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出版者:Princeton University Press

作者:David A. Kendrick

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2006-1-8

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691125497

丛书系列:

图书标签:

• economics
• 计算经济学
• 经济模型
• 数值方法
• 优化
• 动态规划
• 博弈论
• 代理人模型
• 金融经济学
• 宏观经济学
• 计量经济学

图书简介：《计算经济学》（Computational Economics）—— 聚焦前沿理论与应用实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索计算方法在现代经济学研究与实践中的广泛应用。 并非聚焦于单一的理论分支，本书的设计理念是构建一座连接抽象经济模型与实际数值求解之间的桥梁，使读者能够掌握将复杂经济问题转化为可计算框架的能力。 全书内容围绕以下几个核心支柱构建： 第一部分：计算经济学的理论基石与方法论（Foundations and Methodology） 本部分为读者打下坚实的理论与技术基础，重点阐述支撑计算经济学发展的核心数学原理和算法设计思想。 第一章：经济模型与计算的交汇点 本章首先系统梳理了标准经济学理论模型（如动态随机一般均衡模型DSGE、博弈论模型）的结构特征，并分析了传统解析解法的局限性。随后，引入了“可计算性”的视角，探讨何时、为何需要引入计算工具。我们详细讨论了经济学模型中的非线性、异质性、动态不确定性等特征如何直接影响计算策略的选择。本章强调了模型设定与求解方法的匹配性原则。 第二章：数值分析基础与经济应用 深入探讨了在经济学背景下至关重要的数值分析技术。内容涵盖：高精度数值积分（如高斯-勒让德、梯形法则在贴现现金流和期望值计算中的应用）、高维插值技术（如样条插值在处理连续密度函数时的优势）、以及迭代收敛性的理论分析（如不动点定理的数值验证）。特别关注了误差分析——如何量化和控制计算结果中的截断误差和舍入误差，确保经济结论的稳健性。 第三章：优化理论与算法实现 优化是经济决策的核心。本章详尽介绍了无约束优化（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法及其在成本最小化问题中的适应性）和约束优化（拉格朗日乘数法、KKT条件）的数值实现。对于经济学中常见的非凸优化难题，我们探讨了全局优化技术，如模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms），并对比了它们在寻找宏观经济模型稳定状态时的效率与可靠性。 第二部分：动态系统与高维问题的求解（Dynamics and High-Dimensional Computation） 现代经济学高度依赖对时间和不确定性的处理。本部分专注于解决依赖时间序列和多变量交互的复杂系统。 第四章：离散化技术与微分方程求解 系统讲解了如何将连续时间动态系统转化为可求解的离散时间模型。内容包括欧拉法、龙格-库塔方法（Runge-Kutta Methods）在求解经济增长模型（如Romer模型）中的精确度比较。我们着重分析了在处理具有“拐点”或“金融摩擦”等非光滑特征的模型时，选择适当离散步长和方法的关键考量。 第五章：动态规划与值函数迭代 动态规划（Dynamic Programming, DP）是处理跨期决策的基石。本章深入研究了贝尔曼方程的数值求解，重点介绍迭代方法，包括：值函数迭代（Value Function Iteration, VFI）和策略函数迭代（Policy Function Iteration, PFI）。对于高维状态空间问题，我们详细阐述了函数逼近技术，如正交多项式展开（Chebyshev或Legendre基）和神经网络逼近，用以克服“维度灾难”。 第六章：随机微分方程与蒙特卡洛模拟 本部分聚焦于不确定性（随机冲击）的建模。我们介绍了布朗运动、伊藤积分的数值近似，以及欧式期权定价中的随机微分方程（SDEs）求解。核心内容是蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）的应用，包括经典采样、重要性采样（Importance Sampling）在计算复杂期望值和评估风险度量（如VaR）中的实战操作，并探讨了收敛速度的提升策略。 第三部分：宏观经济模型与异质性代理人（Macroeconomics and Heterogeneity） 本部分将计算工具应用于当前经济学研究中最活跃的前沿领域——异质性代理人模型（Heterogeneous Agent Models, HANK/Aiyagari框架）和复杂系统的校准与校正。 第七章：异质性代理人模型的计算挑战 解释了为何HANK模型的计算难度远超标准代表性代理人模型（RAM）。重点介绍了解析求解中至关重要的“分布函数”的数值表示方法。讨论了如何使用直方图方法（Discretization on Grids）和核密度估计（Kernel Density Estimation）来跟踪经济主体分布的动态演化，并处理财富或收入分布的边界条件问题。 第八章：模型校准、估计与检验 计算经济学不仅仅是求解模型，更是连接数据与理论的工具。本章讲解了模型校准（Calibration）的系统流程，特别是如何利用矩匹配和最小二乘法来确定模型参数。随后，深入介绍贝叶斯方法在经济模型估计中的应用，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法（如Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling）在后验分布探索中的实际运用，以及如何处理模型识别性问题。 第九章：计算工具与软件环境 本章提供了面向实践的指导，对比了当前主流的计算环境：Julia（强调其速度和对动态系统的原生支持）、MATLAB/Octave（强调其矩阵运算能力）以及Python（强调其在数据处理和机器学习集成上的优势）。我们提供了多个案例的伪代码和具体实现思路，指导读者如何高效地构建、调试和可视化复杂的经济学模型。 本书的独特价值在于其高度的实用性和对前沿研究工具的系统性梳理。它不仅仅是一本算法手册，更是一部指导经济研究人员如何将复杂的、具有现实意义的经济理论转化为可操作、可验证的计算实验的指南。 读者通过学习，将能够独立构建和分析超越传统解析方法限制的、更具现实描述力的经济模型。

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这本书的某些篇幅，着重探讨了优化方法在经济决策中的应用。我对于如何利用计算工具来解决资源配置、投资组合优化等经典经济学问题一直很感兴趣。书中关于线性规划、非线性规划以及动态规划的介绍，配合实际案例的讲解，让这些抽象的数学概念变得鲜活起来。我尤其喜欢其中关于如何构建目标函数和约束条件来模拟真实世界中的经济决策过程的讲解。例如，在介绍投资组合优化时，作者不仅给出了数学模型，还展示了如何利用Python等编程语言来实现，并对不同风险偏好下的投资组合进行比较分析。这种理论与实践的结合，让我能够清晰地看到计算方法如何赋能经济主体做出更优化的决策，从而提升效率，实现效益最大化。我开始想象，在企业管理、金融工程甚至公共政策制定中，这些计算优化工具都能发挥巨大的作用。

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读完“Computational Economics”的某个章节，我被其中对模拟方法在宏观经济建模中的应用深深吸引。作者并非简单地给出代码片段，而是循序渐进地解释了 agent-based modeling (ABM) 的核心思想，以及如何通过构建个体经济行为的规则来观察宏观层面的 emergent properties。我从未想过，通过模拟成千上万个虚拟的“代理人”的交互，竟然能如此生动地展现出市场供需关系的动态演变，甚至预测出意想不到的泡沫形成与破裂。书中对于不同代理人策略的设置，以及参数调整对整体系统行为的影响的深入探讨，让我对模型的可解释性有了全新的认识。它不再是一个黑箱，而是可以被拆解、被理解、被操控的实验平台。我开始思考，在现实世界中，我们是否也可以通过类似的方法，来更精准地预测金融市场的风险，或者评估一项新的经济政策可能带来的蝴蝶效应。这种从微观粒子到宏观现象的涌现式分析，无疑为经济学研究开辟了全新的疆域。

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一本厚重的书放在我的书架上，书脊上印着“Computational Economics”几个字。我花了几天时间才真正翻开它，内心充满着一种既期待又有些许忐忑的情绪。我一直对经济学抱有浓厚的兴趣，但传统理论的抽象和模型的复杂性有时让我望而却步。我渴望找到一种更直观、更具实践性的方式来理解经济运行的内在逻辑。这本书，从书名上看，似乎就预示着一种全新的视角。我期待它能 bridging the gap between abstract theory and real-world application，让我能够运用现代计算工具来探索经济现象。我希望它能不仅仅是罗列算法和模型，更能阐释这些方法背后的经济学直觉，以及它们如何帮助我们理解诸如市场波动、政策影响、甚至是人类行为模式等复杂问题。我设想着，这本书或许会像一把钥匙，打开我通往经济学更深层理解的大门，让我能够用一种全新的、更具“生命力”的方式与经济学对话，不再是枯燥的公式推导，而是生动的模拟与分析。

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“Computational Economics”的另一部分内容，聚焦于计量经济学中的计算方法。我一直觉得传统的统计分析方法在处理大数据时显得力不从心，尤其是在应对高维度的、非线性的经济数据时。这本书引入了诸如机器学习算法（如支持向量机、神经网络）在经济预测和风险管理中的应用，这让我眼前一亮。我特别欣赏作者在讲解这些复杂算法时，能够清晰地将其与经济学中的具体问题联系起来，例如利用分类算法识别金融欺诈，或者用回归模型预测股票价格。书中对算法优缺点、适用场景的详细分析，以及如何处理数据中的噪音和异常值，都为我提供了宝贵的实践指导。我开始意识到，计算经济学不仅仅是应用现有的算法，更是一种创新性的思考方式，它鼓励我们跳出传统的框架，用更强大的工具去挖掘隐藏在数据深处的经济规律。

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在阅读“Computational Economics”的过程中，我被书中关于经济学研究范式转变的讨论所触动。作者不仅仅是在介绍技术，更是在引导读者思考计算方法对整个经济学学科可能带来的深远影响。我感受到，计算经济学正在推动经济学研究从“理论驱动”向“数据驱动”和“仿真驱动”的转变。它鼓励我们拥抱复杂性，利用强大的计算能力来模拟和理解那些在传统解析模型中难以处理的非线性、动态和多主体系统。书中对仿真实验的强调，让我看到了在控制变量、排除干扰的情况下，对经济假设进行验证的巨大潜力。这种研究范式的转变，无疑将使经济学研究更加贴近现实，更具预测性和指导性。我对于未来经济学研究的演进充满了期待，并相信计算经济学将在其中扮演越来越重要的角色。

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简明易懂~把有关matlab的看了，剩下的估计这辈子没机会了~

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