神经经济学分析基础
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作者(美)保罗·W.格莱姆齐(Paul W.Glimcher) 著;贾拥民 译
出版社浙江大学出版社
ISBN9787308157797
出版时间2016-08
装帧精装
开本16开
定价98元
货号1201394690
上书时间2024-05-27
商品详情
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作者简介
保罗·W.格莱姆齐，纽约大学教授，纽约大学神经经济学中心主任，主要研究领域为神经科学、经济学与心理学。著有《决策、不确定性和大脑》，主编《神经经济学：决策与大脑》等。
目录
导论为什么是神经经济学？
问题的提出
哲学基础
应用神经经济学
本书结构
第一篇来自神经经济学的挑战
第一章站在新时代的门槛上
理解行为
经济学家的答案
心理学家的答案
生物学家的答案
我们已经站在突破的门槛上了吗？
第二章各学科融合的认识论
未来的神经经济学面临的“形而上学”的
现代还原主义的起源
我们能够还原到什么程度？
涌现属性与反还原主义
综合的障碍和益处
跨学科理论修正和还原的一个范例
跨越门槛
第三章经济学中的“自然类”：理解经济学思想的抽象和美感
古典经济学的决策模型
伯努利的贡献
参数的问题
新古典主义革命：现代经济思想的工具和美学特征的确定
保罗·萨缪尔森
显示偏好的一般化公理
理解经济“理性”
公理体系：根据显示偏好的一般化公理建构的“世界”
显示偏好弱公理和显示偏好的一般化公理这类工具的局限性
加入一些公理：迈向一个更丰富的期望效用理论
期望效用定理
结论
第四章通过心理学，在经济学中理解大脑
在黑暗中摸索：一个寓言
这个例子值得认真对待：暗视觉的心理物理学
“暗感知”
还原：从感知到视紫红质
恩斯特·韦伯与现代心理物理学的诞生
古斯塔夫·费希纳的贡献
S.S.史蒂文斯
信号检测理论
随机效用模型
成功的“甜蜜”
第五章行为经济学：突破传统的新古典主义经济学模型的
阿莱悖论
埃尔斯伯格悖论
禀赋效应
卡尼曼和特维斯基：面对损失时的追求风险的偏好
前景理论在经验上的局限性
前景理论在理论上的局限性
迈向跨学科综合：第四条道路
第六章是因为，而不是“似乎”
米尔顿·弗里德曼
一个例子
对弗里德曼的一个回应
探寻经济学的“硬理论”
结论
第二篇选择机制
第七章神经生物学的“自然类”：理解神经生物学思想中的抽象
人类大脑的感觉系统
灵长类动物大脑的运动系统
眼动
身体动作
结论
第八章“硬”的期望效用理论与标准模型的雏形
“硬”的期望效用理论：一个简单的理论
将感觉与反应联系起来
一些问题及其答案
结论
第九章随机性以及效用与选择的分离
第一目标
第二目标
通过机制将主观价值与行动链接起来
“Argmax运算”的“神经实现”
理解神经科学中的“另类”模型
小结
随机性，本地相关以及“硬”的期望效用理论的一个严重缺陷
结论与含义
第十章神经随机性的意义与关于选择的行为模型的皮质表征
期望主观价值和随机选择
神经随机性与行为随机性
相对主观价值
皮质标准化
选择与“皮质理论”
相对期望主观价值的经验测度
第十一章本篇结论：融合选择机制
选择机制小结
行动中的选择机制
“硬”的期望效用理论、“硬”的随机期望效用理论与相对期望主观价值
超越眼动系统和猴子决策
我们不是用眼睛进行选择的，但是……
我们不是猴子，但是……
可是，猴子选择的只是动作……
结论
第三篇估价
第十二章价值问题
心理物理学：“多少”？
“参照点”的漂移导致绝对价值无法恢复
编码函数对相对价值的转换
经济学：边际效用与“有多好”的问题
背景与选择：什么时候甚至连行为数据也会“宠爱”一个非常“好”的理论
行为层面的参照依赖
在“硬”的理论中如何直面参照依赖
尽量减少损害：处理参照依赖的新古典主义方法
参照点在一个“硬”的理论中意味着什么
第十三章多巴胺能神经元：我们如何学习和存储价值
对多巴胺和大脑估价系统的解剖分析
强化学习理论
多巴胺的生理机能与关于多巴胺的理论
多巴胺的生物物理学分析
结论
第十四章在大脑前部定位和构造主观价值
内侧前额叶皮质和纹状体：主观价值的“首都”
价值的构造
结论
第十五章超越新古典主义：行为神经经济学
选择集的编辑与期望主观价值的符号化传达
发生在额叶区的选择集编辑
期望主观价值的符号化传达
结论
第四篇总结和结论
第十六章神经经济学模型基础
与主观价值相关的信号
与学习相关的信号
在理论模型中的变量与神经活动之间建立联系
规范神经经济学
结论
第十七章结论
总结
若干悬而未决的问题
若干规范性问题
最后的结语
参考文献
人名索引
主题索引
译后记
内容摘要
神经经济学(Neuroeconomics)是一个新兴的跨学科领域，它运用神经科学技术来确定与经济决策相关的神经机制，以更好了解人的选择行为。本书发展出了一个神经经济学的基础性研究进路，作并给出了一个融合神经科学、经济学与心理学的综合性视角。全书共分为四个部分：靠前部分讨论了神经经济学所涉及的核心哲学问题；第二部分给出了理解人类选择行为的跨学科分析结构；第三部分分析了人类评定价值时的神经机制；第四部分描述了人类选择性为新模型。
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