具体描述
《经济教材译丛•商务与经济数学(原书第5版)》从相关的数学知识引入经济学或金融学的概念和理论，从经济学的需要讲授数学，或以经济学中的例子讲授数学，从而使数学与经济学真正融合；内容简单且直观，力求理解和应用；例题与练习题使用软件Excel和Maple求解，并用图示对每一步骤予以清晰的描述和说明。
作者简介
目录信息
前言
绪论 入门指南
第1章 线性方程
第2章 非线性方程
第3章 金融数学
第4章 微分
第5章 偏微分
第6章 积分
第7章 矩阵
第8章 线性规划
第9章 动态
附录A 微分的基本原理
附录B 陷微分
附录C 海赛矩阵
附录D 练习题解答
· · · · · · (收起)
读后感
非常棒，从最基础的解方程、函数讲起，一直到微积分、矩阵、线性规划和动态模型（另辟有金融数学一章），完全用经济实例，条理清晰，层次分明，剔除了繁复的定理论证，不求有多深奥，但求把道理讲清楚，另外还可以学学Maple这个数学软件，可以说一举两得。实在是不可多得的零基...
评分非常棒，从最基础的解方程、函数讲起，一直到微积分、矩阵、线性规划和动态模型（另辟有金融数学一章），完全用经济实例，条理清晰，层次分明，剔除了繁复的定理论证，不求有多深奥，但求把道理讲清楚，另外还可以学学Maple这个数学软件，可以说一举两得。实在是不可多得的零基...
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评分非常棒，从最基础的解方程、函数讲起，一直到微积分、矩阵、线性规划和动态模型（另辟有金融数学一章），完全用经济实例，条理清晰，层次分明，剔除了繁复的定理论证，不求有多深奥，但求把道理讲清楚，另外还可以学学Maple这个数学软件，可以说一举两得。实在是不可多得的零基...
用户评价
这本书的语言风格非常适合我这样的读者，它没有过于晦涩的数学术语堆砌，而是用一种清晰、流畅的方式来解释复杂的概念。我特别喜欢书中关于“微分几何在经济学中的应用”的探讨。虽然之前我只接触过一些基础的微积分，但这本书通过生动的类比和图示，让我理解了切线、曲率等概念如何被用来分析经济变量的变动轨迹和稳定性。例如，书中通过对生产函数曲面的分析，来解释边际效用递减的现象，以及如何通过等高线来识别最优生产组合。另外，我对于书中关于“模糊数学在决策分析中的应用”的介绍也充满了好奇。它讲解了模糊集合、模糊推理等概念，并说明了如何利用这些工具来处理现实世界中那些不确定、模糊的信息，例如消费者偏好、市场情绪等。书中还举例说明了如何构建模糊决策模型来辅助企业进行战略选择。这本书让我看到了数学在处理现实世界中的不确定性和模糊性方面的强大能力。
评分这本书的结构设计得非常好，每一章都像是一个独立的模块，但又相互关联，形成一个完整的知识体系。我特别喜欢书中关于“回归分析在市场营销中的应用”这一章节。它不仅讲解了简单的线性回归，还深入探讨了多元回归、逻辑回归，以及如何处理自相关、异方差等问题。书中还提供了大量的案例分析，例如如何利用销售数据和广告投入数据来构建回归模型，预测销售额，并评估不同营销策略的效果。这对于我从事市场分析工作非常有帮助。另外，我对书中关于“优化方法在金融工程中的应用”也相当着迷。它详细介绍了如何运用拉格朗日乘数法、KKT条件等来求解约束优化问题，并将这些方法应用于期权定价、风险对冲等方面。书中还对蒙特卡洛模拟在金融建模中的应用进行了细致的阐述，这对于我理解复杂的金融产品和衍生品非常有启发。总的来说，这本书的内容既有广度又有深度，能够满足不同层次读者的需求。
评分我一直对数学在商业决策中的作用抱有极大的兴趣，而这本《商务与经济数学》无疑满足了我的求知欲。书中关于“集合论在市场划分中的应用”的讲解，让我眼前一亮。作者通过清晰的图示，展示了如何利用集合的交、并、补等运算来定义和分析不同的客户群体，例如，如何找到既购买了A产品又购买了B产品的客户群体，或者排除购买了C产品的客户。这对于市场细分和精准营销非常有指导意义。另外，我对于书中关于“概率分布在金融风险管理中的应用”也给予了高度评价。它详细阐述了正态分布、对数正态分布、泊松分布等在金融领域的应用场景，例如，如何利用正态分布来描述资产收益率的波动，如何利用泊松分布来模拟极端事件的发生频率。书中还提及了如何进行蒙特卡洛模拟来评估金融产品的风险。这本书让我更加理解了数学工具在量化金融和风险管理中的不可替代性。
评分这本书的排版真的非常用心，字体大小适中，行间距也恰到好处，读起来一点也不费眼。更重要的是，它的内容组织逻辑性非常强，循序渐进，从基础的数学工具铺陈开来，逐步深入到更复杂的经济模型和商业应用。我在阅读“线性代数在投资组合优化中的应用”这一章节时，就被书中详细的推导过程和图表所折服。作者不仅解释了均值-方差模型的核心思想，还深入探讨了如何使用矩阵运算来求解最优资产配置比例，以及如何考虑约束条件（如权重非负、总和为一等）来构建更贴近现实的投资组合。书中还引用了许多经典的金融案例，例如早期的Markowitz模型，以及后来发展出的Black-Litterman模型，并分析了这些模型在实际投资管理中的优劣。我尤其欣赏作者在讲解一些抽象的数学概念时，总是会联系实际的商业场景，比如在讲到“概率论在风险评估中的重要性”时，就详细阐述了如何利用概率分布来衡量和管理信用风险、市场风险等，并且还给出了具体的计算公式和解读方法，这使得原本枯燥的数学理论变得生动而有价值。这本书给我最大的感受就是，它不仅仅是一本“教你数学”的书，更是“教你如何用数学解决商业问题”的书。
评分这本书的内容编排非常有条理，逻辑清晰，每一章都像是对一个特定领域数学应用的深入剖析。我特别欣赏书中关于“图论在网络分析中的应用”的讨论。作者用非常直观的方式，解释了节点、边、路径等概念，并说明了如何利用图论来分析社交网络、供应链网络、交通网络等。例如，在分析社交网络时，如何识别关键节点（KOL）、如何衡量网络结构的紧密度；在分析供应链时，如何优化物流路径、如何识别瓶颈环节。这对于我理解复杂的商业网络结构非常有帮助。另外，我对书中关于“时间序列分析在经济预测中的应用”的讲解也给予了高度评价。它详细介绍了ARIMA、GARCH等模型，并提供了如何进行模型选择、参数估计、以及模型诊断的方法。书中还举例说明了如何利用这些模型来预测股票价格、商品价格、以及宏观经济指标。这本书让我看到了数学在经济预测和数据分析中的强大力量。
评分拿到这本书的第一感觉就是厚重，但这种厚重感并非来自于纸张的厚度，而是源于其内容的丰富和专业。在阅读“数理统计在市场调研中的作用”这一章节时，我惊喜地发现，作者不仅解释了样本选择、置信区间、假设检验等基本概念，还深入分析了如何利用统计方法来分析消费者行为、评估产品满意度，以及预测市场趋势。书中还穿插了一些关于实验设计的内容，例如A/B测试的原理和应用，这对于任何想要通过数据驱动决策的商业人士来说，都非常有价值。另外，我对于书中关于“风险管理中的数学模型”的介绍也十分关注。它详细讲解了VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）等常用的风险度量方法，并结合了案例说明了如何运用这些模型来评估投资组合的风险敞口，以及如何制定有效的风险管理策略。书中还提及了一些关于信用评分模型和欺诈检测模型的构建思路，这对于银行业和金融行业的读者来说，具有很强的实践指导意义。
评分这本书的封面设计非常有吸引力，简约而不失大气，一看就知道是面向专业人士的。拿到手之后，首先感受到的是纸张的质感，厚实且不易反光，非常适合长时间阅读。翻开书页，目录清晰明了，各章节的标题也十分贴合“商务与经济数学”这个主题，内容涵盖了从基础的代数、微积分，到更专业的优化方法、统计分析，乃至一些新兴的量化金融模型，可以说是一个非常全面的梳理。我特别关注了书中关于“博弈论在市场竞争中的应用”这一章节，内容详实，不仅解释了博弈论的基本原理，还结合了多个现实案例，例如寡头垄断市场的价格博弈、新产品进入市场的策略选择等，让我对如何在商业实践中运用博弈论有了更深刻的理解。书中使用的语言也相当专业，但同时又注意保持逻辑的连贯性，即使是复杂的数学概念，也能通过清晰的阐述和图示来辅助理解。我对于书中关于“时间序列分析在经济预测中的作用”的部分也非常感兴趣，它深入浅出地介绍了ARIMA模型、GARCH模型等，并提供了相应的Python或R语言代码示例，这对于想要将理论知识转化为实际操作的读者来说，无疑是极大的帮助。总的来说，这本书的出版，对于所有希望在商务和经济领域提升数学功底的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。它不仅仅是一本教材，更像是一个引路人，指引我们探索数学在商业世界中的无限可能。
评分我一直觉得，数学在商务和经济领域的作用是被低估的。直到我翻阅了这本《商务与经济数学》，我才真正体会到数学的强大力量。这本书的内容非常扎实，涵盖了许多我之前接触过的概念，但又以一种全新的视角进行了阐释。例如，书中关于“微分方程在经济增长模型中的应用”的部分，对索洛模型和内生增长模型进行了深入的解析，不仅展示了如何利用微分方程来描述资本积累、技术进步等对经济增长的影响，还探讨了不同参数设定下模型预测的差异。作者还巧妙地将这些理论模型与宏观经济数据分析相结合，让我能够更直观地理解数学工具的实际效用。此外，我对于“运筹学在供应链管理中的应用”也颇感兴趣。书中详细介绍了线性规划、整数规划、以及动态规划等方法，并举例说明了如何在生产计划、库存管理、物流配送等方面应用这些优化技术，以降低成本、提高效率。书中的图示和案例都非常精炼，能够快速抓住核心要点。更令人称道的是，作者在讲解复杂算法时，还会穿插一些历史背景和发展脉络，这使得阅读过程不仅仅是知识的获取，更是一种智识上的享受。
评分这本书的知识体系非常完整，涵盖了从基础的代数、微积分，到更高级的优化方法、概率统计，以及在商业和经济领域的具体应用。我尤其喜欢书中关于“决策树在信用风险评估中的应用”的这一章节。作者不仅详细介绍了决策树的构建原理，包括如何选择最优的划分属性，如何进行剪枝，还通过一个详细的案例，展示了如何利用客户的收入、年龄、征信记录等信息来构建一个信用风险评估模型，并预测客户的违约概率。这对于金融行业的风险管理人员来说，是非常实用的工具。此外，我对书中关于“线性优化在生产规划中的应用”也给予了高度评价。它详细介绍了如何将生产计划问题转化为线性规划模型，包括如何确定目标函数（例如最大化利润或最小化成本），以及如何设置约束条件（例如产能限制、原料供应限制、交货期等）。书中还提及了单纯形法等求解线性规划问题的算法。这本书让我更加深刻地理解了数学模型在优化企业运营和提升效率方面的关键作用。
评分这本书的价值在于它提供了一种全新的思维方式。我一直认为，数学不仅仅是计算，更是一种严谨的逻辑思维训练。而这本书恰恰是这一点做得非常出色。在阅读“定性分析与定量分析的结合”章节时，我深刻体会到了这一点。作者在讲解如何将定性描述转化为定量模型时，提供了非常实用的方法论。例如，在分析消费者满意度时，如何将“非常满意”、“满意”、“一般”等定性评价转化为量化的评分，并在此基础上进行统计分析。书中还深入探讨了如何将宏观经济政策的变化（如利率调整、财政支出等）纳入到经济模型中，并通过定量分析来预测其可能带来的影响。此外，我对书中关于“机器学习在商业分析中的应用”的介绍也给了我很大的启发。它详细介绍了监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，并举例说明了如何在客户细分、信用评估、推荐系统等方面应用这些技术。书中还提及了一些流行的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并对其原理进行了简要的介绍。
评分为啥统计部分都比较少？
评分按需。七版。五版fs。
评分为啥统计部分都比较少？
评分浅显，但讲得很清楚
评分这是我看过的最简单易懂的经济数学了，只要是高中正常毕业的，看这本书基本可以说是无障碍阅读，但是本书又是由浅入深的将微积分、矩阵、线性规划和动态等都进行了讲述，对这些数学知识的经济学含义和经济学应用也都进行了全面的讲述，是很赞的零门槛的经济数学入门书。
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