简介
经济数学模型化是指提出、设计、建立、求解、论证及运用经济数学模型的整个过程,其目的在于研究开发数学模型在经济领域中分析问题、逻辑思维和辅助决策的作用和功能。经济数学模型方法在经济学日益计量化、定量分析化的今天显得越来越重要。中国人民大学赵国庆教授、杨健教授合著的《经济数学模型的理论与方法》一书,是作者多年留学东西洋并结合中国实际的饱学之作。本书系统地、理论联系实际地阐述了经济数学模型的理论与方法,旨在使读者了解经济模型的整个建型过程, 理解经济模型化思想,在此基础上实现运用数学模型化的方法和技巧解决经济问题的目的。本书作为面向21世纪的高等院校教材建设项目,得到了国家教育部门的支持,是北京市普通高等学校教育教学改革试点项目成果。
本书由6章构成。第1章为数学模型的概论部分, 本章首先讨论数学模型的一些基本概念, 其次给出数学模型的基本性质,最后讨论数学模型化过程的程序设计问题。第2章为经济统计指标模型的阐述,主要讨论如何利用统计指标模型对收集的信息进行统计上的处理,以及如何运用这些统计指标进行实证分析。第3章为金融市场风险评估指标模型的阐述,主要讨论商业计划书制作过程中有关市场风险评价指标模型的运用,首先对评价市场风险的指标模型做简要描述,其次介绍编写商业计划书的一些基本原则,最后,以北京某公司项目融资的实例为背景,给出市场风险评价指标模型的应用案例。第4章为计量经济模型基础的阐述,主要介绍计量经济模型的整个建模过程,包括计量模型分析的基础和建立计量模型的一些基本方法。第5章为宏观经济模型理论和方法的阐述,在考虑中国经济特性的基础上,根据现代经济学理论,建立起中国宏观计量经济模型体系,为读者提供一个建立宏观经济模型的实例。 第6章的主要内容是介绍如何运用TSP对经济数据进行处理,主要介绍TSP软件包的一些基本功能,同时给出运用TSP对经济模型进行估计和预测的一些简单实例。
本书除可供高等院校本科生、研究生作教材外,还可供经济理论工作者、实际工作者阅读参考。
目录
第一章 数学模型理论
1.1 数学模型的基本概念
1.2 数学模型化过程的程序设计
第二章 经济统计指标模型
2.1 信息的统计处理方法
2.2 统计指标模型实例
第三章 金融市场风险评估指标模型
3.1 金融市场风险评估指标模型
3.2 编写商业计划书的基本原则
3.3 金融市场风险指标模型在商业计划书中的运用
第四章 计量经济模型基础
4.1 线性模型的最小二乘估计
4.2 计量模型分析中运用最小二乘估计存在的诸问题
第五章 宏观经济模型理论与方法
5.1 宏观经济模型的设计
5.2 宏观经济模型的结构
5.3 模型的检验和政策评价
5.4 模型体系中方程一览表
5.5 模型体系中变量一览表
第六章 运用TSP对经济数据的处理与建模
6.1 TSP的主要功能及工作环境
6.2 TSP的基本规则
6.3 线性方程的估计
6.4 变量的引用和显示
6.5 矩阵运算
6.6 统计指标计算
参考文献
1.1 数学模型的基本概念
1.2 数学模型化过程的程序设计
第二章 经济统计指标模型
2.1 信息的统计处理方法
2.2 统计指标模型实例
第三章 金融市场风险评估指标模型
3.1 金融市场风险评估指标模型
3.2 编写商业计划书的基本原则
3.3 金融市场风险指标模型在商业计划书中的运用
第四章 计量经济模型基础
4.1 线性模型的最小二乘估计
4.2 计量模型分析中运用最小二乘估计存在的诸问题
第五章 宏观经济模型理论与方法
5.1 宏观经济模型的设计
5.2 宏观经济模型的结构
5.3 模型的检验和政策评价
5.4 模型体系中方程一览表
5.5 模型体系中变量一览表
第六章 运用TSP对经济数据的处理与建模
6.1 TSP的主要功能及工作环境
6.2 TSP的基本规则
6.3 线性方程的估计
6.4 变量的引用和显示
6.5 矩阵运算
6.6 统计指标计算
参考文献
经济数学模型的理论与方法
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