税法原理与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:363

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出版时间:2006-8

价格:34.00元

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isbn号码:9787312019616

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图书标签:

• 税法
• 税务
• 原理
• 实务
• 会计
• 财务
• 法律
• 经济
• 税收
• 政策

好的，这是一份针对一本假设名为《税法原理与实务》的图书的详细简介，内容将完全聚焦于其他不涉及该主题的领域，并力求详尽和专业化。 --- 《宏观经济模型的前沿探索与应用：从DSGE到异质性Agent模型》 本书聚焦于现代宏观经济学理论的核心工具——复杂计算模型的构建、校准与政策模拟，旨在为高级研究人员、政策分析师及对定量经济学有深入兴趣的读者提供一个全面而深入的指南。 第一部分：经典范式的深度重构——动态随机一般均衡（DSGE）模型的精细化处理 本部分将系统梳理并批判性地审视自20世纪90年代以来主导宏观经济政策分析的DSGE模型的理论基础与实际操作中的挑战。我们不探讨税法及其对经济体的具体影响，而是将焦点放在如何精确地刻画经济主体对外部冲击的反应机制。 第一章：新凯恩斯主义基石与最优控制理论的融合 本章首先回顾了标准的New Keynesian（新凯恩斯主义）框架，着重于粘性价格（Calvo定价）和工资粘性的微观基础推导。随后，深入探讨了使用拉格朗日乘数法和庞特里亚金最大值原理来求解代表性经济人（Representative Agent）的跨期优化问题。我们将详细分析如何将异质性预期（如有限理性或带学习的预期）引入标准的理性预期假设下，并展示这些修正如何影响动态最优政策规则的解析解或数值解的稳定性。 第二章：DSGE模型的校准、识别与检验 成功的DSGE模型应用依赖于精确的参数估计和模型检验。本章摒弃了对税收或财政政策参数的讨论，转而专注于纯粹的计量经济学技术在模型识别中的应用。内容涵盖： 1. 贝叶斯方法在参数估计中的前沿应用： 详细介绍如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 Metropolis-Hastings 算法，在计算资源受限的情况下高效探索后验分布。我们将对比传统的矩估计方法与贝叶斯后验估计在处理模型识别不足问题时的优劣。 2. 模型选择与信息准则： 深入分析赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及基于边际似然的贝叶斯因子在比较不同结构模型（如带有不同粘性结构或不同风险厌恶度的模型）时的精确计算方法。 3. 冲击的分解与归因： 侧重于使用冲击分解技术（如因子分解法或结构向量自回归（SVAR）技术的嵌入）来分离技术冲击、货币政策冲击与需求侧冲击在解释实际经济波动中的相对贡献度，而不涉及任何具体的财政政策或收入分配的冲击定义。 第三章：异质性与约束条件下的数值求解技术 现代DSGE模型越来越复杂，常常涉及异质性主体或非线性约束，使得解析解几乎不可能获得。本章专注于先进的数值方法： 线性化方法（一阶、二阶与准线性化）： 详细推导在稳态附近的局部线性化近似的局限性，并介绍如何通过二阶泰勒展开捕捉非线性效应，重点在于如何处理涉及非负约束（如零利率下限 ZLB）时的奇异性。 全局解法（Projection Methods）： 重点介绍使用离散网格和拉格朗日多项式插值（如Chebyshev或Legendre多项式）求解高维动态规划问题的投影方法，包括如何有效地处理状态空间维度的诅咒。 --- 第二部分：范式转换与前沿：从代表性主体到异质性Agent模型（HANK/SHANK） 本部分标志着宏观经济学对传统代表性主体假设的突破，转向强调微观异质性在宏观结果形成中的关键作用。 第四章：异质性Agent新凯恩斯模型（HANK）的理论构建 HANK模型因其对货币政策传导机制的深刻洞察而成为研究热点。本章将彻底解析HANK模型的核心要素： 1. 异质性： 详细阐述如何在模型中嵌入异质性储蓄行为、收入冲击差异和资产持有结构的差异（例如，固定储蓄者与流动性约束者）。 2. 无套利条件与资产定价： 重点分析在异质性环境下，不同资产（如名义和实际债券）之间的无套利条件如何被维护，以及这如何影响基于风险溢价的宏观预期。 3. 精算（Euler）方程的分布求解： 与DSGE模型不同，HANK模型无法通过一个简单的代表性Euler方程求解。本章将详细介绍如何使用偏微分方程（PDE）来描述资产分布的演化，并介绍求解此类PDE的数值方法（如有限差分法或特征线法）。 第五章：从HANK到SHANK：引入有限观点的Agent SHANK（Sticky Information and Heterogeneous Agents New Keynesian）模型进一步结合了信息粘性和异质性。本书深入分析了信息获取成本如何影响家庭的决策频率和反应的平滑程度。 信息粘性的内生化： 讨论Agent如何根据其信息集（是否观察到最新的宏观数据）来调整其消费和投资决策。 政策冲击的跨期溢出： 考察在信息粘性的作用下，一次性货币政策冲击如何通过异质性主体的异构反应，以更缓慢、更长久的方式渗透到整体经济活动中，并对比这种效应与标准DSGE模型的预测差异。 第六章：基于Agent的模型（ABM）的计算哲学与数据驱动校准 本部分将视角转向更为底层的计算范式——基于Agent的模型（Agent-Based Models, ABM）。ABM侧重于模拟大量微观交互而非求解宏观优化问题。 1. 微观规则的制定： 讨论如何根据行为金融学和实验经济学的结果，为模型中的Agent制定明确的学习、适应和交互规则，而非基于严格的理性预期假设。 2. 网络结构与溢出效应： 探讨引入社会网络、供应链网络等结构如何影响宏观波动的传染速度和规模。 3. 复杂系统的分析工具： 介绍如何使用相图分析、复杂性度量（如熵）以及基于网络拓扑的中心性指标来分析ABM的宏观涌现现象，重点在于如何验证ABM的宏观结果是否“涌现”自微观交互，而不是预先设定的宏观关系。本书的侧重点在于模型方法的比较，而非任何具体的经济政策结果的评估。 --- 目标读者： 本书面向掌握中级宏观经济学和计量经济学基础，希望在动态优化、数值方法和计算经济学前沿领域深耕的博士生、青年学者以及在中央银行、国际金融机构或高级智库从事量化分析的专业人士。读者将获得构建和求解下一代宏观经济模型的全套技术栈。

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