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.

Cartea este rezultatul a trei ani de căutari, de cercetări ale unei zone considerate încă albă, atât pentru teoria, cât, mai ales, pentru practica din țara noastră, dar care constituie deja o realitate prin modul în care diferite procese, activități, proiecte mai mult sau mai puțin complexe se desfășoară în economiile și societățile avansate.

Cartea este o sinteză a principalelor direcţii de cercetare în domeniul teoriei deciziei pe plan internaţional, reprezentând, în aceeaşi măsură, o contribuţie originală. Autorii ilustrează, într-o manieră creativă, pedagogică, modelele probabilistice, criteriile, axiomele, formulele etc., necesare în fundamentarea deciziilor, bazându-se pe analize, exemple şi contraexemple, interpretări geometrice şi grafice foarte bine realizate.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.

Volumul întâi începe cu tratarea uneia dintre cele mai intens dezbătute teme în literatura de specialitate, și anume creșterea economică, dezvoltând, mai apoi, din perspectivă cibernetică, probleme legate de teoria fluctuațiilor ciclice, de dinamica economiilor deschise și de deficitele bugetare și politicile fiscale.

În volumul al doilea (https://dev.editura.ase.ro/editura-ase/product/cibernetica-macroeconomica-suport-de-curs-volumul-2-reglarea-macroeconomica-prin-politici-monetare-si-modelarea-investitiilor/), autorii își propun o tematică largă privind dezechilibrele macroeconomice (inflația și politicile monetare, șomajul, investițiile, consumul) și mecanismele de reglare a lor.