『壹』 求论文 题目 浅谈数学规划模型在经济学中的应用 4000字左右 给参考资料的也行
简单说一下时代背景，如规划模型在经济学精确化条件下越来越重要，作为运筹学的重要分支，应用……再解释一下数学规划的定义，稍加阐释，网络上有，不过太简单，然后说一下数学规划的分类。最核心的环节是，对分类在经济学中应用的举例，注意详略得当，重点介绍线性规划，非线性规划，动态规划，以上三类书上都有例子。其余的不必展开论述。最后总结一下就好了 。附：类似论文一篇
浅析数学在经济学中的应用
摘要：半个多世纪以来经济学领域中数理形式的运用是—个重要的发展趋势，对经济理论和实践也有重要的影响。西方经济学知识的普及也已将数学知识渗透到了经济学的方方面面。将当今经济学名刊稍作翻阅便会发现，大量数学方法的运用甚有超越数学专业学生的趋势，经济学论文的质量要看其数学方法应用的程度，经济学硕士博士的录取要看其数学背景的深厚，数学几乎有一统经济学天下之势。经济学遇上数学将会演绎如何的理性之美?
关键词：经济学；数学；西方经济学
一、经济学的定义
资源的有限性和人类欲望的无穷性是经济学诞生的根基，这是一个常人皆知浅之又浅但又非常深刻的道理。经济学要解决的其实就是一个如何选择的问题，也就是说，经济学就是要解决选择以什么样的方式把有限的资源合理有效的配置进而达到满足人类无穷之欲望的目的。所以西方经济学里经济学被定义为研究稀缺资源配置的学科，它以理性的假设为逻辑起点，研究人类行为，这些基于现实基础研究的问题与现实经济生活中存在的问题紧密相连，研究的结论能有助于解释或理解现实经济问题。但是，经济关注人类行为本身的目的最终就是为了追求资源配置的效率(efficiency)。
经济学作为一门研究人类社会的事实的学科，有着它独特的味道。它可以联系到政治，社会等各种学科。对于经济学家，当他试图解释这个世界的时候，他就是经济学家，当他试图改变这个世界的时候，他就是政客。特殊的双重身份也说明经济学的多元性。甚至有人提出这样一种见解，认为经济学在本质上和史学没有什么差别，只是史学研究的大多是过去的事情，而经济学关注的历史长度就没那么长了，而且经济学更多的借用了数学和统计的工具来阐释问题。
二、数学在经济学中的应用
西方经济学者大量的把数学引入经济学，就是试图以一种精确的方式阚释世界，进而试图把现代西经济学发展成为一门精确的科学。以高鸿业主编的《西方经济学(微观部分)第四版)>为例，在说明边际效用时应用的极限和求导；在分析蛛网模型时应用的拉格朗日乘数法；在论证边际技术替代率时应用的多元函数微分法；在阐述寡头厂商之间的博弈策略时应用的博弈论与均衡的概念；以及无处不在的各种函数曲线的应用和函数表达式的推导。而这些只是经济学学习的入门课本上的一些例子。而在整个经济学领域里，边际分析、瓦尔拉斯一般均衡论、线性规划、投入产出分析、博弈论以及随机数学、模糊数学和非线性科学在经济中也有着广泛的应用。这些本来属于数学范畴的工具现在充满了经济学研究的方方面面。同时诺贝尔经济学奖的设立似乎也是一个强有力的明证。
但我们也不可否认，数学作为一门工具，在对经济学理论的解释中也发挥了重要的作用。下面来看几个经典的例子。
1．边际理论
公元17世纪，随着欧洲封建社会开始解体和资本主义工场手工业向机器大生产的过度，向数学提出了一系列必须从运动变化和发展的观点来研究事物的新问题。于是，从量上描述事物的运动和变化规律的数学部分——变量数学便应运而生。19世纪70年代初期，杰文斯、门格尔和瓦尔拉斯三位不同国籍的学者将他们的“欲望”概念或者“效用”概念和“微分”的基本概念结合起来，“边际效用”使出现了。经济学史上著名的“边际革命”也随着微积分思想向经济学渗透而爆发。在边际革命鼎盛时期之后，边际分析方法本身朝着更深更广的方向发展。而边际分析这一脱胎于微积分思想的有力工具，也在经济学的各个研究领域一宏观经济学、线性规划分析、经济计量学、福利经济学等等中得到了普遍的应用。
2．一般均衡理论
1 8世纪的欧洲，自由竞争的资本主义正处于上升的历史阶段。经济学家们注意到在一个社会里有众多的消费者和生产者，他们各自独立做出的决策不但没有引起混乱，反而在实际中产生了一种最优的经济状态。1776年，亚当·斯密就在他那本堪称“经济学的圣经”的‘<国民财富的性质和原因的研究》中提出，这是由于有一只“看不见的手”在起作用。而在一百年后，法国经济学家瓦尔拉斯把斯密的这一思想提炼成一般均衡问题，把用文字表述的思想借助19世纪已经发展成熟的线性代数理论转化成了数学问题。按照线性代数的观点，商品空间可以看作一个线性空间，每一种商品的需求或供给可以看作是一种约束，这种约束用状态变量所满足的方程来表示。而找到一组确定的值满足所有方程，就找到了均衡体系。瓦尔拉斯在1874年出版的代表作《纯粹经济学要义势中，从交换均衡入手，分析了由交换均衡、生产均衡、资本积累均衡和货币均衡四个方面构成的体系，阐明了在纯粹竞争条件下整个经济处于完全均衡状态时各种经济变量的均衡值的决定条件与相互关系。瓦尔拉斯借助于线性代数创造的这样一套全新的理论概念体系当时并没有被同时代的经济学家立刻适应和接受，反而对他诸多责难。但是，这一开拓性的工作却对后世产生了持久的深远影响。
三、数学方法在经济学中是工具
通过上面的几个例子，可以看出，数学的灵活运用对于一个经济理论的阐述的确起到了非同小可的作用。但我们必须看到，对于经济理论，数学方法是一种分析、论证和研究的工具，这种工具能否产生有用的成果，取决于应用数学的经济理论是否正确。数学方法可以为正确的理论服务，也可以为错误的理论效劳，方程式证明是对的，只是公式上的对，内容上却可能是错的，数学方程式大有用场，但数学本身是没有内容的。大概地对比精确的错可取，世界如此复杂，而统计学的陷阱多如牛毛，可取的结论也要先求大概地对为好，所以，经济学中数学的应用应该是一个附加条件慎之有慎而绝不是人人想用就可用的问题。
记得复旦大学陆铭教授在源于经济学和数学关系的一篇文章中说道，“在经济学里直觉非常重要。有了直觉以后，在做一个数学模型之前，应该在脑子里面有一个故事和逻辑，用数学把这个故事和逻辑写下来。数学的确可以帮助你得到一些结论，但我的经验告诉我，百分之七十甚至百分之八十的结论，可能你在写数学之前就已经知道了；确确实实有百分之二、三十的结论，如果你不写数学可能你就不知道，或者你知道的很模糊。为什么我这样说?回过头来想想看刚刚讲到的起点问题，如果你相信仅仅依靠数学可以帮你把经济学解释清楚，那我就要问，你的起点是哪儿来的?当你去写你的数学的假设时，当你去假设人的行为决策模式的时候，当你去假设模型中的市场结构的时候——是用垄断的市场结构，还是完全竞争的市场结构?在不在你的模型里放政府?——实际上你要做的是用数学来表达一个你对经济现实的认识。如果你说我对这个现实没有认识就直接写数学了，那非常危险的一个结果就是你的起点就错了，于是你的结论不可能是对的，哪怕你数学上非常花俏”。而且陆铭教授还强调了“数学之后”的问题，他说，“你们把数学推导完了，有没有想过在数学逻辑的背后，它的故事是什么，它的经济学含义是什么。这往往是同学们所忽略的。在学习和读论文的过程当中，如果你们忽略这一点，你们学到的就只是数学，而不是经济学。你们在写论文的时候，把数学写完了，写上两个字“证毕”，你的论文最多完成了百分之五十。你要知道，在数学层面上，只要动—叫叫、小的假设，就完全可能得到不同的结论，因此，脱离经济学机制而存在的数学结论是毫无意义的”。
所以思想应该是最重要的，数学是工具，目的是为了把问题看清楚，得出结论。经济学中的数学工具很重要——就仿佛和外国人交流用英语一样重要。但是，与和外国人用英语交流一样，更重要的你想要交流的思想。在经济学中，数学是全球经济学家都能听懂的语言，同样，语言很好并不必然意味着你的思想就很深刻。现在的经济学流派里，不大使用数学的新制度经济学就很有解释力。在经济史上的伟大经济学家，纳什作为一位数学系的博士生，因其博士论文在博奕论中的开拓性贡献而获得了一九九一年诺贝尔经济学奖。
纳什能够获奖，依靠的仅是数学吗?是通过数学所透析出的思想，一种具有开拓性的思想。还有科斯，他从来不用数学，仅凭二十余岁时发表的《企业的性质》及以后发表的《联邦传播委员会》而获得诺贝尔经济学奖，成为经济史上一位举足轻重的人物，科斯的产权理论和交易费用理论，证明了产权制度对经济的重要性，并在此基础上形成一个当前在经济学中十分重要的新制度经济学派。科斯没有凭借任何数学工具，凭借的完全就是一种思想，一种开拓于前人的思想。还有一些经济学家反对在经济学中运用数学工具，如获一九七四年诺贝尔经济学奖的缪尔达尔，他是代表弱势群体说话的经济学家，他对美国黑人和发展中国家人民的关注是经济学人文关怀的体现。同年获奖的经济学家哈耶克是自由主义大师，他对自由问题的论述，无疑是对人类的最大关怀。
『贰』 求宏观经济学建模。
is-lm曲线，详细可以看看曼昆的宏观经济学
『叁』 经济学建模问题。用EVIEWS建模分析，当因变量只有成功（1）或者失败（0）时，怎么研究影响因素对其影响
可以做logit模型
『肆』 简述计量经济学建模过程
额。
第一，建议先stata里面画出散点图，大致确定函数类型，列出各种可能的函数关系，然后根据回归的结果R^2，SER，以及各个变量在统计上的显著性，选择最合适的模型。
第二，如果有面板数据的话，做一个这样的回归也很好。能够避免特定情况的遗漏变量偏差(omitted variable biase)
具体的可以参照斯托克的计量经济学的书籍，那个比较易懂而且实用。
鉴于我现在还在学。。然后上周刚第二次期中考完·····有很多地方还不是很清楚。。木有实践经验。。。答案仅供参考
『伍』 计量经济学和数学建模的关系
数学建模的应用很广泛，解决经济计量也是其用途之一。
一般数学建模是工程系开的课，所内以举的例容子也大部分是工程例子。理科思维好的话可以去参加。经济类专业的同学在数学建模比赛中获奖也是常有的事。
一定要学好经济计量学的经济学理论基础，才可能在数学建模当中提出正确的假设和模型。
『陆』 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
『柒』 论述计量经济学建立模型的基本步骤
一、理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量
1.根据经济学理论和经济行为分析。
例如：同样是生产方程，电力工业和纺织工业应该选择不同的变量，为什么？
2.在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法。
例如，消费和GDP之间的因果关系。
3.考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。
4.考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。
⑵ 确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图
选择可能的形式试模拟
⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间(符号、大小、 关系)
例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系
二、样本数据的收集
⑴ 几类常用的样本数据
时间序列数据
截面数据
虚变量离散数据
联合应用
⑵ 数据质量
完整性
准确性
可比性
一致性
三、模型参数的估计
⑴ 各种模型参数估计方法
⑵ 如何选择模型参数估计方法
⑶ 关于应用软件的使用
四、模型的检验
⑴ 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
⑵ 统计检验
由数理统计理论决定，包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验
⑶ 计量经济学检验
由计量经济学理论决定，包括异方差性检验、序列相关性检验、共线性检验
⑷ 模型预测检验
由模型的应用要求决定，包括稳定性检验（扩大样本重新估计）、预测性能检验（对样本外一点进行实际预测）
五、计量经济学模型成功的三要素：理论、数据、方法
『捌』 经济学中第一模型检验是什么意思
模型的检验包括哪几个方面，具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验内、统计检容验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；
②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；
③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；
④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
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『玖』 经济学的数学建模
这个是西方经济学中的蛛网模型：
t表示本期，t-1表示上期
需求：Dt=a-bPt。。内。。。。。。。（容1）
供给：St=-c+dPt-1.。。。。。。。（2）
通过1991，1992的数据确定需求曲线：Dt=45-2.5Pt
通过1991的价格，1992年的产量；1992年的价格和1993年的产量，确定供给曲线：St=16+1.5Pt-1
b=2.5，d=1.5，b>d,需求曲线比供给曲线平坦，价格和产量的波动会逐渐减少，趋于均衡。
稳定的均衡产量（1）（2），Dt=St，得到关于价格的一阶差分方程，
bPt + dPt-1 =a+c
解得;
Pt=[P0-[(a+c)/(b+d)]][-d/b]^t +(a+c)/(b+d)
温不稳定，就看差分方程的解，对这个解求t→+∞时的极限，显然b>d时有极限的，极限就是(a+c)/(b+d)，这个就是均衡的价格，接下来带入数据自己算吧。
『拾』 哪一个经济学派分析边际效益的学习经济学建模的推荐书籍有哪些
在西方经济学中,边际分析方法是最基本的分析方法之一,是一个比较科学的分析方法。西方边际分析方法的起源可追溯到马尔萨斯。他在1814年曾指出微分法对经济分析所可能具有的用途。1824年，汤普逊(W.Thompson)首次将微分法运用于经济分析，研究政府的商品和劳务采购获得最大利益的条件。功利主义创始人边沁(J.Bentham)在其最大快乐和最小痛苦为人生追求目标的信条中，首次采用最大和最小术语，并且提出了边际效应递减的原理。
一般要分学科来看：
金融学方面比较好的有：
1.benninga “financial modelling”， 上海财经大学出版社 中文译名 《财务金融建模——用EXCEL工具》
2.alexander “market models”
3.“The Oxford Guide to Financial Modeling” Thomas S. Y. Ho
Applications for Capital Markets, Corporate Finance, Risk Management and Financial Institutions
Thomas S. Y. Ho and Sang Bin Lee
经济学：
1.《有限理性建模》
作者：[美]鲁宾斯坦
2.经济学中的经验建模：设定与评价
又名: Empirical Modeling in Economics: specification and evaluation
译者: 洪福海
作者: （英）格兰杰
计量经济学：
《计量经济分析方法与建模——EViews应用及实例》