內容簡介

　　《經濟預測方法及MATLAB實現》從模型的基本知識和理論齣發，采用經濟、金融等領域的實際案例，編寫相應的MATLAB程序，輕鬆地得齣含大量數據並套用模型的計算結果，使復雜的問題簡單化。學習者無需掌握大量的計算機知識，隻需根據例題、案例中相應的程序，就可以解決自己想處理的問題，本書真正為讀者提供瞭一套“手把手”處理問題的方法和解決問題的手段。
　　本書主要講述的經濟預測方法有：定性預測法、彈性預測法、投入産齣預測法、趨勢外推預測法、時間序列預測法、乾預分析模型預測法、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，匯總瞭當代經濟預測的方法、理論和模型，具有較高的學術參考價值。
　　本書不僅適用於經濟、金融專業，也適用於管理、人力資源、統計學以及計算機等專業；既可作為大學生和研究生的教科書和參考書，也可作為從事經濟研究、經濟預測人員及計量經濟學教學人員等的參考用書。

目錄

前言
第1章 MATLAB的基本計算與統計數據處理
1.1 數值計算
1.1.1 基本運算與函數
1.1.2 數組運算
1.1.3 矩陣生成
1.1.4 矩陣運算
1.2 符號計算
1.2.1 創建符號變量與對象
1.2.2 符號微積分
1.3 解方程
1.3.1 代數方程的符號解
1.3.2 常微分方程的符號解
1.3.3 利用矩陣解綫性方程組
1.4 統計數據的處理
1.4.1 數據的保存和調用
1.4.2 基本統計量函數
1.4.3 概率分布函數
1.4.4 統計作圖
1.4.5 參數估計
1.4.6 假設檢驗
練習與提高
第2章 經濟預測概述
2.1 預測的基本概念與原理
2.1.1 預測的基本概念
2.1.2 預測的基本原理
2.2 經濟預測的內容與步驟
2.2.1 經濟預測學的研究內容
2.2.2 經濟預測的主要內容
2.2.3 預測的一般步驟
2.3 預測資料的收集與預處理
2.3.1 數據的收集與處理
2.3.2 數據類型
2.3.3 數據的分析與鑒彆
2.4 數據初始化處理
2.5 樣本預測及精度評價
2.5.1 樣本內預測與樣本外預測
2.5.2 預測的精度評價
練習與提高
第3章 定性預測法
3.1 集閤意見預測法
3.1.1 集閤專傢意見預測法
3.1.2 集閤企業經營管理人員意見預測法
3.1.3 集閤業務人員意見預測法
3.1.4 集閤用戶意見預測法
3.1.5 綜閤判斷預測法
3.1.6 集閤意見預測法的應用
案例一：産品銷售量預測
案例二：新産品市場需求量預測
3.2 德爾菲法
3.2.1 德爾菲法的基本內容
3.2.2 德爾菲法的應用
案例一：新産品市場銷售量預測
案例二：中空保溫玻璃的銷售預測
3.3 主觀概率預測法
3.3.1 主觀概率概述
3.3.2 主觀概率加權平均法
3.3.3 纍計概率中位數法
3.3.4 主觀概率預測法的應用
案例：餐飲業零售額預測
3.4 市場預測法
3.4.1 聯測法
3.4.2 轉導法
3.4.3 對比類推法
練習與提高
第4章 彈性預測法
4.1 彈性係數的基本理論
4.1.1 彈性與彈性係數
4.1.2 彈性係數的分類
4.1.3 彈性係數的計算
4.1.4 常用函數的彈性
4.2 消費需求彈性預測法
4.2.1 需求的價格彈性預測法
4.2.2 需求的收入彈性預測法
4.2.3 需求的交叉彈性預測法
4.2.4 多種彈性係數綜閤預測法
4.3 市場供應彈性預測法
4.4 産齣彈性預測法
4.4.1 單一投入要素的産齣彈性
4.4.2 生産彈性
4.5 案例分析
4.5.1 石油消費需求量預測
4.5.2 全國公路客貨運量預測
練習與提高
第5章 投入産齣預測法
5.1 投入産齣模型
5.1.1 價值型投入産齣錶
5.1.2 投入産齣的基本平衡關係
5.1.3 直接消耗係數
5.1.4 完全消耗係數
5.1.5 勞動報酬和勞動力需求
5.1.6 實物型投入産齣錶
5.2 案例分析
5.2.1 國民經濟投入産齣預測
5.2.2 企業投入産齣預測
練習與提高
第6章 趨勢外推預測法
6.1 綫性迴歸基本理論
6.2 多項式麯綫擬閤法
6.3 多元迴歸法
6.3.1 多元綫性迴歸
6.3.2 多項式迴歸
6.3.3 多元函數迴歸
6.4 交互式迴歸法
6.4.1 一元多項式迴歸命令
6.4.2 多元二項式迴歸命令
6.4.3 逐步迴歸命令
6.5 加權擬閤直綫方程法
6.6 非綫性迴歸法
6.6.1 非綫性模型的綫性化
6.6.2 非綫性迴歸命令
6.6.3 邏輯增長麯綫模型
6.7 虛變量迴歸分析
6.8 案例分析
6.8.1 我國人口預測模型
6.8.2 投資額模型
練習與提高
第7章 時間序列預測法
7.1 移動平均值預測法
7.1.1 一次移動平均法
7.1.2 二次移動平均法
7.2 指數平滑預測法
7.2.1 一次指數平滑法
7.2.2 二次指數平滑法
7.3 季節指數預測法
7.3.1 季節性水平模型
7.3.2 季節性趨勢模型
7.3.3 季節性環比法模型
7.4 時間序列分解法
7.5 ARMA模型預測法
7.5.1 ARMA模型的基本形式
7.5.2 ARMA模型的相關性分析及識彆
7.5.3 ARMA模型的參數估計
7.5.4 ARMA模型的預測
7.6 案例分析
7.6.1 利用移動平均法預測股票走勢
7.6.2 利用ARMA模型預測股票價格
練習與提高
第8章 乾預分析模型預測法
8.1 乾預分析模型的基本形式
8.1.1 乾預分析模型的基本變量
8.1.2 乾預事件的形式
8.1.3 乾預分析模型的預測過程
8.2 案例分析
練習與提高
第9章 馬爾可夫鏈預測法
9.1 馬爾可夫鏈的基本理論
9.1.1 馬爾可夫鏈的基本概念
9.1.2 馬爾可夫鏈的預測原理
9.2 案例分析
9.2.1 市場占有率預測
9.2.2 股票價格走勢預測
9.2.3 加權馬氏鏈法預測證券指數走勢
9.2.4 期望利潤預測
練習與提高
第10章 灰色預測法
10.1 灰色預測的基本內容
10.1.1 灰色預測的基本概念
10.1.2 灰色預測GM(1,1)模型
10.1.3 灰色預測GM(1,1)修正模型
10.1.4 灰色預測GM(1,n)模型
10.1.5 灰色災變預測模型
10.2 案例分析
10.2.1 房地産消費價格指數預測
10.2.2 國內生産總值預測
10.2.3 城市居民消費支齣預測
10.2.4 股票灰色災變預測
10.2.5 重大乾旱災害預測
練習與提高
第11章 景氣預測法
11.1 景氣預測的基本理論
11.1.1 景氣指標體係的基本概念
11.1.2 景氣循環法的預測過程
11.1.3 景氣綜閤評分--預警係統
11.2 案例分析
11.2.1 國房景氣指數
11.2.2 上海房地産景氣指數
練習與提高
第12章 神經網絡預測法
12.1 神經網絡的基本理論
12.1.1 人工神經網絡
12.1.2 BP神經網絡的基本原理
12.1.3 BP神經網絡的過程
12.1.4 BP神經網絡預測
12.2 BP神經網絡的MATLAB函數
12.3 案例分析
12.3.1 北京市房地産開發投資及銷售分析
12.3.2 深證綜閤指數預測
練習與提高
附錄
附錄A 加權馬氏鏈法預測程序
附錄B 上海市房地産市場指標數據
附錄C 深證綜指指標值數據
參考文獻

前言/序言

案例分析

此書適閤本科生教學使用

深證綜指指標值數I據

預測的精度評價

2012標準實例教程k（附CD-ROM光盤1張）

逐步迴a歸命令

古代的那些文人墨客,都有一個相同的愛好-------讀書.書是人類進步的階梯.讀書是每個人都做過的事情,有許多人愛書如寶,手不釋捲,因為一本好書可以影響一個人的一生.那麼,讀書有哪些好處呢?1讀書可以豐富我們的知識量.多讀一些好書,能讓我們瞭解許多科學知識.2讀書可以讓我們擁有"韆裏眼".俗話說的好"秀纔不齣門,便知天下事.""運籌帷幄,決勝韆裏."多讀一些書,能通古今,通四方,很多事都可以未蔔先知.3讀書可以讓我們勵誌.讀一些有關曆史的書籍,可以激起我們的愛國熱情.4讀書能提高我們的寫作水平.讀一些有關寫作方麵的書籍,能使我們改正作文中的一些不足,從而提高瞭我們的習作水平.讀書的好處還有一點,就是為我們以後的生活做準備.讀書的好處很多。讀書足以怡情，足以傅彩，足以長纔。其怡情也，最見於獨處幽居之時；其傅彩也，最見於高談闊論之中；其長纔也，最見於處世判事之際。練達之士雖能分彆處理細事或一一判彆枝節，然縱觀統籌、全局策劃，則非好學深思者莫屬。讀書費時過多易惰，文采藻飾太盛則矯，全憑條文斷事乃學究故態。讀書補天然之不足，經驗又補讀書之不足，蓋天生纔乾猶如自然花草，讀書然後知如何修剪移接；而書中所示，如不以經驗範之，則又大而無當。有一技之長者鄙讀書，無知者羨讀書，唯明智之士用讀書，然書並不以用處告人，用書之智不在書中，而在書外，全憑觀察得之。 　　讀書時不可存心詰難作者，不可盡信書上所言，亦不可隻為尋章摘句，而應推敲細思。書有可淺嘗者，有可吞食者，少數則須咀嚼消化。換言之，有隻須讀其部分者，有隻須大體涉獵者，少數則須全讀，讀時須全神貫注，孜孜不倦。書亦可請人代讀，取其所作摘要，但隻限題材較次或價值不高者，否則書經提煉猶如水經蒸餾，味同嚼蠟矣。讀書使人充實，討論使人機智，作文使人準確。因此不常作文者須記憶特強，不常討論者須天生聰穎，不常讀書者須欺世有術，始能無知而顯有知。 　　讀史使人明智，讀詩使人靈秀，數學使人周密，科學使人深刻，倫理學使人莊重，邏輯修辭之學使人善辯：凡有所學，皆成性格。人之纔智但有滯礙，無不可讀適當之書使之順暢，一如身體百病，皆可藉相宜之運動除之。滾球利睾腎，射箭利胸肺，漫步利腸胃，騎術利頭腦，諸如此類。如智力不集中，可令讀數學，蓋演算須全神貫注，稍有分散即須重演；如不能辨異，可令讀經院哲學，蓋是輩皆吹毛求疵之人；如不善求同，不善以一物闡證另一物，可令讀律師之案捲。如此頭腦中凡有缺陷，皆有特藥可醫。由此可見讀書的好處瞭

N多項式迴歸N

ARMA模型預測法