Essential Mathematics for Economics and Business pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Teresa Bradley

出品人:

页数:682

译者:

出版时间:2008-5-27

价格:GBP 57.17

装帧:Paperback

isbn号码:9780470018569

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• feichangha
• 数学
• 经济学
• 商业
• 微积分
• 线性代数
• 统计学
• 优化
• 模型
• 计量经济学
• 应用数学

《现代经济学与商业数据分析方法》 书籍简介 在全球化和技术飞速发展的浪潮中，经济学和商业领域正经历着前所未有的变革。数据成为驱动决策、理解市场、预测趋势的核心要素。而掌握严谨的数学工具，则是深入洞察这些复杂经济现象、解锁商业潜力的基石。本书《现代经济学与商业数据分析方法》正是在这样的背景下应运而生，旨在为广大学子、研究人员以及商业从业者提供一套全面、系统且实用的数学方法论，帮助他们在快速变化的时代中脱颖而出。 本书的独特之处在于，它并非简单地罗列数学概念，而是将抽象的数学理论与经济学和商业实践紧密结合。我们深知，脱离实际应用的数学工具如同空中楼阁，而缺乏严谨分析的商业决策则如同盲人摸象。因此，本书的核心目标是赋予读者“用数学说话”的能力——能够精准地建模经济问题，高效地处理商业数据，并基于数学推理做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书内容亮点与结构安排 全书共分为十二章，结构严谨，循序渐进，涵盖了从基础数学概念到高级应用模型，层层递进，确保读者能够逐步构建起扎实的数学功底，并将其灵活运用于实际问题。 第一部分：夯实基础——理解经济学与商业中的数学语言 第一章：函数、图表与经济变量的刻画。 经济学中的许多概念，如需求函数、成本函数、生产函数等，都可以通过函数的形式来表达。本章将深入探讨函数的基本性质，包括线性函数、多项式函数、指数函数和对数函数，以及它们在经济学中的直观解释。我们还将学习如何利用图表来可视化这些函数，从而更清晰地理解经济变量之间的关系，以及市场均衡、边际分析等基本经济概念的几何意义。这为后续更复杂的模型打下坚实的基础。 第二章：导数及其在经济分析中的应用。 导数是研究变化率的有力工具，在经济学中具有极其重要的地位。本章将详细讲解导数的定义、求导法则以及高阶导数。重点在于阐述导数在边际分析中的应用，如边际成本、边际收益、边际效用等，帮助读者理解生产者和消费者行为中的最优选择问题。此外，我们还将介绍如何利用导数判断函数的单调性、极值，这对于企业利润最大化、成本最小化等问题的分析至关重要。 第三章：积分与经济模型中的累积效应。 积分是导数的逆运算，它能够帮助我们计算累积量。本章将介绍定积分和不定积分的概念、计算方法以及相关的积分技巧。我们将重点探讨积分在经济学中的应用，例如计算总成本、总收益、消费者剩余、生产者剩余等。此外，对于时间序列数据，积分还可以用来分析经济活动的累积效应，如国民收入的累积增长等。 第四章：多变量函数与经济学的多维度分析。 现实经济活动往往涉及多个相互影响的变量。本章将扩展函数的概念至多变量函数，讲解偏导数、方向导数和梯度。这些工具使我们能够分析在多个维度上变化的经济现象。我们将重点展示如何利用多变量函数来刻画包含多个因素的生产函数、效用函数，并学习如何使用梯度下降法等优化方法来寻找经济模型的极值点，从而理解如资源最优配置等问题。 第二部分：构建模型——用数学语言描述经济与商业现象 第五章：线性代数在经济模型中的基础应用。 线性代数是研究向量和矩阵的空间理论，它在现代经济学和商业数据分析中扮演着核心角色。本章将介绍向量、矩阵的基本运算，如加法、乘法、转置、逆矩阵等。我们将重点讲解线性方程组的求解，及其在供需模型、投入产出模型中的直接应用，理解市场如何通过一系列相互关联的商品和行业的供求关系达到均衡。 第六章：矩阵运算与线性经济模型。 在此基础上，本章将进一步深入矩阵运算，包括行列式、特征值和特征向量。这些概念能够帮助我们分析线性系统的性质，如稳定性、可控性等。我们将学习如何用矩阵表示和求解更为复杂的线性经济模型，如动态模型和计量经济模型中的基础部分，为理解经济变量随时间的变化规律提供数学框架。 第七章：最优化理论与资源配置。 经济学本质上是研究资源稀缺性下的选择问题。本章将系统介绍最优化理论，包括无约束最优化和有约束最优化。我们将重点讲解拉格朗日乘数法和KKT条件，并将其应用于解决各种经济学和商业中的资源配置问题，例如企业在给定预算下如何最大化产量，消费者如何在给定收入下最大化效用，以及生产要素的最优组合等。 第八章：动态优化与增长模型。 经济系统并非静止不变，而是随着时间不断发展演进。本章将引入动态优化工具，如最优控制理论和动态规划。我们将学习如何构建和求解描述经济增长、资本积累、消费决策等长期问题的动态模型，理解跨期选择和最优路径的意义。 第三部分：数据驱动——利用数学方法分析商业数据 第九章：概率论与随机过程在经济预测中的基础。 经济活动充满不确定性。本章将介绍概率论的基本概念，如随机变量、概率分布（离散与连续）、期望、方差等。我们将着重讲解正态分布、泊松分布等在经济学中的应用，并引入随机过程的概念，为理解金融市场波动、风险管理等奠定理论基础。 第十章：数理统计与计量经济学入门。 计量经济学是将统计方法应用于经济学数据分析的关键学科。本章将介绍统计推断的基本方法，如参数估计（点估计与区间估计）、假设检验。我们将讲解回归分析的基本原理，包括一元线性回归和多元线性回归，以及如何解释回归系数、进行模型检验和预测。这为理解宏观经济指标、企业销售预测等提供了实用的数据分析工具。 第十一章：时间序列分析与经济数据建模。 经济数据往往具有时间依赖性。本章将深入讲解时间序列分析的方法，包括平稳性、自相关性、移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）以及季节性模型。我们将学习如何识别和拟合时间序列模型，以分析和预测经济趋势、季节性波动和周期性变化，例如股票价格预测、商品需求预测等。 第十二章：数据分析工具与实际案例。 本章将整合前面各章的数学工具，介绍实际应用中常用的数据分析软件和编程语言（如Python或R）。我们将通过一系列精心设计的实际案例，展示如何运用本书所学的数学方法解决真实的商业问题。例如，如何利用回归分析预测产品销量，如何运用最优化方法为企业进行定价策略，如何利用时间序列模型预测宏观经济指标等。通过这些案例，读者将深刻体会到数学工具在经济学和商业实践中的强大威力。 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅讲解数学原理，更注重其在经济学和商业领域的具体应用，通过大量实例帮助读者理解抽象概念。 循序渐进的难度设计： 从基础概念到高级模型，难度逐步提升，适合不同数学背景的读者。 丰富的案例研究： 涵盖金融、市场营销、生产管理、宏观经济等多个领域，使学习更具针对性和趣味性。 强调数学建模能力： 培养读者将经济问题转化为数学模型，并利用数学工具求解的能力。 对现代分析技术的引入： 触及了数据分析和计量经济学的前沿，为读者未来深入学习打下基础。 目标读者 本书适合以下读者： 经济学、金融学、管理学、统计学等相关专业的本科生和研究生： 作为核心教材或参考书，帮助学生掌握研究和分析经济与商业问题的数学工具。 商业分析师、数据科学家、市场研究员等： 提升数据分析和建模能力，做出更科学、更具影响力的决策。 对经济学和商业运作感兴趣的从业人员： 学习如何用数学的视角理解市场规律，优化商业策略。 希望提升自身量化分析能力的任何人士。 我们相信，《现代经济学与商业数据分析方法》将是您在探索经济学奥秘、驾驭商业浪潮过程中不可或缺的有力助手。通过本书的学习，您将不仅仅掌握一套数学工具，更能培养一种严谨的、量化的思维方式，从而在复杂的世界中看得更远，走得更稳。

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啊借错书了，还以为这本是essential mathematics for economics。初步翻了翻，都很简单

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太基础了，适合高中生

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