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【课件与习题】中级微观经济学课件与习题

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经济类数列极限教学：从ε-N定义到Excel/Python实操

数列极限是高等数学与经济建模的交汇基石，其核心在于理解‘无限过程产生确定结果’的收敛机制。基于ε-N语言的严格定义，不仅支撑时间序列平稳性判断、动态优化收敛验证和金融折现误差分析等关键原理，更构成计量经济学中估计量一致性、ARMA模型稳定性及单位根检验的理论源头。通过正多边形逼近圆面积、庄子截杖悖论等几何与历史载体，可将抽象定义转化为误差可控、N可计算、结果可验算的工程化逻辑。本文聚焦经管类学生认知特点，融合Excel滑动条交互、Python向量化模拟与Stata/Python实证工具链提示，实现从数学定义

斯坦克尔伯格模型：嵌套优化与子博弈精炼均衡解析

斯坦克尔伯格模型是产业组织理论中刻画序贯决策的核心动态博弈框架，其本质在于领导者将跟随者的最优反应函数内化为自身优化问题的约束，构成典型的两阶段嵌套优化结构。该模型突破静态纳什均衡局限，通过逆向归纳法求解子博弈精炼均衡，确保每个阶段策略在给定历史信息下均为最优响应。其技术价值体现在对先动优势的量化分解、市场效率再分配及多层级战略互动建模能力。典型应用场景包括寡头产能预公告、平台规则先行制定、供应链主导权博弈等。本文以线性需求与成本设定为起点，系统展开反应函数推导、嵌套目标构建与均衡验证全过程，并自然延伸至非

不完全信息博弈建模：类型空间、贝叶斯支付与均衡求解

不完全信息博弈是机制设计与产业组织分析的基础范式，其核心在于将私人信息建模为类型空间，并基于先验信念计算期望支付。不同于完全信息下的确定性策略，这里每个参与者需定义‘类型→行动’映射，使策略在所有可能类型组合下构成贝叶斯纳什均衡。该框架支撑拍卖设计、平台定价、采购谈判等现实场景，技术价值体现在用标准型替代复杂博弈树，提升可计算性与实证适配度。本文聚焦类型空间构建、贝叶斯支付矩阵生成及均衡求解路径，特别强调先验概率归一化、策略空间枚举和期望收益加权计算三大实操要点。

中级微观经济学(完整版).pdf

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