數學對經濟學最有價值的

㈠ 數學跟經濟有什麼關系

數學可抄以說是很多學科的襲基礎了，跟經濟當然也是有密不可分的關系了。

比如一個商品8元，客戶給了10元，還找回5元，這個數學基礎的話，經濟基本就和我們無緣了。把很多經濟抽離出來，其實就是數學問題，我們算的毛利、毛利率、成本、同比銷售對比都離不開數學，企業或者政府部門做經濟報告的時候，展現在我們面前的都是數字，都是數學，總不能今年GDP有5個億，就把五個億的現金夾在報告里吧。

㈡ 經濟學和數學是什麼關系

一、數學對現代經濟學研究和發展的影響

隨著經濟學發展以及研究的深化，經濟學家們逐漸認識到，在考慮和研究問題時，要求具有邏輯嚴謹的理論分析模型和通過計量分析方法進行實證檢驗，需要完全弄清楚一個結論成立需要哪些具體條件。單純依靠文字描述進行推理分析，不能保證對所研究問題前提的規范性及推理邏輯的一致性和嚴密性，也不能保證其研究結論的准確性、易證實性和理論體系的嚴密。這樣以數學和數理統計作為基本的分析工具就成為現代經濟學研究中最重要的分析工具之一。每個學習現代經濟學和從事現代經濟學研究的人必須掌握必要的數學和數理統計知識。現代經濟學中幾乎每個領域或多或少都要用到數學、數理統計及計量經濟學方面的知識，而且不了解相關的數學知識，就很難准確理解概念的內涵，也就無法對相關的問題進行討論，更談不上自己做研究，給出結論時所需要的邊界條件或約束條件。理解概念是學習一門學科，分析某一問題的前提。如果想要學好現代經濟學，從事現代經濟學的研究，就需要掌握必要的數學。

二、數學在經濟學應用中的意義

如果經濟學沒有採用數學，經濟學就不可能成為現代經濟學。許多經濟學概念是需要用數學來定義，經濟行為和經濟現象也主要是通過運用數學語言來分析和研究的。用數學語言來表達關於經濟環境和個人行為方式的假設，用數學表達式來表示每個經濟變數和經濟規則間的邏輯關系，通過建立數學模型來研究經濟問題，並且按照數學的語言邏輯地推導結論。因此，不了解相關的數學知識，就很難准確理解概念的內涵，也就無法對相關的問題進行討論。數學在理論分析中的作用是：(1)使得所用語言更加精確和精煉，假設前提條件的陳述更加清楚，這樣可以減少許多由於定義不清所造成的爭議；(2)分析的邏輯更加嚴謹，並且清楚地闡明了一個經濟結論成立的邊界和適應范圍，給出了一個理論結論成立的確切條件；(3)利用數學有利於得到不是那麼直觀就得到的結果；(4)它可改進或推廣已有的經濟理論。

三、數學在經濟學中應用的局限性

首先，經濟學不是數學，數學在經濟學中只是作為一種工具被用來考慮或研究經濟行為和經濟現象。數學作為工具和方法必須在經濟理論的合理框架中才能真正發揮其應有作用而不能將之替代經濟學。其次，經濟理論的發展要從自身獨有的研究視角出發去研究、分析現實經濟活動內在的本質和規律。經濟學中運用的任何數學方法，離不開一定的假設條件它不是無條件地適用於任何場所，而是有條件適用於特定的領域。再次，數學計量分析方法只是執行經濟理論方法的工具之一，而不是惟一的工具。經濟學過分對數學的依賴會導致經濟研究的資源誤置和經濟研究向度的單一化從而不利於經濟學的發展

四、數學和經濟學關系中幾點誤區

1.否定數學在經濟學中的作用。國內有的經濟學家認為產生經濟思想非常重要從而否定數學的作用,否定技術性比較強的成果。我們不否認經濟思想的重要性,但如果沒有數學作為工具,一般來說無法保證自己的經濟思想或結論是否嚴謹,有沒有錯誤的應用。現代經濟學已經成為一門非常嚴謹的社會科學學科。沒有嚴謹的討論,你的思想或結果就不會被別人承認。也有人認為用數學來研究的經濟問題就是遠離現實。其實經濟學裡面用數學討論的絕大部分問題都是來源於現實世界,非常具有現實性和指導性。
2.經濟學數學化過分傾向。經濟學數學化的過分傾向束縛了人們解決問越的思路，限制了人們尋求其他有效的解決方法，從而一定程度上阻礙了經濟學的研究與發展。經濟學是研究資源配置及社會經濟關系的一門科學，它既有社會科學屬性，又有自然科學屬性。為了資源配置更合理有效，經濟學有必要藉助數學思維工具。作為社會科學，經濟學研究必須借鑒社會科學的其他分支學科的研究方法，因而資源配置過程中所形成的經濟關系涉及到經濟制度、社會心理、價值觀念等難以量化的因素，數學既不能對經濟現象做出定性分析，也不可能將經濟問題全部公式化或模型化，就要用其他的一些研究方法。

㈢ 請問要學好經濟學，要用到哪些數學方面的知識

最重要的是微積分!經濟學裡面的東西不外乎求一階導數,二階導數,線張規劃,線性最優版,非線性最優,動態最優化等等...微積權分的知識真的很重要.
另外就數理統計,要學好經濟學,計量的知識是很重要的.這就需要數理統計與概率知識.
線性代數也經常用到..

㈣ 比較高深的數學在經濟學有哪些運用相當漂亮

王見定教授挑戰「數學突破獎"

數學史上那些研究成果對推動人類社會進步有很大作用

王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯系，且在一定條件下可以互相轉化的數學概念。王見定教授的這一論述在數學上就是一個巨大的發現。我們知道「變數」的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出，而隨機變數是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出，兩個概念的首次提出相差三個世紀。截止到王見定教授，世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯系、區別以及相互轉化。

我們知道變數的提出造就了一系列的函數論、方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展，進而引發了世界范圍內新的工業革命的興起。而隨機變數的提出則奠定了概率論、數理統計以及資訊理論、系統論、控制論等科學的產生和發展，從而引發了全球范圍內的高科技時代的誕生。可見變數、隨機變數的概念的提出的價值何等重大，從而把王見定教授在世界上首次提出變數隨機變數的聯系、區別以及相互的轉化的意義稱之為巨大，也就不視為過。

下面我們回到：「社會統計學和數理統計學的統一」理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，這樣王見定教授准確地界定了社會統計學和數理統計學各自研究的范圍，以及在一定條件下可以相互轉化的關系，這是對統計學的最大貢獻。它結束了近四百年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學混戰的局面，使它們回到正確的軌道上來。

由於變數不斷的出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷地發展壯大。數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展壯大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜得多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低水平，且使用起來比較復雜，再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題研究的道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的范圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所雲：社會統計學只做簡單的加減乘除。從理論上講，社會統計學應該覆蓋除了數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。比如說最有實用價值的微積分也包含在內，因為微積分描述的也是變數。所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」的理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。

由於統計學現已上升到方法論的地位，所以新的統計學理論將對所有科學的發展起到不可估量的作用，可見王見定教授在數學上的發現是巨大的，而不是重大的。

㈤ 經濟學對數學要求高嗎

會計本身對數學要求不高，只要簡單的四則運算就行了，但是大學里是培養復合型人才，你回學的高等數答學並不是為會計服務的，它是一種基礎能力的認定。但是像財務管理、經濟學、金融學就對高等數學有相當的要求，不是一般人能夠有耐心的。

因為會計更多的是要掌握會計核算方法及經濟法津法規。大多都是文字性的東東，而會計工作日常更多的是加減乘除的簡單運算，要掌握會計核算方法之後還要熟練掌握OFFICE軟體及會計軟體。在使用這些軟體進行會計工作時，大多的計算工作都被電腦代勞了，甚至於統計、分析等工作都有相關軟體可以使用，因此大多時候不需要什麼數學方面的知識。

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㈥ 數學在西方經濟學中的意義

數學是一切自然科學的基礎，有著科學之王的著稱。
具體到西方經濟學的意義來說，首先，專就如1樓所屬說的，能啟發人的思維。
但是數學在更大的程度上，是被當作一種工具來使用，在對經濟量進行分析的時候，數學是必不可少的工具。微積分和線性代數能夠對很多經濟量進行測量和預算，統計學，這個不用說，就是能夠統計和預測經濟量，概率論，我知道的經濟學的博弈論對概率論的依賴程度是非常大的。
以上的是我列舉的高數的幾種對西經的作用。當然，數學不止以上幾種。一個優秀的經濟學者肯定是個數學十分了得的人。同學，想學好經濟學，就要把數學的基礎打好，亞當斯密，凱恩斯，薩繆爾森等著名的經濟學家，他們同時也是非常了得的數學家噢。

㈦ 經濟學中哪個分支數學運用的比較少那些經濟學分支比較實用，有前途

樓主應該知道經濟學是以數學為基礎的，無論如何都要涉及到數學計算內，比如數據分析、統計容概率等。
目前來說，經濟學大致可分為應用經濟學和理論經濟學兩種。
首先，應用經濟學又可分為分為部門經濟學和技術經濟學。部門經濟學包括工業經濟學、農業經濟學、衛生經濟學、軍事經濟學等。技術經濟學包括會計學、審計學、統計學、市場營銷等。
其次，理論經濟學包括政治經濟學、微觀、宏觀等。
我不清楚樓主是想自學還是要選專業？如果是自學，我建議看曼昆的《經濟學原理》，包括微觀、宏觀兩本書，這套書通俗易懂，很容易接受。 如果是挑選專業，又想學和經濟學有關的，那我建議學金融，因為經濟學這個專業本身涵蓋范圍太廣，本科生、研究生的學習時間不足以掌握所有的內容，導致大部分找不到對口工作，除非選擇考博，或是做研究員才能在這領域有所發展。金融學是以經濟學為基礎的一門學科，不像經濟學那麼廣泛，就業是很不錯的，當然也要靠一些證書，例如：證券從業資格證等。希望對你有幫助~

㈧ 經濟學用到數學的哪些方面

高等數學：除了涉及幾何學方面的知識，其他的都在經濟學上有用。尤其是用拉版格朗日法求最值。如果你要權學高級宏微觀經濟學，線性最優化方法、隨機過程等內容都會用上。
線性代數：在經濟學用的不多，但線性規劃會比較有用。
概率論和數理統計：計量經濟學的基礎，寫經濟學論文必備。
總之，如果你要學到中級經濟學的水平，以上知識夠用了。如果要鑽研經濟學中如博弈論等高深理論，需要很深的數學功底。

㈨ 淺談經濟學與數學的關系（文章不錯，與大

很多經濟學子對數學的認識仍舊模糊，對數學的學習仍舊有畏懼的感覺，決定發一篇，以供參考和討論。本人不敢說對數學經濟學十分了解，期待有牛人對此文批評指正。
之所以說學好經濟學，數學很重要是因為經濟學已經越來越成為一門精確的學科，而一個學科成為科學的標志就是它是否成功的使用了數學，經濟學也是如此。經濟學如果非要和現有學科進行比較的話，那我說與之最接近的就是物理，而把經濟學歸為文科一類的歸類方法是相當過時的。為什麼說經濟學類比於物理呢？因為二者同樣是在一系列假定的基礎之上，用嚴格的推理得到結論的學科，唯一不同就是物理大量使用重復試驗的方法來驗證結論，而經濟學中的重復試驗則比較困難。因此經濟學研究中數學使用的好壞直接導致了經濟學研究的成敗。也因此現代經濟學領域很少有像科斯那樣的奇才能逾越數學而仍舊非常成功的經濟學家。
如此重要的數學本身的體系也是很復雜的，因此本文就重點談談數學的各個分支學科和經濟的聯系。
數學有三高，數學分析、高等代數、解析幾何(最近也有新提法：數學分析，高等代數，概率統計，私下認為這樣有點弱化幾何的地位)，這是老的提法，也有人叫三基，因此可以稱之為老三高或者老三基，是高等數學的基礎。還有近代數學的基礎——新三基，領域上還是分析、代數和幾何，只不過內容有了本質上的進化，分別是實函與泛函分析、近似代數和拓撲學。
先看老三高，數學分析就相當於經濟學類學生大一學的高等數學，不過高等數學其實是為工科的學生准備的，以計算為主，最終的目的是能使用數學進行工程計算，而數學分析是以證明為主，主要是訓練學生邏輯思維的能力，因此表面上看內容差別不是太大，但是實際學起來是不一樣的。因此對於經濟學這樣的以推理為主的學科，學習數學分析是十分必要的。這一點田國強教授等人也多次撰文提過。數學分析數學系的本科生至少要學三到四個學期，而高等數學一般最多隻有兩個學期，而且其中還含有常微分方程和解析幾何的東西，可見其內容被壓縮沖淡了許多。高等代數相當於經濟類學生學的線性代數，除了范圍上前者更廣一些外主要的差別也是偏重理論與偏重計算的問題。高等代數更注重理論的證明過程，而線性代數更注重計算，學生會算了就行，至於怎麼來的，為什麼這樣，這些對將來科研很重要的東西都很少訓練。解析幾何這種學科在經濟上的直接應用較少，經濟上的圖像一般也沒有復雜到不學解析幾何就看不懂的地步，但是我個人感覺幾何學的好的人對代數的理解一般會更加深刻，代數很多方面就是幾何的多維擴展。
再看看新三高。實函與泛函在學科中一般被分為兩科來學，本身也是兩個不同的領域，只是由於叫法的問題經常被捏在一起。實函的主要內容是數學分析的延續，對於狄里克萊函數這樣異常的函數在數學分析的領域中不可微積分，而通過對一系列定義的擴展，在實變函數的領域內又可以進行微積分了。其中裡面最基礎的理論莫過於測度理論，它也是概率論的基礎，因此在數學系本科的教學中經常是先學實變再學概率論。而對隨機問題研究頗多的金融學科的博士需要研究測度論也就不足為奇了。
泛函可以說是數學中集大成之作。數學的發展在歷史上有兩個方向，一個是越來越精細，對某一問題的深入探討進而發展成一門學科，另一個方向就是從很高的高度對數學進行概括，描述學科與學科之間的共性的問題進而找出漂亮的結論，泛函分析就是這樣一門學科。它把函數看成集合中的元素，把全體函數看成一個集合，在這樣的視角下給出了像不動點定理這樣的東西，對求函數的極值這樣理論證明上經常遇到的問題給出了一般的解法，因此如果泛函不懂，在學習高等宏觀經濟學中，遇見涉及動態規劃的問題時肯定是有很大障礙的。所以高等宏觀才會有羅默的那本為數學不好的人提供的書的暢銷，而很多老師卻在推薦薩金特的高級宏觀。對於近似代數和拓撲學，很不幸，本人讀書的那個年代正直高校學科改革，在學科「應用化」的浪潮下，這樣理論的學科都被砍掉了，後來轉經濟後也沒有對此學科有過多的涉獵，因此在這里不敢多說，但據說拓撲的應用也十分廣泛。
新老三高學完了就進入數學比較分支的一些學科了，先說說常微分方程。大部分的經濟學理論都是由一系列函數和方程描述的，因此在求解結論的時候一定會用到方程理論。而方程的基礎就是常微分方程，因此常微不可不學。金融學科對這方面的要求很高，比如對股價的刻畫，使用的是時間序列，一般用差分方程，而差分方程的很多理論和常微分方程是一樣的，解法也一樣。
概率論與數理統計。大部分的經濟學科學生是學概率的但是不學統計或者統計是考查，學生也不重視。但事實上現代經濟學的研究逐漸由靜態轉向動態、由對確定性問題的分析轉向對不確定問題的分析，對隨機事件的認識應該越來越重要。概率是數理統計的基礎，數理統計其實是一種方法，學了數理統計才能去研究計量經濟學，很難想像沒學過統計的學生直接學計量是何等的困難，T統計量F統計量是什麼都不懂怎麼可能用軟體去建模。有經濟的研究生畢業時答辯居然都說不清AIC和SIC准則是干什麼的，只知道去背使用方法，不知道其中的道理，其實學好數理統計理解這樣的問題是不難的。
計量經濟學憑其實可以認為是數理統計的一個分支。我個人人為計量經濟學其實就是一系列數理統計方法及其評價的集合體，因此概率和統計的認識尤其大數定律和中心極限定理這樣的核心理論的認識，直接制約著對計量的理解能力。
隨機過程。隨機過程從名字上就可以看出來是以概率論為基礎的。概率研究的對象是事件，對事件發生的分布從各個角度研究。隨機過程研究的對象是過程，也就是對事件在各個時刻的積累結果進行研究，是對事件增加了一個時間維度。金融學對隨機過程的要求越來越重要，因為像股票價格這樣的變數的變動就是一個隨機過程。它和方程結合起來就是隨機微分方程，有學者稱金融最前沿的問題就是隨機微分方程，因此由學校的數學系就招收金融工程的博士生。
時間序列分析。學完了計量，一般的金融研究生都要學時間序列分析。從隨機過程的角度時間序列也就是一類特殊的隨機過程，金融和宏觀經濟一般都是用時間序列模型刻畫的。
多元統計。數理統計學完了其實能做的實際事情很少，因為數理統計的對象最多是二維的，而實際問題一般變數的維度較高，多元統計就是講多元變數的統計，這樣密集計算的學科是少不了計算機的，各種軟體也層出不窮。但是無論軟體多麼好用，不懂理論是不可能光憑操作軟體解決問題的，因為看懂軟體結果、分析解釋軟體結果才是統計中最核心的內容。學完了多元統計就可以很容易的全面的使用像SPSS這樣的傻瓜軟體的（建議去學習SAS吧）。
數值分析。數值分析和編程基礎對於想搞計量經濟學研究的人是不可或缺的，因為新的計量經濟理論的提出需要軟體實踐，新的理論是不可能有現成的軟體供使用的，必須要自己編。演算法是編程的基礎，而數值分析就是講演算法的。
最優化理論。我國的經濟學教育體系中沒有對這方面進行強化，與之相近的是管理科學和有些工科領域中有運籌學、數學中有線性規劃和非線性規劃能夠涉獵，不過側重是不一樣的。有經濟學家認為經濟學就是規劃就是求最值，事實上最優化方法在經濟學科中的應用也確實很廣。最優化是需要一定的泛函理論的，有了一定的泛函的基礎後對其中的變分法、動態規劃的問題就不那麼難理解了，而這也是學習高級經濟學不可缺少的數學知識。
就介紹這么多吧！有的同學提出數學很不好學，其實認為不好學的同學往往是因為他想學某個東西，而他能學明白這個東西所的必要的基礎沒有。就好比，他想學高中數學，可他只有小學2年級的數學基礎，只會算20以內的加減法一樣，所以學好數學是一步一個腳印踩出來的。解一道題，條件齊備不一定能解出來，但是條件不全就肯定解不出來。本文只是粗略的告訴大家，你想解的那個題需要至少是什麼已知條件，不過具體怎麼解就要靠自己的努力了。還有一點我的感受，就是對數學內容的訓練是一方面，更重要的是思維的訓練，光知道內容僅僅認識工具，是第一步，要很好的利用工具還需要知道怎麼去使用它，這才是學習數學的關鍵。

㈩ 數學和會計學對經濟學有什麼幫助

數學是作為經濟分析的工具來使用的，但現在有無數學不經濟學的趨向。會計學對經濟學的作用感覺不大，是兩個學科。