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经济学经典教材&&
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入门级别：
1、《经济学原理》 曼昆
2、《经济学》萨缪尔森
3、《经济学》斯特格利茨
基础级别：
《微观经济学》 平狄克 / 鲁宾费尔德 (Pindyck / Rubinfeld )
《微观经济学》 周惠中
《微观经济学：现代观点》 哈尔.R.范里安（Hal R. Varian）
《宏观经济学》 曼昆（Mankiw,N.G.）
《宏观经济学》 多恩布什
《国际经济学》 萨尔瓦多（Dominick Salvatore）
《国际经济学》 克鲁格曼（Paul R. Krugman）
《数理经济学的基本方法》蒋中一 （Alpha C. Chiang）
《金融学》博迪/莫顿 （Zvi Bodie / Robert C.Merton ）
《财政学》罗森（Harvey S.Rosen）
《货币金融学》米什金 （Frederic S.Mishkin）
《数学分析原理》Walter Rudin
《概率论基础教程》Ross
《线性代数》Jain
《概率统计》Stone
《数理金融初步》Ross
提高级别：
计量经济学板块：
1、中文名：《计量经济学》 林文夫（理论计量经济学经典教材）
英文名： Econometrics by Fumio Hayashi
2、中文名：《计量经济学分析》 格林（应用计量经济学经典教材）
英文名： Econometric Analysis by Greene
3、中文名：《横截面与面板数据的计量经济学分析》伍德里奇 （上面两本的补充）
英文名： Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data
by Wooldridge
微观经济学板块：
4、中文名：《高级微观经济理论》杰里/瑞尼（高微入门教材）
英文名：Advanced Microeconomic Theory
by Geoffrey A. Jehle / Philip J. Reny
5、中文名：《微观经济学高级教程》范里安（高微基础教材）
英文名：Microeconomics Analysis by Hal R. Varian
6、中文名：《微观经济学》 安德鲁.马斯-科莱尔等 （哈佛教材，高微最顶尖教材）
英文名：Microeconomic Theory
by Andreu Mas-Colell Michael D. Whinston Jerry R.Green
宏观经济学板块：
7、中文名：《高级宏观经济学》戴维.罗默（高宏入门教材）
英文名：Advanced Macroeconomics by David Romer
8、中文名：《动态宏观经济理论》 萨金特（高宏基础教材）
英文名：Recursive Macroeconomic Theory
by Lars Ljungqvist Thomas I. Sargent
9、中文名：《经济动态的递归方法》卢卡斯（高宏最顶尖教材）
英文名：recursive method in economics dynamics by Robert E.
博弈论板块：
10、中文名：《博弈论教程》马丁.J.奥斯本阿里尔·鲁宾斯坦 （博弈论入门）
英文名：An Introduction to Game Theory
by Martin J.Osborne Ariel Rubinstein
11、中文名：《博弈论基础》吉本斯（博弈论基础）
英文名：A Primer in Game Theory by Roerbt Gibbons
12、中文名：《博弈论》 朱·弗登博格 让·梯若尔（博弈论最顶尖教材）
英文名：Game Theory by Drew Fudenberg Jean Tirole
补充级别：
1、《经济学中的分析方法》Akira Takayama
2、《货币理论与政策》Carl E. Walsh
3、《时间序列分析》汉密尔顿
4、《高等微积分》Lynn H.Loomis / Shlomo Stermberg （哈佛教材）
5、《分析学》Elliott H. Lieb / Michael Loss
6、《拓扑学》James R.Munkres
7、《金融数学》Stampfli
8、《复分析》Ahlfors
9、《泛函分析》Rudin
10、《实分析与复分析》Rudin
11、《时间序列的小波方法》Percival
12、《数理统计与数据分析》Rice
13、《随机过程导论》Kao
14、《应用回归分析和其他多元方法》Kleinbaum
15、《预测与时间序列》Bowerman
16、《多元数据分析》Lattin
17、《微分方程与边界值问题》Zill
18、《数学建模》Giordano
19、《离散数学及其应用》Rosen
20、《组合数学教程》Van Lint
21、《逼近论教程》Cheney
22、《概率论及其在投资、保险、工程中的应用》Bean
入门阶段：&&&&&&&&&&&&&&&&&&
中文版名称：《经济学原理》 曼昆
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
英文版名称：principle of
economics&&&&&&&&
by&&&&&Mankiw,N.G.
&基础阶段：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《微观经济学》 周惠中
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《微观经济学：现代观点》 哈尔.R.范里安（Hal R. Varian）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《宏观经济学》 曼昆（Mankiw,N.G.）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《宏观经济学》 多恩布什（Rudiger Dornbusch / Stanley Fischer / Richard
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《国际经济学》 萨尔瓦多（Dominick Salvatore）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《国际经济学》 克鲁格曼（Paul R. Krugman）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《全球视角的宏观经济学》萨克斯（Jeffrey D. Sachs）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《数理经济学的基本方法》蒋中一（Alpha C. Chiang）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《金融学》博迪/莫顿 （Zvi Bodie / Robert
C.Merton&）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《财政学》罗森（Harvey S.Rosen）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《货币金融学》米什金 （Frederic S.Mishkin）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《货币理论与政策》Carl E. Walsh
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《经济学中的分析方法》高山晟（Akira Takayama）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
《金融经济学原理》LeRoy / Werner
&提高阶段：
计量经济学：
中文名：《计量经济学》林文夫&&&&&&
（理论计量经济学经典教材）
英文名：&Econometrics&&&&&&&&&&&&&&&&&&
by&&Fumio Hayashi&&&&&
⑵ 中文名：《计量经济学分析》 格林 （应用计量经济学经典教材）
英文名：&Econometric
Analysis&&&&&&&&&&&&&
⑶ 中文名：《横截面与面板数据的经济计量分析》 伍德里奇
英文名：&Econometric Analysis of Cross Section
by&Wooldridge
&② 微观经济学：&&&&&
⑴ 中文名：《高级微观经济理论》杰里/瑞尼（JR）
英文名：&Advanced Microeconomic
by&&Geoffrey A.
Reny&&&&&&&
简称（JR）
⑵ 中文名：《微观经济学高级教程》范里安
英文名：Microeconomics
Analysis&&&&&&&&&&&&
by&&&&&&Hal
R. Varian&&&&&
⑶ 中文名：《微观经济学》 安德鲁.马斯-科莱尔 等 （MWG）
英文名：Microeconomic
Theory&&&&by&&Andreu
Mas-Colell&&&&
/&&& Michael D.
Whinston&&&
/&&& Jerry
R.Green&简称（MWG）
&③ 宏观经济学：
中文名：《高级宏观经济学》戴维.罗默&&&&&&&&&&
英文名：&Advanced
Macroeconomics&&&&&&&
中文名：《动态宏观经济理论》萨金特&&&&&&&&&&&
英文名：&Dynamic Macroeconomic
Theory&&&&&
by&&&&&&Thomas
J. Sargent
中文名：《经济动态的递归方法》卢卡斯&&&&&&&&&&&
英文名：&Recursive method in economics
dynamics&&&&&&
by&&&&&Robert
中文名：《博弈论基础》吉本斯&&&&&&&&&&
英文名：&A Primer in Game
Theory&&&&
by&&Robert
中文名：《博弈论教程》奥斯本&&&&&&&&&&&
英文名：&A Course in Game
Theory&&&&by&&&&Martin
J.Osborne&&&&&&
Ariel Rubinstein
⑶ 中文名：《博弈论》&&&
梯若尔&&&&&&&&&&
英文名：&Game
Theory&&&&
Fudenberg&&&&&
经济学PHD学习经验
《Principle of Mathematical Analysis》(Baby
Rudin）张筑生老师的《数学分析新讲》已经非常好了但在难度上仍跟不及《Baby
Rudin》。微观用的《Maschollel》，宏观用的《Romer》，一塌涂，因为不会动态的优化工具；计量用的《Green》，由于概率统计基础不好，导致只是死记了几个公式，后来还上了动态优化，金融经济学（黄奇辅）。在数学系听了实变函数，随机过程（不基于测度论的），泛函分析，概率论（复旦李贤平），
数理统计，测度论（北师大严士健&&
&测度与概率&&&&
&概率论基础〉，严加安《测度论讲义》
纯数学课程科目与教材推荐
1.1：Mathematical
Analysis：主要教材《Baby Rudin》?$最严格。ApostolApostol 《Mathematical
Analysis》?比较有趣，有很多计算的内容还包含Complex Analysis的简单介绍。Strichartz的《 The
Way of Analysis》知觉知识，褒贬不一。
Analysis：Mathematical Analysis是数学系本科生进考研的Core Course，而Real
Analysis则是数学博士生的Core Course。除Compact Operator
Theory之外，这本课包括了国内数学系本科实变与泛函分析难度更大。教材为Rudin《Real and Complex
Analysis》$★(前九章)，简略甚深。Folland $★，
最成体系，除包含Rudin所有内容，还有专门讲基本的Point－Set Topology（拓布），以及Fourier
Analysis（伯利叶分析），喜欢这本书Royden《Real Analysis》，内容较全但行文风格不适应，作参考还是很好的。
Stein & Shakarchi 是Princeton Leture Notes系列的第三本，没细看感觉只能作参考。
1.3：Measure Theory:
主要教材Bartle《The Elements of Integration and Lebesgue
Measure》，参考教材Halmos的GTM《Measure
Theory》经典，不过记号老跟现在的不一样，严士健&测度与概率&是Halmos的翻版。Dudly《RealAnalysisandProbability》，不错，这本书后面讲Probability，前面测度与积分的部分应付后面的Probability足够。也可以参考RealAnalysis部分教材，比如Rudin《Real
and Complex Analysis》与Royden他们抽象测度与积分讲的还是不错的。这门课跟Real
Analysis是重复的，学了前者，只需要再补一下Measure Theory常用证明技巧；如果不想花时间搞Real
Analysis，可以学这门课，Bartle国内没有可以用Halmos，Rudin的测度与积分部分，Halmos，或者再加上
1．4：Fourier
Analysis（Classic）: Fourier Analysis跟PDE紧密相连；主要推荐的书为Stein &
hakarchi《Fourier Analysis：An
Introduction》★是Stein的主要工作领域。基于Lebesgue积分的Classic Fourier
Analysis的主要推荐是Katznelson《An Introduction to Harmonic
Analysis》★，经典结果都在里面，当然Rudin的第4章的一部分，第9章以及Folland的第6，7章都是很好的介绍。Pinsky《Introduction
to Fourier Analysis and Wavelets》的Fourier
Analysis写的也很好，不过有时候太简略。如果不想花时间先看Stein &
Shakarchi再读Rudin与Folland相关章节，最后Katznelson跟Pinsky作参考。
1.6:Basic Functional
Analysis:我们系两个在做Finance比我高一级的哥们就在上这个课。主要的参考书是 Friedman《Foundation
of Modern Analysis》，这本书写的真是太好了。国内没有影印版，网上好像有电子版。有一本替代教材
夏道行先生的&实变函数与泛函分析&，写的最好。
1.7:Advanced
Functional Analysis:主要是讲各种算子以及谱理论。参考教材是Rudin的《Functional
Analysis》?（Adult Rudin），另外Zimmer与Lax《Functional
Analysis》?写的也好可以作为参考。如果方向不是深的随机过程理论就不必要学了，学好Basic Functional
Analysis就好。不过基础一定要好才能学明白，而且不至于耗费你大量的时间。
1.8：Wavelet Analys
很多证明说可以Take It As Granted，但是如果把太多的东西当作Given，那就合着什么都没说。基础至少为前面的1.6
Basic Functional nalysis与1.4 Fourier
Analysis，不然根本不知道怎么回事。Frazier《An Introduction to Wavelets Through
Algebra》★，讲Finite的情形讲的特别清楚，不至于迷失在无限维空间的公式之中。其他参考书：Pinsky，Hernandez
与Weiss《A First Course on Wavelets》?，Wojtaszczyk的《An Mathematical
Introduction to Wavelet Analysis》，至于Daubechies《Ten Lectures on
Wavelets》太难了。
1.9：ODE&PDE:丁同仁《常微分方程〉，对Macroeconomics还是Finance都有用。
经济学PHD学习经验（修改）之二
2：Geometry&Topology:（几何拓布）学这门课以Munkres$★,经常翻翻Rudin，Folland,
Algebr：Curtis《Linear Algebra: An Introductory
Approach》?，做透，有兴趣可以看一下Lang ?，比Curtis的书要简单。Hoffman&Kunze《Linear
Algebra》更Comprehensive一些。
3.2：Abstract
Algebra张禾瑞《近世代数基础》了解下，再看下Rotman。
1.1：Basic
Probability Theory：Durrett《The essentials of Probability 》$做透Basic
Probability会基础相当好，不过这本是给Math学生的，Casella & Berger《Statistical
Inference》前面的Basic
Probability部分也超好，而且这是一本数理统计的，有很多Distribution给数理统计打基础。习题量大质量又好网上有Solution
Manual。国内复旦李贤平概率论教材也非常好。将 Casella &
Berger前面五章的题目做完，参考Durrett。
1.2：Measure-Based
Probability-Probability I：给那些将来可能做Probability的Math PHD学生。先修课为Real
Analysis或Measure Theory，必须对Measure and Integration（集合）的内容很熟才行。
不论你是做微观宏观还是计量还是Finance基本上最好都要学，现代经济学Uncertainty是核心，从而概率的应用极为广泛。
如果Measure Theory掌握的好，学这门课会舒服很多。 Billingsley《Probability and
Measure》?是公认的好教材，特点是全，最好作为参考。这本书的课后习题非常好，对于比较难的题目后面附有简要的答案。Durrett《Probability:
Theory and Examples》?是给Math PHD的标准教材，全书主要讲概率，将Measure
Theory的主要结果附录在书的后面，以供参考，学这本书必须有扎实的Measure
Theory基础。这本教材讲的虽然挺难，但只是一些早期Probability结果的总结，离着研究前沿还差的很远。Probability
I的内容讲的比较深，其中Random Walk作为单独一章进行深入透彻的讲解，钟开莱《A Course in
Probability》?$是加强版的Probability I教材，但是不能作为Probability
II的教材。Shirayev《Probability》?$是一本典型的Russian数学书，证明清楚明了，课后习题很多是一些重要结果，是很好的教材。而且对Stationary
Process的讲解特别好，想做Time Series Analysis这是一本必备的参考书。Williams《Probability
with Martingales》，短小精悍，讲完Probability的基本内容立即进入Martingale的学习。Resnick
《A Probability Path 》稍微简单点，很多结果给出了证明不象前面为Math
PHD准备的书结果要自己要证明。Dudley《Real Analysis and
Probability》?Probability部分讲的内容很多，是MIT概率论的教材，可以在MIT
Opencourse上查得到。Jacod & Protter，《Probability
Essentials》没读过，虽然是数学出身但都是Finance名家。其他几本Williams（网上电子版）。
1.3：Introduction to
Stochastic Process-Probability II:
Durrett是非常好的现代标准教材，钟开莱这方面内容很少但最后一张值得一读。Shirayev跟Durrett差不多少BM介绍多Stationary
Process详细讨论。Williams, Resnick ,
Dudley有相关的介绍但不如前面书的系统只能用作参考.Durrett或者Shirayev作为主要教材，主要的参考教材Billingsley，钟开莱.
Yor《Continuous time martingale and BM》Williams ?and Rogers,
《Diffusions, Markov Process and Martingales》I &
II（?）Oksendal《Stochastic Differential Equations》?最简单的教材)Karatzas
and Shreve《BM and Stochastic Calculus》（GTM?）Protter，《Stochastic
integration and differential equations 》（?最难的一本教材）Shreve《Stochastic
Calculus for Finance》，Vol II（?标准的Continuous Time
Finance教材，大部分FinancialEngeeringProgram都用这个）
Weak Convergence and
Convergence of SP：Billingsley《Convergence of Probability
Measure》,Jocod and Shereve《Limit Theorems for Stochastic
Process》,Ethier and Kurtz《Markov Process: Characterization and
Convergence》, Van der Vart and Weller《Weak Convergence and
Process》(其实是一本EmpiricalProcess的教材，但WeakConvergence讲的很不错)好像没有影印版但都有电子书。
Limit Theorems for
Dependent Sequence: 用这些内容的肯定是想做Time Series
Analys可以参考Hall《Martingale Limit
Theorems》（早已不印刷但网上找得到）Davidson《Stochastic Limit
Theorem》（计量经济学家写的）
2 数理统计
2.1：Basic
Mathematical
Statistics：这是基本的非基于测度论的数理统计，不需要去专门修本科Honors的课，在上计量I的时候认真把基本数理统计基础打好，这样做不光是对那些做将来做计量理论的同学而言对那些打算做别的领域的同样适用。看不懂计量教材是因为数理统计不行。这门课的教材可以用一般计量I的教材，比如Gallant《An
Introduction to Econometric Theory》，Birrens《Introduction to the
mathematical and Statistical Foundation of
Econometrics》，但我个人偏好纯数理统计教材，比如Casella & Berger的《Statistical
Inference》?还有更深一点的Bickel & Dokosum《Mathematical Statistics:
Basic Ideas and Selected
Topics》?学习后两本可以对统计的理解更深刻，知识面更广。我自己是在上计量I的时候将Casella &
Berger做透，同时参考了Bickel & Dokosum的教材，修基于测度论的数理统计时又参考Bickel &
Dokosum。如打算做计量理论，可将Casella & Berger与Bickel &
Dokosum用作为主要教材做透，如不是做计量理论的，可以读Gallant与Birrens，适当参考Casella &
Berger（有些学校有复印的，网上可以找到）
2.2：Measure-based
Mathematical Statistics I & II: 所有人最好都修Probability
I而Probability II则不一定。这个课其实是Statistics PHD一年的Core
Course，是严格的数理统计理论，凡是想做计量理论的人这门课的内容都是必然要具备的素质。主要教材：《Theory of Point
Estimation》（TPE）by Lehmann and Casella，《Testing Statistical
Hypotheses》（TSH）by Lehmann and
Romano，难度差不多相当的Bayesian。统计的书可以参考Berger《Statistical Decision Theory
and Bayesian Analysis》?另外，Shao Jun《Mathematical
Statistics》写的也非常好，程度要容易的多，这本书有专门的一本习题答案。陈希儒先生的《高等数理统计》，基本跟TPE，TSH差不多一个难度水平就是内容少点习题好。这门课值得好好花一年的时间学好TPE，TSH或者学好Shao
Jun，Bayesian的部分可以参考下Berger，做透。
2.3：Asymptotic
Statistics: 应该作为一门课认真学学，教材可以用最流行的Van der Vart 《Asymptotic
Statistics》，很多Professor都有Course
Webpage，可以去网上搜索，看看怎么个讲法，讲哪些内容，找相应的课本认真学习。
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