统计学的实证转型——以统计经济学为视角

随着当今时代的进步与经济的发展,当前经济数学化的大趋势下,统计学与经济学的再度融合趋势变得非常明朗。在很多统计学、经济学相互交叉的部位,众多的关联性学科,例如数理经济学、计量经济学等学科发展势头非常迅猛。而作为统计学实证化的新发展产物,统计经济学有有着与上述学科不同的特点,因此本文通过详细的比较分析上述不同学科的区别点,并通过深入的归纳整理,以期发现这几门学科间的实质性的相关联点,为统计学与经济学的全面整合,探索理论上的支撑。     

探究大数据时代对统计学发展的新认识

随着信息化时代的发展,数据的形式多样化,数据结构具有复杂性特征。这标志着大数据时代的到来,这一时代的数据具有处理速度快、数据量大、样本复杂但价值密度低的特点。大数据时代的到来,高校应对其产生新的认识,并根据实际状况及时调整统计学专业的建设策略,使统计人才的培养能够适应时代的需求。     

基于OBE模式的经济统计学专业教学改革探讨

经济统计学是一门具有极强理论性和实践性的多科交叉性学科当前,受高校高等教育质量问责等因素的影响,基于学习产出的教学模式(Outcomes Based Education,缩写为O BE)成为越来越多学科教育改革的重要手段。文章在系统地阐述了OBE教育模式的概念、经济统计学学科特点和以往教学问题的基础上,提出了该专业课程建设的具体措施,为进一步进行教学改革以及不断完善专业课程教学体系提供了一种新的方法。     

董明珠 制度是一切管理的基础

2013中国经济年度人物评选获奖名单揭晓,小米公司董事长兼首席执行官雷军、格力电器董事长兼总裁董明珠均获奖。"铁娘子"董明珠与"柔中强"雷军当着全国人民下赌注一枚:赌小米5年之内销售额不能超过格力电器,而且赌资是10亿元。最近,小米入股美的,董明珠和雷军的"口水战"接连升级,舆论也将董明珠推到了风口浪尖。先不论谁胜谁负,我们深入分析对赌实质,其实,董明珠与雷军的亿元豪赌,赌的就是谁能成"百年企业"。董明珠说话铿锵有力,做事雷厉风行,无论营销还是管理,她都是一个天才。现在,格力进     

浅析应用型本科院校统计学教学方法改革

统计学是经济管理类专业一门专业基础课程,在教学过程中既要求学生掌握必要的统计研究方法,有要求学生能够熟练的应用统计研究方法解决实际问题.本文主要从应用型本科院校的实际出发,结合统计学的课程特点及培养目标,对统计学的教学方法做了一些尝试性的探索研究.     

浅析经济统计学发展前景和就业分析

经济统计学,顾名思义,就是将统计学科学合理的应用在经济发展的方方面面,为我国经济发展提供及时有效的调查数据.统计学涵盖了很多方面,通过实践基础上的数据调查和数据分析,再根据实际情况做出相应的数据处理,为经济发展提供精确合理的数据,由于当前我国处于经济发展的高峰期和关键时期,所以要想以经济生态保持良好的发展格局,就必须大力营造和谐的发展空间,通过经济数据分析来掌握市场环境中存在的问题,通过及时了解和把握市场环境对经济发展存在的意义和影响来做出一定的经济策略,从而推动经济的稳定发展.这篇文章浅析了当前形势下我国经济统计学的发展前景和就业分析,为经济统计学的发展提供了科学发展的方向,同时对数据分析的精确性和科学性也会发展到一定高度.     

统计学在企业财务管理中的应用探析

随着财务数据量的增长以及财务管理范围的拓展,企业财务管理对数据统计与分析的要求日益提高。 在此背景下,企业财务会计发展方向以及财务管理内容发生了较大转变,相较于传统的财务管理来说无论是数据收集还是统计分析都离不开以计算机为载体的统计学方法应用,统计学中各类分析思路、方法在企业财务管理中的应用优势逐渐展现出来。 文章对统计学的应用意义进行了分析,阐述统计学在财务管理中的具体应用形式,并探索统计学在财务管理中的应用途径。     

统计学方法在企业财务管理相关方面的运用探析

财务管理的目的在于规范企业的财务、会计行为,为企业的健康发展营造良好的经济环境。随着统计学的不断完善与发展,统计学在企业财务管理相关领域的应用得到不断的扩大。在公司财务和会计方面,统计学软件信息、咨询、监督三个主要功能,为企业的簿记和会计工作做出了良好的贡献,并且鉴于企业的业务发展预测和决策可以提供很大帮助。因此,在当今市场经济和网络时代,企业在财会统计面临着重大挑战:如何建立和改进统计管理系统和操作方法,如何将统计工作整合到会计技术中,如何加强团队建设和改进统计分析方式,提高我国企业的国际竞争力和快速的业务发展,是统计学未来研究的重点。     

大数据背景下管理统计学课堂教学模式探究

围绕大数据时代的到来对管理统计学教学带来的机遇和挑战,分析现有的管理统计学课堂教学模式特点,总结其存在的不足,并探讨大数据背景下的新型管理统计学课堂教学模式,优化课程教学实施手段,不仅能积极应对大数据对管理统计学带来的挑战,给管理统计学带来新的发展机遇,也能增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识,培养适应大数据时代要求的高素质人才。