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耐用消费品消费研究的马尔可夫骨架过程方法

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·问题的提出及其背景第10-12页
     ·本文选题的背景第10-12页
     ·问题的提出第12页
   ·相关理论研究的历史和现状第12-16页
     ·不确定性和经济学的发展第12-13页
     ·不确定性和消费函数理论的发展第13-15页
     ·从马尔可夫过程到马尔可夫骨架过程的发展第15-16页
   ·本论文的主要创新和结构第16-19页
     ·本论文的主要创新之处第16-17页
     ·本论文的结构第17-18页
     ·本论文的意义第18-19页
第二章 马尔可夫骨架过程和消费经济学的基础理论第19-35页
   ·马尔可夫骨架过程第19-24页
     ·基本概念第19-20页
     ·向后方程和向前方程第20-22页
     ·极限分布第22-24页
   ·消费函数理论第24-29页
     ·凯恩斯的消费函数第24-25页
     ·相对收入假说、生命周期假说、持久收入假说第25-26页
     ·消费函数中的理性预期革命第26-27页
     ·预防性储蓄理论第27-29页
   ·耐用消费品支出的主要模型第29-35页
     ·对耐用消费品消费行为的解释第29-30页
     ·曼昆的耐用消费品时间序列模型第30-31页
     ·存量调整模型(SA)第31页
     ·(S,s)模型第31-34页
     ·国内耐用消费品消费模型的研究第34-35页
第三章 耐用消费品支出的微观随机模型研究(Ⅰ):基本模型第35-61页
   ·引言第35页
   ·连续状态耐用消费品消费的(S,s)模型第35-45页
     ·基本假设第35-36页
     ·耐用消费品支出的马尔可夫骨架过程(S,s)模型第36-38页
     ·折旧率按马氏链随机变化的耐用消费品消费(S,s)模型第38-45页
   ·离散状态的耐用消费品(S,s)模型第45-60页
     ·状态空间的离散化第45-46页
     ·模型的建立第46-48页
     ·到达购买临界点的转移概率第48-50页
     ·耐用消费品购买的平均首达时第50-51页
     ·购买时间临界点Tn的若干性质第51-53页
     ·用连续时间Q过程分析耐用消费品购买过程第53-60页
   ·主要结论第60-61页
第四章 耐用消费品支出的微观随机模型研究(Ⅱ):扩展模型第61-73页
   ·引言第61页
   ·推广Ⅰ:有稳定的经济增长第61-65页
     ·基本假设条件的放松第61-62页
     ·模型的建立第62-65页
   ·推广Ⅱ:考虑财富的影响第65-71页
     ·考虑财富后的决策变量第65-67页
     ·模型的建立第67-68页
     ·模型的离散化第68-71页
   ·主要结论第71-73页
第五章 耐用消费品支出的宏观随机模型研究(Ⅰ):静态第73-101页
   ·引言第73-74页
   ·均匀初始分布下同质消费者的耐用消费品支出行为模型第74-81页
     ·基本假设第74-76页
     ·耐用消费品的购买数量第76-78页
     ·负指数分布的例子第78-81页
   ·非均匀初始分布下同质消费者的耐用消费品支出行为模型第81-91页
     ·非均匀初始分布下同质消费者耐用消费品的购买数量第81-84页
     ·进一步的数值考察第84-86页
     ·耐用消费品的平均总支出第86-91页
   ·异质消费者的耐用消费品支出行为模型第91-98页
     ·基本假设第91-92页
     ·模型的建立第92-93页
     ·耐用消费品的消费支出分析第93-95页
     ·不同类型异质消费者间可互相流动的耐用消费品支出行为模型第95-98页
   ·多种耐用消费品的支出行为模型第98-99页
   ·主要结论第99-101页
第六章 耐用消费品支出的宏观随机模型研究(Ⅱ):动态第101-127页
   ·引言第101-103页
     ·最简单的模型第103-117页
     ·基本模型的建立第103-106页
     ·均值第106-111页
     ·状态变量k的分布第111-117页
   ·最简单模型的推广第117-125页
     ·各折旧等级上的逗留时间非同分布第117-120页
     ·消费者之间非独立第120-122页
     ·消费者总数可变第122-125页
   ·主要结论第125-127页
附录 转移矩阵的计算第127-134页
参考文献第134-142页
致谢第142-143页
攻读学位期间主要科研成果第143页

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