经济专业的学哪些方面的数学比较有用？

1. 经济专业的学哪些方面的数学比较有用？

笼统地讲，数学越来越与经济学相关。作为一种分析工具，感觉所有数学，都有可能被应用到经济的量化或定量分析中。在理论经济学中，纯数学可能应用的更多一些，比如边际的概念提出，就以微积分的分析方法为直接基础。应用数学，更多地在各种应用经济学中出现，比如博弈论就应该与概率论、线性代数、数理统计等相关多些。实际上，有些分科是很模糊的。而有些数学分析手段，也是使理论分析更为简单明了。应用中的定量分析则要求较细。仅是个人理解。仅供参考。 
补充一点，许多经济理论，是需要数学支撑的。但不具备解决的条件。比如，复杂劳动究竟是几倍的简单劳动？汇率所体现的不同国家的劳动生产率，究竟反映多大范围？边际概念在实际应用中，会有哪些困难？等等。说的也不一定对。

2. 学经济的懂哪些方面的数学比较有用？

晕死，竟然遇到这样的问题。再说纯数学和应用数学这问得也太泛了。
如果要深研经济学，尤其是后面追问到的博弈论，那我就说说我自己学博弈论的感受吧
1、大学数学三大基础课必须学好，数学分析（微积分）、高等代数（线性代数）、高等几何（空间解析几何、向量几何）
2、提高性的课程：微分方程、实变函数（含测度论）、泛函分析、抽象代数（近世代数）、数值计算
以上算是基础课，第二部分尽量多掌握一些
3、向经济学靠拢的课程：概率论、数理统计（这两门课一般大学数学系教材可以）、随机过程
4、向博弈论靠近的辅助课程：集合论、数理逻辑、最优化理论
暂时想到这么多，本来是从数学专业转入到经济学领域，觉得上面这些比较有用而已，不一定非常正确。

3. 比较高深的数学在经济学有哪些运用相当漂亮

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义


王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

4. 比较高深的数学在经济学有哪些运用相当漂亮

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 
         王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
  我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
  下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

5. 比较高深的数学在经济学有哪些运用相当漂亮

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义


    王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
   我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
   下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
   由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

6. 比较高深的数学在经济学有哪些运用相当漂亮

王见定教授挑战“数学突破奖"

             数学史上那些研究成果对推动人类社会进步有很大作用

                                    
            王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以互相转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而随机变量是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的首次提出相差三个世纪。截止到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互转化。

     我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展，进而引发了世界范围内新的工业革命的兴起。而随机变量的提出则奠定了概率论、数理统计以及信息论、系统论、控制论等科学的产生和发展，从而引发了全球范围内的高科技时代的诞生。可见变量、随机变量的概念的提出的价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称之为巨大，也就不视为过。


     下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学和数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近四百年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战的局面，使它们回到正确的轨道上来。


     由于变量不断的出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断地发展壮大。数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展壮大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂得多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低水平，且使用起来比较复杂，再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题研究的道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只做简单的加减乘除。从理论上讲，社会统计学应该覆盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。比如说最有实用价值的微积分也包含在内，因为微积分描述的也是变量。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”的理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

    由于统计学现已上升到方法论的地位，所以新的统计学理论将对所有科学的发展起到不可估量的作用，可见王见定教授在数学上的发现是巨大的，而不是重大的。

7. 比较高深的数学在经济学有哪些运用相当漂亮

王见定教授挑战“数学突破奖"
                                                     数学史上那些研究成果对推动人类社会进步有很大作用
         经济学的核心是统计学，经济学是通过统计进行计量和分析的。王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以互相转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而随机变量是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的首次提出相差三个世纪。截止到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互转化。

     我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展，进而引发了世界范围内新的工业革命的兴起。而随机变量的提出则奠定了概率论、数理统计以及信息论、系统论、控制论等科学的产生和发展，从而引发了全球范围内的高科技时代的诞生。可见变量、随机变量的概念的提出的价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称之为巨大，也就不视为过。

     下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学和数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近四百年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战的局面，使它们回到正确的轨道上来。

     由于变量不断的出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断地发展壮大。数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展壮大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂得多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低水平，且使用起来比较复杂，再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题研究的道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只做简单的加减乘除。从理论上讲，社会统计学应该覆盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。比如说最有实用价值的微积分也包含在内，因为微积分描述的也是变量。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”的理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

    由于统计学现已上升到方法论的地位，所以新的统计学理论将对所有科学的发展起到不可估量的作用，可见王见定教授在数学上的发现是巨大的，而不是重大的。

8. 在经济学中用得最多的数学知识是什么？？？

经济学的范式是：一、文献综述；二、自己建立数理模型；三、寻找数据检验自己的模型。第一部分无需太多数学知识（却需要较高英文水平），第二部分集中于数理方法，第三部分集中于计量方法数理方法中：一、准备知识里面要学好：集合、关系（等价、传递等）、全序、前序、凸凹、拟凸（凹）。了解度量空间的部分知识。了解拟凹函数、凹函数和微分学知识，部分线性代数知识。这些知识将很好地帮助您了解高级微观经济学的内容，尤其是效用存在性定理的证明、对一般均衡的理解等等。如果要研究经济个体最优行为这些知识就显得尤为必要。二、如果研究宏观经济学，变分法和最优控制非学不可，否则高级宏观就寸步难行。这要求有微分方程的知识，较好的经济学基础。当然，如果微分方程的方法忘得一干二净，可以借助matlab软件来辅助实现。但是经济学更多的要求变量间的复杂联系，软件毕竟是软件，不明白人的意图。三、在相关的其它经济学理论中，随机现象也经常要被讨论，这就需要一些数理统计和概率论的知识，但个人感觉用这些理论多集中于金融学，理论经济学中不多见。四、如果想研究杨小凯的新兴古典经济学，一些拓扑学知识是必不可少的，组合数学的理解力要求也较高。控制理论的梆梆控制等等问题也要懂一些。计量方法中：一、回归是必须要懂的，否则真无法说什么经济学研究了。了解回归，必须了解线形代数、概率论、数理统计（主要是假设检验）的相关知识，否则就无法理解诸如f检验和t检验这样怪异的东西。回归中的什么异方差、序列相关等问题就不多说了。主要使用eviews或者spss软件就可以了。推荐spss，因为比较直观。二、现在流行的协整分析（即将过时）似乎也不得不学了。这要求更高的线性代数知识，数理统计知识。否则不好理解。三、面板数据分析是现在最流行的了。使用的软件有stata8.0和eviews5.0以后版本，否则就需要自己编程来分析。所以如果数理统计、线性代数的知识不好，这些东西也就没法说了。四、除了这些，一些统计知识诸如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析都需要了解，当然这些分析可以借助spss来实现。五、许多学者现在很关注非参数统计和非参数计量问题，这些方法对检验定性结论是很有帮助的，有空可以看一下，需要数理统计方面的功底。经济学对数学知识的要求甚高，令人头疼，说实话，懂了上述的数学基础也未必就能理解相关的经济学，当然本人的能力有限，思维也较迟钝，恳请高手们能多多帮助。我弱弱的推荐几本书：数理：蒋中一《动态最优化基础》，他的第一本《数理经济学基础》建议对基本数学知识（即考研中的数三）不了解的同学也要看看。他的动态最优化的确写得不错。龚六堂的《动态经济学方法》 推荐看其中的最优控制部分，可能是国内最全面的书了（针对经济学方面来说）。安吉尔（angel）的《经济数学方法与模型》，上海财大出的，写得很贴近现在的经济学研究，一些基本的概念说得也很清楚。计量部分：不推荐看李子奈先生的高教出版社的《计量经济学》，推荐看他的《高级计量经济学》初学者推荐看孙敬水的《计量经济学》，因为里面有大量案例，可以照着做。统计中的因子分析等等可参看一本spss介绍的书就行了，没必要理解的多么深刻。关于面板分析，本人也在郁闷中。