其实我不明白为什么要开三高
有意义么

三高国内很多高校懂的老师其实很少

三高国内很多高校懂的老师其实很少

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我觉得除了计量，另2门不靠博士没用处
刚开始接触高宏，高微，和中级的完全2个世界

我也有意学习三高。。

搞理论的必须得学的

其实三高并不难，关键要下功夫

支持楼顶！！！

谢谢分享

厦大也有开三高，经院和亚南院各有特色，但总体上讲不出真谛！

马上研一，第一学期就要上高微和高宏，鸭梨很大。。。从头看到尾，似乎没有什么有用的建议啊~希望有高手来指点下~

个人认为，数学是基础，数学学好了，经济学也许没有想象的难.不少数学专业的人都觉得三高并不高

帖子沉了许久，被斑竹提升，让我倍感欣慰。“三高”课程其实可以说是每一名经济学博士研究生必须要学习的内容，是解决经济学工具和思维训练的必需手段。“三高”不掌握好，严格说来，不是一名合格的研究生。但发帖许久，也无人回应，可能是寂寞高手们不屑回答这样的问题。也可能是真正领悟这三门课程的人太少，本人代表执着于经济学的学子们，诚望人大论坛经济学高手，对于课程学习，或者如何具备经济学必备知识基础等方面给予指导，不胜感谢！

不知道楼主在等什么回答，上面不是有哥们用英语回答了吗？把那些证明都融会贯通，把练习题都做完。只要肯花功夫，怎么可能学不好。数学很重要，如果都已经读博士了数学还不行的话也只能死记硬背了。年龄大了？不能成为你学不会的理由，你既然到现在才选择读博，就要有现在必须面对很多困难的觉悟。不知道你的英语水平怎么样，建议多看英文原版教材，很多翻译都不能很好的表达作者的意思，理解起来也存在误区。老师都很牛，但是师父领进门修行在个人，还是根据自己的情况学习吧。

三高只是做学术研究的基础而已，说不上有什么难度，一般学习时间不应该超过两年，所以在硕士阶段就应该搞定了，没有什么秘诀，看书做习题，不懂看答案。如果这都觉得难，也许像邹至庄先生说的那样，如果你学某样东西很吃力说明你应该改行做别的（大意）。对博士生而言，真正的锻炼是阅读文献寻找研究题材，那才真是浩瀚大海渺无边际，什么样的数学统计学知识都有可能碰上，对于这些文献，学习三高不一定管用。

三高确实是目前国内博士生的瓶颈啊........

应该学，要不怎么配博士！

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好烦啊，要被三高折磨死了！ 1# mntwater

现在我们国家的要求也越来越和国际接轨了。如果把美国top 10经济学program的情况大致浏览一下，可以稍微做些总结。
1. Micro  一般情况下只要分析好，拓扑有些基础应该能把Mas-collel拿下，高微的基础也就应该可以了。（遥想当年微观１的时候是一个wharton毕业的老师，一上课掏出一本拓扑的书，把封面投影的屏幕上，和我们说我建议大家都买一本，真是汗啊......）
2. Macro 我知道的top program的基础课程核心技术就是 dynamic programming。有时间的把stokey的书好好看一看，没时间的把ross的书好好看一看，应该都能把高级宏观顺利拿下。不涉及DP的东西都不太难。我记得原来上growth的老师和solow是好朋友，上课成天乱吹，没什么内容。还是那本红色Recursive Macroeconomic Theory 要难一些。
3. 计量分两种，理论和实践。实践的Wooldridge两本书，一本本科，一本研究生，再可以结合R的一些参考书多实践，多花些时间就应该拿下了。理论的难一些，Top 1  program的要求差不多就是George Casella 的 statistical inference + Greene，20名以前的program也朝这个方向要求，只是内容要少一些。如果能扎实地把这两本书拿下来，应该统计方面就没有问题了。但是如果要高理论计量研究的花，还要补下概率，Durett, Billingsley, Ash之类的书根据自己情况随便弄一本，把主要的内容认真学一下，应该也就没有太大的问题了。

我感觉基础课程的学习不能偷懒，多看，多学，多练，就慢慢能全部掌握，呵呵

我觉得一些学校对三高课程做出的规定，不一定是一件好事。
我不是张五常的粉丝，但是我觉得他说的一些话是很有道理的，比如他说经济学已经走上了末路，因为人们沉迷于经济模型，而忽略了思考。
真正的大师并不以模型的巧妙而闻名，而是思考的方式。
三高像三座大山压在博士们头上，如大学时硬着头皮泡在高数中，可能最后试考得不错，但是思考的时间都没有了，水平会怎么样？
话说回来，现在经济学就是这么个发展现状，没办法。

过来看看，现在读硕也在学，看看大家的建议

MWG和Sargent的教材都是国外Master级别就要开始学习的, 怎么国内连博士都才开始么?

没什么学习方法可言的, MWG课后至少AB类的习题都得做了吧, 否则, 你还学什么啊? 很多人书都没看多少, 就开始到论坛上提问.....

如果搞理论计量用casella+greene未免太简单了，可以肯定就算读完这俩本书，很多理论计量的文献还是看不懂，至少要shaojun 的mathematical statistics的水平才够用。

开始的时候要学会控制自己做研究的冲动，把尽可能多的时间用在做题和弄懂证明上面，不排除基础不牢也能做很好的研究的可能，但大部分情况不是这样的。老师要负责，要把学生往死里整。学生要配合，不能一天到晚想着吃喝玩乐。

听过三高的一些课程，没听明白。感觉高级微观经济学变成微积分了，高级计量经济学变成矩阵运算了，高级宏观经济学变成看图说话了

数学仅仅是工具，学点简单的拓扑学和约束最优就可以拉，不动点定理没必要搞明白它的证明过程，知道结论会应用足以。经济学不是数学，关键是要体会其中的经济学涵义。比如消费可行集是凸集意味着人们追求消费的多样化，效用函数逆凹和凹的假设是为了保证有最优结果。刚开始接触一般对对此稀里糊涂的。建议刚入门的一定先把消费理论弄好，game theory和委托代理无非就是放宽了经济环境变量而已。MWG后面的习题很好，争取作一遍。Jehle and Reny数学附录写的不错。MWG看不懂，可以去看Varian。
建议看范里安的＜微观经济分析＞，我觉得讲的明白，数学写得也很好，而且并不怎么难，我觉得与亨德森匡特的中级经济微观理论差不多，也许是因为亨德森匡特的中级经济微观理论翻译得太差了吧．很多人说这本书翻译太差，可是我们学院的副院长就向我推荐了这本书——中译本的，（我们学院副院长没什么水平的，只是在国外一个不怎么有名的大学逛过几年罢了．如果我没记错，应该是哈佛大学吧）．
高级微观数学的成分比较多，但是并不是很难，主要是要先掌握经济含义，数学的推导只要明白就好了，看书的时候可以先看数学附录。范里安的属于中级，可以先作为高级的入门读物。高级的我觉得马斯克勒尔的那本比较好，但是数学稍有难度。

对高级宏观经济学研究方法的一些看法

认清高级宏观经济学研究方法的本质。
微观基础从效用函数开始？
从Lucas批判开始，宏观经济学逐渐重视微观基础的构建。咋构建？从个人最优决策出发。谈及个人决策，效用函数不能缺少。因此，宏大的体系便始于效用函数。使用效用函数在理论上无可厚非，但高宏却让它变了味。高宏的任务就是向凯恩斯叫板，说你没有微观基础，是瞎搞。但为什么凯恩斯那套东西经久不衰？因为和现实比较紧密，在实际经济中能派上用场。例如，前些日子，英格兰银行的一位前官员来中心讲座，其间提到他们做宏观政策，只需三条新凯恩斯方程式即可。高宏不服啊，它想：我怎么超过凯恩斯呢？在微观基础上我已经优胜于它，只要在指导实践方面胜过它就可以了。基于此，高宏便开始了用实际数据去模拟模型的进程。
高宏模型从哪开始？从效用函数开始。暂且不说效用函数是颇具主观随意性的东西，你去拿客观数据估计它有没有意义。即使能估计，你估计出来的参数值有意义吗？没有意义。经济学的老祖宗们早就教导我们，效用函数的绝对数值是nonsense，只有相对大小才有意义。你看，那个puzzle里面，什么RRA处在0到10之间是正常的，处于25是不正常的。衡量RRA的那个参数在哪？在效用函数里。看来，什么equity premium puzzle不是什么客观存在的puzzle，是经济学家自己挖坑往里跳的结果。套用我们班一位同学的话来说，对模型和数据滥用的过程，就是puzzle产生的过程。
改效用函数？死路一条
ok，如果高宏非要用效用函数说话，我也就认了。当然有个前提：你要保证效用函数的“以一贯之”。效用函数的参数值不是没有意义吗？那我就赋予它一个意义。怎么让这个“意义”具有普遍的意义呢？那你就要保证所有的模型都是基于同样的效用函数。幸好，高宏经济学家们达成了共识，觉得CRRA的效用函数不错，所以基本都在用。
但是，在CRRA身上，premium puzzle出现了。为啥？有些人发现，CRRA把RRA和EIS捆绑在一起了，所以算出来的premium有问题。咋办？改效用函数，把RRA和EIS拆开。行不行？显然不行。关于不行的理由，我同学给了一个：你0到10的benchmark哪来的？是用CRRA效用函数估计出来的。你把CRRA打倒了，结果却用CRRA衍生出来的标准去衡量你的新模型，这不是明目张胆地“扛着红旗反红旗”嘛。
我倾向于从方法论的角度去鄙视这种改效用函数的行为。我认为，效用函数形式在高宏中的地位，类似于需求定律在价格理论中的地位，甚至类似于“理性”在经济学中的地位。为啥？需求定律能改吗？“理性”假设能改吗？不能。你改
了整个理论就要崩盘了。坚持这些基本假设是任何理论工作者所应具有的职业操守。同样，上面提到了，效用函数是高宏建模的出发点，如果不能保证一个稳定的效用函数的形式，整套理论出来的结果可能连可比性都没了。
那遇到puzzle怎么办？在效用函数以外想办法啊。就像张五常所言，你不能因为看到有什么吉芬商品，就去创造一条向上的需求曲线，这是不严谨、不厚道的行为。同样，看到人的行为“不理性”，就要去否定“理性”假设，这也是相当不负责任的行为。从这个角度讲，Barro的尝试方向还是有意义的——当然，在给定premium puzzle这个问题本身有意义的情况下。
玩弄模型的爱好者
另外，我对高宏经济学家的评价就是“玩弄模型的爱好者”。看看最近几十年的论文，他们都在干什么。拿货币来说，有很多种玩法。把它放在效用函数里，就是MIU；拿来买东西，就是CIA。不仅可以买消费品，还能买投资品，这叫stockman；如果只能买投资品，这是我们的宏观作业（很遗憾，老师说处理不了）。实在没地方放了，就放在贴现因子里，这叫Uzawa。不光货币，还有labor, bond, wealth等等。这么多排列组合，够许多高宏经济学家存活几十年了。
我们的高宏TA还是很有良心的，前些日子主动坦白，高宏这套东西在实际中不用，真正用的还是凯恩斯。由此，这套有微观基础的东西，仅有理论上的意义（或者说在思维方式上给我们来了次革命）；剩下的，就都是垃圾了。

张五常：功用的理念
从科学上看，最重要的功用问题是边沁的第一点：功用是快乐指数。子非鱼，焉知鱼之乐？你怎可以知道我是快乐还是不快乐，又或是我今天比昨天快乐一点？江山易改，本性难移，好些经济学者老是认为自己有超凡的本领，有上帝之能。功用被认为是一个快乐指数，今天在某程度上还是存在的。
一个人的收入增加是否会导致收入在边际上的功用下降，大有疑问，而今天经济学者一致同意的，是人与人之间的功用指数不能相比。一个大富的人对一元的看法，可能比一个街头乞丐重要得多。单是这一点，福利经济（Welfare economics）就大有问题。
边沁之后，参与功用理论研究的，差不多包括所有重要的经济学者，天才辈出，好不热闹。很不幸，屈指难算的理论天才的工作，只赢得一篇血泪史。
我反对功用理论的主要原因，是“功用”只不过是经济学者想出来的概念，是空中楼阁，在真实世界不存在，所以要推出可以被事实验证的含意不仅困难，而且陷阱太多，以致推出来的很容易是套套逻辑，自欺欺人。
量度功用的一个困难，是功用不一定可以加起来。一磅面包的功用数字是四，一安士牛油的功用数字也是四，二者同吃，其功用数字会大于八。一杯咖啡的功用数字是四，一杯茶的功用数字也是四，二者同喝，每杯的功用数字会小于四。那所谓可以相加的功用（Additive utility），遇到互补物品（Complements，如面包与牛油）或代替物品（Substitutes，如咖啡与茶）的情况，就有不容易解决的困难。
一八九二年，后来成为二十世纪最伟大经济学者的费沙（I.Fisher，1867-1947）发表了他的博士论文，部分是关于功用理论的。那是一本天才横溢的书，而其中的一个重点，是从解释行为那方面看，基数排列功用是不需要的。这是因为在边际上，基数排列与序数排列没有什么不同，而解释行为单看“边际”就足够了。“边际”功用是指多一点物品或少一点物品所带来的功用数字转变。从边际上看，没有什么需要加起来，也无需比较功用数字的差距。  
　　解释行为只须从边际的变量入手的论点，始于W.S.Jevons（1835-1882），重于费沙，而后继有人。一九四六年史德拉指出，要是一个生产过程同时造出两种产品，每种产品的平均成本我们无法知道，但边际成本的变动我们是知道的。以解释生产的行为来说，我们是不需要知道平均成本的。  
　　后来作交易费用的研究，就单从边际的变动入手。在真实世界中，交易费用不容易量度。可取的解释行为的办法，是判断在不同的情况下交易费用会变高还是变低。变动是“边际”，而假若没有变动，行为是不能被解释的。以边际变动的方法来处理交易费用，费用的量度是基数还是序数没有分别，而我们不能说基数量度比较精确，因为量度的精确性是观察者的认同性，而不是数字的详尽性。

一些数学基础的知识参考资料，与大家分享

你他妈的就是个装逼！
而且看来你不懂得太多了，即使真学了，也没必要在这炫耀吧？因为这还要看学习的深度呢！举个很多人都懂得例子吧（当然你可能不懂了），清华出版社出的那本胡运权主编的《运筹学》，本科、硕士、博士都在学，但是学习的深度不一样嘛。你在这有什么好装比的？？？
2# wangwangzhizhi

【版主有话说，不要骂人，但是我就不惩罚了，自觉吧】