动态经济学方法

简介

contents

第一部分离散时间情形
第一章确定性下的差分方程
第一节一维一阶线性差分方程
第二节一维二阶线性差分方程
第三节高维一阶线性差分方程组
第四节非线性动态系统
第二章随机线性差分方程
第一节一阶随机线性差分方程组
第二节线性理性预期模型
第三节Kalman滤波
第三章确定性下的动态规划
第一节压缩映射的不动点性质
第二节最优化原理
第三节值函数的性质
第四节动态特征
第四章不确定性下的动态规划
第一节最优化原理
第二节值函数的性质
第三节Euler方程
第五章线性二次规划
第一节确定性下的线性二次规划问题
第二节随机线性二次规划问题
第三节线性二次逼近问题
第六章数值方法
第一节介绍
第二节动态规划的常用算法
第三节求解Bellman方程的例子
附录Matlab程序
第七章应用
第一节离散时间的Ramsey模型
第二节投资储蓄问题
第三节消费理论
第四节资产定价理论
第五节Stockman模型
第六节离散选择问题
第二部分连续时间情形
第八章微分方程动力系统
第一节可求解的微分方程
第二节微分方程的稳定性
第九章确定性下的最优控制和动态规划
第一节自由端点问题
第二节固定边界问题
第三节各种终点受约束情形
第四节比较静态分析
第五节带代数约束的控制问题
第六节确定性的动态规划方法
第十章最优控制原理的应用
第一节Ramsey模型
第二节国外经济援助的作用
第三节政府公共开支对经济的影响
第四节效用函数中的财富
第五节投资理论
第十一章连续时间数值方法
第一节有限差分法
第二节微扰法
第三节投影法
第十二章不确定性的动态规划方法
第一节Ito公式
第二节不确定性问题的动态规划方法
第十三章连续时间动态规划方法的应用
第一节Merton模型
第二节不确定性下的投资理论
第三节随机增长模型
第四节政府公共开支的增长与波动的影响
第五节行使选择权问题
第三部分数学附录
第十四章凸集合和凸函数
第一节凸集合
第二节凸函数
第三节Benveniste和Scheinkman定理
第十五章线性规划与非线性规划问题
第一节线性规划
第二节非线性规划
第三节应用
第十六章度量空间和赋范向量空间
第一节基本概念
第二节对应及极大值定理
第十七章测度理论和积分
第一节测度空间
第二节可测函数和积分
第三节乘积空间和单调类定理
第四节条件期望
第十八章Markov过程及其收敛性
第一节基本概念
第二节离散空间上的Markov链
第三节一般空间上的Markov过程和转移函数
第四节收敛性与稳定分布
参考文献