統計經濟學

⑴ 統計經濟學就業方向

經濟統計學專業是什麼

經濟統計學以經濟數據為研究對象，主要研究經濟數據的採集、生成和傳輸等方面的基本知識和技能，利用統計方法進行經濟數據背後經濟現象以及復雜經濟系統規律的分析，從而為投資和管理決策服務。例如：投資前對投資風險和預估收益的分析，產品投放前對市場和消費者購買力的調研分析等。關鍵詞：統計 數據 風險 收益

經濟統計學專業學什麼

《數學分析》、《高等代數》、《微觀經濟學》、《宏觀經濟學》、《統計學原理》、《經濟統計學》、《金融統計學》、《多元統計分析》、《抽樣調查技術》、《統計預測與決策》 部分高校按以下專業方向培養：金融統計、投資決策、企業管理統計。

經濟統計學專業干什麼

金融類機構：風險分析、投資分析、科學精算；各類企事業單位：市場調研、統計調查、統計信息管理、數據分析。

⑵ 經濟學，統計學和金融學有什麼區別

一、學習研究方向不一樣：經濟學是一門研究人類行為及如何將有限或者稀缺資源進行合理配置的社會科學；金融學從經濟學分化出來的，是研究公司、個人、政府、與其他機構如何招募和投資資金的學科；統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，並進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

二、內容不一樣：經濟學要求學生系統掌握經濟學基本理論和相關的基礎專業知識，能熟練掌握一門外語；金融學不僅限於金融理論方面的研究，還包括金融史、金融學說史、當代東西方各派金融學說；統計學其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

三、就業方向等不完全一樣：經濟學一般就業方向是經濟管理部門、政策研究部門，金融機構和企業從事經濟分析、預測、規劃和經濟管理工作的高級專門人才；金融學一般就業方向包括商業銀行、證券公司、信託投資公司、金融控股集團、保險公司等；統計學因其學科多且覆蓋領域廣泛，所以就業方向更多樣化，例如政府部門，金融部門，市場調查、研究部門，工業企業的質量檢測部門等企業事業單位。

(2)統計經濟學擴展閱讀

經濟學核心思想是通過研究、把握、運用經濟規律最大限度創造、轉化、實現價值。主要培養具備比較扎實的經濟學理論基礎，熟悉現代經濟學理論，比較熟練地掌握現代經濟分析方法，知識面較寬，具有向經濟學相關領域擴展滲透的能力，能在綜合經濟管理部門、政策研究部門，金融機構和企業從事經濟分析、預測、規劃和經濟管理工作的高級專門人才。

統計學是應用數學的一個分支，主被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快，人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等。應用的范圍十分廣泛。

金融專業主要是用計算機來實現數學模型，從而解決金融相關的問題。所以，金融專業不同於MBA和MSP，它主要是培養金融界的技術工作者，也稱作金融專業師——Quant。Quant 的職位主要集中在投資銀行、對沖基金、商業銀行和金融機構。雖然實際工作和其他行業的程序員沒有本質區別，但不僅收入高，而且很容易找到工作。

中國金融專業更偏向於經濟而不是正統的金融學，它的核心學科是宏觀經濟學，貨幣銀行學和國際金融，主要學習貨幣銀行學、國際金融等方面的基本理論和基本知識，而它們都是屬於經濟學大類的，貨幣銀行學屬於貨幣經濟學而國際金融屬於國際經濟學。因此是一種經濟與金融的交叉應用學科。

⑶ 經濟學和統計學那個專業更好就業

經濟學專業更好就業。

本專業學生主要學習經濟統計學體系的基本理論和基本知識，接受統計學與經濟學科學研究方法和社會實踐能力等方面的基本訓練，掌握復雜經濟社會實際問題統計測度、數據處理與分析的能力。

畢業生應獲得以下幾方面的知識和能力：
1. 掌握經濟統計學基本理論、基本知識和概率論與數理統計基本理論和方法；
2. 掌握經濟學與經濟計量學基本原理，能夠較好地運用經濟統計學分析思想與技術對現實經濟問題進行數量測度與數據分析研究；
3．具有較強的學習能力、寫作能力、語言表達能力、人際溝通和跨文化交流能力以及計算機和信息技術應用等方面的基本能力；
4. 熟悉國情,熟悉國家經濟建設和經濟改革等方面的基本方針、政策和法律；
5. 了解經濟統計學的理論前沿和中國統計實踐的改革與發展，對經濟統計學理論方法在中國經濟社會發展與改革中的應用有一定認識；
6. 具有能初步從事宏觀經濟與微觀管理統計實際工作的能力，具有一定的經濟統計學理論研究的能力。

主幹學科：
理論經濟學、應用經濟學、統計學。

核心課程：
西方經濟學（微觀經濟、宏觀經濟）、計量經濟學、財政學、貨幣金融學、會計學、經濟統計學、國民經濟統計學、概率論寫數理統計、抽樣技術與應用、應用時間序列分析。

主要實踐性教學環節：
實驗課程（含基本統計分析軟體應用、統計實務模擬等）、社會實踐（含經濟社會統計調查、統計工作實習等）、科研和論文寫作（含畢業論文、學年論文、科研實主要專業實驗：計算機基本技能實驗，統計分析應用軟體實驗，經濟計量分析軟體實驗，數據挖掘技術與應用實驗。

修業年限：四年。

授予學位：經濟學學士。

就業方向：
國家機關、金融機構、公司及企業集團以及教學科研單位等的市場預測、計劃控制及決策、管理方面的實務工作或教學科研工作，如各級金融機構中的分析師和准精算師。另外，學生亦可往精算、保險、財政、證券分析、國際金融等方向繼續深造。

⑷ 統計學，應用統計學和計量經濟學三者有什麼聯系和區別

在聯繫上：統計學是應用統計學和計量經濟學的理論基礎，應用統計學是統計學在所有領域中的應用，計量經濟學是統計學在經濟學中的應用。

1、經濟統計學專業是統計學在經濟領域中的應用學科，是以經濟數據為研究對象，包括經濟數據的採集、生成和傳輸，用統計方法分析經濟數據背後的經濟現象以及復雜經濟系統的規律，從而為經濟和管理決策服務。

統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等，應用的范圍十分廣泛，因此也要求畢業生掌握扎實的統計基礎理論，為未來奠定堅實的基礎。

2、應用統計學主要從應用的角度闡述統計數據或統計信息獲取、處理、推斷、分析和應用的一系列統計理論和統計方法。

統計學可以簡單地分為兩大類：一類是以抽象的數量為研究現象，研究一般的控集數據、分析數據方法的理論統計學；另一類是以各個不同領域的具體數量為研究對象的應用統計學。因此，應用統計學的研究對象是：現象總體的數量方面，即現象總體的數量特徵和數量關系。

⑸ 經濟統計學和經濟學哪個好

我學的是經濟統計學。這么和你分析，統計學，主導課程為數理分析。經濟統計學主導課程是經濟學。運用統計學的主導講的是統計學在社會學等的運用。個人建議學習經濟統計學。在經濟學這個大前提下，就業會相對其他兩個稍微好一點，銀行，公務員等招經濟學的你都可以報名。相反，如果卡了統計學的才能報，那你也能報，其他的不一定可以。但是如果你要考研的話，喜歡數據分析的話，報一下統計學，以後考個精算師什麼的。至於運用統計學嘛，內容過於廣泛，說大，可大，說小，沒人認識。看你自己選擇了。

⑹ 經濟學和經濟統計學有什麼不同

經濟學，是一門社會科學，屬於一級學科，是研究有限的資源如何以最大，也就是最優效率來配置和利用的一門學科。
經濟統計學，顧名思義，屬於統計學的一個分支，是統計學在經濟領域中的應用學科，是以經濟數據為研究對象的。
兩者之間存在很大的關系，經濟統計學是研究經濟學的工具之一

⑺ 經濟學和經濟統計學有什麼區別

經濟學和經濟統計學的區別為：指代不同、專業優選院校不同、就業情況不同

一、指代不同

1、經濟學：主要研究人類經濟活動的規律，培養的學生可以利用所掌握的經濟學理論，分析各種經濟現象及經濟政策，並對這些現象進行解讀。

2、經濟統計學：經濟統計學就是既和經濟相關，也和統計相關，通俗來講，就是把統計學的方法和理論應用到經濟領域中。

二、專業優選院校不同

1、經濟學：經濟學類的優選院校中，多是綜合類大學，如北京大學、南開大學、吉林大學、遼寧大學等等。

2、經濟統計學：更加偏向技能型的經濟統計學專業，院校類型則多集中在財經類大學，如西南財經大學、東北財經大學、南京財經大學、中南財經政法大學等等。

三、就業情況不同

1、經濟學：就業前景看好，且經濟學專業針對的是整個經濟領域，就業范圍比較廣泛。

2、經濟統計學：經濟統計學專業的畢業生主要就業行業集中在互聯網及電子商務行業；另外則是新能源、貿易/進出口以及電子技術行業。

⑻ 經濟統計學屬於經濟學還是統計學

經濟抄統計學更多的是經濟，把統計用到經濟上，所以是經濟學學士，這個不是統計專業
應用統計就是比較正宗的統計了，是統計專業。
另外，學校各個學院之間都有一定的爭奪，像統計經濟這樣跨兩個學院的，兩個學院都有足夠的理由把他據為己有，不過，統計經濟學畢竟不是純粹的統計，應該劃為經濟學學士。

⑼ 什麼是統計誤差（Statistical Discrepancy）經濟學

眾所周知，統計數據的准確性是統計工作的生命，提高統計數據質量是統計工作的重中之重。然而，對如何評價統計數據質量的統計誤差指標，卻是統計部門和統計工作者秘而不宣或者忌諱的問題，甚至在《統計學原理》中都很少討論，廣大群眾對此頗有微詞，筆者認為有必要進行探討並澄清一些事實。

一、統計誤差的分類

顧名思義，誤差是指一個量的觀測值或計算值與其真值之差;統計誤差,即反映某客觀現象的一個量在測量、計算或觀察過程中由於某些錯誤或通常由於某些不可控制的因素的影響而造成的變化偏離標准值或規定值的數量。那麼統計誤差有哪幾種呢？

1．按產生統計誤差的性質來分有：空間誤差、時間誤差、方法誤差和人為誤差四種。

空間誤差是指統計調查范圍所產生的誤差，包括重漏統計調查單位，跨區域統計等；

時間誤差是指統計調查對象因時期或時點界定不準確所產生的誤差。如企業核算時間不能滿足統計部門的報表制度要求而估報所產生的誤差；延長或縮短時期所產生的誤差；時期錯位產生的誤差等。

方法誤差是因使用特定的統計調查方法所產生的誤差。如抽樣調查中的代表性誤差（抽樣平均誤差），它是指採用抽樣調查方法中的隨機樣本（非全面單位）來推算總體所產生的誤差的平均值，不是絕對的統計誤差。對代表性誤差可以根據組織方法和抽取本的容量，一般可以計算其平均誤差，而且通過擴大樣本量或優化調查的組織方法來縮小。又如統計部門因人力、物力和財力等資源不足，致使報送渠道不暢通，統計調查不到位，推算方法不科學、不規范所產生的誤差。

人為誤差是指在統計設計、調查、整理匯總和推算等過程中因人為過錯產生的誤差。人為誤差是統計誤差中產生因素最多的一類，它又分為度量性誤差、知識性誤差、態度性誤差和干擾性誤差。度量性誤差是指統計指標因計量或者從生產量到價值量換算所產生的誤差；知識性誤差是指統計人員因統計知識不夠，對統計指標的涵義不理解或錯誤理解所產生的誤差；態度性誤差是指統計人員因對統計工作不負責而隨意填報統計數據而產生的誤差，包括亂報、漏填或不按規定的計量單位填報等；干擾性誤差是指統計對象或統計部門受某種利益驅動而虛報、漏報或者捏造統計數據所形成的誤差。

2．統計誤差按工作環節來分有：源頭誤差、中間環節誤差和最終誤差三種。源頭誤差是指起報單位或申報者所產生的誤差；中間環節誤差是指統計調查數據在逐級上報過程中所產生的誤差，包括加工整理、匯總和推算等環節；最終誤差是指下級各基層數據匯總數或規范的方法得到的推算數與最終使用數之間的差異值。按工作環節劃分的統計誤差類別是相對的，中間環節誤差在不同的場合有可能是源頭誤差，也可能是最終誤差。源頭誤差在有些場合也叫調查誤差，或叫登記誤差。

二、對統計誤差的幾點認識

1．宏觀統計的誤差是客觀存在的，不以人們意志為轉移的，統計部門的任務就是盡可能縮小統計誤差。如計量誤差，比方人的高度都有早晚不一致的現象存在，不同調查單位因量器質量不同、標准不同也必定產生誤差。再如空間性誤差，在實際統計過程由於社會經濟現象的復雜性無法涵蓋所有的調查單位所產生的誤差。又舉個最通俗的例子，菜販買入100斤菜零售最後加總後可能是98斤，也可能不斷往菜上潑水買出102斤，這就充分說明統計誤差的客觀存在性。

2．當前中國統計基礎薄弱，統計數據質量不可高估，有些統計指標的誤差還相當大。統計部門不要「黃婆買瓜，自買自誇」了，一定要有憂患意識。我記得一位香港統計專家曾指出：「中國統計好比建在沙漠的房子」，言外之意就是基礎不牢。如GDP核算，全國數據與各省匯總數據有不少的差距，由地市匯總的數據與省一級的差距也很大，據說有些省差異率高達30%，如果以「各對50大板」計，其誤差率也達到15%。又如1998年全國GDP的增長率為7.8%，而全國只有個別省低於7.8%，各省加權的平均增長速度近10%，全年新增GDP數值全國與各省的差異率高達25%以上。

3．計劃和各類政績考核對統計數據干擾不可低估。如果有興趣的話，你可以統計一下各地GDP增幅比計劃高或者持平的比率，可能是相當高的，這並不是說明計劃部門的計劃多麼精確合理，而是說明統計數據確實受到干擾，當然干擾數據不一定是各級領導，而是統計部門或者方法不規范所致。再比如我市某鄉鎮若干年上造和下造的水稻播種面積一致，而且與考核指標有驚人的相似。又如有些鄉鎮不再需要村文書報數據，而是給鄉鎮反饋數據。

4．統計工作不是生長在「真空」中，統計數據也受到黨風、社會風氣、法律氛圍和各種秩序的影響，因此統計部門無法完全控制統計誤差。如統計源頭數據或者原始憑證是財務核算或業務核算的數據，在這個環節出現誤差，光靠統計部門是遠遠不夠的。

5．統計誤差與投入的人力、財力密切相關。現在上級統計部門動不動增加統計調查任務，根本不考慮基層的承受能力，導致數據質量嚴重下滑，統計職業道德有「淪喪」的危險，所謂「車到山前必有路」、「越難統計越好做」都說明了這些。

6．在統計工作中應有估計的合法地位。我們在推行抽樣調查過程中，一般都採用點估計，實際是利用樣本均值來推算，這本身就有代表性誤差，應該在誤差控制范圍允許做適當的調整，以保證歷史數據的平滑。在統計守法方面，往往政府統計部門及其統計人員可能是最大的違法者，在日常統計工作中有大量的估計成份，如基層報不齊需要估報，基層數據不符合邏輯需要調整等，這些都得不到統計法律、法規的保障，還好統計部門在守法和執法既是運動員又是裁判員。因此，統計工作中應在科學、規范的基礎上允許進行必要的估計，並在《統計法》上明確給予綜合統計部門這一權利。

7．統計部門要有科學的態度，不能做數字游戲，不要褻瀆《統計法》賦予的「權威」。一是對每一項工作不能敷衍了事，要有求真務實的精神和精品意識，當前普查工作過多過濫的嫌疑，數據質量也不高，基層政府財政苦不堪言，而普查數據對當地經濟建設或者決策的作用卻不大；二是不能在人力、財力和物力不許可的情況下，不能層層布置落實新統計項目，如鄉鎮一級計算國內生產總值；三是要善用抽樣調查，有些地方為考核鄉鎮政績，每一個鄉鎮整群抽取10戶農戶登記（不超過總體1％）計算農民純收入，顯然代表性誤差非常大，人為作假更為方便；四是基層政府統計部門的人員配置只能應付數據採集、處理任務，對社會經濟運行的分析研究不是統計部門的優勢，要揚長避短，不要顧此失彼，如果沒有準確的統計數據，就不可能有高質量的統計分析，若只是數據文字化則本身就是徒勞。

8．要關注「富瞞窮虛」的統計現象。不少富裕地區沒有完善全面反映社會經濟的發展情況，反映總量指標時瞞的成分非常大，美言「留有餘地」，而且在反映增長速度時大搞「橡皮筋」游戲，有很好的伸縮力，想緩速度少報幾個單位，想加快速度多挖潛幾個單位；而窮的、經濟基礎比較薄弱的地區，有強烈的「趕超」意識，千方百計地利用統計上的「盲點」，提高經濟總量及其發展速度。如無法詳盡搜集到統計資料的限額以上工業總產值、農業總產值等大做文章，來料加工產品按全值計算等。

三、統計部門在縮小統計誤差中的應有作為

1．統計設計中必須對登記誤差有要補救措施，建立所謂「測謊」系統。源頭數據質量問題統計部門往往把責任推給受調查者，有無能為力之感。如農業普查採取逐戶登記的辦法進行，農戶往不往不能或不敢如實申報，多數應該是少報，而我們在實際普查過程中，事後質量抽查實質是為了「測謊」，可惜很多普查機構對這一環節重視不夠，面上調查完成後有大功告成的感覺，對這一階段工作敷衍了事，不敢揭露問題，不深入開展工作，往往得到的誤差幾乎為零，使這一環節氣扎扎實實走過場，得到結果可想而知，如農普的畜牧生產情況數據與原來的統計數據甚遠，究竟哪個為准都沒有說服力。在抽樣調查方案設計中，也應建立「測謊」系統，否則調查誤差始終是統計數據質量的「瓶頸」。 「 測謊」系統要建立必要指標體系和評價方法，要廣泛使用數理統計中的假設檢驗方法。

2．必須有完善的指標體系及其計算方法。目前在總結國民經濟核算體系中就速度問題的計算方法重視不夠，五花八門，無所適從。而且到目前為止是繼續採用過去一起沿用的不變價方法，還採用價格指數剔除法都不很明確，甚至專業統計和綜合平衡統計計算方法截然不同，甚至省和市一級的計算方法也不同，公布的速度也不一樣，造成不良的社會影響。

3．在抽樣調查工作中，上下應該採取不同的樣本，對總體單位較少的總體不宜採用抽樣調查。上下採用同一樣本最容易受到人為的干擾，特別是統計部門為了保持數據的延續性所作各種「技術性」調整。抽樣調查在國家一級和省一級大面積推廣積極作用不容質疑，但在地市一級、縣級進行就不是「一抽就靈」， 如某縣在商飲抽樣調查中，抽3－5單位推算全縣的飲食業零售額，其誤差和人為因素就可想而知。因此，統計部門要在對總體分析的基礎分析再選擇調查方法。

4．在統計體制上必須進行徹底的變革。國家、省一級的正常統計任務今後應以三支調查作為其調查骨幹，不應再採取逐級上報的方式。市、縣及以上統計機構的統計任務以為當地黨政領導決策服務為主，統計基本內容可統一，但要賦予更大的主動權。

5．加大統計執法力度，保證源頭數據的准確性。基層統計部門今後應在加強統計信息工程建設的基礎上從數據採集的圈圈中跳出來，重點加大統計執法檢查，對弄虛作假的單位要堅決嚴肅查處，在立法上罰款數額應該大幅增加，以威懾統計違法者，逐步建立全社會的統計誠信體系。

⑽ 經濟學與經濟統計學區別

經濟學是研究價值的生產、流通、分配、消費的規律的理論。經濟學的研究對象和自然科學、其他社會科學的研究對象是同一的客觀規律。
經濟統計學專業是統計學在經濟領域中的應用學科，是以經濟數據為研究對象，包括經濟數據的採集、生成和傳輸，用統計方法分析經濟數據背後的經濟現象以及復雜經濟系統的規律，從而為經濟和管理決策服務。