对于粘性信息理论及其对于宏观经济研究的作用，《粘性信息与宏观经济波动研究》以忠实介绍为主，并有一些简要的评述。按照从理论到应用的分析路径，全书共分六章，主要内容如下：第一章主要梳理新凯恩斯粘性信息理论的基本思想与发展路径，研究该理论对于宏观经济分析的意义；第二章和第三章研究理性疏忽假说及其对于经济周期理论的影响，第二章着重从建模思想方法的角度研究理性疏忽理论对于真实经济周期理论的发展，而第三章则介绍了具有信息处理约束的经济周期与增长模型；第四章研究粘性信息的菲利普斯曲线，并尝试建立中国的粘性信息菲利普斯曲线；第五章分析粘性信息条件下的通货膨胀动态机制；第六章的主题是粘性信息下的最优货币政策研究。

　　虽然普通人的注意力有限，无法处理所有信息，这一理念容易理解，但对信息处理能力限制进行数学描述并应用于经济模型却面临着巨大的挑战。理陛疏忽建模的基本思想是，受限于信息处理能力，人们无法准确知道世界的真实状态，但是人们可以观察、收集到一些信号，并通过这些信号得到真实状态的概率分布。而理性疏忽就体现在，决策者在—定信息处理能力下，针对所考虑的目标，通过选择最优信号（即条件概率分布），尽可能地减少真实状态的不确定性。这个过程就如我们并不知道确切的温度是多少，但是可以通过看温度计来了解当前温度的情况。这里，温度计就相当于前面提到的信号或概率分布、然而，温度计有很多种，如果我们想要？解的是自己的体温，就要选择在30℃-40℃范围内精确的体温表，而不是气象温度计，这种选择温度计的过程就相当于决策者寻找最优概率分布的过程。
　　Sims以Shanno信息论为基础，用信道容量（Channel Capaeny）的概念来表示经济主体的信息处理能力，用不确定性的减少来度量信息流量，用熵来度量随机变量的不确定性。
　　假设随机变量x的概率密度函数为f（x），则x的熵为H（X）=-E〔logf（x）〕，可以看出随机变量的不确定性不是取决于变量的实际值而取决于变量的概率分布。在量化了随机变量的不确定性后，信息流的数学表达式为：
　　I（X；Y）=H（X）-H（X/Y）
　　I（X；y）≤K
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前言

第1章 新凯恩斯主义粘性信息理论
1.1 引言
1.2 粘性信息的含义
1.2.1 粘性信息的理论背景
1.2.2 粘性信息的内涵
1.2.3 基本模型：粘性信息菲利普斯曲线
1.3 理性疏忽：信息粘性的根源
1.3.1 完全理性假说的非现实性
1.3.2 理性疏忽与最优采样
1.3.3 疏忽模型的细化
1.4 粘性信息对经济分析的含义
1.4.1 粘性信息的一般均衡模型
1.4.2 理性疏忽条件下的经济波动与周期
1.4.3 粘性信息对于经济政策的意义
1.5 经验检验与批评意见
1.5.1 对粘性信息理论的经验验证
1.5.2 对粘性信息理论的批评意见
1.6 简要的评论
参考文献

第2章 理性疏忽建模思想及其对RBC模型的发展
2.1 引言
2.2 有限信息处理能力的数学表示
2.3 理性疏忽LQG框架与两时期模型
2.4 理性疏忽条件下的RBc模型及经济解释
2.4.1 单一状态变量的随机增长模型
2.4.2 多状态变量的RBC模型
2.4.3 两时期劳动供给模型
2.5 进一步研究方向
2.6 结论
参考文献

第3章 理性疏忽、粘性信息与经济周期
3.1 理性疏忽的含义
3.2 信息处理约束条件
3.3 理性疏忽经济周期理论的发展
3.4 理性疏忽框架下的经济周期模型
3.4.1 家庭
3.4.2 厂商
……
第4章 粘性信息菲利普斯曲线模型
第5章 粘性信息与通货膨胀动态机制
第6章 粘性信息框架下的最优货币政策