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經濟預測與決策技術及MATLAB實現 版權信息
- ISBN：9787111773245
- 條形碼：9787111773245 ; 978-7-111-77324-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
經濟預測與決策技術及MATLAB實現 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
經濟預測與決策技術及MATLAB實現 內容簡介
本書從模型的基本知識和理論出發，采用經濟、金融、管理等領域的實際案例，編寫相應的MATLAB程序，并得出含有大量數據和套用模型的運行結果，使復雜的問題簡單化。讀者無須掌握大量的計算機知識，只需復制例題、案例中相應的程序，就可以解決自己想處理的問題。本書為讀者提供了解決實際問題的方法和手段。本書主要內容包括定性預測法、彈性預測法、投入產出預測法、趨勢外推預測法、時間序列預測法、干預分析模型預測法、馬爾可夫鏈預測法、灰色預測法、景氣預測法、神經網絡預測法等預測方法，以及層次分析法、熵權法、逼近理想解排序法、數據包絡分析法等決策評價技術，匯總了當代經濟預測與決策的方法、理論和模型，具有較高的學術參考價值。本書可作為高等院校經濟學類、金融學類、工商管理類、統計學及計算機類等專業本科生和研究生的教科書或參考書，也可供從事經濟管理研究、經濟預測與決策的人員參考。
經濟預測與決策技術及MATLAB實現 目錄
目 錄
前言
第1章 MATLAB的基本計算與統計數據處理1
本章要點1
1.1 數值計算1
1.1.1 基本運算與函數1
1.1.2 數組運算2
1.1.3 矩陣生成3
1.1.4 矩陣運算5
1.2 符號計算6
1.2.1 創建符號變量與對象6
1.2.2 符號微積分6
1.3 解方程9
1.3.1 代數方程的符號解9
1.3.2 常微分方程的符號解10
1.3.3 利用矩陣解線性方程組10
1.4 統計數據的處理13
1.4.1 數據的保存和調用13
1.4.2 基本統計量函數15
1.4.3 概率分布函數18
1.4.4 統計作圖19
1.4.5 參數估計25
1.4.6 假設檢驗27
練習與提高32
第2章 經濟預測概述33
本章要點33
2.1 預測的基本概念與原理33
2.1.1 預測的基本概念33
2.1.2 預測的基本原理33
2.2 經濟預測的內容與步驟34
2.2.1 經濟預測學的研究內容 34
2.2.2 經濟預測的主要內容35
2.2.3 預測的一般步驟35
2.3 預測資料的收集與預處理36
2.3.1 數據的收集與預處理36
2.3.2 數據類型37
2.3.3 數據的分析與鑒別37
2.4 數據的初始化處理43
2.5 樣本預測及精度評價45
2.5.1 樣本內預測與樣本外預測45
2.5.2 預測的精度評價45
練習與提高45
第3章 定性預測法47
本章要點47
3.1 集合意見預測法47
3.1.1 常用的集合意見預測法47
3.1.2 集合意見預測法的應用49
3.2 德爾菲法51
3.2.1 德爾菲法的基本內容51
3.2.2 德爾菲法的應用53
3.3 主觀概率預測法55
3.3.1 主觀概率概述55
3.3.2 常用的主觀概率預測法55
3.3.3 主觀概率預測法的應用56
3.4 市場預測法59
練習與提高61
第4章 彈性預測法63
本章要點63
4.1 彈性系數的基本理論63
4.1.1 彈性與彈性系數63
4.1.2 彈性分類63
4.1.3 彈性系數的計算64
4.1.4 常用函數的彈性64
4.2 消費需求彈性預測法65
4.2.1 需求的價格彈性預測法65
4.2.2 需求的收入彈性預測法66
4.2.3 需求的交叉彈性預測法66
4.2.4 多種彈性系數綜合預測法67
4.3 市場供應彈性預測法67
4.4 產出彈性預測法68
4.4.1 單一投入要素的產出彈性68
4.4.2 生產彈性69
4.5 案例分析72
4.5.1 能源消費需求量預測72
4.5.2 全國鐵路、公路客貨運量預測74
練習與提高76
第5章 投入產出預測法78
本章要點78
5.1 投入產出模型78
5.1.1 價值型投入產出表78
5.1.2 投入產出的基本平衡關系79
5.1.3 直接消耗系數80
5.1.4 完全消耗系數81
5.1.5 影響力系數與感應度系數81
5.1.6 勞動報酬和勞動力需求81
5.1.7 實物型投入產出表82
5.2 案例分析83
5.2.1 國民經濟投入產出預測83
5.2.2 企業投入產出預測87
練習與提高89
第6章 趨勢外推預測法91
本章要點91
6.1 一元線性回歸法91
6.2 多項式曲線擬合法96
6.3 多元回歸法99
6.3.1 多元線性回歸99
6.3.2 多項式回歸102
6.3.3 多元函數回歸102
6.4 交互式回歸法103
6.4.1 一元多項式回歸命令103
6.4.2 多元二項式回歸命令105
6.4.3 逐步回歸命令107
6.5 加權擬合直線方程法110
6.6 非線性回歸法112
6.6.1 非線性模型的線性化112
6.6.2 非線性回歸命令117
6.6.3 邏輯增長曲線模型118
6.7 虛變量回歸分析120
6.8 案例分析123
6.8.1 我國人口預測模型123
6.8.2 投資額模型128
練習與提高130
第7章 時間序列預測法132
本章要點132
7.1 移動平均值預測法132
7.1.1 一次移動平均法132
7.1.2 二次移動平均法133
7.2 指數平滑預測法135
7.2.1 一次指數平滑法135
7.2.2 二次指數平滑法137
7.2.3 三次指數平滑法139
7.2.4 霍爾特雙參數線性指數平滑法141
7.3 季節指數預測法143
7.3.1 季節性水平模型143
7.3.2 季節性趨勢模型146
7.3.3 季節性環比法模型148
7.4 時間序列分解法150
7.5 ARMA模型預測法153
7.5.1 ARMA模型的基本形式153
7.5.2 ARMA模型的相關性分析及識別154
7.5.3 ARMA模型的參數估計158
7.5.4 ARMA模型的預測159
7.6 案例分析161
7.6.1 利用指數平滑法預測GDP161
7.6.2 利用ARMA模型預測股票價格166
練習與提高170
第8章 干預分析模型預測法173
本章要點173
8.1 干預分析模型的基本形式173
8.1.1 干預分析模型的基本變量173
8.1.2 干預事件的形式173
8.1.3 干預分析模型的預測過程174
8.2 案例分析175
練習與提高179
第9章 馬爾可夫鏈預測法181
本章要點181
9.1 馬爾可夫鏈的基本理論181
9.1.1 馬爾可夫鏈的基本概念181
9.1.2 馬爾可夫鏈的預測原理182
9.2 案例分析184
9.
前言
第1章 MATLAB的基本計算與統計數據處理1
本章要點1
1.1 數值計算1
1.1.1 基本運算與函數1
1.1.2 數組運算2
1.1.3 矩陣生成3
1.1.4 矩陣運算5
1.2 符號計算6
1.2.1 創建符號變量與對象6
1.2.2 符號微積分6
1.3 解方程9
1.3.1 代數方程的符號解9
1.3.2 常微分方程的符號解10
1.3.3 利用矩陣解線性方程組10
1.4 統計數據的處理13
1.4.1 數據的保存和調用13
1.4.2 基本統計量函數15
1.4.3 概率分布函數18
1.4.4 統計作圖19
1.4.5 參數估計25
1.4.6 假設檢驗27
練習與提高32
第2章 經濟預測概述33
本章要點33
2.1 預測的基本概念與原理33
2.1.1 預測的基本概念33
2.1.2 預測的基本原理33
2.2 經濟預測的內容與步驟34
2.2.1 經濟預測學的研究內容 34
2.2.2 經濟預測的主要內容35
2.2.3 預測的一般步驟35
2.3 預測資料的收集與預處理36
2.3.1 數據的收集與預處理36
2.3.2 數據類型37
2.3.3 數據的分析與鑒別37
2.4 數據的初始化處理43
2.5 樣本預測及精度評價45
2.5.1 樣本內預測與樣本外預測45
2.5.2 預測的精度評價45
練習與提高45
第3章 定性預測法47
本章要點47
3.1 集合意見預測法47
3.1.1 常用的集合意見預測法47
3.1.2 集合意見預測法的應用49
3.2 德爾菲法51
3.2.1 德爾菲法的基本內容51
3.2.2 德爾菲法的應用53
3.3 主觀概率預測法55
3.3.1 主觀概率概述55
3.3.2 常用的主觀概率預測法55
3.3.3 主觀概率預測法的應用56
3.4 市場預測法59
練習與提高61
第4章 彈性預測法63
本章要點63
4.1 彈性系數的基本理論63
4.1.1 彈性與彈性系數63
4.1.2 彈性分類63
4.1.3 彈性系數的計算64
4.1.4 常用函數的彈性64
4.2 消費需求彈性預測法65
4.2.1 需求的價格彈性預測法65
4.2.2 需求的收入彈性預測法66
4.2.3 需求的交叉彈性預測法66
4.2.4 多種彈性系數綜合預測法67
4.3 市場供應彈性預測法67
4.4 產出彈性預測法68
4.4.1 單一投入要素的產出彈性68
4.4.2 生產彈性69
4.5 案例分析72
4.5.1 能源消費需求量預測72
4.5.2 全國鐵路、公路客貨運量預測74
練習與提高76
第5章 投入產出預測法78
本章要點78
5.1 投入產出模型78
5.1.1 價值型投入產出表78
5.1.2 投入產出的基本平衡關系79
5.1.3 直接消耗系數80
5.1.4 完全消耗系數81
5.1.5 影響力系數與感應度系數81
5.1.6 勞動報酬和勞動力需求81
5.1.7 實物型投入產出表82
5.2 案例分析83
5.2.1 國民經濟投入產出預測83
5.2.2 企業投入產出預測87
練習與提高89
第6章 趨勢外推預測法91
本章要點91
6.1 一元線性回歸法91
6.2 多項式曲線擬合法96
6.3 多元回歸法99
6.3.1 多元線性回歸99
6.3.2 多項式回歸102
6.3.3 多元函數回歸102
6.4 交互式回歸法103
6.4.1 一元多項式回歸命令103
6.4.2 多元二項式回歸命令105
6.4.3 逐步回歸命令107
6.5 加權擬合直線方程法110
6.6 非線性回歸法112
6.6.1 非線性模型的線性化112
6.6.2 非線性回歸命令117
6.6.3 邏輯增長曲線模型118
6.7 虛變量回歸分析120
6.8 案例分析123
6.8.1 我國人口預測模型123
6.8.2 投資額模型128
練習與提高130
第7章 時間序列預測法132
本章要點132
7.1 移動平均值預測法132
7.1.1 一次移動平均法132
7.1.2 二次移動平均法133
7.2 指數平滑預測法135
7.2.1 一次指數平滑法135
7.2.2 二次指數平滑法137
7.2.3 三次指數平滑法139
7.2.4 霍爾特雙參數線性指數平滑法141
7.3 季節指數預測法143
7.3.1 季節性水平模型143
7.3.2 季節性趨勢模型146
7.3.3 季節性環比法模型148
7.4 時間序列分解法150
7.5 ARMA模型預測法153
7.5.1 ARMA模型的基本形式153
7.5.2 ARMA模型的相關性分析及識別154
7.5.3 ARMA模型的參數估計158
7.5.4 ARMA模型的預測159
7.6 案例分析161
7.6.1 利用指數平滑法預測GDP161
7.6.2 利用ARMA模型預測股票價格166
練習與提高170
第8章 干預分析模型預測法173
本章要點173
8.1 干預分析模型的基本形式173
8.1.1 干預分析模型的基本變量173
8.1.2 干預事件的形式173
8.1.3 干預分析模型的預測過程174
8.2 案例分析175
練習與提高179
第9章 馬爾可夫鏈預測法181
本章要點181
9.1 馬爾可夫鏈的基本理論181
9.1.1 馬爾可夫鏈的基本概念181
9.1.2 馬爾可夫鏈的預測原理182
9.2 案例分析184
9.
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