經濟教材譯叢：經濟預測基礎教程（原書第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 弗朗西斯X.迪博爾德（Francis X. Di） 著

圖書標籤:

• 經濟學
• 預測
• 經濟預測
• 教材
• 譯著
• 經濟學基礎
• 經濟分析
• 方法論
• 計量經濟學
• 第四版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111381303

版次：1

商品編碼：11006856

品牌：機工齣版

開本：16 開

齣版時間：2012-05-01

目錄

譯者序
前言
第4版附記
作者簡介

第1章 預測：應用、方法、文獻以及軟件
1.1 預測的應用
1.2 預測方法：全書概要
1.3 參考書目、雜誌、軟件以及網絡信息
1.4 展望全書
練習題
補充閱讀

第2章 用於預測的概率、統計量和迴歸的簡要迴顧
2.1 本章內容梗概
2.2 隨機變量、分布和矩
2.3 多維隨機變量
2.4 統計量
2.5 迴歸分析
練習題
相關注釋
補充閱讀30[

第3章 成功預測需要考慮的六個因素
3.1 決策環境和損失函數
3.2 預測對象
3.3 預測陳述
3.4 預測時間跨度
3.5 信息集
3.6 方法和復雜性，簡潔原理和收縮原理
3.7 小結
練習題
相關注釋
補充閱讀

第4章 預測中的統計圖形分析方法
4.1 統計圖形的作用
4.2 簡單的作圖方法
4.3 圖形風格的構成要素
4.4 應用實例：繪製構成實際GDP的四大組成部分的圖形
4.5 小結
練習題
相關注釋
補充閱讀62[

第5章 趨勢的建模與預測
5.1 趨勢建模
5.2 趨勢模型的估計
5.3 趨勢預測
5.4 利用赤池信息準則和施瓦茨準則選擇預測模型
5.5 應用：預測零售銷售量
練習題
相關注釋
補充閱讀85[

第6章 季節效應的建模與預測
6.1 季節效應的性質與來源
6.2 季節效應的建模
6.3 預測季節性序列
6.4 應用：預測住房開工量
練習題
相關注釋
補充閱讀95[

第7章 刻畫周期
7.1 協方差平穩時間序列
7.2 白噪聲
7.3 滯後算子
7.4 Wold定理、廣義綫性過程和有理分布滯後
7.5 均值、自相關函數和偏自相關函數的估計和推導
7.6 應用：加拿大的就業情況的動態性
練習題
相關注釋
補充閱讀116[

第8章 周期性建模：MA、AR和ARMA模型
8.1 移動平均（MA）模型
8.2 自迴歸（AR）模型
8.3 自迴歸移動平均（ARMA）模型
8.4 應用：加拿大就業預測模型的設定與估計
練習題
相關注釋
補充閱讀144[

第9章 預測周期
9.1 最佳預測
9.2 移動平均過程的預測
9.3 預測的實際操作
9.4 預測的鏈式法則
9.5 實例：加拿大就業率的預測
練習題
相關注釋
補充閱讀162[

第10章 綜閤分析：帶有趨勢、季節性和周期性因素的預測模型
10.1 綜閤學過的知識
10.2 案例：預測白酒的銷售額
10.3 診斷和選擇預測模型的遞歸估計過程
10.4 白酒銷售額的案例（續）
練習題
相關注釋
補充閱讀186[

第11章 使用迴歸模型預測
11.1 條件預測模型和情景分析
11.2 條件預測置信區間參數不確定性的解釋
11.3 非條件預測模型
11.4 分布滯後、多項式分布滯後和有理分布滯後
11.5 滯後被解釋變量迴歸、ARMA乾擾項迴歸和傳遞函數模型
11.6 嚮量自迴歸
11.7 預測性因果關係
11.8 脈衝響應函數和方差分解
11.9 實例：住房開工量和完工量
練習題
相關注釋
補充閱讀217[

第12章 預測評價與組閤預測
12.1 評價單方程預測
12.2 評價兩個或多個預測結果：比較預測精度
12.3 預測包容和預測組閤
12.4 實例：大西洋東貿易航綫的海上運輸量
練習題
相關注釋
補充閱讀

第13章 單位根、隨機趨勢、ARIMA預測模型和平滑處理
13.1 隨機趨勢和預測
13.2 單位根：估計和檢驗
13.3 實例：日元兌美元匯率的建模與預測
13.4 平滑處理
13.5 繼續日元兌美元匯率的實例
練習題
相關注釋
補充閱讀278[

第14章 波動性的度量、建模與預測
14.1 基本的ARCH過程
14.2 GARCH過程
14.3 ARCH模型和GARCH模型的擴展
14.4 GARCH模型的估計、預測以及診斷
14.5 實例：股票市場的波動性
練習題
相關注釋
補充閱讀
參考文獻

前言/序言

洞察未來：揭秘經濟預測的科學與藝術 在瞬息萬變的全球經濟格局中，精準的預測能力已不再是錦上添花，而是企業生存、政府決策、乃至個人投資成功的基石。從宏觀經濟周期的波動到微觀市場需求的變遷，從金融資産價格的起伏到行業發展的趨勢，一切都隱藏著可供解讀的信號。然而，如何從紛繁復雜的數據中捕捉這些信號，並將其轉化為富有洞察力的預測，卻是一門集科學嚴謹性與藝術直覺於一體的學問。 本書並非一本簡單的教科書，它是一次深入探索經濟預測核心機製的旅程。我們將帶領讀者穿越經濟學理論的殿堂，探尋其在預測領域的實際應用；我們將剖析統計學和計量經濟學這兩大預測利器，揭示它們如何成為我們理解和預測經濟現象的強大工具。更重要的是，我們將超越理論的束縛，聚焦於實踐的挑戰與機遇，解析真實世界中經濟預測所麵臨的復雜性，以及應對這些挑戰的創新方法。 一、 預測的基石：經濟學理論的視角 經濟預測的起點，在於深刻理解經濟運行的內在邏輯。我們將從宏觀經濟學的角度齣發，審視國民經濟的總量關係，例如收入、消費、投資、政府支齣以及淨齣口等關鍵指標如何相互作用，共同驅動著經濟的增長或衰退。我們將重點探討經濟周期理論，分析繁榮、衰退、蕭條和復蘇的階段性特徵，以及影響這些周期的關鍵因素，如貨幣政策、財政政策、技術創新、全球事件等。理解這些宏觀力量的 interplay，是構建可靠宏觀經濟預測模型的基礎。 同時，我們也會深入微觀經濟學的領域，關注市場供需關係、價格形成機製、企業行為決策以及消費者偏好等微觀經濟主體的活動。微觀經濟學的分析，有助於我們理解特定行業或産品市場的動態，預測其需求變化、價格波動以及競爭格局。例如，通過分析消費者收入彈性、替代品價格變化，我們可以預測特定商品的需求麯綫移動；通過研究生産成本、技術進步，我們可以預測行業供給能力的提升或下降。 本書將強調，經濟預測並非孤立的技術操作，而是建立在紮實的經濟學理論基礎之上。我們將闡釋，例如理性預期理論如何指導我們理解代理人對未來信息的預期如何影響當前行為，從而影響經濟結果；而凱恩斯主義的洞見則提醒我們，有效需求不足可能導緻經濟失衡，需要政策乾預。我們將展示，這些理論並非陳舊的學術概念，而是解釋當前經濟現象、預測未來趨勢的鮮活工具。 二、 預測的工具箱：統計學與計量經濟學的力量 要將經濟學理論轉化為可量化的預測，統計學和計量經濟學是不可或缺的工具。本書將係統性地介紹這些強大工具的應用。 統計學基礎： 我們將從概率論和數理統計的基本概念入手，包括隨機變量、概率分布、期望、方差等，為理解經濟數據的隨機性和不確定性奠定基礎。我們將介紹描述性統計方法，如均值、中位數、眾數、標準差、相關係數等，用於概括和理解數據的特徵。更重要的是，我們將深入講解推斷性統計，包括參數估計、假設檢驗，以及置信區間的構建，這些方法能幫助我們從樣本數據中推斷總體特徵，並評估預測的不確定性。 計量經濟學核心： 計量經濟學是將統計學方法應用於經濟數據的學科。本書將重點介紹綫性迴歸模型，這是經濟預測中最常用、最基礎的模型。我們將詳細講解普通最小二乘法（OLS）的原理、假設條件以及模型診斷方法，例如殘差分析、異方差檢驗、自相關檢驗、多重共綫性檢驗等。理解這些概念，是構建和解釋迴歸模型，並評估其可靠性的關鍵。 我們還將介紹更高級的計量經濟學模型，以應對更復雜的經濟現象： 時間序列分析： 經濟數據往往具有時間序列特性，即當前觀測值與過去觀測值之間存在依賴關係。我們將介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）以及自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型，這些模型能夠捕捉經濟時間序列數據的自相關性，並用於預測未來的數值。我們將深入講解差分、季節性分解等概念，幫助讀者理解和處理非平穩時間序列數據。 聯立方程模型： 經濟係統通常包含相互關聯的多個方程，描述瞭不同經濟變量之間的聯閤決定關係。我們將介紹聯立方程模型，以及識彆和估計這些模型的方法，例如二階段最小二乘法（2SLS），以避免內生性問題，獲得對經濟關係的無偏估計。 麵闆數據模型： 當我們擁有多個經濟主體（如國傢、企業）在多個時間點上的數據時，麵闆數據模型能夠有效地利用數據的橫截麵和時間序列維度，提供更豐富的信息和更準確的估計。我們將介紹固定效應模型和隨機效應模型，以及它們在經濟預測中的應用。 非綫性模型與分類模型： 經濟關係並非總是綫性的，我們還將觸及一些非綫性模型，如邏輯迴歸（用於預測離散事件的發生概率）和一些非參數模型，以應對更復雜的預測任務。 本書將強調，掌握這些計量經濟學工具，需要理論理解與實踐操作相結閤。我們將提供具體的案例分析，展示如何運用這些模型來預測通貨膨脹、失業率、GDP增長、股票價格、商品價格等，並詳細講解模型選擇、參數估計、結果解釋以及預測精度評估的整個流程。 三、 實踐的智慧：經濟預測的挑戰與前沿 理論和工具隻是預測的起點，真正的挑戰在於將它們應用於錯綜復雜的現實世界。本書將深入探討經濟預測在實踐中麵臨的種種睏難，並提供應對之道。 數據質量與可獲得性： 經濟預測依賴於高質量的數據。本書將討論數據收集、清洗、整理的重要性，以及如何處理缺失數據、異常值等問題。我們將探討不同數據源的特點，包括官方統計數據、市場調查數據、第三方大數據等，以及如何評估其可靠性。 模型選擇與擬閤： 在眾多可用的模型中，選擇最適閤特定預測任務的模型是一門藝術。我們將討論模型選擇的原則，例如經濟學上的閤理性、統計學上的優良性、預測精度等，以及如何使用信息準則（如AIC, BIC）和交叉驗證等方法來評估模型性能。 預測不確定性與風險管理： 任何經濟預測都存在不確定性。本書將詳細闡述如何量化和錶達預測的不確定性，例如構建預測區間，以及如何利用情景分析來探索不同可能未來的路徑。理解和管理預測風險，是做齣穩健決策的關鍵。 突發事件與“黑天鵝”： 曆史上的經濟發展並非總是平穩漸進，突發事件，如金融危機、自然災害、地緣政治衝突等，會對經濟産生巨大的衝擊，並使得傳統預測模型失效。本書將探討如何通過引入外部衝擊變量、構建更具魯棒性的模型，以及利用專傢判斷和定性分析來應對這些“黑天鵝”事件。 大數據與人工智能在經濟預測中的應用： 隨著大數據時代的到來，海量的非結構化數據（如社交媒體文本、衛星圖像、網絡搜索日誌）為經濟預測提供瞭新的可能性。本書將介紹如何利用機器學習技術，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、神經網絡等，以及自然語言處理（NLP）等技術，來挖掘這些數據中的預測信號。我們將探討深度學習模型在時間序列預測、異常檢測等領域的應用潛力，並分析其優勢與局限性。 四、 展望未來：邁嚮更智能的預測 經濟預測的道路永無止境。本書不僅關注現有理論和方法，還將展望經濟預測的未來發展趨勢。我們將討論如何構建更具動態性和適應性的預測模型，如何實現預測的實時化和自動化，以及如何將預測結果更有效地集成到決策支持係統中。 動態建模： 經濟係統的參數並非固定不變，而是可能隨時間演變。我們將探討時變參數模型、狀態空間模型等，以捕捉經濟關係的動態變化。 預測集成： 將多個不同模型的預測結果進行集成，通常能夠獲得比單一模型更優越的預測精度和魯棒性。我們將介紹模型平均、貝葉斯模型平均等集成技術。 解釋性AI（XAI）在經濟預測中的作用： 隨著人工智能在預測中扮演越來越重要的角色，理解AI模型的“黑箱”機製變得至關重要。我們將探討解釋性AI技術，以幫助我們理解模型做齣預測的邏輯，從而增強預測的可信度。 跨學科融閤： 經濟預測將受益於更多學科的融閤，例如行為經濟學、神經科學等，以更深入地理解人類決策行為對經濟的影響。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的經濟預測知識體係，幫助他們理解經濟預測的科學原理，掌握實用的分析工具，並培養應對復雜挑戰的能力。無論是經濟學專業的學生、研究人員，還是在商業、金融、政策製定領域工作的專業人士，都將能夠從本書中獲得寶貴的啓示，提升自己洞察未來、駕馭經濟浪潮的能力。這是一場探索經濟預測奧秘的精彩旅程，期待與您一同啓航。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對經濟學理論研究頗有心得的學術愛好者，雖然我並非科班齣身，但對於經濟學中的各種模型和理論都抱有極大的探索欲。在我看來，經濟預測不僅僅是數字的遊戲，更是一種洞察經濟運行機製、把握未來發展脈絡的藝術。我曾閱讀過一些關於計量經濟學的著作，對其中的統計方法和模型構建有瞭一定的瞭解。然而，將這些理論知識轉化為實際的經濟預測，我仍然覺得欠缺係統性的指導。《經濟預測基礎教程（原書第4版）》的齣版，對我來說無疑是一份珍貴的學習資源。我尤其期待書中能夠詳細闡述不同預測模型的數學原理和統計學基礎，例如ARIMA模型、VAR模型在經濟預測中的具體應用，以及它們各自的優缺點。我還想知道，書中是否會提供一些關於如何構建和驗證預測模型的實用建議，比如如何進行模型診斷、如何評估預測精度等。我相信，通過深入學習這本書，我能夠更好地理解經濟預測的科學性，並將其應用於我個人對經濟現象的分析和研究中。

評分☆☆☆☆☆

我是一位退休多年的經濟學教授，雖然我已經離開瞭講颱，但我對經濟學研究的熱情從未減退。在我多年的教學和研究生涯中，經濟預測一直是我關注的重點領域。我對經典的預測方法有深入的研究，但我也深知經濟學研究的不斷發展和進步。因此，當我看到《經濟預測基礎教程（原書第4版）》這本書時，我感到非常欣喜。我希望這本書能夠為我提供關於經濟預測領域最新進展的視角。我尤其想瞭解，在原書前幾版的基礎上，第4版對哪些內容進行瞭更新和拓展。例如，是否增加瞭對行為經濟學在預測中的應用，或者是否引入瞭更多關於非綫性預測模型的研究。我也關心書中是否會對一些新的經濟現象，例如氣候變化、全球供應鏈重塑等，在預測中如何考量進行深入的探討。對我而言，閱讀這樣一本更新迭代的書籍，不僅能夠鞏固我已有的知識，更能讓我緊跟學術前沿，保持對經濟學的熱情和敏銳度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對經濟史和經濟思想史頗有研究的學者，我認為理解經濟理論的演變和發展，對於把握當前的經濟現象至關重要。經濟預測作為經濟學的一個重要分支，其方法和理論也在不斷地迭代和進步。我希望能通過《經濟預測基礎教程（原書第4版）》這本書，來瞭解經濟預測方法在曆史上的發展脈絡，以及不同學派在經濟預測上的觀點和貢獻。我尤其想知道，書中是否會介紹一些經典經濟學傢的預測思想，以及這些思想是如何演變為現代的預測模型的。我還希望書中能夠對不同預測模型的理論基礎進行更深入的探討，例如，為什麼某些模型在特定時期錶現齣色，而另一些模型則不然。瞭解這些曆史和理論的演變，將有助於我更深刻地理解經濟預測的本質，並對其未來的發展方嚮進行更前瞻性的思考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名自由職業者，主要從事市場調研和谘詢服務。我的工作需要不斷地為客戶提供有價值的市場洞察和預測報告，以幫助他們做齣更明智的商業決策。在這個競爭激烈的行業中，提供準確、及時且具有前瞻性的預測是我的核心競爭力。《經濟預測基礎教程（原書第4版）》這本書，聽起來就充滿瞭實用性和專業性，正是我所需要的。我期待書中能夠提供一套係統化的經濟預測框架，涵蓋從數據收集、模型選擇、分析到報告撰寫的全過程。我尤其關注書中是否會介紹一些在不同行業中具有代錶性的經濟預測案例，以及如何根據不同客戶的需求調整預測模型和方法。我還希望書中能夠提供關於如何評估和溝通預測的不確定性，以及如何將復雜的預測結果轉化為客戶易於理解的商業建議的技巧。我相信，通過學習這本書，我能夠進一步提升我的專業能力，為我的客戶提供更優質的服務。

評分☆☆☆☆☆

我是一名小企業的經營者，雖然我的企業規模不大，但我深知準確的市場預測對企業生存和發展的重要性。我經常需要根據市場需求來調整我的生産計劃和庫存管理，如果預測失誤，就會造成不必要的損失。我曾嘗試過一些簡單的預測方法，但效果並不理想，因為我缺乏專業的經濟學知識和統計學技能。《經濟預測基礎教程（原書第4版）》這本書，從書名上看就非常貼閤我的需求。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，講解經濟預測的基本原理和常用方法，並且提供一些簡單易學的操作步驟。我特彆關心書中是否會介紹一些針對中小企業的實用預測工具或模型，能夠幫助我快速地對市場需求進行預測。例如，如何根據曆史銷售數據來預測未來的銷量，或者如何利用一些外部經濟指標來評估市場風險。如果書中能提供一些實際案例分析，讓我看到其他企業是如何運用經濟預測來解決實際問題的，那將對我非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，封麵上“經濟預測基礎教程”幾個大字十分醒目，副標題“原書第4版”則暗示瞭其內容的權威性和更新性。我是一名對經濟學充滿興趣的在校大學生，尤其對宏觀經濟運行的規律和未來趨勢的預測方法感到好奇。雖然我之前接觸過一些宏觀經濟學的入門書籍，但對於如何將理論應用於實際預測，我一直感到有些迷茫。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這一領域的知識空白。從目錄上看，它涵蓋瞭經濟預測的各個方麵，從基礎概念的介紹，到各種預測模型的講解，再到實際案例的應用分析，層層遞進，邏輯清晰。我尤其期待書中關於時間序列分析和迴歸分析在經濟預測中的應用，因為這是我學習過程中遇到的難點，希望能通過這本書找到突破。同時，我也關注書中是否會介紹一些常用的經濟預測軟件或工具，這對於實際操作和提升預測的效率具有重要意義。總而言之，這本書在我看來，不僅是一本教材，更是一扇通往經濟預測領域的窗口，我迫不及待地想翻開它，開始我的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對金融市場有著濃厚興趣的業餘投資者，我深信“知己知彼，百戰不殆”的道理，對於市場的未來走勢的判斷，我投入瞭相當大的精力。我曾閱讀過一些關於股票分析和技術指標的書籍，但總感覺缺乏對宏觀經濟層麵預測的係統性理解。我需要瞭解，宏觀經濟的波動是如何影響資産價格的，以及有哪些經濟指標和預測模型能夠幫助我更好地把握市場機會，規避風險。《經濟預測基礎教程（原書第4版）》的齣現，正是我所尋求的。我希望這本書能夠詳細講解宏觀經濟預測的常用方法，例如GDP增長、通貨膨脹、利率變動等如何影響金融市場，並提供一些具體的預測模型，如經濟周期模型、計量經濟模型等。我還想知道，書中是否會介紹如何將宏觀經濟預測的結果應用到具體的投資決策中，例如資産配置、風險對衝等方麵。如果書中能提供一些關於如何解讀經濟新聞和報告，並將其轉化為投資洞察的技巧，那將對我這個業餘投資者來說，無疑是巨大的福音。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的經濟學專業研究生，目前正在撰寫畢業論文，主題是關於某個特定行業未來五年的市場規模預測。在論文研究的過程中，我遇到瞭許多關於數據收集、模型選擇和預測精度的問題。我嘗試過一些常用的經濟預測方法，但效果並不理想，往往需要花費大量時間來處理和調整數據。當我看到《經濟預測基礎教程（原書第4版）》時，我感覺像是找到瞭救星。這本書的“原書第4版”讓我相信其內容的更新和全麵性。我尤其期待書中能夠提供關於如何處理實際經濟數據中存在的問題，例如缺失值、異常值以及異方差等，以及如何選擇最適閤我研究主題的預測模型。我還想瞭解書中是否會介紹一些高級的預測技術，比如機器學習在經濟預測中的應用，或者如何利用多源異構數據來提升預測的精度。這本書的結構如果能夠提供一個完整的預測流程，從數據準備到模型評估，我相信一定會對我順利完成畢業論文提供極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在政府部門工作的經濟研究人員，我的工作內容涉及大量的經濟形勢分析和政策評估。準確的經濟預測是製定科學閤理的宏觀調控政策和産業發展規劃的基礎。我曾接觸過不少經濟預測的報告和模型，但對於其背後嚴謹的理論基礎和方法論，我希望能有更深入的理解。《經濟預測基礎教程（原書第4版）》這本書，正好能夠滿足我的學術求知欲。我尤其關注書中關於預測模型選擇和構建的科學性，例如如何根據不同的經濟情境選擇最閤適的模型，以及如何進行模型的檢驗和優化。我還希望書中能深入探討不同預測方法在政策製定中的適用性和局限性，例如在麵對突發事件時，傳統的預測模型是否還能有效工作，以及如何利用情景分析來應對不確定性。此外，書中對於數據的處理和解讀，以及如何將預測結果清晰地傳達給決策者，也是我非常感興趣的內容。我相信，通過學習這本書，我能夠提升自己經濟分析和政策研究的專業水平。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經步入職場幾年的經濟分析師，我對經濟預測的實用性和前沿性有著更為深刻的體會。在日常工作中，準確的經濟預測是製定企業戰略、風險管理以及投資決策的關鍵。我曾多次在數據分析和模型構建的過程中遇到瓶頸，對現有的一些預測方法感到不夠滿意。因此，當我看到《經濟預測基礎教程（原書第4版）》時，我便被它深深吸引。原書第4版意味著它經過瞭多次的修訂和完善，內容應該更加貼近當前的經濟現實和研究前沿。我尤其關注書中是否會深入探討大數據、人工智能等新興技術在經濟預測中的應用，以及如何處理復雜多變的經濟數據。以往的很多預測模型，在麵對突如其來的金融危機或技術變革時，往往顯得力不從心。我希望這本書能夠提供更具魯棒性、更具適應性的預測框架和工具，幫助我應對不斷變化的經濟環境，提升預測的準確度和可靠性。此外，書中對於模型選擇、參數估計以及結果解讀的深入分析，也是我非常期待的內容。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

好！

評分☆☆☆☆☆

是正版書，不過好貴，書的內容較泛。

評分☆☆☆☆☆

好！

評分☆☆☆☆☆

第2版以前中信齣的，這次又是“翻譯機”川大杜江翻譯的。在時間序列書裏麵算是簡單的一本，但是價值有限。

評分☆☆☆☆☆

好！

評分☆☆☆☆☆

第2版以前中信齣的，這次又是“翻譯機”川大杜江翻譯的。在時間序列書裏麵算是簡單的一本，但是價值有限。

評分☆☆☆☆☆

第2版以前中信齣的，這次又是“翻譯機”川大杜江翻譯的。在時間序列書裏麵算是簡單的一本，但是價值有限。

評分☆☆☆☆☆

第2版以前中信齣的，這次又是“翻譯機”川大杜江翻譯的。在時間序列書裏麵算是簡單的一本，但是價值有限。