經濟研究所需的數學
我目前正在學習經濟學，並有興趣從事經濟研究。我知道基於數學的經濟學研究是如何進行的。我已經完成了第一門數學課程（機率、線性代數、單變數微積分和離散數學），第二年的機率課程，並且已經完成/即將完成多門計量經濟學課程。但是，我想在自己的時間裡學習剩下的數學。在查看有關該主題的建議頁面時，人們通常會說一些需要的組合：線性代數、多變數微積分、實分析和機率。但是，我對從教科書中學習所有這些主題猶豫不決，因為我覺得我會學習大量經濟學中沒有使用的主題。例如，在多元微積分中，分歧似乎不適用於經濟學。我覺得我的時間可以更有效地花在深入研究經濟學中經常出現的概念上。我想知道是否有人能夠以以下格式整理每個主題所需的所有有用概念的列表：
多元微積分：
- 朗朗日
- 黑森矩陣
- ETC
提前致謝。
鑑於你所說的水平，我建議你通讀這本書
它將為您提供我猜想的大多數大學本科和研究生經濟學所需的核心數學技能。在研究生課程中，您可能需要根據課程和大學學習更多內容，但在您學習經濟學時動態學習一些數學是標準的。
我可以推薦其他書籍，但它們會在某些主題上更加專業，無論如何，西蒙和布魯姆是我在各種大學課程中最常看到的參考書。
這本書的另一個優點是這些例子在很大程度上取自經濟學。所以你不要“浪費你的時間”在很好的數學例子上，這些例子說明了數學方法，但永遠不會出現在經濟學中。
對於某些研究生課程，當然需要特殊的數學技能。一些大學的經濟系專注於不同的領域，所以你需要的東西也會因大學而異。然而，作為一名經濟學家，我敢說你經常在學習新的經濟學領域時學習數學。
選擇一種程式語言
儘管您沒有這樣的建議，但我強烈建議您開始程式。通常能夠模擬優化、機率論、動態規劃等方面的一些問題是深入了解複雜數學/經濟模型的寶貴資源。
目前，Matlab 被大量使用，尤其是用於結構經濟學。在計量經濟學方面，R 比 Matlab 更通用。Python 在機器學習方面非常強大，如今它也正在進入計量經濟學/經濟學領域。
如果您想要一份完整的基礎知識列表，參考博士課程的數學營材料可能會很有用，其中許多都可以線上獲得。畢竟，這些都是為了讓學生快速掌握必要的數學知識。
此外，大多數一年級博士生將按照“經濟學家的數學”的方式參加一門更深入地涵蓋此類材料的課程。
請注意，這些課程中的大多數都是針對您在微觀經濟學中所需的工具量身定制的，不一定是在宏觀經濟學或計量經濟學中。在那裡，您可能想研究動態規劃和測量理論。
這是一個很好的頁面，其中包含來自多倫多奧斯本的不同內容，可以幫助您入門：經濟理論的數學方法