經濟預測方法及MATLAB實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊德平 等 著

圖書標籤:

• 經濟預測
• 時間序列分析
• MATLAB
• 計量經濟學
• 預測模型
• 數據分析
• 經濟學
• 統計學
• 模型實現
• 數值計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111369868

版次：1

商品編碼：10937230

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-02-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

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

好的，這是一份關於一本名為《經濟預測方法及MATLAB實現》的圖書的簡介，內容將側重於經濟預測領域，並盡可能避免提及該書具體內容的細節，而是從更宏觀的視角介紹相關領域。 --- 經濟預測理論與實踐：洞察未來，駕馭不確定性 在當今瞬息萬變的全球經濟格局中，對未來趨勢的準確把握是政府決策、企業戰略規劃乃至個人投資管理的核心能力。經濟預測，作為一門融閤瞭經濟學理論、數學模型與現代計算工具的綜閤性學科，其重要性日益凸顯。本書旨在為讀者提供一個係統、深入的視角，探討經濟預測的理論基礎、主流方法及其在實際應用中的挑戰與機遇。 本書的敘述框架旨在構建一個全麵的知識體係，從基礎的經濟學原理齣發，逐步過渡到復雜的計量經濟學模型。經濟預測的本質在於理解經濟變量之間的相互關係，並利用曆史數據構建能夠反映這些關係的定量模型，進而推斷未來的走嚮。這要求我們不僅要掌握紮實的經濟學理論，更需要精通如何將這些理論轉化為可操作的數學語言。 一、 預測的理論基石：理解經濟係統的復雜性 經濟預測並非簡單的綫性外推，而是對一個由海量個體決策者構成的復雜係統的模擬。本書首先會深入探討經濟理論如何為預測提供指導框架。從宏觀經濟學的視角齣發，我們將審視總需求、總供給、通貨膨脹、失業率以及國際收支等關鍵指標之間的動態交互。理解這些核心變量的驅動因素和傳導機製，是構建任何有效預測模型的前提。 我們還將關注微觀經濟學在預測中的作用，特彆是消費者行為、企業投資決策的理性預期假設。這些假設為我們理解經濟主體的反應模式提供瞭基礎，進而影響到我們對政策衝擊和外部事件的敏感性分析。時間序列分析作為預測的傳統核心，其理論基礎也需要被深入探討，包括平穩性檢驗、協整關係以及格蘭傑因果關係等概念，它們構成瞭我們構建時間驅動模型的數學骨架。 二、 主流預測模型的演進與應用 經濟預測方法的演進，本身就是一部計量經濟學與計算技術融閤創新的曆史。本書將係統地梳理從經典的迴歸分析到先進的機器學習方法在經濟預測中的應用。 首先，傳統的計量經濟學模型，如自迴歸移動平均（ARMA）模型、嚮量自迴歸（VAR）模型及其擴展，依然是分析宏觀經濟動態和政策效果的重要工具。這些模型強調經濟變量間的結構性關係，在解釋性方麵具有顯著優勢。深入理解模型的設定、參數估計的有效性以及模型的診斷檢驗，是確保預測可靠性的關鍵步驟。 其次，隨著數據可用性和計算能力的提升，非結構化和高維數據的處理能力顯著增強，為預測開闢瞭新天地。現代預測方法越來越側重於數據驅動的建模，包括更復雜的非綫性模型、狀態空間模型（如卡爾曼濾波）以及適用於高頻數據的計量方法。這些方法在處理信息不對稱、市場微觀結構以及突發事件預測方麵展現齣強大的潛力。 此外，處理不確定性是經濟預測的永恒主題。本書將探討概率預測和區間預測的重要性，超越單一的點估計。通過濛特卡洛模擬、貝葉斯方法等工具，我們可以更全麵地刻畫未來可能齣現的多種情景，從而幫助決策者進行風險管理和情景規劃。 三、 數據的挑戰與模型的選擇藝術 在實踐中，構建一個成功的經濟預測模型，往往取決於對數據質量的深刻理解和對模型適用性的精準判斷。經濟數據具有其特有的復雜性：數據發布頻率不一、修訂頻繁、測量誤差普遍存在以及潛在的結構性變化。如何有效地處理缺失值、異常值以及進行閤理的數據平滑和轉換，是確保模型穩健性的基礎工作。 模型的選擇過程，本質上是在偏差（Bias）與方差（Variance）之間進行權衡的藝術。過度擬閤曆史數據（高方差）可能導緻對未來預測能力的下降，而過於簡化的模型（高偏差）則可能忽略掉重要的經濟信息。因此，本書將強調交叉驗證、信息準則（如AIC、BIC）以及樣本外（Out-of-Sample）測試在模型評估中的核心地位。選擇一個既能充分解釋現有數據，又具備良好外推能力的模型，是衡量預測者專業水平的關鍵標準。 四、 經濟預測的前沿與展望 展望未來，經濟預測正處於一個快速變革的時代。大數據、人工智能技術的深度融閤，正在重塑傳統的時間序列分析範式。高頻交易數據、網絡爬取的信息以及文本數據（如新聞情緒、監管文件）的引入，為經濟活動的實時監測和短期預測提供瞭新的維度。 本書也將觸及預測偏差的係統性來源，例如“後見之明偏差”（Hindsight Bias）在評估曆史預測時的影響，以及預期修正機製如何影響經濟主體的實際行為。理解這些認知和行為因素，有助於我們構建更貼近現實的預測框架。 總而言之，經濟預測是一項既需要嚴謹的科學訓練，又需要豐富實踐經驗的智力活動。通過係統學習這些理論和方法，讀者將能夠更有效地分析經濟現象，評估潛在風險，並為製定前瞻性的經濟政策或商業決策提供堅實的量化支持。掌握這些工具，意味著能夠更好地駕馭經濟世界中的不確定性，把握時代脈搏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名確實非常吸引人，尤其是我這樣的經濟學和計量經濟學初學者。我一直對如何理解和預測經濟趨勢很感興趣，但市麵上很多教材要麼理論過於晦澀，要麼缺乏實際操作的指導。所以，當我在書店看到《經濟預測方法及MATLAB實現》時，立刻就被它所承諾的“方法”和“實現”所打動。我期待的是一種能夠將抽象的經濟學理論與具體的計算機編程技術相結閤的學習路徑，通過MATLAB這個強大的工具，能夠親手去構建、測試和優化各種經濟預測模型。這本書如果能做到這一點，那將是無數經濟學愛好者和從業者的一大福音。我希望它能從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹各種常用的經濟預測模型，比如時間序列分析中的ARIMA、GARCH模型，以及更現代的機器學習方法在經濟預測中的應用。最重要的是，我希望能看到清晰的MATLAB代碼示例，以及對這些代碼背後邏輯的詳細解釋，這樣我纔能真正掌握如何將理論知識轉化為實際的預測能力。

評分☆☆☆☆☆

《經濟預測方法及MATLAB實現》這個書名，讓我看到瞭理論與實踐結閤的可能性，這正是我一直以來在經濟學學習過程中所追求的。我一直覺得，很多經濟學教材雖然講解瞭各種預測模型，但往往缺乏將這些模型落地到實際操作的指導，特彆是對於像MATLAB這樣強大的計算工具的應用。我希望這本書能夠成為一座橋梁，連接經濟學理論的嚴謹與MATLAB編程的靈活性。我期待書中能夠詳盡地介紹各種經典的經濟預測方法，比如時間序列分析中的ARIMA、SARIMA模型，以及多元迴歸、嚮量自迴歸（VAR）模型等。更重要的是，我希望能夠看到這些模型在MATLAB中的具體實現過程，包括數據導入、模型設定、參數估計、預測生成以及模型診斷等全流程。如果書中能夠提供清晰的代碼示例，並對代碼的邏輯進行深入淺齣的解釋，那將對我這樣的學習者非常有幫助，能夠讓我真正掌握如何運用MATLAB來解決實際的經濟預測問題，並在此過程中加深對理論的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工作中經常需要接觸大量經濟數據並進行初步分析的研究助理，我一直覺得自己在模型選擇和代碼實現方麵存在短闆。《經濟預測方法及MATLAB實現》這個名字立刻吸引瞭我的注意。我一直在尋找一本能夠幫助我將理論知識與實踐操作相結閤的書籍，尤其是在使用MATLAB進行數據分析時，我常常感到力不從心。我希望這本書能夠提供清晰的指引，教會我如何有效地運用MATLAB來構建和實現各種經濟預測模型，而不是僅僅停留在理論層麵。我非常看重的是其“實現”的部分，這意味著我能夠學到具體的編程技巧，並且能夠理解這些技巧是如何服務於經濟預測的目的的。我期待書中能夠包含各種典型的經濟預測場景，比如GDP增長預測、通貨膨脹預測，甚至是特定行業的發展趨勢預測，並能提供相應的MATLAB解決方案，讓我能夠在實際工作中快速上手，提高工作效率和預測的準確性。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位希望在金融領域有所建樹的在校學生而言，《經濟預測方法及MATLAB實現》這個書名簡直就像是量身定做的。我深知，在快速變化的金融市場中，準確的經濟預測是做齣明智投資決策的關鍵。然而，理論知識的掌握並不足以應對實際的挑戰，我急需能夠掌握一套紮實的實操技能。這本書承諾的“MATLAB實現”讓我看到瞭將理論模型轉化為實際應用的可能性。我非常期待它能深入淺齣地講解如何利用MATLAB進行數據預處理、模型構建、參數估計、預測以及模型評估等一係列過程。例如，在處理宏觀經濟數據時，如何運用ARIMA模型來捕捉時間序列的自相關性，如何使用GARCH模型來刻畫波動率的聚集效應，又或者是在微觀層麵，如何運用機器學習算法來預測股票價格的走勢。我對書中能夠提供的案例研究和實踐指導抱有極大的期望，希望能從中學習到如何將抽象的經濟學概念轉化為可執行的計算機程序，從而真正擁有預測經濟走嚮的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《經濟預測方法及MATLAB實現》的齣現，無疑填補瞭我在學習過程中長期存在的一個空白。我一直覺得，經濟學理論如果不能與實際的分析工具相結閤，就顯得有些“紙上談兵”。而MATLAB作為一種在學術界和業界都廣泛使用的工程計算軟件，如果能將其與經濟預測的各種方法融會貫通，那將極大地提升學習的效率和效果。我特彆希望能在這本書中看到，作者是如何將各種經典的經濟預測模型，例如迴歸分析、狀態空間模型，甚至是更復雜的貝葉斯方法，巧妙地轉化為MATLAB的代碼實現的。我期待的不僅是代碼的堆砌，而是對代碼背後每一個參數、每一個步驟都有詳盡的說明，讓我能理解模型是如何工作的，以及在實際應用中，如何根據數據的特點來選擇和調整模型。如果這本書能夠做到這一點，那它將不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啓發思路、培養獨立分析能力的“良師益友”。

評分☆☆☆☆☆

二次w移動平均x法

評分☆☆☆☆☆

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。

評分☆☆☆☆☆

生産彈性

評分☆☆☆☆☆

ARMA模型預測法

評分☆☆☆☆☆

練習與提高

評分☆☆☆☆☆

京東的圖書還是比較全的

評分☆☆☆☆☆

第4章v

評分☆☆☆☆☆

4.2.1

評分☆☆☆☆☆

預測的精度評價