经济应用数学基础

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页数:313
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出版时间:2008-10
价格:25.00元
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isbn号码:9787300097947
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具体描述

《经济应用数学基础2:线性代数(第4版)学习参考》给出了较多的单项选择题,单项选择题是答案唯一且不要求考核推理步骤的题型,因此,不论用什么方法(诸如排除法、图形法、计算法、逐项检查法,等等),只要能找出正确选项即可。在必须使用逐项检查法时,只要检查到符合题目要求的选项,即可得出答案,停止检查,不必将所有选项全部检查完。但是选择题的各个选项,恰恰是概念模糊、不易辨别的内容或计算容易出错的环节,也恰恰是需要读者搞清楚的问题,所以《经济应用数学基础2:线性代数(第4版)学习参考》作为辅导书,在使用逐项检查法时,对四个选项均做了探讨,目的是使读者不仅能解答这个题目,而且能对这个题目有更全面、更准确的认识,通过总结规律,提高知识水平与解题技能。必须提醒读者,在参加考试时,一旦辨别出所要求的选项,即可停止探讨,不必继续往下讨论,以免浪费考试时间。

现代金融计量分析 本书深入探讨了现代金融市场中量化分析的核心方法与前沿技术。它旨在为金融从业者、高级学生以及量化研究人员提供一个全面且实用的工具箱,用以理解、建模和预测复杂的金融现象。全书结构严谨,从基础的统计学原理出发,逐步过渡到高阶的计量经济学模型和时间序列分析,最终聚焦于实际应用中的挑战与解决方案。 第一部分:金融数据基础与统计预备 本部分奠定了进行严谨金融分析的统计基础。我们首先考察金融时间序列数据的特性,包括其非平稳性、波动率聚集(volatility clustering)以及肥尾现象。传统的正态性假设在金融领域往往失效,因此,本书详尽阐述了对分布的超越性检验方法,如Jarque-Bera检验、Kolmogorov-Smirnov检验,并重点介绍了稳健的非参数方法。 随后,我们深入讲解了金融数据处理的关键步骤。这包括缺失值插补技术(如EM算法、多重插补),异常值检测与处理(如基于分位数的方法、Cook距离),以及数据转换以满足模型假设的必要性。特别地,对于高频金融数据(如订单簿数据),我们讨论了时间戳处理和数据聚合的挑战。 第二部分:线性回归模型的深化与局限性 本部分回顾并拓展了多元线性回归(MLR)在金融预测中的应用。我们不仅复习了OLS估计量的性质,更侧重于解决实际应用中的“陷阱”。多重共线性(multicollinearity)的处理是关键议题,本书提供了岭回归(Ridge Regression)、Lasso以及弹性网络(Elastic Net)的详细推导和金融情景下的应用案例,例如在因子模型构建中如何进行变量选择和正则化。 异方差性(heteroskedasticity)是金融时间序列的固有特征。我们详细分析了White检验、Breusch-Pagan检验,并重点阐述了如何使用异方差一致标准误(如Huber-White估计量)以及广义最小二乘法(GLS)来获得有效推断。自相关性的问题则通过Durbin-Watson检验和Newey-West标准误得到了系统的解决。 第三部分:时间序列分析的核心——平稳性与单整性 本部分是理解金融动态系统的基石。我们从严谨的数学定义入手,区分了严和平稳(Strictly Stationary)和弱平稳(Weakly Stationary)过程。时间序列分析的生命线在于平稳性,因此,本书投入大量篇幅介绍单位根检验(Unit Root Tests),包括Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验、Phillips-Perron (PP) 检验,以及在存在结构性断点时的Zivot-Andrews检验。 对于非平稳序列,本书系统介绍了差分操作以实现协整(Cointegration)。协整理论在资产定价和套利交易中至关重要。我们详细讲解了Johansen检验,用于确定协整关系的秩,并展示了如何构建基于误差修正模型(ECM)的短期动态调整机制,这对于理解长期均衡与短期偏离至关重要。 第四部分:波动率建模的革命——ARCH族模型 金融市场波动率的聚集效应是计量经济学的经典难题。本部分完全聚焦于条件异方差模型。我们从最初的ARCH(q)模型开始,推导出更具弹性和对称性的GARCH(1,1)模型,并讨论了其在风险价值(VaR)估计中的应用。 本书超越了标准的GARCH框架,深入探讨了更复杂的波动率模型,以更好地捕捉金融数据中不对称的波动效应: 1. EGARCH (Exponential GARCH): 解释“杠杆效应”(Leverage Effect),即负向冲击(坏消息)对未来波动性的影响大于等量的正向冲击(好消息)。 2. GJR-GARCH: 引入指示变量来量化不对称性的大小。 3. IGARCH: 探讨波动率持续性问题,特别是在处理长期依赖性时的意义。 此外,我们还引入了随机波动率模型(Stochastic Volatility Models, SV),它将波动率本身视为一个不可观测的随机过程,并通过状态空间模型和卡尔曼滤波进行估计,为更精细的波动率预测提供了替代方案。 第五部分:向量自回归(VAR)与高维系统建模 当需要同时分析多个相互影响的宏观或市场变量时,单变量模型已显不足。向量自回归(VAR)模型提供了一个内生的框架来捕捉变量间的动态反馈关系。本书详细介绍了VAR模型的设定、滞后阶数的选择(基于信息准则AIC/BIC),以及模型估计的最小二乘法。 模型应用是本部分的重点: 脉冲响应函数 (Impulse Response Functions, IRF): 解释一个变量的冲击如何随时间在系统中传播,并讨论了正交化(Cholesky分解)的敏感性问题。 方差分解 (Forecast Error Variance Decomposition): 量化每个内生变量的预测误差方差中有多少比例可以归因于系统内其他变量的冲击。 格兰杰因果关系检验 (Granger Causality): 检验一个变量的历史值对预测另一个变量的未来值是否有显著贡献。 对于高维VAR系统,我们探讨了结构化VAR (SVAR) 的识别策略,包括零约束、符号约束以及长期约束的引入,这些方法在识别纯粹的经济冲击(如货币政策冲击)时至关重要。 第六部分:非线性、非参数方法与机器学习在金融中的应用 随着计算能力的增强,现代金融计量越来越依赖于更灵活的模型来处理复杂的依赖结构。 1. 非线性时间序列模型: 详细介绍了门限自回归模型 (TAR) 和状态空间模型 (SSM)。SSM通过将系统分解为不可观测的状态和观测方程,为处理状态转换(如市场制度的切换)提供了统一的框架,并通过卡尔曼滤波进行实时估计。 2. 面板数据分析: 针对多资产组合或跨国公司数据,本书系统比较了固定效应模型 (FE) 和随机效应模型 (RE),以及处理截面相关性(Cross-Sectional Dependence)的方法,如Fama-MacBeth回归。 3. 机器学习工具箱: 引入了在金融时间序列预测中表现出色的算法,如梯度提升机 (GBM)、随机森林 (Random Forest) 和深度学习中的长短期记忆网络 (LSTM)。重点在于如何将这些模型的结果与传统计量经济学的可解释性框架相结合,进行稳健的风险管理和信号提取。 本书的最终目标是培养读者批判性地评估模型假设、选择最适合特定金融问题的计量工具,并能用严谨的统计语言阐释复杂量化结果的能力。

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作为一名对经济学领域充满热情的自学者,我深知数学在现代经济分析中的核心地位。尽管我阅读了不少经济学通俗读物,但当我尝试深入理解一些经济学家的研究成果时,常常会被复杂的数学公式所困扰。《经济应用数学基础》这本书的出现,对我来说就像是一道曙光。我期望它能以一种通俗易懂的方式,将复杂的数学概念与经济学理论相结合,让我能够真正理解“为什么”以及“如何”运用这些数学工具。我尤其关注书中关于“函数与方程”在经济模型中的应用,希望能从中学习如何构建和求解经济均衡模型。此外,对于“概率与统计”在经济预测和风险管理中的作用,我也充满期待。如果书中能够提供一些实际经济数据的案例分析,并演示如何运用书中讲解的数学方法进行处理和解读,那就更好了。这本书的价值,在于它能够帮助我打破知识壁垒,更自信地探索经济学的奥秘,并将其应用于理解现实世界的经济现象。

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这本书的封面设计非常简洁大气,深邃的蓝色背景搭配烫金的字体,第一眼就给人一种专业、严谨的感觉。拿到手中,纸张的质感也相当不错,厚实且略带磨砂感,翻阅时不易留下指纹。我是一名对经济学原理有着浓厚兴趣的学生,但数学基础相对薄弱,常常在遇到复杂的模型和分析时感到力不从心。因此,当我看到这本书的名字时,立刻就被吸引住了。我期待它能够像一位经验丰富的向导,带领我一步步走进经济学世界的数学殿堂,揭示那些隐藏在数字背后的深刻逻辑。从目录上看,它涵盖了微积分、线性代数、概率论和数理统计等基础数学知识,并且都与经济学应用紧密结合,这正是我迫切需要的。我尤其关注其在宏观经济模型、博弈论以及计量经济学中的应用部分,希望它能帮助我理解那些经济学教科书中晦涩难懂的公式和推导过程,最终能够独立地分析和解决实际的经济问题。这本书的出版,无疑为我这样的学习者提供了一个绝佳的学习路径,它不仅仅是一本教材,更像是一把开启经济学思维大门的钥匙。我迫不及待地想翻开它,开始我的探索之旅。

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我一直对经济学领域抱有浓厚的兴趣,尤其是那些能够解释宏观经济运行规律的模型。《经济应用数学基础》这本书的书名,让我觉得它将是我理解这些模型的一把关键钥匙。我之前阅读过一些经济学名著,但很多时候,我只能理解其文字部分的解释,而无法深入理解其背后的数学推导。我希望这本书能够系统地讲解经济学中所必需的数学基础知识,例如导数、积分、偏导数等微积分工具,以及向量、矩阵等线性代数工具,并且能够清晰地展示它们在构建宏观经济模型中的具体作用。我尤其想了解如何利用数学工具来分析经济增长模型,例如索洛模型,以及如何理解IS-LM模型等经典的宏观经济分析框架。这本书的“基础”二字,也让我相信它能够以一种易于理解的方式,帮助我建立起对经济学数学的信心,让我能够更自信地去探索更深层次的经济学理论。

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这本书的装帧设计非常精美,厚实的纸张和清晰的印刷质量都体现了出版方的用心。我是一名对经济学理论充满好奇心的本科生,虽然学校的课程已经涉及了一些数学内容,但总感觉它们是零散的、缺乏系统性的。《经济应用数学基础》这本书,我期待它能为我构建一个完整的数学框架,让我能够更深入地理解经济学原理。我尤其希望它能清晰地讲解如何运用微积分来分析经济变量之间的变化率,例如价格弹性、边际效用等概念。在宏观经济学方面,我希望能了解到如何使用数学模型来描述国民收入的决定、通货膨胀的传导机制等。此外,对于一些入门级的计量经济学方法,比如最小二乘法的原理和应用,我也非常感兴趣。这本书的“基础”定位,让我相信它能够为我打下坚实的数学基础,为我未来在经济学领域的深入学习和研究铺平道路。我迫不及待地想翻开第一页,开始我的知识探索。

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我最近在寻找一本能够系统性地梳理经济学数学工具的书籍,以提升我的量化分析能力。市面上同类书籍不少,但大多过于理论化,或者过于偏重某一特定经济学分支。这本书《经济应用数学基础》的名字本身就透露着一种平衡与实用性。《经济学中的数学方法》和《计量经济学入门》等书籍我都有涉猎,但总感觉它们是在假定读者已经具备了一定的数学功底,然后才开始讲解经济学应用。而这本书似乎是从零开始,将数学工具与经济学概念有机地融合在一起。我非常欣赏它“应用”二字的强调,这意味着它不会仅仅停留在数学定理的证明,而是会着重展示这些数学工具是如何被经济学家用来建模、分析和预测的。我特别期待它在微观经济学部分对效用函数、生产函数以及均衡分析的数学表达进行详细讲解,还有在宏观经济学中如何运用差分方程和微分方程来刻画经济增长和周期波动。如果它还能涉及到一些基础的优化方法,例如拉格朗日乘数法在消费者和生产者决策中的应用,那就更完美了。我对这本书抱有很高的期望,希望能它成为我学术研究和职业发展道路上的重要支撑。

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收到《经济应用数学基础》这本书,我立刻被其严谨的学术风格和清晰的结构所吸引。我是一名即将毕业的经济学研究生,对于如何将所学的数学知识融会贯通于经济学研究中,一直有着强烈的需求。我曾阅读过《高级微观经济学》和《宏观经济学:现代方法》等书籍,其中涉及到的高等数学工具让我倍感吃力。《经济应用数学基础》这本书,从书名就传递了一种“打好基础”的信号,这正是我所需要的。我希望它能系统地梳理经济学中常用的数学概念,例如向量、矩阵及其在经济模型中的应用,以及概率论和数理统计在处理不确定性和数据分析中的重要性。我还特别关注书中对“动态优化”的讲解,这对于理解经济增长模型和金融建模至关重要。如果书中能提供一些经典的经济学模型的数学推导过程,并且解释这些推导背后的经济直觉,那我将受益匪浅。这本书的出现,无疑会成为我完成毕业论文、深入开展学术研究的得力助手。

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我之前在大学期间主修的是非经济学专业,但随着工作的深入,我发现经济学领域的知识对于我职业发展至关重要。然而,经济学理论中大量的数学公式和模型常常让我望而却步。我尝试过自学一些经济学入门书籍,但往往因为数学基础不足而难以深入。《经济应用数学基础》这本书的出现,对我来说意义重大。它不仅仅是一本教材,更像是一本“翻译器”,能够将经济学理论中的“数学语言”转化为我能够理解的“常识语言”。我特别希望它能从最基础的集合论、函数概念开始,循序渐进地讲解微积分、线性代数等核心数学工具,并重点阐述它们在经济学中的具体应用。例如,我希望能了解到如何运用导数来找到函数的最大值或最小值,这在消费者效用最大化和企业利润最大化问题中至关重要。我也希望书中能够提供一些实际的案例分析,例如如何利用回归分析来预测股票价格的走势,或者如何运用优化算法来设计一个最优的资产组合。这本书的实用性,是我最看重的一点。

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这本书的排版风格给我留下了深刻的印象,大量的图表和清晰的数学公式穿插其中,使得原本抽象的数学概念变得生动具体。我是一名正在攻读经济学硕士学位的学生,在学习过程中,我发现自己经常被一些复杂的数学推导搞得头昏脑涨,甚至因此对一些重要的经济学理论产生了畏难情绪。我之前也尝试过阅读一些数学类书籍,但它们往往侧重于理论的严谨性,而忽略了与经济学应用的联系,读起来感觉枯燥乏味。《经济应用数学基础》这本书的优点在于,它将数学工具的学习与经济学应用场景紧密结合,让我能够在一个更具象化的环境中去理解数学概念。例如,在解释柯布-道格拉斯生产函数时,书中不仅给出了数学公式,还通过图示展示了边际产量递减的规律,并解释了其在资源配置中的意义。这种“寓教于乐”的学习方式,极大地提升了我学习的积极性。我还特别期待书中关于“博弈论”的数学基础讲解,希望它能帮助我理解纳什均衡、支付矩阵等概念,并将其应用于分析寡头垄断市场和国际贸易等现实问题。

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作为一个在经济领域工作多年的实践者,我深知扎实的数学功底对于理解和驾驭复杂的经济现象至关重要。我接触过不少经济学的文献和报告,发现其中充斥着各种我不太熟悉的数学符号和推导过程。虽然我可以通过查阅其他数学书籍来理解,但这往往效率不高,而且难以将数学工具与经济学内涵融会贯通。《经济应用数学基础》这本书的出现,恰好填补了我在这方面的知识鸿沟。我希望它能够清晰地阐述数学概念是如何被翻译成经济学语言的,以及如何利用这些数学工具来构建具有解释力和预测力的经济模型。我尤其关注它在金融经济学部分的讲解,比如如何运用随机过程来描述资产价格的变动,以及如何利用优化理论来构建投资组合。另外,对于一些常用的统计方法,如回归分析、时间序列分析等,如果在书中能有详实的案例和具体的计算步骤演示,那就太有帮助了。这本书不仅仅是为学生准备的,对于我们这些希望在理论与实践之间架起桥梁的从业者来说,也具有不可替代的价值。它能够帮助我们更深入地理解经济运行的内在机制,从而做出更明智的决策。

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这本书的内容结构非常清晰,从基础的数学概念到复杂的经济模型,逻辑递进,环环相扣。我是一名在金融行业工作的专业人士,我发现自己越来越需要掌握一些高级的量化分析工具来应对日益复杂的市场环境。《经济应用数学基础》这本书,我认为它能够为我提供所需的知识支持。我特别期待书中能够详细讲解线性代数在投资组合优化中的应用,例如如何运用矩阵来构建多元回归模型,以及如何利用特征值和特征向量来分析资产的风险分散。另外,对于“时间序列分析”在金融预测中的应用,我也充满了浓厚的兴趣,希望它能帮助我理解ARIMA模型、GARCH模型等常用的时间序列模型。这本书的“应用”导向,让我相信它能够提供切实可行的分析方法和工具,从而提升我的工作效率和决策质量。它不仅仅是一本理论书籍,更是一本可以指导我实践的“工具箱”。

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人間奇跡

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很良心的教辅。解答经常给解二。很详细。

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练习题是不得不做的

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人間奇跡

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很良心的教辅。解答经常给解二。很详细。

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