数理经济学的基本方法（数理经济学的基本方法百度云）

本文目录一览：

• 1、想要达到经济学专业本科生的水平，需要阅读哪些书籍
• 2、《数理经济学的基本方法》txt下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
• 3、数理经济学如何建模

想要达到经济学专业本科生的水平，需要阅读哪些书籍

不是说按这个顺序学，不然数学都学完了还没碰微经。至于顺序的话，我觉得是“（蒋中一）--Varian--Barro--Wooldridge”这个顺序下去，数学需要的时候再补。比如开始学计量了，去学下概率论和统计。需要学高级的计量了，去学下测度论。另，这个不是写给打算了解入门下经济学的同学的，是写给打算“系统地学习本科生或者研究生那样专业学习”的，当然研究生主要是靠paper。如果了解下经济学，那曼昆是很好的，但系统地学习用曼昆就比较浪费时间了，因为高级的教材基本都是self-contained，只要用中级垫下脚就够得到了，就没必要读曼昆了。（如果有公开版权的我会贴链接，不然的话请自行google，大部分都有电子版的吧）

1 数学

关于经济学要不要数学化大论战可以看看这个：经济学数学化的利弊都有什么？如何看待经济学不断数学化的趋势？ - 慧航的回答

1.0

蒋中一Alpha C.Chiang的《数理经济学的基本方法》（Fundamental Method of Mathematical Economics）

1.1 分析

张筑生的《数学分析新讲》是一本非常平易近人的入门书、我旦的陈纪修的《数学分析》也还不错，主要我蛮喜欢陈纪修老师的，就带点私货。当然，能读英文的可以读下Terence Tao（陶哲轩）的Analysis。如果能比较抽象地想问题的话，可能去看看Walter Rudin 的淑芬原理。这本书很多证明很巧妙（Left as Homework，2333）。如果已经学过简单的微积分或者淑芬，可以看看辛钦的《数学分析八讲》，只是中译本印刷错误太多，俄语我又不会。

公开课可以看看台大的高等微积分，虽然第一课故弄玄虚，但很多东西还是很有见地的。高等微积分 - 台大开放式课程 (NTU OpenCourseWare)

实分析我上课用的是周性伟的《实变函数》这本的证明非常的简略，国内可能周民强、夏道行那本用的比较多吧，夏道行口碑比较好。英语的教材挺多的，比如Royden, Rudin, Stein, Folland, etc. 但是我这块学的不咋地就不评价了。台湾的国立交大有个很不错的实变的视频。虽然是硕士生课程，但是还蛮容易懂得。国立交通大学开放式课程(OpenCourseWare, OCW)

（复分析好像经济学里没啥用，但是我想安利下，因为他很好玩并且优美，可以看看是Tristan Heedham的复分析。）

泛函什么的，Kreyszig的那本应该Introductory Functional Analysis with application应该是最容易读的了吧。我打算。。。下学期选这门课。。。

1.2 线性代数

MIT的线性代数公开课据说非常赞，我没看过，但认识的人看过都说好。毕竟是Gilbert Strang来上的。 Video Lectures

Axler的Linear Algebra done Right.这本书的翻译超级狗血，叫《线性代数应该这样学》，但是是我见过最最最最最合适的入门教材的。他会跟你讲清楚线性代数到底是怎么一回事，矩阵到底是干嘛的，矩阵的乘法为什么这么定义、矢量空间是什么鬼东西。而不是一上来告诉你一堆determinant、逆序数、矩阵分割怎么算，也不是让你一上来就解线性方程组。读此书有正三观的作用。

难一点的可以看Peter Lax的Linear Algebra and its Application（不是Lay的那本同名书，他们作者名字和书名都很像，Lay那本太关注计算了，很费时间）。这本书很虐的，读之前最好沐浴净身、请神辟邪(｡・`ω´･)。

抽代一般是用不着的，不过可能在看拓扑、实分析等内容时需要了解一点群的内容，一本很容易的教材是张禾瑞的《近世代数基础》，Artin的《代数》应该是标准教程。

1.3 概率和统计

简单地可以看钟开莱《初等概率论》，国内的陈希孺那本口碑不错，难点的（其实是很难）可以看Durrettd的Probability: Theory and example, 钟开莱《概率论教程》，Jun Shao的Mathematical Statistics，需要一点测度论知识。

然后，有为武大IAS的同学提出一定要随机过程。我自己就看过Sheldon Ross的Introduction to Probability Models。是基于概率的随机过程，不需要测度论知识。已经上过概率论可以跳过前三章。例子和习题非常多==、（而且例子都要比正文难）中文翻译蛮糟糕的，英文版的好懂一点。

那位童鞋的推荐是张景波，张肖的《应用随机过程》，第一章预备知识里写着我们需要复习下关于概率测度的积分==、我就没看下去，写得挺数学的。以武大IAS的品质应该是好书。

1.4 拓扑

我目前没有读起来特别顺的拓扑书。。。大概是拓扑本来就很奇怪。。。

比较详细的是Munkres的topology. 不过这本书读起来很慢，因为非常非常细碎，会让人失去耐心。没耐心的同学不妨看看Armstrong的Basic Topology，进度快一点。 Janich的Topology虽然是给本科生写的，但我觉得这个书应该是学完一遍拓扑后再看，不能用这本学拓扑。国内尤承业的好像比较常用吧。

1.5 软件

一般的数学运算，比如求个逆矩阵、对角化、积分，这个就够了

Wolfram|Alpha: Computational Knowledge Engine

计量我推荐用SciPy自己鼓捣，R也很好。而且不要钱。

如果有钱的话Mathematica、maple、matlab、stata、eviews、spss都好用啦。对于各个软件的好坏，知乎有很多圣战，可自行浏览。我一般是用R。这些收费软件也有免费替代品，比如Octave、Sage等等。

2 经济学

2.1 微观经济学

简单的就Varian的Intermediate Microeconomics：a modern approach。几乎不用什么数学。

我们当时老师教微观的时候是用的自己的lecture notes, 从效用函数讲起，过度到multi-periods，再加入uncertainty。接下去就开始讨论社会主义（dictatorship）和contract theory之类以及后面的拓展了。整个学期就没讲什么供求曲线。当时Varian那本书是我们的参考书，但他上课完全没有讲。但我上这么课最大的收获，不在于学到多少经济学知识，而是学会在一个给定的环境下，如何把情形抽象化，并用最简单的数学工具搭建起一个简单的模型。然后再一步步地扩充模型。其次告诉了你，微观的核心就是“选择”这个行为。这个要比你在读曼昆的书，死记硬背下那些什么十大原理要有用的多。

另，我们当时其他老师的微经教材主要是平狄克的。我不喜欢那本书，现实的例子太多。数据、图表太多。（而且啰嗦）在入门时候用这些，我认为是不好的，虽然他能让你把经济理论和现实联系在一起，但很容易让你犯一些逻辑错误，特别是用图表来呈现数据，得出的结论很可能是误导性的。（经典例子，警察越多小偷越多，要降低犯罪率应该裁掉警察。）不然干嘛要用发明计量这个东西出来啊摔。

中文的话平新乔有本《微观经济学十八讲》还不错，简洁清楚。

高级一点的最经典就是MWG Microeconomic Theory。大百科全书，但是有点旧。不过新理论也主要靠论文而不是教材。（吐槽一句，我现在有一门通识课老师拿这本书来给非经济专业的同学入门用，因为他导师是作者之一。。。）

此外Rubinstein有个免费的Lecture Notes On Microeconomics ， 也很不错。Rubinstein, A.: Lecture Notes in Microeconomic Theory.

2.2宏观经济学

不用读曼昆的宏观，真的很糟糕。我当时开始学的哪个老师就是用曼昆的。（我的微经老师当年就吐槽过在上完他的微经在本校就遇不到这么厉害的老师了。）

一般比较好的凯恩斯主义的是Blanchard的宏观，国内大多数经济学专业都是学的凯恩斯主义的宏观。这本书至少把凯恩斯主义的大多数基本模型都讲得很清楚。

但我更推荐看Robert Barrro的Macroeconomics: A Modern Approach. 这本算是新古典的代表教材，好处在于方法上和微观保持一致。凯恩斯主义的宏观教材往往会让人觉得和微观没什么关系，是完全风马牛不相及的学问。

高级的微观基本就是Romer和Sargent吧，另外可以参考数学系的人打算了解一下经济学，看什么书合适？ - 慧航的回答，他给的那些宏观我都没看到过。。。。但这个回答里的书基本那都是研究生的教材，我的回答里面会多一点基础的教材。

2.3计量经济学

先搞定统计和概率论。

计量入门一般是Gujarati的Basic Econometrics或者Wooldridge的Introductory Econometrics: A

Modern Approach (一般会写modern approach的都还不错的。)

Reduced form的可以看看Most Harmless Econometrics（《基本无害的计量经济学》）。很有趣。。

高级一般是Greene，Wooldridge（panel data那本），Hayashi三位大神。

2.4 博弈论

我室友比较推崇神取道宏（Kandori Michihiro），总是说他是距诺奖最近的。

一般的入门书是Gibbons, A Primer in Game Theory. 作者好像还有一本书Game Theory for Applied Economists，但内容和这个是一样的。我们上课的是谢识予的经济博弈论，我觉得写得很清楚，甚至有点啰嗦了。

进阶的书，如果不怕被虐可以看Osborne的A Course in Game Theory.

比较有趣的有本Binmore的Play for Real，内容比较杂，但是引人思考。

另外还有Fernando Vega-Redondo的Economics and the Theory of Games 和 FudenbergTirole也听说适合进阶阅读。（都么看过。。）（再注一下，后面那本的作者Jean Tirole今年刚拿了诺奖==、）

2.5 金融

先安利下史树中《金融经济学》。

【待补】

2.6 优化

Dixit

蒋中一

【待补】

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这是原来的开头。。。。。

1. 不学经济学理论就来，上来就读学经济史的就是耍流氓。因为你根本没办法判断作者给的结论是不是对的，是不是有逻辑错误。并且，古代人的行为准则和资本主义世纪以来，有很大不同，古代的经济现象不一定是符合现带经济理论的。比如现代经济理论要求的个体假设、完全信息假设、理性人假、市场有效性假设（并非所有理论都有这些假设，但基础的经济学理论是有这个假设的）设在古代史不完全一致的。而且古代的知识构建范式和现代史不同的，就像管仲也提出了国营经济（盐铁专营）、政府要大力投资基础设施建设等一系列看起来很现代的政策，如果你不知道古代知识体系和现代知识体系范式构建的区别的话，就会觉得凯恩斯主义早就有了。。。

2. 不要读《资本论》、《通论》、《国富论》，这些经济著作，在早期政治经济学（或早期宏观）中确实有重要的地位，但是一来，这些书没有清晰的理论架构（假设、结论、推导）。这点是非常重要的，因为当你不清楚一个理论的假设、前提的时候，可能正反的结论都是对的。比如宏观里面的汇率问题，变一个假设结论和路径就全变了。而这些书是经济思想的萌芽阶段的书，他可能是有连贯一致的逻辑的，但在表现上会更混乱。比如《国富论》在论证分工的有效性、金价谷价的波动时候用了很大的篇章，举了很多数据。（光是单位换算就能烦死你）而用现在经济理论几句话就能解释了。同理，像某位答主给了几百本汉译名名著蓝皮书，这对专业（政治）经济学以及现在很多的制度经济学、法经济学等学者而言是很有用的，但对于一个没有经济学基础的人来讲，这些书很可能会看成“民经”。就像现在学物理学，朗道、费曼的书是经典，也是教材，但牛顿的《自然哲学的数学原理》绝不是好的入门教材。为什么中国的经济学家大都信奉西方经济学，马克思的经济学真的不实用吗？这个问题下面也有几个好的答案。

3. 放弃高鸿业、曼昆。就像谭浩强的C语言教材是一本很经典的教材，但现在基本都被更好的教材取代了。我认为，一本好的教材应该有三个特征：1）逻辑一致；2）内容自洽（self-contained，即不需要你了解很多其他基础知识）；3）良好、简洁的论述。像曼昆的宏观，不同章节之间没有什么联系，一开始学很可能根本不知道为什么下一张就变成了这个东西。而且没有IS-LM模型直接跳到AD-AS模型也很令人犯糊涂。

4. 明确你要学的是经济学还是经济，后者需要你了解一系列现实，但是前者（大部分）只需要逻辑。后文主要针对前者而言。下面这些内容可能不能帮你了解很多关于经济的知识，甚至不能让你了解经济学的大部分内容。但至少能让你知道现代的经济学是一门怎样的学问。所以只包括了一些最最基本的内容，而不会涉及到金融、贸易、财政、制度经济学、奥地利学派、会计学、行为经济学、网络经济学、神经经济学（嗯，比如汪丁丁）、股票技术分析等一些列你之后才需要学的东西。【补，这部分我开始觉得这么两分不太妥当，因为经济和经济学不能截然分开，一个比较好的例子是：比如券商的研究员，他们的研究是运用经济理论来研究现在的经济现象，比如预测预测某行业的下半年经济状况或者央行加息对经济有啥影响。我把这样的人视为研究经济的。研究经济学的人，比如我的一个老师，他目前研究的课题是动态合约的最优终止条件，这是经济学里的重要问题，虽然他可能并不了解目前的经济状况。】

5 如何学习经济学?这个问题下面FlyRiderR的回答值得看看。

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书名：数理经济学的基本方法

作者：[美] 蒋中一

译者：刘学

豆瓣评分：9.1

出版社：北京大学出版社

出版年份：2006-11-1

页数：866

内容简介：

本书是一本经典的数理经济学教科书，自首次出版以来已获得国内外使用者的广泛认可。本书涵盖以下主要内容：静态（均衡）分析、比较静态分析、最优化问题、动态分析，结合数学方法在经济学中的应用，由浅入深、循序渐进地阐述了矩阵代数、导数与微分、积分学、微分方程与差分方程、最优控制理论等经济学中使用的主要数学方法。全书省略了过于艰深的数学证明，而将重点放在数学方法的经济应用上，书中穿插了大量的例题与习题，从而适用于致力于学习基本数学方法的经济学专业的学生，也适于学生自学。

在保持以前版本的主要目的、风格、结构的基础上，本版（第4版）主要做了以下改进：一是将数学规划问题放在第13章（“最优化问题”部分的最后一章），定名为“最优化问题的其他主题”；二是新增了关于最优控制理论的内容（第20章）；另外，对部分习题也进行了重新编排，使其在帮助巩固所学知识的同时，更能激发学生的自信，给予学生更好表现能力的机会。

作者简介：

蒋中一（Alpha C. Chiang），美国康涅狄格大学荣誉教授。

凯尔文·温赖特（Kevin Wainwright)，任教于加拿大西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）经济系及大不列颠哥伦比亚技术学院（Briish Columbia Institute of Technology）商学院，并担任大不列颠哥伦比亚技术学院工商管理学士项目主任。

数理经济学如何建模

，找问题；二，确定你要研究的问题有意义；三、不要看文献先自己动手写模型；四、一般化你的模型；五、犯错误然后修改；六、找文献看你的模型有没有撞上别人的（如果你是研究生你的导师可以直接告诉你）；七、如果以上都没有障碍，接下来present你的研究。

题主的问题应该停留在第三阶段，前面的答主都做了很好的解答。我算是一个比较失败的例子，可以当做反面教材。

我的毕业论文是搞理论模型，技术进步方向的。我搞模型的大概步骤是一开始有一个好点子，然后形成了自己的故事，读了基本的模型就开始动手写自己的模型，或者说用数学语言表达自己的故事。一般情况下，模型有一个核心的机制，譬如说我用的Acemoglu的task based model，他的模型核心机制是李嘉图比较优势原理。再譬如，adverse selection model的核心机制是信息不对称。除了核心机制，模型其他的部分都是经济学的基本原理了，譬如完全竞争市场的一些基本特征，垄断市场的一些基本特征，但整个模型的解都是围绕着核心机制展开的。我模型的核心机制直到现在连我自己都没有弄明白，所以构建模型的过程中犯了一些错误（对完全竞争市场理解的错误，导致我引入了一些错误的条件），但好在直觉够强大使模型导向了一个不太错误的结果。当然，最后这些错误被我修正了，修正不了的我加了一些更强的假设。而我的模型也过于复杂，不能得到一个简化的解。

所以，回头来看我的模型构建过程，我唯一成功的地方在于我的模型始终忠于我的故事，因此我认为构建模型时一定要记好自己的故事不要被别人的研究带偏了。失败之处：一是自己基本理论不扎实，对于完全竞争市场的理解偏误使模型差点功亏一篑。二是对于借鉴的基本模型理解不到位（别人引入的假设为什么有助于求解模型），贸然替换了一个全新的假设，导致模型太过复杂。

所以我认为对于别人的模型在弄清楚机制前不要贸然修改假设，可以先按照想好的故事写自己的模型，因为这样能保证你的模型的一致性，不会让你的模型看起来是四不像。然后再去找文献看看自己的模型有没有撞到别人的模型。

感觉搞模型也没什么难的，用武功来打比方，经济学的基本原理（理性人、利润最大化甚至完全竞争市场）是内功。内功练好了，针对其他门派武功的缺陷，自己创一些招式。但是没有内功，所有的招式都是假的。而且自己的招式也是按照内功的运行方式来施展的，不然与人对招容易被一击致命。要想破别人的招式就要知道别人招式是怎么打的，为什么要这么打，破绽在哪。当然，如果整天研究别人的破绽在哪，没什么前途。有些人会直接研究一套武功，自创内功心法，也有人专门研究内功心法，还有人研究领悟的内功心法是不是正确的。最终就会有不同的门派了