，试图用经济理论进行解释，并能够使用计量经济学方法对其进行经验检验。理科生的培养目标定位于理论创新，注重计量经济学理论的讲授，引导学生创新计量经济学理论。理科生数理基础较好，应扎实基础、提高其培养层次，计量经济学不能仅仅局限于应用，要提高到计量经济学相关理论的推导及证明层面上。

4.2配套改革课程体系计量经济学良好的教学效应需要配套改革经济学类的基础课程。以计量经济学课程为核心的课程体系改革，促使经济学各门课程有效衔接，学生的理论抽象和实证分析能力会得以提高。增设中级微观经济学、中级宏观经济学、数学建模等先修课程，这些课程的开设有助于学生理解经济学模型，提高学生建立经济学模型的能力。根据经济学专业的需要，调整高等数学、概率论与数理统计、线性代数课程的授课内容。例如，高等数学课程中强调泰勒级数展开式等相关内容；概率论与数理统计课程中强调统计量构建及其性质、假设检验等内容；线性代数课程中加入矩阵的求导、矩阵的期望值、随机变量方差－协方差矩阵等相关内容。适时开设金融计量学、时间序列分析、中级计量经济学、高级计量经济学等后续课程。

4.3注重案例教学，从模仿到创新案例教学有助于激发学生的学习兴趣、调动学生的学习热情和探索精神，选择或编著案例丰富、注重分析建模思想的教材授课。例如，研究家庭收入对消费支出的影响，教师首先引导学生分析影响家庭消费支出的因素。学生根据经济理论，可能提出价格和收入是影响家庭支出的两大因素，价格和收入增加会导致家庭消费支出增加，他们是正相关关系。在因变量和自变量确定后，引导学生选择合适的计量经济学模型。不同的计量经济学模型，待估参数的经济意义不同。如果直接以家庭消费支出为因变量，价格和家庭收入为自变量，那么待估参数分别表示价格对支出的边际影响、家庭的收入边际支出；如果选择双对数模型，待估参数分别表示价格支出弹性、家庭收入支出弹性。之后就要搜集数据，可以组织学生抽样调查也可以寻找相关数据，使用软件估计参数。参数估计出来要检验其经济意义、判断其统计性质、检验是否违背高斯假设，若违背高斯假设再用修正后的方法估计参数。通过案例教学巩固了学生对理论知识的理解，使学生充分认识到计量经济学这门课程在实际工作或经济学研究中的重要性。精选经济学各专业方向的计量经济学案例丰富课堂内容，结合案例让学生了解计量经济学的建模过程及软件的使用。引导学生结合自己的专业，运用经济学理论分析具体的经济问题，建立计量经济学模型，经验检验经济学相关理论。

4.4结合生产实习，培养实践能力生产实习环节是培养学生实践能力的最好时机。企业要预测销售量，证券部门要分析影响股票价格的因素，政府部门要分析政策对经济的宏观影响等等，都要应用到计量经济学。在学习计量经济学这门课程后，组织学生到不同部门实习，让学生体会到计量经济学不仅是枯燥的理论，确实可以解决现实中各种问题。学生可以在实习中观察经济现象，发现经济问题，根据自己掌握的经济学理论，分析变量之间的因果关系，建立合适的计量经济学模型。利用实习部门提供的数据，使用计量经济学软件估计模型参数，并做相关预测，为实习部门决策提供依据。另外，通过生产实习，不仅会提高学生对计量经济学后续课程的学习兴趣和热情，学生分析问题、解决问题的实践能力也会大幅提升。

4.5改革对课程的考核模式，激发学生创新大多高校计量经济学课程考核由实验成绩和考试成绩两部分构成[6]。实验环节要求学生根据教师给定的案例和数据，模拟建模撰写实验报告；考试一般为闭卷考试，考核内容多为考察学生对相关知识点的掌握程度。在这种传统考核模式下，学生可能疲于应付考试，并没有真正去分析经济问题，缺少建立计量经济学模型的激励，不能很好的激发学生的创新能力。建议改革考核模式，要求学生根据自己的专业方向或兴趣爱好选择经济学问题，建立计量经济学模型，撰写经济学论文。根据学生经济学论文的完成情况，评定学生计量经济学成绩。学生通过撰写经济学论文，有助于提高其创新及处理实际问题的能力[7]。

第7篇：概率论在经济学中的应用范文

统计学专业教学规范提出，授经济学学士学位的统计专业的培养目标是：培养德才兼备的复合型和应用型经济与管理类高素质统计人才。授予理学学士学位的统计专业的培养目标是：掌握良好的统计学、经济学、金融学、保险学基本理论和方法及计算机应用技术，能熟练使用和开发精算软件，具有较强的分析数据和处理数据的能力及对保险、银行、证券、社会保障等领域有关问题进行观察、计量、精算和预测的综合能力的应用型高级专门人才。根据统计类专业培养目标，结合统计学专业特点，新规范中给出的一般经济类基础课程和其他经济类专业（如经济学、财政、金融等）有所不同，要求普遍开设的课程只保留宏观经济学、微观经济学和会计学等三门课程，可见宏观经济学在统计类专业中的重要性，但是宏观经济学在统计类专业的实际实施过程中却存在不少问题，本文试图从问题入手，为《宏观经济学》课程在统计类专业中顺利开设提供一些有价值的建议。

二、统计类专业《宏观经济学》课程开设中存在的主要问题

《宏观经济学》是统计类专业人才培养方案中非常重要的专业基础课程，而且是一门紧密联系实际的实践性课程。统计类专业《宏观经济学》的教学对象与传统教学对象存在差异，如果完全照搬经济类专业宏观经济学课程的开设，实施效果肯定就会大打折扣。具体来说，统计类专业《宏观经济学》课程开设中存在的问题主要表现在以下几个方面：

第一，对经济理论基础认识不足，对经济理论学习重视不够。从统计类专业的培养目标可以看出统计类专业的生命力在于应用，而应用的理论基础就是经济学，只有有了扎实的经济理论基础，才能更深入地进行统计定量分析，得出的结果才会正确，才更具有现实指导意义。但现有社会经济统计专业，从教学目标、教学内容等诸环节，对经济理论基础重视不足，并且不同统计专业方向对经济理论基础的要求存在一定的差异，可这些都没有在教学目标、教学内容等环节得到体现。从社会需求角度来看，统计类专业毕业生不论是从事经济管理还是理论研究，都存在发展后劲不足的现象。因此，应加强《宏观经济学》教学，引起学生足够的重视。

第二，数理基础不够深厚，数理分析方法应用不足。宏观经济学已经成为一门高度抽象化的学科，数理分析方法在其发展中发挥着非常重要的作用。并且这种数理分析方法不仅运用于高级宏观经济学课程中，而且在初级、中级课程中大量涉及。统计类专业开设的数理基础课程主要以概率论为主，并且授课教师是从纯数学角度（包括教学思路和教学方法）讲授的，由于学生数学功底相对薄弱，并且所学内容与本专业其他课程联系不大，使学生缺乏学习积极性。同时，在课程设置次序上，本科阶段高等数学和宏观经济学的开设基本同步，而概率论、数理统计、线性代数等相关课程甚至晚于宏观经济学的开设，严重影响宏观经济学教学效果。

第三，教学方法单一，教学效果不显著。由于宏观经济学理论性强，派别多，系统庞大，教学内容丰富，涉及大量图表、经济模型和专业术语，并且使用的教材基本为国外教材，与中国现实国情存在差距，要求教师在教学过程中进行必要的教学方法探索和改革。从当前教学实践来看，讲授型课堂仍然在宏观经济学课堂教学中发挥着至关重要的作用，由于内容形式单一，学生参与积极性不高，从学生反馈评价来看，学生不能及时理解掌握基本理论和要点，教学效果不理想。

第四，师资力量薄弱，不符合人才培养要求。根据统计学专业培养目标，统计类专业学生应为德才兼备的复合型和应用型经济与管理类高素质统计人才，因此，统计类专业教师要有良好的数学基础和经济学基础。然而，现有从事宏观经济学教学的统计类专业教师大部分是纯经济学学科背景，他们的数理基础薄弱，统计思想欠缺，不能很好地根据人才培养方案实施有针对性的教学，这种问题必然导致经济理论与统计方法脱节，导致学生知识结构不清晰及制约学生将理论运用到现实的能力培养。

三、统计类专业《宏观经济学》课程教学改革的重点

第一，合理设置课程体系，适当增加课程学时。目前，国内大部分高校统计类专业的《宏观经济学》本科课程学时基本都是54课时左右，甚至更少，只有36课时。这样的学时安排使宏观经济学几个重要基本理论平均每部分课时只有不到十个学时，这样的授课学时只能保证基本概念、基本理论知识的课堂传授，同时更重要的一点是目前国内高校统计类专业经济类基础课程只开设了微观经济学、宏观经济学、会计学，没有其他如政治经济学等经济类基础课程的学习，使经济基础相对薄弱的统计类专业学生在学习经济类基础课程的过程中会显得更吃力。因此，如果教师要在介绍基本概念、基本原理的过程中对相关内容进行进一步拓展，那么这样的学时安排显然不够，谈不上课堂作业讲解，更谈不上旨在提高学生专业素养、提高阅读经典文献能力的研讨式教学法和案例式教学法的引入。因此，为了引起统计类专业学生对经济理论基础的重视及更好的教学效果，宏观经济学教学课时应该适当增加，争取达到每学期72学时。

第二，增开数学课，增厚学生数理基础功底。随着数理分析方法在宏观经济学发展中的应用越来越频繁、越来越重要，加强学生数理分析基础显得愈加重要。虽然初级宏观经济学没有太多数学方法的使用，但是中级、高级宏观经济学则会涉及非常多的数学工具，如动态优化、拓扑等。目前国内大部分高校本科生开设的数学课只有高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程，无法满足学生学习中级高级宏观经济学对数学的要求。因此，增开包括数学分析、随机过程等部分数学专业课，为有志于继续深造的学生打下坚实的数学基础。同时，调整数学基础课程与宏观经济学课程的开设顺序，在学生有一定数理基础的前提下开设宏观经济学，能让学生更好地掌握宏观经济学。

第三，改革教学方法，提高教学质量。从当前教学实践来看，讲授型课堂仍然在宏观经济学课堂教学中发挥着至关重要的作用，但由于内容形式单一，学生参与积极性不高，从学生反馈评价来看，学生不能及时理解掌握基本理论和要点，教学效果不理想。因此，针对本课程的学科特点，在本课程教学过程中引入研讨式教学法，通过构建研讨型课堂，不仅能提高学生学习参与积极性，加强师生与生生互动，还能培养学生自主学习能力和创新能力，采用案例式教学法，大量引用国内现实宏观经济案例，鼓励学生进行课前小组讨论，有效利用各种现代多媒体教学资源开展案例教学。案例教学使学生由被动学习变为主动学习，提高学生积极性，有利于培养应用型、创新型人才，实现人才培养目标。

第8篇：概率论在经济学中的应用范文

【关键词】双语教学；统计学专业；专业英语

随着社会、经济和科学技术的发展，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，是众多学科不可缺少的实用型课程。而处在社会大环境中的统计专业学生要想获取最新的专业技术信息，必须对专业英语有一定的了解，从而在软件涉及专业知识时能够运用自如，进而成长为学有所长，符合社会需求的高层次复合型、实用型人才。

一、我校统计学专业英语教学面临的问题

为了能够掌握世界先进技术和国外专业发展动向，本科生应该能够熟练阅读专业文献，并在专业领域具有初步的语言交流能力。新形势对统计学专业大学生的要求不仅是能够阅读，也应该能写，能够进行语言交流。但是，通过近几年的专业英语教学实践、教学效果及学生反映等方面收集的信息表明，目前本专业学生的专业英语实际能力与基本教学目标及实际应用仍有一定的差距。问题主要集中在以下几个方面。

1．课程设置的局限性

随着全球经济一体化的日益发展，中国与世界的日益融合，培养视野开阔、专业突出、外语过关的统计学专业人才成为高校教书育人的重要任务，而我校统计学专业只在大三大四本科生中开设四十几个学时的专业英语课程，远远达不到专业培养的目标，为此，应拓宽这种受时间限制的课程设置模式，逐步推广双语教学的专业英语教学模式，将专业英语贯穿于各门专业课程的学习过程中，这样才能让学生时时接受语言的影响，把汉语与英语，把英语与专业知识融为一体。

如果汉语的专业课先行，后学相应的专业英语，学生感觉学之无味。但如果专业英语安排在专业课之前，学生又如听天书，或感觉深度不够。因此，有必要由传统的专业英语课程单独开课改为某些专业课程的双语教学。

2．教材局限性

我校统计学专业是由应用数学学科发展起来的，学生系统学习的专业知识涉及基础数学、经济学以及概率论等多学科，知识覆盖面广，内容非常丰富，因此专业英语课程的教学内容以概率统计为侧重，同时也需要涵盖高等数学、经济学以及社会学等多领域。各个学校专业培养的方向不同，所用教材也有相当的差异。这就需要任课教师自己准备教材。但如果我们采取某些专业基础课程实施双语教学就比这要容易得多。国外许多统计学方面的专家学者原版的英文专业书籍，既有严谨的理论，又有富有时代气息的例子，这些对增加学生学习的趣味性都特别有帮助。

3．师资匮乏

统计学专业课程涉及基础数学、概率论、经济学、金融学、社会学和医学等诸多领域。因此教师如要能胜任专业英语的教学，不仅要求传统意义上的英语好，还要求有开阔的视野，宽广的知识面，这样才能够较好地引领学生顺利地进行专业英语的学习。这就增加了专业英语教学的难度。但是对于一些学校刚刚引进的年轻博士们来说，对于自己专业方向上的英语是非常熟悉的。让他们从事双语教学也不是难事，但如果让他们上好大一统的统计学专业英语课却有相当的难度。

4．学生学习缺乏积极性

学生对专业英语的认识不足，认为是无足轻重并且可以轻松过关的一门课程。学生对于专业英语缺乏了解，认为是英语的后续。而如果把专业英语的教学融入到专业课的双语教学中去，利于转变学生对于这门课程的认识，进而调动大家的学习积极性，从而为更好地学习专业课服务。由于我国传统外语教学中“费时较多，成效较低”等问题始终没有得到很好的解决，进而反映在学生上就是学习效率低、英语应用能力差，这是双语教学中的最大困难。

我校统计学专业英语的教学现状迫切要求我们改革教育模式，提高教学质量，为培养21世纪高素质复合型人才服务。在教学实践过程中，我们从建设师资队伍、调整教学内容、改变教学方式、改善考核方式几方面着手，对统计学双语教学进行初步尝试。

二、统计学专业双语教学的建设

国家教育部已提出加强大学本科教学的12项措施，其中要求各高校在三年内开设5%～10%的双语课程，并引进原版教材和提高师资水平。双语教学是一个需要教师、学生和教学内容（教材）以及教学方法互相配合的复杂过程。想要建设好双语教学，也要从这几个方面入手。

1．内容设计

根据本专业的特点，我们将教学内容划分为基础知识和应用知识两个模块。在基础知识模块中，划分为数学基础知识、经济学基础知识和概率统计基础知识三大板块，在应用知识模块，向学生介绍科技文献的写作规范、英语单词的构词方式以及国际交流的常见用语等，从而培养学生对专业语言的理解能力和实际运用能力。

2．教材的选择

国内编写的统计学专业方面教材系统性强、叙述严谨、知识体系清晰、重视基本概念的介绍和理论知识的推导；而国外的优秀教材则具有许多与时代紧密结合的实例，另外注重最新的科研成果。许多经典的专业课程在国外一些著名教授的主页上都有相关课程的案例分析资料、授课PPT、相关的多媒体资源，链接丰富而且更新速度快。因此，教材以国外专业英文经典论著为基础，结合国内的优秀教材，同时运用查阅网络、资源共享、集中交流等手段选取一些介绍专业前沿领域及发展动态的相关文献，这样使学生在学习基础专业知识的同时又接触到学科前沿。英文经典让学生体会原版的表达方式及相应的语言氛围，相关文献让学生体会到科技文献严谨的写作规范和态度，学生在学习英语的同时，也能逐渐培养起一定的专业素养。贴近实际的案例分析，让学生了解到专业课的实际用途，而不是只感觉到空洞的理论。

第9篇：概率论在经济学中的应用范文

关键词：数学模型；经济领域；军事领域；司法领域；电学领域

中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）31-0042-02

数学作为一种强有力的工具，已经被渗透到社会生活的各个领域中。数学模型已被广泛应用于社会各个领域的研究和发展中，为人们的日常生活、技术发展和科技进步做出越来越直接的贡献。

一、数学模型在经济领域中应用的教学研究

在经济领域中，数学模型无处不在，数学的应用理论和建模方法已渗透到经济领域的各方面。

案例1：【企业年度总成本预测】某企业生产一种设备，在2008年到2012年的五年内该设备的产量和成本分别为：2008年共生产10台设备，每台成本600元；2009年共生产40台设备，每台成本300元；2010年共生产30台设备，每台成本450元；2011年共生产20台设备，每台成本550元；2012年共生产50台设备，每台成本400元。若该企业计划该设备的年度产量为60台，试预测该企业的年度总成本。

数学模型：线性回归模型：解由题意得，确定了单位成本后，总成本y只受到产量x的影响，总成本y的线性函数可表示为y=a+bx（a，b为待定系数）。都可以推算出a，b，建立一元线性回归方程。因此为了把握预测的准确程度，我们还要对所求结论进行相关性检验，计算相关系数。设相关系数为r（-1≤r≤1），的绝对值越接近于1，说明x与y之间的线性关系越密切。r=1时，说明x与y之间完全正相关；r=-1时，说明x与y完全负相关；r=0时，说明x与y之间不存在任何联系。此题在预测分析中由于产量或成本均不会为负，因此只有r趋近于1时才有实际意义。利用相关系数的计算公式最终求得本例中r=0.9073，这说明该种设备的产量与设备总成本具有高度的正向相关性。因此，以上对该企业年度总成本的预测结果是可靠的。

实践证明，用数学模型对经济预测时所作的定性和定量分析是严谨的、缜密的、可信的。对财经类和经管类学生，案例的选择要更多地结合当今社会的经济发展背景，突出专业特色，使学生切实感受到数学的应用性和价值。

二、数学模型在军事领域中应用的教学研究

在军事方面，数学模型的应用越来越广泛，大大加快了军事科学的前进步伐。军事发展中逐渐形成的军事统计学、军事运筹学等都是在现代战争中取胜所必不可少的工具。数学模型在现代战争中的应用更是任何庞大、优良的军队也无法替代的。其中，概率统计模型在分析、制定作战方案方面就起到了重要作用。

案例2：【盟军运输船编队方案】在二战中，盟军为了和德军作战，其大批量的军用物品都要通过船队从大西洋运往各个战场。起初，负责运送军用物资的盟军船经常被德国潜艇袭击，损失十分惨重。针对德军的潜艇战，美军将领专程请来一位数学家出谋划策。数学家运用概率论分析后发现了规律，很快解决了问题。

数学模型：概率模型：解 因为运输船队与敌军潜艇在运输海域中有可能相遇，也有可能不相遇，所以船队与敌军潜艇相遇是一个随机事件。如果我们从概率论的角度来看待这一问题，能发现一定的规律：对于一定数量的船只，编队的规模越小，船队的批次就越多，途中遭遇敌潜艇的可能性也就越大。因为敌潜艇的数量与船队的数量相比肯定是较少的，且潜艇所载弹药有限，因此每次袭击，不论船队规模多大，被击沉的数目应该大致相等。所以一旦船队与敌潜艇相遇，船队的规模越小，每艘船被击中的概率就越大。

假如盟军的运输船共有100只，若对所有运输船进行编队，按每队20只船，可编成5队；若按每队10只船，可编成10队。这两种编队方式与德军潜艇相遇的可能性之比为5∶10，即1∶2。假设每次德军潜艇击毁5只运输船，那么，上述两种编队方式中每艘船被击沉的可能性之比为。从以上两方面分析来看，两种编队方式中每艘运输船与敌潜艇相遇并被击中的可能性之比为1∶4。这说明，对于100艘运输船，编成5队比编成10队的危险性小。即：船队规模越大，批次越少，被敌潜艇袭击的风险越小。

数学家用数学模型分析后给出了改进编队和运送方式的建议，盟军统帅依此建议，命令运输船不再由各个港口分散启航，而是让船队在指定海域集合后在护航舰护卫下集体通过危险海区，再分别驶向目标港口。船队调整后，很快盟军船队被德战舰击中的概率就由原来的25%锐减为1%，此举大大降低了盟军的损失，确保了军用物资的有效供应。美国军方因此大赞：一名优秀数学家的作用，超过十个师的兵力！

在很多军事院校，数学是一门重要课程，现代军事领域离不开数学的分析和辅助，特别是运筹学、微积分、概率统计等应用都十分广泛。教师在教学中可多选用以往战争中应用数学知识和思想方法来解决实际问题的军事案例。

三、数学模型在司法领域中应用的教学研究

“司法”在一般人看来是与数学没有太大关系的领域，但在司法界，数学模型的应用已经在案件侦破和司法鉴定过程中应用非常广泛，而且起到了至关重要的作用。

电学领域是对数学知识需求较高的领域，数学在这类专业中的应用无处不在，学生必须具备良好的数学基础，掌握常用数学思想方法，才能更好地学习专业知识。作为给该专业授课的数学教师，不仅要具备较强的数学功底，更要学习和掌握一些电学领域的相关专业知识。只有成为双师型的数学教师才不会出现“重理论轻应用、不能完全满足专业需求”的情况。

由上述实例可以看出，让学生掌握数学建模思想，学会数学建模方法并应用于专业实践中，是今后教学改革的重点方向。当代高职生，在学习了多门数学课程后，要善于将数学理论与专业实践和生活实际紧密结合，发现身边的数学，在实践中学会建立数学模型，求解数学模型，培养创新思维，全面提高数学应用能力。

参考文献：