• 复杂经济学
  • 复杂经济学
  • 复杂经济学
  • 复杂经济学
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

复杂经济学

①全新正版,现货速发,7天无理由退换货②天津、成都、无锡、广东等多仓就近发货,订单最迟48小时内发出③无法指定快递④可开电子发票,不清楚的请咨询客服。

44.61 4.5折 99.9 全新

库存4件

浙江嘉兴
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者[美] 布莱恩·阿瑟

出版社浙江科技

ISBN9787573906564

出版时间2023-07

装帧其他

开本其他

定价99.9元

货号31778119

上书时间2024-10-15

倒爷图书专营店

三年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
布莱恩·阿瑟
知名经济学家,研究经济正反馈机制的先驱。加州大学伯克利分校经济学硕士和运筹学博士,37岁就成为斯坦福大学年轻的经济学教授。
1987年获得“古根海姆奖”,1990年获得“熊彼特奖”。
1987年进入圣塔菲研究所,投身跨学科的复杂性科学领域。1988年,主持圣塔菲研究所的重要研究项目。他是圣塔菲研究所的元老级人物,也是复杂性科学的奠基人,并因贡献突出而荣获首届“拉格朗日奖”。2019年,他因为在复杂经济学领域的贡献而获得“引文桂冠奖”。
对于技术与科学、经济之间的关系,他见解独特,是一位技术思想家。

目录
赞誉
推荐序一 理解涌现秩序 
汪丁丁 
北京大学国家发展研究院教授 
推荐序二 了不起的阿瑟 
张翼成 
欧洲科学院院士,瑞士大数据与网络科学中心主任
新经济体系的奠基之作《重塑》作者 
中文版序 布莱恩·阿瑟访谈录

引言 复杂性思维造就复杂经济学

结缘圣塔菲研究所 
“人工股票市场”项目 
“爱尔法鲁酒吧”问题 
技术是如何进化的 
复杂经济学的诞生
01  什么是复杂经济学
经济与复杂性
内生的非均衡
建立非均衡状态下的理论
三种典型的非均衡现象
正反馈
经济的形成
泡沫和崩溃是市场的基本趋势
一门基于“动词”的科学
02  “爱尔法鲁酒吧”问题
归纳思维 
60 人!归纳推理揭开的谜底 
归纳推理的多彩世界
03 圣塔菲人工股票市场
市场是理性的吗
为什么归纳推理是有效的
归纳预期的市场
两种市场体制的涌现
是普遍规律,还是人为假象
金融市场是个复杂系统
04 收益递增和路径依赖
简单模型:仅存在两种技术
一般框架:考虑随机性小事件
收益体制与路径锁定
动态收益递增会导致糟糕的“锁定”
05 经济中的过程与涌现
复杂经济的六大特征
“复杂性视角”带来的三大影响
三个新热点
06  再好的经济和社会系统也会被“玩弄”
“剥削”的 4 种类型
“压力测试”的作用
用“涌现”发现新行为
自动预警
补上“失败模式反思”这一课
07  技术究竟是如何进化的
电路设计的进化
新技术的涌现
技术的扩展
创造性毁灭的风
复杂技术是涌现出来的
08  技术进化所引发的经济进化
经济就是技术的一种表达
    结构性变化
解决方案带来的新问题
09 复杂性的进化
机制1 :协同进化多样性的增加
机制2 :结构深化
机制3 :捕获软件
复杂性的坍塌
10 认知科学
心智是什么
心智是快速的模式完成器
认知过程建模
理论很重要,经验也很重要
认知真的有那么重要吗
11 确定性的终结
经济是确定的吗
“起飞时段选择”的困惑
“资产定价”的困惑
现实世界是这样的
结语 复杂的经济需要复杂经济学
复杂经济学是一种超越均衡的经济理论 
一只“轻推的手”
“归纳理性”的胜利
经济世界怎能少了“泡沫”和“崩溃”
经济是依赖于过程的、有机的和永远进化的
附录 未来的经济学原则
注  释 
参考文献 
译者后记

内容摘要
传统经济学的思想框架和知识谱系越来越难以解释这个快速变化的世界。“复杂经济学”创始人布莱恩·阿瑟认为,当今世界面临的既不是市场失灵的问题,也不是政府失灵的问题,而是理论失灵的问题,确定性思想是这一切的根源。阿瑟在多年研究的基础上提出了“复杂经济学”这一经济思想新框架,指出经济不一定处于均衡状态,不确定性才是经济世界的主旋律。
这是一本见证“复杂经济学”成长的著作,你将看到“复杂性思维”在经济学领域是如何发展起来并形成一门崭新的学科。本书通过“爱尔法鲁酒吧问题”和“圣塔菲人工股票市场”两个重要项目,将复杂思维和经济学系统的融合过程娓娓道来,对于我们理解当今所处的时代环境具有深刻的启示。
复杂性思维造就复杂经济学,复杂的经济需要复杂经济学。

精彩内容
02“爱尔法鲁酒吧”问题1993年,当时我在圣塔菲研究所,正尝试用计算机模拟的方法来对以归纳方式进行经济决策的问题进行建模,不经意间发现了一个悖论。在圣塔菲的峡谷路,有一家名为“爱尔法鲁”的酒吧。每个星期四晚上,酒吧都有表演。人们如果预期那里人不多,他们就会去;如果预期那里人很拥挤,他们就不去。我马上意识到,这是一个很有意思的决策问题。“很多人会去酒吧”这种预期会导致几乎没人去,而“不会有什么人去酒吧”这种预期则会导致许多人去。这就是说,预期所导致的结果,恰恰否定了预期。或者更准确地说,这意味着理性预期,即一般来说正确或有效的预测,会导致自我否定。因此,这里出现了逻辑上的自我矛盾,而且与说谎者的悖论相比,逻辑结构不一样。
我据此写成了一篇文章,得到了许多物理学家的激赏。在复杂性研究的圈子中,“爱尔法鲁”变成了众所周知的名字。“爱尔法鲁”问题后来被张翼成和达米安·夏利一般化了,并进入了博弈论教科书。许多学者都对这个问题进行了研究,撰写了很多文章,为最初的问题和后来提出的少数者博弈模型及其变体给出了很多个“解”。 这篇文章最初发表于1994年的《美国经济评论会议文章》上。
经济学中假定的理性类型,是个完美的、合乎逻辑的、演绎的理性,这在对理论问题求解时非常有用。但是,对人类行为的这种理性假设是有很大问题的,它带来的问题远远多于它通常能够解决的。如果我们把经济主体所面临的决策问题想象成一片大海,即简单的决策问题构成表层和浅层,复杂的决策问题构成深层和底层,越靠近海平面的决策问题越容易,那么演绎理性最多只能解决位于海平面及以下1~2米的那些问题。例如,“井”字游戏问题很简单,它位于上述“决策问题之海”的表层,很容易就可以为它找到一个合乎完美理性的极小极大“解”。但是,稍稍复杂一些的国际跳棋,它位于“决策问题之海”略深一点的地方,就找不到理性的“解”了;至于国际象棋和围棋,仍然位于“决策问题之海”的中等深度的地方,当然就更加找不到了。 完美理性或演绎理性,在面对复杂情况时必定会“力不从心”,这有两个原因。第一个原因是显而易见的:当复杂性超过了一定程度时,人类的逻辑思维能力就无法应对了,这就是说,人类的理性是有限的。第二个原因是:在多个行为主体相互作用的复杂环境下,任何一个行为主体都不能假设与自己互动的其他行为主体的行为是完全理性的,因此每个行为主体都不得不猜测其他行为主体将如何行动。这就是说,他们必须依据主观信念以及关于主观信念的主观信念来做出决策。因此也就不存在客观的、明确的、共同的假设了。反过来说,这也就意味着,理性的、演绎性的推理,即在明确的前提假设下,通过完美的逻辑推理得出的结论不再适用了。总之,问题本身将变得晦暗不明。
当然,经济学家对这些情况其实是非常清楚的。问题不在于完美理性有没有效,而在于完美理性在什么地方有效。如果承认有限理性,那么在经济学中,如何对有限理性建模?关于有限理性的文献虽然不太多,但一直在不断增加,它们蕴含着很多有价值的思想,但是这些思想在很大程度上是零碎的,彼此之间没有很好地衔接起来。相比之下,在行为科学中却不是这样。现代心理学家基本上已经有了这样一个共识:在复杂的或不确定的情况下,人们会使用一些有自身特点的、可预测的推理方法,而且这些推理方法都不是演绎性的,而是归纳性的。
归纳思维在复杂或不确定的情况下,人们是怎样进行推理的?现代心理学告诉我们,作为人类,我们只拥有适度的演绎推理逻辑能力,而且我们只能适度地运用这种能力。但是,我们却特别擅长观察、识别和匹配模式,也就是那些能够带来明显进化利益的行为。因此,在面对复杂问题时,我们会先搜寻模式,并利用找到的模式来简化问题,然后构造临时的内部模型或假说,或者说“图式”(schemata)。接着,我们会根据当前的假说来进行局部演绎推理,并采取行动。 当我们接收到来自环境的反馈后,我们对当前加强假说的信念可能会强化,也可能会弱化;那些没有用的假说将会被丢弃,并在需要时用新的假说来替代。换句话说,当我们不能完全依靠演绎推理,或无法对问题进行完备的界定时,我们就使用简单的模型,来填补我们理解中的空白。这种行为是归纳性的。
在下国际象棋的棋手身上,我们可以观察到这种“归纳性的行为”。一般来说,在下棋时,棋手会研究整盘棋的“局面”或“大势”,并回忆自己的对手在过去比赛中的下法,以便识别不同的模式。然后,他们会利用识别出来的模式,来形成关于对方意图策略的假说或内部模型。而且,在同一时刻,他们的头脑中可能会“准备”好几个内部模型,如“他正在使用‘卡罗–坎恩’(Karo-Kann)防御”“这看起来有点像博特温尼克(Botvinnik)和维德马(Vidmar)在1936年那个对局”“他可能想走出中盘兵布局”等。棋手们在这些假说的基础上,进行局部演绎推理,分析不同的下法可能会带来的影响。随着棋局的展开,他们会坚持那些被证明有效的假说或心理模型,舍弃那些被证明无效的假说或心理模型,并且形成新的假说或心理模型。换句话说,他们在下棋时要完成一系列“工作”:识别模式、 构造假说、根据当前持有的假设进行推理,并随时根据需要替换假说。
这种类型的行为在经济学中可能不为人熟知,但是我们要认识它的优势其实并不困难。采取这种方法,我们就能够解决复杂问题。我们可以构建可行的且更加简单的模型,那是我们可以处理的。它还使我们能够处理不明确的问题,在界定不清楚的地方,我们的工作模型能够自动填补空白。它不是“理性”的对立面,当然更不是科学的对立面。事实恰恰相反,科学本身的工作方式和取得进步的方式就是如此。

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP