数学复习指南-经济类(2001版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:世界图书出版公司

作者:陈文灯

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-03

价格:39.00

装帧:平装

isbn号码:9787506237024

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 数学
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• 复习指南
• 高等教育
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• 2001年
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• 数学基础
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《现代经济学理论与前沿分析》 第一部分：微观经济学基础与拓展 第一章：消费者行为理论的精深解析 本章旨在对传统边际效用理论进行深入挖掘与批判性审视，超越基础教材中对需求曲线推导的简单描述。我们首先从“有限理性”的视角出发，引入行为经济学的核心概念，探讨启发式偏见（Heuristics and Biases）如何系统性地影响消费者的决策过程。内容涵盖前景理论（Prospect Theory）的数学建模，特别是损失厌恶的非对称性在资产配置中的体现。随后，我们将讨论跨期选择（Intertemporal Choice）下的贴现因子模型，并引入动态规划方法来解决连续时间下的消费优化问题。对于不确定性下的决策，本章详细阐述了期望效用理论的局限性，并引入排序偏好理论（Revealed Preference Theory）的现代发展，如弱可观察性（Weak Axiom of Revealed Preference, WARP）和强可观察性（Strong Axiom of Revealed Preference, SARP）在实证检验中的应用。最后，探讨了禀赋效应（Endowment Effect）和心理账户（Mental Accounting）对储蓄和投资行为的实质性影响。 第二章：厂商理论的复杂结构与企业行为 本章聚焦于厂商如何在信息不完全和市场结构多样化的环境下实现利润最大化。我们将超越标准的完全竞争和垄断模型，重点分析寡头垄断市场中的博弈论应用。详细剖析斯塔克尔伯格（Stackelberg）、古诺（Cournot）以及伯特兰（Bertrand）模型的动态演进和混合策略均衡。特别地，我们将引入信息经济学工具，探讨逆向选择（Adverse Selection）在劳动力市场和信贷市场中的表现，并分析筛选（Screening）机制，如信号发送（Signaling）和信息甄别（Sorting），如何缓解这些信息不对称问题。在成本结构分析方面，本章引入了“规模不经济”和“范围经济”的量化指标，并讨论了粘性定价（Sticky Prices）的微观基础，联系到凯恩斯主义的某些价格调整模型。企业理论部分扩展至内部组织理论，探讨产权结构、代理问题（Principal-Agent Problem）以及内部激励机制的设计与效率权衡。 第二部分：宏观经济学：动态分析与政策应用 第三章：动态随机一般均衡（DSGE）模型的构建与校准 本章是理解现代宏观经济政策分析的基石。我们从基础的索洛增长模型出发，逐步引入最优控制理论，推导出拉姆齐-卡斯-库普曼斯（Ramsey-Cass-Koopmans）模型下的最优路径。重点在于将此框架扩展至包含异质性代理人（Heterogeneous Agents）的动态随机一般均衡（DSGE）模型。详细介绍如何引入技术冲击、偏好冲击和政策冲击的随机过程。内容涵盖状态变量、政策函数和转移函数的求解方法，包括线性化技术（如一阶和二阶泰勒展开）以及更高级的求解算法。本章强调模型校准（Calibration）的过程，即如何利用微观数据和时间序列数据来估计模型的参数，以及如何进行冲击识别（Shock Identification）以服务于政策含义的推断。 第四章：经济增长的内生化与长期发展 本章超越了外生技术进步的框架，深入探讨内生增长理论（Endogenous Growth Theory）。重点分析Romer模型和Lucas模型，阐述人力资本积累、知识溢出（Knowledge Spillovers）和研发（R&D）活动在驱动长期经济增长中的核心作用。我们量化了公共基础设施投资和知识产权保护对技术前沿扩张的影响。此外，本章还探讨了“中等收入陷阱”的理论解释，分析要素禀赋、制度质量与技术采纳速度之间的复杂关系。通过构建包含规模报酬递增和知识外部性的模型，我们论证了政府在知识创造和传播中的积极干预的效率边界。 第五章：开放经济下的宏观政策与国际金融 本章处理全球化背景下的宏观经济管理问题。首先，系统回顾蒙代尔-弗莱明模型（Mundell-Fleming Model）在不同汇率制度下的有效性。随后，引入了包含跨国资本流动的“双重缺口”分析框架。核心内容集中于开放经济条件下的最优货币政策和财政政策选择。我们运用动态最优货币政策规则（如Taylor Rule的开放版本），分析在存在外部性、资产价格粘性和金融摩擦时的政策设计挑战。特别是，本章详细分析了金融全球化背景下，资本外逃、主权债务危机以及汇率波动对国内就业和通货膨胀的传导机制，并评估了宏观审慎工具在稳定外部金融环境中的作用。 第三部分：计量经济学与实证方法论 第六章：面板数据模型的高级应用与因果推断 本章专注于处理微观和宏观面板数据时，如何有效识别因果关系。除了对固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型的标准回顾外，本章深入探讨了如何解决内生性问题。内容包括工具变量（Instrumental Variables, IV）法的现代应用，重点介绍广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）的动态面板模型（如Arellano-Bond估计器）的适用条件与局限性。此外，本章详细介绍了准实验方法（Quasi-Experimental Methods）在经济学实证中的关键地位，包括双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）及其稳健性检验，以及断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的精确识别边界。这些方法论工具对于检验宏观经济理论预测的经验有效性至关重要。 第七章：时间序列分析：非线性与高频数据 本章侧重于金融和宏观经济时间序列的复杂性。我们超越传统的ARIMA模型，引入波动率建模技术。详细介绍广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其多元扩展（如DCC-GARCH），用于刻画资产回报率的集群效应和条件相关性的动态变化。在宏观经济领域，本章探讨了向量自回归（VAR）模型的结构识别问题，特别是如何利用长期约束或符号约束（Sign Restrictions）来识别经济冲击的性质。最后，引入非线性时间序列模型，如状态空间模型（State-Space Models）与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在处理含不可观测状态变量的经济系统中的实际应用。

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这本书的封面设计实在是太……朴实了。那种带着微微泛黄的纸张质感，配上那种深沉的、仿佛直接从上世纪末期印刷厂里搬出来的蓝绿色，一下子就把我的思绪拉回了那个“一切都以实用为王”的年代。我记得我是在一个略显潮湿的旧书店角落里翻到它的，当时心里就在犯嘀咕，这本1998年出版的《高等数学辅导与习题精解（理工科修订版）》还能有什么用？毕竟现在主流教材都更新了好几代，公式推导和解题思路也越来越偏向于计算机辅助和现代分析方法了。然而，当我翻开它，看到那整齐划一的楷体字印刷，每一个例题的步骤都标注得细致入微，那种“手把手教学”的感觉，却是现在很多精装大部头里找不到的。它更像是一位循循善诱的老教授，耐心讲解每一个基础概念，比如极限的ε-δ定义，它没有用太多花哨的图示，而是直接用最硬核的文字和严密的逻辑链条来构建知识的堡垒。对我这个数学基础不算扎实，但又不得不面对严谨的数学证明的工科生来说，这种“笨方法”反而成了定心丸。它不追求速度和新潮，只专注于打地基的稳固性。虽然很多知识点在最新的考纲里可能已经有所侧重，但那些最核心、最本质的数学思维，却永远不会过时，这本书就像是一本被时间沉淀下来的陈年老酒，后劲十足，值得细品。

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我必须承认，我买这本《线性代数核心概念解析及应用范例汇编》纯粹是因为预算极其紧张，这是图书馆淘汰下来的二手书，价格低得惊人。拿到手的时候，书页边缘都有明显的折痕，甚至能闻到一股淡淡的霉味，但里面的内容质量，却让我感到物超所值。我之前一直搞不懂矩阵的特征值和特征向量到底在物理意义上代表什么，为什么它们能用来描述系统的稳定性。市面上很多教材要么对这部分一笔带过，要么就是用极其复杂的矩阵分解来解释，让人摸不着头脑。这本书却用了大量的篇幅，结合工程力学中的振动分析和电路理论中的网络分析，来形象化地阐述这些概念。它把特征向量比喻成系统在特定模式下“保持方向不变”的运动轴，特征值则是这种运动的“放大或缩小比例”。这种从应用场景倒推理论核心的做法，对我理解抽象的数学结构具有颠覆性的作用。而且，它的习题设计也十分巧妙，大部分题目都不是那种纯粹的数值计算，而是要求你对解出来的结果进行“物理意义”的阐述，极大地锻炼了我的数理思维的跨界能力。可以说，这本书不仅是数学工具箱，更是一本启发性的思维训练手册。

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这份资料《概率论与数理统计：面向工程应用习题精选》是我考研失败后，用来调整心态、重塑基础的“救命稻草”。它不是一本面面俱到的教材，更像是一个针对特定技能点进行“魔鬼训练”的特种部队手册。全书的结构非常简单粗暴：左边是经典例题的详细解法，右边是配套的、难度略高的变式练习。这本书最大的特点，也是我最欣赏的一点，就是它对“随机过程”和“贝叶斯推断”这两块重点难点的处理方式。它并没有像其他书籍那样堆砌复杂的积分公式，而是通过大量的、略带“工业味”的案例，比如产品寿命的可靠性分析、生产线上的缺陷率评估等，来引导读者掌握核心的概率模型。举个例子，在讲解马尔可夫链时，它没有一上来就给出转移概率矩阵，而是先模拟了一个简单的生产批次之间的产品质量波动场景，让读者亲手建立模型，最后才总结出数学表达。这种“先体验，后总结”的学习路径，极大地降低了初学者的畏惧感，也让我明白了统计学的真谛——它不是用来算命的，而是用来量化不确定性，从而做出更优决策的科学工具。

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我偶然在一位老学长的推荐下接触到了这本《微积分：概念深化与证明技巧集锦》。老学长告诫我，这本书的语言风格可能略显“学术化”，甚至有些“老派”，但它对于培养严谨的数学证明能力是无价之宝。果不其然，它几乎没有涉及任何与经济学或工程学直接挂钩的应用题，全书聚焦于导数、积分、级数展开背后的逻辑推导和定理的严密性。它花费了整整一个章节来细致剖析柯西的极限理论在不同函数族上的应用，对比了黎曼积分和勒贝格积分在理论深度上的差异，这对我之前那种“会算就行”的解题习惯进行了强力的冲击。这本书的行文非常讲究逻辑的层次感和论证的完整性，每一个结论的得出，都像是搭积木一样，环环相扣，不允许有任何跳跃。阅读它更像是在学习一种思维的艺术，而不是仅仅掌握一种计算工具。虽然在考研冲刺阶段，我可能需要其他更侧重计算的书籍来提高速度，但这本书为我打下的坚实理论基础，确保了我在面对那些需要创新性思维和深度分析的数学问题时，能够真正理解其“为什么”成立，而不是仅仅停留在“怎么算”的层面，对于未来进一步深造，其价值无可替代。

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说实话，我买这本书的初衷完全是因为我姐在用。她当时正准备考研的经济类专业，手里别的辅导书都堆得像小山一样，唯独这本《经济学中的统计与概率基础：精讲精练》被她放在案头，封面已经磨损得不成样子了。我本来觉得，经济学的数学部分，不就是微积分和线性代数的基础应用吗？能有多难？结果我借来看了一眼，立刻就被里面的计量经济学模型和假设检验部分给“劝退”了。这本书的厉害之处在于，它不像纯数学书那样只管公式推导，也不像纯经济学书那样只谈概念，它巧妙地找到了一个平衡点。它会先用一个非常贴近现实的经济学问题（比如通货膨胀率与利率的关系），然后一步步拆解所需的数学工具，比如如何建立回归方程，如何判断残差的正态性。更妙的是，它在讲解每一个统计检验（比如t检验、F检验）时，都会附带一句“在实际应用中，这代表了我们对某种经济假设的信心程度”，这种结合语境的讲解方式，一下子让那些枯燥的符号和公式变得“活”了起来。对我这种对抽象理论感到头疼的人来说，这本书简直就是一座桥梁，让我得以跨越纯理论和实际应用之间的鸿沟。虽然里面的例子都是基于上世纪九十年代的宏观数据，但其背后的逻辑结构至今仍然是分析经济问题的基石，非常扎实。

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还记得当年陈大爷在幻灯上奋笔疾书，说“很简单”。那一刻，不知道多少下面听讲的同学在骂娘。

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