㈠ 经济学中要用到哪些数学知识
基础数学知识，一元二次、二元一次方程，有时会有多元多次方程，微积分和导数也是必须的，但都比较简单
微积分选择适合的教材，从导数学起
㈡ 学习微观经济学需要具备那些数学知识
微观经济学第十三周学习安排
微观经济学第十三周学习安排
说明一：《微观经济学》第十二讲第一节光盘缺失问题的解决方法已经在课程信息和论坛中发布，请学员留意，并及时补充学习。
说明二：由于5-11讲的内容有一些数学内容，并且属于微观中的难点，所以学员的进度普遍放慢。填写“学员进度”的学员中有将近1/5低于正常进度，故老师将进度放缓。12讲以后若干讲属于偏重文字理解的内容，所以老师将适当加快进度，以按时完成教学进度，并进行微观复习。希望同学理解。
说明三：fuse在4日曾发布，但是因为网络原因没有提交成功，但是从学员进度中看，很多学员进度已经进入第13讲，故在此补充发布一次。
一、时间：01.04-01.09
二、学习目标: 1. 理解一般均衡与局部均衡的区别与联系，掌握简单的生产
的一般均衡与交换的一般均衡
2. 理解效率与公平之间的辨证关系，掌握福利经济学第一
与第二定理
3. 理解外部性、公共产品与产权的概念
三、要点提示
关键词汇：帕累托改善与卡尔多改善
生产可能性曲线
外部性
公共产品
产权
重要理论：两厂商生产的一般均衡
福利经济学第一定理与第二定理
庇古法则
公共产品供求分析
四、学习步骤：预习——听课——复习——自测与思考——作业
五、需要数学知识:图形理解,同时结合边际替代率,边际技术替代率等概念。
六、预习:请用15-30分钟仔细阅读朱善利<微观经济学>第二版第十五章第二
节与第四节，第十六章第二、三节
七、听课:请用3小时左右时间听光盘六的第十三讲，如感觉未听懂，可针对
未听懂的地方反复听讲。
八、复习:试着回忆本讲大致讲了那些内容，默写自己学习所得，然后与学习
手册对照，看哪些内容自己已经掌握了，哪些内容还未掌握，将之
记下，并对还未掌握的内容再反复思考，直到理解为止。可以在一
张纸上写下本讲的提纲，逐项思考其内容，用以巩固。
九、自测与思考：
做一做课件中的自测题和学习手册上的思考题，客观评价
自己对本讲的掌握程度。
附：本讲思考题：
1. 生产可能性曲线与生产的艾奇沃斯盒状图中的契约曲线有什
么关系？试说明之
2. 试讨论现实中的效率与公平之间的辨证关系
十、本讲无作业。
㈢ 企业经济学专业科目中对数学要求不高的专业
经济学基础和中级经济学相关的专业数学要求都不高
一般只需要会简单的微积分、概统、线性代数的知识就够了
高级经济学才需要建立数学模型
㈣ 经济类的具体专业中，哪些对数学的要求相对较低相对！！
据我经来历大学里的数学自在经济类里基本都不是主课，数学都做为基础课程，前几个学期都要学，能过就行
这么说吧，除了数学类，和一些理科类对数学要求高点外，其他专业数学都是基础课，大一大二大家都会上，是必修课，难度不大，学期期末考试能过，拿到学分就行
㈤ 《经济学中的数学》读书笔记
第一部分为导论(第1-5章)，主要介绍一元微积分及其应用。
第二部分(第6-11章)介绍线性代数及其在经济学中的应用，包括线性方程组及其解法、矩阵代数、行列式等内容。
第三部分(第12-15章)介绍多元微分并重点应用于比较静态分析。
第四部分(第16-22章)主要是最优化方面的内容，包括无约束最优化和约束最优化等问题。
第五部分(第23-25章)介绍特征值与动态学，引入差分方程解决动态经济学的有关问题。
第六部分(第26-28章)介绍高等线性代数。
第七部分(第29-30章)的高等数学分析是对前面经济学数学方法的进一步深化。
第八部分重点介绍数学本身的方法论问题。
㈥ 在经济学中用得最多的数学知识是什么
经济学的范式是：一、文献综述；二、自己建立数理模型；三、寻找数据检验自己的模型。第一部分无需太多数学知识（却需要较高英文水平），第二部分集中于数理方法，第三部分集中于计量方法数理方法中：一、准备知识里面要学好：集合、关系（等价、传递等）、全序、前序、凸凹、拟凸（凹）。了解度量空间的部分知识。了解拟凹函数、凹函数和微分学知识，部分线性代数知识。这些知识将很好地帮助您了解高级微观经济学的内容，尤其是效用存在性定理的证明、对一般均衡的理解等等。如果要研究经济个体最优行为这些知识就显得尤为必要。二、如果研究宏观经济学，变分法和最优控制非学不可，否则高级宏观就寸步难行。这要求有微分方程的知识，较好的经济学基础。当然，如果微分方程的方法忘得一干二净，可以借助matlab软件来辅助实现。但是经济学更多的要求变量间的复杂联系，软件毕竟是软件，不明白人的意图。三、在相关的其它经济学理论中，随机现象也经常要被讨论，这就需要一些数理统计和概率论的知识，但个人感觉用这些理论多集中于金融学，理论经济学中不多见。四、如果想研究杨小凯的新兴古典经济学，一些拓扑学知识是必不可少的，组合数学的理解力要求也较高。控制理论的梆梆控制等等问题也要懂一些。计量方法中：一、回归是必须要懂的，否则真无法说什么经济学研究了。了解回归，必须了解线形代数、概率论、数理统计（主要是假设检验）的相关知识，否则就无法理解诸如f检验和t检验这样怪异的东西。回归中的什么异方差、序列相关等问题就不多说了。主要使用eviews或者spss软件就可以了。推荐spss，因为比较直观。二、现在流行的协整分析（即将过时）似乎也不得不学了。这要求更高的线性代数知识，数理统计知识。否则不好理解。三、面板数据分析是现在最流行的了。使用的软件有stata8.0和eviews5.0以后版本，否则就需要自己编程来分析。所以如果数理统计、线性代数的知识不好，这些东西也就没法说了。四、除了这些，一些统计知识诸如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析都需要了解，当然这些分析可以借助spss来实现。五、许多学者现在很关注非参数统计和非参数计量问题，这些方法对检验定性结论是很有帮助的，有空可以看一下，需要数理统计方面的功底。经济学对数学知识的要求甚高，令人头疼，说实话，懂了上述的数学基础也未必就能理解相关的经济学，当然本人的能力有限，思维也较迟钝，恳请高手们能多多帮助。我弱弱的推荐几本书：数理：蒋中一《动态最优化基础》，他的第一本《数理经济学基础》建议对基本数学知识（即考研中的数三）不了解的同学也要看看。他的动态最优化的确写得不错。龚六堂的《动态经济学方法》 推荐看其中的最优控制部分，可能是国内最全面的书了（针对经济学方面来说）。安吉尔（angel）的《经济数学方法与模型》，上海财大出的，写得很贴近现在的经济学研究，一些基本的概念说得也很清楚。计量部分：不推荐看李子奈先生的高教出版社的《计量经济学》，推荐看他的《高级计量经济学》初学者推荐看孙敬水的《计量经济学》，因为里面有大量案例，可以照着做。统计中的因子分析等等可参看一本spss介绍的书就行了，没必要理解的多么深刻。关于面板分析，本人也在郁闷中。
㈦ 经济学为什么需要数学
一、数学对现代经济学研究和发展的影响
随着经济学发展以及研究的深化，经济学家们逐渐认识到，在考虑和研究问题时，要求具有逻辑严谨的理论分析模型和通过计量分析方法进行实证检验，需要完全弄清楚一个结论成立需要哪些具体条件。单纯依靠文字描述进行推理分析，不能保证对所研究问题前提的规范性及推理逻辑的一致性和严密性，也不能保证其研究结论的准确性、易证实性和理论体系的严密。这样以数学和数理统计作为基本的分析工具就成为现代经济学研究中最重要的分析工具之一。每个学习现代经济学和从事现代经济学研究的人必须掌握必要的数学和数理统计知识。现代经济学中几乎每个领域或多或少都要用到数学、数理统计及计量经济学方面的知识，而且不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论，更谈不上自己做研究，给出结论时所需要的边界条件或约束条件。理解概念是学习一门学科，分析某一问题的前提。如果想要学好现代经济学，从事现代经济学的研究，就需要掌握必要的数学。
二、数学在经济学应用中的意义
如果经济学没有采用数学，经济学就不可能成为现代经济学。许多经济学概念是需要用数学来定义，经济行为和经济现象也主要是通过运用数学语言来分析和研究的。用数学语言来表达关于经济环境和个人行为方式的假设，用数学表达式来表示每个经济变量和经济规则间的逻辑关系，通过建立数学模型来研究经济问题，并且按照数学的语言逻辑地推导结论。因此，不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论。数学在理论分析中的作用是：(1)使得所用语言更加精确和精炼，假设前提条件的陈述更加清楚，这样可以减少许多由于定义不清所造成的争议；(2)分析的逻辑更加严谨，并且清楚地阐明了一个经济结论成立的边界和适应范围，给出了一个理论结论成立的确切条件；(3)利用数学有利于得到不是那么直观就得到的结果；(4)它可改进或推广已有的经济理论。
三、数学在经济学中应用的局限性
首先，经济学不是数学，数学在经济学中只是作为一种工具被用来考虑或研究经济行为和经济现象。数学作为工具和方法必须在经济理论的合理框架中才能真正发挥其应有作用而不能将之替代经济学。其次，经济理论的发展要从自身独有的研究视角出发去研究、分析现实经济活动内在的本质和规律。经济学中运用的任何数学方法，离不开一定的假设条件它不是无条件地适用于任何场所，而是有条件适用于特定的领域。再次，数学计量分析方法只是执行经济理论方法的工具之一，而不是惟一的工具。经济学过分对数学的依赖会导致经济研究的资源误置和经济研究向度的单一化从而不利于经济学的发展
㈧ 关于经济学中数学模型，请问需要哪方面的数学基础
最基本的是微积分，还要用到计量、数理等知识。
㈨ 经济学中的线性代数主要学什么
经济学中的线性代数主要学习行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。
线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。
向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。