众文网1.数学在经济中的应用的论文
数学是科学之王。
数字化时代的任何学科显然都已经离不开数学。离开数学的，比如诗歌，比如京戏，如果还摈弃数学的精细，还敢藐视数字化的传媒，则必定为时代所抛弃。
唯独中国的经济学，在最需要数学扶助的时候，却在以大无畏的精神藐视着数学。不管是宏观经济学、微观经济学，还是我们曾奉为经典的政治经济学，都以极端自负的姿态不屑于带数学这个纯自然科学的小兄弟玩儿，最多在需要点缀的时候，捎上它的一点儿“概算”，就算对这小兄弟够重视的了——科学之王？在我们的经济学里公民都算不上！ 中国经济，不管宏观还是微观都出了问题，这是人们无法否认的。
制度上的原因人们尽可以仁者见仁智者见智。“似乎”是在制度之外，笔者却发现了一个数学上的原因。
那就是中国经济学在不经意之时捎带着用一下的数学“概算”。这一“概算”，就“概算”出了中国经济的大毛病。
先看宏观经济中“概算”搞出来的漏子。 鼓励生育的人口政策可以认定是一项经济政策，其经济上的动机是建立在发展生产“人多力量大”的数学概算基础上的。
其数学含义是：多一亿人口的物质财富生产≥多一亿人口的物质财富消耗。时髦的口号是：人少好吃饭，人多好干活。
劳动力的物质财富生产扣除劳动力的物质财富消耗的剩余，就是鼓励人口政策的经济目的。这样的概算在今天看起来粗鄙得近于野蛮——即便科学技术高度发展对财富生产方式的改变令闭塞社会的管理者始料不及这一点可以理解，有限土地人口承载力、不可再生资源的消耗极限、社会管理成本的高比例付出、财富产出的边际收益递减等等基本数学因数都不能纳入国民经济规划视野的话，数学在经济学中的位置则肯定不如贵族豪门里的粗使丫头。
计划经济曾是我们社会为人类探索的一条大胆的经济发展模式。它失败了。
但它的对手却在令人眼花缭乱的市场经济里把计划用到了极致。难道计划对于市场，对于经济真的是那么无能为力，那么荒唐吗？我们的对手都会告诉我们：不是！计划是智慧生命的生存方式。
计划是对生存方式的算计和筹划。日本人对自己海岸线以内的海底资源珍藏不用是算计，美国人的“星球大战”是筹划；世界商业巨头数亿美元的广告营销投入是精心算计，跨国公司的中国攻略是跨世纪的大筹划……市场经济里几乎每一个智慧生命的每一个动作都自然地演绎着精致的数学逻辑。
算计和筹划都离不开数学。我们的计划经济却抛弃了数学，因而它实际上根本谈不上是计划，所以它失败了。
翻看一下我们那时的年度计划、十年规划，我们会看到，我们的计划体制里没有数学的位置，连初等数学的运用都是随心所欲地选取几个为我所用的要素的简单累加——我们的5年计划在计算总产值、GDP的同时，几乎从不计算投入与消耗；我们在劳动者的报酬中强制提留福利事业费，连劳动者维持生命需要几分钱的油、盐、酱、醋都计算的分文不余，却从不计算每一位劳动者在离开这个世界之前能否住上一天公有制配给的房子，也几乎不去计算老龄化社会，对养老金需求的增幅；我们的市政建设没有工程师或规划师去计算基础管道设施的铺设是一次性开沟铺设最经济，还是分八、九次开膛破肚更有利，却有人计算出八、九次开膛破肚的GDP值要大于一次性马到功成；我们的证券市场设计，能够设计出一个让体制内企业家取之不尽的再生金矿，却计算不出融资额、股票市值与上市公司实际财富产出值之间的倍数关系……几乎全都是初等数学的层次，我们的计划体制却从来都懒得应用。更不要提数学矩阵和模型，那不过是失落的学者在自己书房里摆弄的智迷游戏。
庞然大物的国家，连经济数据的简单相加都嫌费事，立体结构的国民经济综合规划岂能不粗糙？经济发展不平衡，越来越不平衡；社会发展不和谐，越来越不和谐。什么原因？简单地归结为计划经济的失灵不解决具体问题。
我们是在与科学之王叫板！我们在不自量力地鄙视数学！这才是我们社会灵魂深处的症结。 再看一看微观经济中人们又是如何应用数学。
微观的企业经营领域本应是精细数学的用武之地，而我们的企业，不是新兴的民企缺少数学应用能力，就是老牌国企在篡改着简单的政治经济学数学公式。 W=C+V+M 这个简单的商品价值构成公式相信越是老一辈的革命者越是记忆犹新。
然而不管是30年的纯计划经济，还是20多年的开放搞活经济，我们却从没有正确应用过这个公式。 纯计划经济时期，我们把体现劳动者劳动力价值的“V”这部分价值分成了两个子项“V1”和“V2”。
“V1”作为劳动力价值的一部分付给了劳动者用于劳动力的简单再生产——“糊口”。“V2”本应是劳动力价值的更大部分（劳动者用于住房、教育、医疗、养老和子女抚养），却人为地和“M”这部分劳动者为社会增值的价值混加在了一起，用于了扩大再生产和支持庞大计划管理机器的运营。
这个简单的政治经济学商品价值构成公式在计划分配体系中被篡改成了—— W=C+V1+(V2+M) “V1”维持着劳动力简单再生产。“V2”作为劳动者总体价值的一个重要部分，实际应用上却被当成了“M”。
劳动力的价值发生了割裂，劳动者本身的发展就无法。
2.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。
.以上内容均摘自 更多详细内容 请登录 刨文网 ”，这里的文章全部是往届高校毕业生发布的原创毕业论文，内容详细，符合自身的专业水平。
3.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。
4.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。
5.高一学生求一篇论文,题目《数学在经济生活中的应用》
有一句话可以总结数学与经济生活的关系——数学天生不属于经济生活，但经济生活天生能用到数学。
数学是一种工具，但也是一种思维。人类在无时无刻的用着数学这一种工具，感受着这一种思维的强大力量，从而创造了现在的经济生活。
从早期的人们开始有了剩余“价值”，人们就想着把这些东西转换到使自己更加满足的商品，于是人类开始了原始的交换。从那时开始人类就逐渐发展，到现在的经济生活。
好了，既然交换是经济的起点，那么——用通俗的话来说——谁都想在交换当中得到满意，于是人们开始计算，计算做这件事的价值，数学开始发展。随着经济生活的发展，数学也得到很大的发展。
举例说明，在英国工业革命时期，人们对于曲面的计算还不是很清楚，但经济生活对他的需求越来越大，人们不得不想办法去解决一些那样的问题。牛顿等人开始发现世界上比较完美的理论——微积分原理，数学得到一次飞跃性的发展，经济生活也因此而得到不小的改善。
所以，综上经济生活与数学是相辅相成的，其中任何一个的发展都会导致另一个的发展。
6.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。
7.写毕业论文,我是数学专业,但是必须写与经济有关的的论文,且与
论文> 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用论文下属分类： 运筹学的应用 | 工程控制论 | 可靠性理论 | ·《可重构装配线建模、平衡及调度研究》 ·《粒子群算法的改进与应用研究》 ·《压力容器用钢疲劳可靠性研究》 ·《稳健设计及其在工业中的应用》 ·《基于概率的结构动力拓扑优化设计研究》 ·《基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究》 ·《复杂系统可靠性工程相关理论及技术研究》 ·《故障部件不可修复如新的线形相邻n中连续k系统的可靠性分析》 ·《基于目标和空间正交分解的布局启发式算法的研究》 ·《考虑失效相关时不可修复工程系统的可靠性分析》 ·《多维数值积分的数论方法及其在结构可靠度分析中的应用》 ·《三维位势场快速多极边界元法》 ·《大规模动态过程优化的拟序贯算法研究》 ·《不确定性结构的分析方法研究》 ·《非线性结构随机分析数值模拟的方法研究》。
8.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。
9.数学论文摘要翻译
Series limit the definition of "language is the definition of classical analysis, it is the ultimate process of understanding the qualitative description into a quantitative description of the process more accurately grasp the limits of reasonableness and accuracy. Is infinite and the finite, qualitative and quantitative, and the setting of any dialectical thinking in mathematics to a specific embodiment. "
欢迎采纳，记得评价哦！
转载请注明出处众文网 » 经济数学毕业论文(数学在经济中的应用的论文)