Computability, Complexity and Constructivity in Economic Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Velupillai, K. Vela

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:

价格:$ 50.79

装帧:Pap

isbn号码:9781405130783

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 计算复杂性
• 可计算性
• 构造性
• 理论经济学
• 计算经济学
• 复杂系统
• 形式化方法
• 博弈论
• 优化

数字经济的基石：计算、复杂性与可构造性在经济分析中的应用 在当今这个数据洪流汹涌、算法无处不在的时代，经济分析的工具箱正经历着前所未有的变革。传统上依赖于宏观模型的线性思维，已逐渐被更精细、更动态的计算方法所取代。本书《数字经济的基石：计算、复杂性与可构造性在经济分析中的应用》，旨在深入探索计算思维、复杂性科学以及可构造性原理如何重塑我们理解和应对经济挑战的方式。本书并非对某个特定研究领域的总结，而是勾勒出一幅更宏大的图景，展示这些跨学科概念如何在现代经济分析的各个层面发挥核心作用。 计算的威力：量化经济世界，驱动决策革新 计算，作为现代经济分析的基石，其意义远不止于简单的数值运算。它代表了一种全新的思考经济问题的框架——将经济现象视为可以通过算法进行建模、模拟和优化的过程。本书的第一部分将聚焦于“计算”的力量，探讨其在经济分析中的多重维度。 首先，我们深入剖析计算模型如何取代或补充传统的解析模型。在信息时代，经济主体拥有前所未有的数据获取能力，而计算模型则能更有效地处理这些海量、高维度的数据。从代理人基础模型（Agent-Based Models, ABMs）到机器学习驱动的预测模型，计算方法允许研究者构建高度逼真的经济模拟，捕捉个体互动产生的涌现行为，例如市场崩溃、创新扩散或群体性恐慌的形成。这些模型不再依赖于严格的理性假设，而是允许代理人拥有有限的理性、学习能力和异质性，从而更贴近真实世界。 其次，本书将审视计算工具在经济数据分析中的关键作用。大数据分析、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术，使得经济学家能够从前所未有的数据源中提取信息。例如，通过分析社交媒体讨论、新闻报道、公司财报中的非结构化文本，可以量化市场情绪、识别新兴趋势，甚至预测金融市场的波动。计算统计方法，如贝叶斯推理、蒙特卡洛模拟，则为处理不确定性、进行参数估计提供了强大工具，使得经济模型更加 robust。 再者，计算还深刻影响着经济理论的建构方式。例如，计算可证的经济学（Computationally Provable Economics）旨在通过算法证明经济模型的性质，如均衡的存在性、唯一性或稳定性，这为经济理论提供了更严格的数学基础。本书将介绍一些新兴的计算技术，它们如何帮助经济学家设计更精巧的机制，理解市场设计问题，以及探索分布式账本技术（DLT）等在经济活动中的应用潜力。 复杂性的视角：理解非线性、涌现与适应性 经济系统并非静态、线性的机器，而是充满了非线性互动、涌现行为和适应性演化的复杂系统。本书的第二部分将深入探讨“复杂性”这一概念，揭示其如何帮助我们更深刻地理解经济世界的动态本质。 我们首先会探讨复杂系统的基本特征，如构成性、涌现性、非线性、反馈回路和自组织。经济体就好比一个巨大的生态系统，无数的经济主体（个体、企业、政府）通过各种互动相互影响，从而产生宏观层面的整体行为。这些整体行为，如经济周期、产业结构的变迁，往往是组成部分行为简单叠加无法预测的，这就是“涌现”。本书将通过大量案例，说明理解这些涌现现象对于预测经济波动、设计有效政策至关重要。 接着，本书将聚焦于模型中的复杂性。传统的经济模型往往追求简约性，但这可能牺牲了对真实世界复杂性的捕捉。复杂性科学倡导使用更精细的模型，允许更多的交互和反馈。例如，在博弈论中，分析具有异质性偏好和有限理性的代理人之间的动态博弈，就体现了复杂性思维。网络经济学（Network Economics）更是将经济系统视为一个由节点（经济主体）和边（互动关系）组成的复杂网络，分析网络的结构如何影响信息的流动、风险的传播和创新的扩散。 此外，本书还将探讨适应性（Adaptation）在经济复杂性中的作用。经济主体并非被动地响应环境，而是积极地学习、调整策略，以适应不断变化的市场条件。这种适应性使得经济系统具有高度的动态性和不可预测性。本书将介绍一些用于分析适应性行为的模型，如进化博弈论（Evolutionary Game Theory）和强化学习（Reinforcement Learning）在经济学中的应用，它们能够揭示经济主体如何通过试错和经验学习来优化自身行为。 可构造性的追求：从理论到实践的桥梁 理论上的经济模型固然重要，但真正有价值的分析需要能够转化为可操作的解决方案。本书的第三部分将聚焦于“可构造性”（Constructivity），强调经济分析在理论与实践之间架起桥梁的重要性。 可构造性意味着经济模型不仅要描述经济现象，更要提供构建、计算和实现的具体方法。它要求理论具有可操作性，能够被算法实现，并且其输出能够指导现实世界的决策。本书将探讨如何设计“可构造”的经济模型。这意味着模型应该具有清晰的定义、明确的算法步骤，并且可以通过计算工具进行验证和模拟。 我们还将深入研究可构造性在算法经济学（Algorithmic Economics）中的地位。算法经济学是将算法设计和分析的工具应用于经济学问题，其核心在于设计能够解决经济问题的算法。这包括但不限于：优化算法在资源分配和生产调度中的应用；匹配算法在劳动力市场、教育资源分配中的应用；以及基于算法的市场设计，如在线拍卖的设计和激励兼容性分析。 此外，本书还将讨论可构造性在可解释性AI（Explainable AI, XAI）与经济学交叉领域的重要性。当经济模型越来越多地依赖于复杂的机器学习算法时，可构造性有助于我们理解模型的决策过程，建立对模型的信任，并确保模型的公平性和透明度。这对于监管机构、政策制定者以及公众理解和采纳基于算法的经济决策至关重要。 跨界融合的启示：构建面向未来的经济分析框架 《数字经济的基石：计算、复杂性与可构造性在经济分析中的应用》一书的最终目标，是描绘一个整合了计算、复杂性和可构造性的、面向未来的经济分析新范式。本书的每一部分都相互关联，共同构成一个有机整体。计算提供了实现复杂性模型和可构造性解决方案的工具；复杂性揭示了经济系统的内在挑战，为计算方法的应用提供了理论基础；而可构造性则确保了分析的有效性和实用性，将理论洞察转化为可行的经济政策和商业策略。 本书鼓励读者跳出传统思维的束缚，拥抱跨学科的视角。它适合于经济学家、计算机科学家、数学家、统计学家、工程师，以及任何对理解数字时代经济运行机制感兴趣的研究者和从业者。通过深入理解计算、复杂性和可构造性在经济分析中的作用，我们可以更有效地应对贫困、不平等、环境退化、金融风险等全球性经济挑战，并为构建一个更繁荣、更公平、更可持续的经济未来奠定坚实的基础。本书提供了一个知识框架，帮助读者把握新时代经济分析的脉搏，并成为塑造未来经济格局的积极参与者。

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