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☆☆☆☆☆

吴艳玲 编

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• 经济学
• 数学
• 高等数学
• 经济数学
• 微积分
• 线性代数
• 优化
• 模型
• 计量经济学
• 数学方法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302238607

版次：1

商品编码：10400877

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-11-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：383000

内容简介

《经济数学》是适于经济管理类专业的初等教材，简单易懂，满足一般本科院校和高职高专的教学需要，特别是对那些打算直接就业的学生更为合适，仅为帮助学生克服经济学学习过程中的数学障碍而编写。
本教材的主要编写原则是围绕经济管理类课程的数学需要进行教学内容的选择。具体来说，《经济数学》包括与今后学习相关的函数在经济学中的应用、经济学中的分析方法、微积分与最优化方法、动态分析、线性代数、概率统计初步和数理统计等内容。
在内容设计上，每一章大概有2/3的内容，用于讲解高等数学的基本内容，包括基本概念、定理、推论及其含义。另有1/3的内容，用于讲解本章的数学原理如何进行经济应用，是经济原理数学化，突出讲解这一经济学原理同数学原理之间的联系，为学生在以后的学习中能够熟练应用数学工具打下基础。

目录

第1章 函数和方程式
1.1 变量和函数
1.2 坐标系
1.3 函数的图像
1.4 函数的几何性质
1.5 线性函数和直线
1.6 一元方程的代数解
1.7 反函数
1.8 复合函数、多元函数
习题

第2章 线性方程组
2.1 二元线性方程组
2.2 有两个以上变量的线性方程组
2.3 非线性方程组
2.4 经济模型的完整性和相容性
习题

第3章 经济学中的存量、流量和均衡
3.1 存量和流量
3.2 与市场有关的一些定义
3.3 单一商品的流量市场
3.4 静态分析和动态分析
3.5 稳定均衡和不稳定均衡
习题

第4章 结构式和简化式
4.1 单一商品流量市场的扩展
4.2 多种商品流量市场
4.3 方程组的简化式
4.4 一个宏观经济的例子
习题

第5章 存量一流量市场
5.1 存货投资净额
5.2 存量一流量市场均衡
5.3 存量市场模型的简化式
习题

第6章 几何级数和现金流量贴现
6.1 几何级数
6.2 现值
6.3 现金流量贴现
习题

第7章 一元函数的微分
7.1 非线性函数的斜率
7.2 关于极限的更多问题
7.3 函数的导数
7.4 微分的一般法则Ⅰ
7.5 一些经济应用
7.6 微分的一般法则Ⅱ
习题

第8章 高阶导数
8.1 平稳点
8.2 平均成本函数和边际成本函数的关系
8.3 利润最大化
8.4 税收和利润最大化
8.5 利润最大化模型的简化形式和结构形式
习题

第9章 积分
9.1 记号与术语
9.2 积分法则Ⅰ
9.3 总函数和边际函数
9.4 积分法则Ⅱ
9.5 定积分
9.6 定积分的经济应用
习题

第10章 多元函数及其微分法
10.1 多元函数
10.2 偏导数
10.3 偏导数与其他条件保持不变假设
10.4 生产函数和效用函数
10.5 高阶偏导数
习题

第11章 全微分和全导数
11.1 微分
11.2 非线性方程组的简化式
11.3 全导数和隐微分
11.4 齐次函数和欧拉定理
习题

第12章 无约束和约束最优化
12.1 多元函数的无约束最优化
12.2 利润最大化回顾
12.3 约束最优化
12.4 约束最大值和约束最小值的辨别
习题
附录：二元函数的最大化和最小化二阶条件

第13章 动态分析
13.1 差分方程
13.2 求解差分方程
13.3 再论动态流量市场模型
13.4 再论简单的凯恩斯模型
习题

第14章 矩阵代数
14.1 向量和矩阵
14.2 矩阵的基本定义和运算
14.3 逆矩阵
14.4 行列式
14.5 求逆矩阵的另一种方法
14.6 利用逆矩阵求解方程组
14.7 再论结构式和简化式
习题

第15章 概率论基本理论
15.1 随机事件
15.2 概率
15.3 概率的计算
15.4 乘法公式
15.5 独立事件
习题

第16章 总和概率
16.1 加法公式
16.2 全概率公式和贝叶斯公式
习题

第17章 随机变量及其分布
17.1 随机变量
17.2 离散型随机变量的分布函数
17.3 连续型随机变量的分布函数
17.4 一些常见的分布函数
习题

第18章 数学期望与方差
18.1 数学期望
18.2 方差
18.3 常用分布的数学特征
18.4 多样化投资与风险分散
习题

第19章 正态分布
19.1 正态分布的定义及性质
19.2 正态分布的概率计算
习题

第20章 数理统计基础知识
20.1 随机抽样与随机样本
20.2 统计量及其分布
20.3 参数估计
20.4 假设检验
习题
附录
附表A1 泊松概率分布表
附表A2 标准正态分布函数
参考文献

前言/序言

现代金融风险管理：理论、模型与实务 作者： 约翰·史密斯 (John Smith) 出版社： 环球学术出版社 出版日期： 2023年10月 页数： 780页 --- 内容简介 本书《现代金融风险管理：理论、模型与实务》是一部全面、深入且高度实用的专著，旨在为金融专业人士、高级学生以及政策制定者提供一个理解、量化和管理当代金融市场复杂风险的集成化框架。面对全球化、数字化和快速变化的监管环境，传统的风险管理方法已显得力不从心。本书紧密结合最新的学术研究成果、前沿的金融科技应用以及全球主要的监管框架（如巴塞尔协议III/IV、Dodd-Frank法案等），系统性地梳理了金融风险管理的全景图。 本书的叙事逻辑清晰，从宏观的风险哲学和治理结构入手，逐步深入到微观的风险计量工具和具体的业务应用场景。它不仅仅是一本教科书，更是一本面向实践的参考手册，强调理论与实践的紧密结合，确保读者能够将复杂的数学工具转化为可操作的商业决策。 第一部分：金融风险的基础与治理（The Foundation and Governance of Financial Risk） 本部分奠定了理解现代风险管理的基础。 第一章：风险的本质与演进 深入探讨了金融风险的哲学基础，区分了已知风险（Known Risks）、可识别风险（Identifiable Risks）与“黑天鹅”事件（Black Swan Events）。追溯了自1987年“黑色星期一”到2008年全球金融危机以来，风险管理范式的根本性转变，强调了系统性风险（Systemic Risk）在现代金融体系中的核心地位。本章详细分析了风险偏好（Risk Appetite）的设定与量化，这是任何有效风险管理体系的起点。 第二章：风险治理与合规架构 重点阐述了“三道防线”（Three Lines of Defense）模型在大型金融机构中的实际运作，并探讨了如何构建一个强健的风险文化。详细介绍了国际监管机构（如金融稳定理事会FSB、巴塞尔银行监管委员会BCBS）对风险治理的最新要求，包括董事会和高级管理层在风险监督中的责任界限。对非财务风险（如操作风险、声誉风险、道德风险）的管理和报告机制进行了详尽的论述。 第二部分：核心风险的计量与建模（Measurement and Modeling of Core Risks） 这是本书的核心技术部分，提供了处理市场、信用和流动性风险的尖端工具。 第三章：市场风险的先进计量技术 超越传统的VaR（风险价值）模型，本书详尽介绍了期望赤字（ES/CVaR）的理论推导、参数与非参数估计方法，并探讨了如何将其嵌入到交易组合的实时风险监控中。重点讨论了极端尾部风险（Tail Risk）的建模，包括利用Copula函数（如t-Copula, Gumbel Copula）来捕捉资产回报率分布的非对称性和相关性结构，尤其是在压力情景下。还包括对期权和复杂衍生品组合的敏感性分析（Greeks）。 第四章：信用风险的深度分析与定价 本章聚焦于违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约暴露（EAD）的精细化估计。在信用组合风险方面，详细阐述了Merton模型、结构性信用风险模型（Structural Models）及其在企业债券定价中的应用。对于新兴的零售信用风险，本书引入了机器学习方法（如梯度提升树GBDT、深度学习网络DNNs）来提高信用评分模型的预测准确性和抗逆转能力，并讨论了这些模型的可解释性（Explainability）问题。 第五章：流动性风险与资金管理 系统性地分析了流动性风险的两种主要形式——资产端和负债端的错配。详细解读了巴塞尔协议中关于流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的计算细节和监管挑战。引入了情景分析和压力测试（Stress Testing）在评估机构短期和长期生存能力中的关键作用，特别是对融资对手风险（Funding Counterparty Risk）的量化。 第三部分：新兴风险与技术驱动的变革（Emerging Risks and Technology Drivers） 本部分紧跟行业前沿，探讨了非传统风险和数字化转型对风险管理的影响。 第六章：操作风险与新范式的引入 在引入损失数据法（LDA）的基础上，本章深入探讨了操作风险的有效前沿模型，特别是如何利用大数据和过程挖掘技术（Process Mining）来识别流程中的脆弱环节。重点关注了网络安全风险（Cybersecurity Risk）的量化框架，将其视为一种新型操作风险，包括风险敞口评估和恢复成本建模。 第七章：金融科技（FinTech）与监管科技（RegTech） 本章探讨了人工智能、区块链和分布式账本技术（DLT）如何重塑风险管理的效率和准确性。详细分析了利用自然语言处理（NLP）对海量非结构化数据（如监管文件、新闻舆情）进行风险信号提取的方法。同时，审视了RegTech如何通过自动化报告、实时监控来降低合规成本并提高监管响应速度。 第八章：气候变化与可持续金融风险（ESG Risks） 这是一个快速增长的领域。本章系统性地介绍气候变化风险的分类：物理风险（Physical Risks）和转型风险（Transition Risks）。介绍了TCFD（气候相关财务信息披露工作组）框架，并探讨了如何将气候情景分析（Climate Scenario Analysis）整合到机构的资本规划和压力测试流程中，以评估长期环境冲击对资产组合的潜在价值损失。 结语：风险管理的未来趋势 总结了未来十年风险管理可能面临的挑战，强调了跨职能协作、数据治理的极端重要性，以及建立具有前瞻性的、适应性强的风险管理体系的必要性。 --- 本书特点： 深度与广度兼备： 涵盖了从基础理论到高阶计量模型的完整知识体系。 实务导向明确： 每一个模型和概念都配有详尽的案例分析（如案例中涉及某跨国银行的交易失误分析，或某主权债务危机的资产重估）。 监管前沿追踪： 全面覆盖了最新的巴塞尔框架和国际气候风险披露标准。 数据科学集成： 引入了现代计量经济学和机器学习在风险预测中的应用，为读者提供了“未来工具箱”。 本书是金融风险管理领域一本不可或缺的权威参考书，旨在培养新一代既精通金融理论又掌握尖端量化技能的风险专家。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到的时候，其实带着点忐忑。我一直对经济学有着浓厚的兴趣，但又总觉得那些复杂的模型和数据让我望而却步。我听说过“经济数学”这个概念，知道它在量化分析中扮演着重要角色，但总觉得那是属于高深学者的领域。然而，当我翻开这本书，那种恐惧感很快就消散了。作者用一种极其生动易懂的方式，从最基础的概念讲起，比如函数、导数、积分在经济学中的应用。我记得其中一章详细讲解了如何用微积分来解释边际效应，这让我茅塞顿开，原来那些抽象的经济学理论背后，有着如此清晰的数学逻辑。书中还穿插了大量的现实案例，比如如何用数学模型预测股票市场的波动，或者如何优化生产成本。这些案例让原本枯燥的数学公式变得鲜活起来，让我能真切地感受到经济数学的强大力量。我尤其喜欢作者在解释复杂概念时，会用很多类比，比如把导数比作“瞬间的改变率”，把积分比作“累积的总量”，这些形象的比喻极大地降低了我的理解门槛。总的来说，这本书就像一位耐心的老师，循循善诱地引导我这个初学者进入经济数学的奇妙世界，让我不仅理解了理论，更能看到它们在实际经济活动中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它独特的叙事风格所吸引。作者并没有直接跳进枯燥的数学公式，而是从历史的角度，娓娓道来数学如何在经济学发展的长河中扮演越来越重要的角色。我读到了亚当·斯密的时代，经济学主要依靠逻辑推理和哲学思考，而到了后来的新古典经济学，数学工具的引入是如何彻底改变了经济学的面貌。书中穿插了许多有趣的典故和人物故事，比如凯恩斯如何利用数学模型来解释宏观经济的波动，以及一些著名的经济学家是如何在他们的研究中巧妙地运用数学工具。这种将历史、人物和理论相结合的写作方式，让我感觉像是在阅读一本引人入胜的传记，而非一本教科书。我特别喜欢作者在讲解一些重要的数学概念时，会引用历史上那些伟大的发现和突破，这让我深刻地体会到科学发展的脉络和智慧的传承。这本书没有给我一种“我必须学习数学”的压迫感，而是让我看到数学作为一种语言，如何帮助经济学家更清晰、更精确地表达他们的思想，以及如何推动整个经济学领域不断向前发展。它让我对经济数学的理解，不再仅仅停留在公式和计算，而是上升到了对科学方法论和思想史的认知。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《经济数学》的时候，心里其实已经做好了充分的心理准备，打算迎接一场思维的“洗礼”。我一直认为，经济学如果没有严谨的数学支撑，就如同空中楼阁，缺乏根基。所以，我期待这本书能够带我进入数学的殿堂，让我领略如何用严谨的逻辑和精准的计算来剖析经济现象。这本书确实在这一点上没有让我失望。它系统地梳理了微积分、线性代数、概率论等数学分支在经济学中的核心应用，并且给出了大量翔实的案例。我最印象深刻的是关于“优化问题”的讲解，书中通过求解生产函数和成本函数的最优解，清晰地展示了如何在有限的资源下实现利润最大化。这种将抽象的数学理论转化为实际经济决策的演示，让我感受到了“学以致用”的快感。此外，书中还涉及到了博弈论中的一些基本模型，例如纳什均衡，这让我对经济主体之间的互动关系有了更深刻的理解。尽管有些部分需要反复研读才能消化，但总体而言，这本书的结构清晰，逻辑严密，是一本非常扎实的经济数学教材，对于想要深入理解经济学原理的读者来说，绝对是不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

对于一本以“经济数学”为名的书籍，我抱持着一种非常功利性的期望——希望它能给我提供一套实用的工具箱，让我能够应对工作中的实际问题。我是一名在金融行业工作的从业者，日常工作中需要处理大量的数据，进行风险评估、投资组合构建等。我听说过“经济数学”在这些领域有着广泛的应用，所以当我看到这本书时，便迫切地希望它能够填补我在量化分析方面的知识空白。然而，读完这本书，我发现它更像是一门“通识教育”类的读物，而非一本“技能培训”手册。它确实介绍了一些经济学中常用的数学概念，比如导数、积分、概率等，也零星地提及了一些应用场景，但并没有提供详细的操作步骤或者具体的代码实现。我期待的，是能够看到如何运用Python或R语言来实现某个经济模型的计算，或者如何利用某个统计软件进行回归分析。这本书的语言风格也偏向于理论阐述，对于我这种更注重实践操作的人来说，显得有些“纸上谈兵”。虽然它帮助我建立了一些宏观的认识，但如果要直接应用于我的工作，我还需要另寻他法，寻找更侧重于实际操作和编程实现的书籍。

评分☆☆☆☆☆

对于一本旨在“经济数学”的书籍，我原本的期望是能够深入了解一些高阶的统计模型和计量经济学方法，比如回归分析、时间序列模型等等，以便于我能够更好地理解和分析当前经济现象背后隐藏的量化关系。然而，这本书的内容，让我感到有些……不够深入。虽然它涵盖了基础的微积分和线性代数在经济学中的应用，也介绍了一些简单的概率论知识，但对于我所期望的更复杂的建模和分析工具，这本书显得有些浅尝辄止。书中大量的篇幅都花在了对基本概念的解释上，虽然对于一些完全没有数学基础的读者来说是必要的，但对于已经具备一定经济学和数学背景的我而言，这些内容就显得有些重复和冗余。我期待能看到更多关于如何构建经济模型、如何进行参数估计、如何检验模型有效性的具体案例和操作指南，但这本书更多地停留在“是什么”和“为什么”的层面，而对于“怎么做”的细节却着墨不多。当然，这本书的优点在于它的可读性，对于初学者来说，它确实提供了一个不错的入门途径，但对于想要进一步提升量化分析能力的我来说，这本“经济数学”未能完全满足我的需求，我需要寻找更具挑战性的进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

经济与数学的研究尚未完成

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

[SM]这本书的印刷质量是非常不错的,很喜欢,而且价格相对来说很实惠,可谓物美价廉,无论是装订方式,还是发货包装个人感觉都是很不错的.[BJTJ]买之前还特意看了一下编辑推荐,本来还有点犹豫,看到这么多名人都喜欢[ZZ]写的[SM]也就打消了我的犹豫.简单的看了下[NRJJ],我发觉我已经喜欢上它了,尤其是书中的一段[SZ],真是让人爱不释手,意犹未尽.

评分☆☆☆☆☆

非常不 错的书，质量也行

评分☆☆☆☆☆

书有些脏，看着不舒服。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

买了三本，有一本封面被折过，而且都脏脏的

评分☆☆☆☆☆

还没开始看，应该还行吧。

评分☆☆☆☆☆

[SM]这本书的印刷质量是非常不错的,很喜欢,而且价格相对来说很实惠,可谓物美价廉,无论是装订方式,还是发货包装个人感觉都是很不错的.[BJTJ]买之前还特意看了一下编辑推荐,本来还有点犹豫,看到这么多名人都喜欢[ZZ]写的[SM]也就打消了我的犹豫.简单的看了下[NRJJ],我发觉我已经喜欢上它了,尤其是书中的一段[SZ],真是让人爱不释手,意犹未尽.