数量经济学
数量经济学
数量经济学旧称经济数学方法。
在马克思主义经济理论指导下，以质的分析为基础，用数学方法和计算技术，研究经济数量关系及其变化规律的科学。
是社会主义经济科学的一个新分支。
数量经济学是根据经济理论在质的分析基础上，利用数学方法和计算技术研究经济数量关系及其变化规律性的经济学科。
学科概述编辑数量经济学(quantitative economics)数量经济学的研究范围不只是资本主义经济，还包括社会主义经济，并从理论研究扩展到各种应用研究,为企业和国家的计划、管理、预测、决策服务。
它所用的数学方法，除初等和高等数学外，还有线性代数、数学规划等现代数学。
它采取的计算工具，是与现代化通信技术相结合的电子计算机。
研究内容编辑主要研究内容有：1、经济数量关系的概念、特点及研究经济数量关系的作用；2、经济数量分析的一般理论和方法论；3、国民经济的最优计划和管理；4、经济控制论的应用；5、社会主义扩大再生产的经济数学分析；6、投资效果的评价和投资方案的论证；7、经济信息的组织管理和自动化体系的建立及生产布局、商品流通、国家储备等各种经济数学的应用。
发展历程编辑20世纪50年代中期，由波兰经济学家奥斯卡，兰格和前苏联经济学家涅姆钦诺夫等发起的现代经济数学的研究，标志着数量经济学的产生。
代表作有：涅姆钦诺夫的《经济数学方法和模型》，乌家培的《经济数量分析概念》，陈锡康的《经济数学方法与模型》等。
研究对象编辑研究经济数量关系及其变化规律性。
通过经济数学模型来研究经济数量关系，是数量经济学的特征。
数量经济学在经济科学体系中的地位，相当于数学在所有科学中的地位。
由于它以特有的经济数学模型方法专门研究经济数量关系，从而为其他经济学科的深化提供了一般的分析方法和方法论。
在这个意义上，数量经济学是一门方法论学科。
另外有人认为，数量经济学是研究经济数量关系的计量的学科，或是研究组织管理的方法和技术的学科。
还有一种观点把数量经济学看作马克思主义经济学的数理学派，不认为它是一门学科，理由是质与量的不可分割性使它没有单独的研究对象。
浅析数量经济学在大数据时代的应用
浅析数量经济学在大数据时代的应用1. 引言1.1 数量经济学概述数量经济学是经济学的一个分支，它的研究对象是经济现象中的数量关系。
数量经济学通过建立数学模型来分析经济现象，并通过统计学方法对经济数据进行定量分析，从而揭示经济现象的规律性。
数量经济学在经济学研究中具有重要的地位，可以帮助经济学家更好地理解和解释经济现象。
数量经济学包括微观经济学和宏观经济学两个方面。
微观经济学研究个体经济单位（如消费者、生产者）的行为和市场的运作规律，而宏观经济学则研究整个经济系统的运行机制和总体经济变量（如国民经济总量、物价水平）之间的关系。
数量经济学借助数学和统计学工具，通过建立经济模型来分析经济现象，并通过实证分析来检验模型的有效性。
数量经济学方法的应用使经济学研究更加严密和科学化，为经济政策的制定提供了理论基础和实证支持。
在大数据时代，数量经济学的方法和工具将更加重要和有效，可以帮助研究者更好地理解和预测经济现象的发展趋势。
1.2 大数据时代的背景大数据时代的背景涵盖了信息技术的快速发展和互联网的普及，同时也包括了移动互联网、物联网、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应用。
随着互联网的普及和信息技术不断创新，人们在日常生活和工作中产生了海量的数据，这些数据被称为大数据。
大数据的三个特征是数据量大、数据种类繁多以及数据处理速度快。
这些特征使得传统的数据处理技术和方法面临着巨大挑战，也为数量经济学的发展提供了全新的机遇。
在大数据时代，人们可以利用庞大的数据集来分析经济现象和市场行为，从而更准确地预测经济走势、制定政策和优化资源配置。
大数据时代的背景为数量经济学的发展提供了新的契机和挑战。
1.3 研究目的研究目的是对当前大数据时代下数量经济学的应用进行深入剖析和探讨，评估其在经济研究和决策制定中的作用和影响。
通过对数量经济学在大数据时代的重要性、大数据对数量经济学的影响、大数据如何改变数量经济学的研究方法以及数量经济学在大数据时代的新应用领域等方面展开探讨，旨在揭示数量经济学在面对海量的数据时的挑战和机遇，并从中寻找适应大数据环境下的有效研究方法和技术手段。
产业经济学和数量经济学
产业经济学和数量经济学产业经济学和数量经济学是经济学领域两个重要的分支学科，它们从不同的角度研究经济现象和问题。
产业经济学主要关注产业结构和产业组织，而数量经济学则着重于运用数学和统计学的方法来分析经济数据。
首先，让我们来了解一下产业经济学。
产业经济学研究的是经济中的各个产业部门，包括它们的结构、行为和效果。
产业经济学的一个重要概念是产业链，它描述了从原材料采购到最终产品销售的一系列经济活动。
产业链的研究有助于我们了解产业内部的关联和相互依赖关系，从而帮助我们理解产业发展的规律和趋势。
产业经济学强调产业组织对经济运行的影响。
产业组织研究特定产业中的企业行为和市场结构，进而分析市场能否实现有效竞争，并且确定政府介入的必要性和方式。
在产业组织分析中，经济学家常常使用博弈论和信息经济学的工具来研究企业间的竞争和合作行为。
产业经济学还研究了垄断和寡头垄断等市场结构，以及它们对资源配置和社会福利的影响。
数量经济学是运用数学和统计学的工具来研究经济现象的学科。
数量经济学着重于分析经济数据，推导经济模型，进行经济预测和政策评估。
数量经济学在经济学研究中起到了基础和支撑的作用，可以帮助我们从大量的数据中提取经济规律和关系。
数量经济学的核心是建立和估计经济模型。
经济模型是对经济现象和行为的抽象描述，它能够帮助我们理解经济活动背后的机制和原因。
通过对经济数据进行统计分析，并将其应用于经济模型，数量经济学家可以推断出经济变量之间的关系，并进行政策的评估和预测。
数量经济学广泛应用于宏观经济学和微观经济学的研究领域。
在宏观经济学中，数量经济学可以用来解释和预测国民经济的总体状况和发展趋势，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率和失业率等。
在微观经济学中，数量经济学可以帮助我们研究企业和个人的决策行为，并分析市场供需关系、消费者行为和生产效率等。
产业经济学和数量经济学在经济学研究中起着互补的作用。
产业经济学提供了对产业结构和组织的深入理解，而数量经济学则通过数学和统计学的工具帮助我们分析和解释经济现象。
数量经济学的研究生学位-概述说明以及解释
数量经济学的研究生学位-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述数量经济学是经济学中一个重要的分支领域，它涉及了经济学与数理统计学的结合，通过运用数学和统计方法来研究经济现象及其规律。
数量经济学的研究主要是为了分析经济中的各种决策问题和经济体制的效率，以及预测经济变量的未来走势。
数量经济学研究生学位是培养数量经济学专业人才的一种教育模式。
该学位旨在为学生提供深厚的经济学理论基础和广泛的数量经济学研究方法，培养学生能够独立进行数量经济学研究和分析的能力。
本篇文章将就数量经济学的定义、应用领域和研究方法进行探讨，并对数量经济学研究的意义、局限性以及发展趋势进行分析和总结。
通过对这些方面的讨论，旨在全面了解数量经济学的特点和重要性，以及数量经济学在解决实际经济问题上的作用和局限。
同时，本文还着重探讨了数量经济学研究的未来发展趋势，为研究者提供参考和启示。
在接下来的章节中，我们将先概述数量经济学的定义，然后探讨其应用领域和研究方法。
最后，我们将就数量经济学研究的意义、局限性和未来发展趋势进行深入分析和总结。
通过全面地了解数量经济学的研究内容和前沿，相信读者能够对数量经济学研究生学位有更加清晰的认识和理解。
文章结构部分的内容可以参考以下写法：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分介绍了文章的背景和目的。
首先概述了数量经济学的研究生学位的重要性和意义，然后对整篇文章的结构进行了简要的描述，最后明确了文章的目的。
正文部分包括了数量经济学的定义、应用领域和研究方法三个方面的内容。
首先介绍了数量经济学的定义，阐述了其研究的对象和方法论。
接着探讨了数量经济学在不同领域的应用，包括产业经济学、劳动经济学、社会经济学等。
最后详细介绍了数量经济学的常用研究方法，如回归分析、面板数据分析等，以及其在实证研究中的应用。
结论部分总结了数量经济学研究的意义、局限性和发展趋势。
首先强调了数量经济学在经济决策、政策制定和理论研究方面的重要性，指出了其对经济学发展的贡献。
数量经济学经济模型与计量分析
数量经济学经济模型与计量分析数量经济学是经济学中重要的分支之一，通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象和经济问题。
在这一领域中，经济模型和计量分析是两个重要的工具，它们可以帮助经济学家们理解和解释真实世界中的经济现象，并进行相关政策的制定和评估。
本文将对数量经济学经济模型和计量分析进行探讨。
一、经济模型经济模型是经济学家为了描述和解释经济现象而构建的一种简化的表达方式。
经济模型可以是数学模型、统计模型或者图形模型，它们基于一定的假设并将经济变量和关系进行形式化的表达。
在数量经济学中，经济模型通常使用代数方程或数学公式来表示经济关系。
比如，供求模型是最基本的经济模型之一，它通过供给方程和需求方程来分析市场价格和数量之间的关系。
另外，收入-消费模型、长期经济增长模型等都是数量经济学中常用的模型。
二、计量分析计量分析是通过运用统计学和计量经济学的方法来分析经济数据，并以此得出有关经济问题的结论。
计量分析的基础是经济理论和数理统计学的知识，并且需要合适的数据集来支持分析。
在数量经济学中，计量分析可以用来解决很多问题。
比如，通过使用回归分析模型，经济学家可以研究两个或多个变量之间的关系，并且可以通过估计出的系数来定量地解释这种关系的性质。
此外，计量分析还可以用于预测经济变量的走势，评估政策效果，以及检验经济理论的有效性。
三、数量经济学经济模型与计量分析的关系经济模型和计量分析是数量经济学中不可或缺的两个部分。
经济模型提供了理论基础和假设框架，而计量分析则提供了实证研究的工具和方法。
经济模型可以通过建立假设和推导出的理论关系来解释经济现象，但是这些理论关系往往需要经过实证研究的检验。
计量分析通过使用真实的经济数据来验证模型的有效性，并且可以通过估计模型参数来进行政策效果的评估和预测。
同时，计量分析也可以对现有的经济模型进行扩展和改进。
通过引入更多的变量和更复杂的模型设定，计量分析可以更好地反映真实世界中的经济关系，并且提供更准确的政策建议。
数量经济学在经济学中的应用
数量经济学在经济学中的应用数量经济学是一门研究经济现象的量化方法和数学模型的学科。
数量经济学应用广泛，比如在市场竞争、财政政策和货币政策等领域可以采用数量经济学的方法进行分析和预测。
一、市场竞争市场竞争是商品生产和销售中不可避免的现象，而数量经济学可以帮助我们明确商品市场竞争的类型和程度。
比如，我们可以通过计算市场份额和市场集中度来判断某一市场是否充满竞争。
若市场份额分布较均衡，市场集中度低，则说明市场竞争比较激烈。
同时，通过使用数量经济模型，我们还可以对市场竞争进行预测和分析，比如，通过对价格、需求和供给等因素进行建模，以确定行业的短期和长期变化趋势。
这些预测能够帮助企业制定合适的竞争战略，提高企业竞争力。
二、财政政策财政政策是国家利用财政手段调整经济运行的一种手段，也是国家宏观调控体系的一部分。
数量经济模型可以帮助分析财政政策的影响。
比如，我们可以通过使用一些基本的宏观经济模型来分析政府财政政策措施可能引起的影响，如投资增长、物价水平、就业、消费和出口等。
数量经济学的模型分析能够帮助政府预测财政政策的成效，从而更加准确地调控经济运行。
三、货币政策货币政策是国家利用货币手段调控经济的一种手段，同样，数量经济学也可以应用于货币政策的研究和预测。
通过使用货币经济模型，我们可以分析货币政策措施对利率、通货膨胀、收益率和金融风险等方面的影响。
这样，我们就可以通过调节各种货币政策工具的使用来控制经济的波动和趋势。
此外，我们还可以预测货币政策的短期和长期成效，对于帮助政府和政策制定者更加精确地制定货币政策方案具有重要意义。
四、总结总之，数量经济学在经济学中的应用非常广泛，可以帮助我们分析市场竞争、财政政策和货币政策等方面的影响和趋势。
通过使用数量经济学模型和工具，我们可以更加准确地预测和分析经济产业的变化，进而帮助政府、企业和投资者制定适当的宏观管理策略，以实现可持续的经济增长和社会福利的提高。
大一数量经济学知识点
大一数量经济学知识点数量经济学是经济学中的一门重要学科，旨在通过运用数学和统计方法，研究经济现象的规律性和变化趋势。
作为大一经济学专业的学生，掌握数量经济学的基本知识点对于进一步深入学习和理解经济学理论具有重要意义。
本文将介绍大一数量经济学的一些基本知识点，帮助读者建立数量经济学的基础理论框架。
一、需求与供给1.需求的定义：需求是指在一定时期和市场条件下，消费者愿意购买一种特定商品或服务的数量。
2.需求函数的表示：需求函数通常表示为Qd = a - bP，其中Qd 代表需求量，P代表价格，a和b为常数。
3.需求的弹性：需求弹性是指需求对价格变化的敏感程度。
弹性系数的计算公式为：Ep = （△Qd / Qd）/（△P / P）。
4.供给的定义：供给是指一定时期和市场条件下，企业愿意提供一种特定商品或服务的数量。
5.供给函数的表示：供给函数通常表示为Qs = c + dP，其中Qs 代表供给量，P代表价格，c和d为常数。
6.供给的弹性：供给弹性是指供给对价格变化的敏感程度。
弹性系数的计算公式为：Es = （△Qs / Qs）/（△P / P）。
二、边际分析1.边际效用：边际效用是指消费者获得一单位额外产品而得到的满足程度。
2.边际成本：边际成本是指生产一单位额外产品所需要的额外成本。
3.边际效用与边际成本的比较：理性决策者在追求最大化效用或利润时，应该使边际效用与边际成本相等，即边际效用/边际成本 = 1。
三、市场均衡1.市场均衡的概念：市场均衡是指市场上需求量和供给量达到平衡的状态，即需求量等于供给量。
2.均衡价格与数量：均衡价格由市场上消费者和生产者的需求与供给决定，均衡数量是指在此价格条件下市场上的购买和销售数量。
3.需求与供给曲线的均衡：需求曲线向下倾斜，供给曲线向上倾斜，两者在均衡点相交。
四、弹性分析1.价格弹性：价格弹性是指需求量或供给量对价格变化的敏感程度。
计算公式为：E = （△Q / Q） / （△P / P）。
浅析数量经济学在大数据时代的应用
浅析数量经济学在大数据时代的应用1. 引言1.1 数量经济学简介数量经济学是一门研究市场经济体制下经济活动的数量规律和规律性的学科。
它通过数学模型和统计方法对经济现象进行分析和预测，为决策提供科学的依据。
数量经济学结合了经济学、数学和统计学等多个学科的理论和方法，旨在揭示经济现象背后的规律和机制。
数量经济学的研究对象包括市场结构、价格形成、生产成本、市场需求等方面，通过收集和分析大量的数据，揭示经济活动中的规律和关系。
在大数据时代的背景下，数量经济学的应用变得更加广泛和深入。
大数据的产生和积累为数量经济学提供了更多更全面的数据来源，使得研究更加深入和准确。
1.2 大数据时代的兴起大数据时代的兴起是当今社会发展的重要趋势之一。
随着互联网、传感技术、移动设备等信息技术的不断发展和普及，海量的数据正以前所未有的速度被生成和积累。
这些数据包含着丰富的信息和价值，对于企业、政府和学术界来说都提供了巨大的机遇和挑战。
大数据具有三个典型特点：海量性、高维性和多样性。
海量性意味着数据量庞大，可能包含数十亿甚至数十万亿条记录；高维性代表数据可能来自多个维度，如时间、空间、内容等；多样性则表示数据种类繁多，不仅包括结构化数据，还包括文本、图像、音频等非结构化数据。
在大数据时代，传统的数据处理和分析方法已经难以胜任处理这种海量、多样的数据。
许多学科和领域开始将目光转向数量经济学，希望通过运用数量经济学的方法和工具，挖掘大数据之中的规律和价值。
数量经济学在大数据分析中的应用已经成为一个热门研究领域，为我们进一步理解和利用大数据提供了重要的思路和方法。
2. 正文2.1 数量经济学在大数据中的应用随着大数据时代的到来，数量经济学在理论研究和实践应用中发挥着越来越重要的作用。
大数据的出现为数量经济学提供了更多的数据来源和分析工具，使得经济学研究能够更加精确和深入。
数量经济学在大数据中的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据分析：大数据时代下，数量经济学可以利用海量的数据进行分析，揭示不同经济现象之间的关联和规律。
数量经济学重点知识点总结
数量经济学重点知识点总结首先，数量经济学的重点知识点之一是模型的建立和应用。
模型是抽象地描述现实世界的工具，通过建立模型可以对经济现象进行系统的分析和预测。
数量经济学中常用的模型包括线性模型、非线性模型和时间序列模型等。
线性模型是数量经济学中最基本的模型之一，它假设因变量和自变量之间的关系是线性的。
非线性模型则认为因变量和自变量之间的关系是非线性的。
时间序列模型是对时间序列数据进行建模和预测的方法，它常用于预测未来的经济趋势。
模型的建立需要根据具体的经济问题和数据特征进行选择和修正，而模型的应用则需要对模型进行检验和评价，以确保模型的有效性和稳健性。
其次，数量经济学的重点知识点之一是统计方法。
统计方法是数量经济学中的重要工具，它主要用于对经济数据进行处理、分析和推断。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计和时间序列分析等。
描述统计主要用于对经济数据进行总体和样本特征的描述和分析，例如均值、标准差、相关系数等。
推断统计则主要用于对经济数据的推断和预测，包括假设检验、置信区间和回归分析等。
时间序列分析则主要用于对时间序列数据的建模和预测，例如自相关性、平稳性和ARCH/GARCH模型等。
统计方法的选择需要根据具体的经济问题和数据特征进行定制，而统计方法的应用则需要对结果进行解释和评价，以确保结果的合理性和可靠性。
再次，数量经济学的重点知识点之一是假设检验。
假设检验是数量经济学中的一种重要方法，它主要用于对经济假设进行检验和评价。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验、卡方检验和LM检验等。
t检验主要用于对单个参数或两个参数进行检验，例如对均值的假设检验和对回归系数的假设检验。
F检验主要用于对多个参数进行检验，例如对方程整体显著性的检验和对比较模型的检验。
卡方检验主要用于对离散变量的分布进行检验，例如对两个或多个变量之间的独立性进行检验。
LM检验则主要用于对模型的残差进行自相关性和异方差性的检验。
假设检验的过程需要明确假设、选择检验统计量和确定显著性水平，而假设检验的结果需要进行判断和解释，以确保结果的合理性和可靠性。
数量经济学：优化与均衡
数量经济学：优化与均衡数量经济学是经济学中的一个重要分支，探讨着经济现象和决策背后的数量关系与规律。
在这一领域中，优化与均衡是关键概念，它们在经济学理论和实践中起着重要作用。
本文将分析数量经济学中的优化和均衡，并探讨它们的应用。
一、优化优化是指在给定的限制条件下，寻找最佳的结果或使某些目标达到最大程度的过程。
在数量经济学中，优化问题常常涉及如何分配资源以最大化收益或降低成本等目标。
优化问题通常采用数学模型来描述和求解。
借助数学方法如微积分和线性规划等，经济学家可以通过建立适当的模型，确定关键变量及其相互关系，并找到使目标最优化的最佳决策。
以企业生产为例，优化问题可以是如何最大化企业的利润。
在这种情况下，经济学家将考虑诸如生产规模、产出和价格之间的关系，以确定最佳产量和价格水平，以实现最大利润。
二、均衡均衡是指在经济系统中达到不变或稳定的状态，其中各个参与者之间的相互作用达到平衡。
不同经济体系中的均衡概念各不相同，但它们都是在一定条件下，市场供需关系达到平衡状态的结果。
市场均衡是数量经济学中的一个重要概念。
在充分竞争的市场中，市场均衡指的是供求达到平衡，价格形成稳定，数量交易达到最优状态。
市场均衡的达成依赖于价格的自由浮动和市场参与者的理性行为。
供需双方在市场中自主决策，通过交易使市场逐渐达到供需平衡，当供需相等时，市场企稳，形成均衡状态。
三、优化与均衡的关系优化与均衡是数量经济学中两个关键的概念，它们相互影响并相互依赖。
在某些情况下，优化可以达到均衡。
例如，在市场上，供需达到平衡是最大化社会福利和效率的结果。
当供需不平衡时，市场参与者会通过调整价格和交易数量来寻求最优解决方案，以使市场重新回到均衡状态。
然而，均衡并不总是最优解。
有时，在特定的经济环境中，存在着非均衡状态下的最优化问题。
例如，在垄断市场中，企业通过控制供给来最大化利润，与市场均衡相去甚远。
四、优化与均衡的应用优化与均衡的概念在实际经济问题中有着广泛的应用。
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数量经济学
专业代码（020209）
数量经济学是应用经济学的二级学科，2006年获得硕士学位授予权，2010年被评为省级重点学科。数量经济
学是数学、统计学和经济学的结合，具有综合性跨学科的性质。它综合运用统计技术、数学方法、优化理论，以
及计算机模拟与仿真技术等，研究各种经济现象的数量关系及其变化规律。经过几十年的发展，它已渗透到经济
学的各个研究领域，成为研究社会经济问题极为重要的工具，可广泛应用于政府、企业的经济预测、决策、运行、
监测、预警和调控等工作中。本专业的毕业生能够胜任政府经济部门、科研机构、高等院校、企业、金融机构的
经济管理、教学和科研工作。
本学科在经济模型与经济预测、经济系统评价与优化、产业与区域生态经济、金融分析与风险管理方面的研
究已经形成明显的特色和优势。建立了数量经济学重点学科研究室，现有教授10人，副教授2人。主持完成国家
自然科学基金面上项目3项；国家自然科学青年基金1项；省部级项目40余项；发表学术论文100余篇，出版专
著、教材20余部；获省部级科技进步奖及哲学社会科学奖10余项。
一、培养目标
本学科培养具有优良品德，良好的政治素质，具备扎实的经济学理论基础和数量经济学专业素养，具有严谨
的治学态度，富有创新精神的德、智、体全面发展的高级经济管理专业人才。
本学科培养的硕士研究生应具备以下能力：
1．扎实掌握经济学和现代数量经济学的基础理论、分析方法和研究手段，熟悉本专业的前沿问题及最新发展，
能对经济领域的相关问题进行比较深入的数量经济理论分析和实证研究。
2．可以独立承担与本专业相关的研究工作，并具备解决实际经济和管理问题的能力。
3．具有较强的计算机应用能力；能熟练掌握一门以上外语，可以阅读本专业的外文资料，具有一定的外文写
作能力和国际交流能力。
二、主要研究方向
1．经济模型与经济预测
2．经济系统评价与优化
3．产业经济与区域生态经济研究
4．金融投资分析与风险管理
三、培养年限与学分要求
本专业硕士研究生学制为2.5年。根据具体情况，可实行弹性，修业期限为2－5年。提前或延长毕业，需由
本人提出申请，经导师同意，所在学院审核批准，报研究生部备案。
本专业硕士研究生在校期间课程总学分为30－36学分，其中学位课程最低学分要求不低于16学分，学位课
考试成绩不低于75分。
四、课程设置
类别 课程编号 课 程 名 称
学时 学分 授课方式 考核方式 备
注
公共
学位课
S0000001 科学社会主义理论与实践 18 1.0 讲授 考试
S0000002 自然辩证法 18 1.0 讲授 考试
S0000004 基础外语 60 2.0 讲授 考试
专业
学位课
专
业
基
础
S0900001 专业外语(经济类) 36 2.0 讲授 考试
S0900003 中级微观经济学 36 2.0
讲授
考试
*
S0900004 中级宏观经济学 36 2.0
讲授
考试
*
专
业
必
S0900005 高级计量经济学 36 2.0 讲授 考试
S0900006 统计分析理论与方法 72 4.0 讲授 考试
非学位
课
专业
选修
课
S0900044 经济学方法论 36 2.0 讲授 考试
S0900045 经济计量模型 36 2.0 讲授 考试
S0900020 产业经济学 36 2.0 讲授 考试
S0900046 区域经济学 36 2.0 讲授 考试
S0900047 生态经济学 36 2.0 讲授 考试
S0900034 投资分析与风险管理 36 2.0 讲授 考试
S0900048 金融风险管理 36 2.0 讲授 考试 #
S0900027 博弈论 36 2.0 讲授 考试 #
S0900049 经济预测与决策 36 2.0 讲授 考试
S0900050 投入产出理论与方法 36 2.0 讲授 考试
S0900017 数据挖掘 36 2.0 讲授 考试
S0900007 高级运筹学 36 2.0 讲授 考试
S0900051 系统建模与仿真 36 2.0 讲授 考试
S0900052 现代数量经济学前沿讲座 18 1.0 讲授 考试
公共
选修
课
S0000011 Matlab语言及应用 36 2.0 讲授 考试
S0000012 知识产权概论 18 1.0 讲授 考试
S0000013 职业素质与能力拓展 18 1.0 讲授 考试
S0000014 德语 36 2.0 讲授 考试
S0000015 中国优秀道德文化专题讲座 18 1.0 讲授 考试
S0000016 科技情报分析与利用 18 1.0 讲授 考试
必修环节
S0000021 教学实践 1.0 考
S0000022 参加本学科学术活动和学术会议 1.0 考
注：（1）备注栏中跨一级学科用*表示，双语教学课程用#表示。
（2）教学实践考查：在导师指导下完成助课与讲课，以教学实践总结为考核依据。
（3）参加本学科领域学术活动和学术会议不少于9次，每次活动写心得体会报告，每半年提交一次，以报告为考核依据。
五、开题报告
1．论文选题要密切结合本学科的发展方向，具有一定深度和较高的学术研究价值；要结合国民经济发展的实
际需要，具有现实意义；要结合自己的兴趣、学科基础和研究能力；选题要尽可能与导师的研究方向一致，也可
根据本人的兴趣和原有基础选题，但要经导师审核通过。
2．论文选题确定后要撰写开题报告书。开题报告书的内容主要包括：论文选题的科学意义和应用前景、文献
综述、论文研究内容和基本框架结构、要解决的关键问题、达到的目标、研究方法、技术路线、创新点，以及完
成论文已具备条件、存在的困难、研究的进度安排等。
3．开题报告以书面方式提交学院，由学院组织相同或相近专业的3－5名教师组成评审专家，对开题报告进
行审定并写出鉴定意见。对未获通过者，可允许在2个月内再次提交开题报告。
4．开题报告的提交和论证评审应于第三学期第五周完成。
六、中期考核
中期考核以提交中期报告并参加答辩的方式进行。
1．提交中期报告。中期报告的内容包括政治思想素质考核和业务能力考核两部分。政治思想素质考核由导师
及研究生秘书根据平时表现按合格与不合格评定。业务能力考核包括课题完成的进度与质量；课程学习的学分；
论文发表情况；参加学术活动情况等。
2．中期考核答辩。由3—5名同行专家任评委，结合中期报告，重点对课题完成过程中的有关问题，如研究
方向、研究重点和深度的把握；研究进度的完成情况；论文的结构框架等方面进行评议，并据此提出完善建议，
以及下一步工作的具体要求。同时，对研究生的政治思想素质、课程学习学分及成绩、参加学术活动、论文发表
等情况进行考核。对考核不合格的学生做出延期答辩的决定。
3．中期考核于第四学期第十周进行。中期考核由学院统一组织，考核结果保存在学生所在培养单位，研究生
院将随机抽查。
七、学位论文答辩及要求
学位论文工作是培养研究生独立思考、勇于创新，掌握科学研究的基本方法，提高科研能力的重要环节。
1.学位论文要求。论文在导师的指导下由研究生独立完成。学位论文应做到观点明确，有丰富的资料，内容
有一定的创新，不得抄袭他人成果。应体现出作者对数量经济领域基础理论和专业知识的掌握和运用情况，以及
解决本专业理论和实际问题的能力。
2.发表论文规定。硕士研究生在学位授予前，需在省级以上刊物上公开发表至少一篇论文，方能授予硕士学
位。
3.论文答辩。学位论文的答辩和学位授予按照《中华人民共和国学位条例》及河北科技大学的有关规定执行。