龚六堂、苗建军编著的这本《动态经济学方法(第2版)》系统介绍了动态经济学方法，给出了大量经济例子，如Ramsey模型、Sidrausk模型、OLG模型及投资模型等。本书内容主要包括：线性规划方法和非线性规划方法、变分法、数学优化控制方法和连续时间问题、动态规划方法、处理离散时间问题的动态规划方法等。

本书适合经济类高年级本科生和研究生用作数理经济学、动态经济学方法等课程的教材。

动态经济学方法对于一个立志进行经济学、金融学研究的人来讲是至关重要的，国外很多著名大学的经济学系、商学院都要为研究生开设这方面的课程。 龚六堂、苗建军编著的这本《动态经济学方法(第2版)》系统地介绍了动态经济学的方法。以使读者对动态经济学方法有一个更深的了解，让读者熟知动态经济学方法的应用。

《动态经济学方法(第2版)》由三部分构成。考虑到动态经济学模型更多地以离散时间模型的形式出现，我们将离散时间问题的处理方法放在了第一部分：将连续时间问题的处理方法放在了第二部分；考虑到读者对一些基础知识，如凸集合和凸函数以及Lagrange方法已经比较熟悉了，我们把这部分内容作为预备知识放在了第三部分。

本书给出了大量的经济学模型，如Ramsey模型、Sidrauski模型、OLG模型、投资模型等，这些都是经济学中非常重要的、基本的模型。我们还给出了一些数值计算方法以及经济学应用方面的例子，如在第二章 给出了动态经济学问题中经常用到的Kalman滤波方法；在第七章 作为离散时间方法的应用，给出了离散选择问题；在第十一章 给出了连续时间数值方法、有限差分方法、微扰法以及投影法。考虑到计算机的大量应用，并且大量的经济学问题不能通过解析方法得到解析解，我们在书中也适当兼顾了Matlab的应用，给出了计算程序。

《动态经济学方法(第2版)》可以作为高年级本科生和研究生的优化方法、数理经济学和动态经济学方法等课程的教材，也可以作为研究动态经济学的参考书。

第一部分 离散时间情形

第一章 确定性下的差分方程

 第一节 一维一阶线性差分方程

 第二节 一维二阶线性差分方程

 第三节 高维一阶线性差分方程组

 第四节 非线性动态系统

 习题

第二章 随机线性差分方程

 第一节 一阶随机线性差分方程组

 第二节 线性理性预期模型

 第三节 Kalman滤波

 习题

第三章 确定性下的动态规划

 第一节 压缩映射的不动点性质

 第二节 最优化原理

 第三节 值函数的性质

 第四节 动态特征

 习题

第四章 不确定性下的动态规划

 第一节 最优化原理

 第二节 值函数的性质

 第三节 Euler方程

 习题

第五章 线性二次规划

 第一节 确定性下的线性二次规划问题

 第二节 随机线性二次规划问题

 第三节 线性二次逼近问题

 习题

第六章 数值方法

 第一节 介绍

 第二节 动态规划的常用算法

 第三节 求解Bellman方程的例子

 附录 Matlab程序

 习题

第七章 应用

 第一节 离散时间的Ramsey模型

 第二节 投资储蓄问题

 第三节 消费理论

 第四节 资产定价理论

 第五节 Stockman模型

 第六节 离散选择问题

 习题

第二部分 连续时间情形

第八章 微分方程动力系统

 第一节 可求解的微分方程

 第二节 微分方程的稳定性

 习题

第九章 确定性下的最优控制和动态规划

 第一节 自由端点问题

 第二节 固定边界问题

 第三节 各种终点受约束情形

 第四节 比较静态分析

 第五节 带代数约束的控制问题

 第六节 确定性的动态规划方法

 习题

第十章 最优控制原理的应用

 第一节 Ramsey模型

 第二节 国外经济援助的作用

 第三节 政府公共开支对经济的影响

 第四节 效用函数中的财富

 第五节 投资理论

 习题

第十一章 连续时间数值方法

 第一节 有限差分法

 第二节 微扰法

 第三节 投影法

 习题

第十二章 不确定性的动态规划方法

 第一节 Ito公式

 第二节 不确定性问题的动态规划方法

 习题

第十三章 连续时间动态规划方法的应用

 第一节 Merton模型

 第二节 不确定性下的投资理论

 第三节 随机增长模型

 第四节 政府公共开支的增长与波动的影响

 第五节 行使选择权问题

 习题

第三部分 数学附录

第十四章 凸集合和凸函数

 第一节 凸集合

 第二节 凸函数

 第三节 Benveniste和Scheinkman定理

 习题

第十五章 线性规划与非线性规划问是

 第一节 线性规划

 第二节 非线性规划

 第三节 应用

 习题

第十六章 度量空间和赋范向量空间

 第一节 基本概念

 第二节 对应及极大值定理

 习题

第十七章 测度理论和积分

 第一节 测度空间

 第二节 可测函数和积分

 第三节 乘积空间和单调类定理

 第四节 条件期望

 习题

第十八章 Markov过程及其收敛性

 第一节 基本概念

 第二节 离散空间上的Markov链

 第三节 一般空间上的Markov过程和转移函数

 第四节 收敛性与稳定分布

参考文献