New Directions in Computational Economics (Advances in Computational Economics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Cooper, William W.; Whinston, A. B.; Whinston, Andrew B.

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:1994-07-31

价格:USD 184.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792325390

丛书系列:

图书标签:

• Computational Economics
• Agent-Based Modeling
• Economic Modeling
• Simulation
• Complexity
• Algorithms
• Data Analysis
• Mathematical Economics
• Financial Economics
• Game Theory

智能体驱动的经济模型构建与分析 主旨： 本书深入探讨了如何利用先进的计算智能技术，特别是基于多智能体系统（Agent-Based Modeling, ABM）和机器学习（Machine Learning, ML）的方法，构建、模拟和分析复杂的现代经济系统。它旨在为研究者和从业者提供一套系统的理论框架和实践工具，以应对传统宏观经济学和微观经济学模型在处理非线性、异质性和涌现现象时的局限性。 --- 第一部分：计算经济学的范式转变与基础构建 本部分为后续高级主题奠定理论和方法论基础，阐述了从基于均衡假设的传统模型向基于过程和异质性智能体的计算模型的转变的必要性。 第一章：超越线性：复杂性科学视角下的经济系统 本章首先梳理了经济学研究范式的演进，重点分析了20世纪末以来，金融危机、气候变化和技术颠覆等重大事件对传统可计算一般均衡（CGE）模型的挑战。我们引入复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）的理论框架，论证了经济系统作为一种开放、非平衡、自组织的系统，其内在的非稳定性和不可预测性要求新的建模工具。本章详细介绍了复杂性经济学的核心概念，包括反馈回路、路径依赖、临界点和突变，并首次将这些概念与计算模型的结构设计相结合。 第二章：多智能体建模（ABM）的计算基础与方法论 作为本书的核心建模工具，多智能体建模被系统性地介绍。本章从计算结构层面深入探讨了ABM的构建模块： 1. 智能体设计（Agent Specification）： 如何在代码层面定义异质性（Heterogeneity）——包括认知能力、学习规则、目标函数和决策约束。详细讨论了有限理性（Bounded Rationality）在智能体规则集中的体现，区分了基于规则的智能体、基于效用的智能体和基于学习的智能体。 2. 环境交互与网络结构： 经济环境不再是静态的，而是由一系列动态交互构成的网络。本章分析了不同网络拓扑（如小世界网络、无标度网络）对信息传播、价格发现和系统稳定性的影响。同时，讨论了如何将物理约束和制度环境编码为智能体必须遵守的“硬约束”。 3. 仿真动力学与实验设计： 区别于解析解，ABM依赖于大规模仿真。本章着重于稳健性分析（Robustness Checks），包括参数扫描、敏感性分析（Sensitivity Analysis）以及如何通过运行大量的随机种子实验来确保结果的统计显著性，并避免“假性涌现”（Spurious Emergence）。 第三章：计算智能在经济建模中的应用：监督与无监督学习 本章将现代机器学习技术整合到经济模型构建流程中。传统的ABM往往依赖于预设的决策规则，而本章则探讨了如何利用数据驱动的方法自动学习和优化这些规则： 1. 学习型智能体（Learning Agents）： 介绍如何使用强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法（如Q-learning, Deep Q-Networks）来训练金融交易者、消费者或企业管理者智能体，使其能够在动态市场环境中最大化长期回报。重点讨论了探索（Exploration）与利用（Exploitation）权衡在经济决策中的体现。 2. 数据驱动的校准： 讨论如何利用高频交易数据、调查数据或社交媒体数据，通过无监督学习方法（如聚类分析）来识别市场中天然存在的异质性群体，从而为模型校准提供更真实的初始条件和结构参数。 --- 第二部分：关键领域的复杂性模拟与分析 本部分将前述的计算工具应用于分析当代经济学中最具挑战性的领域，展示计算经济学解决实际问题的能力。 第四章：金融市场动力学与系统性风险建模 金融市场是计算经济学的天然试验场。本章关注于如何使用ABM来模拟市场微观结构和宏观金融失衡的相互作用： 1. 异质性信息与价格发现： 构建包含信息套利者、噪音交易者和长期投资者的模型，分析在信息不对称和有限带宽下，价格如何偏离基本面，以及市场流动性的动态变化。 2. 杠杆、信贷与风险溢出： 重点模拟了银行间信贷网络和抵押品链条。引入智能体间的债务和担保关系，展示在特定冲击下，局部违约如何通过网络效应迅速扩散为系统性危机（Contagion）。本章详细介绍了如何通过网络指标（如介数中心性）来识别系统中最脆弱的金融机构。 第五章：劳动力市场、技术冲击与收入不平等 本章转向劳动经济学，分析技术进步（特别是自动化和人工智能）如何重塑劳动力结构和收入分配。 1. 技能匹配与任务分解： 建立企业智能体和工人智能体的动态匹配模型。企业根据技术前沿动态调整其所需技能组合（任务集），而工人智能体则通过教育和培训进行适应性学习。模型用于量化“技能偏向型技术变革”（Skill-Biased Technological Change, SBTC）的动态路径。 2. 社会流动性与代际影响： 扩展模型以包含家庭结构和跨代际资源转移的元素。分析累积的收入不平等如何固化为机会不平等，并评估不同政策干预（如普遍基本收入或针对性再培训计划）对长期社会流动性的影响。 第六章：能源转型与气候经济学的动态相互作用 本章探讨经济决策与长期环境约束之间的耦合问题。 1. 气候政策的跨期优化与学习： 将碳排放和气候反馈机制作为环境智能体纳入系统。企业智能体必须在短期盈利和应对长期气候风险之间做出决策。本章特别分析了碳税、补贴和技术创新补贴等政策工具的“时间不一致性”问题，并展示计算模型如何揭示长期最优路径。 2. 技术采纳与行为惯性： 模拟低碳技术（如电动汽车、可再生能源）在具有异质性偏好和信息获取能力的消费者群体中的扩散过程（S-曲线），并分析制度设计如何克服投资者的行为惯性，加速能源结构转型。 --- 第三部分：方法论的深化与前沿展望 本部分超越基础模拟，探讨更先进的计算技术在经济学中的前沿应用，并展望未来研究方向。 第七章：可解释性与因果推断在复杂模型中的挑战 计算经济学面临的核心挑战之一是如何从复杂的、高维的仿真输出中提取具有政策意义的因果关系。 1. 后验因果分析： 介绍“反事实模拟”（Counterfactual Simulation）的技术。通过系统性地关闭或修改特定智能体的规则或网络连接，量化单个异质性因素对宏观结果的贡献度（Marginal Contribution Analysis）。 2. 特征重要性与可解释性AI（XAI）： 应用SHAP值、LIME等XAI技术到强化学习训练出的经济智能体上，以理解“为什么”智能体做出了某个决策，从而将黑箱模型的决策逻辑转化为可检验的经济学假设。 第八章：高维数据驱动的宏观模型校准与验证 传统宏观模型通常采用基于时间序列数据的校准。本章侧重于如何利用海量、非结构化数据来增强模型的真实性。 1. 大规模异质性校准： 讨论利用贝叶斯方法（如Approximate Bayesian Computation, ABC）来处理计算成本极高的大规模ABM，实现模型与现实数据的“准实时”拟合。 2. 模型验证的层次结构： 建立多层次的验证框架，从最低层的个体行为合理性检查，到中层的微观统计量匹配，再到最高层的宏观经济周期和冲击反应的定性匹配，确保计算模型的科学严谨性。 结论：计算经济学的新研究议程 本书总结了计算智能如何为经济学提供了一个全新的“实验平台”，它不仅是描述工具，更是发现工具。未来的研究议程将聚焦于更精细化的行为建模、跨尺度（从个体到全球）的耦合模拟，以及将物理世界约束（如资源稀缺、地理位置）更深层次地嵌入到经济决策框架中。本书旨在激发下一代经济学家，利用计算思维，构建能够更准确预测和干预真实世界复杂经济动态的下一代经济模型。

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这本书的名字听起来就让人感到一种探寻未知领域的兴奋。《计算经济学的新方向》（计算经济学前沿系列）——光是这个标题就充满了对未来经济学研究范式的想象空间。我最近沉迷于阅读一些关于人工智能在金融建模中应用的论文，深切体会到传统计量经济学模型的局限性。因此，我特别期待这本书能在这方面有所突破。如果它真的能提供一些前沿的、突破性的视角，比如利用深度学习构建更复杂的市场均衡模型，或者探讨量子计算在宏观经济模拟中的潜力，那才算得上是“新方向”。我希望它不仅仅是罗列一些现有的工具，而是能真正指明计算方法如何重塑我们理解经济现象的底层逻辑。那种能够彻底改变研究者思维框架的内容，才是真正有价值的。我正在寻找能让我从“如何使用现有软件”的层面，跃升到“如何设计全新的计算框架”层面的深度讨论，期待这本书能成为这样的指南。

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说实话，现在的学术界充斥着大量为了“计算”而计算的书籍，它们往往忽略了经济学的核心洞察力，把复杂的计算技巧当作万能钥匙。我阅读一本关于计算方法的书时，最警惕的就是这一点。我期望《计算经济学的新方向》能体现出一种深厚的经济学哲思。计算工具只是手段，目的是为了更深刻地理解人类行为和市场机制的复杂性。这本书是否能探讨，当计算能力指数级增长时，我们对“理性人假设”和“市场效率”这些核心概念的理解是否需要重新审视？它是否能提供新的框架来模拟群体认知、非理性决策的涌现行为，而不仅仅是优化既有模型的参数？我需要的是那种能拓宽我对经济系统本质理解的深度思考，而不是一本纯粹的编程手册。

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最近，关于经济政策效果的实时评估需求越来越迫切。传统模型往往滞后于现实变化。《计算经济学的新方向》如果能触及如何构建适应性、实时响应的计算经济模型，我会非常感兴趣。比如，探讨如何利用在线学习（Online Learning）技术，使宏观经济模型能够根据最新的流入数据自动调整其状态变量和参数估计，而不是依赖定期的、大规模的离线重校准。这涉及到巨大的计算挑战，包括收敛速度、模型稳定性和计算资源管理。如果书中能围绕“实时性”和“鲁棒性”这两个现代经济政策制定者最关心的痛点提供新的计算范式，那么这本书的价值将远超学术本身，直接进入政策实践的前沿领域。

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作为一名在计量经济学领域摸爬滚打了好几年的学者，我对那些故作高深的理论堆砌感到厌倦。我更看重的是实实在在的、能解决当前研究瓶颈的计算方法论。这本书如果只是停留在对 agent-based modeling（基于智能体建模）的肤浅介绍，或者只是简单地复述一遍蒙特卡洛模拟的流程，那对我来说吸引力就很有限了。我真正渴望的是关于如何处理超大规模、高维度经济数据集的创新算法，比如如何高效地整合非结构化数据（如新闻文本、卫星图像）到动态随机一般均衡（DSGE）模型的校准过程中。此外，关于如何建立可解释的（Explainable AI, XAI）经济预测模型，而非仅仅追求黑箱高精度的探索，也是我非常关注的重点。如果书中能深入探讨这些前沿且极具挑战性的交叉领域，那它无疑会成为我书架上的必备参考书。

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我对这本理论和实践结合的程度非常挑剔。如果它只是一本纯粹的理论综述，缺乏具体的代码示例和实现细节，那么对于需要立即将新方法应用到实际数据分析中的研究人员来说，价值会大打折扣。反之，如果它只是堆砌了大量的Python或R代码片段，但没有对背后的数学原理和计算复杂度进行严谨的分析，那么它也仅仅是另一本技术指南。我期待的是一种完美的平衡：对算法的数学基础有清晰、严谨的阐述，同时提供足够透明、可复现的计算实现路径。特别是关于大规模并行计算在经济学模拟中的应用，如果能提供针对现代GPU架构的优化策略，那就太棒了。这种既有深度又接地气的技术讨论，才是真正能推动学科进步的动力。

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