经济数学基础.上册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:顾静相

出品人:

页数:157

译者:

出版时间:2008-3

价格:11.60元

装帧:

isbn号码:9787040146974

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经济数学基础（上册）—— 洞悉经济运行的思维工具箱 本书并非一本枯燥乏味的数学定理汇编，而是旨在为读者构建一套强大而实用的经济分析工具箱，帮助您以严谨的数学语言理解、阐释和预测纷繁复杂的经济现象。 我们深知，经济学的本质在于对稀缺资源的配置和利用，而数学作为描述数量关系和逻辑推理的通用语言，恰恰是实现这一目标最得力的助手。因此，《经济数学基础（上册）》将带领您深入浅出地掌握那些在现代经济学理论和实践中不可或缺的数学方法。 本书的上册，侧重于为读者夯实微观经济分析的基础，为后续更复杂的宏观经济学及计量经济学学习铺平道路。 我们将从最基本的概念出发，逐步引入概率论、数理统计、线性代数等核心数学分支，并紧密结合经济学的具体应用场景。每一章的知识点都精心设计，力求在理论的严谨性与应用的直观性之间取得最佳平衡。 第一部分：概率论与数理统计——驾驭不确定性的经济世界 经济活动无时无刻不伴随着不确定性。消费者对未来收入的预期、企业对市场需求的判断、金融市场资产价格的波动，都充满了随机性。本部分将为您系统介绍概率论的基本概念，包括随机事件、概率、条件概率、独立性等，让您理解不确定性发生的规律。 您将学会如何描述和量化这些不确定性，例如通过离散型和连续型随机变量来刻画不同类型的经济量，如产品销量、失业率等。 更重要的是，我们将深入探讨概率分布的强大应用。 您将了解泊松分布如何描述特定时间段内发生某个事件的次数（如电话咨询的数量），二项分布如何分析固定次数试验中成功的次数（如新产品上市的成功率），以及正态分布在描述许多经济变量（如个人收入、考试成绩）时的普遍性和重要性。理解这些分布的特性，能够帮助我们更准确地预测经济变量的可能取值范围及其发生的概率，从而做出更明智的决策。 在此基础上，本书将转向数理统计的核心内容。 如何从有限的样本数据中推断出关于整体经济现象的结论？这是统计学解决的关键问题。您将学习样本统计量的概念，例如样本均值、样本方差等，以及它们与总体参数之间的关系。参数估计是统计学的重要组成部分，您将掌握点估计和区间估计的方法，了解如何利用样本信息来估计未知的经济参数，例如平均消费倾向、投资乘数等，并对估计的精度有一个清晰的认识。 假设检验则是基于样本数据对经济理论进行验证的重要工具。 您将学习如何构建零假设和备择假设，如何根据样本信息计算检验统计量，以及如何根据显著性水平做出拒绝或不拒绝原假设的决策。例如，我们可以利用假设检验来判断某项经济政策是否真的对经济增长产生了显著影响，或者某个行业的利润率是否显著高于其他行业。 本部分将通过大量经济学实例，引导您将统计学理论转化为解决实际经济问题的利器。 第二部分：线性代数——解析经济系统的内在联系 经济系统往往是复杂的、多变量相互关联的。例如，一个国家的国民经济可以看作是多个部门之间相互投入、相互产出的复杂网络。线性代数正是分析这类多变量系统及其相互关系的强大数学语言。 本部分将为您系统介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组等基本概念。 您将学习向量作为描述经济变量（如商品数量、价格）的工具，以及向量运算（如加法、标量乘法）在经济学中的含义。 例如，两个商品组合的向量相加，可以得到合并后的商品数量；将一个价格向量乘以一个数量向量，可以得到总价值。 矩阵将作为描述经济部门之间投入产出关系的强大工具。 您将学习矩阵的加法、乘法，以及矩阵的转置、逆等运算。例如，投入产出矩阵可以清晰地展示一个产业部门的产出被哪些其他部门作为生产要素投入，以及各部门之间的经济流量。 通过矩阵运算，我们可以分析经济系统中的相互依赖关系，例如一个部门产出的变化对其他部门的影响程度。 线性方程组在经济学中有着广泛的应用。 您将学习如何用矩阵方程来表示经济模型，例如生产函数、供求模型等。求解线性方程组，能够帮助我们找到经济系统的均衡状态，即在特定条件下，各个经济变量（如产量、价格）会达到一个稳定的值。 例如，我们可以利用线性方程组来求解完全竞争市场中商品的价格和产量均衡。 本书还将介绍线性空间、向量空间、基、维度等概念，并阐述它们在经济模型中的意义。 理解线性代数中的这些概念，有助于我们更深入地理解经济模型的结构和特性，例如模型的自由度、解的唯一性等。通过学习本部分内容，您将能够更加清晰地构建和分析复杂的经济模型，理解经济系统内部的逻辑和运行机制。 第三部分：函数与微积分——刻画经济变化的动态过程 经济学中充满了变化，价格的变动、产量的增减、成本的波动，这些都涉及到量与量之间的函数关系以及变化的速率。微积分正是研究函数及其变化规律的数学工具。 本部分将为您介绍函数、极限、连续等基本概念，为理解变化奠定基础。 您将学习如何用函数来刻画经济变量之间的关系，例如，消费函数描述了收入与消费之间的关系，生产函数描述了生产要素投入与产出之间的关系。 理解函数的性质，如单调性、凹凸性，能够帮助我们分析经济变量变化的趋势和方向。 极限概念是微积分的基石，它能够帮助我们理解当某个变量趋近于某个值时，函数值的变化趋势。 在经济学中，极限可以用于分析经济变量在无限期或趋于无穷大的情况下的行为，例如，长期均衡价格的确定。 本书将重点介绍导数及其在经济学中的应用。 导数表示函数的变化率，在经济学中，它具有极其重要的意义。例如，边际消费倾向（Marginal Propensity to Consume, MPC）就是消费函数对收入的导数，它表示收入每增加一个单位，消费将增加多少。 您将学习如何计算各种经济函数（如总成本函数、总收益函数）的导数，并理解边际成本、边际收益等核心经济概念。 导数在优化问题中也发挥着关键作用。 经济学中充满了“最优化”的问题，例如，企业如何确定产量以实现利润最大化，消费者如何分配预算以实现效用最大化。本书将介绍如何利用一阶导数和二阶导数来寻找函数的极值点，从而解决这些经济学中的最优化问题。 您将学会如何建立目标函数和约束条件，然后运用微积分的方法找到最优解。 此外，本书还将触及积分的概念。 积分可以看作是导数的逆运算，它在经济学中常用于计算累积量。例如，通过对边际成本函数进行积分，可以得到总成本函数；通过对边际效用函数进行积分，可以得到总效用函数。 积分还可以用于计算经济学中的一些面积，例如消费者剩余和生产者剩余。 《经济数学基础（上册）》并非仅仅罗列数学公式和定理，而是通过精选的经济学案例，将抽象的数学概念与鲜活的经济现实紧密相连。 我们希望通过这本教材，赋予您一双洞察经济运行的“数学眼”，让您能够更深刻地理解经济世界的运行规律，更自信地分析和解决复杂的经济问题。 无论您是经济学专业的学生，还是对经济学领域充满兴趣的探索者，本书都将是您在经济学学习道路上不可或缺的坚实基石。

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这本书简直是为初学者量身定做的宝典！我前段时间刚开始接触经济学，感觉那些复杂的数学公式简直是天书，根本不知道从何下手。直到我翻开这本《经济数学基础.上册》，我的整个学习路径一下子清晰了。作者在讲解基础概念时，总是能用非常贴近经济学实际的例子来阐释那些枯燥的数学原理。比如，在讲到微积分的导数概念时，他没有直接丢出一堆公式，而是用边际成本和边际收益的概念来解释，让我立刻就明白了这些数学工具在经济分析中的实际意义。特别是对函数、集合这些基础概念的梳理，简直是教科书级别的清晰，逻辑链条环环相扣，读起来完全没有那种生硬的割裂感。这本书的排版也很友好，图文并茂，很多地方的插图都非常精妙地帮助理解抽象的概念。可以说，如果你是和我一样，数学基础相对薄弱，但又想扎实掌握经济分析工具的读者，这本书绝对是你的“救命稻草”。它真的让你觉得，经济数学并非高不可攀的学问，而是可以被理解和掌握的工具。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“工具箱”的构建理念。它不是简单地罗列数学定理，而是将数学视为一套解决经济学谜题的工具集。在讲解矩阵分解和行列式概念时，它将重点放在了这些工具如何帮助我们判断经济模型的唯一解或是否存在多重均衡状态上。这种“工具驱动”的叙述方式，极大地激发了我的学习兴趣，因为我能清楚地看到我每学一个新概念，就多掌握了一把解决现实经济问题的钥匙。而且，这本书在对一些复杂数学概念的引入上处理得非常克制和有远见，它只引入了高等经济学分析中“当下最需要”的部分，将更深层次的拓扑、泛函等留给后续的专业课程。这种循序渐进、目标明确的编排，让人在学习过程中始终保持信心，不会因为过早接触到“力不能及”的内容而产生挫败感。这是一本真正以学习者的成长轨迹为核心来设计的教材。

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坦白说，市面上关于经济数学的书籍多如牛毛，但很多都存在一个通病：要么数学过于抽象，脱离实际；要么过于注重应用，基础不牢。然而，这本《经济数学基础.上册》在平衡这两者之间找到了一个近乎完美的契合点。它在引入概率论基础时，花了大篇幅来解释随机变量的定义和常见的分布函数，并且每一个分布的选择都紧密联系着经济学中的不确定性问题，比如风险评估或投资组合的波动性。我个人感觉，这本书的编写者对教学法有着深刻的洞察力。它不像一些西方的原版教材那样，知识点铺陈过于密集，读起来需要频繁查阅词典和补充材料。这本书的语言简洁而有力，完全符合我们本土读者的阅读习惯，同时又不失其应有的学术严谨性。对于那些希望在考研或准备进入研究生学习阶段的读者来说，这本书提供的扎实基础，绝对是通往高阶经济学殿堂的坚实地基。

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我拿到这本书的时候，最先注意到的就是它那种非常“学院派”的厚重感，但翻开后发现，它完全不是那种让人望而生畏的啃硬骨头。这本书的章节安排非常具有匠心。它似乎非常了解学生在学习过程中的“痛点”，总是在一个知识点刚刚开始让你感到困惑时，就及时地引入一个精心设计的例题来“解惑”。我尤其欣赏它在处理优化问题时的叙述方式。从基础的一元函数极值到多元函数的拉格朗日乘数法，每一步的过渡都像是攀登一座精心规划的阶梯，每一步都有清晰的视野和明确的目标。作者似乎在和读者进行一场耐心的对话，而不是单方面的知识灌输。它鼓励读者去思考“为什么”要用这种方法，而不是仅仅记住“如何”使用这个方法。对于那些习惯了死记硬背公式的学生来说，这本书会是一个很好的“矫正器”，它强迫你真正去理解数学背后的逻辑和经济学的直觉，非常有助于培养真正的分析能力。

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作为一名已经学习过一些计量经济学的学生，我原本以为这本“基础”读物对我来说可能有些“低阶”，但事实证明，我低估了它的深度和广度。这本书对线性代数和概率论基础的讲解，远比我之前接触的任何一本教材都要扎实和透彻。尤其是在处理矩阵运算和随机变量分布的部分，作者不仅仅停留在公式推导上，而是深入探讨了这些数学结构背后的经济学含义。比如，在讲解特征值和特征向量时，它巧妙地将其与经济系统中的稳定性和动态变化联系起来，这让我对之前一些模糊的概念有了豁然开朗的理解。这本书的论述风格非常严谨，逻辑推导滴水不漏，但同时又保持了一种学术上的优雅。它不急于展示多么高深的理论，而是耐心引导读者构建起一个坚固的数学思维框架，这个框架对于未来深入学习更复杂的经济模型至关重要。对于那些想从“会用公式”跨越到“理解公式的本质”的读者来说，这本书的价值无可替代。

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