高级宏观进步阶梯

１，巴罗的＜经济增长＞，附录：微分方程相位图，Ｈamilton方程，Slow model,Ramsay model,OLG model,AK model,

2,David Romer, Advanced Macroeconomics.Chap4 RBC model.

3,Thomas J. Sargent.Macroeconomic Theory(second Edition).Part2 Introduction to Stochastic Macroeconomics

4,Thomas J. Sargent .Recursive macroeconomic Theory.

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第一，Romer这本书我不喜欢。这是一本综述，体系不得当，该说的不说透彻，不该说的介绍一大堆。

第二，Hamiltonian法（最优控制）是动态模型的入门，一般都会学到，就算不专门开课也会放在经济增长的前几周上。当然不学这个也可以直接进入下一步，但由于教材的限制，不学最优控制的话研读起经济增长理论会困难重重。Hamiltonian的参考文献一般是Barro的附录，还有Schwartz&Kamien，但国内有人用蒋中一。蒋的第一本非常不错，但动态优化的第二本太糟糕。

第三，Macroeconomic Theory这似乎已经被Sargent 、 Ljungqvist的书取代了。后者不用看得太多，因为主要是一本综述性质的书。不过里面的Arrow-Debreu语言、相机决策、社会计划者问题、竞争性均衡这些章节是一定会学到的。

第四，Stokey Lucas with Prescott那本，似乎也不用看完，前3章学了应该就够了，不做很深层次的基础研究，似乎不需要太深入的证明和推导，因为一般是不可能自己建立模型的。修改别人的模型，基本上解的性质不会改变。

以上学完，才能选择一个方向做下去而已，说已经进入高级水平那简直是胡说。试问，Calibration学了没？Simulation学了没？Cash-In-Advance学了没？递归竞争性均衡的设定学了没？流动性、名义刚性、非瓦尔拉斯这类的东东，都必须在学完RBC之后，引入Money之后才能研究。所以我觉得，光看书没用，以上第一到第四只是入门而已（当然如果做发展经济学，那只学习到第一到第二就够了）。路还长着呢。

关于连续与离散，

还是都学了好，学增长理论必学连续，不学好增长，以后做起设定模型的竞争性均衡、校准、增长核算等东东，会困难重重。

但学了连续还必须学离散，否则宏观的研究和学习只能在经济增长和发展领域里面止步不前了。

楼主列得比较全，学习这些书，只是储备已经有了。基本可以看得懂前沿论文了。但是BLANCHARD的书与1、2无阶梯关系。应该讲就方法论而言，blanchard的书包含了其他所有书的方法。barro的书也比romer的难一些。所以楼主的建议有问题。个人意见啊

LZ 确实列的很全面，看了各位高手的建议，我补充些

1、在看高宏之前，必须对中级宏观相当熟练，首推萨克斯的书。

2、不能说长期增长理论，是无用的，现在主流的中宏教材，在导论之后直接从长期的增长理论开始，越来越开始重视重视长期理论，然后从长期过度到短期。

3，对于各个学派之争，经典教材都采用新古典综合派的处理法，从长期再到短期，融合凯恩斯和古典学派。

[此贴子已经被作者于2008-12-28 6:14:52编辑过]

以下是引用stonesen在2008-12-27 22:59:00的发言：
当然,现在看来,把Romer那本搞懂应该就算入门了,其他的也没有必要看了.

我感觉巴罗的增长理论看起来比较舒服呢？

也许这是初学者的通病？

我也同意ls的说法。

个人觉得增长理论学了之后能学到七大技能：DGE的基本理念、竞争性均衡的设定、great ratios的关系、垄断竞争如何引入宏观模型、增长核算、转移动态。

学不到的东西也多，校准基本学不到，增长模型一般在转移动态上面讨论很多，转移动态没法使用非随机稳态条件，参数值基本靠猜测，不能校准，更别提估计了。模拟学不到，增长理论的特点就是经验验证不好做，没法搞结构模型的模拟，只能拿截面、面板来做计量。

Romer那本书啥都没教，高不高低不低的，内容倒是不少，看那个不如看看某些老师写的讲义算了，正好布兰查德和Fischer自己就写了那本讲义。但似乎布兰查德自己在MIT开的课程中指定的阅读材料也只是那本书的某些章节而已。

高级宏观看教材提高不到，首先要考老师教，其次要看论文，第三要自己写，玩玩数据、建模型、校准、模拟，这都要求事先要找一个领域先深入进去。要真的把Romer书看完了，估计博士都读到5年级了，还哪有功夫写论文。

好贴，值得浏览和继续讨论！

呵呵 LS的 很牛

对于我们跨行业学习宏观经济学的小鸟也是不小的帮助哦

so great, thanks a lot