随机动态一般均衡DSGE
新凯恩斯主义动态随机一般均衡模型
新凯恩斯主义动态随机一般均衡模型新凯恩斯主义动态随机一般均衡模型（New Keynesian Dynamic Stochastic General Equilibrium Model，简称NK-DSGE模型）是一种宏观经济学模型，结合了凯恩斯主义和新古典经济学的理念，用于研究宏观经济中货币政策、通货膨胀和产出波动等方面的问题。
以下是该模型的一些关键特征和要素：1. 时间动态性（Dynamic）：模型考虑了随时间的推移经济体如何演变，以及外部冲击如何在经济体中传播。
2. 随机性（Stochastic）：模型引入了随机冲击，这些冲击在一定程度上是随机的，例如技术冲击、货币政策冲击等，以模拟真实世界中的不确定性和波动。
3. 一般均衡（General Equilibrium）：考虑了整个经济体系的均衡，包括商品市场、劳动市场和货币市场。
模型中的行为者（企业、家庭、中央银行等）在这个均衡体系中相互作用。
4. 货币非中性（New Keynesian）：模型中包含了新凯恩斯主义的特征，即价格和工资的调整不是瞬时的，而是有摩擦的。
这导致了在经济中出现短期的价格和工资刚性，对货币政策有一定的影响。
5. 理性期望（Rational Expectations）：模型中的经济体参与者对未来有理性的预期，他们基于信息和经验作出最优的决策。
6. 货币政策（Monetary Policy）：模型中通常包含中央银行的货币政策规则，以研究货币政策对产出、通货膨胀和其他经济变量的影响。
这种模型被用于研究宏观经济政策的效果，特别是货币政策在经济波动中的作用。
研究者可以通过调整模型参数和假设，模拟不同政策情景下的经济表现。
NK-DSGE模型为经济学家提供了一个框架，使他们能够更好地理解宏观经济中的各种因素之间的相互作用。
动态随机一般均衡模型概述
动态随机一般均衡模型概述动态随机一般均衡（dynamic stochastic general equilibrium，DSGE）模型是一种用于研究经济波动和政策决策的经济学模型。
与传统的静态均衡模型不同，DSGE模型考虑了经济变量在时间上的演化和随机性，并假设经济体是处于均衡状态的。
本文将对DSGE模型的概念、构建方法以及应用进行综述。
DSGE模型的基本假设是，经济系统中的各个经济者在决策时基于最优化准则，并在市场中交换商品和服务。
模型考虑不同经济者之间的相互作用，以及外部冲击对经济系统的影响。
这些外部冲击可以是来自技术变动、货币政策的改变、政府支出的变化等因素。
构建DSGE模型的第一步是确定经济系统的特征方程。
特征方程是描述经济体不同部门之间关系的方程组，其中包括各个部门的行为方程、市场清算条件等。
一般来说，DSGE模型包括消费者部门、生产者部门、劳动市场、货币市场和政府部门。
消费者部门的行为方程描述了消费者如何做出消费和储蓄的决策。
生产者部门的行为方程描述了生产者如何决定要生产的数量和投入要素的使用。
劳动市场的行为方程描述了劳动者如何确定劳动供给和薪资。
货币市场的行为方程描述了央行如何决定货币供应量和利率。
政府部门的行为方程描述了政府如何决定税收、支出和债务。
DSGE模型假设经济体中的各个市场都处于均衡状态，即供求平衡。
模型的求解方法通常是通过数值方法，如动态程序求解、有限元方法等。
通过对该模型进行经验估计，可以获得经济变量的演化路径和政策决策对经济体的影响。
DSGE模型在经济学研究和政策决策中广泛应用。
它可以用来研究宏观经济变量的波动、政策决策的影响以及外部冲击对经济体的影响。
DSGE 模型还可以用来评估宏观经济政策的效果，如货币政策、财政政策、税收等。
然而，DSGE模型也存在一些限制。
首先，模型的构建和求解需要一定的经济理论和计量经济学知识，因此对于非专业人士而言较为复杂。
其次，模型对经济体的假设可能与现实情况不完全吻合，因此在应用时需要进行严格的检验和验证。
基于DSGE模型的利率传导机制
实证分析方法
01
模型选择
采用DSGE模型作为理论基础， 该模型能够较好地描述经济系统 的动态特征和传导机制。
参数估计
02
03
பைடு நூலகம்
模拟分析
利用历史数据和计量经济学方法 ，对DSGE模型中的参数进行估 计。
利用估计得到的参数，对模型进 行模拟分析，探究利率变动对经 济变量的影响。
实证分析结果
利率传导机制的有效性
利率对通货膨胀的影响
研究显示，利率的调整对通货膨胀的影响具有滞后效应，且通货膨胀对利率变动的反应 存在非对称性。
研究展望
进一步完善模型
未来研究可以进一步改进和扩展DSGE 模型，以更好地描述和预测经济现象。
跨国家比较研究
比较不同国家利率传导机制的异同， 揭示不同经济环境下货币政策的有效
性。
政策效应评估
产业结构调整
基于DSGE模型分析，产业结构调整对经济有重要影响，政府应加大对新兴产业的支持 力度，推动产业升级和转型。
06
结论与展望
研究结论
利率传导机制的有效性
研究结果表明，基于DSGE模型的利率传导机制能够有效地解释和预测货币政策对经济 的影响，为政策制定提供了有力的依据。
利率对产出的影响
研究发现，利率的调整对经济产出的影响具有非对称性，即紧缩性货币政策对产出的影 响大于扩张性货币政策。
02
03
动态调整
DSGE模型中的利率动态特性具有动态 调整的特性，即利率水平会随着宏观 经济状况的变化而变化。
04
基于DSGE模型的利率传导机制 实证分析
数据来源与处理
数据来源
主要来源于各大经济数据库、政府部门发布的数据以及公开的金融市场数据。
对dsge模拟矩估计的解析
对dsge模拟矩估计的解析对DSGE模拟矩估计的解析1. 简介在宏观经济学和计量经济学中，DSGE（动态随机一般均衡）模型是一种用于分析经济波动和政策决策的重要工具。
DSGE模型的参数估计是一个关键问题，它可以通过不同的方法实现，其中包括DSGE模型的模拟矩估计。
本文将对DSGE模拟矩估计进行深入的解析，以帮助读者更好地理解这一方法和其在经济学研究中的应用。
2. DSGE模型简介DSGE模型是一种反映一般均衡原理的动态经济模型，通过建立一组方程来描述经济系统中各个决策者的决策行为，从而揭示经济变量之间的关系。
DSGE模型通常包含家庭部门、企业部门、政府部门和中央银行等决策者，并考虑到经济中的不确定性和随机冲击。
DSGE模型的核心是一组动态一般均衡方程，这些方程可以用来研究经济系统的均衡状态和经济波动。
3. 模拟矩估计的基本原理模拟矩估计是一种非线性估计方法，它通过生成大量的模型模拟数据，并与实际观测数据进行比较，从而得出模型参数的估计值。
该方法的基本思想是，如果模型能够较好地模拟真实的经济数据，那么模型参数的估计值应该能够使模拟数据的矩匹配实际观测数据的矩。
通过不断调整模型参数，使得模拟数据的矩能够与实际观测数据的矩相匹配，从而得到模型参数的估计值。
4. 模拟矩估计的步骤（1）选择合适的经济模型：在进行模拟矩估计之前，首先需要选择适合的经济模型。
DSGE模型通常是一种常用的选择，因为它能够较好地捕捉经济系统的动态特征和波动。
（2）生成模型模拟数据：通过选择合适的参数值，利用经济模型生成大量的模拟数据。
这些模拟数据应该具有与实际观测数据相似的统计特征，比如均值、方差和相关系数等。
（3）计算模拟数据的矩：对生成的模拟数据，计算其均值、标准差以及其他感兴趣的矩。
这些模拟数据的矩将用于后续与实际观测数据的矩进行比较。
（4）匹配模拟数据与观测数据的矩：通过调整模型参数的值，使得模拟数据的矩能够与实际观测数据的矩相匹配。
dsge模型均衡条件
美国现代增长理论研究第一章简介美国作为世界上最为发达的经济体之一，在其经济发展历程中探索出了许多重要的增长理论。
在这些理论中，现代增长理论研究是其中最为重要的一部分。
本文将深入研究美国现代增长理论的发展历程、主要内容以及其对于经济发展的影响。
第二章美国现代增长理论的发展历程美国现代增长理论研究跨越了数十年的时间，起始于20世纪初期，而真正成为一种重要的思想流派则是在20世纪后半叶。
在此之前，经济学家们主要通过描绘宏观经济周期来研究经济增长。
但随着工业革命的到来，一些经济学家开始认为需要开发一种全新的理论来解释经济增长的本质及其发展过程。
纳什-斯蒂格利茨模型20世纪60年代末期，罗伯特·索洛（Robert Solow）提出了著名的纳什-斯蒂格利茨模型，该模型成为现代增长理论的基础之一。
这一模型主要强调资本与劳动力的匹配是经济增长的主要驱动力。
此外，该模型还探讨了技术进步在经济增长中的作用。
我们可以看到，在20世纪80年代到90年代，经济学家们在纳什-斯蒂格利茨模型的基础上，开始研究各种不同的现代增长理论，包括克鲁格曼孪生城市模型、卢卡斯扩散模型、摩尔-嘉登-纽曼模型等等。
第三章美国现代增长理论的主要内容美国现代增长理论的主要内容包括人力资本、技术进步、市场发展等多个方面。
人力资本人力资本是现代增长理论中的关键概念之一。
人力资本研究表明，知识、教育和技能的提高可以显著提升经济发展的速度。
因此，人力资本的建设和提高被认为是最重要的投资之一，可以带动整个社会的发展。
技术进步现代增长理论认为，技术进步是经济增长的关键驱动力之一。
技术进步可以提高劳动生产力，进而提高整个社会的产出水平。
此外，技术进步也提供了新的市场机会，可以创造出更多的就业岗位。
市场发展现代增长理论强调市场在经济增长中的重要性。
市场发展可以帮助企业扩大规模，创造更多的就业机会和增加经济产出。
市场还可以促进技术创新和技术转移，提高生产效率和实现长期经济增长。
宏观经济学部分三大模型的关系
宏观经济学部分三大模型的关系宏观经济学是研究整体经济运行和宏观经济变量的学科。
在宏观经济学中，有三个重要的模型，分别是凯恩斯总需求模型、新古典增长模型和DSGE（动态随机一般均衡）模型。
这三个模型在不同的层面上解释了经济运行的机制和影响因素。
一、凯恩斯总需求模型凯恩斯总需求模型是由英国经济学家凯恩斯在20世纪30年代提出的。
该模型主要关注总需求对经济增长和就业的影响。
凯恩斯认为，总需求是决定经济增长和就业水平的关键因素。
他认为，当总需求不足时，会导致产能过剩和失业问题；而当总需求过高时，会引发通货膨胀。
凯恩斯总需求模型主要包括消费、投资、政府支出和净出口四个组成部分。
其中，消费受到收入水平、利率等因素的影响；投资受到利率、预期收益等因素的影响；政府支出由政府决策确定；净出口受到国际贸易和汇率等因素的影响。
通过调整这些因素，可以影响总需求的水平，从而对经济增长和就业产生影响。
二、新古典增长模型新古典增长模型是20世纪50年代至60年代发展起来的一种经济增长理论。
该模型主要关注经济增长的长期稳定性和可持续性。
新古典增长模型认为，经济增长主要由劳动、资本和技术进步三个要素决定。
在新古典增长模型中，劳动力供给受到人口增长率、退休年龄等因素的影响；资本积累受到储蓄率、投资效率等因素的影响；技术进步则是通过提高生产效率和创新来实现。
通过调整这些要素，可以促进经济增长，并保持其稳定性和可持续性。
三、DSGE模型DSGE模型是近年来发展起来的一种宏观经济学模型。
该模型结合了凯恩斯总需求模型和新古典增长模型，并加入了更多现实约束条件，以更准确地描述经济运行机制。
DSGE模型主要包括消费、投资、政府支出、净出口等部分，与凯恩斯总需求模型类似。
但是，DSGE模型更注重经济主体的行为和决策过程，同时考虑了价格刚性、资产市场等因素对经济运行的影响。
在DSGE模型中，消费受到收入、利率等因素的影响；投资受到利率、预期收益等因素的影响；政府支出由政府决策确定；净出口受到国际贸易和汇率等因素的影响。
dsge模型方法
dsge模型方法
DSGE模型是一种用于描述动态随机一般均衡的经济模型，该模型通过建立一套描述经济主体行为和市场的方程，来分析经济系统的动态行为。
DSGE模型方法主要包括以下几个步骤：
1.建立模型：首先需要确定模型的结构和参数。
这通常基于对经济主体的偏好、技术、约束等方面的假设，然后推导出他们的决策并进行加总。
2.求解模型：在模型建立后，需要求解该模型以得到均衡状态下的经济变量。
这通常涉及到求解一系列联立的方程。
3.模拟和预测：一旦得到了均衡状态下的经济变量，就可以进行模拟和预测。
例如，可以模拟政策变化对经济的影响，或者预测未来的经济走势。
4.校准和参数估计：为了使模型能够更好地拟合现实数据，需要对模型的参数进行校准或估计。
这通常涉及到使用历史数据来估计模型的参数。
5.政策分析：最后，DSGE模型可以用于分析各种政策的效果，如财政政策、货币政策等。
这有助于理解政策如何影响经济，以及如何制定更好的政策。
DSGE模型方法在宏观经济学中被广泛使用，因为它能够提供一种系统的方法来分析经济的动态行为，并能够更好地处理不确定性和经济主体之间的相互作用。
然而，DSGE模型的建立和求解通常需要深厚的数学和经济学知识，而且模型的参数估计和校准也可能涉及到复杂的计算和分析。
动态随机一般均衡模型概述
1
天津财经大学 白仲林
结构计量经济学模型
Hale Waihona Puke 1953年，耶鲁大学考威尔斯经济研究基金会（the Cowles foundation for Research in
Economics）的Hood & Koopmans曾定义“计量经济学（Econometrics）是通过经济理论和统
( ) 程、外生冲击向量 ( μs μms μmd μis )' ~ iid 0, Σμ ，则经差分和变量替换后，
IS-LM-PC模型即是一种结构计量模型——SVARMA模型（白仲林&林桐，2014）
⎛ −φ λ 0 1⎞ ⎛ Δy ⎞ ⎛ 0 0 0 0⎞ ⎛ Δy−1 ⎞
⎜ ⎜
0
0
−βσ
1
⎟ ⎟
但是，结构计量模型旨在从联合分布估计经济参数、恢复经济原本。因此，恢复底层经济
原本的经济学假设和统计学假设是结构模型的两个主要组成部分。并且，为了使结构是现实
的，结构必须合理地描述生成数据的经济和制度环境；为了模型是可靠的，模型必须能够基
于x和y的所有可能实现估计结构参数。
一般来说，因对经济系统的经济学假设和统计学假设的区别，则建立了不同的结构宏观
⎜ ⎜
Δi
⎟ ⎟
=
⎜ ⎜
φ
−λ
0
1
⎟ ⎟
⎜ ⎜
Δi−1
⎟ ⎟
⎜1 0
⎜ ⎝
λβ
−
φ
0
σ λ
0⎟ ⎜ Δ(i − Δp) ⎟
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我相信来这个版块里面的研究生没有不知道DSGE的，Dynamic stochastic general equilibrium，中文叫“动态随机一般均衡”。
DSGE模型出现于Kyland and Prescott (1982)。
这篇论文开创了real business cycle学派，属于第三次新古典发起的对凯恩斯主义的攻击。
第一波和第二波分别是1968年的弗里德曼货币学派革命和1976年的理性预期革命。
第三次的RBC革命基本上把整个旧凯恩斯主义葬送了。
新凯恩斯学派实际上在1970s就产生了，但是跟随者并不多，新凯恩斯学派在80s和90s大量吸收RBC学派的内容，并且承接了DSGE建模的方式，90s年代中期形成了“新新古典综合”(New Neoclassical Synthesis)。
這不是一单独的学派，而是指的两个学派的一种融合和吸收。
因为这个学术运动是新凯恩斯学派推动的，所以有的学者也认为真正的新凯恩斯学派的产生是差不多在RBC革命的10年之后。
这篇文章我主要不讨论这两个学派和他们的综合，这个要说的话就可以写成篇论文了。
我在这篇文章里面只提供一个DSGE模型的建设性路线，因为发现大多数同学都不知道如何入手，再加上学校开课不同，数学储备不同，起点也大不相同。
我这篇文章的出发点是从基础入门的同学的观点出发，如果你想要做DSGE研究，这篇文章完全应该读。
我研究的兴趣是给Emerging market economy建立DSGE模型，比如中国大陆，东欧国家等。
这个话题以后再谈，这里我们谈一些技术性的东西。
数学，数学，数学我可以很负责地说，干经济学博士，拼的就是数学。
我意识不是说我们需要数学家来搞经济学，我意思是我们需要很懂数学的经济学家。
经济学博士花三分之一的学习时间在数学上面完全是应该的。
所以虽然我说这是介绍给入门的朋友，但是也是要求你至少都是硕士阶段数学学扎实了的。
我下面会给出推荐书籍，同时给书籍的难度评级1-6。
1. 微分方程微分方程是所有科学家的基本功，经济学毫不例外。
我不知道大家学校是怎么开课的，我个人认为需要学习一阶二阶的微分方程和线性微分方程组。
高阶的微分方程总是可以化成低阶，这个毫无问题。
所以一二阶是基本功。
线性微分方程组用大学本科的矩阵对角化分解一般就能解出来，我相信这个对经济学博士来说毫无难出。
早期的很多宏观经济模型都是用微分方程来表达，因为分析求解非常方便，也不用数据，反正就是推导而已。
虽然来说微分方程并不是差分方程基础，但是两个联系极其紧密的数学工具，你懂了一个，另外一个很快就能拿下。
推荐书籍：Differential Equations, 2006, Polking, Boggess and Arnold难度：22. 差分方程现代宏观模型基本都是离散的，这就意味着工具是差分方程。
差分方程的优势就在于和计算机的协调，因为计算机就是离散的数据处理工具，我们自然就发明了差分方程来替代微分方程。
推荐书籍：Time series analysis, Chapter One, 1994, Hamilton. 难度：23. 动态优化动态优化领域里面有三个科目：变分法(Calculus of Variations)，优化控制论(Optimal control theory)，动态规划(Dynamic programming)。
变分法最早产生于物理学的“最速下降线问题”，就是两个高度不同点之间，怎么连一根线让一个物体可以在引力的作用下最快地滑动到另一个点，假设真空无摩擦力的情况下。
变分法这个体系非常容易懂，意思就是在每个点都优化，因为是个连续过程。
后来变分法被优化控制论取代了，优化控制论在经济学里面还有一定的应用，主要用在一些宏观理论模型求解（其实都不是主流做法了）。
动态规划是一个离散方法体系，是来自于工程学里面的，可以说是优化控制论的离散半分，但是深度和广度远远超过优化控制论。
解DSGE模型的FOC，一般用动态规划效率高很多，当然你可以坚持只用拉格朗日乘数，但是动态规划效率更高特别是在模型复杂的时候。
推荐书籍：Elements of dynamic optimization, 1999, Alpha Chiang难度：2Recursive Macroeconomic Theory, 2004, Ljungqvist and Sargent难度：54. 模型求解DSGE模型在全部求出FOC之后，和所有constraints放在一起，形成一个“非线性差分方程组”。
这个东西搞起来非常麻烦，所以第一步都是线性化，有时候是二阶拟合（quadratic approximation)，看你模型的设计方式，如果你考虑模拟assets pricing的变动，把shocks 的方差的变化对模型的影响考虑进来的话，就要用二阶拟合。
这里我们是说线性化，一般都是对数线性化，先提对数，然后Taylor expansion to the first degree。
把整個模型在stead-state (模型均衡点)线性化，这个过程叫做Stationarising（平稳化）。
因为线性化之后的模型只能在离均衡点不远的地方具有模拟性，离均衡点远了就毫无意义了。
线性化之后的模型，要写成一种叫做Linear Rational Expectation（线性理性预期）的模型形狀。
這個模型要求解后，才叫真正的解了DSGE模型。
這個過程都是用Matlab來做。
解线性理性预期模型有很多种方法，我认为你需掌握其中2种，Blanchard-Kahn (1980)，Uhlig(1999)。
我指到掌握，是指你要懂算法的内部构造，初学完成之后至少要独立推到一次（最多花1小时就能弄完）。
推荐论文：在导师的帮助下直接读Blanchard-Kahn (1980)，Uhlig(1999)论文是最好的选择难度：6模型，模型，模型DSGE模型的庞大，我相信每个初学的看了都觉得绝望。
我最开始学DSGE的时候，我觉得这东西感觉10年都学不懂，后来才发现要入门，也就那么两周就搞定了。
当然你得遇到好老师才行，我的第一个教我DSGE的老师是MIT毕业的，数学和经济学功底相当之厚实，解释什么东西都能一次深入到最根本的来源。
DSGE里面的零部件都是从经济学上个世纪后半期的各个贡献性文章里面选出来的，比如说Dixit-Stiglitz formulation，这是微观经济学里面的第二次Monopolistic competition的革命，这是最成功的一次，广泛用在国际经济学和宏观经济学建模里面。
还有Calvo pricing，是一种简单的市场定价模型，等等。
我不知道大家学校里面高级宏观的课程怎么个开的，我认为欧美大学标准做法是：第一个学期是把整个现代宏观的基础学一遍，第二学期是集中在DSGE上面。
现代宏观基础如果你还在看高鸿业，我确实也没啥好说的，至少我不会去看。
现代宏观基础其实非常广博，一般从centralised Solow model开始，到assets pricing, international financial markets。
這方面教材，我看到很多，真正做好了的，我只发现一本:Macroeconomic Theory: A Dynamic General Equilibrium Approach這是Michel Wickens写的，这是我认真看过的第四本高级宏观教材。
不得不说这本是做得最全面，最仔细，介绍最清楚，我都找不出什么缺点来。
其他的基本高宏教材比如：David Romer的Advanced Macreconomics，是好书，但第一内容过时了，第二废话太多，第三都使用的连续函数模型。
还有Sorenson 的Introducing advancedmacroeconomics，太厚，竟然有864页。
而且数学用的太简单，基本只用简单微分，导致这本书只能给本科高年级学生用。
DSGE模型如果上面都是承托，这才进入正题。
DSGE模型建模，一般有两种学习方式，直接读论文，学习教材。
我第一次的DSGE课程是用的老师的notes和他给的论文，就是smets and wouters 2003，这篇论文是欧洲中央银行的benchmark DSGE模型。
两位经济学家都是欧洲央行里面专门搞DSGE的。
不得不说，一上来非常难懂，但是还好老师解释得清楚，所以没有很大的痛苦。
对于广大朋友来说，我完全不推荐从论文开始学DSGE，这个要求太高了。
所以，有两本基础DSGE教材是必学的。
一本是The ABCs of RBCs: An Introduction to Dynamic Macroeconomic Models另一本是Monetary Policy, Inflation, and the Business Cycle: An Introduction to the New Keynesian Framework 后一本书的作者是相当有名的西班牙经济学Jordi Gali，新凯恩斯阵营里面的第一推手。
第一本书非常简单易懂，那本书把所有关于DSGE的基础性内容都讲到位，难得一见的好书，可见作者功力相当之深才能深入浅出把一些难的内容讲的这么简单。
我当时一共只用了2周就看了前面7章内容（近两百页），还完成了所有作者没有给出的推导，可以见这本书做到相当到尾，给读者的负担非常轻。
Gali的书虽然好，但其实内容都是取材于他以前的论文，直接读他论文其实也行，他不习惯于给出具体推导，所以读者的负担相对来说很大，特别是数学基础不好的同学。
但是Gali这本书的重心不在于教你解模型，而是告诉你如何建立DSGE模型对货币政策模拟。
你如果要单独学没有DSGE背景的货币经济学，看Carl E. Walsh的教材就行了。
贝叶斯，贝叶斯，贝叶斯内行都知道，DSGE模型不一般不能用OLS，IV，GMM，MLE等估計法。
具体原因太多了，但最主要的一个是贝叶斯估计法和DSGE模型有天然的融合性，其他估计法做不到。
如果讲得学术点，就是贝叶斯估计是坐桥梁，把calibration（模型校对）还有最大似然估计给联系起来了，你的calibrate的参数就是prior把概率密度收成一根直线的情况。
贝叶斯计量经济学一般需要单独来学，你当然可以临时抱佛脚地学一点论文上面的，其他只用软件来搞就行了。
我推荐的计量教材是：Bayesian Econometrics, 2006, Gary Koop. 我推荐这本教材不代表我喜欢，我只能说，我们没得选。
贝叶斯计量经济学其实1976年就出来，Arnold Zellner前辈就写了本书。
但是后来基本上没啥发展，现在只有两本比较适合学生看的书，这就是其中一本。