发布时间：2023-09-28 10:32:46
绪论：一篇引人入胜的经济学的应用，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
一、引言
实验经济学是研究如何在可控制的实验环境下，对某一经济现象，通过控制实验条件、观察实验者行为和分析实验结果，以检验、比较和完善经济理论或提供决策依据的一门学科。它是对传统经济解释方法的拓展，与传统的研究方法相比它具有两个优点：可复制性和可控制性。可复制性是指其他研究人员可以复制实验从而具有独立验证结果的能力；可控制性是指操纵实验室条件以使观测到的数据足以用于评估各种理论。利用实验条件的可操纵性防止了各种与之相伴的不可观察因素的变化，这样就可得到比理论验证更纯粹更有效的数据。
二、实验经济学的研究方法
1.实验的设计
在实验经济学中，经济理论的实验不可能完全复制现实经济的运行过程，因此我们构造的是与实际环境相似的实验室环境，让实验者在模拟的经济环境中做出反应。普洛特认为，实验经济学通过简单的实验来比较和评估各种相互竞争的理论，这种比较和评估并不因简单实验没有完全模拟现实经济而影响其效力。高鸿桢教授也说过，试图在实验室中完全实现现实环境的复杂性是无益的。因此，“简单性”正是经济学实验的长处。
实验设计的一般步骤为：确定实验目标，选择合适的交易制度，选择被试，确定被试报酬的支付方案，编写实验指导用语，实验方案的审定。
实验室交易制度的设计。无论实验的类型或研究的焦点是什么，都必须规定交易规则和其他环境特征。在实验设计中是交易规则的细微改变可能对观测的行为产生很大的影响。因此实验经济学中的交易制度设计是相当重要的。
被试的选择。实验经济学的实验是精心设计的，然而每个人都有自己的个性特征，在实验中有时可能出现我们所不希望的行动，所以在选择被试时，要尽量注意减少被试的差异，或选择被试差异与实验目的无关或影响极小的被试。
报酬的支付。支付给被试现金或其他奖励作为报酬，支付的多少与被试在实验中的表现密切相关，这是实验经济学与调查问卷的根本区别。支付报酬要遵循所谓价值诱导理论。绝不可故意欺骗被试。
2.实验结果的分析方法
(1)比较和评估。实验结果的有效性，所验证的理论的真实性都要通过比较与评估的方法得出，因此，实验经济学高度重视比较与评估的方法的应用。一是将“效率”作为比较标准。普洛特和史密斯将效率定义为被试的报酬总和与最大可能报酬的比率，并把它作为比较分析互相竞争理论的依据，探讨如何改进理论模型标准的问题。二是采用独立自动变量。实验中独立的变动每个自变量，获得每个自变量对因变量作用的最确切数量。三是评估结论建立在概率分布的基础上。被试并不能总是处于理性状态，非理性会使人的行为出现变异，因而经济理论的实验数据呈概率分布状态，所以评估出结论不是运用概率密度的乘积来表示。
(2)运用行为和心理理论来解释实验结果。许多实验结果与理论预测出现差异，其原因是理论假设行为人是理性的，而被试的行为却是理性和非理性的统一。因此，只有运用了诸如展望理论、心理间隔理论等行为理论，来分析被实验者的非理，才能很好地解释实验结果。将心理学实验和经济学实验相结合是近年经济学实验的一种发展趋势。
三、实验经济学的应用
实验经济学在理论领域广泛应用于两个方面:
1.检验理论
实验能对不同的理论的优劣进行检验。他有一些与众不同的优势：在简化的实验室环境下，实验者能对实验环境进行良好的控制，从而能比非实验方法更好的确定各个实验变量之间的因果关系。
2.发现新规律
在不存在理论时，经过反复的实验，我们往往会发现新的规律。比如人在博弈中的学习行为，这为研究者根据实验数据和现象建立新理论提供了可能。
在现实中，实验经济学的理论和方法也得到了广泛的应用。如查尔斯・普洛特和费农・史密斯（1978）用实验方法发现了标签价格机制。在日本，实验经济学已在市场研究、谈判、投标、环保方面取得了很好的成果，如西条辰义等人将实验经济学应用在“温室效应气体排除权交易的机制设计”方面，取得的成绩备受关注。不只是在经济领域，实验经济学也广泛应用于政治法律管理等方面。
(1)实验经济学为制度设计提供依据。传统上，制度评估必须在制度实施以后才能做出，这可能导致制度无法挽回设计失误。当使用实验经济学方法以后，制度设计、政策设计甚至管理学中的一些策略设计都可以在可控的实验环境下借助实验室完成，这会改变制度设计因依赖于理论而造成的盲目性。(2)实验经济学为企业经营管理提供指导。如某公司在确定如何对其新产品进行包装之前可以设计一个恰当的实验，考察被试对可供选择的方案的反应，根据实验结果提供的信息帮助确定最优的包装方案。(3)实验经济学应用于公共政策、国际关系、竞选等方面，通过建立模拟环境进行仿真实验，使我们做出最优决策。“总统股票市场”就是实验经济学在政治学上应用的一个成功的例子，该实验成功的预测了1988年美国总统选举中布什领先的百分比，其准确度超过了任何民意调查结果。
参考文献:
[1]高鸿桢:实验经济学导论[M].中国统计出版社，2003
[3]高鸿桢:实验经济学理论与方法[J].厦门大学学报，2003年第1期
1.概率统计在经济保险的应用
保险是经济活动的热点问题，为人们所关注和重视。保险属于经济活动范畴，对同类风险进行综合分析，然后让参与者分摊因事故而带来的损失，对风险事故造成损失者进行补偿，以降低他们的风险与承担的损失，保障他们的基本生活。概率统计在经济保险中应用十分广泛，通过分析能全面了解其中的奥妙。例如，某保险公司开办人身保险业务，投保人每年交160元，假定投保人一年发生事故的概率为0.005，有5000人投保，问公司一年所得总收益在20万至40万收益的概率，公司亏本的概率是多大。通过计算得知，收益在20万至40万间的概率为0.6839，亏本概率为0.0013。由此可见，保险公司盈利概率较大，而亏本概率非常小，因此很多保险公司乐于开展业务。利用概率统计知识进行分析就能对其有更为全面的了解，知道其中的奥妙。
2.概率统计在经济预测的应用
经济活动之中，离不开对相关问题进行预测和分析，以便更为有效的指导人们日常行动。并且不同数量之间存在密切联系，利用数据统计原理的相关知识，能对往年的资料信息和数据进行全面研究和分析，并结合市场运行基本情况，对未来经济活动和经济形势进行预测。通常了解社会经济现象的因果关系，变化发展趋势等，进行线性回归分析和预测，并计算得出未来某种数据基本情况，为经济决策提供指导与参考。下面将结合具体实例，探讨线性回归分析在经济预测的应用。例如，某广告公司为研究产品广告费与销售额的关系，通过对不同厂家这方面知识进行调查研究，然后得出数据资料。一共调查10个厂家，所得数据分别如下（单位：万元）。广告费35，销售额440；广告费60，销售额530；广告费25，销售额380；广告费35，销售额440；广告费35，销售额385；广告费40，销售额525；广告费25，销售额450；广告费20，销售额365；广告费50，销售额540；广告费45，销售额50。在获取这些数据的前提下，若一厂家对同类产品投入广告费55万元时，其销售额是多少？为了对该问题进行预测，首先建立线性回归模型，根据样本数据，结合计算公式可以得知最小二乘估计值，然后得出回归直线方程估计为：309.5276+4.067736X。采用t检验法，检验线性关系显著性，通过假设和数据计算得知，在显著性水平0.05下，回归方程是显著的。最后进行预测，将自变量代入计算方程，计算得出结果为533.253。也就是说，在显著水平0.05条件下，概率为95%预测区间为（420.0134，646.4926），即投入55万元广告费用时，有95%的把握使营销额介于（420.0134，646.4926）万元之间。
3.概率统计在投资风险的应用
投资也是一项重要的经济活动，为整个社会普遍关注。随着投资环境的变化，投资往往面临来自多方面的风险，事实上，几乎所有投资是在不确定性条件下进行，都存在相应的风险。为获取最大利润，应该全面分析存在的风险，提前采取有效措施实现对风险的预防和控制。而概率统计知识可以分析存在的风险，为投资决策提供依据和支撑。例如，现有一笔100万的资金，投资给甲、乙两种证券，将资金x1投资给甲，余下的1-x1投资给乙，x代表投资甲的收益率，y代表投资乙的收益率，x和y的均值（平均收益）为μ1，μ2，方差（代表风险）为δ12，δ22，x、y的相关系数为ρ，求投资组合的平均收益和风险，并求使投资风险最小的Х1。计算得，组合收益为x1x+x2y=x1x+（1-x1）y，平均收益为x1μ1+（1-x1）μ2，组合风险为x12δ12+（1-x1）2δ22+2x1（1-x1）ρδ1δ2，最小风险组合Х1＊=（δ22—ρδ1δ2）/（δ12+δ22—2ρδ1δ2）。通过计算对投资风险由更为全面的认识，有利于采取措施及时预防和处理，提高投资收益。
4.概率统计在经济管理决策的应用
经济管理决策前往往存在不确定因素，做出决策也存在一定风险。概率统计知识虽然不能直接作为决策依据，但能全面考虑和分析存在的风险和不确定性因素，为决策者提供参考，有利于增强决策管理的科学性与合理性。例如，为预防某疾病在学校蔓延，出台甲乙丙丁四种方案，并相互独立，费用分别为9、6、3、1万元，使疾病不发生的概率分别为0.95、0.85、0.75、0.65，学校经费为12万元，采用何种方案最有效。计算得知，单独用甲方案，费用9万元，概率0.95；用甲丙两种，费用12万元，概率0.9875；采用乙丙丁组合，费用10万元，概率0.986875，对比分析得知，采用乙丙丁组合方案最优。
一般情况下，单独的依靠数学模型是不够解决所有的经济学问题，很多经济领域中的问题是需要从微观角度进行细致的分析才能够总结出其中的规律。要想利用数学知识来解决经济学中所出现的问题，就一定要建立适当的经济学模型。运用数学建模来解决经济学中的问题并不是没有道理的，很多时候从经济学的角度仅仅能够知道问题的方向和目的，至于其中的过程并不能有着详细的分析，而利用数学模型就可以彻底的解决这一问题。数学建模可以通过自身在数字、图像以及框图等形式来更加真实地反映出现有经济的实际状况。
2.构建经济数学模型的一般步骤
要想利用数学模型来更好的解决现有的经济学问题，主要分为两个步骤，第一先要分清楚问题发生的背景并且熟悉问题，然后要通过假设的形式来完善现有的经济学问题，通过抽象以及形象化的方式来构建一些合理的数学模型。运用数学知识和技巧来描述问题中变量参数之间的关系。这样可以得出一些有关经济类的数据，进而将建模中得到的数据与实际情况进行对比和分析，最终得出结果。
3.应用实例商品提价问题的数学模型:
3.1问题
现如今经济学在很多的商场中都有所运用，例如同样的商品要想获得最大的经济效益，既要考虑到规定的售价，又要考虑到销售的数量，如果定价过低，则销售数量较多，如果定价较高，利润是大了，但是却影响了销售数量。怎样定价才能够缺乏经济效益的最大化成为了现如今需要考虑的重要问题。这其中就涉及到了数学建模与经济效益之间的关系，通过绘图来找出如何定价才能够使得商品的边际效应最大化。
3.2实例分析
例如某商场在销售某种商品的时候，设为单品价格为30元，每年平均可销售2万件，如果商品每提价1元，则销售量就减少了0.2万，要想使得总的销售收入不少于70万，则该商品的最高应该如何定价。针对于这样的问题就可以利用数学的思维来计算，假设提价为x元，提价后的商品单价就是30+x元，则提价后的销售总量就是(20000－2000x/1)件，则可以得出(30+x)(30000－2000x/1)大于等于700000，这样就可以准确的计算出最高定价应该如何制定。
4.数学在经济学中应用的局限性
4.1经济学不是数学概念和模型的简单汇集
数学在经济中的运用是有着一定的局限性，利用数学知识和数学模型来解决一些经济学中的现象，这种情况并不是数学的一种延伸和探索，而是利用数学来更加方便的去解释经济学中的一些现象。经济学作为社会科学的分支学科，已经成为了人类社会发展和科学进步的重要学科，而人类受活动和道德的影响也逐渐的对经济学产生了依赖，经济学的发展不可能成为一种抽象的，可以用公式直接计算出的一种科学，只有融入数学知识和数学模型，才会更好的辅助经济学的发展。
4.2经济理论的发展需从自身独有的研究视角出发
在经济理论的发展当中，很多时候需要从自身独有的研究视角出发去观察去发现，利用数学模型来辅助经济学的分析和研究是具有重要的影响，但是数学建模的应用并不是无条件的适用于任何的场所，而是具有一定的条件，在经济学的领域当中数学建模的运用是有着特定的领域，并不是无节制的可以运用到任何的领域当中。
4.3数学计量分析只是辅助经济理论工具之一
利用数学建模来解决现有的经济类问题是一种常用的方式，但是这种方法并不是万能的。因为很多经济类的问题当中并不是可以完全依靠数学建模来解决的，很多时候还是需要高校中的教师利用经济学的思维方式进行解决。所以为了更好的促进经济学的教育和发展，就一定要适当的与数学建模进行融合，这样才会有利于经济学的发展。
