21世纪数量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:510

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出版时间:2010-1

价格:68.00元

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isbn号码:9787802323032

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图书标签:

• 数量经济学
• 计量经济学
• 经济模型
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
• 金融经济学
• 高级经济学
• 经济研究
• 21世纪经济学

21世纪数量经济学：重塑理解经济世界的工具箱 在快速变化、数据洪流和模型迭代的21世纪，经济学正经历一场深刻的范式转移。传统的理论框架在解释日益复杂的市场现象、捕捉新兴经济模式以及预测未来趋势时，显露出其局限性。正是为了应对这一挑战，一本名为《21世纪数量经济学》的书应运而生，它不仅是对现有经济学方法的系统梳理，更是对未来研究方向的积极探索。这本书旨在为读者提供一套全新的、基于数据和量化分析的经济学理解工具箱，使我们能够更精准、更深入地洞察经济世界的奥秘。 核心理念：量化驱动的严谨性与前瞻性 《21世纪数量经济学》的核心理念在于强调“量化”在经济学研究中的不可替代性。它认为，经济学作为一门社会科学，其最终目标是对现实经济现象进行解释、预测和干预。而实现这一目标最有效、最可靠的途径，便是通过严谨的数学建模、扎实的数据分析和严密的统计推断。本书并非简单地罗列各种统计模型和计量方法，而是致力于阐述这些工具背后的经济学直觉和理论基础，并展示如何将它们应用于解决现实世界中的经济难题。 本书的另一个重要特点是其前瞻性。它不仅关注当前经济学研究的热点和前沿，更着眼于未来可能出现的挑战和机遇。在人工智能、大数据、机器学习等新兴技术的浪潮下，经济学研究的方法论也在发生着革命性的变化。本书积极拥抱这些变化，探讨如何将前沿计算技术与传统经济学理论相结合，以解锁更强大的分析能力和更深刻的洞见。 内容脉络：从基础到前沿的深度探索 《21世纪数量经济学》的内容涵盖了数量经济学的广阔领域，旨在为读者构建一个全面而系统的知识体系。全书围绕着几个关键的模块展开，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握核心概念和高级技巧。 第一部分：重塑经济学思维基石——理论与模型的量化整合 本部分首先回顾了经济学理论的演进，并重点强调了将理论转化为可量化模型的必要性。它深入探讨了微观经济学和宏观经济学中核心理论模型的数学表达，以及这些模型如何在现实世界中得到检验和修正。读者将学习到如何将抽象的经济学概念，如效用最大化、理性预期、动态均衡等，转化为具体的数学函数和方程组。 微观经济学： 本部分会深入解析消费者理论、生产者理论、市场结构理论以及博弈论的量化表达。例如，在消费者理论部分，将详细讲解如何利用效用函数和预算约束来模拟消费者的选择行为，并介绍如何运用实证数据来估计需求函数。生产者理论部分则会探讨生产函数、成本函数及其与技术进步、规模经济的量化关系。市场结构部分将重点关注垄断、寡头垄断和完全竞争市场下的价格和产量决策的数学模型。博弈论部分则会介绍纳什均衡、子博弈完美纳什均衡等概念的数学推导和应用，并展示如何在经济学中分析战略互动。 宏观经济学： 本部分将聚焦于古典经济学、凯恩斯经济学、新古典经济学和新凯恩斯经济学等主要宏观经济学派的代表性模型，如IS-LM模型、AD-AS模型、DSGE（动态随机一般均衡）模型等。读者将学习到如何通过建立微分方程或差分方程组来刻画经济体中的总需求、总供给、通货膨胀、失业率等关键宏观经济变量的动态演化。此外，本书还将探讨货币政策和财政政策在这些模型中的传导机制及其量化效果。 第二部分：数据驱动的实证分析——计量经济学的现代视角 计量经济学是数量经济学的核心实践工具。本书将以现代视角重新审视计量经济学的基本原理，并介绍一系列前沿的实证方法，使其能够应对日益复杂和庞大的经济数据。 基础计量模型： 本部分将首先回顾经典线性回归模型（OLS）的理论基础，包括其假设、参数估计、假设检验等。在此基础上，会详细讲解异方差、自相关、多重共线性等常见问题及其处理方法。 时间序列分析： 鉴于经济数据的高度时间依赖性，时间序列分析是量化经济学研究不可或缺的一部分。本书将介绍ARIMA模型、GARCH模型等经典时间序列模型，并深入探讨向量自回归（VAR）模型、协整分析等用于分析多变量动态关系的方法。 面板数据分析： 经济学研究经常需要处理跨时间和跨个体的面板数据。本书将详细讲解固定效应模型、随机效应模型等面板数据分析技术，以及如何利用面板数据来识别因果关系和控制个体异质性。 因果推断： 在解释经济现象时，识别因果关系而非仅仅是相关性至关重要。本书将重点介绍一系列现代因果推断方法，包括工具变量法（IV）、断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配（PSM）以及双重差分法（DID）等。这些方法旨在帮助研究者在非实验环境下，尽可能地模拟出实验条件，从而更准确地估计政策效应或变量之间的因果联系。 离散选择模型与生存分析： 许多经济学决策，如是否购买某种商品、是否失业等，都表现为离散的。本书将介绍Logit模型、Probit模型等离散选择模型，以及如何分析事件发生的时间及其持续性的生存分析方法。 第三部分：拥抱新兴技术——计算经济学与大数据应用 在21世纪，计算能力和数据规模的爆炸式增长为经济学研究带来了前所未有的机遇。《21世纪数量经济学》将前沿的计算方法和大数据技术引入经济学研究的视野，为读者开启新的探索路径。 机器学习在经济学中的应用： 本部分将介绍机器学习在经济学中的多种应用场景，包括预测模型（如回归树、随机森林、梯度提升）、分类模型（如支持向量机、神经网络）以及聚类分析等。本书会着重阐述如何将这些机器学习工具与经济学理论相结合，以解决传统计量方法难以处理的非线性、高维度数据问题。例如，可以利用机器学习预测金融市场的波动，或者分析消费者行为模式。 人工智能与深度学习： 进一步地，本书将探讨深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在经济学中的潜在应用。这包括在自然语言处理（NLP）方面分析新闻文本、社交媒体评论等非结构化数据，从而提取经济情绪或政策信号；或者在图像识别方面分析卫星图像、街景图像等，以量化经济活动水平。 网络经济学与复杂系统： 现实经济体是一个由个体、企业、金融机构等组成的复杂网络。本书将介绍网络经济学的基本概念和分析工具，例如网络结构分析、传播动力学等，以研究信息传播、金融传染、市场风险等现象。同时，还将探讨复杂系统理论如何帮助理解经济体中的涌现现象和非线性动力学。 仿真与模拟技术： 本部分将介绍代理人基模型（ABM）等模拟技术，通过构建微观经济主体的行为规则和交互机制，来模拟宏观经济现象的产生和演变。这类方法为理解经济体中的复杂互动和政策的非预期后果提供了有力的工具。 大数据处理与可视化： 面对海量、多源、异构的经济大数据，本书将探讨有效的数据收集、清洗、存储和处理技术。同时，还将介绍现代数据可视化技术，如何将复杂的量化分析结果以直观、易懂的方式呈现，以更好地服务于决策和沟通。 第四部分：前沿研究领域与未来展望 在构建了扎实的理论和方法基础后，本书将聚焦于当前数量经济学研究中的一些最活跃的前沿领域，并对未来的发展趋势进行展望。 行为经济学与神经经济学： 本部分将探讨如何将心理学和神经科学的发现融入经济学模型，利用量化方法研究人类的非理性决策、认知偏差以及情绪对经济行为的影响。 金融计量经济学： 关注资产定价、风险管理、高频交易等金融领域的量化模型和实证分析。 环境与能源经济学： 探讨如何量化环境污染、气候变化、资源枯竭等问题，并分析相关的经济政策。 发展经济学与国际经济学： 研究贫困、不平等、国际贸易、资本流动等问题的量化模型和实证证据。 政策评估与预测： 强调数量经济学在政府宏观调控、企业战略决策以及社会福利评估等方面的实际应用价值。 《21世纪数量经济学》不仅仅是一本教科书，它更是一份开启经济学新篇章的行动指南。它面向广泛的读者群体，包括经济学专业学生、研究人员、数据科学家、政策制定者以及任何对经济世界充满好奇并希望深入了解其运作机制的人士。通过掌握本书所介绍的理论和工具，读者将能够更自信地应对21世纪经济学研究和实践中的挑战，以更严谨、更创新的方式理解和塑造我们所处的经济环境。它是一次对经济学“工具箱”的全面升级，为理解瞬息万变的现代经济提供了坚实的理论基础和强大的实践能力。

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