經(jīng)濟預(yù)測與決策（教育部經(jīng)濟管理類核心課程教材）
定 價：28 元
叢書名：教育部經(jīng)濟管理類核心課程教材
- 作者：易丹輝
- 出版時間：2018/9/1
- ISBN：9787300261225
- 出 版 社：中國人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類：F201
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：128開
社會經(jīng)濟活動中,存在許多未知的因素，為了克服未知因素可能帶來的消極后果，有必要通過對客觀事物發(fā)展規(guī)律的認識，來預(yù)測其未來的發(fā)展狀況。本書根據(jù)經(jīng)濟管理的需要介紹了用于預(yù)測的定性和定量分析方法。為了將每種具體方法與我國的社會經(jīng)濟實際相結(jié)合，在介紹每種方法之后都配有實例說明其應(yīng)用，為便于初學(xué)者操作，書中所有計算應(yīng)用Excel 2016完成。
本書內(nèi)容實用，結(jié)構(gòu)清晰，實例豐富，可操作性強，可作為高等學(xué)校預(yù)測與決策課程的教材，也可作為經(jīng)濟管理類專業(yè)的培訓(xùn)和自學(xué)教材。
易丹輝， 中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。研究方向為風(fēng)險管理與保險、預(yù)測與決策，主要從事統(tǒng)計方法在經(jīng)濟、金融、保險、醫(yī)療、管理等領(lǐng)域應(yīng)用的研究，講授統(tǒng)計預(yù)測、預(yù)測動態(tài)、實驗設(shè)計、金融風(fēng)險分析技術(shù)、時間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用等課程。
第1章經(jīng)濟預(yù)測概述
1.1經(jīng)濟預(yù)測的含義
1.2經(jīng)濟預(yù)測的分類
1.2.1按預(yù)測范圍分類
1.2.2按預(yù)測時間分類
1.2.3按預(yù)測對象分類
1.2.4按預(yù)測方法分類
1.3經(jīng)濟預(yù)測的基本思路和過程
1.3.1明確預(yù)測目的
1.3.2收集相應(yīng)的資料
1.3.3選擇預(yù)測方法
1.3.4實施預(yù)測
1.3.5評價預(yù)測精度
1.4預(yù)測的實現(xiàn)
1.4.1數(shù)學(xué)函數(shù)
1.4.2統(tǒng)計函數(shù)
1.4.3菜單功能
第2章定性預(yù)測
2.1經(jīng)驗判斷法預(yù)測
2.1.1個人判斷預(yù)測
2.1.2集體判斷預(yù)測
2.2德爾菲法預(yù)測
2.2.1德爾菲法的定義與特點
2.2.2德爾菲法的實施
2.2.3德爾菲法的優(yōu)點與不足
2.2.4德爾菲法在臨床方案質(zhì)量評估中的應(yīng)用
2.3類推預(yù)測
2.3.1類推預(yù)測方法
2.3.2應(yīng)用示例
第3章回歸預(yù)測
3.1一元線性回歸預(yù)測
3.1.1模型形式
3.1.2參數(shù)估計
3.1.3模型檢驗和評價
3.1.4預(yù)測精度的測定
3.2多元線性回歸預(yù)測
3.2.1基本原理
3.2.2模型檢驗
3.3含虛擬變量的回歸預(yù)測
3.3.1虛擬變量的設(shè)置
3.3.2虛擬變量對模型的影響
3.3.3虛擬變量的應(yīng)用
3.4非線性回歸預(yù)測
3.4.1模型形式
3.4.2參數(shù)估計與檢驗
第4章傳統(tǒng)時間序列預(yù)測
4.1趨勢外推預(yù)測
4.1.1模型形式
4.1.2參數(shù)估計
4.1.3模型分析與評價
4.2平滑預(yù)測
4.2.1移動平均預(yù)測
4.2.2指數(shù)平滑法
4.3季節(jié)模型預(yù)測
4.3.1季節(jié)趨勢乘法模型
4.3.2季節(jié)趨勢加法模型
第5章隨機時間序列預(yù)測
5.1概述
5.1.1模型引進
5.1.2自相關(guān)函數(shù)
5.1.3偏自相關(guān)函數(shù)
5.2時間序列特性的分析
5.2.1隨機性的測定
5.2.2時間序列的平穩(wěn)性
5.2.3時間序列季節(jié)性的識別
5.3ARMA模型及其改進
5.3.1ARMA模型
5.3.2ARMA模型的改進
5.4隨機時間序列模型的建立
5.4.1模型的識別
5.4.2模型參數(shù)的估計
5.4.3模型的檢驗
5.5時間序列模型預(yù)測
5.5.1預(yù)測值的計算
5.5.2預(yù)測的置信限
第6章馬爾可夫法
6.1基本概念
6.1.1馬爾可夫鏈
6.1.2狀態(tài)及狀態(tài)轉(zhuǎn)移
6.1.3狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣
6.2馬爾可夫預(yù)測法
6.2.1一重鏈狀相關(guān)預(yù)測
6.2.2模型預(yù)測
6.2.3狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣在預(yù)測中的作用
6.3馬氏鏈的穩(wěn)定狀態(tài)及其應(yīng)用
6.3.1馬氏鏈的穩(wěn)態(tài)概率
6.3.2終極占有率預(yù)測
第7章其他預(yù)測方法
7.1Panel Data 模型預(yù)測
7.1.1模型的基本問題
7.1.2模型的基本類型
7.1.3固定效應(yīng)模型
7.1.4參數(shù)估計
7.1.5模型檢驗
7.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
7.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的條件
7.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的方式
7.2.3預(yù)測應(yīng)用示例
第8章決策
8.1決策的基本概念
8.1.1決策的含義
8.1.2決策的類型
8.2決策準則
8.2.1不確定型決策準則
8.2.2風(fēng)險型決策準則
8.3決策樹
8.3.1決策樹的結(jié)構(gòu)
8.3.2單級決策
8.3.3多級決策
8.3.4敏感性分析
8.4貝葉斯決策
8.4.1有關(guān)概念
8.4.2貝葉斯決策程序
8.4.3貝葉斯決策的應(yīng)用示例
參考文獻
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