数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

高铁梅，陈磊，王金明 等 著

图书标签:

• 数量经济学
• 经济周期
• 波动分析
• 预测方法
• 计量经济学
• 经济学
• 金融学
• 统计学
• 模型
• 时间序列分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302389095

版次：2

商品编码：11728117

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 数量经济学系列丛书

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：371

字数：590000

正文语种：中文

内容简介

　　《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》系统地介绍了国内外经济周期波动研究的进展、相关理论及多种实用的经济周期波动测定、分析与预测的计量方法，介绍了经济周期波动研究的一些重要的拓展研究问题，以及作者的最新研究成果。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》作者都具有多年从事经济周期波动分析和预测及其研究工作的经历，因此《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》在取材与写法上都充分注意实用性，含有丰富的国内外实例可供读者阅读参考。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》对从事宏观经济管理研究的研究人员、政府相关决策和管理部门的工作人员以及企业景气分析的从业人员都有较高的参考价值，也可以作为经济和管理类的硕士研究生和博十研究生的专业课教材。

内页插图

目录

第1篇 基础篇
第1章 经济周期波动分析与预测的历史及现状
1.1 以哈佛指数为代表的“晴雨计”时期
1.2 20世纪50—60年代经济周期波动监测研究的大发展时期
1.2.1 以扩散指数和合成指数为代表的宏观经济监测系统的建立
1.2.2 景气动向调查方法的兴起
1.2.3 宏观经济计量模型应用于经济周期波动的分析和预测
1.2.4 季节调整方法有了重大进展
1.3 20世纪70—90年代经济周期波动研究的特点
1.3.1 增长循环的提出
1.3.2 走向国际化
1.3.3 景气指标体系的修订
1.3.4 经济周期波动的测定、分析和预测方法不断发展
1.4 21世纪初经济周期波动研究的新发展
1.4.1 多维框架经济周期监测系统的建立
1.4.2 经济周期结构变化及特点研究的新进展
1.4.3 经济周期波动的监测工作由政府转向社会研究团体
1.5 中国经济周期波动的研究进展与现状
1.5.1 我国经济周期波动的理论和模型分析
1.5.2 我国经济周期波动的监测和预警研究
第2章 经济周期波动理论与宏观经济调控
2.1 经济周期波动理论的演进历程及学派研究
2.1.1 马克思对经济危机的阐释
2.1.2 早期经济周期理论
2.1.3 古典主义的解释
2.1.4 凯恩斯主义的经济周期理论
2.1.5 货币主义对经济周期波动的解释
2.1.6 理性预期
2.1.7 实际经济周期理论
2.1.8 新凯恩斯主义模型中对经济周期本质的阐释
2.1.9 关于经济周期理论不同流派的共识
2.2 萨缪尔森的乘数-加速数相互作用模型
2.2.1 几个有关的概念
2.2.2 萨缪尔森的乘数-加速数模型
2.2.3 希克斯经济周期模型
2.3 经济周期波动的预测与宏观经济调控
2.3.1 宏观经济调控的时滞和经济周期波动的预测
2.3.2 宏观经济调控的政策目标
2.3.3 宏观经济调控的政策手段
第3章 经济周期波动的若干基本概念
3.1 经济周期波动的含义
3.2 经济周期波动的类型
3.2.1 基钦周期
3.2.2 朱格拉周期
3.2.3 库兹涅茨周期
3.2.4 康德拉季耶夫周期
3.2.5 各种经济周期的相互作用
3.3 经济时间序列的分解
3.3.1 加法模型
3.3.2 乘法模型
3.3.3 对数加法模型
3.3.4 伪加法模型
3.4 古典周期波动、增长周期波动与增长率周期波动
3.4.1 古典周期波动
3.4.2 增长周期波动
3.4.3 增长率周期波动
3.5 经济周期波动的转折点
3.6 经济周期波动的基准日期
3.7 先行、一致和滞后指标
3.7.1 先行指标
3.7.2 一致指标
3.7.3 滞后指标
第4章 季节变动调整及测定长期趋势
4.1 用虚拟变量的季节调整法
……
第2篇 传统的经济周期波动测度、分析与预测方法
第5章 景气指标选择方法
第6章 景气指数方法
第7章 宏观经济监测预警信号系统
第8章 商情调查方法
第9章 经济指标分析预测方法
第3篇 经济周期波动测度、分析与预测方法的拓展研究
第10章 经济周期波动的谱分析
第11章 滤波方法与增长周期分析
第12章 状态空间模型和SWI景气指数
第13章 马尔可夫区制转换模型及其应用
附录
参考文献

前言/序言

数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版） 图书简介 本书聚焦于经济周期波动这一宏观经济学研究的核心议题，深入剖析其内在机制、表现形式以及对现实经济的深远影响。作为“数量经济学系列丛书”的重要组成部分，本书第2版在继承原有理论框架的基础上，融入了最新的研究成果与实践经验，力求为读者提供一套系统、全面且具有高度操作性的经济周期分析与预测工具。 核心内容概述 本书将经济周期波动划分为不同的阶段，并详细探讨了每个阶段的典型特征，包括产出、就业、投资、消费、价格水平等关键宏观经济变量的变化规律。从古典经济学对经济波动的早期认识，到凯恩斯主义的短期波动理论，再到货币主义、理性预期学派以及新古典综合等不同理论流派的演进，本书梳理了经济周期理论发展的脉络，并对各学派的观点进行了辨析和评述。 在计量模型方面，本书重点介绍了用于分析和预测经济周期波动的主流数量模型。这包括： 时间序列模型： 如ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型、状态空间模型等。我们将详细讲解这些模型的理论基础、建立步骤、参数估计方法以及模型诊断与选择的原则。特别地，本书将深入阐述如何运用这些模型捕捉经济周期中的滞后效应、相互依赖关系以及冲击的传导机制。 面板数据模型： 考虑到许多经济周期分析需要跨区域、跨行业的比较，本书也将介绍如何运用面板数据模型来分析不同经济体或行业在周期波动中的共性和差异。 动态随机一般均衡（DSGE）模型： 作为现代宏观经济学的重要工具，DSGE模型能够从微观主体行为出发，构建完整的经济模型以解释宏观经济波动。本书将对DSGE模型的核心思想、结构及其在经济周期分析中的应用进行详细阐述，并介绍一些经典的DSGE模型及其模拟结果。 机器学习模型： 随着大数据时代的到来，机器学习方法在经济预测领域展现出强大的潜力。本书将介绍一些适用于经济周期预测的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，并讨论其在处理非线性关系、捕捉异常信号等方面的优势，以及如何将其与传统计量模型相结合，构建更 robust 的预测系统。 实证分析与预测方法 本书不仅仅停留在理论模型介绍，更强调实际应用。因此，在实证分析部分，本书将提供大量的案例研究，运用上述模型对具体的经济周期事件进行回溯分析。例如，分析2008年全球金融危机、近年来不同国家和地区出现的通胀波动、以及近期全球经济增长放缓等现象，深入挖掘其背后的经济周期驱动因素。 在预测方法上，本书将系统介绍以下内容： 点预测与区间预测： 详细讲解如何获得经济周期关键变量的点预测值，并着重介绍如何构建预测区间，以评估预测的不确定性。 短期、中期和长期预测： 区分不同时间尺度的预测目标，并介绍针对不同预测周期的模型选择和方法。 前瞻性指标构建与应用： 介绍如何利用领先指标来捕捉经济周期的拐点，并阐述前瞻性指标在经济预警中的作用。 情景分析与压力测试： 讲解如何构建不同的经济情景，并运用模型进行情景分析，以评估经济在不同外部冲击下的潜在表现，这对于风险管理和政策制定至关重要。 模型集成与预测组合： 探讨如何通过组合多个模型的预测结果，以提高整体预测的准确性和稳定性。 面向读者与学习价值 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 宏观经济学专业的研究生和博士生： 为他们提供深入的理论基础和前沿的研究方法。 金融机构的分析师和研究员： 帮助他们掌握科学的经济周期分析和预测工具，为投资决策和风险管理提供支持。 政府部门的政策制定者和研究人员： 为他们理解宏观经济运行规律，制定有效的宏观经济政策提供理论参考和实践指导。 对经济周期波动感兴趣的广大读者： 帮助他们建立清晰的经济周期认知框架，理解宏观经济现象背后的逻辑。 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解经济周期波动的内在驱动机制和复杂性。 掌握当前主流的经济周期分析和预测定量模型。 熟练运用计量软件进行实证分析和模型应用。 能够独立进行经济周期趋势的判断和趋势的预测。 提升对宏观经济运行的洞察力，为个人和机构的经济决策提供科学依据。 本书第2版，通过对模型方法的更新、案例研究的丰富以及预测技巧的深化，旨在成为一本兼具学术深度和实践价值的经济周期分析与预测领域的权威参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对历史和经济交叉领域有着浓厚兴趣的读者，我一直在寻找一本能够将宏观经济理论与历史实践相结合的书籍。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书的标题，恰好点燃了我探究的兴趣。我总是觉得，理解经济周期，不能仅仅停留在理论层面，更需要将其置于历史的长河中去考察。我希望这本书能够不仅仅讲解经济周期的模型和方法，更能通过历史上的经济危机、繁荣时期等案例，来印证和阐释这些理论。例如，历史上几次重大的经济危机，它们是如何发生的？当时的经济周期处于什么阶段？有哪些预测方法可以提前预警？书中是否会引用历史数据，来检验和对比不同经济周期理论的有效性？我对书中可能涉及的历史计量经济学方法非常感兴趣，例如，如何利用历史数据来构建和分析经济周期模型？我更希望能够了解到，在历史长河中，经济周期的模式是否会发生变化？哪些因素是导致这些变化的原因？通过历史的视角来审视经济周期，我希望能够获得更深刻的洞察，理解经济发展的规律性与周期性，以及人类社会在应对经济周期波动时所经历的经验和教训。这本书，对我而言，不仅仅是一本经济学著作，更是一次穿越时空的经济学思想之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对金融市场有着高度敏感的投资者，我一直在寻找一本能够帮助我更深刻理解市场波动根源的书。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书的标题，让我眼前一亮。金融市场的涨跌，很大程度上就是经济周期的外溢和放大。我一直好奇，那些成功的投资者是如何能够“在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪”的？我想，这背后一定有着对经济周期深刻的理解和精准的预测。我非常期待书中能够详细阐述经济周期对不同资产类别的影响，例如，在经济扩张期，哪些行业或资产会表现出色？在经济衰退期，又有哪些资产具有避险价值？我希望书中能够提供具体的分析框架，让我能够识别不同经济周期阶段的投资机会和风险。更让我着迷的是“预测方法”部分。我希望这本书能够介绍一些实用的、可操作的经济周期预测模型。例如，我是否可以通过分析一些领先经济指标，如PMI、工业产出、固定资产投资等，来预测经济周期的拐点？书中是否会涉及一些宏观经济分析工具，比如货币政策、财政政策对经济周期的影响分析？我对书中可能介绍的量化模型非常感兴趣，例如，如何利用统计学和计量经济学的方法，建立预测模型？是否会有一些关于模型构建、参数估计、以及预测结果解读的详细指南？我更希望能够学到如何将这些预测应用到我的投资组合管理中，如何根据预测结果调整资产配置，如何规避系统性风险。这本书，我坚信能够为我提供一个更系统、更科学的投资决策依据，让我不再仅仅是市场的追随者，而是能够成为一个更具洞察力和预见性的参与者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨与专业，让人一看就知道不是那种只求吸引眼球的快餐读物。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这个书名本身就充满了学术的味道，但我更看重的是它能为我带来的实际价值。作为一名对经济学领域有着浓厚兴趣的业余爱好者，我常常感到自己在理解宏观经济运行规律方面存在知识断层。新闻里充斥着关于经济复苏、衰退、滞胀的讨论，但很多时候我只能被动地接受信息，而无法深入地探究其背后的逻辑。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。我特别期待它能够系统地梳理经济周期的不同阶段，并详细阐述每个阶段的典型特征，比如在繁荣期，我们可能会看到什么现象？在衰退期，又会出现哪些警示信号？我希望书中能够提供一些具体的案例分析，让我能够将理论知识与现实世界中的经济事件联系起来。更重要的是，我对“预测方法”这部分内容充满了期待。毕竟，预测是分析的最终目的，它能帮助我们更好地规避风险，抓住机遇。我想知道，究竟有哪些成熟的、被广泛认可的经济周期预测模型？这些模型是如何构建的？它们依赖哪些关键的经济变量？书中会不会介绍一些前沿的预测技术，例如，大数据分析、人工智能在经济预测中的应用？我希望能够学习到如何辨别不同预测的可靠性，以及如何在不确定性极高的经济环境中，利用预测结果进行有效的风险管理和投资决策。我也希望能了解到，在实际的经济预测过程中，会面临哪些挑战和局限性，例如，数据的滞后性、模型的误设、突发事件的影响等等，以及如何应对这些挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融咨询行业工作的专业人士，而《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书，是我近期深度关注的、有望为我提供前沿理论和实务指导的重要文献。我们经常需要为客户提供宏观经济分析和战略建议，而经济周期的精准判断和预测，是这一切的基础。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，系统梳理经济周期理论的最新发展，并深入剖析各种量化模型和预测方法。特别吸引我的是书中关于“第2版”的更新内容。我希望它能够反映当前经济学界在经济周期研究领域的最新突破，例如，在非线性模型、异质性主体模型、以及利用大数据和机器学习进行经济周期分析方面的进展。我更期待书中能够提供丰富的实证研究案例，展示如何将这些复杂的理论模型应用于实际的经济预测和政策分析。例如，书中是否会探讨如何利用高频数据、另类数据来提高经济周期预测的及时性和准确性？如何评估不同预测模型在不同经济环境下的表现？我希望能够学习到如何将书中介绍的分析工具和预测方法，转化为能够为客户提供有价值咨询的策略和建议，例如，如何帮助客户识别经济周期的潜在风险和机遇，如何调整投资组合，如何进行长远的战略规划。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自非经济学专业的普通读者，但一直对经济现象背后隐藏的规律充满好奇。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书的题目，听起来虽然专业，但“经济周期波动”和“预测方法”这两个词，却深深吸引了我。我常常在新闻中听到“经济复苏”、“通货膨胀”、“衰退”等词汇，但总是觉得它们离我的生活既近又远。我渴望能够有一个清晰的框架，来理解这些宏观经济事件是如何发生的，它们对我的日常生活（比如物价、就业、投资）会产生怎样的影响。我希望这本书能够用相对易懂的方式，向我解释什么是经济周期？它为什么会存在？是自然规律，还是人为因素造成的？书中是否会介绍一些关于经济周期的经典理论，但用一种更容易理解的语言，避免过于深奥的数学公式？我尤其对“预测方法”部分感到好奇。我想知道，那些经济学家是如何“预测未来”的？是不是就像天气预报一样，有专门的“经济天气预报员”？书中是否会介绍一些简单易懂的指标，我可以通过这些指标来大致判断当前的经济状况和未来的趋势？例如，我是否可以通过关注CPI、失业率、股市表现等，来大致感知经济的走向？我希望这本书能够提供一些初步的、非专业人士也能够理解的分析方法，让我能够对经济形势有更直观的认识。即使不能进行精确的预测，至少能够帮助我理解当下经济的动态，从而做出更明智的个人消费和投资决策。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读经济学专业的研究生，而《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书，绝对是我导师在我书单里强烈推荐的必读书目之一。这套丛书的“数量经济学”定位，意味着它将采用严谨的数学和统计工具来解析经济现象，这正是我目前学习和研究的重点。经济周期理论作为宏观经济学中的核心课题，其波动性和复杂性一直是学术界和实务界关注的焦点。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，不仅梳理经济周期理论的演进历程，更重要的是，能够详细介绍当前学界主流的经济周期模型，例如，新凯恩斯主义模型、真实业务周期模型等，并深入分析它们的模型结构、基本假设以及预测能力。特别吸引我的是“预测方法”部分，我迫切想了解如何在这些理论模型的基础上，构建出能够实际应用的预测框架。书中会不会详细讲解如何进行时间序列分析，比如ARIMA模型、VAR模型，以及如何应用计量经济学方法，如GARCH模型来处理经济数据的波动性？我更希望能够看到书中对实证研究的介绍，例如，作者是如何利用历史数据来检验模型、估计参数，并进行未来预测的。我想知道，在模型构建和实证分析过程中，会遇到哪些技术难题？例如，如何处理变量之间的内生性问题，如何进行模型选择和诊断，如何评估预测的准确性和稳定性？此外，对于“第2版”的更新，我也充满期待。我希望书中能够反映最新的研究成果和方法，例如，在机器学习、深度学习领域，有哪些新的技术被应用于经济周期预测？这些新技术是否能够克服传统模型的局限性，提供更精准、更及时的预测？我希望这本书能够帮助我将理论知识转化为实操能力，为我的毕业论文以及未来的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这套《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》实在是太及时了！我最近一直在关注国内外的经济形势，总觉得有种雾里看花的感觉。市面上的经济分析文章很多，但往往流于表面，缺乏系统性和深度。当我看到这套书的标题时，心里就燃起了希望。经济周期，这个概念听起来有些宏大，但实际上它渗透在我们生活的方方面面，从股市的涨跌到消费品的物价变动，都与经济周期的起伏息息相关。这本书的副标题“经济周期波动分析与预测方法”更是直击痛点。我一直想知道，那些经济学家是如何捕捉到经济波动的脉络的？他们又是如何预测未来的走向的？是仅仅依靠直觉，还是有严谨的科学方法？这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往经济学殿堂的窗户。我尤其期待书中对各种经济周期模型进行深入浅出的讲解，例如，是否存在不同的经济周期理论，它们各自的侧重点是什么，又有什么局限性？我希望能了解到如何运用量化的手段去衡量和区分不同类型的经济周期，例如，是短期的季节性波动，还是中长期的技术革新驱动的周期，亦或是更长远的政治经济格局变化引发的周期。此外，预测方法更是我非常感兴趣的部分。在信息爆炸的时代，各种预测层出不穷，但准确率却参差不齐。我希望这本书能介绍一些经过实践检验的、有科学依据的预测模型和技术，例如，如何利用宏观经济指标，如GDP增长率、通货膨胀率、失业率、利率、消费者信心指数等，构建预测模型？书中会不会涉及一些先进的计量经济学方法，比如时间序列分析、面板数据模型、机器学习在经济预测中的应用等等？我更关心的是，这些方法在实际应用中会遇到哪些挑战？例如，数据的可获得性、质量问题，模型的选择和优化，以及如何解释预测结果并将其转化为可行的经济决策。总而言之，我迫切希望通过阅读这本书，能够建立起一个更清晰、更理性的经济周期认知框架，并掌握一套行之有效的分析和预测工具，从而在纷繁复杂的经济环境中做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样在企业从事战略规划工作的从业者来说，无疑是雪中送炭。《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》的出现，恰恰满足了我对宏观经济环境深入理解的需求。在当前复杂多变的经济形势下，准确把握经济周期的动向，对于企业的战略制定、风险管理和资源配置至关重要。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，帮助我理解经济周期波动的内在机制，以及不同因素（如技术创新、政策调整、全球化进程等）如何驱动和影响这些波动。我对书中关于经济周期不同阶段的特征描述非常期待，例如，如何识别经济的顶部和底部？不同行业在经济周期的不同阶段会有怎样的表现差异？这些信息对于我评估公司所处行业的长期发展趋势、预测市场需求变化、以及制定灵活的经营策略都将具有极大的价值。更重要的是，我对“预测方法”这部分内容寄予厚望。我希望书中能够介绍一些实用且具有可操作性的预测工具和技术，例如，如何利用宏观经济数据、行业数据以及企业自身数据，构建前瞻性的预测模型？书中是否会涉及一些定性和定量的预测方法相结合的案例分析？我特别关心的是，如何将这些预测结果转化为具体的战略建议？例如，在经济下行周期，企业应该如何调整生产、销售、研发等部门的策略？在经济上行周期，又该如何抓住机遇，扩大规模？我希望这本书能够帮助我提升战略前瞻性，使企业能够在经济波动的浪潮中，保持竞争优势，实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我是一名金融机构的风险管理从业者，而《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书，正是我目前急需的专业工具书。在风险管理领域，对经济周期的深刻理解是识别和评估系统性风险、市场风险以及信用风险的基础。我希望这本书能够提供一个全面而严谨的框架，深入分析经济周期波动的根源、传导机制以及不同阶段的风险特征。特别吸引我的是书中关于“预测方法”的部分。我迫切希望能够学习到一些先进的、经过实证检验的经济周期预测模型和技术，例如，如何利用宏观经济变量（如利率、通胀、货币供应量）、金融市场数据（如收益率曲线、信贷利差）以及情感指标（如消费者信心、企业调查）来构建预测模型？书中是否会介绍一些用于量化和度量经济周期波动的指标体系？我对书中可能涉及的计量经济学方法，如时间序列模型、状态空间模型、以及机器学习在风险预测中的应用，都非常感兴趣。我希望能够学到如何评估不同预测模型的准确性和鲁棒性，如何处理预测中的不确定性，以及如何将预测结果转化为具体的风险管理策略，例如，如何调整信贷额度、如何进行资产负债管理、如何制定压力测试情景等。这本书的“第2版”，也让我期待它能够包含最新的研究进展和方法论，帮助我不断提升在风险管理领域的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在创业的年轻企业家，而《数量经济学系列丛书：经济周期波动分析与预测方法（第2版）》这本书，是我最近一直在关注的、有望为我的创业之路提供宝贵指导的读物。在创业初期，资源有限，方向不明，对外部经济环境的准确判断变得尤为重要。我希望这本书能够为我提供一套系统的方法，来理解当前经济所处的周期阶段，以及未来可能的发展趋势。我特别期待书中能够详细阐述不同经济周期阶段对初创企业的影响。例如，在经济上升期，哪些行业的创业机会更大？在经济下行期，企业应该如何调整经营策略以求生存？书中是否会提供一些关于宏观经济指标的解读，帮助我快速了解经济的“体温”？我非常想知道，书中关于“预测方法”的部分，是否有针对初创企业实际情况的一些建议？例如，如何利用有限的资源进行市场预测？如何规避经济周期带来的风险？是否会有一些案例分析，展示企业如何通过准确把握经济周期，实现逆势增长或者平稳度过难关？我希望这本书能够帮助我建立起对经济周期的敏锐度，让我能够在激烈的市场竞争中，做出更明智的决策，抓住机遇，规避风险，为我的企业奠定坚实的发展基础。

评分☆☆☆☆☆

整体不错，物有所值

评分☆☆☆☆☆

东西不错，京东很方便。

评分☆☆☆☆☆

高铁梅老师是国内研究经济周期波动的带头人，书很实用。

评分☆☆☆☆☆

很好，物流也快，也划算，相信京东

评分☆☆☆☆☆

这个还不错 崭新的

评分☆☆☆☆☆

高铁梅老师是国内研究经济周期波动的带头人，书很实用。

评分☆☆☆☆☆

一直没时间看，送货倒挺快的

评分☆☆☆☆☆

大品牌，值得信赖，还会光顾！

评分☆☆☆☆☆

一直没时间看，送货倒挺快的