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| 內容簡介： |
社会经济活动中,存在许多未知的因素，为了克服未知因素可能带来的消极后果，有必要通过对客观事物发展规律的认识，来预测其未来的发展状况。本书根据经济管理的需要介绍了用于预测的定性和定量分析方法。为了将每种具体方法与我国的社会经济实际相结合，在介绍每种方法之后都配有实例说明其应用，为便于初学者操作，书中所有计算应用Excel 2016完成。
本书内容实用，结构清晰，实例丰富，可操作性强，可作为高等学校预测与决策课程的教材，也可作为经济管理类专业的培训和自学教材。
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| 關於作者： |
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易丹辉， 中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向为风险管理与保险、预测与决策，主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究，讲授统计预测、预测动态、实验设计、金融风险分析技术、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。
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| 目錄：
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第1章经济预测概述
1.1经济预测的含义
1.2经济预测的分类
1.2.1按预测范围分类
1.2.2按预测时间分类
1.2.3按预测对象分类
1.2.4按预测方法分类
1.3经济预测的基本思路和过程
1.3.1明确预测目的
1.3.2收集相应的资料
1.3.3选择预测方法
1.3.4实施预测
1.3.5评价预测精度
1.4预测的实现
1.4.1数学函数
1.4.2统计函数
1.4.3菜单功能
第2章定性预测
2.1经验判断法预测
2.1.1个人判断预测
2.1.2集体判断预测
2.2德尔菲法预测
2.2.1德尔菲法的定义与特点
2.2.2德尔菲法的实施
2.2.3德尔菲法的优点与不足
2.2.4德尔菲法在临床方案质量评估中的应用
2.3类推预测
2.3.1类推预测方法
2.3.2应用示例
第3章回归预测
3.1一元线性回归预测
3.1.1模型形式
3.1.2参数估计
3.1.3模型检验和评价
3.1.4预测精度的测定
3.2多元线性回归预测
3.2.1基本原理
3.2.2模型检验
3.3含虚拟变量的回归预测
3.3.1虚拟变量的设置
3.3.2虚拟变量对模型的影响
3.3.3虚拟变量的应用
3.4非线性回归预测
3.4.1模型形式
3.4.2参数估计与检验
第4章传统时间序列预测
4.1趋势外推预测
4.1.1模型形式
4.1.2参数估计
4.1.3模型分析与评价
4.2平滑预测
4.2.1移动平均预测
4.2.2指数平滑法
4.3季节模型预测
4.3.1季节趋势乘法模型
4.3.2季节趋势加法模型
第5章随机时间序列预测
5.1概述
5.1.1模型引进
5.1.2自相关函数
5.1.3偏自相关函数
5.2时间序列特性的分析
5.2.1随机性的测定
5.2.2时间序列的平稳性
5.2.3时间序列季节性的识别
5.3ARMA模型及其改进
5.3.1ARMA模型
5.3.2ARMA模型的改进
5.4随机时间序列模型的建立
5.4.1模型的识别
5.4.2模型参数的估计
5.4.3模型的检验
5.5时间序列模型预测
5.5.1预测值的计算
5.5.2预测的置信限
第6章马尔可夫法
6.1基本概念
6.1.1马尔可夫链
6.1.2状态及状态转移
6.1.3状态转移概率矩阵
6.2马尔可夫预测法
6.2.1一重链状相关预测
6.2.2模型预测
6.2.3状态转移概率矩阵在预测中的作用
6.3马氏链的稳定状态及其应用
6.3.1马氏链的稳态概率
6.3.2终极占有率预测
第7章其他预测方法
7.1Panel Data 模型预测
7.1.1模型的基本问题
7.1.2模型的基本类型
7.1.3固定效应模型
7.1.4参数估计
7.1.5模型检验
7.2神经网络预测
7.2.1神经网络预测的条件
7.2.2神经网络预测的方式
7.2.3预测应用示例
第8章决策
8.1决策的基本概念
8.1.1决策的含义
8.1.2决策的类型
8.2决策准则
8.2.1不确定型决策准则
8.2.2风险型决策准则
8.3决策树
8.3.1决策树的结构
8.3.2单级决策
8.3.3多级决策
8.3.4敏感性分析
8.4贝叶斯决策
8.4.1有关概念
8.4.2贝叶斯决策程序
8.4.3贝叶斯决策的应用示例
参考文献
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