基于可计算一般均衡模型的决策支持系统 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:上海三联文化（原上海

作者:李彤

出品人:

页数:137

译者:

出版时间:2007-4

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787542624666

丛书系列:

图书标签:

决策支持系统
可计算一般均衡
CGE模型
决策支持系统
经济模型
模型构建
政策分析
经济学
计量经济学
仿真模拟
系统建模

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具体描述

随着计算机技术的飞速发展，复杂大系统的建模与仿真技术瓶颈也获得突破。在各国经济决策研究需求的牵引和适用方程求解技术的推动下，自20 世纪70年代开始，可计算一般均衡模型(CGE模型)就成为应用政策分析的一个最主要工具。它的应用遍及发达国家和发展中国家，所回答的问题覆盖产业结构调整策略、贸易、税收、收入分配和环境政策等诸多领域。事实说明，具有明确的经济机制关系是CGE模型得以成功地广泛运用的一个重要原因。由于cGE清楚地描述了经济主体的微观行为和宏观调整机制，模型不再是一个“黑箱”，而是可以解释的。这一特征使得CGE模型特别适合于辅助政策分析和政策对话。

与其他复杂系统行为模型一样，CGE模型无论在求解问题形式化、模型的数学描述、方程组的建立、参数识别、仿真求解以及对解的解释等各个方面都有大量的工作需要计算机化或用户化。为使用户能够熟练掌握建模～求解的全过程，把成本极高的国家或地区的CGE模型转化成政策研究室随时可用的工具，及时获得针对所求问题的政策建议，这是本书的工作。简言之，以CGE模型为应用软件系统的模型基础，为它建立一个开发、应用、维护的平台；结构上是一个决策支持系统(DSS)框架，针对用户需求实现多种功能。

DSS把计算机技术、人工智能技术、软件工程技术与管理科学、系统科学、政策科学等现代软科学理论与方法有机地融为一体，为解决复杂的决策问题提供支持。同时，通过支持过程为深化决策者和用户对于复杂巨系统的运行机制、发展规律和趋势走向的认识提供工具和手段。

DSS的应用十分广泛，但针对CGE模型的DSS还不多见。本书对面向CGE模型的DSS中的有关问题进行了探讨，在以下几个方面做了一定的工作： ①CGE模型的辅助理解：书中第二章提出了将面向对象的思想与人工智能相结合的方法引入到CGE模型的描述之中，以缩小模型的语义表达与数学表达和计算机算法语言表达间的距离，使模型的三种表达尽可能地达到一致，提高CGE模型的可理解性，便于维护，充分发挥CGE模型的功效。

②问题库与人机交互效率：将已经仿真过的问题或该CGE模型能够进行仿真的有关问题按类建立问题库，提出了一个基于模糊控制技术的问题处理系统，对所谓“意向决策”提供支持，使CGEDSS系统的人机交互快捷方便，提高了辅助决策的效率。(见3．3．2人机界面与问题处理系统) ③CGE模型的新算法：CGE模型中，获得均衡价格的过程实际上也是一个 “适者生存”的过程。第四章中，首先讨论了求解CGE模型的早期Scarf算法和牛顿算法，以及新近流行的CGE模型求解工具软件GAMS和GEMPACK中的典型算法，并且分别指出这些算法的优劣；提出了一个基于模拟进化思想体系的 CGE模型竞争求解算法。给出了算法步骤。用模拟进化算法求解CGE模型是一个新的尝试，求解过程中不但可以得到均衡解，而且可以观察到均衡解得到的全过程。这对其“价格进化”过程的了解有助于说明实际经济领域中一些不易解释的现象。

④结果的图形表达：提供了一个数据——图形分析工具，使仿真结果和基年数据的表达形象直观，对模型的理解和结果数据的分析提供支持。

⑤软件集成技术：第五章中，从“对象+AI”的观点，提出了一个基于关键词限定的消息传递模式Agent模型和基于该模型的集成框架。并讨论了基于C++语言的实现。该框架使软件集成灵活方便和易于维护。

⑥面向中国CGE模型DSS(C-CGEDSS)的应用实例：第六章以“绿色”化能源产业结构问题为实例，利用C-CGEDSS讨论了三种“绿色”化能源产业结构的政策方案，即高、中、低三种转化速度对未来的经济以及环境的影响，给出了政策建议。

在最后，第七章给出了全书的总结与研究展望。

《数字时代的经济决策脉络：政策分析与战略规划新范式》在信息爆炸与全球化浪潮席卷的当下，经济决策已不再是孤立的艺术，而是深度交织于复杂系统中的科学。从宏观经济政策的制定，到企业微观层面的战略选择，每一次断定都牵动着万千变量的涌动，影响着社会的脉搏与未来的走向。传统的决策模式，往往囿于数据局限、模型简化或分析维度单一，难以捕捉经济体系内在的动态联动效应，从而导致政策失准、战略滞后，甚至引发意想不到的负面冲击。《数字时代的经济决策脉络：政策分析与战略规划新范式》一书，正是应时代之需而生，旨在构建一套更为精巧、更具前瞻性的决策支持框架，帮助政策制定者、企业管理者以及科研人员，在日益复杂多变的经济环境中，做出更为科学、精准和可持续的决策。本书并非对某一个特定领域或某一类模型的简单罗列，而是从方法论的视角出发，深刻剖析数字时代经济决策所面临的核心挑战，并提出一套融合了现代计算技术、先进经济理论与系统性思维的全新解决方案。第一部分：数字浪潮下的经济决策挑战与机遇本书的开篇，我们将首先深入探讨数字时代为经济决策带来的深刻变革。从大数据、人工智能、云计算等新兴技术的涌现，到全球产业链重塑、地缘政治风险加剧，再到气候变化、能源转型等全球性议题的紧迫性，这些因素共同编织了当下经济决策的复杂图景。数据鸿沟与信息过载的辩证法：数字技术赋予我们前所未有的数据采集能力，但同时也带来了信息爆炸的难题。如何从海量、异构的数据中提炼出真正有价值的信息，识别关键信号，规避噪音干扰，是摆在决策者面前的首要课题。本书将探讨如何构建高效的数据治理体系，并引入先进的数据挖掘与清洗技术，为科学决策奠定坚实的数据基础。复杂系统性风险的量化与应对：现代经济体是高度互联互通的复杂系统。金融危机、供应链中断、疫情冲击等系统性风险，往往具有传染性、非线性和突发性。传统的线性模型已难以有效捕捉这些风险的传导机制。本书将引导读者认识到系统性风险的本质，并初步探讨如何运用网络分析、复杂性科学等视角，理解风险的传播路径与放大效应，为风险预警与管理提供新的思路。动态演化与非线性反馈的挑战：经济系统并非静态的，而是处于不断动态演化之中。政策或市场行为的微小变化，可能在复杂的反馈机制作用下，引发系统性的非线性反应。如何理解并预测这些动态演化过程，避免“蝴蝶效应”带来的负面影响，是决策者必须面对的难题。本书将强调理解经济系统内在的动态性和非线性特征的重要性。跨学科融合的必然性：经济决策的复杂性决定了其无法仅凭经济学理论解决。技术、社会、环境、政治等因素的交织，要求决策者具备跨学科的视野。本书将强调整合来自计算机科学、社会学、环境科学等领域的知识与方法，构建更为全面的决策分析模型。数字技术赋能的决策新机遇：尽管挑战重重，数字技术也为经济决策带来了前所未有的机遇。机器学习、人工智能等技术能够模拟复杂经济行为，优化资源配置，预测市场趋势。本书将聚焦这些机遇，展示如何利用数字技术提升决策的效率、精度与适应性。第二部分：理论基石——经济模型与计算思维的融合在认识到挑战与机遇后，本书将深入探讨支撑新一代经济决策方法的理论基石。这部分内容旨在构建一个融合了经典经济学原理与现代计算思维的理论框架。宏观经济模型的演进与局限：从IS-LM模型到DSGE模型，宏观经济模型一直是政策分析的重要工具。本书将回顾这些模型的经典之处，并批判性地分析其在处理非线性、异质性、信息不对称等问题上的局限性。我们将探讨如何通过引入更精细的微观基础、更丰富的行为假设，来克服这些局限。计算经济学的前沿进展：计算经济学作为一门新兴交叉学科，为解决复杂经济模型提供了强大的计算工具。本书将介绍计算经济学中的关键技术，如数值方法、模拟技术、优化算法等，并阐释它们如何应用于解决传统模型难以处理的问题。行为经济学与理性人假设的超越：传统的经济学模型常以理性人假设为基础，但现实经济主体往往受到认知偏差、情绪等因素的影响。本书将融入行为经济学的洞见，探讨如何将更符合现实的人类行为纳入经济模型，从而提升模型对现实世界的解释力。多主体建模（Agent-Based Modeling, ABM）的视角： ABM是一种能够模拟大量相互作用的个体（主体）如何共同涌现出宏观行为的计算方法。本书将详细介绍ABM的原理、构建方法及其在分析市场微观结构、金融市场波动、传染病传播等复杂系统中的应用潜力。我们将着重分析ABM如何捕捉个体异质性与交互作用，展现非线性涌现的宏观现象。网络科学与经济系统的连接性：经济活动并非孤立进行，而是通过复杂的网络连接起来，如金融网络、供应链网络、劳动力市场网络等。本书将引入网络科学的工具，分析经济系统中连接性的重要性，以及网络结构如何影响信息的传播、风险的扩散以及效率的提升。我们将探讨如何识别网络中的关键节点、评估网络鲁棒性，并基于网络结构进行政策设计。机器学习在经济预测与政策评估中的应用：机器学习算法能够从数据中学习复杂的模式，并在经济预测、风险识别、政策效果评估等方面展现出巨大潜力。本书将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本机器学习范式，并结合具体的经济学应用场景，展示其如何辅助决策。例如，利用机器学习预测通货膨胀、评估货币政策传导效应，或识别潜在的金融欺诈行为。第三部分：决策支持系统的设计理念与技术实现理论框架的搭建之后，本书将转向决策支持系统的实际设计与实现。我们将聚焦于如何将前述理论模型转化为可操作的决策工具。系统架构的设计原则：一个有效的决策支持系统需要具备良好的架构设计。本书将探讨模块化、可扩展性、数据驱动以及用户友好的设计原则，确保系统能够灵活适应不断变化的决策需求和数据环境。数据集成与预处理的关键环节：面对来自不同来源、不同格式的海量经济数据，如何进行有效的集成、清洗、校验和转换，是构建决策支持系统的基础。本书将详细介绍数据集成策略，以及如何运用ETL（Extract, Transform, Load）工具和数据质量管理技术。模型构建与集成策略：如何将复杂的经济模型（如ABM、机器学习模型、优化模型等）有效地集成到一个统一的决策支持平台中，是关键的技术挑战。本书将介绍模型集成的方法，包括模型封装、API接口设计以及多模型协同分析等。可视化与交互式分析界面：决策支持系统的价值在于能够将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户。本书将强调数据可视化在经济分析中的重要性，并介绍如何设计交互式仪表盘、图表分析工具，以及情景模拟与“假设分析”功能，帮助决策者深入理解模型输出，并进行灵活的“what-if”分析。模拟与情景分析的实践：政策制定与战略规划往往需要评估不同政策干预或市场条件下可能产生的后果。本书将深入探讨如何利用决策支持系统进行大规模模拟，构建多种未来情景，并量化不同情景下的经济指标，为风险规避和机遇捕捉提供支持。模型验证与校准：经济模型的有效性依赖于其与现实世界的契合度。本书将介绍模型验证（validation）和校准（calibration）的常用方法，包括历史数据对比、敏感性分析、统计检验等，确保模型的可靠性与可信度。用户体验与人机协作：即使是最先进的系统，也需要易于用户理解和使用。本书将探讨如何优化用户界面设计，简化操作流程，并强调人机协作的重要性，让技术成为决策者的有力助手，而非障碍。第四部分：面向未来的经济决策应用本书的最后部分，我们将聚焦于决策支持系统的具体应用场景，展示其在不同领域的价值与潜力。宏观经济政策制定的优化：从财政政策、货币政策到产业政策，本书将探讨如何利用决策支持系统进行政策效果的模拟与评估。例如，分析税收改革对收入分配的影响，评估不同降息幅度的传导机制，或预测特定产业扶持政策对就业与增长的长期效应。企业战略规划与风险管理：对于企业而言，决策支持系统能够辅助市场进入决策、产品定价策略、供应链优化以及应对市场波动和突发事件。本书将展示如何构建针对企业特定需求的决策模型，帮助企业在竞争激烈的市场中做出明智选择。金融市场分析与投资决策：利用先进的计量经济学模型与机器学习技术，决策支持系统可以用于资产定价、投资组合优化、风险暴露度评估以及市场趋势预测，为金融机构提供更为精准的投资依据。城市规划与可持续发展：城市是复杂的经济、社会、环境系统。本书将探讨如何运用多主体建模等技术，分析交通拥堵、环境污染、资源配置等城市问题，并为可持续发展政策的制定提供数据支持。国际贸易与全球经济格局分析：在全球化日益深入的背景下，理解国际贸易的动态、评估贸易协定的影响、分析全球经济格局的变化，对于国家和企业都至关重要。本书将展示如何构建跨国经济模型，分析全球经济联动效应。新兴技术产业的评估与引导：新兴技术（如人工智能、生物技术、清洁能源）的发展对经济和社会带来颠覆性影响。本书将探讨如何利用决策支持系统，分析这些技术的潜在经济效益、社会影响以及发展路径，为政策引导和产业布局提供参考。结语《数字时代的经济决策脉络：政策分析与战略规划新范式》并非一本提供标准答案的“食谱”，而是一扇开启新思维、新方法的大门。它鼓励读者跳出传统的思维定势，拥抱数字时代的复杂性，并运用系统性的视角与先进的计算工具，构建属于自己的决策智慧。本书的最终目标，是赋能每一位决策者，让他们能够更好地理解经济世界的脉络，在充满不确定性的未来中，做出更具前瞻性、更可持续的判断与选择，驱动经济社会迈向更美好的明天。