具体描述
《经济数学基础·微积分》根据教育部高等院校教学指导委员会《经济管理类本科数学基础课程教学基本要求》的“微积分纲目”编写而成，内容包括：函数、极限与连续，一元函数的导数与微分，中值定理与导数的应用，一元函数的不定积分，一元函数的定积分及其应用，多元函数的微积分，无穷级数，微分方程与差分方程。教材知识体系完整，结构严谨，内容精炼，循序渐进，推理简明，通俗易懂，例题丰富。每章后列出了该章重要概念的英文词汇，配备了适量的习题，并提供了习题的参考答案或提示。
《经济数学基础·微积分》可作为高等院校经管、文史、法律、外语等专业的“微积分”课程教材，也可供其他相关专业读者选用，对教师和科研工作者也具有参考价值。
《现代经济计量模型与应用》 本书简介： 在当今瞬息万变的经济环境中，理解和预测经济现象的动态行为，已经成为政府决策、企业战略乃至个人投资成功的基石。然而，经济数据本身往往充满随机性、非线性和复杂的相互依赖关系。传统的宏观经济分析方法，虽然提供了重要的理论框架，但在解释和量化现实世界中的经济关联时，常常显得力不从心。这时，一套能够严谨处理和分析经济数据的数学工具就显得尤为重要。 《现代经济计量模型与应用》一书，正是为应对这一挑战而生。它并非一本单纯的理论堆砌，而是一本旨在为读者提供一套系统、实用、且紧跟学术前沿的经济计量分析框架的指南。本书深入浅出地介绍了经济计量学的核心概念、经典模型以及当前最前沿的研究方法，并辅以大量精心设计的案例研究，帮助读者将理论知识转化为解决实际经济问题的能力。 本书的写作宗旨是，让读者在掌握抽象的数学原理的同时，能够深刻理解这些原理在经济分析中的实际意义和应用价值。我们相信，一个优秀的经济分析师，不仅需要对经济理论有深刻的洞见，更需要能够驾驭复杂的数据，并通过严谨的统计方法揭示经济现象背后的规律。 本书内容梗概： 本书共分为三个主要部分，循序渐进地引导读者从基础理论走向高级应用。 第一部分：经济计量学基础理论 本部分为读者搭建了坚实的理论基础，讲解了经济计量分析所必需的统计学和概率论知识，以及最基本、最核心的计量模型。 第一章：经济计量学概述与研究方法 本章首先界定经济计量学的概念、研究范畴及其在现代经济学中的地位。我们将探讨经济计量学如何连接经济理论与现实数据，并介绍从建立经济模型、收集和整理数据、估计模型参数、检验模型假设到进行经济预测和政策分析的研究流程。 我们将重点阐述计量经济学研究的基本原则，包括内生性、外生性、相关性和因果性等关键概念，并讨论在实际研究中可能遇到的挑战以及应对策略。 此外，本章还会简要回顾经济计量学的发展历程，展示其如何从简单的统计回归发展到如今丰富多样的模型体系，为后续章节的学习打下铺垫。 第二章：回归分析的基本原理 本章是本书的重中之重，我们将深入讲解经典线性回归模型（OLS）。首先，从概率论的角度引入随机变量、概率分布、期望与方差等概念，为理解模型中的误差项奠定基础。 接着，我们详细推导普通最小二乘法（OLS）的原理，解释如何通过最小化残差平方和来估计模型参数。我们将清晰地阐述OLS估计量的性质，包括无偏性、一致性和有效性，并介绍高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的含义及其重要性。 此外，本章还将介绍如何进行模型设定（model specification），包括选择合适的变量、变量的函数形式（线性、对数、指数等）以及变量的交互作用。 同时，本章还将详细讲解回归模型的统计检验，如t检验、F检验以及R平方等统计量的含义和应用，教会读者如何评估模型的拟合优度和参数的显著性。 第三章：异方差性、序列相关性及其处理 在实际的经济数据分析中，OLS模型的基本假设往往会被打破。本章将重点讨论两种常见的违反正态分布假设的异方差性（Heteroskedasticity）和序列相关性（Autocorrelation）。 我们将深入分析异方差性产生的经济根源（如收入水平、企业规模等因素对误差方差的影响），以及它对OLS估计量和统计推断的负面影响。同时，我们将介绍多种检测异方差性的方法，如图示法、怀特检验（White test）、布罗依施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey test）等。 接着，我们将详细阐述序列相关性，特别是在时间序列数据中，前一期观测值对后一期观测值的影响。我们将分析序列相关性对OLS估计的偏误以及如何进行相关性的检验，如德宾-沃森检验（Durbin-Watson test）、布罗依施-戈弗雷检验等。 最后，本章将系统介绍处理异方差性和序列相关性的方法，包括广义最小二乘法（GLS）、稳健标准误（Robust Standard Errors）以及差分法等，并指导读者如何在实际应用中选择合适的方法。 第二部分：多变量模型与高级计量技术 随着经济分析的深入，我们往往需要考虑多个解释变量的影响，并运用更复杂的模型来捕捉经济现象的内在联系。本部分将聚焦于多变量模型以及一些高级计量技术。 第四章：多重线性回归与变量选择 本章将线性回归模型推广到包含多个解释变量的情况，即多重线性回归。我们将探讨如何解释多个解释变量的系数，以及它们对因变量的边际效应。 我们将重点讨论多重共线性（Multicollinearity）问题，即解释变量之间高度相关对模型估计和解释带来的困难。本书将介绍检测多重共线性的方法，如方差膨胀因子（VIF），并提供解决多重共线性的策略，如变量剔除、数据合并或引入正则化方法。 此外，本章还将介绍模型设定中的变量选择问题。我们将探讨不同的变量选择准则，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），以及逐步回归（stepwise regression）、向前选择（forward selection）、向后剔除（backward elimination）等方法，并分析它们各自的优缺点。 第五章：虚拟变量与交互项 经济现象中充斥着分类变量（如地区、行业、政策类型等）和具有时间特征的变量（如节假日、经济危机等）。本章将深入讲解如何使用虚拟变量（Dummy Variables）将其纳入回归模型。 我们将详细介绍创建虚拟变量的规则，以及如何解释虚拟变量的系数，例如dummies for level shifts, slope changes, and seasonal effects。 更进一步，我们将引入交互项（Interaction Terms）的概念，它允许我们检验一个解释变量对因变量的影响是否会因另一个解释变量的不同取值而发生变化。我们将演示如何构建和解释包含交互项的模型，以及它在分析政策效果、制度差异或市场细分等问题中的应用。 第六章：联立方程模型与工具变量法 在经济学中，许多经济变量之间存在相互依赖关系，形成联立方程系统。例如，供给和需求曲线同时决定价格和产量。本章将介绍联立方程模型（Simultaneous Equation Models），以及为什么直接应用OLS会导致估计偏差（endogeneity）。 我们将详细讲解识别（identification）问题，即在联立方程系统中，如何确保模型的参数是可以唯一估计的。 接着，本章将重点介绍解决内生性问题的关键技术——工具变量法（Instrumental Variables, IV）。我们将清晰地解释工具变量的定义、选择标准以及如何通过两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）或其他IV估计方法来获得一致的估计量。我们将通过具体的经济学案例，如教育与收入的关系、政策干预的效果评估等，来展示工具变量法的强大应用。 第三部分：高级计量模型与实证应用 本部分将进一步拓展计量模型的应用范围，介绍一些更高级、更具挑战性的计量模型，并结合具体的经济部门和问题进行实证分析。 第七章：时间序列模型：ARIMA与VAR 时间序列数据在经济分析中占有极其重要的地位，许多经济变量（如GDP、通货膨胀率、股票价格等）本身就呈现出显著的时间序列特征。本章将深入讲解经典的经济时间序列模型。 我们将从自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型开始，逐步引导读者理解自回归积分移动平均（ARIMA）模型的构建、参数估计、模型检验和预测。我们将讲解差分（differencing）在处理非平稳时间序列数据中的作用。 此外，本章还将介绍向量自回归（VAR）模型，它能够捕捉多个时间序列变量之间的动态相互影响。我们将讲解VAR模型的设定、估计、诊断检验以及如何利用VAR模型进行脉冲响应分析（Impulse Response Analysis）和方差分解（Variance Decomposition），从而揭示不同宏观经济冲击对经济变量的影响路径和贡献度。 第八章：面板数据模型：固定效应与随机效应 面板数据（Panel Data）结合了横截面数据和时间序列数据的特点，能够同时观察多个经济主体（如国家、企业、家庭）在不同时间点上的观测值。本章将深入讲解面板数据模型。 我们将详细介绍面板数据的优势，以及其在控制未观测异质性方面的强大能力。 本书将系统讲解固定效应模型（Fixed Effects Model, FEM）和随机效应模型（Random Effects Model, REM）。我们将阐述这两种模型的区别、适用条件，以及如何通过Haussman检验来选择更合适的模型。 我们将重点展示面板数据模型在分析政策效果、跨国比较、企业效率评估等问题上的应用，例如分析教育年限对收入的影响，考虑个体特异性；或者评估不同国家财政政策对经济增长的影响。 第九章：离散选择模型：Logit与Probit 在许多经济学研究中，因变量并非连续变量，而是取值为离散选项，例如购买决策（购买/不购买）、就业状态（就业/失业）、违约风险（违约/不违约）等。本章将介绍用于处理这类离散因变量的模型。 我们将重点讲解二元选择模型（Binary Choice Models），包括Logit模型和Probit模型。我们将阐述它们的基本原理，并解释为什么线性概率模型（Linear Probability Model, LPM）存在缺陷。 我们将详细介绍Logit和Probit模型的参数估计方法（如最大似然估计法, Maximum Likelihood Estimation, MLE），以及如何解释模型的估计结果，包括边际效应（marginal effects）的计算和解读。 本书将通过生动的案例，例如分析影响家庭购房意愿的因素，或预测企业破产风险，来展示离散选择模型的强大应用。 第十章：计量经济学在特定领域的应用案例 为了帮助读者更好地理解和掌握所学的计量经济学工具，本章将精选多个经济学研究领域，深入剖析具体的实证研究案例。 我们将展示如何运用时间序列模型分析宏观经济预测，例如GDP增长率、通货膨胀的预测。 我们将分析金融市场的计量模型，例如风险管理、资产定价、波动率预测等。 我们将探讨劳动力经济学中的计量应用，例如教育回报率、性别薪酬差距、失业率分析等。 我们还将涉及发展经济学、国际经济学、环境经济学等领域中的经典计量研究，展示计量经济学在解决现实世界复杂经济问题中的多样性和有效性。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在讲解抽象的数学原理的同时，始终强调其在经济分析中的实际意义和应用。 案例丰富： 穿插大量精心设计的经济学案例，帮助读者理解概念，并提供实践指导。 数学严谨性： 在保持易读性的前提下，本书对数学推导和统计理论进行了严谨的处理。 前沿性： 涵盖了当前经济计量学研究中的主流模型和方法，使读者能够跟上学术发展。 逻辑清晰： 内容结构从基础到高级，循序渐进，适合不同程度的读者。 适读人群： 本书适合经济学、金融学、统计学、管理学等相关专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究和实务工作的专业人士。对于希望掌握现代经济分析工具，提升数据分析和建模能力的读者，本书将是一本不可多得的参考书。 通过阅读《现代经济计量模型与应用》，读者将能够建立起扎实的经济计量学理论基础，掌握解决复杂经济问题的分析方法，并具备运用先进的计量模型进行严谨的实证研究的能力，从而在学术研究和实际工作中取得更大的成就。
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一本书从初二看到大一下我也是够厉害的 不过搞经济的数学学这么浅不太好吧
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