诺贝尔经济学奖与统计学

诺贝尔科学奖被公认为是科学界的 最高奖赏,自１９６９年设立诺贝尔经济学奖以来,已有４６位学者获此殊荣。今年瑞典皇家科学院１０月１１日宣布,美国经济学家詹姆斯·赫克曼和丹尼尔·麦克法登因在微观计量经济学领域所作出的杰出的贡献而荣获２０００年诺贝尔经济学奖。 赫克曼１９４４年出生于美国的芝加哥,现为芝加哥大学经济学教授。麦克法登于１９３７年出生于美国的罗利,现供职于美国加利福尼亚大学。这两位诺贝尔奖获得者在微观计量经济学领域的主要贡献是,他们在２０世纪７０年代发展了已被广泛用来对个人和家庭行为进行统计…     

新经济企业的统计初探

我国企业统计指标体系的回顾我国工业统计指标体系的发展大致分为三个阶段:建国以前。这一阶段我国民族工业受帝国主义和官僚资本双重压迫,极其落后,工业统计指标体系当然也就无从谈起,加之旧中国的工业统计学家们并没有给工业统计学留下有价值的东西,工业统计指标体系几乎是一片空白。建国初期至改革开放以前。这一阶段的工业统计指标体系主要是沿用苏联的东方式工业统计指标体系,它完全是为了适应高度集中的计划经济体制的需要而产生,是一种产品生产型工业统计指标体系,包括: 工业生产成果统计指标、工业劳动统计指标、工业生产设…     

财经院校统计学双语教学实践研究

本文通过对统计学双语教学实践的研究和探讨,指出在高等财经院校开展统计学双语,有利于培养符合经济发展的高素质人才,并有助于统计学本学科自身的发展。结合教学的实践,提出了统计学双语教学的实践方法。     

统计指数法在价格统计中的应用

文章在引入价格、价格指数(拉氏与派氏)、价格统计等基本概念的基础上介绍了相对数与绝对数的结合应用,针对原指数体系在应用中存在的问题提出了一套新的指数体系,并结合实例予以说明.最后对我国现行物价指数的编制体系进行了一些探讨,提出了部分改进措施.     

经济统计如何面对"新"经济

“新经济”的“新” 自２０世纪９０年代以来,美国和西欧几个发达国家的经济开始呈现出不同以往的发展趋势,知识经济成为主导,被称作新经济时代。“新经济”作为当前媒体最热的一个话题,可谓众说纷纭,究竟什么是新经济？新经济“新”在哪里？新经济是否会从美国走向世界？中国面对“新经济”冲击的现实选择是什么？等等问题成为关注的焦点。 就新经济的一般意义而言,应该是指那种持续地高增长、低通胀、低失业、科技进步快、经济效率高、全球配置资源、世界领先的那么一种经济状态。无疑,这也是中国经济改革所追求的目标和方向。新经…     

关于地区对外经济往来收支平衡表的研究

一、什么是地区对外经济往来收支统计地区对外经济往来收支统计(以下简称往来收支统计)是按照国际收支统计的原理、原则和规定,通过编制往来收支平衡表,反映一定时期内一个地区的居民同外地区的居民所进行的贸易和非贸易往来、资金借贷、单方面转移等经济交往所发生的债权和债务而引起的收支总和情况的一种统计。     

经济学运用数学的尺度

自威廉·配第在经济论文中最早运用数学以来,经济学与数学就结下了不解之缘。数学的应用,不仅给经济学研究带来了新的工具,也促进了经济学的发展。但对经济学“过度”运用数学的批评,一直以来没有间断。国内的批评自然是近儿年来的事,因为在上世纪九十年代以前,中国的经济学者基本上不用数学,所以也就不会有人批评。而国外的批评,则早已有之。当然,不管是谁的批评,都没有否定数学在经济学中的应用价值,而是认为,经济学应该合理利用数学,而不能“数学化”,不能“滥用”。有意思的是,对于这些批评的“反驳”,则似乎很少,即便是赞成数学化的学…     

A General Recurrence Relation for the Moments of Bivariate and Trivariate Order Statistics

In this article, by using the dropping argument, a general recurrence relation satisfied by the joint cumulative distribution functions of order statistics from any arbitrary bivariate distribution function is established. This recurrence relation is the first bivariate version of the basic triangle rule for order statistics arisen from univariate distribution function. Finally, this relation is extended to the trivariate case. These lead to similar identities for product moments (of any order) of order statistics.     

改造和提升商品流转统计为现代物流统计

现行物流,已是当前国民经济乃至国际经济贸易中一大亮点。企业界和学术界的“物流热”在不断升温,据统计,我国目前已有物流企业1.6万个(不包括港、澳、台),这就产生了“物流市场谁来量化”的问题。由于物流统计的滞后,已经成为物流业发展的瓶颈。为了及时,科学地提供物流统计信息,为政府部门制定物流政策和发展规划服务,为企业提供投资决策依据服务,建立现代物流统计已刻不容缓。作者认为,建立现代物流统计,应以现行商品流转统计为基础,通过全面改造和提升商品流转统计来建立现代物流统计。     

乡镇统计改革势在必行

乡镇统计工作作为我国宏观经济统计数据的基础来源,在我国统计工作中具有举足轻重的地位.随着社会经济的快速发展和市场经济体制的不断完善,对乡镇统计工作的要求越来越高.     

讲述一个神奇而美丽的统计

(一) 很多人或许常常在问：“What isstatistics?”—统计是什么?简而言之，统计算是一门资料学习的课程，让你可以将统计用于基本适切的政府流程、重要的工业决定，以及各阶段现代教育课程的核心，这些都包含在统计之中，但是，专业的东西总是让人感到畏惧，如何让统计在生活的各个领域中活用，才是真理。基本上，统计是制造可信赖之资料，分析资料的真正意义，找出资料的实际结论，在各阶层都用得到。例如：医学、环境、工业、政府调查、调查研究都有它的贡献，可见现代的统计，应多方面的与专业结合，非单打独斗，这样会更有力量。 …     

共进专栏:心中有数统计思维法

传统的统计思维基本上包括三个部分:"资料收集"、"资料分析"以及"统计推断".所谓"资料收集",指的是想了解的整体(称之为母体)资料太庞大,所以透过统计方法去取得有用的样本.在统计上我们发展出"实验设计法"(Design of experiment),及"统计抽样方法"(Sampling survey)两套学问.所谓"资料分析",指的是将已经取得的资料,加以分析、研究,甚至建立模型,主要工作内容在于Point Estimation(点估计)、Hypothesis Testing(假设检定)、Model Building(建模)以及Forecasting(预测).     

共进专栏: 心中有数与时济进的统计未来

许多重要的改变总是在一念之间,总是突破传统,总是跌破眼镜.传统思维历经多年考验,有它一定的准确性和稳定性.但突破和稳定是有冲突的.基本严厉的训练有助于稳定的操作以及保持现状的缓度进步,但大改革是需要打破传统的.许许多多的例子值得我们借鉴学习.     

关于统计学的性质与发展问题

在今年召开的中国统计学会第六次全国代表大会上,贺铿的这篇学术报告,再次引起了人们对于统计学性质与发展问题的关注与研究热情,本刊在此予以全文刊登。     

统计之眼

法轮功批判 “法轮功”的邪教本质已为国 人所认识。在近几年连篇累牍的有关 报道中,有一个现象值得重视,那就是个案 批判居多,运用统计理论的几乎没有。个案解 剖相当于统计中的典型调查,其优点是立场鲜 明,形象生动,容易引起共鸣,缺点则是正反两方 你来我往,一个举自焚的例子,一个讲某某不治而愈,不明就里的人很难据此作出准确的判断。     

The Ubiquity of Statistics

The use of biased estimation in data analysis and model building is discussed. A review of the theory of ridge regression and its relation to generalized inverse regression is presented along with the results of a simulation experiment and three examples of the use of ridge regression in practice. Comments on variable selection procedures, model validation, and ridge and generalized inverse regression computation procedures are included. The examples studied here show that when the predictor variables are highly correlated, ridge regression produces coefficients which predict and extrapolate better than least squares and is a safe procedure for selecting variables.