第一部分离散时间情形
第一章确定性下的差分方程
第一节一维一阶线性差分方程
第二节一维二阶线性差分方程
第三节高维一阶线性差分方程组
第四节非线性动态系统
第二章随机线性差分方程
第一节一阶随机线性差分方程组
第二节线性理性预期模型
第三节Kalman滤波
第三章确定性下的动态规划
第一节压缩映射的不动点性质
第二节最优化原理
第三节值函数的性质
第四节动态特征
第四章不确定性下的动态规划
第一节最优化原理
第二节值函数的性质
第三节Euler方程
第五章线性二次规划
第一节确定性下的线性二次规划问题
第二节随机线性二次规划问题
第三节线性二次逼近问题
第六章数值方法
第一节介绍
第二节动态规划的常用算法
第三节求解Bellman方程的例子
附录Matlab程序
第七章应用
第一节离散时间的Ramsey模型
第二节投资储蓄问题
第三节消费理论
第四节资产定价理论
第五节Stockman模型
第六节离散选择问题
第二部分连续时间情形
第八章微分方程动力系统
第一节可求解的微分方程
第二节微分方程的稳定性
第九章确定性下的最优控制和动态规划
第一节自由端点问题
第二节固定边界问题
第三节各种终点受约束情形
第四节比较静态分析
第五节带代数约束的控制问题
第六节确定性的动态规划方法
第十章最优控制原理的应用
第一节Ramsey模型
第二节国外经济援助的作用
第三节政府公共开支对经济的影响
第四节效用函数中的财富
第五节投资理论
第十一章连续时间数值方法
第一节有限差分法
第二节微扰法
第三节投影法
第十二章不确定性的动态规划方法
第一节Ito公式
第二节不确定性问题的动态规划方法
第十三章连续时间动态规划方法的应用
第一节Merton模型
第二节不确定性下的投资理论
第三节随机增长模型
第四节政府公共开支的增长与波动的影响
第五节行使选择权问题
第三部分数学附录
第十四章凸集合和凸函数
第一节凸集合
第二节凸函数
第三节Benveniste和Scheinkman定理
第十五章线性规划与非线性规划问题
第一节线性规划
第二节非线性规划
第三节应用
第十六章度量空间和赋范向量空间
第一节基本概念
第二节对应及极大值定理
第十七章测度理论和积分
第一节测度空间
第二节可测函数和积分
第三节乘积空间和单调类定理
第四节条件期望
第十八章Markov过程及其收敛性
第一节基本概念
第二节离散空间上的Markov链
第三节一般空间上的Markov过程和转移函数
第四节收敛性与稳定分布
参考文献
· · · · · · (收起)