量化宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論及Julia應(yīng)用：從基礎(chǔ)計(jì)算方法到前沿領(lǐng)域

第1 章Julia 入門(mén)導(dǎo)論 1
1.1 概要 1
1.2 Julia  2
1.3 高級(jí)特點(diǎn) 29
參考文獻(xiàn) 32
第2 章基礎(chǔ)數(shù)值計(jì)算方法 33
2.1 概述 33
2.2 線性方程 33
2.3 插值法和曲線擬合法 40
2.4 函數(shù)逼近法 48
2.5 數(shù)值微分法 59
2.6 數(shù)值積分法 63
2.7 求根和非線性方程 77
2.8 最優(yōu)化 87
2.9 計(jì)算近似值的準(zhǔn)確性 100
參考文獻(xiàn) 103
第3 章DSGE 模型的解和模擬 104
3.1 引言 104
3.2 確定性差分方程 104
3.3 隨機(jī)差分方程 112
3.4 Julia應(yīng)用 118
參考文獻(xiàn) 134
第4 章動(dòng)態(tài)規(guī)劃 135
4.1 引言 135
4.2 確定性動(dòng)態(tài)規(guī)劃 135
4.3 隨機(jī)性動(dòng)態(tài)規(guī)劃 146
4.4 線性二次型動(dòng)態(tài)規(guī)劃 170
參考文獻(xiàn) 180
第5 章高級(jí)數(shù)值技術(shù) 181
5.1 引言 181
5.2 擾動(dòng)法 181
5.3 參數(shù)化期望算法 199
5.4 投影法 206
參考文獻(xiàn) 232
第6 章異質(zhì)性代理人模型 233
6.1 導(dǎo)論 233
6.2 計(jì)算靜態(tài)分布 233
6.3 分布函數(shù)的動(dòng)態(tài) 252
參考文獻(xiàn) 258
后記 259