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經濟預測、決策與對策（簡體書）
- 系列名：高等院校經濟與管理核心課經典系列教材
- ISBN13：9787563814480
- 出版社：首都經濟貿易大學出版社
- 作者：王文舉
- 裝訂／頁數：平裝／397頁
- 出版日：2013/10/01
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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
《高等院校經濟與管理核心課經典系列教材·北京高等教育精品教材:經濟預測、決策與對策(第2版)》面向教學需求，遵循“精心設計、精于思想、精簡推導、精致案例”的原則。《高等院校經濟與管理核心課經典系列教材·北京高等教育精品教材:經濟預測、決策與對策(第2版)》根據我們長期的科研和教學實踐經驗，以學生的知識需求為導向，結合學生的知識結構和接受能力，注重學生學習的規律，精心設計教材內容和結構；精于基本理論和方法的思路與應用介紹；精簡數學推導，使用通俗易懂語言；精致編寫典型案例，啟發學生學習。
名人/編輯推薦
《高等院校經濟與管理核心課經典系列教材·北京高等教育精品教材:經濟預測、決策與對策(第2版)》注重介紹經濟預測、經濟決策與經濟對策論的基本理論和基本方法，處理好理論、方法與應用的關系。經濟預測、決策與對策的知識浩如煙海，《高等院校經濟與管理核心課經典系列教材·北京高等教育精品教材:經濟預測、決策與對策(第2版)》不可能包羅萬象。我們在編寫中注重基礎和應用，力求將基本理論、方法和適合學生掌握的新成果編入教材，側重經濟預測、決策與對策的研究思路和方法的介紹，使學生對發展歷史、基本原理、基本方法有一個系統而有重點的學習，學會利用經濟預測、決策與對策的理論和方法分析現實經濟問題。
目次
第一章導論
第一節經濟預測概論
第二節經濟決策簡介
第三節經濟對策論簡介
第二章定性預測法
第一節市場調查預測法
第二節市場調查預測法的應用
第三節專家預測法
習題
第三章確定性時間序列預測法
第一節時間序列的構成
第二節移動平均法
第三節指數平滑法
第四節自適應過濾法
第五節灰色預測法
習題
第四章隨機性時間序列預測法
第一節隨機過程與時間序列
第二節時間序列模型
第三節自相關函數與偏自相關函數
第四節時間序列模型的建立
習題
第五章曲線趨勢預測法
第一節直線趨勢模型預測法
第二節可線性化的曲線趨勢模型預測法
第三節有增長上限的曲線趨勢模型預測法
習題
第六章季節變動預測法
第一節判斷季節變動存在的方法
第二節不變季節指數預測法
第三節可變季節指數預測法
第四節雙季節指數預測法
習題
第七章馬爾科夫預測法
第一節馬爾科夫鏈及轉移概率
第二節概率向量與概率矩陣
第三節馬爾科夫鏈在經濟預測等方面的應用
第四節吸收態馬爾科夫鏈及其應用
習題
第八章回歸分析預測法
第一節回歸分析的基本概念
第二節一元線性回歸分析預測法
第三節多元線性回歸分析預測法
第四節非線性回歸分析預測法
習題
第九章投入產出分析預測法
第一節投入產出分析概述
第二節全國價值型投入產出模型
第三節價值型投入產出模型在國民經濟預測中的應用
第四節企業實物型投入產出模型及其應用
第五節投入占用產出技術及其應用
習題
第十章經濟決策概論
第一節決策概念與類型
第二節決策的程序與原則
習題
第十一章確定型與不確定型決策
第一節確定型決策及其幾種決策方法
第二節非確定型決策的若干決策準則
習題
第十二章風險型決策
第一節風險型決策的基本問題
第二節期望損益值決策方法
第三節信息價值的測算
第四節期望損益值決策的局限與效用理論
習題
第十三章多目標決策
第一節多目標決策的基本問題
第二節多目標規劃決策法
第三節層次分析法
習題
第十四章經濟對策論基礎
第一節完全信息靜態博弈
第二節完全信息動態博弈
第三節不完全信息靜態博弈
第四節不完全信息動態博弈
第五節合作博弈
習題
附錄：IBM SPSS Statistics 20.0簡介與例解
參考文獻
第一節經濟預測概論
第二節經濟決策簡介
第三節經濟對策論簡介
第二章定性預測法
第一節市場調查預測法
第二節市場調查預測法的應用
第三節專家預測法
習題
第三章確定性時間序列預測法
第一節時間序列的構成
第二節移動平均法
第三節指數平滑法
第四節自適應過濾法
第五節灰色預測法
習題
第四章隨機性時間序列預測法
第一節隨機過程與時間序列
第二節時間序列模型
第三節自相關函數與偏自相關函數
第四節時間序列模型的建立
習題
第五章曲線趨勢預測法
第一節直線趨勢模型預測法
第二節可線性化的曲線趨勢模型預測法
第三節有增長上限的曲線趨勢模型預測法
習題
第六章季節變動預測法
第一節判斷季節變動存在的方法
第二節不變季節指數預測法
第三節可變季節指數預測法
第四節雙季節指數預測法
習題
第七章馬爾科夫預測法
第一節馬爾科夫鏈及轉移概率
第二節概率向量與概率矩陣
第三節馬爾科夫鏈在經濟預測等方面的應用
第四節吸收態馬爾科夫鏈及其應用
習題
第八章回歸分析預測法
第一節回歸分析的基本概念
第二節一元線性回歸分析預測法
第三節多元線性回歸分析預測法
第四節非線性回歸分析預測法
習題
第九章投入產出分析預測法
第一節投入產出分析概述
第二節全國價值型投入產出模型
第三節價值型投入產出模型在國民經濟預測中的應用
第四節企業實物型投入產出模型及其應用
第五節投入占用產出技術及其應用
習題
第十章經濟決策概論
第一節決策概念與類型
第二節決策的程序與原則
習題
第十一章確定型與不確定型決策
第一節確定型決策及其幾種決策方法
第二節非確定型決策的若干決策準則
習題
第十二章風險型決策
第一節風險型決策的基本問題
第二節期望損益值決策方法
第三節信息價值的測算
第四節期望損益值決策的局限與效用理論
習題
第十三章多目標決策
第一節多目標決策的基本問題
第二節多目標規劃決策法
第三節層次分析法
習題
第十四章經濟對策論基礎
第一節完全信息靜態博弈
第二節完全信息動態博弈
第三節不完全信息靜態博弈
第四節不完全信息動態博弈
第五節合作博弈
習題
附錄：IBM SPSS Statistics 20.0簡介與例解
參考文獻
書摘/試閱
（二）相關分析與回歸分析
相關分析是研究兩個或兩個以上隨機變量之間相互依存關系的密切程度，主要包括兩個方面：一是確定變量間有無相關關系，這是相關分析的前提；二是確定相關關系的密切程度，這是相關分析的主要目的和主要內容。相關關系的密切程度可用相關系數或相關指數來衡量。線性相關時用相關系數表示，非線性相關時用相關指數表示，多元線性相關時用復相關系數和偏相關系數來表示。
回歸分析是研究某一隨機變量（因變量或被解釋變量）與其他一個或多個確定性變量（自變量或解釋變量）之間的數量變動關系。用回歸分析的方法求出的關系式，稱為回歸模型。
相關分析與回歸分析的區別在于相關分析只研究隨機變量間的相關程度，無須考察因果關系，因此不需要區分因變量與自變量；而回歸分析注重研究變量之間的因果關系，有因變量和自變量之分，并且因變量是隨機變量，自變量往往是非隨機變量，可通過自變量的變化對因變量作出估計或預測。兩者的共同點在于，它們都是研究非確定性變量之間的關系。在實際工作中，一般先進行相關分析，由相關系數或相關指數的大小決定是否需要進行回歸分析，在相關分析的基礎上擬合出回歸模型，以便進行推算和預測分析。
二、回歸模型的種類
回歸模型作為定量分析的主要工具，在預測分析中占有十分重要的地位。人們從不同的角度出發，將回歸模型分為如下幾類。
（一）一元回歸模型和多元回歸模型
根據模型自變量的多少，可分為一元回歸模型和多元回歸模型。一元回歸模型是根據某一因變量與某一自變量之間的相關關系建立的模型；多元回歸模型是根據某一因變量與兩個或兩個以上自變量之間的相關關系建立的模型。
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