La nivel macroeconomic, autorii demonstrează, pe baza ultimelor rezultate în cercetările mondiale asupra dinamicilor economice, importanța cunoașterii unor comportamente neașteptate, ciudate (dinamici de tip punct șa, de tip bifurcații Hopf etc.), care fac inoperante politicile clasice de reglare macroeconomică prin pârghii de politică fiscală sau monetară.
Prezentul volum, ca și celelalte două anterioare, sunt racordate la o bogată bibliografie de specialitate pe plan mondial.

Scopul principal al analizei avansate la nivel macroeconomic este acela de a asigura o mai bună înţelegere a structurii şi mecanismelor la nivelul economiei naţionale, printr-o abordare în profunzime a acestora din urmă.
Astfel, se prezintă: comportamentele celor doi agenţi economici importanţi (firma/gospodăria) şi bancă; aspectele fundamentale de luat în considerare în analiza la nivel macroeconomic; modelele economico-matematice de analiză a unei economii deschise mici; ajustarea şi stabilizarea dinamică a echilibrului la nivel macroeconomic din perspectiva economico-matematică.

Prin tematica tratată, lucrarea se adresează studenților ciberneticieni, dezvoltând, prin informațiile oferite, aptitudinile de analist în domeniul conducerii proceselor din economia de piață, dar se adresează și celor care doresc să cunoască mecanismele economice de piață și evoluția diferiților indicatori micro și macroeconomici.

În lucrarea „Microeconomie avansată. Economia informației” sunt tratate, printre altele, atitudinea agenţilor economici faţă de risc, cererea de asigurare şi influenţa impozitării venitului unui agent economic asupra economisirii, teoria echilibrului general, contracte cu informaţie sintetică, mecanismul optim de plăţi şi nivelul optim de efort. Manualul conține o ilustrare geometrică a problemei de risc moral, precum și modele de selecţie adversă (antiselecție).

Data Science (DS) este un domeniu multidisciplinar care include statistica, informatica, învățarea automată (ML-Machine Learning) și expertiza în domeniu, pentru a obține cunoștințe și informații din date deja existente.
Lucrarea Data Science utilizând mediul R. Teorie şi aplicaţii  este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puţin analitice referitoare la știința datelor.