华南农业大学：《高等数学》课程PPT教学课件（经济数学B下册）经济数学第25次授课提纲

国民经济核算体系是在一定经济理论的指导下,综 合应用统计、会计、数学等方法,为测定一个国家 (地区、部门)在特定时期内的经济活动(流量) 和特定时点上的经济成果(存量)所构成的一个相 互联系的系统。其各项总量指标及其组成,是进行 经济分析、经济预测和决策研究的重要依据。 国民经济核算体系有两种:

目 录 1学科基础课必修课程 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《概率论与数理统计 B》 《线性代数》 《微观经济学 A》 《宏观经济学 A》 《政治经济学》 《经济史》 《经济学社会调查》 《计量经济学 A》 2学科基础课选修课程 《学术英语》 《数据库原理与应用 B》 《电子商务与网络营销 B》 《管理信息系统》 《经济写作》 《经济学专业导论》 《经贸英语听力》 《经贸英语口语》 《商务英语写译》 《国际投资学》 《国际税收》 《基础会计学 B》 《基础会计学》 《制度经济学》 《保险学 A》 《金融学》 3专业必修课程 《统计学 A》 《管理学 A》 《国际经济学》 《金融经济学》 《财政学》 《计量统计软件应用》实验 《经济学毕业实习》 《经济学专业实习》 经济学专业《毕业论文 1》 经济学专业《毕业论文 2》 经济学专业认知实习大纲 经济学专业《学年论文 1》 经济学专业《学年论文 2》 4专业选修课程 《金融市场学》 《区域经济学》 《资源与环境经济学》 《中央银行学》 《货币银行学 B》 《投资学 A》 《商务英语函电》 《高级财务管理学 A》 《当代中国经济》 《发展经济学》 《世界政治与经济》 《财务报表分析》 《产业经济学》 《国际贸易实务 B》

经济数学基础 第7章定积分的应用 第二单元积分在经济分析中的应用 一、学习目标 通过本节课的学习,了解已知边际函数求原经济函数的方法 二、内容讲解 若某产品的销售曲线为y=f(1),它表示该产品在单位时间里的销售额.考虑从到2时间段内的销售总额

经济数学基础 第5章不定积分 第二编积分学 第5章不定积分 一、引入:怎样估计一国经济实力 在当前世界经济不太景气的情况下,中国经济“一枝独秀”,持续保持7%左右的增长速度.于是,国际上出现“中国威胁论”,说中国会在2020年超过日本,2030年赶上美国,2050年超过美国

经济数学基础 第三章导数的应用 第三单元导数在经济分析中的应用 第一节边际与边际分析 一、学习目标 通过本节课学习,了解边际成本、边际收入、边际利润的概念,会求成本、收入、利润等经济函数的边际值和边际函数

《高等数学（一）》教学大纲 《政治经济学》教学大纲 《高等数学（二）》教学大纲 《西方经济思想史》教学大纲 《中级微观经济学》教学大纲 《当代中国经济》教学大纲 《中级宏观经济学》教学大纲 《线性代数》教学大纲 《会计学原理（中文）》教学大纲 《会计学原理（英文）》教学大纲 《中国经济史》教学大纲 《产业经济学》教学大纲 《货币银行学》教学大纲 《概率论与数理统计》教学大纲 《概率论部分》教学大纲 《数理统计》教学大纲 《统计学》教学大纲 《财政学》教学大纲 《国际经济学》教学大纲 《计量经济学》教学大纲 《世界经济概论》教学大纲 《西方经济史》教学大纲 《管理学原理》教学大纲 《区域经济学》教学大纲 《法律经济学》教学大纲 《人口经济学》教学大纲 《市场营销学》教学大纲 《公司理财》教学大纲 《电子商务概论》教学大纲 《商业伦理》教学大纲 《证券投资学》教学大纲 《导读》教学大纲 《新制度经济学》教学大纲 《经济学方法论》教学大纲 《发展经济学》教学大纲 《比较经济学》教学大纲 《西方经济学经典名著选读》教学大纲 《数理经济学》教学大纲 《政府管制经济学》教学大纲 《运筹学》教学大纲 《（金融工程）双语》教学大纲 《农业经济学》教学大纲 《中国现行经济政策和理论》教学大纲 《零售管理》教学大纲 《消费者行为学》教学大纲 《商品流通案例分析》教学大纲 《商务谈判》教学大纲 《国际会计》教学大纲 《高级财务会计》教学大纲 《国际商务谈判》教学大纲 《管理信息系统》教学大纲 《企业经营模拟》教学大纲 《中级财务会计学》教学大纲

一、 方法 二、方法论 三、经济学方法论 （一）经济学的实证分析和规范分析 （二）经济学研究的基本方法 （三）经济学中的数学的运用

1、本大纲是根据动物科学、动物医学本科教学计划畜牧经济教学的基本 要求而编写的。 2、畜牧经济是动物科学专业的必修课程,也是动物科学专业的专业课。 它是以经济、数学、生态系统工程等原理和技术为手段来研究畜牧业生产中 的经济问题

Chapter1绪论 1.什么是经济计量学:经济理论、统计学、数学、经济数据。 2.目的:理论实证、政策分析和经济预测等 3.方法与计算 3.1方法 （1)理论陈述; （2)数据收集; （3)提出模型; （4)估计模型; （5)模型诊断; （6)理论检验; （7)预测分析