Matemática - Um pequeno guia
Depois dessa discussão sobre a importância do ensino de matemática na economia, fica a pergunta - então, o que devo estudar?
Um guia clássico de cursos de matemática que um economista deveria fazer está no site do Thomas Sargent. Mas como a maioria não irá estudar em Stanford, e em geral irá estudar por conta, uma dica de livros provavelmente será mais útil. Por isso irei colocar uma lista dos livros que eu venho estudando, e assim reflete minhas preferências apenas. E lembrando - esta é uma lista inicial - aplicações em economia e finanças exigem bem mais que isso.
Análise Matemática
Os clássicos -
Lima, Elon Lages. Análise Real, vol.1 Publicação IMPA, 2004
Rudin, Walter. Principles of mathematical analysis. 3aedição. Auckland: Mcgraw-Hill, 1976
Espaços Métricos
Lima, Elon Lages. Espaços Métricos.
Probabilidade
O melhor livro de probabilidade
Probability - Albert Shyriaev
E um dos mais importantes (com uma visão histórica de cada tema no final de cada capítulo).
Real Analysis and Probability - R.M. Dudley
Outra referência interessante
A User´s Guide To Measure Theoretic Probability - David Pollard
Algebra Linear
Linear Algebra and Its Applications by Gilbert Strang
Medida e Integração
Um excelente livro introdutório
Variáveis complexas
Nessa área vou ser mais prático - uma boa introdução está nos livros de séries temporais mais voltados a análise espectral. Em particular eu gosto de
Wavelets Methods for Time Series Analysis. Donald Percival, Andrew Walden
Otimização
Duas bíblias do mesmo autor:
Linear and Nonlinear Programming: Third Edition (International Series in Operations Research & Management Science) by David G. Luenberger
Optimization by Vector Space Methods (Series in Decision and Control) by David G. Luenberger
Martingales
Probability with Martingales (Cambridge Mathematical Textbooks) by David Williams
Processos Estocásticos
Só lembrando que eu sou só um estudante nessa área, mas creio que as referências podem ser úteis.
Um guia clássico de cursos de matemática que um economista deveria fazer está no site do Thomas Sargent. Mas como a maioria não irá estudar em Stanford, e em geral irá estudar por conta, uma dica de livros provavelmente será mais útil. Por isso irei colocar uma lista dos livros que eu venho estudando, e assim reflete minhas preferências apenas. E lembrando - esta é uma lista inicial - aplicações em economia e finanças exigem bem mais que isso.
Análise Matemática
Os clássicos -
Lima, Elon Lages. Análise Real, vol.1 Publicação IMPA, 2004
Rudin, Walter. Principles of mathematical analysis. 3aedição. Auckland: Mcgraw-Hill, 1976
Espaços Métricos
Lima, Elon Lages. Espaços Métricos.
Probabilidade
O melhor livro de probabilidade
Probability - Albert Shyriaev
E um dos mais importantes (com uma visão histórica de cada tema no final de cada capítulo).
Real Analysis and Probability - R.M. Dudley
Outra referência interessante
A User´s Guide To Measure Theoretic Probability - David Pollard
Algebra Linear
Linear Algebra and Its Applications by Gilbert Strang
Medida e Integração
Um excelente livro introdutório
| Measure, Integral and Probability by Marek Capinski and Peter E. Kopp |
E um mais voltado a probabilidade:
Variáveis complexas
Nessa área vou ser mais prático - uma boa introdução está nos livros de séries temporais mais voltados a análise espectral. Em particular eu gosto de
Wavelets Methods for Time Series Analysis. Donald Percival, Andrew Walden
Otimização
Duas bíblias do mesmo autor:
Martingales
Probability with Martingales (Cambridge Mathematical Textbooks) by David Williams
Processos Estocásticos
| Stochastic Processes by Sheldon M. Ross |
Só lembrando que eu sou só um estudante nessa área, mas creio que as referências podem ser úteis.
posted by Márcio Laurini at 9:24 AM
1 Comments:
Olá Marcio,
Eu sou estatístico e tenho um comentário sobre os livros citados: você pegou só o filé mignon em cada tópico. Todos os livros (pelo menos os que conheço) citados são excelentes.
Em especial gostaria de indicar o Probability de Shyriaev e o Probability with Martingales do David Willians... ambos muito bons.
Demerson
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