2025年计量经济学的期末论文（锦集16篇）.docx

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篇1：计量经济学的期末论文
在知识经济时代发展背景下，企业经济统计工作也迎来了新一轮的发展机遇和挑战。传统的思维模式不仅无法满足实际经济统计工作的需要，也阻碍着我国社会经济的进一步发展。所以必须要针对当前的经济统计工作现状，进行不断的改革与创新，从而更好的适应经济时代的发展。
一、企业经济统计创新的重要性。
现代企业制度的确立，为我国企业发展迎来了新一轮发展机遇和挑战，也对企业管理工作提出更高的要求。企业经济统计作为企业发展与进步的重要辅助手段，不仅为企业管理者提供精准的信息和决策依据，也为企业生产经营活动的顺利进行提供了有利的保障。企业管理水平的不断提高，也为企业信息化建设带来了一定的难度，而企业经济统计工作包含了丰富的信息化活动内容，这就要求统计人员要不断优化企业经济统计信息网络的功能，促进企业信息化建设得到充分的完善。企业发展诈略的制定和管理工作的顺利开展，也需要经济统计人员设置出更加科学合理的统计指标体系，从而统计出更加精准、完整的数据内容，同时也为企业生产经营提供更加精准的评估，从而促进企业的全面发展。因此，经济统计的创新对企业的建设和发展有着至关重要的作用。
二、当前企业经济统计现状。
一是很多企业统计制度不健全。当前，很多企业都没有建立起一套完整、统一的经济统计工作制度，使得企业工作人员无法得到精准、完整的统一报表，统计台账和原始记录也比较凌乱，企业管理者在制定发展战略和决策时也无法得到高质量的统计数据。同时，一些新兴的企业也在随着市场经济的发展在不断壮大，在这些企业中，很大一部分都没有建立起标准的企业统计制度，相应的统计部门与人员也没有进行标准的划分和合理的配置，统计报表也没有专业的统计人员进行报送，职员也没有按照相应的统计制度去开展统计工作，进行报表的计算和统计。
二是企业经统计人员缺乏法制理念。在开展统计工作过程中常常会遇到一些法律方面的问题，但是很多企业的统计人员都没有树立正确的法制观念，在统计中常常会为了自身利益，制造一些虚假数据，甚至还有一部分企业为了逃避税收而瞒报一些重要数据，严重影响了数据的真实性和完整性，这样的数据不仅无法得到人们的认可和接受，也会给统计工作带来一些不良影响。
三是相关企业统计人员的整体素质有待提升。目前，很多企业都没有重视起统计工作的重要性，统计人员也缺乏相应的专业知识和统计经验，企业也没有对相关统计人员进行定期培训，造成人员的知识结构和思维模式无法得到及时的更新和优化。而在开展实际工作时，由于统计人员的专业素质和工作水平一直无法得到显着的提升，运用的统计方法也难以符合企业发展要求，统计工作也难以顺利进行，导致企业统计信息不断弱化，也使得企业统计工作无法发挥最大限度的积极作用。
四是企业统计工作手段缺乏创新性。随着信息经济时代的发展，对统计信息的时效性、准确的要求也在不断提高，但是目前很多企业的统计手段都没有得到及时的优化，企业也没有为统计部门配备符合工作要求的办公设备，不仅使统计部门提供的数据的时效性和准确性无法得到应有的保障，也导致企业经济统计工作的质量和效率一直无法取得显着的提高。
同时，还有很多企业没有正确认识到统计工作的积极作用，认为经济统计只是对一些数据进行简单的整理，如数据报表的制作和填写等这种简单的统计工作，造成企业经济统计工作常常缺乏真实和完整性，也有很多企业由于严重缺乏统计方面的人才，也没有设立专门的统计部门，使得很多企业逐渐忽略了统计部门和开展统计工作的重要性。
三、企业经济统计创新的内容分析。
(一)统计思维理念方面的创新。
传统的统计理念早已无法适应信息时代背景下企业的发展需求，因此，企业必须要树立正确的科学发展理念，并将其作为开展企业经济统计工作的重要理论依据，而我们也必须要正视经济统计工作中的种种问题，并分析总结出问题的成因，通过定期的专业培训，使统计人员的专业素质和统计水平得到不断提升，还要制定出一套完整的工作规范，并要求统计人员严格按照制度规范开展统计工作，同时还要根据实际统计工作情况，建立其合理的奖惩机制，从而充分调动起统计人员工作的积极性和责任心，多为职员提供学习和实践的机会，促进统计人员的全面发展，也确保统计工作能够顺利进行。
(二)统计内容方面的创新。
统计内容方面的创新，主要体现在企业活动条件、企业投入和产出统计等方面的基本内容的补充和拓展，同时还要将一些已经过时的、没有实质价值的原始凭证，以及一些与实际情况不符的数据，进行适当的取舍，同时还要将信息化、网络化的企业虚拟运作统计真实的呈现出来，使统计人员的工作创造力得到充分的发挥，也将人本主义的企业文化统计充分反映出来。
(三)统计功能和方法方面的创新。
企业经济统计方面的创新主要体现在完整的企业统计指标体系的建立。评价功能的创新，其功能主要是对企业生产经营过程进行详细分析和评估，并且能够为企业的发展战略和重要决策的制定提供更加精准的判断标准与评估数据，其积极作用主要体现在企业生产经营活动过程中。分析功能的创新，主要是指企业经济统计人员能够利用先进的统计软件，以及科学有效的统计手段，对企业经济的发展现状和未来的发展趋势进行合理的分析和评估。而企业统计方法的创新则要求统计人员，要充分整合先进的科学技术，如：信息技术、网络技术等，通过这些技术的应用，使统计工作质量和效率能够得到不断的提高，不断完善企业业务流程，提升企业核心竞争力。
(四)统计人员管理方面的创新。
对于企业经济统计人员的管理，要不断结合企业的实际发展状况，设置出能够被更多统计人员所接受和认可的管理机制，从而更好的适应现代化企业发展的实际要求，同时也要为人员提供更多实践学习的机会，并对其进行定期培训，从而使其能够及时的掌握最新的统计理念和手段，知识结构和统计水平也得到不断的优化和提高，同时也要给予统计人员更多展示自己的平台，使其自身的优势和潜力能够得到充分的体现和发倔，并探索和创新出更多科学有效的统计手段。
经济统计是一项复杂的工作，对企业和社会经济的发展有着重要意义，必须给予充分的重视。但是目前很多企业开展的经济统计工作还存在一些有待解决的`问题，使得统计工作质量和效率也无法得到显着的提升。因此，统计人员必须要深入分析和总结不同阶段统计工作中的问题，采取有效的解决对策，实行创新性统计，从而使经济统计工作的适应性和灵活性得到不断的提升，从而更好地为企业发展服务，提升企业的竞争力。
参考文献：
[1] 吴东晟，李晓明。我国企业经济统计创新问题研究[J].生产力研究，,12(20)：25-32.
[2] 牟钟捷。探讨我国企业经济统计的创新问题[J].城市建设理论研究(电子版)，,23(36)：12-14.
[3] 王小红。关于我国企业经济统计创新问题探究[J].经济视野，,15(21)：77-78.
[4] 林琳。我国企业经济统计创新问题分析[J].商场现代化，,25(20)：23-25.
篇2：计量经济学的期末论文
伴随着经济统计发展，经济统计的经验累积，目前的经济统计所需要统计的数据已经非常庞大，数据统计者在进行数据统计时，如果仅适用数理知识的采集，并不会对数据进行深入挖掘，造统计结果不准确。统计数据的数量逐渐增多，数据类别也同样增加，对此，如果仅仅是使用以往的数据统计方式，并不能准确、全面的实现数据分析并统计的工作。数据挖掘技术是目前全新的统计方式，其具备良好的数据统计方式，能够横向的对数据进行挖掘，进而更好的对经济数据进行统计，更好的满足社会对经济统计数据的需求。
一、数据挖掘技术概论。
数据挖掘技术简单的说就是对数据信息进行深入挖掘的一种技术，在实际的使用过程中，能够将复杂的数据库变得更加的简化，进而从中发现能够利用的数据信息，并加以分析和整理，进而达到庞大且散乱的数据得到充分的利用。目前我国的经济数据统计信息量非常庞大，并且还带有数据不完整、随机性强的特点，这些都造成常规的数据统计方式和系统无法充分的分析并统计经济数据。数据挖掘技术能够将这些具备随机性强、完整性低的原始数据进行分析和统计，最终形成一套能够合理利用的统计数据形态，以便于数据使用者更好的对数据进行应用和提取。这样能够将数据进行更准确、更全面的收集、分析和加工的技术被称为数据挖掘。
数据挖掘的特点是能够自动的将有价值的数据发现并收集，然后对其进行处理、加工，将大量的信息处理、加工之后对其进行分析和统计，进而实现数据的有效性、准确性和实用性。
二、数据挖掘技术在经济统计中的应用效果。
。数据挖掘技术已经被许多的统计工作所合理应用，并且发挥着至关重要的作用，其中也包括经济统计。数据挖掘技术不仅仅是一种数据挖掘能力强、具备统计能力的技术，还能够根据数据使用者的要求将数据进行分类和统计。因此，数据挖掘技术在经济统计中，能够有效地将数据进行开发、整理和分类，给统计数据的使用者提供更好的便利服务。
。数据挖掘技术目前在我国应用的实践并不长，但是其在经济统计的工作中的实际应用效果非常好，并且还具备稳定的工作性能，不仅仅是能够对经济数据进行整理、分析和统计，还能够更加有效的对挖掘出更多有价值的信息，在实际的应用中能够表现出较高的有效性。
。目前，我国的经济统计多数还是使用的传统的经济统计方式，收集和统计的数据信息并不能形成一个有机整体，在进行数据的管理时，仍然会出现许多的问题。对此，就需要利用新技术来提升经济统计的有效性。宏观经济统计数据库能够给数据挖掘技术提供相当合适的统计平台。对于经济统计来说，其统计的数据必须要准确无误，这就需要有大量且可靠的数据资源，宏观经济统计数据库的特点便在于此，所以数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。
三、数据挖掘技术的数据挖掘流程。
数据额挖掘的整个流程主要为在数据库中中利用数据挖掘算法收集相关的数据，然后围绕着数据挖掘进行的预处理，进行多次重复的对数据进行统计和处理。整个数据发掘过程是由多个挖掘步骤所组成的，数据挖掘仅仅是整个挖掘技术的一个主要步骤。数据挖掘收集的主要步骤有以下四个。(1)定义目标阶段。根据数据统计者的要求定义数据挖掘目标。定义目标的适配度会直接影响数据挖掘的最终效果，对此，就需要具有应用领域知识的专家和数据挖掘经验的技术人员共同写作对目标进行定义。一方面需要对各种算法进行对比，最终确定最行之有效的算法之一，另一方面确定数据挖掘能够充分的满足实际工作要求。(2)数据准备阶段。数据准备阶段是数据挖掘技术中最为重要且过程最长的阶段。这个阶段主要分为三个步骤：数据挑选，数据处理和数据变化。数据挑选主要是指从数据仓库或数据库中挑选所有相关的数据，将这些数据定义为目标数据。数据处理是指对目标数据进行初步的处理，然后挑选出挖掘出符合要求的数据。数据变换是指对挖掘出服务要求的数据进行精简，即从数据处理中挖掘出的数据进行更深层次的挑选，最终挑选出完全符合数据统计要求的数据。(3)数据挖掘阶段。这一阶段是主要的数据挖掘阶段。首先是预定算法，换而言之就是采用怎样的条件挑选数据，并进行挖掘。
然后针对算法完成数据挖掘工作。在完成之后，便可以进行数据挖掘模块的计算。这个阶段是相关领域专家和数据挖掘分析者最为关注的一步，也能够被称为实际上的数据挖掘。(4)评估阶段和结果显示。根据数据使用者的要求将数据进行分析并将结果显示，将有价值意义的数据显示出来，并且将挖掘出的数据进行价值评估，对于无意义的或存在重复的数据删除。如果最终挖掘出的数据无法满足数据使用者的要求则返回到上一步，重新筛选。
四、数据挖掘在经济统计中的发展方向。
目前数据挖掘的发展方向可以从多个方面展开：(1)根据数据使用者的要求开发出各种数据挖掘系统。具备较强功能性的数据挖掘系统仍然难以处理各种数据，对此就需要针对要求制定出各式各样的数据挖掘系统，例如空间数据库挖掘和关系数据库挖掘等。(2)提升数据挖掘显示结果的确定性、可表达性和有效性。需要已经挖掘出来的数据能够充分表明数据库的主要内容，并且能够运用于实际的相关领域当中。对具备缺陷的数据需要进行分析，以相似的数据或者有规律数据的形式展现出来。(3)数据挖掘结果简化。挖掘出的数据最终使用者并非是数据挖掘的专家，所以挖掘结果一定要简化。
(4)交互式、多抽象层数据挖掘。交互式数据挖掘能够准许用户对数据进行精确挖掘，数据的焦点具备动态改变的特点，从多个角度多个抽象的层次灵活的收集数据、挖掘数据。(5)数据挖掘的保密性和安全性。因为最终的经济统计结果需要一定的安全性和保密性。对此，就需要加强数据挖掘结果的保密性和安全性，以免数据造成泄漏，隐私被别人侵犯。