《经济应用数学》是针对经管类专业学生的专业学习和未来工作需要而编写的。《经济应用数学》的主要特色为突出实用、关注现实、案例驱动、强化软件应用,《经济应用数学》共分为4章,具体内容包括微积分在经济管理中的应用、矩阵代数、线性规划、数理统计基础等。
《经济应用数学》可作为高等职业学校、高等专科学校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校经管类专业的教材,也可供科技人员参考。
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我最近在研究博弈论在市场竞争分析中的应用,所以特意翻到了这本书中与此相关的章节。我原以为会看到纳什均衡的计算技巧,或者一些经典的囚徒困境在寡头垄断市场中的变体分析。然而,我所看到的却是对策论的公理化基础和完备性定理的深入探讨。作者对“理性人假设”的数学前提进行了近乎哲学的剖析,而不是侧重于如何利用这些均衡概念来预测实际的市场行为。例如,在描述动态博弈时,篇幅更多地放在了子博弈完美均衡的构造上,而对于如何将这种均衡解应用到企业研发投入决策或价格战预测中,则只是一笔带过,留给读者的想象空间太大。我希望能看到更多图示化的模型构建过程,或者至少是几个贴近现实的案例推演,但这本书的内容似乎更倾向于在纯粹的数学框架内把理论的逻辑链条织得密不透风。对于我这样的应用型学习者来说,这本书更像是一本“理论的地图集”,而非一辆能带我直达目的地的“交通工具”。
评分从排版和装帧来看,这本书确实是一本“老派”的教科书风格,字体偏小,公式密集,几乎没有彩色图表来辅助理解,这在如今追求视觉效率的时代显得有些格格不入。我注意到,书中对一些关键概念的定义和推导,往往需要跨越多个章节才能找到完整的逻辑链条,这要求读者必须按部就班地从头读到尾,很难像查阅参考书那样进行选择性阅读。比如,在涉及最优化理论时,涉及到KKT条件的部分,作者并没有将其独立成章进行详细的几何直观解释,而是将它嵌入到约束优化问题的统一框架中,这使得对于那些对凸优化概念不熟悉的读者来说,理解起来会非常吃力。我试着在网络上搜索一些相关的教学视频来辅助理解这些复杂的优化问题,发现市面上大多数针对应用经济学的教程,其数学深度都远不及本书。这让我意识到,这本书的定位并非是大众化的入门读物,它更像是一本需要投入大量时间进行系统性学习的专业参考书,不适合那些只想快速掌握一两个应用技巧的读者。
评分说实话,这本书的阅读体验就像是上了一堂久违的大学高等数学课,那种感觉是既熟悉又带着一丝敬畏。我特别关注了其中关于随机过程在资产定价中的应用那一章,本以为会看到一些关于布朗运动和伊藤积分的直观解释,方便我理解Black-Scholes模型的精髓。结果呢,作者直接切入了随机微积分的严谨证明,几乎没有“软化”的过渡。每一个定理的提出都伴随着冗长且需要反复研读的证明过程,这对于我这种更侧重于“如何用”而非“为什么是这样”的读者来说,着实有些劝退。我甚至需要时不时地停下来,翻回前面的微积分基础章节去复习一些遗忘已久的微积分和线性代数知识点。这种对基础的极端重视,无疑保证了内容的严谨性,但也极大地拉高了阅读的门槛。我感觉这本书的编者似乎预设了读者具备扎实的数理背景,对于那些希望通过阅读这本书来快速补齐经济学短板的读者来说,这本教材的“劝退指数”可能会很高。它更像是给数学系学生开设的经济学选修课教材,而不是为经济学学生量身定制的“应用”指南。
评分我花了大量时间试图理解书中关于时间序列分析和计量经济模型的部分,这正是我目前工作中最需要加强的领域。我期待能看到如何利用ARMA或GARCH模型来处理金融时间序列中的波动率聚类现象。然而,这本书的侧重点似乎放在了对这些模型的统计学基础——比如平稳性的严密定义和检验方法——进行数学论证,而不是如何实际拟合、诊断和解释模型的参数。我更希望看到的是如何处理实际数据中的非正态性问题,或者不同估计方法(如OLS、MLE)在面对时间序列数据时的优劣比较。书中给出的例子非常简洁、理想化,缺乏真实世界数据的复杂性和噪音。这使得我在尝试将书中学到的理论应用到我处理的带有大量缺失值和异常点的实际数据上时,感到力不从心。这本书提供的是一种高度抽象化的、理想化的数学框架,它能让你了解这些模型的“骨架”,但对于如何“填充血肉”——即实际操作层面的技巧和陷阱——却着墨甚少,这让应用导向的我感到有些意犹未尽。
评分这本《经济应用数学》的封面设计得相当朴素,纯黑色的背景上用银色的宋体字印着书名,透露出一种严谨和专业的基调。我原本是抱着学习一些基础经济学模型的目的翻开它的,期待能找到一些清晰的、能直接应用到金融分析中的数学工具。然而,我发现这本书的内容似乎更偏向于理论的构建和深层次的数学推导,而不是那种立竿见影的“操作手册”。比如,在讲解偏微分方程在宏观经济模型中的应用时,作者用了大量的篇幅来论证为什么选择特定的解法比其他方法更具优越性,这种详尽的论证过程,虽然对数学功底扎实的人来说是种享受,但对于初学者来说,可能会感觉像是在攀登一座陡峭的山峰,每一步都需要仔细斟酌,稍有不慎就会迷失在复杂的符号和公式的海洋中。书中引用的案例也大多是经典的、抽象的经济学场景,而非当前市场热点或具体行业的数据分析,这使得我在尝试将书中的知识点与我日常接触的商业决策联系起来时,需要付出额外的努力去“翻译”和“简化”这些理论。可以说,这本书更像是一本为未来研究者准备的奠基石,而不是给急于解决眼前问题的从业者准备的工具箱。它要求读者不仅要理解数学,还要对经济学的基本假设有深刻的洞察。
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