EMET7001课程主要讲述了经济学、商业和金融模型的数学基础及其应用。它涵盖的数学主题包括集合论、函数、级数、极限、单变量和多变量微积分、无约束和约束优化、矩阵代数。 应用包括有效利率、现值、年金、生产函数、平均成本和边际成本函数、利润最大化。
HighMark专业导师在辅导完经济分析的数学技术课程后，学生将具备以下的知识和技能。
展示对所讨论的数学技术的理解;
用数学术语阐述经济问题，并应用模块提供的工具来分析它们;
展示对在经济模型中经常出现的函数的导数和积分的常见函数形式和规则的理解;
将矩阵代数应用于经济问题和线性模型，展示以矩阵形式解线性方程组的能力;
使用财务算术原理解决经济和金融问题。
1.微积分
微积分作为经济学中最为基础和关键的数学工具之一。不仅限于简单的数学运算，而是承载着分析经济现象、探究经济规律的重要使命。首先，微积分的核心概念之一是函数，它是描述经济变量之间关系的基础。无论是供求函数、成本函数还是效用函数，都可以通过微积分工具来进行分析和求解。
微积分中的极限概念在经济学中也扮演着重要角色。例如，在分析市场供给曲线和需求曲线的交点时，就需要利用极限的概念来理解市场均衡。
2.线性代数
线性代数同样是经济分析的数学技术课程不可或缺的数学工具之一。它的概念涉及到矩阵、向量、线性方程组等内容。在经济学中，矩阵常用于表示多变量关系，向量则可以用来表示经济变量的组合。线性代数的运算规则则为解决多元方程组提供了便利，尤其在经济模型的求解过程中更是如此。
3.概率和统计学
概率论和统计学作为经济学家研究数据和进行推断的基础，同样不可或缺。经济学中的许多假设和结论都建立在对数据的统计分析之上。概率分布、期望和方差等概念为经济数据的描述和分析提供了基础。而统计推断和假设检验则为经济现象的解释和预测提供了理论依据。
4.优化理论
优化理论也是经济学中常用的数学工具之一。通过对个体或系统的最优决策进行分析，优化理论可以帮助经济学家更好地理解经济主体的行为和选择。拉格朗日乘子法和卡尔曼滤波器等方法则为解决约束条件下的最优化问题提供了有效的数学工具。
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