关于 QuantEcon
QuantEcon 是一家非营利组织，致力于开发并整理经济学、计量经济学与决策科学领域的开源计算工具。我们旨在让全球的研究人员、学生及政策制定者都能便捷使用量化经济建模工具。
我们的工作
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教程 — 我们开发并维护全球领先的系列教程，涵盖经济学、金融学、计量经济学与数据科学，全部基于开源编程语言与计算环境搭建。
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图书著作 — 我们出版开放获取教材，方向包括动态规划、经济网络与量化宏观金融。
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代码库 — 基于 Python 与 Julia，开发并维护高性能开源代码库，用于量化经济建模。
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研讨会 — 我们在全球顶尖高校、央行及国际机构开展线上与线下研讨会。
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基础设施 — 我们打造面向计算教育的开源工具与基础设施，包括参与 Jupyter Book 与可执行图书项目（Executable Books Project）的建设。
发展历程
QuantEcon 由 Thomas J. Sargent （诺贝尔经济学奖得主，纽约大学）与 John Stachurski （澳大利亚国立大学）联合创立。该机构汇聚经济学家、数学家与开发人员，为经济学界协同开发高质量计算工具。
参与共建
欢迎参与我们的课程、代码库及基础设施工具项目。访问我们的 GitHub 组织主页， 查阅代码仓库并寻找贡献方式。QuantEcon的发展离不开你的支持。
合作归属
QuantEcon 是厦门大学邹至庄经济研究院、 NumFOCUS 与 PSL Foundation 的财政资助项目。
联系我们
可通过 contact@quantecon.org 联系 QuantEcon 团队。您可通过 NumFOCUS 为 QuantEcon 捐赠。
新闻
由Thomas J. Sargent与John Stachurski撰写的《动态规划》第二卷现已开放免费下载。
第二卷：通用状态将第一卷的有限状态框架拓展至通用状态空间，内容包括：
第一部分：通用理论
- 抽象动态规划（第1–3部分）
- 变换
第二部分：模型与应用
- 凹动态规划问题
- 风险敏感型动态规划
- 应用
本书可在动态规划官网免费下载PDF文件，同时提供第一卷及配套代码与讲义。
基于Julia的量化经济学教程系列现已支持在Google Colab中运行笔记。
入门操作指南可查阅入门教程的在Google Colab中运行板块。
QuantEcon 发布了myst-markdown-tree-sitter.nvim，一款为MyST（结构化标记文本）markdown文件提供语法高亮和文件类型识别的Neovim插件。
该插件在标准Markdown高亮基础上拓展了MyST专属功能，包括：
- 代码单元指令高亮：为
{code-cell}指令提供对应语言的语法高亮 - 数学指令高亮：为
{math}指令提供 LaTeX 语法高亮 - 自动文件类型识别：根据内容特征自动识别 MyST Markdown 文件
- 集成 tree‑sitter，实现稳定解析
- 完备测试：包含170余项测试用例
该插件支持代码单元指令内多种编程语言，包括 Python、Julia、R、JavaScript 等。
安装说明与文档可查看项目官网。
基于Julia的量化经济学教程系列新增教程：可微滤波器。
本教程讲解如何利用前向模式与反向模式自动微分实现并求导卡尔曼滤波器，介绍了兼容Enzyme且兼顾高性能的专用编程范式。
教程解决的核心难点：小型静态不可变矩阵需要纯函数式编程，而大型矩阵必须采用原地操作。要让同一份代码在两种场景下高效运行，需要精巧设计。这主要源于 Enzyme 对无内存分配代码的要求——而这恰好也是实现最高性能的必要条件。
本次更新同时升级教程，适配 Julia 1.12 正式版对应的 Enzyme.jl。
本次更新由Jesse Perla开发。
我们很高兴推出基于Python的高级量化经济学系列新教程：异质家庭下的戈尔曼加总。
教程简介
本教程探讨宏观经济学核心问题：在何种条件下，由不同家庭构成的经济体可以用单一代表性消费者模型进行分析？
核心内容包括：
- 戈尔曼加总条件：家庭需求可与收入分配无关进行加总的条件
- 线性恩格尔曲线：拟位似偏好在加总中的作用
- 实际意义：理解代表性主体模型的适用边界
研究意义
代表性主体模型在宏观经济学中被广泛使用，但其有效性依赖特定条件，而现实中这些条件未必成立。本教程提供理论基础，帮助理解：
- 加总成立的前提
- 何种异质性会影响宏观总体结果
- 如何在宏观模型中考虑分配效应
教程包含数值算例与课后习题，帮助巩固理论知识。
贡献者
本教程由 Humphrey Yang 与 Thomas Sargent 开发。
我们很高兴推出基于Julia的量化经济学系列新教程：可微动力学。
本教程演示如何使用Enzyme.jl对动态经济模拟做自动微分。代码难度高于常规教程——Enzyme 要求无内存分配的函数式写法，但这是实现模拟模型高性能微分的必要条件。
如需 Enzyme 入门，可查看自动微分教程中的Enzyme 简介部分。
本次更新其他内容
- 适配 Julia 1.12：全系列教程更新依赖包
- 重构插值与积分相关教程，优化学习逻辑
- 优化有限马尔可夫链教程，讲解更清晰
- 更新软件工程与测试相关内容
本次更新由Jesse Perla与Farhad Shahryarpoor开发。
QuantEcon 讲师Chase Coleman与John Stachurski于2025年12月2–4日，在华盛顿特区的国际货币基金组织总部开展为期三天的现代计算经济学与政策应用研讨会。
在2024年研讨会基础上，本年度课程更加侧重人工智能及其对经济政策分析的影响。主要内容包括：
- 面向经济学家的AI结对编程
- 基于JAX的高性能动态规划
- 使用Pandas与Polars进行数据处理
- 贝叶斯分析与高斯过程
- 深度学习与强化学习
研讨会资料已上传至GitHub。
基于Python的量化经济学系列大幅扩充收入波动问题与财富不平等相关内容。
新增教程内容
- 暂时性收入冲击：新增独立教程，将暂时性冲击从核心IFP模型中拆分，理论讲解更清晰
- 财富不平等分析：新增习题，分析收益率波动与劳动收入波动对财富分布的影响
- 随机收益：优化不确定性下财富动态的模拟方法
核心结论
新增内容揭示了重要经济学结论：
- 收益率波动（资本收入风险）对财富不平等的影响远大于劳动收入波动
- 教程包含基尼系数计算，展示不同参数对财富分布的作用
技术优化
- 性能提升：使用
jax.lax.while_loop增强 JAX 兼容性 - 代码结构优化：统一函数签名，优化变量命名
- 可视化升级：优化财富动态与分布图表
本次更新依托持续研究合作，由 John Stachurski 参与开发。
我们已完成两大Python教程站点的内容重构，优化内容逻辑与学习进阶路径。
最优储蓄教程（python.quantecon.org）
基于Python的中级量化经济学系列对最优储蓄相关内容进行重大重构：
- 重命名并重构收入波动问题（IFP）教程，学习顺序更清晰
- 新增动态效果图，调整参数以优化可视化效果
- 规范代码结构，全系列统一函数签名
- 优化JAX实现，统一标准版本与JAX版本的算子形式
并行编程教程（python‑programming.quantecon.org）
面向经济与金融的Python编程站点重构并行编程板块：
- 重构目录结构，主题顺序更合理
- 完善内容，对比讲解NumPy、Numba与JAX
- 优化讲解，更通俗阐释并行计算概念
本次更新由 John Stachurski、Humphrey Yang 与 Matt McKay 共同完成。
QuantEcon 讲师John Stachurski于2025年10月7–10日，在葡萄牙央行开展为期四天的宏观经济建模计算方法研讨会。
研讨会围绕人工智能软硬件推动的科学计算前沿展开，涵盖并行化、自动微分、即时编译等内容，主要主题包括：
- 科学计算Python基础
- 马尔可夫链与动态规划
- 高性能计算JAX入门
- 神经网络与深度学习应用
研讨会资料已上传至GitHub。
QuantEcon 团队决定关闭自2016年起运营的discourse.quantecon.org论坛。
近期论坛垃圾广告帖数量激增，且整体活跃度较低，维护成本已超过其为社区带来的价值。
我们仍致力于推动社区交流，将评估新平台与合作机会，同时计划为教程站点开发AI辅导工具。
感谢所有参与论坛交流的用户。
QuantEcon 是打造Executable Books项目的创始成员，该项目开发了Jupyter Book与MyST Markdown。
我们很高兴宣布，Jupyter Book 现已正式成为 Jupyter 子项目。
详情可查阅此公告。
过去六年，我们运营着 notes.quantecon.org 在线社区。
该平台旨在为经济学界提供优质笔记上传空间，促进交流与联动。
平台积累了大量优质笔记资源，感谢所有贡献作者。
遗憾的是，现有平台架构需要专用服务器，运行与维护成本较高。
同时底层软件Bookshelf的更新维护也带来不小负担。
因此我们决定关闭 notes.quantecon.org。
为保留所有优质笔记，我们已将全部内容迁移至GitHub静态展示页。
欢迎提交PR补充更多笔记资源。
QuantEcon 将持续探索创新模式，打造计算经济学笔记共享社区。
我们正与 Jupyter Book 团队合作开发图库功能，有望实现静态网页托管笔记，大幅降低维护成本。
感谢大家对 QuantEcon Notes 的关注与支持。
Bookshelf项目保持开源，供有需要的用户使用。
祝贺Smit Lunagariya加入谷歌搜索团队！Smit 曾任 QuantEcon 研究助理，为项目做出大量贡献，祝愿其在机器学习团队工作顺利。
QuantEcon 于2024年7–8月在西非三所高校开展非洲暑期课程。我们致力于向全球学习者传授高级计算经济模型所需的基础技能，很高兴能与西非优秀学子交流学习。
QuantEcon 在智利央行开展研讨会，讲解Python高性能计算及其在经济学中的应用。
QuantEcon 本月举办两场研讨会，分别在哥伦比亚大学与国际货币基金组织（IMF）。
QuantEcon 于7月在西非三所高校开展非洲暑期课程。我们致力于向全球学习者传授高级计算经济模型所需的基础技能，很高兴能与西非优秀学子交流学习。
历史文章
layout: post title: “通过Google Colab运行QuantEcon教程！” author: Natasha Watkins excerpt: 你现在可以将教程以Jupyter笔记本形式在Google Colab中打开，支持在云端实时运行和编辑代码。tag: [news]—