概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:高旅端

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-05-17

价格:18.0

装帧:

isbn号码:9787111038634

丛书系列:

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• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
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• 大学教材
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• 统计
• 随机过程

好的，这是一份关于《高级宏观经济学：理论与应用》的图书简介。 --- 《高级宏观经济学：理论与应用》 作者： [此处填写作者姓名] 页数： 约 750 页 装帧： 精装/平装（根据实际情况选择） 目标读者： 经济学研究生、高年级本科生（专业方向）、经济研究机构的研究人员、中央银行及财政部门的政策分析师。 --- 内容概述 《高级宏观经济学：理论与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且严谨的现代宏观经济学分析框架。本书超越了基础教科书对简单模型和静态分析的依赖，聚焦于动态、随机和异质性环境下的宏观经济决策、政策评估以及经济波动机制。本书的结构设计清晰，从核心的跨期优化理论出发，逐步构建起包含不完全信息、金融摩擦、异质性主体和非线性动态的复杂模型，旨在培养读者利用前沿工具解决复杂实际经济问题的能力。 全书内容涵盖了从最基础的跨期消费者和生产者理论的动态拓展，到主流的动态随机一般均衡（DSGE）模型构建和求解，再到财政和货币政策的长期与短期效应分析。特别值得强调的是，本书对前沿研究领域的介绍和整合，确保了读者接触到的是当前学术界最活跃、最具影响力的理论工具。 第一部分：基础理论与动态优化（The Foundations of Dynamic Optimization） 本部分是全书的理论基石，重点在于建立严格的数学和经济学基础，使读者能够掌握现代宏观经济学分析的“语言”。 第一章：跨期选择与随机控制基础 本章首先回顾了静态优化问题的求解方法，随后引入了跨期约束下的消费者行为。核心内容包括：欧拉方程的推导、跨期替代弹性（EIS）的含义及其对储蓄行为的影响。随后，引入随机性对决策制定的挑战，包括马尔可夫决策过程（MDP）的基础概念。重点介绍贝尔曼方程的构建，这是动态规划的核心工具。 第二章：连续时间模型与随机最优控制 为了更好地处理金融市场中资产定价和连续时间动态系统的分析，本章深入探讨了连续时间框架下的动态优化。引入随机微分方程（SDEs）和伊藤引理。核心是随机最优控制理论的应用，特别是Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的求解技巧。这为后续的连续时间DSGE模型（如 RBC 模型在连续时间下的变体）奠定了数学基础。 第三章：搜寻与匹配理论（Search and Matching Theory） 认识到经济中摩擦和信息不对称的普遍性，本章将引入搜寻理论作为分析劳动力市场和商品市场摩擦的必要工具。重点阐述Mortensen-Pissarides (MP) 框架，分析失业的形成机制、匹配函数（Matching Function）的估计，以及搜寻成本对工资和就业决策的影响。这为理解粘性价格和粘性工资的微观基础提供了坚实的支撑。 第二部分：标准动态随机一般均衡模型（DSGE Framework） 本部分是构建现代宏观经济学分析的核心模块，聚焦于如何将微观基础与宏观波动联系起来。 第四章：实际经济周期（RBC）模型：稳态与线性化 RBC 模型作为新古典宏观经济学的基石，被详细剖析。本章侧重于如何利用拉格朗日函数推导出代表性主体的最优决策规则。重点讲解如何确定模型的稳态（Steady State），并使用一阶泰勒近似（线性化）将非线性模型转化为更容易求解和分析的线性模型。系统介绍求解线性化系统的工具，例如向量自回归（VAR）形式的表达。 第五章：新凯恩斯主义（NK）模型与粘性价格 本章将新古典模型与凯恩斯主义的粘性价格和粘性工资相结合。核心是Calvo 定价机制和 Oligopolistic Competition 的引入。详细分析价格粘性对总需求和产出缺口的影响，并推导出标准的新凯恩斯菲利普斯曲线（NKPC）和IS 曲线。讨论最优货币政策规则（如泰勒规则）在这一框架下的推导。 第六章：异质性主体与不完全信息 本部分突破了“代表性主体假设”。本章首先介绍异质性消费者的异质性效应（HANK）的基本概念，讨论收入和财富不平等的跨期动态。随后，引入不完全信息下的决策制定，分析“信贷配给”和“逆向选择”在宏观模型中的处理，例如借鉴 Akerlof 的“柠檬市场”模型在动态环境下的应用。 第三部分：货币、财政与金融摩擦 本部分将前沿模型应用于核心的政策领域，探讨金融中介、信贷约束和最优政策设计。 第七章：金融摩擦与信贷约束 本章聚焦于金融部门如何通过影响实体经济的投资和消费决策来放大或平抑经济波动。核心是Bernanke-Gertler 资产负债表效应模型（金融加速器）的构建，分析借款限制（Collateral Constraints）如何通过抵押品价值的变化，使得信贷紧缩加剧经济衰退。讨论金融部门作为内生冲击源的机制。 第八章：最优货币政策与时间不一致性 深入探讨中央银行面临的时间不一致性问题（Time Inconsistency）。利用 Barro-Gordon 模型的动态扩展，分析承诺（Commitment）与不承诺（Discretion）下的通胀和产出水平差异。本章探讨了引入“名誉”和“规则”概念下的最优通胀目标设定，以及如何通过可信度（Credibility）来降低“通胀税”。 第九章：最优财政政策与政府债务可持续性 本章分析政府在跨期最优配置中的角色。讨论拉姆齐税收模型（Ramsey Tax Model）在动态环境下的应用，分析最优的消费税、资本税和劳动税结构，以最小化经济扭曲。同时，详细分析政府债务的动态积累路径，探讨主权债务危机（Sovereign Debt Crises）的发生条件，以及财政可持续性的长期约束。 第四部分：模型求解、估计与应用 本部分关注如何将理论模型转化为可检验和可解释的工具。 第十章：DSGE 模型求解与估计方法 本章是连接理论与实证的关键。详细介绍求解高阶非线性DSGE模型的数值方法，包括动态规划法的数值解（如值函数迭代法）和摄动法（Perturbation Methods）的实践应用。随后，介绍模型参数的校准（Calibration）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）方法，以及如何使用最大似然估计（MLE）检验模型的拟合优度。 第十一章：政策冲击与结构性VAR分析 介绍如何利用结构化向量自回归（SVAR）模型识别宏观经济冲击（如货币政策冲击、技术冲击），并与 DSGE 模型提供的结构性洞察进行对比。重点讲解 Cholesky 分解和符号限制（Sign Restrictions）在冲击识别中的应用。 第十二章：开放经济下的动态模型（International Macro） 将分析扩展到全球层面，介绍开放经济下的动态随机一般均衡模型（Open-Economy DSGE）。讨论汇率的动态决定、资本在国际间的自由流动、以及跨国溢出效应。分析最优的汇率制度选择和国际宏观审慎政策的必要性。 --- 本书特色 1. 严谨的数学基础： 每一理论模型的推导都建立在清晰的动态优化原理之上，而非简单的叙述。 2. 工具导向： 重点教授读者如何“构建”和“求解”现代宏观模型，强调数值方法和应用。 3. 前沿视野： 充分整合了近二十年来宏观经济学研究的突破性进展，特别是异质性主体和金融摩擦。 4. 政策关联性强： 理论分析直接服务于对货币、财政和金融监管政策效果的深入评估。 《高级宏观经济学：理论与应用》是期望精通现代宏观经济学研究方法和前沿理论的学者的必备参考书。

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坦白说，在翻开这本书之前，我对“数理统计”这个词带着一种天然的畏惧感，总觉得那是一门非常高深的学问，遥不可及。然而，随着阅读的深入，我发现事实并非如此。作者用非常清晰且富有逻辑性的语言，将那些复杂的概念层层剖析，让我能够逐步理解。我尤其喜欢书中对一些经典统计分布的介绍，比如正态分布，它在自然界和社会现象中无处不在，能够以如此简洁优美的数学形式被描述出来，令我惊叹。此外，书中关于参数估计的讲解，也让我茅塞顿开，原来我们可以在不知道总体的真实情况时，通过样本来推测出总体的参数，这种“以小见大”的思想在很多科学研究中都发挥着关键作用。读这本书，不仅是在学习知识，更是在培养一种严谨的逻辑思维和分析问题的能力，让我看到数学在理解和改造世界方面的强大力量。

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读这本书的过程，就像是在经历一场思维的冒险。一开始，我被那些概率论中的基本公理和定理吸引住了，它们构建了一个严密的逻辑框架，让我开始重新审视身边的一切。比如，为什么有时候看起来毫不相关的事件，却有着千丝万缕的联系？又比如，我们如何才能量化不确定性，让它变得可预测？书中的例子讲解非常到位，尤其是一些生活中常见的例子，比如抛硬币、掷骰子，甚至是彩票的中奖概率，这些都让我觉得理论不再遥不可及。当我开始接触到数理统计的部分时，更是感觉打开了新世界的大门。那些用来分析数据的各种方法，比如假设检验、置信区间，让我看到了数据背后隐藏的真相，也让我明白，很多所谓的“常识”其实都可以用严谨的数学方法去验证和推翻。我尤其喜欢那些关于回归分析的章节，它能帮助我理解变量之间的关系，预测未来的趋势，这对于任何需要做决策的场景都太有价值了。

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这本书的封面设计就很有意思，一种沉稳的蓝色，上面印着熟悉的公式符号，光是看着就有一种想要钻研下去的冲动。我一直对数学的魅力深感好奇，尤其是在那些看似抽象的符号背后隐藏着解释现实世界运作规律的力量。虽然我还没来得及深入阅读，但光是目录就让我眼前一亮，从概率的基础概念，到各种分布的详尽介绍，再到统计推断的精妙方法，每一个章节的标题都像在召唤着我探索未知。我特别期待能够理解那些看似复杂的统计检验是如何帮助我们做出科学判断的，以及随机过程在描述动态系统时有多么强大的应用。我设想，这本书会像一个严谨而耐心的老师，一步步引导我解开概率世界的奥秘，让我不再对那些看似随机的事件感到困惑，而是能够用数学的语言去理解它们背后的规律。我相信，读完这本书，我将能够更清晰地认识到数理统计在现代科学研究和日常生活中的重要作用，甚至能启发我在自己的领域里运用这些工具解决实际问题。

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这是一本需要静下心来细细品味的著作。它不像那些轻松的读物，需要在阅读过程中不断思考和练习。从概率论的基础概念，如事件、概率、随机变量，到复杂的分布函数和期望方差的计算，每一个环节都需要我投入精力去理解和消化。我特别欣赏书中对各种统计量和统计方法的推导过程的详细解释，这让我明白“知其然，更知其所以然”。当我理解了假设检验的原理，我就能更自信地去解读那些科学报告中的统计结论，而不是盲目接受。书中对模型拟合的讲解，也让我对如何用数学模型来描述和预测现实世界有了更深刻的认识。虽然有些地方确实需要反复琢磨，但每当我攻克一个难点，都能获得一种成就感，也让我对数理统计这门学科产生了更浓厚的兴趣，觉得它在解决实际问题时，能够提供强大的理论支持和方法指导。

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这本书给我最大的感受就是，它不仅仅是关于公式和计算，更是一种认识世界、解决问题的方法论。在学习概率论的部分，我开始理解“随机”并非真的无法预测，而是有其内在的概率规律。例如，书中关于大数定律的解释，让我明白了为什么大量的重复实验能够逼近理论概率，这让我对统计的可靠性有了更深的认识。而数理统计的章节，则更侧重于如何从有限的数据中提取有用的信息，做出合理的推断。我特别关注了关于抽样方法的部分，它让我了解到，即使我们无法调查全部，也能通过科学的抽样来获得代表性的结果，这在市场调研、社会调查等领域是至关重要的。这本书的讲解风格循序渐进，即使是初学者也能逐渐跟上思路，那些图表和案例的结合，让原本枯燥的公式变得生动有趣，也更容易理解其背后的逻辑和应用价值。

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