第一部分基礎(chǔ)1
1 進(jìn)入矩陣實(shí)驗(yàn)室 3
1.1 用MATLAB 實(shí)現(xiàn)OLS：Hello, world! 5
1.2 函數(shù)之美 8
1.3 一個(gè)簡(jiǎn)單的效用函數(shù) 12
1.4 復(fù)習(xí)與習(xí)題 16
2 行為主體追求的最優(yōu)化19
2.1 利潤(rùn)最大化 19
2.2 效用最大化 22
2.3 經(jīng)濟(jì)模型的模擬 26
2.4 復(fù)習(xí)與習(xí)題 29
3 經(jīng)濟(jì)學(xué)家追求的最優(yōu)化31
3.1 最大似然法 31
3.2 廣義矩法 34
3.3 復(fù)習(xí)與習(xí)題 37
第二部分離散選擇39
4 離散多值選擇41
4.1 二值Logit 42
4.2 多值Logit 48
4.3 多值Probit 52
4.4 復(fù)習(xí)與習(xí)題 59
5 離散博弈63
5.1 簡(jiǎn)單的古諾博弈 63
5.2 離散的貝葉斯博弈 70
5.3 復(fù)習(xí)與習(xí)題 81
第三部分動(dòng)態(tài)83
6 有窮期界的動(dòng)態(tài)選擇85
6.1 直接求解 85
6.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 92
6.3 記憶化 97
6.4 隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃 98
6.5 有窮期界模型的估計(jì) 101
6.6 復(fù)習(xí)與習(xí)題 104
7 無(wú)窮期界的動(dòng)態(tài)選擇109
7.1 價(jià)值函數(shù)迭代 110
7.2 政策函數(shù)迭代 117
7.3 無(wú)窮期界模型的估計(jì) 121
7.4 復(fù)習(xí)與習(xí)題 121
附錄：價(jià)值函數(shù)迭代的數(shù)學(xué)推導(dǎo) 123
第四部分非參數(shù)方法127
8 非參數(shù)回歸129
8.1 參數(shù)方法與非參數(shù)方法的比較 129
8.2 核回歸 132
8.3 交叉驗(yàn)證 143
8.4 局部線性回歸 148
8.5 復(fù)習(xí)與習(xí)題 150
9 半?yún)��?shù)方法153
9.1 多變量核回歸 153
9.2 降維 157
9.3 部分線性模型 158
9.4 單指數(shù)模型 161
9.5 復(fù)習(xí)與習(xí)題 167
第五部分速度171
10 快碼佳編173
10.1 導(dǎo)言 173
10.2 巧妙地編程 173
10.3 并行計(jì)算 180
10.4 使用GPU 進(jìn)行并行計(jì)算 183
10.5 其他技巧 186
11 行穩(wěn)致遠(yuǎn)187
參考文獻(xiàn)191
譯后記199