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出版者:Idea Group Publishing

作者:Chen, Shu-Heng; Jain, Lakhmi; Tai, Chung-Ching

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2005-11-08

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781591406495

丛书系列:

图书标签:

计算经济学
经济模型
数值方法
优化
动态规划
博弈论
代理人模型
金融经济学
宏观经济学
计量经济学

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具体描述

《经济学模型与计算方法》本书深入探讨了现代经济学研究中至关重要的两个方面：经济模型的构建与数值计算方法的应用。经济学研究的不断发展，对理论的严谨性、解释的准确性以及预测的能力提出了更高要求，而强大的计算工具和精密的数学模型正是满足这些需求的基石。本书首先会详细阐述经济学模型的核心要素和不同类型。我们将从最基础的微观经济学模型入手，例如效用最大化、成本最小化等，展示如何将经济主体（消费者、生产者）的行为抽象为数学表达式，以及这些抽象如何反映现实世界的经济现象。在此基础上，我们将扩展到宏观经济学模型，如新古典增长模型、DSGE（动态随机一般均衡）模型等，分析它们如何刻画经济体的整体运行规律、政策传导机制以及经济周期波动。此外，我们还会涉足计量经济学模型，强调模型设定、参数估计和模型检验的重要性。读者将了解到模型选择的原则、模型识别的挑战，以及如何通过数据来验证或修正理论模型。模型构建并非终点，如何在这些模型框架下进行分析、求解和模拟才是关键。因此，本书的另一核心内容将聚焦于支撑经济学模型运作的计算方法。我们将全面介绍各种数值分析技术，并阐释它们在经济学问题中的具体应用。首先，线性代数是经济学模型中的基础工具，本书将回顾矩阵运算、特征值分解、SVD（奇异值分解）等概念，并展示它们在投入产出分析、一般均衡模型求解中的应用。对于非线性方程组，如微观经济学模型中的均衡条件，我们将介绍牛顿法、不动点迭代等求解方法，并分析它们的收敛性和适用范围。随着模型复杂度的提升，解析解往往难以获得，此时数值优化的技术变得尤为重要。本书将深入讲解各种优化算法，包括无约束优化（梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法）和约束优化（拉格朗日乘数法、KKT条件、内点法）。读者将学习如何利用这些方法来解决经济主体面临的资源配置、投资决策等问题，以及如何理解和实现这些算法。许多经济模型，特别是动态模型和随机模型，需要借助数值模拟来研究其长期行为、对 shocks 的反应以及参数敏感性。本书将介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的原理和在风险评估、资产定价中的应用。对于涉及随机微分方程或差分的模型，我们将探讨欧拉-马鲁亚马方法、Milstein方法等数值离散化技术。此外，本书还将涵盖一些高级计算技术。例如，在处理具有复杂状态空间或参数空间的模型时，我们可能会引入马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于贝叶斯推断和参数估计。对于一些涉及复杂决策过程的模型，如动态规划，我们将讨论值函数迭代（Value Function Iteration）和策略函数迭代（Policy Function Iteration）等算法，它们是求解最优控制问题和动态规划问题的核心。为了让读者能够理论联系实际，本书将穿插大量的案例研究，涵盖宏观经济政策分析、金融市场建模、产业组织、劳动经济学等多个领域。这些案例将展示如何将前面介绍的经济学模型和计算方法结合起来，解决实际的经济学问题，例如模拟货币政策对通货膨胀的影响、评估财政赤字的可持续性、分析企业定价策略以及预测资产价格波动等。本书的目标读者是经济学、金融学、数量经济学及相关领域的学生和研究人员。无论您是初次接触计算经济学，还是希望深入了解更高级的数值方法，本书都将为您提供扎实的理论基础和实用的技能。通过本书的学习，读者将能够更自信地构建、分析和求解复杂的经济学模型，从而在学术研究和政策实践中发挥更大的作用。掌握这些工具，意味着能够将抽象的经济理论转化为可操作的分析，对经济现象进行更精准的刻画和更有效的预测。