众文网1.经济数学论文
以下给你提供几个相关的题目和内容 通货膨胀的影响因素分析-计量经济学论文马克思经济学论文计量经济学论文——中国钢材产量预测模型范文：通货膨胀的影响因素分析-计量经济学论文摘要：本文主要通过对通货膨胀进行多因素分析，建立以度量通货膨胀的商品零售物价指数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，对影响通货膨胀的各主要经济因素进行考察，说明它们对通货膨胀的影响程度，从而为我国避免严重的通货膨胀以确保经济的持续稳定发展提供理论依据。
关键词：通货膨胀 多因素分析 模型 计量经济学 检验 修正 一. 问题提出 在中国经济高速增长的同时，一系列现象也值得我们深思，中国是否经济已经过热？投资增速过快，2003年全社会固定资产投资70073亿元，比上年增长26.1%，钢铁、电解铝、水泥行业过度投资愈演愈烈。货币信贷增长偏快，央行在2003年货币政策执行报告中曾预测2004年M2和M1分别增长17%左右，但是2004年2月末广义货币M2实际增长19.4% 狭义货币M1实际增长19.8%，明显超过了央行的预期。
物价总水平继续上升，2004年居民消费价格指数，工业品出厂价格指数，原材料、燃料、动力购进价格指数较2003年都有3个指数点以上的增长。这些都说明我国面临着较大的通胀压力。
通货膨胀的结果是严重的，不仅会扭曲商品市场的价格，使资源配置无效率，还同时会扭曲金融市场的价格，引起泡沫。 二.文献综述 1.通货膨胀的意思是：物品和生产要素的价格普遍上升的时期。
通货膨胀意味着一般价格水平的上涨。今天我们用价格指数即成千上万种产品的加权平均价格来计算通货膨胀。
（保罗萨缪尔森《经济学》第十一版） 2、平均价格水平的上升，并不是任何一种特殊价格的上升。（布拉德利希勒《当代经济学》） 3.所谓通货膨胀率，实际上也就是物价指数（如居民消费物价指数）的年增长率。
一般地，各国用以计算通货膨胀率的物价指数主要有消费物价指数（CPI）（或者零售物价指数RPI），批发物价指数（WPI）（或者生产者价格指数PPI），以及国内生产总值缩减指数（IPD）等三种。（通货膨胀问题研究中国物价2005.01） 4.（一）从需求方面对通货膨胀进行分析，选择宏观经济变量：工业总产值，固定资产投资额的对数和零售物价指数的对数进行建模，选择的样本区间为1980-1997年间的年度数据，建立向量自回归模型的价格指数方程…… （二）从工资成本方面分析通货膨胀，采用了Granger因果关系检验法，检验成本对通货膨胀的推动作用，选择1978-1997年间的职工平均工资，零售物价上涨率的数据作为样本…… （三）消费对通货膨胀影响的计量分析，选择1978-1997年间的数据进行分析，选取的指标为相对消费水平C=居民消费水平/人均GDP和零售物价上涨率P，得回归方程……（我国通货膨胀的成因分析天津市职工现代企业管理学院学报2004.12第四期） 目录：一.问题提出二.文献综述三.理论陈述。
参考文献：保罗萨缪尔森《经济学》第十一版布拉德利希勒《当代经济学》通货膨胀问题研究中国物价2005.01。
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2.数学在经济中的应用的论文数学的哪些知识运用在经济上
数学具有高度的抽象性、严密的逻辑性和广泛的应用性的特点。 而经济学是研究社会资源配置及社会经济关系的一门学科。 从经济学与数学的发展历史可以获知， 经济学与数学是密不可分息息相关的， 数学能为经济学提供特有的、严密的分析方法， 它是经济学的一个透过现象看本质的必不可少的工具。
一、数学在经济学的应用历史
17 世纪 90 年代威廉配第在经济学论文《政治算术》 中将算术引进经济学， 首次运用数学方法来解决经济学问题。 在 19 世纪之前， 经济学主要运用的是初等数学。 从 19 世纪起，经济学的研究引入了变量和函数的概念， 数学方法的运用更为普遍。从 20 世纪 40 年代开始，第三次科技革命的爆发， 有力地推动了数学和经济学的结合。 20 世纪 70 年代至 90 年代索洛和罗曼的经济增长模型等等， 一大批运用数学方法研究经济问题的论著纷纷问世。 这些著作的共同特点是既使用了一般经济概念和传统经济方法， 同时又使用了从最简单的数学符号到最新的数学方法。
二、数学在经济学中的作用
1、数学在经济学中的工具性作用 数学作为经济研究的基础工具， 其作用是不可忽视的， 利用数学语言我们可以将经济学中的某些问题描述得非常清楚， 并且逻辑推理严密精确， 可以防止漏洞和错误， 应用已有的数学知识我们还可以推导新的结论， 得到仅凭直觉无法或不易得出的结论。 因此， 运用数 学知识做经济学的理论研究可以减少无用争论。 同时， 由于经济活动的多样性， 研究中存在许多变化的因素， 导致了经济研究的错综复杂。 而数学就恰恰为这些复杂的思想和现象提供了简洁明了的解释， 为许多错综的数据提供了计算模型， 从而使经济研究简洁条理。
2、数学在经济学中的思想作用 数学的严谨思想在追求精确和理性的经济学中占有非常重要的地位， 数学思想越来越多地贯穿到经济学中来。 改革开放以来， 西方经济学作为市场经济运行描述的基本理论， 对我们经济学学习和研究的作用越来越重要。 我们发现， 西方经济学的思维方式和推理方式的深刻特点之一就表现在其数学性方面， 也正是这一特征使人们常常把经济学看成是最接近自然科学的社会科学学科。 在整个社会科学中， 经济学的理论形式、研究方法是公认为最接近自然科学的。 这表明， 数学作为一种理论信念、方法论和研究手段， 十分明显地体现在西方经济学的基本特征中。 按传统流行的科学观， 一门学科达到科学的一个重要标准是看它能否充分运用数学方法。 而在经济学中， 对于经济现象、经济运行及其规律的描述与研究， 正需要数学方法与数学思想， 从而达到它的科学性。
三、高等数学在经济学中的应用
要想掌握好经济学理论， 学好高等数学是一个非常必要的环节。 大学阶段的高等数学分为微积分、线性代数和概率论与数理统计三大部分。 其中， 数学与经济学联系最紧密的莫过于微分， 比如经济学的核心词语“边际”就是一个将导数经济化的概念， “弹性”这个在经济学中无处不在的词语更是体现了数学思想的重要性。线性代数作为一个将复杂多元方程简单化求解的数学工具， 其重要性集中体现在计量经济学中对大量数据的处理上。 概率论与数理统计在保险学中发挥了重要的作用。 由此我们可以看出数学在经济学中的作用非常重要。 要想学好经济学必须先学好数学， 但近几年来， 关于数学在经济学中的应用有很大争议， 争议的焦点， 不是经济学要不要运用数学方法， 而是如何运用数学方法解决经济学的问题。
四、数学在经济学中的应用存在某些问题
1、在经济学中盲目运用数学知识 数学很重要， 但在经济学研究中， 更重要的是经济研究方法和经济思想， 经济学不是数学， 经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜， 并非所有的经济活动和经济关系都是可以用数学解决的， 它主要还是依靠经济学的思想来解决， 而不是数学推导， 数学只是解决经济学问题的一个工具， 不可滥用。
2、应用数学知识建立模型忽视前提条件 数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了 任何一个数学模型都要受到若干条件的约束。 但某些经济学家建立数学模型时根本不去考虑或是过于简化约束条件， 对约束条件不够重视， 仅从模型本身的需要出发而不考虑是否符合客观实际要求。 这样很容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。 由此， 数学在经济学中的应用是非常基础和广泛的， 我们要重视数学在经济学中的作用， 认真学习数学并掌握它的方法与精髓， 同时， 也要重视经济学的方法和思想， 只有这样，我们才能对现实中纷繁复杂的经济现象进行剖析和研究。
3.求对“经济学中的数学概览”的理解,写论文该如何写
方程论。
所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。
我们知道变量的提出造就了一系列的函数论。从理论上讲、随机变量的联系，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。
可见变量，这是对统计学的最大贡献，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的，所以社会统计学不仅不会消亡，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说。
既然社会统计学描述的是变量，而且会不断发展状大。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论。
它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来，数理统计学描述的是随机变量，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作、区别以及相互的转化、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的，且使用起来比较复杂，且使用起来比较复杂，这是对统计学的最大贡献，且使用起来比较复杂。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说；再从长远的研究来看。
当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是。
我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、除，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念，而且会不断发展状大：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。
王见定教授指出社会统计学描述的是变量。 由于变量不断地出现且永远地继续下去；再从长远的研究来看。
从理论上讲：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量、方程论、随机变量的联系，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多。
我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云，数理统计学描述的是随机变量，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作：社会统计学只作简单的加、乘、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云、减、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、乘，所以社会统计学不仅不会消亡，数理统计学描述的是随机变量。
截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系。 由于变量不断地出现且永远地继续下去。
王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现、方程论、减。既然社会统计学描述的是变量。
王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现：社会统计学只作简单的加，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作：社会统计学只作简单的加，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云，以及在一定条件下可以相互转化的关系、区别以及相互的转化、除、乘。
下面我们回到，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，两个概念的提出相差3个世纪、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。
王见定教授指出社会统计学描述的是变量，以及在一定条件下可以相互转化的关系，而且会不断发展状大，两个概念的提出相差3个世纪。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。
但是。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
由于变量不。
4.经济学中的数学
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
四、数学和经济学关系中几点误区
1.否定数学在经济学中的作用。国内有的经济学家认为产生经济思想非常重要从而否定数学的作用，否定技术性比较强的成果。我们不否认经济思想的重要性，但如果没有数学作为工具，一般来说无法保证自己的经济思想或结论是否严谨，有没有错误的应用。现代经济学已经成为一门非常严谨的社会科学学科。没有严谨的讨论，你的思想或结果就不会被别人承认。也有人认为用数学来研究的经济问题就是远离现实。其实经济学里面用数学讨论的绝大部分问题都是来源于现实世界，非常具有现实性和指导性。
2.经济学数学化过分倾向。经济学数学化的过分倾向束缚了人们解决问越的思路，限制了人们寻求其他有效的解决方法，从而一定程度上阻碍了经济学的研究与发展。经济学是研究资源配置及社会经济关系的一门科学，它既有社会科学属性，又有自然科学属性。为了资源配置更合理有效，经济学有必要借助数学思维工具。
5.用数学方法分析经济生活中的现象,求一篇论文700字左右,答了加分
如何认识经济研究中数学方法的运用在学术界历来争议很大。
自从1969年首届诺贝尔经济学奖授予将数学和统计方法应用于经济分析的荷兰经济学家丁伯根以后，在世界范围内出现了一股经济研究数学化的热潮。经济研究中这种倾向性的风气，对我国经济理论界产生了很大影响，一些经济理论文章出现了大段大段数学公式的推导，个别学术性经济类杂志（并非是计量经济学或统计学杂志）此类文章甚至占了1/2到2/3，对此不少经济学家产生了疑惑：难道这就是经济理论研究的方向，这类研究可以解决或阐明我国经济体制改革中的一些现实问题吗？ 一、经济研究离不开数学 一部科学史揭示了这样一个事实：凡属“科学”范畴的各个学科，都是在人类社会活动实践的基础上产生的。
学科的划分和不同学科各自特征的归纳都是“人为”因素作用的结果，就内在本质而言，各学科之间相互作用、相互影响、相互渗透的关联性极为明显，不惟自然科学与社会科学各自内部的学科，就是两类学科之间也是如此。 经济学是研究社会资源配置及社会经济关系的一门科学。
基于资源存量与流量的可度量性，为了使资源配置更加公平、效率更高，经济学有必要借助于数学这一严密、精确、实用的思维工具。基于在资源配置过程中所形成的经济关系涉及到经济制度、社会心理、价值观念等难以量化的因素，经济学作为一种以思辨定性分析为主的实证性科学，不可能以数学作为经济研究中基本的或者说万能的工具。
关于数学方法在经济学中的作用问题，在理论界历来争议就很大，这种论争至少已有100年之久。从“反对数学的蒙昧主义”，到断言没有数学就没有任何科学，见仁见智，意见可谓大相径庭。
作为实际经济活动的理论概括和抽象的经济学，从其萌发到形成始终没有离开过数学。一方面，数的概念是在漫长的生产活动过程中产生的，另一方面生产活动也总是需要经济类的不同学科，诸如人口学、市场学、劳动工资学、价格学、财政学、金融学、会计学等等无一不与计数、计量、计算有关。
离开数的概念，离开算的方法，可以说就不会有这些学科。 经济活动的实践决定了经济理论的研究也离不开数量，并且在经济学中运用数学的程度与数学本身的发展密切相关。
纵观数学的历史，其可分为有质的区别的四个基本阶段。第一阶段，计数、算术时期（终止于纪元前5世纪）；第二阶段，初等数学即常量数学时期（终止于17世纪）；第三阶段，变量数学时期（终止于19世纪）；第四阶段，现代数学时期。
现代数学时期突出的特点是，多种多样的数学分支不断成长，数学的对象和应用范围大大扩展，并且以更高的理论抽象和概括揭示出了数学中最一般的统一的概念。 尽管数学的概念和结论极为抽象，但是它们都是从现实中来的，并且能在其他学科中、在社会生活实践中得以广泛应用，这也许是数学不仅具有无限的生命力且对于各个学科都有巨大影响和吸引力的根由所在。
正如恩格斯在《反杜林论》中所说，应用数学来研究现实世界的这种可能性的根源在于：数学从这个世界本身提取出来，并且仅仅表现这个世界所固有的关系的形成部分，因此才能够一般地加以应用。 经济学对数学的应用范围伴随着数学的发展在不断扩大。
在19世纪之前，经济学主要运用的是初等数学。从威廉·配第的《赋税论》（1662）、《政治算术》（1676），到魁奈的《经济表》（1758），都是利用数字、图表和简单的计算去描述分析国民财富的状况和变化。
从19世纪起，经济学的研究引入了变量和函数的概念，数学方法的运用更为普遍。其中，考纳德的《财富理论的数学原理研究》（1838）是一本有意识地运用数学公式来说明经济问题的著作。
此后，屠能的以实际数量为根据的经验公式（1850）、瓦尔拉的均衡交易理论（1874）、哈罗德的经济增长模型（1948）、丁伯根的包括48个方程式的大型经济增长模型（1939）、刘易斯的“二元经济”模型（1954）、托宾的中值—变量模型（1958）以及20世纪70年代至90年代索洛和罗曼的经济增长模型等等，一大批运用数学方法研究经济问题的论著纷纷问世。这些著作的共同特点是既使用了一般经济概念和传统经济方法，同时又使用了从最简单的数学符号到最新的数学方法。
从经济学与数学形影相随的发展历程可以获知，数学能为经济学提供特有的、严密的分析方法，它同定性分析中常用的逻辑学一样，是一种认识世界的工具。但是数学的应用只有与具体现象的深刻理论和严格的“质”的规定性相结合才有意义，否则经济研究会陷入毫无实在内容的公式与数学的游戏之中。
二、经济研究中运用数学方法出现的偏差 现在关于数学在经济研究中运用问题的争论焦点，不是经济学要不要运用数学方法，而是如何运用数学方法问题。对于前者，经济活动中对数学广泛应用的实践和经济理论运用数学方法研究成果的不断推出已经作出了肯定回答，而对于后者却众说纷纭，莫衷一是。
由此使得经济学在运用数学方法时出现了严重偏差，影响了研究效果，发展下去有可能使我国经济研究步入歧途。 经济研究中应用数学方法存在的主要问题有： 1.运用范围过泛过滥。
数。
6.求一篇大一微积分与经济学有关的小论文,2000字左右
微积分的基本思想及其在经济学中的应用摘要： 微积分局部求近似、极限求精确的基本思想贯穿于整个微积分学体系中，而微积分在各个领域中又有广泛的应用，随着市场经济的不断发展，微积分的地位也与日俱增，本文着重研究微分在经济活动中边际分析、弹性分析、最值分析的应用，以及积分在最优化问题、资金流量的现值问题中的应用。
关键词：微分 积分 基本思想 应用微积分是人类智慧最伟大的成就之一，局部求近似、极限求精确的基本思想是进一步学习高等数学的基础。随着市场经济的不断发展，利用数学知识解决经济问题显得越来越重要，运用微分和积分可以对经济活动中的实际问题进行量化分析，从而为企业经营者的科学决策提供依据。
1. 微积分的产生、发展及其作用 微积分思想的萌发出现的比较早，中国战国时代的《庄子·天下》篇中的“一尺之锤，日取其半，万事不竭”就蕴涵了无穷小的思想。经查阅文献《晏能中.微积分——数学发展的里程牌》得知：到了十七世纪，欧洲许多数学家也开始运用微积分的思想来写极大值与极小值，以及曲线的长度等等。
帕斯卡在求曲边形面积时，用到“无穷小矩形”的思想，并把无穷小概念引入数学，为后来莱布尼兹的微积分的产生奠定了基础。 随着数学科学的发展，微积分得到了进一步的发展，其中欧拉对于微积分的贡献最大，他的《无穷小分析引论》、《微分学》、《积分学》三部著作对微积分的进一步丰富和发展起了重要的作用。
之后，洛必达、达朗贝尔、拉格朗日、拉普拉斯、勒让德、傅立叶等数学家也对微积分的发展作出了较大的贡献。由于这些人的努力，微分方程、级数论得以产生，微积分也正式成为了数学一个重要分支。
微积分的创立改变了整个数学世界。微积分的创立，极大的推动了数学自身的发展，同时又进一步开创了诸多新的数学分支，例如：微分方程、无穷级数、离散数学等等。
此外，数学原有的一些分支，例如：函数与几何等等，也进一步发展成为复变函数和解析几何，这些数学分支的建立无一不是运用了微积分的方法。在微积分创设后这三百年中，数学获得了前所未有的发展。
2. 微积分的基本思想———局部求近似、极限求精确 微积分是微分学和积分学的总称，它的基本思想是：局部求近似、极限求精确。以下我们具体阐述微分学与积分学的思想。
2.1微分学的基本思想 微分学的基本思想在于考虑函数在小范围内是否可能用线性函数或多项式函数来任意近似表示。直观上看来，对于能够用线性函数任意近似表示的函数，其图形上任意微小的一段都近似于一段直线。
在这样的曲线上，任何一点处都存在一条惟一确定的直线──该点处的“切线”。它在该点处相当小的范围内，可以与曲线密合得难以区分。
这种近似，使对复杂函数的研究在局部上得到简化。2.2积分学的基本思想 积分学的最基本的概念是关于一元函数的定积分与不定积分。
蕴含在定积分概念中的基本思想是通过有限逼近无限。因此极限方法就成为建立积分学严格理论的基本方法。
微分与积分虽然是微观和宏观两种不同范畴的问题，但它们的研究对象都是“非均匀”变化量，解决问题的基本思想方法也是一致的。可归纳为两步：a.微小局部求近似值；b.利用极限求精确。
微积分的这一基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中，并且将指导我们应用微积分知识去解决各种相关的问题。3.微分在经济学中的应用 随着经济的发展及数学理论的完善，数学与经济学的关系越来越密切，应用越来越广泛.微积分作为数学知识的基础，介绍微积分与经济学的书也越来越多，然而大部分书或者着重介绍经济学概念或者着重介绍数学理论，很少有主要介绍微积分在经济学中的应用的书.本文将通过对一些简单的微积分知识在经济学中的应用，以使人们意识到理论与实际结合的重要性. 3.2弹性分析 在文献《蔡芷.财会数学》中，某个变量对另一个变量变化的反映程度称为弹性或弹性系数。
在经济工作中有多种多样的弹性，这决定于所考察和研究的内容，如果是价格的变化与需求反映之间有关系，那么这个反映就称为需求弹性。由于具体商品本身属性的不同以及消费需求的差异，同样的价格变化给不同商品的需求带来的影响是不同的。
有的商品反应灵敏，弹性大，涨价降价会造成剧烈的销售变动；有的商品则反应呆滞，弹性小，价格变化对其没什么影响。4.积分在经济学中的应用 积分学是微分学的逆问题，利用积分学来研究经济变量的变化问题是经济学中的一个重要方法，不定积分是求全体原函数，定积分是求和式的极限。
由边际函数求原函数，或求一个变上限的定积分，一般都采用不定积分来解决；如果求原函数在某个范围的改变量，则采用定积分来解决。对企业经营者来说，对其经济环节进行定量分析是非常必要的，不但可以给企业经营者提供精确的数值，而且在分析的过程中，还可以给企业经营者提供新的思路和视角。
5.总结： 微积分局部求近似、极限求精确的基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中，在经济日益发展的今天，微积分的地位也与日俱增，贷款、养老金、医疗保险、企业分配、市场需求等等金融问题越来越。
7.浅谈经济学与数学的关系（文章不错,与大
很多经济学子对数学的认识仍旧模糊，对数学的学习仍旧有畏惧的感觉，决定发一篇，以供参考和讨论。
本人不敢说对数学经济学十分了解，期待有牛人对此文批评指正。之所以说学好经济学，数学很重要是因为经济学已经越来越成为一门精确的学科，而一个学科成为科学的标志就是它是否成功的使用了数学，经济学也是如此。
经济学如果非要和现有学科进行比较的话，那我说与之最接近的就是物理，而把经济学归为文科一类的归类方法是相当过时的。为什么说经济学类比于物理呢？因为二者同样是在一系列假定的基础之上，用严格的推理得到结论的学科，唯一不同就是物理大量使用重复试验的方法来验证结论，而经济学中的重复试验则比较困难。
因此经济学研究中数学使用的好坏直接导致了经济学研究的成败。也因此现代经济学领域很少有像科斯那样的奇才能逾越数学而仍旧非常成功的经济学家。
如此重要的数学本身的体系也是很复杂的，因此本文就重点谈谈数学的各个分支学科和经济的联系。数学有三高，数学分析、高等代数、解析几何（最近也有新提法：数学分析，高等代数，概率统计，私下认为这样有点弱化几何的地位），这是老的提法，也有人叫三基，因此可以称之为老三高或者老三基，是高等数学的基础。
还有近代数学的基础——新三基，领域上还是分析、代数和几何，只不过内容有了本质上的进化，分别是实函与泛函分析、近似代数和拓扑学。先看老三高，数学分析就相当于经济学类学生大一学的高等数学，不过高等数学其实是为工科的学生准备的，以计算为主，最终的目的是能使用数学进行工程计算，而数学分析是以证明为主，主要是训练学生逻辑思维的能力，因此表面上看内容差别不是太大，但是实际学起来是不一样的。
因此对于经济学这样的以推理为主的学科，学习数学分析是十分必要的。这一点田国强教授等人也多次撰文提过。
数学分析数学系的本科生至少要学三到四个学期，而高等数学一般最多只有两个学期，而且其中还含有常微分方程和解析几何的东西，可见其内容被压缩冲淡了许多。高等代数相当于经济类学生学的线性代数，除了范围上前者更广一些外主要的差别也是偏重理论与偏重计算的问题。
高等代数更注重理论的证明过程，而线性代数更注重计算，学生会算了就行，至于怎么来的，为什么这样，这些对将来科研很重要的东西都很少训练。解析几何这种学科在经济上的直接应用较少，经济上的图像一般也没有复杂到不学解析几何就看不懂的地步，但是我个人感觉几何学的好的人对代数的理解一般会更加深刻，代数很多方面就是几何的多维扩展。
再看看新三高。实函与泛函在学科中一般被分为两科来学，本身也是两个不同的领域，只是由于叫法的问题经常被捏在一起。
实函的主要内容是数学分析的延续，对于狄里克莱函数这样异常的函数在数学分析的领域中不可微积分，而通过对一系列定义的扩展，在实变函数的领域内又可以进行微积分了。其中里面最基础的理论莫过于测度理论，它也是概率论的基础，因此在数学系本科的教学中经常是先学实变再学概率论。
而对随机问题研究颇多的金融学科的博士需要研究测度论也就不足为奇了。泛函可以说是数学中集大成之作。
数学的发展在历史上有两个方向，一个是越来越精细，对某一问题的深入探讨进而发展成一门学科，另一个方向就是从很高的高度对数学进行概括，描述学科与学科之间的共性的问题进而找出漂亮的结论，泛函分析就是这样一门学科。它把函数看成集合中的元素，把全体函数看成一个集合，在这样的视角下给出了像不动点定理这样的东西，对求函数的极值这样理论证明上经常遇到的问题给出了一般的解法，因此如果泛函不懂，在学习高等宏观经济学中，遇见涉及动态规划的问题时肯定是有很大障碍的。
所以高等宏观才会有罗默的那本为数学不好的人提供的书的畅销，而很多老师却在推荐萨金特的高级宏观。对于近似代数和拓扑学，很不幸，本人读书的那个年代正直高校学科改革，在学科“应用化”的浪潮下，这样理论的学科都被砍掉了，后来转经济后也没有对此学科有过多的涉猎，因此在这里不敢多说，但据说拓扑的应用也十分广泛。
新老三高学完了就进入数学比较分支的一些学科了，先说说常微分方程。大部分的经济学理论都是由一系列函数和方程描述的，因此在求解结论的时候一定会用到方程理论。
而方程的基础就是常微分方程，因此常微不可不学。金融学科对这方面的要求很高，比如对股价的刻画，使用的是时间序列，一般用差分方程，而差分方程的很多理论和常微分方程是一样的，解法也一样。
概率论与数理统计。大部分的经济学科学生是学概率的但是不学统计或者统计是考查，学生也不重视。
但事实上现代经济学的研究逐渐由静态转向动态、由对确定性问题的分析转向对不确定问题的分析，对随机事件的认识应该越来越重要。概率是数理统计的基础，数理统计其实是一种方法，学了数理统计才能去研究计量经济学，很难想象没学过统计的学生直接学计量是何等的困难，T统计量F统计量是什么都不懂怎么可能用软件去建模。
有经济的研究生毕业时。
8.求论文 题目 浅谈数学规划模型在经济学中的应用 4000字左右 给参考资
简单说一下时代背景，如规划模型在经济学精确化条件下越来越重要，作为运筹学的重要分支，应用……再解释一下数学规划的定义，稍加阐释，百度上有，不过太简单，然后说一下数学规划的分类。
最核心的环节是，对分类在经济学中应用的举例，注意详略得当，重点介绍线性规划，非线性规划，动态规划，以上三类书上都有例子。其余的不必展开论述。
最后总结一下就好了 。附：类似论文一篇 浅析数学在经济学中的应用 摘要：半个多世纪以来经济学领域中数理形式的运用是—个重要的发展趋势，对经济理论和实践也有重要的影响。
西方经济学知识的普及也已将数学知识渗透到了经济学的方方面面。将当今经济学名刊稍作翻阅便会发现，大量数学方法的运用甚有超越数学专业学生的趋势，经济学论文的质量要看其数学方法应用的程度，经济学硕士博士的录取要看其数学背景的深厚，数学几乎有一统经济学天下之势。
经济学遇上数学将会演绎如何的理性之美？ 关键词：经济学；数学；西方经济学 一、经济学的定义 资源的有限性和人类欲望的无穷性是经济学诞生的根基，这是一个常人皆知浅之又浅但又非常深刻的道理。经济学要解决的其实就是一个如何选择的问题，也就是说，经济学就是要解决选择以什么样的方式把有限的资源合理有效的配置进而达到满足人类无穷之欲望的目的。
所以西方经济学里经济学被定义为研究稀缺资源配置的学科，它以理性的假设为逻辑起点，研究人类行为，这些基于现实基础研究的问题与现实经济生活中存在的问题紧密相连，研究的结论能有助于解释或理解现实经济问题。但是，经济关注人类行为本身的目的最终就是为了追求资源配置的效率（efficiency）。
经济学作为一门研究人类社会的事实的学科，有着它独特的味道。它可以联系到政治，社会等各种学科。
对于经济学家，当他试图解释这个世界的时候，他就是经济学家，当他试图改变这个世界的时候，他就是政客。特殊的双重身份也说明经济学的多元性。
甚至有人提出这样一种见解，认为经济学在本质上和史学没有什么差别，只是史学研究的大多是过去的事情，而经济学关注的历史长度就没那么长了，而且经济学更多的借用了数学和统计的工具来阐释问题。 二、数学在经济学中的应用 西方经济学者大量的把数学引入经济学，就是试图以一种精确的方式阚释世界，进而试图把现代西经济学发展成为一门精确的科学。
以高鸿业主编的《西方经济学（微观部分）第四版）>为例，在说明边际效用时应用的极限和求导；在分析蛛网模型时应用的拉格朗日乘数法；在论证边际技术替代率时应用的多元函数微分法；在阐述寡头厂商之间的博弈策略时应用的博弈论与均衡的概念；以及无处不在的各种函数曲线的应用和函数表达式的推导。而这些只是经济学学习的入门课本上的一些例子。
而在整个经济学领域里，边际分析、瓦尔拉斯一般均衡论、线性规划、投入产出分析、博弈论以及随机数学、模糊数学和非线性科学在经济中也有着广泛的应用。这些本来属于数学范畴的工具现在充满了经济学研究的方方面面。
同时诺贝尔经济学奖的设立似乎也是一个强有力的明证。 但我们也不可否认，数学作为一门工具，在对经济学理论的解释中也发挥了重要的作用。
下面来看几个经典的例子。 1.边际理论 公元17世纪，随着欧洲封建社会开始解体和资本主义工场手工业向机器大生产的过度，向数学提出了一系列必须从运动变化和发展的观点来研究事物的新问题。
于是，从量上描述事物的运动和变化规律的数学部分——变量数学便应运而生。19世纪70年代初期，杰文斯、门格尔和瓦尔拉斯三位不同国籍的学者将他们的“欲望”概念或者“效用”概念和“微分”的基本概念结合起来，“边际效用”使出现了。
经济学史上著名的“边际革命”也随着微积分思想向经济学渗透而爆发。在边际革命鼎盛时期之后，边际分析方法本身朝着更深更广的方向发展。
而边际分析这一脱胎于微积分思想的有力工具，也在经济学的各个研究领域一宏观经济学、线性规划分析、经济计量学、福利经济学等等中得到了普遍的应用。 2.一般均衡理论 1 8世纪的欧洲，自由竞争的资本主义正处于上升的历史阶段。
经济学家们注意到在一个社会里有众多的消费者和生产者，他们各自独立做出的决策不但没有引起混乱，反而在实际中产生了一种最优的经济状态。1776年，亚当·斯密就在他那本堪称“经济学的圣经”的‘<国民财富的性质和原因的研究》中提出，这是由于有一只“看不见的手”在起作用。
而在一百年后，法国经济学家瓦尔拉斯把斯密的这一思想提炼成一般均衡问题，把用文字表述的思想借助19世纪已经发展成熟的线性代数理论转化成了数学问题。按照线性代数的观点，商品空间可以看作一个线性空间，每一种商品的需求或供给可以看作是一种约束，这种约束用状态变量所满足的方程来表示。
而找到一组确定的值满足所有方程，就找到了均衡体系。瓦尔拉斯在1874年出版的代表作《纯粹经济学要义势中，从交换均衡入手，分析了由交换均衡、生产均衡、资本积累均衡和货币均衡四个方面构成的体系，阐明了在纯粹竞争条。
9.大一数学导数在经济中的应用论文怎么写
（一）确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要
论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。
（二）原稿纸页数的分配
写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸（每页300字）的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。
（三）编写提纲
论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
编写要点
编写毕业论文提纲有两种方法：
一、标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写。
二、句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。
详细提纲举例
详细提纲，是把论文的主要论点和展开部分较为详细地列出来。如果在写作之前准备了详细提纲，那么，执笔时就能更顺利。下面仍以《关于培育和完善建筑劳动力市场的思考》为例，介绍详细提纲的写法：
上面所说的简单提纲和详细提纲都是论文的骨架和要点，选择哪一种，要根据作者的需要。如果考虑周到，调查详细，用简单提纲问题不是很大；但如果考虑粗疏，调查不周，则必须用详细提纲，否则，很难写出合格的毕业论文。总之，在动手撰写毕业论文之前拟好提纲，写起来就会方便得多。
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