对这个问题分享一点自己的经验。
我在国内本科和硕士阶段学过几轮高级宏观经济学，什么Ramsey model, dynamic programming, contraction mapping, OLG, 学过好几遍，模型推导背的很麻利，但是始终觉得自己对宏观经济学一知半解，非常别扭。
去美国念phd，第一年的宏观经济学四个教授密集教了一个学期，才豁然开朗。phd期间学的宏观和我之前学的最大区别是，是否建立起了“宏观经济是一个系统“的概念。
一个宏观模型通常有两部分：decision problem和market equilibrium。第一部分decision problem相对直接，就是每一个agent做最优化，optimality condition就是marginal benefit = marginal cost。第二部分就是市场要出清，以及perceived law of motion should be consistent with actual law of motion。第二部分建立了宏观经济作为一个“系统”的存在，也是模型求解和用于解释现象的关键。在phd以前的学习中，我总是把精力花在理解decision problem上，而忽略了理解market equilibrium condition （在基础模型中通常以market clearing condition形式存在）。
为什么会这样呢？因为在phd以前的学习中，老师都是教我们列出equilibrium condition，然后要么在特殊情况下手动求解，要么做一些简单的数值解。equilibrium condition在逻辑上是并行的，所以一个模型就是一个差分方程组 – 解方程组的时候我们不会去在意哪个方程在前哪个在后。
宏观模型不是这样的。在这里要强调Minnesota学派对宏观模型的表述。这一派的经济学家对模型的表述要求十分严格乃至死板，必须清晰地定义individual state variable, aggregate state variable，写出decision problem的optimality condition，写出individual state和aggregate state 或者asset price law of motion consistency的条件以及market clearing。phd期间我们宏观的第一个quarter就只学了一件事，如何定义均衡。老师出题就是出各种各样的模型变体让我们定义均衡，考试也就考这些。那一部分的考试没有什么人是不会做的，但也没有什么人是能拿满分的，因为要满足所有的表述都精确实在太难了。当时学的时候我是蛮反感的，觉得把大好青春浪费在翻来覆去定义均衡上，对宏观经济的理解毫无寸进。后来做宏观research，听seminar，见了很多越来越复杂的模型，才深刻体会了这样训练的意义和价值，了解了什么叫磨刀不误砍柴工。在一个复杂的模型里，变量之间的逻辑关系千头万绪，抓住定义均衡的几个步骤，宏观模型就变得清晰明了了。当然啦，能不能最后解得出来这个要看各人的功力，但至少理解别人的paper可以事半功倍。我在写paper的时候，导师强调必须要清晰准确地定义均衡。有一次我present完自己的paper，就被批评为什么没有一页slides定义了均衡，吓得我赶紧补上。
我会推荐这个世界上最好的宏观经济学教材, by Dirk Krueger
https://perhuaman.files.wordpress.com/2014/06/macrotheory-dirk-krueger.pdf
链接上是多年前的一个版本。后来他的讲义扩展成了两门课的教材，第一门课是一年级的宏观基础，第二门课讲heterogeneous agent model。教材的2， 3， 6章就是围绕着定义均衡展开的，或者换句话说，这部分内容的核心是教我们怎么定义均衡，而不是告诉我们rbc/growth模型是怎么回事。第二章还讲了risk sharing，这是多数一年级宏观课不教的，但十分重要。
这本教材的适用对象，是希望系统学习宏观经济学，理解宏观经济学前沿文献，乃至从事宏观经济学研究的朋友们。它只能帮我们打一个理解宏观经济模型的坚实基础，往后的旅程，还得各随因缘。如果你想快速了解宏观经济学对一些具体的宏观经济问题有什么见解，那么它不适合你。这本教材的精彩在于它的“方法论”性质，而具体内容其实非常少，只是介绍了几个经典模型。如果是抱着“对问题的见解”这一目的，几乎所有博士阶段的宏观经济学教材都不适合，因为它们或多或少都是方法和研究导向的。如果想了解文献对某一具体问题的研究进展，不如读journal of economic perspective, journal of economic literature, annual review of economics, handbook of macroeconomics, 或者其他各种的综述文章，或者imf的研究报告和工作论文来得更有效。
另一个学习宏观经济学的不二法门，就是动手写code。我发现很多学生学习宏观，都从来没有写过code（我自己在本科研究生阶段，虽然学了很多高级宏观，没有写过一行matlab code），这是不可以的。只有在数值求解模型和simulation中，我们才可能理解一个模型，才能理解为什么说宏观经济是个系统，理解为什么说模型是个laboratory。毕竟现在的模型能手解的已经凤毛麟角了，停留在罗列equlibrium condition无助于理解模型。提一下dynare。很多宏观模型都可以用dynare解，方便快捷。如果是在做研究中，当然没问题，有方便的方法没有理由不用。但是如果是为了加深对宏观模型的理解，建议还是老老实实地recursively用value function iteration或者time iteration解几个宏观模型，悟一悟这些个模型到底在干啥。
最后说一下数学。严格地说，要从底部学好宏观，需要的数学是很深的，读一下stokey-lucas那本书就知道。只不过，对大多数应用宏观研究，不需要那么多数学，会基本的微积分和概率统计就可以了，可能还需要知道一点点的contraction mapping和numerical知识。所以，如果你并不想成为一个extremely hard core macro theorist（证明存在唯一性那种），不必把精力放在复杂的数学上。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：阳羽
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