經濟預測與決策（簡體書）

社會經濟活動中,存在許多未知的因素，為了克服未知因素可能帶來的消極后果，有必要通過對客觀事物發展規律的認識，來預測其未來的發展狀況。本書根據經濟管理的需要介紹了用于預測的定性和定量分析方法。為了將每種具體方法與我國的社會經濟實際相結合，在介紹每種方法之后都配有實例說明其應用，為便于初學者操作，書中所有計算應用Excel 2016完成。 本書內容實用，結構清晰，實例豐富，可操作性強，可作為高等學校預測與決策課程的教材，也可作為經濟管理類專業的培訓和自學教材。

易丹輝， 中國人民大學統計學院教授、博士生導師。研究方向為風險管理與保險、預測與決策，主要從事統計方法在經濟、金融、保險、醫療、管理等領域應用的研究，講授統計預測、預測動態、實驗設計、金融風險分析技術、時間序列分析、數據挖掘技術及應用等課程。

第1章經濟預測概述
1.1經濟預測的含義
1.2經濟預測的分類
1.2.1按預測范圍分類
1.2.2按預測時間分類
1.2.3按預測物件分類
1.2.4按預測方法分類
1.3經濟預測的基本思路和過程
1.3.1明確預測目的
1.3.2收集相應的資料
1.3.3選擇預測方法
1.3.4實施預測
1.3.5評價預測精度
1.4預測的實現
1.4.1數學函數
1.4.2統計函數
1.4.3菜單功能

第2章定性預測
2.1經驗判斷法預測
2.1.1個人判斷預測
2.1.2集體判斷預測
2.2德爾菲法預測
2.2.1德爾菲法的定義與特點
2.2.2德爾菲法的實施
2.2.3德爾菲法的優點與不足
2.2.4德爾菲法在臨床方案質量評估中的應用
2.3類推預測
2.3.1類推預測方法
2.3.2應用示例

第3章回歸預測
3.1一元線性回歸預測
3.1.1模型形式
3.1.2參數估計
3.1.3模型檢驗和評價
3.1.4預測精度的測定
3.2多元線性回歸預測
3.2.1基本原理
3.2.2模型檢驗
3.3含虛擬變量的回歸預測
3.3.1虛擬變量的設置
3.3.2虛擬變量對模型的影響
3.3.3虛擬變量的應用
3.4非線性回歸預測
3.4.1模型形式
3.4.2參數估計與檢驗

第4章傳統時間序列預測
4.1趨勢外推預測
4.1.1模型形式
4.1.2參數估計
4.1.3模型分析與評價
4.2平滑預測
4.2.1移動平均預測
4.2.2指數平滑法
4.3季節模型預測
4.3.1季節趨勢乘法模型
4.3.2季節趨勢加法模型

第5章隨機時間序列預測
5.1概述
5.1.1模型引進
5.1.2自相關函數
5.1.3偏自相關函數
5.2時間序列特性的分析
5.2.1隨機性的測定
5.2.2時間序列的平穩性
5.2.3時間序列季節性的識別
5.3ARMA模型及其改進
5.3.1ARMA模型
5.3.2ARMA模型的改進
5.4隨機時間序列模型的建立
5.4.1模型的識別
5.4.2模型參數的估計
5.4.3模型的檢驗
5.5時間序列模型預測
5.5.1預測值的計算
5.5.2預測的置信限

第6章馬爾可夫法
6.1基本概念
6.1.1馬爾可夫鏈
6.1.2狀態及狀態轉移
6.1.3狀態轉移概率矩陣
6.2馬爾可夫預測法
6.2.1一重鏈狀相關預測
6.2.2模型預測
6.2.3狀態轉移概率矩陣在預測中的作用
6.3馬氏鏈的穩定狀態及其應用
6.3.1馬氏鏈的穩態概率
6.3.2終極占有率預測

第7章其他預測方法
7.1Panel Data 模型預測
7.1.1模型的基本問題
7.1.2模型的基本類型
7.1.3固定效應模型
7.1.4參數估計
7.1.5模型檢驗
7.2神經網絡預測
7.2.1神經網絡預測的條件
7.2.2神經網絡預測的方式
7.2.3預測應用示例

第8章決策
8.1決策的基本概念
8.1.1決策的含義
8.1.2決策的類型
8.2決策準則
8.2.1不確定型決策準則
8.2.2風險型決策準則
8.3決策樹
8.3.1決策樹的結構
8.3.2單級決策
8.3.3多級決策
8.3.4敏感性分析
8.4貝葉斯決策
8.4.1有關概念
8.4.2貝葉斯決策程序
8.4.3貝葉斯決策的應用示例

參考文獻