看你搞哪一块了。微观的话用不着学这么多数学，先把Game Theory学好，以后再按照你的方向需要的工具来学。
宏观的话比较麻烦。金融的更麻烦。
如果搞理论经济学的话，数学要求有些高，计量和时间序列要求一般。金融的话正好反过来。
但是我个人的建议是不要先把数学学得太多，这样学了都忘了，时间又稀缺，不划算。
ls哥们的那个书单害人不浅，我n年前看过，写这个书单的人自己都是道听途说。
Recursive Macroeconomics Theory并不是一本数学工具书，而是工具书+综述性质的。如果没有老师开高级宏观II这个难度的课程的话，建议放弃不要看。
Recurisve Methods in Economic Dynamics，这本书至少要学2个学期，而且一大部分内容都用不上。
最简单的是Dynamic Optimization
by Morton I. Kamien, Nancy L. Schwartz，这本书适合自学，因为难度不高。
但问题是如果你把这些书都学了，估计都30岁了（应届），如果把这些书要求的数学都过一次，那估计要35岁了。最简单的办法是根据你要做的领域来选择书。
切忌把数学学完再学经济学，至少在国外不是这样。比如泛函，需要用到的就是泛函课本前面那10几页。
实分析就更不用说了，个人感觉根本不用看。测度论的话需要的也是很浅的一些基本概念。
微分方程找本动态优化的讲义看看就可以了，因为如果搞经济学的话，基本上这辈子不会和微分方程打交道，除了在高级宏观入门的时候需要一点外。
概率、测度和积分都学得很浅。随即过程也只需要一点概念和理论。
偏微分方程，搞经济学的根本用不上。需要的是差分方程。
以上内容虽然都不深，但是加起来的话，一个数学专业的硕士估计都搞不定。所以说经济学家都是半个数学家，因为要的数学太杂太多。
微观的话，计量、博弈论这些分支要求更高。宏观的话，以上那些都反映在递归方法里面，再加上一些时间序列，数值，模型，软件的掌握，才能开始看专著和论文。如果单单把精力放在数学基础上，肯定是得不偿失。
一句话，边学经济学边学数学，数学的选择要与自己的研究方向相关。而且尽早的进入论文专著的阅读，尽早进入论文写作。
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