Foundations of Mathematical and Computational Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Kamran Dadkhah

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 343.46

装帧:HRD

isbn号码:9780324235838

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 经济学
• 数学经济学
• 计算经济学
• 优化
• 动态规划
• 博弈论
• 均衡
• 模型
• 方法
• 数学建模

好的，这是一本关于应用数学和计算方法在经济学领域中实现前沿研究的图书简介，内容涵盖了宏观经济学、微观经济学、计量经济学以及金融经济学等多个关键分支。 --- 《经济学前沿的数理基石与计算范式：方法论的深度探索与实践应用》 本书聚焦于经济学研究范式的深刻变革，系统阐述了现代经济分析所必需的先进数学工具和计算技术，旨在为研究生、青年学者以及专业分析师提供一个坚实的理论基础与高效的实践指南。 在全球化和信息技术飞速发展的今天，经济现象的复杂性已远超传统分析框架的承载能力。本书摒弃了对基础微积分和线性代数概念的简单重复，而是直接深入到经济学模型构建与求解的最核心技术层面，重点关注那些驱动当代经济理论突破的动态系统、优化理论、随机过程与大规模数据处理能力。 第一部分：优化理论与动态系统分析 本部分奠定了经济学建模的微观与宏观基础，侧重于如何在存在约束和不确定性条件下找到最优决策，并分析这些决策随时间演化的轨迹。 1. 变分法与最优控制：经济决策的时间维度 我们详细探讨了经典变分法（Calculus of Variations）在资源配置和跨期决策中的应用，特别是庞特里亚金最大值原理（Pontryagin’s Maximum Principle）在连续时间动态规划问题中的精确表述与求解。重点分析了宏观经济学中著名的拉姆齐-卡萨模型（Ramsey-Cass Model），探讨了消费、储蓄和资本积累的最优路径。同时，引入鲁宾斯坦动态博弈（Rubinstein Bargaining Model）的连续时间推广，展示了如何利用无穷期贴现来分析重复博弈中的策略均衡。 2. 动态规划与随机控制 传统优化方法在处理信息不对称和外部冲击时面临局限。本书深入解析了贝尔曼方程（Bellman Equation）在离散时间动态规划中的核心作用。在此基础上，我们引入哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，这是解决连续时间随机最优控制问题的关键。内容覆盖了包含市场冲击（如技术进步的随机波动）的投资决策模型、消费决策模型，以及如何通过平稳状态分析（Steady-State Analysis）理解长期均衡的性质。 3. 非线性动力系统与稳定性分析 现代经济模型往往表现出复杂的非线性特征，可能产生周期解、混沌行为乃至分岔现象。本章系统梳理了相空间分析（Phase Plane Analysis）技术，用于绘制和理解简化的动态系统的轨迹。我们深入探讨了雅可比矩阵（Jacobian Matrix）在线性化近似下的作用，用于判断局部稳定性，并引入了李雅普诺夫函数（Lyapunov Functions）来研究全局稳定性，这对于理解经济冲击后的收敛性至关重要。 第二部分：计量经济学的计算方法与前沿模型 计量经济学已从传统的线性回归发展到能够处理高维数据和复杂内生性问题的领域。本部分强调了计算工具在识别和估计复杂结构模型中的核心地位。 4. 广义矩估计量与内生性解决 超越传统的OLS局限，我们详细考察了工具变量法（IV）的理论基础，并扩展到GMM（Generalized Method of Moments）框架。重点讨论了如何构建有效的矩条件，以及如何在大型数据集上实现一致、有效率的估计。对于面板数据，本书深入分析了固定效应（Fixed Effects）与随机效应（Random Effects）模型的渐近性质，并着重讲解了在存在序列相关性和异方差性时的稳健标准误（Robust Standard Errors）的计算方法。 5. 结构性计量模型与模拟 现代宏观经济学严重依赖动态随机一般均衡（DSGE）模型。本书将DSGE模型估计视为一个复杂的非线性优化问题。我们详细介绍了一次阶近似（First-Order Approximation）和二阶近似的求解算法，特别是如何使用矩阵指数法或泰勒展开法来线性化非线性系统。对于参数估计，我们侧重于贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，讲解了如何利用渐进蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo, SMC）或粒子滤波（Particle Filtering）技术来实时更新模型参数，以适应新出现的数据。 6. 离散选择模型与有限因变量分析 在微观计量中，处理有限和定序因变量是核心挑战。本书系统对比了Logit、Probit模型的估计、解释与预测，并深入到随机参数模型（Random Parameters Models）的估计挑战。我们详细讨论了如何运用极大似然估计（MLE）结合模拟极大似然估计（SMLE）来克服高维积分的困难，特别是在处理消费者离散选择和劳动力供给模型时的方法。 第三部分：计算经济学与大规模数据处理 经济学研究越来越依赖于大规模模拟和对复杂系统的数值求解。本部分着眼于将理论模型转化为可执行的计算程序。 7. 数值求解与线性代数在经济学中的应用 本书强调了对大型稀疏矩阵系统的有效求解。我们探讨了迭代求解器（Iterative Solvers）如共轭梯度法（CG）和GMRES在求解系统方程组中的优势，特别是对于结构化模型（如大型投入产出模型或动态一般均衡模型）的稳态求解。同时，介绍了矩阵分解（Matrix Factorizations）在特征值分析和模型敏感性测试中的具体应用。 8. 基于代理人模型（ABM）与计算实验 面对传统均衡模型无法捕捉的异质性、学习和涌现现象，基于代理人模型的计算方法日益重要。本章介绍了元胞自动机（Cellular Automata）和多主体系统的基本框架。重点讲解了如何设计具有学习和适应能力的代理人，如何利用计算图形学来可视化复杂的宏观现象（如财富不平等或金融危机传染路径），以及如何运用敏感性分析和参数扫描来探索模型空间。 9. 金融经济学中的数值模拟与风险评估 在金融领域，随机波动是常态。本书侧重于蒙特卡洛模拟在期权定价和风险管理中的应用，特别是欧式期权和美式期权的定价。我们详细对比了欧拉-马鲁亚马（Euler-Maruyama）方法和更精确的高阶离散化方案在模拟随机微分方程（SDEs）时的收敛速度和误差特性，并讨论了路径依赖性对定价算法选择的影响。 --- 本书的独特价值在于： 它不是一本关于特定经济理论的教科书，而是一本方法论的工具箱。读者将学到的不是“某个理论模型的结论是什么”，而是“如何利用现代数学和计算科学的强大引擎，构建、求解和检验任何复杂的经济学假设”。通过对计算效率、算法鲁棒性和数值稳定性的深入讨论，本书致力于培养新一代经济研究人员的计算思维和实践能力。

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作为一个长期关注经济学前沿发展的读者，我一直致力于寻找能够引领我理解最新研究方法论的书籍。这本书的书名“Foundations of Mathematical and Computational Economics”暗示着它可能涵盖了经济学研究中最核心、最基础的数学和计算工具，并且可能以此为出发点，探讨如何构建和分析更复杂的经济模型。我推测这本书的组织结构会非常清晰，从基础的数学概念入手，循序渐进地引入到各种经济学模型中。我特别期待它能够深入讲解如何将优化理论、博弈论、概率统计等数学工具有效地应用于经济学问题的分析，并且能够详细介绍如何利用计算方法，例如数值模拟、算法推导等，来求解和探索这些模型。我希望能从书中看到如何将复杂的经济理论转化为易于计算和分析的数学表达式，并且能够了解如何利用计算工具来检验理论假设、进行政策评估和经济预测。这本书对我而言，不仅仅是一本教科书，更可能是一扇通往经济学前沿研究领域的大门，让我能够以更扎实的基础和更先进的工具去理解和参与到经济学的研究之中。

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我是一名对经济学领域具有浓厚兴趣的从业者，在工作中经常需要面对复杂的市场分析和投资决策。虽然我具备一定的经济学基础，但在面对海量数据和不断变化的经济环境时，我常常感到力不从心。这本书的书名，特别是“Foundations of Mathematical and Computational Economics”，让我看到了希望。我预感它将不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够武装我的实际工作能力的工具书。我期待它能够系统地介绍如何在数学框架下理解经济学的基本原理，比如效用最大化、纳什均衡等，并在此基础上，深入探讨如何利用计算方法对这些模型进行求解和分析。我特别希望书中能够包含一些关于金融建模、风险管理、博弈论在商业策略制定中的应用，以及如何通过计算模拟来评估不同政策或市场干预的效果。如果它能够提供一些实际应用案例，展示如何将复杂的数学模型转化为可操作的商业决策，那将是极大的价值。我希望能从这本书中获得一种能够将抽象的经济理论转化为具体、可量化的分析工具的能力，从而在我的工作中做出更明智、更具竞争力的决策。

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作为一名刚刚接触经济学研究的学生，我对于如何将理论与实际研究相结合感到迷茫。市面上的经济学教材往往侧重于理论的讲解，而对于如何利用计算工具进行实证分析则涉及不多。这本书的名字，特别是“Computational Economics”这一部分，立刻抓住了我的眼球。我非常希望它能够成为我迈入计量经济学和计算经济学领域的一扇窗口。我期待书中能详细介绍一些常用的计算软件和编程语言，例如Python、R或MATLAB，并提供具体的代码示例，教我如何用它们来处理经济数据、构建和模拟经济模型。我特别关心它是否会涵盖时间序列分析、面板数据分析、机器学习等在现代经济研究中越来越重要的技术，并且能够提供一些实际的研究案例，让我能够学习如何将这些技术应用于解决真实的经济问题。如果书中能够引导我理解如何将理论假设转化为可计算的模型，并在此基础上进行模拟和预测，那么它将对我未来的学术研究之路产生巨大的帮助。我希望能通过这本书，掌握将经济学理论转化为实践能力的“硬技能”，为我成为一名合格的研究者打下坚实的基础。

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我是一名对经济学领域充满好奇心的跨学科研究者，我的背景涉及工程和计算机科学，但近年来对经济学产生了浓厚的兴趣。我一直在寻找一本能够 bridging 数学、计算和经济学之间的鸿沟的书籍。这本书的名字“Foundations of Mathematical and Computational Economics”正是我所期望的。我设想这本书会以一种严谨但又易于理解的方式，介绍将数学语言和计算方法应用于经济学问题的方法论。我尤其期待它能够展示如何从零开始构建经济模型，如何运用数值方法求解这些模型，以及如何通过模拟来探索经济系统的行为。我希望书中能够涉及诸如 agent-based modeling，computational general equilibrium (CGE) models，以及使用机器学习进行经济预测等前沿课题。如果它能提供一些跨学科的视角，例如如何将控制理论应用于资源分配，或者如何利用优化算法解决供应链问题，那将更令我兴奋。这本书对我来说，不仅仅是学习经济学知识，更是学习一种全新的研究范式，一种能够将我原有的技术背景与经济学研究深度融合的研究范式。

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这本书的封面设计就充满了学术气息，那种沉稳而又不失严谨的风格，让人一眼就能感受到它内容的深度。我之所以会选择这本书，很大程度上是被它“Foundations of Mathematical and Computational Economics”这个名字所吸引。在学习经济学理论的过程中，我时常感到某些概念的阐述虽然逻辑清晰，但缺乏一种更深层次的数学支撑，使得在理解和应用时总觉得有些隔靴搔痒。而这本书恰恰填补了这一空白，它似乎在为经济学这门学科搭建起一个坚实的地基，从最基础的数学原理开始，逐步引向那些复杂而精妙的经济模型。我预想它会详尽地介绍微积分、线性代数、概率论等在经济学中至关重要的数学工具，并且会以一种清晰易懂的方式将其与经济学概念相结合。我特别期待它在介绍最优控制理论、动态规划等高级数学方法时，能够提供丰富的案例和直观的解释，帮助我理解这些工具如何在宏观经济预测、企业决策优化等方面发挥作用。总而言之，我希望这本书能够成为我深入理解经济学理论、掌握量化分析方法的基石，让我能够以更科学、更严谨的态度去解读经济现象。

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我们教授自己写的书，非常简单。Dadkhah是个不怎么讨中国人喜欢的伊朗教授，我们公认他的学术能力很差，不过他倒是很认真，经常可以在图书馆看见他。

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