◎本書前半段解讀經濟學原理概念，後半段以數字解析經濟學理論，並重新對財經數據時間序列找出趨勢後，進行解讀。
◎用不同角度重新看待經濟學的整體設計，運用數學和數據，讓經濟學課程能傳授就業可用的知識和技能。
作者根據教學和研究，將傳統經濟學知識理論，提取出可用Excel做數字模擬經濟模型和財經數據的建模，了解經濟學理論知識和各種因素在數據上顯現的規律影響與變化！
本書拋磚引玉，提出大數據分析或數字分析結果皆需要產出數學式，做到建模、模擬和驗證功能。內容除使用Excel做數字模擬經濟供需模型外，亦將財經數據，使用AI運算和判斷，加上迴歸的量化分析法，精準尋找財經數據特徵與規律特徵，並重新對單一財經指標之時間序列資料建構如何產出比趨勢方向更多的訊號表現。本書試圖接軌經濟學、財經數據與分析方法的運用、大數據和人工智慧。在此潮流下，從數據和分析方法論產生數字建模、模擬，做到可重新檢驗學科理論的熱潮。
作者簡介：
李玫郁
曾擔任多年的大學教師。在大學體系期間從2009年開始將經濟學內容轉化為適用技職體系之Excel化經濟學，使用數字學習經濟學原理。研究領域則從理論轉為數據基礎研究。至2022年成立機率模擬器有限公司，擔任董事長一職，推動數字分析教學和人工智能數字建模和分析軟體推廣。
★學歷：國立台灣大學經濟所博士
★經歷：
元培醫事科技大學 專任助理教授
中華大學 兼任助理教授
明新科技大學 專任專案助理教授
溫州大學商學院 副教授
桃竹苗分署 兼任講師
苗栗社區大學 兼任講師
新竹縣商業會教育 訓練講師
法務部司法官學院犯罪防治研究中心 技術顧問
★書籍
Accurate New Stock Analytic Model
Demythologize Durbin-Watson Test Statistic
Excel calculating the probability distribution simulated data
統計學不能做為大數據分析的工具—原因與補正
◆ 個人網站：https://sites.google.com/view/mylee-tw
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◆ 個人粉專：https://www.facebook.com/meiyuleetw
作者序
經歷過金融海嘯時期的就業和台灣的大學招生剛受到少子化影響，當時我正在大學擔任經濟學老師。第一年上課方式仍有著很濃厚的學術制式教學內容和教育方式，但後段學校的學生並不適合如此的教學方式，2009年起我開始轉變教學方法，目標也很簡單，那就是一門經濟學課程能傳授就業可用的知識和技能。所有學過經濟學的人都知道經濟學本身哪來可職場用的技能，要能使用經濟學知識也得運用統計學的方法。如此一來經濟學好像只能束之高閣，就像嘲笑經濟學是屠龍刀，下山無用論。
當時正流行怪誕經濟學，一本從經濟和社會數據角度，運用統計學方法分析出意想不到的經濟現象。這與傳統或正統經濟學不同的方法，塑造出經濟學分析經濟現象的另一種角度。但經濟學應用統計分析方法，試圖用經濟數據驗證理論適用性時，這就像房屋設計圖已經弄好了，數字就像鋼筋水泥和內裝，專家就是想辦法將數字塞進去，塞進去的方法是統計學，然後解讀統計結果（通常指迴歸分析的估計式——數學方程式形式）。
我並不認為經濟學就只能剩下知識理論，只能變成商管學院的大一必修課程，而後就像脫節一樣的不可用課程。當時，我重新規劃了經濟學為大一經濟學核心為需求和供給的均衡模型，大二個體經濟學核心為規劃求解的最佳化決策模型；總體經濟學維持大一經濟的核心，加上多市場相互影響和平衡概念。當知識理論被區分出核心知識模型後，就能尋找技能工具。再看到國外個體經濟學運用Excel製作出數字型案例，讓學生了解個體經濟學理論知識和各種因素對決策影響後，Excel不只是當時的就業技能工具，我或許還能用一門經濟學課程帶給學生用Excel設計經濟學知識理論的案例，從假設到模型，從模型到因素影響。我做到了！
在設計經濟學課程時，用一個核心模型和Excel帶領學生從無到有，甚至帶入和經濟學有關的其他學科課程內容。例如：需求就和「消費者行為」課程有關，只是經濟學強調價格和數量，其他的因素都歸為「其他」，消費者行為則主要討論經濟學很少討論的「其他」。當我簡單化大一經濟學、大二個體和總體經濟學，都以一個核心模型加Excel，用數字例由無到有的設計教學後，教學者和學習者都不需要侷限在課本上的數字案例，還能用數字設計的內容，了解改變假設或一開始的數字有特殊情況對均衡或決策影響。
這本書的內容分享當時部份的Excel設計出來的經濟理論，以及假設被破壞又會如何。另外，我後來從事「數字分析」研究，還發現「時間因素」在經濟理論中好似虛設，而經濟數據或國家數據都充斥著「時間因素」，是時間序列資料數列。經濟專家或學者們仍著重在經濟變數關聯上，時間是現實重要的因素和關鍵資訊，卻往往被忽視。縱然當中需要統計分析輔助，卻常見只做半套或因應所需而應用統計分析方法。
當我回首過去因Excel工具使用的設計而對經濟學理論的基礎模型做切割，以及被記錄的各種經濟、財金、社會等數據建模、分析、預測研究後，或許經濟數據一開始是基於經濟理論而設計並記錄，但時間因素串連起不同變數之間的關聯，即使經濟專家學者們做了數據轉換，如指數化、比率化，都難以確切證明時間不影響這些被記錄的數據。
我不顛覆經濟理論，但想和怪誕經濟學作者一樣，用另一個角度重新看待經濟學的整體設計，特別是近代運用數學和數據展現的經濟學理論。
經歷過金融海嘯時期的就業和台灣的大學招生剛受到少子化影響，當時我正在大學擔任經濟學老師。第一年上課方式仍有著很濃厚的學術制式教學內容和教育方式，但後段學校的學生並不適合如此的教學方式，2009年起我開始轉變教學方法，目標也很簡單，那就是一門經濟學課程能傳授就業可用的知識和技能。所有學過經濟學的人都知道經濟學本身哪來可職場用的技能，要能使用經濟學知識也得運用統計學的方法。如此一來經濟學好像只能束之高閣，就像嘲笑經濟學是屠龍刀，下山無用論。
當時正流行怪誕經濟學，一本從經濟和社會數據角度，運用統計學方...
目錄
第一篇 建立經濟基礎世界觀
1.1 被隱藏在經濟學理論下的數據分析才是真實的
1.2 經濟學不同於易經或星座之處
1.3 人類活動皆為「資源」，戰爭只是途徑
1.4 經濟模型和數據落差
1.5 缺失時間因素的經濟學
第二篇 經濟原理新看法
2.1. 經濟循環圖——道破經濟運行機制
2.2. 特別的勞動市場和金融市場
2.3. 經濟學——大數法則和觀察現象歸納總結的結果
2.4. 需求／供給線——存在於理論只能用調查方法獲得數據
2.5. 均衡價量看似同時，實際只有一個是有效的
2.6. 均衡價量在紀錄後只能分類法歸納
2.7. 經濟現象排除常見的，剩下都是破壞假設理性
2.8. 天災真的讓經濟衰退？
第三篇 物價指數和通貨膨脹
3.1. 一般通貨膨脹率告訴你什麼
3.2. 用趨勢看物價指數變化率
3.3. 短期通貨膨脹趨勢方向才是決策訊號
3.4. 核心通貨膨脹對政策可能更有效
3.5. 反映經濟現況：核心物價指數VS核心通貨膨脹
3.6. 聯準會為何選擇PCE年增率為政策標的指標？
3.7. 重新看待菲利普曲線
第四篇 投資商品價格趨勢解讀
4.1. 加密貨幣的風險超乎你的想像
4.2. 加密貨幣：用機率模型看價格特徵
4.3. 加密貨幣：用機率模型看每日報酬率特徵
4.4. 穩定幣其實一點都不穩定，風險一樣高
4.5. 交易所代幣價格的機率模型
4.6. 股價移動平均值真能表現趨勢和風險？
4.7. 股價VS移動平均趨勢線
4.8. 想預測股價？先建模吧
4.9. 精準建模能精準預測？經濟學的Tradeoff概念生效
後記
第一篇 建立經濟基礎世界觀
1.1 被隱藏在經濟學理論下的數據分析才是真實的
1.2 經濟學不同於易經或星座之處
1.3 人類活動皆為「資源」，戰爭只是途徑
1.4 經濟模型和數據落差
1.5 缺失時間因素的經濟學
第二篇 經濟原理新看法
2.1. 經濟循環圖——道破經濟運行機制
2.2. 特別的勞動市場和金融市場
2.3. 經濟學——大數法則和觀察現象歸納總結的結果
2.4. 需求／供給線——存在於理論只能用調查方法獲得數據
2.5. 均衡價量看似同時，實際只有一個是有效的
2.6. 均衡價量在紀錄後只能分類法歸納
2.7. 經濟現象排除...
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