The Theory of Linear Economic Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:University Of Chicago Press

作者:David Gale

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1989-2-10

价格:GBP 25.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780226278841

丛书系列:

图书标签:

• 经济学教材
• 經濟學
• Englishbook
• 经济学
• 线性模型
• 经济理论
• 计量经济学
• 数学经济学
• 模型分析
• 经济建模
• 高级经济学
• 理论经济学
• 经济分析

经济学研究的宏伟蓝图：经典与前沿的交汇 本书旨在为读者构建一个全面而深入的经济学知识体系，重点聚焦于宏观经济学的核心理论、计量经济学的实证方法，以及行为经济学的最新洞察。它并非对特定领域（如线性模型）的深入剖析，而是力求描绘一幅涵盖了现代经济学主流范式、历史演变脉络和未来发展趋势的广阔图景。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在引导不同背景的学习者和研究者，从基础原理出发，逐步迈向复杂问题的分析前沿。 第一部分：宏观经济学的基石与演进 (Foundations and Evolution of Macroeconomics) 本部分深入探讨了宏观经济学的理论基础，追溯了从古典学派到新凯恩斯主义的理论变迁，并着重分析了影响国家经济运行的关键变量和机制。 第一章：古典与新古典的复兴与局限 本章首先回顾了亚当·斯密和李嘉图时代对国民财富的早期思考，重点阐述了一般均衡理论在瓦尔拉斯框架下的数学化构建。随后，我们详细剖析了理性预期革命（Rational Expectations Revolution）如何深刻地改变了宏观政策制定的思维模式。我们探讨了理性预期的核心假设——对未来政策的完全预期能力，以及它对财政和货币政策有效性的挑战。然而，本章并未止步于理论的纯粹阐述，而是着重分析了新古典模型在解释现实世界中的“谜团”——例如实际经济周期（Real Business Cycle, RBC）理论如何试图用技术冲击来解释商业周期的波动，以及其在处理粘性价格和非理性行为时的内在矛盾。通过对比，我们为后续引入更具现实解释力的模型打下基础。 第二章：凯恩斯主义的回归与动态随机一般均衡 (DSGE) 模型的构建 本章聚焦于对凯恩斯主义思想的现代化重构。我们详细介绍了新凯恩斯主义（New Keynesianism）如何通过引入名义刚性（如菜单成本、工资和价格的合同粘性）和实际刚性（如劳动替代效应）来为短期政府干预提供理论依据。随后，全书的核心部分之一——动态随机一般均衡（DSGE）模型的构建流程被详细拆解。我们探讨了如何将微观基础（如代表性家庭的跨期优化问题和代表性企业的利润最大化问题）整合进一个具有校准和模拟潜力的动态框架中。章节重点分析了冲击（如货币政策冲击、偏好冲击）在不同经济部门间的传导机制，并讨论了校准（Calibration）与估计（Estimation）之间的哲学和实践差异。读者将清晰地了解到，DSGE模型如何成为现代中央银行和国际金融机构进行经济预测和政策分析的标准工具。 第三章：财政政策的跨期视角与代际公平 本章将分析聚焦于政府行为。我们超越了简单的乘数效应分析，转而采用跨期预算约束的视角来审视财政政策的可持续性。拉姆齐-卡斯模型（Ramsey-Cass Model）被用作分析最优政府储蓄和消费决策的基准。本章深入探讨了巴罗的“等价定理”（Ricardian Equivalence）——在特定假设下，发行国债与增加现期税收在经济后果上的等价性，并批判性地分析了现实中该定理失效的原因（如有限寿命、非理性行为）。此外，代际公平问题被提上议程，我们探讨了不同代际间的财政负担转移，并讨论了公共债务对未来私人投资的挤出效应。 第二部分：计量经济学：从推断到因果 (Econometrics: From Inference to Causality) 本部分是连接抽象理论与实际数据的桥梁。它不仅涵盖了传统计量经济学的核心工具，更着重讲解了当代计量经济学对“因果推断”的执着追求。 第四章：时间序列分析与宏观预测 本章为宏观数据的处理提供了必需的工具箱。我们从平稳性检验（如ADF检验）和协整理论开始，解释了非平稳序列的长期关系建模。随后，向量自回归（VAR）模型被详细介绍，它作为一种“无模型”的分析工具，在描述变量间的动态相互作用方面表现出色。我们深入讲解了脉冲响应函数（Impulse Response Functions）的计算与解读，以及方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）在量化不同冲击相对重要性上的应用。本章的重点在于，如何利用结构性VAR（SVAR）模型来识别经济政策冲击，并将其与理论模型（如DSGE）的识别策略进行对比。 第五章：面板数据与微观基础的计量挑战 随着数据获取的便利性增加，面板数据分析变得至关重要。本章系统梳理了固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型的选择标准，并重点讨论了“遗漏变量偏差”在面板数据中的处理。随后，我们将讨论的焦点转向因果推断。传统的OLS回归往往无法解决内生性问题，因此，本章将重点介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）法，特别是两阶段最小二乘法（2SLS）的原理及其在经济学中的应用，如在外生冲击识别中的作用。 第六章：因果推断的革命：准实验设计 本章是本书计量部分的亮点，它代表了当代经济学研究范式的转变——从相关性到因果性的聚焦。我们将详细阐述如何利用自然实验或准实验设计来模拟随机对照试验（RCT）。断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）因其对局部平均处理效应（LATE）的强大识别能力而被深入剖析，从其核心假设（排序变量的连续性）到实施的注意事项，都有详尽的论述。此外，处理效应模型（Difference-in-Differences, DiD）的原理和应用，尤其是在评估政策冲击效果方面的优势，也将通过复杂的交互项构建和稳健性检验得以阐明。 第三部分：行为、信息与不确定性：超越理性人假设 (Behavior, Information, and Uncertainty) 本部分探索了将更贴近人类实际行为的假设引入经济模型的重要性，涵盖了信息经济学、博弈论在宏观领域的应用以及行为经济学的最新发现。 第七章：不完全信息与信号博弈 信息不对称是现代经济学中无法回避的核心议题。本章从阿克洛夫的“柠檬市场”模型开始，引入逆向选择（Adverse Selection）的概念。随后，我们转向信号博弈（Signaling Games），如斯宾塞的教育信号模型，分析了信息不对称下理性个体如何通过可观察的行动向信息更充分的另一方传递私有信息。本章的重点在于，理解信息结构如何影响市场均衡，以及诸如声誉和保证等机制在解决信息不对称问题中的作用。 第八章：行为经济学：有限理性与认知偏差 本章系统地挑战了“理性经济人”假设。我们没有简单地罗列认知偏差，而是将行为经济学的发现整合进经济模型中。前景理论（Prospect Theory）被用来解释损失厌恶和非线性概率权重如何影响决策。我们探讨了禀赋效应（Endowment Effect）和现状偏差（Status Quo Bias）如何影响消费者储蓄和投资决策。更进一步，本章展示了如何将这些有限理性的概念纳入宏观框架，例如，在考虑粘性价格的同时，纳入有限理性的消费者对政策变化的调整速度，从而构建出更具解释力的“粘性预期”模型。 第九章：博弈论在宏观与金融中的应用 本章展示了博弈论如何成为理解战略互动的关键工具。从囚徒困境到重复博弈中的合作维持，我们分析了市场势力、寡头竞争以及信息集中对竞争格局的影响。在宏观领域，本章重点分析了货币政策的“时间不一致性”问题，并阐述了如何通过承诺机制（如规则而非权变政策）或基于规则的政策来解决这一问题，这体现了博弈论在政策设计中的核心价值。 --- 全书的叙事线索贯穿了理论的严谨性、实证的有效性和行为的现实性。它要求读者不仅掌握经典模型的求解技巧，更要具备批判性思维，能够根据不同的经济情境，选择并构建最合适的分析工具。本书内容深度和广度兼备，为渴望深入理解现代经济学全貌的研究者提供了一份详实的指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我充满了期待，"The Theory of Linear Economic Models"——单是这个名字就足以唤起我对经济学世界严谨逻辑和数学魅力的遐想。我一直对如何将抽象的经济理论转化为可操作的数学模型深感兴趣，而线性模型无疑是其中最基础也最重要的一环。想象一下，一个模型能够精准地捕捉供需关系，预测市场价格的波动，或是评估政策的宏观影响，这本身就是一种令人着迷的智力活动。我特别好奇作者将如何解释线性代数、矩阵运算这些工具在经济建模中的具体应用。例如，是否会详细阐述投入产出模型，如何用矩阵来表示部门间的经济联系，以及如何通过求解线性方程组来分析经济的整体运行状态？我对模型的假设部分也很关注，线性模型的有效性很大程度上取决于其假设是否能够被现实世界近似地满足。书中会否探讨这些假设的局限性，以及在何种情况下线性模型可能失效？我希望它不仅仅是数学公式的堆砌，而是能真正引导读者理解经济现象背后的数学逻辑，并能将这些知识运用到实际的经济分析中。这本书的书名，就像一扇通往经济学深层奥秘的大门，我迫不及待地想知道它里面究竟描绘了怎样的风景，是否能满足我对经济模型理论的求知欲，并为我未来的经济学研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济学理论的严谨性和逻辑性有着较高追求的学生，我一直认为模型是连接抽象概念与现实世界经济现象的桥梁。《The Theory of Linear Economic Models》这个书名，精准地击中了我的学习兴趣点。我尤其关注模型的可解释性（Interpretability）和预测能力。线性模型，尤其是那些易于理解的、具有明确经济含义的线性模型，在经济政策制定和商业决策中具有不可替代的价值。我好奇书中是否会涵盖一些经典的线性经济模型，例如 IS-LM 模型在宏观经济分析中的应用，以及如何用线性方程组来描述它们。我希望能理解这些模型背后的逻辑，例如财政政策和货币政策如何通过影响总需求，进而影响国民收入和利率。另外，我也对模型的动态特性（Dynamic Properties）感兴趣，虽然线性模型本身是静态的，但通过引入滞后变量（Lags），它们也可以被扩展以描述经济变量随时间变化的模式。例如，自回归模型（Autoregressive Models）或移动平均模型（Moving Average Models）在时间序列分析中的应用。我希望这本书能让我更深入地理解这些模型是如何构建和应用的，并且在解释和预测经济现象方面，能够提供清晰的理论指导。

评分☆☆☆☆☆

我在学习经济学的过程中，逐渐体会到数学模型在分析复杂经济现象中的强大力量。《The Theory of Linear Economic Models》这本书的书名，精确地概括了我一直以来想要深入了解的领域。我尤其关注模型在经济均衡分析中的应用。例如，在市场经济中，供求关系的均衡是核心概念，而线性模型可以非常直观地描述和分析这种均衡。我希望书中能详细阐述如何构建描述供需关系的线性方程组，以及如何通过求解这些方程组来找到市场的均衡价格和均衡数量。我非常好奇书中是否会讨论当市场受到外部冲击（例如，新的税收政策或技术进步）影响时，均衡会如何调整。此外，我也对模型在产业组织（Industrial Organization）领域的应用感兴趣，例如，如何用线性模型来分析企业在不同市场结构下的定价策略和产量决策。这本书的书名，承诺了一种系统性的理论讲解，这正是我在寻求的，希望它能让我更好地理解经济现象背后的结构性力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正理解经济学，离不开对模型构建和分析的深入掌握。《The Theory of Linear Economic Models》这个书名，无疑直指我求知欲的核心。我对模型的假设部分和其背后的逻辑基础非常感兴趣。任何模型都是对现实世界的简化，而线性模型正是基于一系列特定的假设，例如经济变量之间的关系是线性的，没有遗漏重要的变量，误差项满足一定的统计性质等。我希望书中能够详细探讨这些假设，以及在何种条件下这些假设能够被近似满足，又在何种情况下线性模型可能失效。我特别好奇书中会如何解释“内生性”（Endogeneity）问题，这在经济计量学中是一个非常普遍且棘手的问题，它可能导致OLS估计量产生偏差。书中是否会介绍解决内生性问题的方法，例如工具变量法（Instrumental Variables, IV）？理解这些模型构建中的“坑”以及如何规避它们，对于我们构建可靠的经济模型至关重要。这本书的书名，预示着一次对线性经济模型深邃理论的探索，我期待它能为我解答这些关键问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解经济世界的运作需要一套强大的分析工具，而数学模型无疑是其中最为核心的部分。《The Theory of Linear Economic Models》这个书名，正是我一直在寻找的那本能够系统性地讲解这些工具的书。我对模型的鲁棒性（Robustness）和敏感性分析（Sensitivity Analysis）非常感兴趣。在实际的经济分析中，我们收集的数据往往不完美，经济环境也在不断变化，因此，理解模型在参数微小变动或模型假设受到轻微扰动时，其预测结果的稳定性非常重要。我希望书中能够详细探讨如何对线性模型进行敏感性分析，例如，当某个生产要素的成本发生变化时，最优的生产组合会如何调整，或者当某个经济变量的预期发生改变时，对整体经济增长的影响有多大。我特别好奇书中会如何介绍“影子价格”（Shadow Prices）的概念，它在资源配置优化中具有重要的经济含义，能够指示在资源约束下，一个单位的额外资源能够带来多少额外的收益。如果这本书能够提供清晰的理论阐述，并辅以数学推导和图示，帮助我理解这些关键概念，那将是对我学术能力的一大提升。

评分☆☆☆☆☆

我一直对经济学理论的严谨性以及如何将这些理论转化为可量化的模型充满兴趣。《The Theory of Linear Economic Models》这本书的书名，就直接点明了我希望探索的领域。我特别关注模型在经济预测中的应用，以及如何评估预测的准确性。线性模型，由于其形式相对简单且易于解释，在许多经济预测场景中仍然扮演着重要角色。我希望书中能详细阐述如何使用线性模型进行时间序列预测，例如，ARMA（Autoregressive Moving Average）模型和ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型，以及如何对这些模型的预测误差进行分析和评估，例如使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）或赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC）。我非常好奇书中是否会提供关于模型选择的指导，例如在存在多个备选模型时，如何根据统计学原理选择最优的模型。此外，我对模型在政策评估中的应用也充满期待，例如，如何利用线性模型来量化某个经济政策（如减税或增加政府支出）对GDP增长、通货膨胀或失业率的影响。这本书的书名，承诺了对线性经济模型理论的深入探讨，这正是我渴望获得的知识。

评分☆☆☆☆☆

在我学习经济学的过程中，我逐渐意识到，没有扎实的模型基础，很难深入理解经济理论的精髓。《The Theory of Linear Economic Models》这本书的书名，直接命中了我的学习痛点和兴趣点。我特别关注模型在经济学研究方法论中的地位，以及如何使用这些模型来检验经济学假设。线性模型，由于其数学上的清晰性和易于处理性，是许多实证研究的起点。我希望书中能够详细阐述如何构建一个可供检验的经济学假设，并将其转化为一个可以用线性模型来评估的命题。例如，消费者效用最大化假设，如何通过观察消费者的选择行为，用线性模型来检验这一假设的有效性？我非常好奇书中是否会讨论“模型拟合”（Model Fit）的概念，以及如何使用统计指标来评估模型对数据的拟合程度，例如 R-squared 值或调整后的 R-squared 值。了解这些，对于我们如何科学地利用数据来支持或反驳经济学理论至关重要。这本书的书名，承诺了一次对线性经济模型理论的系统性讲解，这正是我所渴求的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对经济学理论如何转化为可操作的分析框架感到着迷，而数学模型正是实现这一转化的关键。《The Theory of Linear Economic Models》这个书名，准确地反映了我对这一领域的浓厚兴趣。我特别关注模型的可推广性（Generalizability）和应用范围。虽然线性模型在形式上相对简单，但它们是许多更复杂模型的基础，并且在许多实际应用中仍然能够提供有价值的见解。我希望书中能介绍一些将线性模型扩展到非线性情况的方法，或者如何将线性模型与其他分析工具相结合，以解决更广泛的经济问题。我非常好奇书中是否会涉及“广义线性模型”（Generalized Linear Models, GLMs）的概念，它们在处理非正态分布的因变量时非常有用，例如二项分布或泊松分布。了解这些扩展和结合，将极大地拓宽我对经济模型分析的视野。这本书的书名，承诺了一次对线性经济模型理论的深入研究，这正是我所期待的。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些经济学入门的书籍，它们大多侧重于宏观或微观经济学的概念介绍，但对于构建和理解经济模型，尤其是数学模型，却着墨不多。因此，当看到《The Theory of Linear Economic Models》这本书时，我立刻被它所吸引。我对线性模型在经济学中的应用前景有着非常高的期望，尤其是它在优化问题中的作用。例如，在资源配置、生产计划、投资组合选择等方面，线性规划（Linear Programming）技术似乎扮演着至关重要的角色。我非常想知道书中会如何详细地讲解线性规划的基本原理，包括目标函数、约束条件，以及如何使用单纯形法（Simplex Method）等算法来求解最优解。我尤其对书中关于“可行的”和“最优的”解决方案的讨论感到好奇，这是否意味着经济学中的许多问题都可以在数学框架下找到一个明确的最优解？此外，模型的敏感性分析（Sensitivity Analysis）也引起了我的兴趣，了解在参数发生微小变化时，模型结果会如何改变，对于评估政策的鲁棒性（Robustness）和预测的可靠性至关重要。我希望这本书能提供清晰的解释和丰富的实例，帮助我理解这些抽象的概念，并能将其融会贯通，用于分析现实世界中的复杂经济场景。

评分☆☆☆☆☆

在学习经济学的过程中，我越来越意识到数学工具的不可或缺，尤其是在构建能够解释和预测经济行为的模型时。《The Theory of Linear Economic Models》这个书名，直接触及了我一直以来探索的核心领域。我一直对计量经济学（Econometrics）中的回归分析（Regression Analysis）有着浓厚的兴趣，而线性回归模型正是计量经济学的基础。我非常期待书中能够详细阐述多元线性回归模型，如何估计模型中的参数，例如使用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）。更重要的是，我希望能够理解OLS估计量的性质，比如无偏性（Unbiasedness）和有效性（Efficiency），以及这些性质是如何通过严格的数学证明来保证的。书中是否会讨论模型的假设，如误差项的独立同分布（Independent and Identically Distributed, IID）以及同方差性（Homoscedasticity），并且会提供检验这些假设的方法，例如Durbin-Watson检验或Breusch-Pagan检验？了解这些，对于我们能否信任和应用回归模型的结果至关重要。如果这本书能够深入浅出地讲解这些内容，并配以实际的经济数据分析案例，那将是对我而言最有价值的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆