数理经济学

数理经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:高等教育出版中心·经管法出版分社
作者:刘树林
出品人:
页数:359
译者:
出版时间:2008
价格:35.00元
装帧:平装
isbn号码:9787030224057
丛书系列:
图书标签:
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  • 数理经济学
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具体描述

《数理经济学》内容包括两大部分:数学知识及其在经济学中的应用。数学知识包括微分学或数学分析、线性代数、一部分空间解析几何和最优化理论。经济学应用主要涉及微观经济学,并涉及少量的宏观经济学、计量经济学和金融学。无论是数学知识,还是数学知识的经济学应用,均有一定的深度。

《数理经济学》配备多媒体课件,适合高等院校经济与管理专业的大学高年级本科生和研究生、数学或经济学基地班的本科生作为教材使用;适合使用数学从事经济学研究的经济学类专业师生、从事数学在经济学中的应用研究的数学专业师生参考使用。

《数理经济学》是一本深入探索经济学理论与数学工具深度融合的学术著作。本书并非简单地罗列经济学概念,而是致力于揭示隐藏在经济现象背后、由严谨数学模型所揭示的普遍规律与逻辑。 本书的出发点在于,经济学作为一门研究稀缺资源配置的社会科学,其本质上是一个关于决策、互动与演化的系统。而数学,作为研究数量、结构、空间和变化的科学,为我们提供了理解和描述这些复杂经济系统最强大的语言和工具。通过将经济理论的抽象概念转化为可操作的数学公式和模型,我们可以更精确地分析经济变量之间的关系,预测经济行为的走向,并为政策制定提供坚实的理论依据。 《数理经济学》在内容上,首先构建了微观经济学分析的数学基础。从消费者理论出发,本书详细阐述了效用函数的概念,以及如何在数学框架下理解消费者的选择行为,包括预算约束、最优选择的求解(如拉格朗日乘数法),以及如何通过偏导数分析边际效用和边际替代率。接着,本书深入探讨了生产者理论,解析了生产函数的类型(如柯布-道格拉斯函数),并运用微积分方法分析成本函数、利润最大化问题,以及边际生产力等关键概念。市场均衡的分析也是微观经济学的重要组成部分,本书将通过供求曲线的数学表达,结合均衡点的求解,来展示价格和数量如何通过市场机制达成一致。 在宏观经济学方面,本书着重于国民经济的整体模型构建。从简单的国民收入核算体系出发,逐步引入消费函数、投资函数、政府支出、净出口等宏观经济变量的数学表达。本书将详细讲解IS-LM模型,并通过求解该模型来分析财政政策和货币政策对总需求、利率和产出的影响。此外,本书还会探讨增长模型,如索洛增长模型,通过引入资本积累、技术进步和人口增长等因素,分析一个国家长期经济增长的驱动力。 本书特别强调了博弈论在经济学分析中的应用。在不完全竞争市场(如寡头垄断)的分析中,博弈论提供了一个强有力的框架来理解企业之间的策略性互动。本书将介绍纳什均衡的概念,并分析不同类型的博弈,如古诺模型、伯特兰模型和斯塔克尔伯格模型,来揭示企业在定价、产量和广告等方面的决策如何受到竞争对手行为的影响。此外,本书还将触及信息经济学中的一些核心概念,如逆向选择和道德风险,并展示如何利用博弈论工具来分析这些信息不对称带来的市场失灵问题。 在计量经济学方面,本书虽然不直接教授具体的统计软件操作,但会深入讲解计量经济学所依赖的统计理论基础。本书将介绍回归分析的基本原理,包括普通最小二乘法(OLS)的推导和应用,以及如何解释回归系数的经济含义。同时,本书还会讨论计量经济学模型中的一些常见问题,如多重共线性、异方差和自相关,并介绍相应的检验方法和解决策略。这部分内容旨在帮助读者理解实证经济研究的科学性,并能批判性地评估经济学研究的结论。 《数理经济学》的另一大亮点在于对动态经济模型的介绍。经济系统并非静止不变,而是随着时间演化。本书将引入差分方程和微分方程等工具,用于分析经济变量如何随时间变化。例如,在动态投资模型中,企业何时投资、投资多少,都会受到未来预期的影响,这可以通过动态规划的方法来求解。此外,本书还会涉及一些经典的动态模型,如奥尔茨基-莫里森模型,用于分析经济周期和政策的动态影响。 本书还可能涉及一些更前沿的数理经济学分支,例如,对于随机控制理论在动态决策中的应用,或者对计算经济学在模拟复杂经济系统中的作用的初步探讨,具体深度将根据整体篇幅而定。 总而言之,《数理经济学》旨在为读者提供一套严谨、系统且富有洞察力的分析工具。它不仅仅是一本教科书,更是一扇通往经济学深层奥秘的窗口。通过掌握书中介绍的数学方法,读者将能够更深刻地理解经济学的原理,更有效地分析经济现实,并为解决现实世界中的经济问题贡献智慧。本书适合经济学、金融学、数学及相关领域的学生、研究人员和从业人员阅读,以期提升其分析能力和理论深度。

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读后感

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用户评价

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这本书的阅读过程,就像是进行一次精密的思维训练,它以数学的严谨性,为我构建起理解经济运行的框架。我一直对经济学中的“均衡”概念深感兴趣,尤其是它在不同经济模型中的体现。这本书以其深入浅出的数学分析,为我揭示了均衡的普遍性和重要性。我特别欣赏书中关于“一般均衡理论”的讲解,作者并没有上来就呈现复杂的数学证明,而是从两个经济主体、两种商品的简单交换模型入手,逐步引入“帕累托最优”的概念,并用数学语言解释了在自由市场条件下,资源如何能够达到最优配置,实现普遍的福利提升。书中对于“动态均衡”的分析也让我受益匪浅,它通过引入“微分方程”和“差分方程”等数学工具,揭示了经济系统如何随着时间的推移而演变,并最终趋向于一个稳定的状态,让我对经济的长期发展有了更深刻的理解。我发现,原来“均衡”不仅仅是一个静态的概念,更是经济系统内在演化规律的体现,而数学正是揭示这些规律的强大工具。

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这本书真是打开了新世界的大门!作为一个对经济学充满好奇,但又对数学感到一丝畏惧的人,我一直觉得“数理经济学”这个词听起来就高不可攀。然而,当我翻开这本书的时候,这种感觉瞬间烟消云散。作者的叙述方式非常巧妙,他并没有上来就丢下一堆复杂的公式和定理,而是从经济学中最核心、最直观的问题入手,比如“为什么商品会有价格?”、“为什么人们会做出某种消费决策?”。然后,他循序渐进地引入数学工具,将这些经济学直觉转化为严谨的数学模型。我尤其喜欢书中对于“供需曲线”的讲解,作者用非常生动的比喻,将抽象的数学函数具象化,让我理解了价格是如何在供需的博弈中形成的。书中对于“理性选择”的讨论也让我印象深刻,它不仅仅是停留在理论层面,而是通过一些简单的模型,展示了经济主体在资源有限的情况下,如何进行最优化的决策。我发现,原来数学并不是经济学的“门槛”,而是理解经济现象背后逻辑的“钥匙”。读完这几章,我对经济学分析的严谨性和精确性有了全新的认识,也对未来将要深入学习的内容充满了期待。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启迪,让我看到了经济学研究的深度和广度,也激起了我进一步探索的欲望。

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阅读《数理经济学》的过程,就像是在一个宏伟的迷宫中寻找出口,而作者则是一路为我点亮了前行的路。我一直对宏观经济学的运行机制非常感兴趣,但常常被那些庞大的模型和复杂的方程组弄得头晕眼花。这本书的出现,让我眼前一亮。它以一种非常接地气的方式,将宏观经济学中的核心概念,如“国民收入”、“总需求”、“总供给”等,用清晰的数学语言进行了阐释。我尤其喜欢书中关于“IS-LM模型”的讲解,作者并没有上来就呈现复杂的图表和方程,而是从经济主体对利率和收入变化的反应入手,逐步构建起这个模型,让我深刻理解了货币政策和财政政策是如何影响整体经济的。书中对“经济增长模型”的介绍也让我受益匪浅,它不仅仅是关于GDP的增长,更是通过数学的视角,揭示了资本积累、技术进步等因素是如何驱动经济实现长期增长的。我发现,原来那些看似抽象的经济指标,背后都隐藏着精密的数学逻辑,而这些逻辑正是理解经济运行的关键。这本书让我对宏观经济学的分析方法有了全新的认识,也激发了我进一步探索经济学研究的深度和广度。

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这本书的价值,在于它能够以一种系统而全面的方式,构建起理解经济学研究的“方法论”。我一直对经济学理论的构建和发展过程感到好奇,希望能理解其中的逻辑和演进。这本书以其清晰的数学推演和丰富的历史脉络,为我揭示了经济学研究的科学性。我特别欣赏书中对“经济模型”的构建和评估的讲解,作者并没有上来就介绍各种模型,而是从“模型的假设”和“模型的应用”入手,阐述了如何通过数学化的语言来简化复杂的经济现象,并用数据来检验模型的有效性。书中对于“实证研究”的分析也让我受益匪浅,它通过介绍各种计量经济学方法,如“面板数据分析”和“工具变量法”,让我认识到如何利用统计学工具来识别因果关系,并排除内生性偏误,从而使经济学研究更具说服力。我发现,原来严谨的数学推导和实证检验是经济学理论得以发展和完善的关键,而这本书则为我提供了一条通往科学经济学研究的清晰路径。

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这本书带给我的不仅仅是知识的增益,更是一种思维方式的重塑。作为一名对经济现象充满好奇的普通读者,我一直对经济学抱有浓厚的兴趣,但常常被其中的数学模型所困扰。然而,《数理经济学》这本书以一种极其友好的方式,将复杂的数学理论融入到生动的经济学案例中。我特别欣赏书中关于“消费者剩余”的讲解,作者并没有直接给出复杂的计算公式,而是通过一个生动的例子,比如一个人愿意为一件商品支付的价格远高于实际成交价,来阐述消费者剩余的概念。然后,他才逐步引入“积分”的概念,解释了消费者剩余在数学上是如何被精确计算和分析的。这种“由浅入深,循序渐进”的教学方式,让我这个数学基础相对薄弱的读者也能轻松理解。书中对“生产函数”的介绍也让我大开眼界,它不仅仅是简单的投入产出关系,而是通过数学模型,揭示了生产要素的组合方式如何影响最终的产出,以及“边际生产力”在资源配置中的关键作用。我发现,原来数学工具能够如此精准地描述和量化经济行为,让我对经济运行的内在逻辑有了更深刻的洞察。这本书不仅仅是关于数学的经济学,更是关于如何运用数学去理解和分析经济世界的杰作。

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这本书带给我的,是一种将抽象理论转化为具体实践的启示,让我看到了经济学研究的无限可能。我一直对计量经济学的应用充满兴趣,希望能学习如何用数据来检验经济学理论,并进行预测。这本书以其清晰的数学推导和生动的案例,为我打开了计量经济学的大门。我尤其喜欢书中关于“回归分析”的讲解,作者并没有上来就呈现复杂的统计公式,而是从一个简单的例子入手,比如分析广告支出与销售收入之间的关系,然后逐步引入“最小二乘法”,解释了如何通过数学方法找到最能拟合数据变化的直线,从而量化广告支出对销售收入的影响。书中对“时间序列分析”的介绍也让我大开眼界,它通过数学的统计学方法,揭示了经济数据随时间变化的规律,以及如何利用这些规律进行未来的预测,例如对通货膨胀率或失业率的预测。我发现,原来数据和数学是经济学研究的“燃料”,能够将理论假设转化为可验证的证据,并为政策制定提供科学依据。

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这本书的阅读体验,如同进行一场精密的数学实验,最终收获的是对经济世界洞察的全新视角。我一直对微观经济学中的“市场失灵”现象感到困惑,例如为什么在某些情况下,市场无法有效地配置资源,导致效率低下。这本书以其独特的数学化分析,为我解开了这个谜团。书中对于“外部性”的阐述,作者通过引入“负外部性”的数学模型,清晰地展示了当生产或消费行为对第三方产生负面影响时,市场价格如何无法反映真实的社会成本,从而导致过度生产。接着,他才引入“科斯定理”等概念,解释了在某些条件下,通过明确产权和协商,可以克服外部性问题。我发现,这种将经济学问题转化为数学模型,并从中找出解决方案的方式,极具说服力。书中对于“信息不对称”的分析也让我印象深刻,作者通过展示“委托-代理问题”的数学框架,揭示了当信息不对称存在时,可能出现的道德风险和逆向选择,以及如何通过激励机制来缓解这些问题。我认识到,数学不仅仅是描述经济现象的工具,更是发现经济运行规律、设计有效解决方案的利器。

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坦白说,刚拿到《数理经济学》这本书时,我抱着一种既期待又有点忐忑的心情。我本身是一名文科背景的学生,对数学的接触仅限于基础课程,对“数理”二字总是带着几分敬畏。然而,这本书的出色之处在于它能够将看似晦涩的数学概念,与现实经济世界的运作紧密结合。例如,书中对于“边际效用递减”的阐述,作者并没有直接给出微积分的推导,而是通过一个生动的故事,描绘了一个人在连续消费同一种商品时,获得的满足感是如何逐渐下降的。接着,他才巧妙地引出“导数”的概念,解释了边际效用在数学上的表现形式,以及它在经济决策中的重要意义。我发现,这种“先有经济现象,后有数学解释”的方式,极大地降低了我的学习门槛。书中对“纳什均衡”的介绍也让我茅塞顿开,它不仅仅是一个纯粹的数学概念,而是揭示了在竞争性市场中,各个经济主体如何根据他人的策略来调整自己的行为,最终达到一种稳定的状态。这种对“相互依赖”的数学化处理,让我对博弈论在经济学中的应用有了更深的理解。这本书不仅仅是枯燥的公式堆砌,更是一种将抽象理论与生动实例相结合的艺术。它让我看到了数学在理解经济行为中的强大力量,也让我对经济学研究的深度和广度有了全新的认识。

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这本书的价值,远不止于知识的传递,更在于它能够以一种系统而严谨的方式,构建起理解经济世界的“骨架”。作为一名对金融市场充满好奇的读者,我一直希望能够更深入地理解资产定价和风险管理背后的逻辑。这本书的出现,恰恰满足了我的这一需求。它以简洁而强大的数学工具,为我揭示了金融市场的运作奥秘。我特别欣赏书中对“资产定价模型”的讲解,作者并没有直接给出复杂的公式,而是从“无套利定价”的基本原理入手,逐步推导出像“布莱克-斯科尔斯模型”这样的定价框架,让我深刻理解了期权价格是如何由标的资产价格、行权价格、到期时间、无风险利率和波动率等因素决定的。书中对于“风险价值(VaR)”的介绍也让我受益匪浅,它通过数学的统计学方法,量化了在一定置信水平下,投资组合可能面临的最大损失,让我能够更理性地评估和管理投资风险。我发现,原来金融市场的波动和风险,都可以用严谨的数学语言来描述和预测,这极大地增强了我对金融市场的信心和驾驭能力。

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这本书的文字,不仅仅是知识的传递,更是一种思维的启迪,它以数学的逻辑,为我打开了经济学研究的新视角。我一直对经济学中的“行为经济学”领域感到好奇,希望能理解人们在做经济决策时,为什么会表现出与传统理性人模型不符的行为。这本书以其严谨的数学分析,为我揭示了行为经济学的核心洞见。我特别欣赏书中对“前景理论”的讲解,作者并没有上来就罗列各种心理学实验,而是通过构建“价值函数”和“概率加权函数”,数学化地解释了人们在面对不确定性时的风险偏好,以及他们如何根据损失和收益的不同而做出非线性的决策。书中对于“有限理性”的分析也让我大开眼界,它通过引入“启发式”和“决策捷径”等概念,并用数学的思路来模拟这些非理性行为的产生机制,让我认识到,人类的决策过程并非总是最优化的,而是受到各种认知偏差的影响。我发现,原来数学不仅仅是描述理性行为的工具,更是分析非理性行为、理解人类真实决策过程的利器。

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