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第一部分基礎1
1 進入矩陣實驗室 3
1.1 用MATLAB 實現(xiàn)OLS：Hello, world! 5
1.2 函數(shù)之美 8
1.3 一個簡單的效用函數(shù) 12
1.4 復習與習題 16
2 行為主體追求的最優(yōu)化19
2.1 利潤最大化 19
2.2 效用最大化 22
2.3 經(jīng)濟模型的模擬 26
2.4 復習與習題 29
3 經(jīng)濟學家追求的最優(yōu)化31
3.1 最大似然法 31
3.2 廣義矩法 34
3.3 復習與習題 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 復習與習題 59
5 離散博弈63
5.1 簡單的古諾博弈 63
5.2 離散的貝葉斯博弈 70
5.3 復習與習題 81
第三部分動態(tài)83
6 有窮期界的動態(tài)選擇85
6.1 直接求解 85
6.2 動態(tài)規(guī)劃 92
6.3 記憶化 97
6.4 隨機動態(tài)規(guī)劃 98
6.5 有窮期界模型的估計 101
6.6 復習與習題 104
7 無窮期界的動態(tài)選擇109
7.1 價值函數(shù)迭代 110
7.2 政策函數(shù)迭代 117
7.3 無窮期界模型的估計 121
7.4 復習與習題 121
附錄：價值函數(shù)迭代的數(shù)學推導 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 交叉驗證 143
8.4 局部線性回歸 148
8.5 復習與習題 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 復習與習題 167
第五部分速度171
10 快碼佳編173
10.1 導言 173
10.2 巧妙地編程 173
10.3 并行計算 180
10.4 使用GPU 進行并行計算 183
10.5 其他技巧 186
11 行穩(wěn)致遠187
參考文獻191
譯后記199