经济预测方法及MATLAB实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨德平 等 著

图书标签:

• 经济预测
• 时间序列分析
• MATLAB
• 计量经济学
• 预测模型
• 数据分析
• 经济学
• 统计学
• 模型实现
• 数值计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111369868

版次：1

商品编码：10937230

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-02-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《经济预测方法及MATLAB实现》从模型的基本知识和理论出发，采用经济、金融等领域的实际案例，编写相应的MATLAB程序，轻松地得出含大量数据并套用模型的计算结果，使复杂的问题简单化。学习者无需掌握大量的计算机知识，只需根据例题、案例中相应的程序，就可以解决自己想处理的问题，本书真正为读者提供了一套“手把手”处理问题的方法和解决问题的手段。
　　本书主要讲述的经济预测方法有：定性预测法、弹性预测法、投入产出预测法、趋势外推预测法、时间序列预测法、干预分析模型预测法、马尔可夫链预测法、灰色预测法、景气预测法、神经网络预测法等，汇总了当代经济预测的方法、理论和模型，具有较高的学术参考价值。
　　本书不仅适用于经济、金融专业，也适用于管理、人力资源、统计学以及计算机等专业；既可作为大学生和研究生的教科书和参考书，也可作为从事经济研究、经济预测人员及计量经济学教学人员等的参考用书。

目录

前言
第1章 MATLAB的基本计算与统计数据处理
1.1 数值计算
1.1.1 基本运算与函数
1.1.2 数组运算
1.1.3 矩阵生成
1.1.4 矩阵运算
1.2 符号计算
1.2.1 创建符号变量与对象
1.2.2 符号微积分
1.3 解方程
1.3.1 代数方程的符号解
1.3.2 常微分方程的符号解
1.3.3 利用矩阵解线性方程组
1.4 统计数据的处理
1.4.1 数据的保存和调用
1.4.2 基本统计量函数
1.4.3 概率分布函数
1.4.4 统计作图
1.4.5 参数估计
1.4.6 假设检验
练习与提高
第2章 经济预测概述
2.1 预测的基本概念与原理
2.1.1 预测的基本概念
2.1.2 预测的基本原理
2.2 经济预测的内容与步骤
2.2.1 经济预测学的研究内容
2.2.2 经济预测的主要内容
2.2.3 预测的一般步骤
2.3 预测资料的收集与预处理
2.3.1 数据的收集与处理
2.3.2 数据类型
2.3.3 数据的分析与鉴别
2.4 数据初始化处理
2.5 样本预测及精度评价
2.5.1 样本内预测与样本外预测
2.5.2 预测的精度评价
练习与提高
第3章 定性预测法
3.1 集合意见预测法
3.1.1 集合专家意见预测法
3.1.2 集合企业经营管理人员意见预测法
3.1.3 集合业务人员意见预测法
3.1.4 集合用户意见预测法
3.1.5 综合判断预测法
3.1.6 集合意见预测法的应用
案例一：产品销售量预测
案例二：新产品市场需求量预测
3.2 德尔菲法
3.2.1 德尔菲法的基本内容
3.2.2 德尔菲法的应用
案例一：新产品市场销售量预测
案例二：中空保温玻璃的销售预测
3.3 主观概率预测法
3.3.1 主观概率概述
3.3.2 主观概率加权平均法
3.3.3 累计概率中位数法
3.3.4 主观概率预测法的应用
案例：餐饮业零售额预测
3.4 市场预测法
3.4.1 联测法
3.4.2 转导法
3.4.3 对比类推法
练习与提高
第4章 弹性预测法
4.1 弹性系数的基本理论
4.1.1 弹性与弹性系数
4.1.2 弹性系数的分类
4.1.3 弹性系数的计算
4.1.4 常用函数的弹性
4.2 消费需求弹性预测法
4.2.1 需求的价格弹性预测法
4.2.2 需求的收入弹性预测法
4.2.3 需求的交叉弹性预测法
4.2.4 多种弹性系数综合预测法
4.3 市场供应弹性预测法
4.4 产出弹性预测法
4.4.1 单一投入要素的产出弹性
4.4.2 生产弹性
4.5 案例分析
4.5.1 石油消费需求量预测
4.5.2 全国公路客货运量预测
练习与提高
第5章 投入产出预测法
5.1 投入产出模型
5.1.1 价值型投入产出表
5.1.2 投入产出的基本平衡关系
5.1.3 直接消耗系数
5.1.4 完全消耗系数
5.1.5 劳动报酬和劳动力需求
5.1.6 实物型投入产出表
5.2 案例分析
5.2.1 国民经济投入产出预测
5.2.2 企业投入产出预测
练习与提高
第6章 趋势外推预测法
6.1 线性回归基本理论
6.2 多项式曲线拟合法
6.3 多元回归法
6.3.1 多元线性回归
6.3.2 多项式回归
6.3.3 多元函数回归
6.4 交互式回归法
6.4.1 一元多项式回归命令
6.4.2 多元二项式回归命令
6.4.3 逐步回归命令
6.5 加权拟合直线方程法
6.6 非线性回归法
6.6.1 非线性模型的线性化
6.6.2 非线性回归命令
6.6.3 逻辑增长曲线模型
6.7 虚变量回归分析
6.8 案例分析
6.8.1 我国人口预测模型
6.8.2 投资额模型
练习与提高
第7章 时间序列预测法
7.1 移动平均值预测法
7.1.1 一次移动平均法
7.1.2 二次移动平均法
7.2 指数平滑预测法
7.2.1 一次指数平滑法
7.2.2 二次指数平滑法
7.3 季节指数预测法
7.3.1 季节性水平模型
7.3.2 季节性趋势模型
7.3.3 季节性环比法模型
7.4 时间序列分解法
7.5 ARMA模型预测法
7.5.1 ARMA模型的基本形式
7.5.2 ARMA模型的相关性分析及识别
7.5.3 ARMA模型的参数估计
7.5.4 ARMA模型的预测
7.6 案例分析
7.6.1 利用移动平均法预测股票走势
7.6.2 利用ARMA模型预测股票价格
练习与提高
第8章 干预分析模型预测法
8.1 干预分析模型的基本形式
8.1.1 干预分析模型的基本变量
8.1.2 干预事件的形式
8.1.3 干预分析模型的预测过程
8.2 案例分析
练习与提高
第9章 马尔可夫链预测法
9.1 马尔可夫链的基本理论
9.1.1 马尔可夫链的基本概念
9.1.2 马尔可夫链的预测原理
9.2 案例分析
9.2.1 市场占有率预测
9.2.2 股票价格走势预测
9.2.3 加权马氏链法预测证券指数走势
9.2.4 期望利润预测
练习与提高
第10章 灰色预测法
10.1 灰色预测的基本内容
10.1.1 灰色预测的基本概念
10.1.2 灰色预测GM(1,1)模型
10.1.3 灰色预测GM(1,1)修正模型
10.1.4 灰色预测GM(1,n)模型
10.1.5 灰色灾变预测模型
10.2 案例分析
10.2.1 房地产消费价格指数预测
10.2.2 国内生产总值预测
10.2.3 城市居民消费支出预测
10.2.4 股票灰色灾变预测
10.2.5 重大干旱灾害预测
练习与提高
第11章 景气预测法
11.1 景气预测的基本理论
11.1.1 景气指标体系的基本概念
11.1.2 景气循环法的预测过程
11.1.3 景气综合评分--预警系统
11.2 案例分析
11.2.1 国房景气指数
11.2.2 上海房地产景气指数
练习与提高
第12章 神经网络预测法
12.1 神经网络的基本理论
12.1.1 人工神经网络
12.1.2 BP神经网络的基本原理
12.1.3 BP神经网络的过程
12.1.4 BP神经网络预测
12.2 BP神经网络的MATLAB函数
12.3 案例分析
12.3.1 北京市房地产开发投资及销售分析
12.3.2 深证综合指数预测
练习与提高
附录
附录A 加权马氏链法预测程序
附录B 上海市房地产市场指标数据
附录C 深证综指指标值数据
参考文献

前言/序言

好的，这是一份关于一本名为《经济预测方法及MATLAB实现》的图书的简介，内容将侧重于经济预测领域，并尽可能避免提及该书具体内容的细节，而是从更宏观的视角介绍相关领域。 --- 经济预测理论与实践：洞察未来，驾驭不确定性 在当今瞬息万变的全球经济格局中，对未来趋势的准确把握是政府决策、企业战略规划乃至个人投资管理的核心能力。经济预测，作为一门融合了经济学理论、数学模型与现代计算工具的综合性学科，其重要性日益凸显。本书旨在为读者提供一个系统、深入的视角，探讨经济预测的理论基础、主流方法及其在实际应用中的挑战与机遇。 本书的叙述框架旨在构建一个全面的知识体系，从基础的经济学原理出发，逐步过渡到复杂的计量经济学模型。经济预测的本质在于理解经济变量之间的相互关系，并利用历史数据构建能够反映这些关系的定量模型，进而推断未来的走向。这要求我们不仅要掌握扎实的经济学理论，更需要精通如何将这些理论转化为可操作的数学语言。 一、 预测的理论基石：理解经济系统的复杂性 经济预测并非简单的线性外推，而是对一个由海量个体决策者构成的复杂系统的模拟。本书首先会深入探讨经济理论如何为预测提供指导框架。从宏观经济学的视角出发，我们将审视总需求、总供给、通货膨胀、失业率以及国际收支等关键指标之间的动态交互。理解这些核心变量的驱动因素和传导机制，是构建任何有效预测模型的前提。 我们还将关注微观经济学在预测中的作用，特别是消费者行为、企业投资决策的理性预期假设。这些假设为我们理解经济主体的反应模式提供了基础，进而影响到我们对政策冲击和外部事件的敏感性分析。时间序列分析作为预测的传统核心，其理论基础也需要被深入探讨，包括平稳性检验、协整关系以及格兰杰因果关系等概念，它们构成了我们构建时间驱动模型的数学骨架。 二、 主流预测模型的演进与应用 经济预测方法的演进，本身就是一部计量经济学与计算技术融合创新的历史。本书将系统地梳理从经典的回归分析到先进的机器学习方法在经济预测中的应用。 首先，传统的计量经济学模型，如自回归移动平均（ARMA）模型、向量自回归（VAR）模型及其扩展，依然是分析宏观经济动态和政策效果的重要工具。这些模型强调经济变量间的结构性关系，在解释性方面具有显著优势。深入理解模型的设定、参数估计的有效性以及模型的诊断检验，是确保预测可靠性的关键步骤。 其次，随着数据可用性和计算能力的提升，非结构化和高维数据的处理能力显著增强，为预测开辟了新天地。现代预测方法越来越侧重于数据驱动的建模，包括更复杂的非线性模型、状态空间模型（如卡尔曼滤波）以及适用于高频数据的计量方法。这些方法在处理信息不对称、市场微观结构以及突发事件预测方面展现出强大的潜力。 此外，处理不确定性是经济预测的永恒主题。本书将探讨概率预测和区间预测的重要性，超越单一的点估计。通过蒙特卡洛模拟、贝叶斯方法等工具，我们可以更全面地刻画未来可能出现的多种情景，从而帮助决策者进行风险管理和情景规划。 三、 数据的挑战与模型的选择艺术 在实践中，构建一个成功的经济预测模型，往往取决于对数据质量的深刻理解和对模型适用性的精准判断。经济数据具有其特有的复杂性：数据发布频率不一、修订频繁、测量误差普遍存在以及潜在的结构性变化。如何有效地处理缺失值、异常值以及进行合理的数据平滑和转换，是确保模型稳健性的基础工作。 模型的选择过程，本质上是在偏差（Bias）与方差（Variance）之间进行权衡的艺术。过度拟合历史数据（高方差）可能导致对未来预测能力的下降，而过于简化的模型（高偏差）则可能忽略掉重要的经济信息。因此，本书将强调交叉验证、信息准则（如AIC、BIC）以及样本外（Out-of-Sample）测试在模型评估中的核心地位。选择一个既能充分解释现有数据，又具备良好外推能力的模型，是衡量预测者专业水平的关键标准。 四、 经济预测的前沿与展望 展望未来，经济预测正处于一个快速变革的时代。大数据、人工智能技术的深度融合，正在重塑传统的时间序列分析范式。高频交易数据、网络爬取的信息以及文本数据（如新闻情绪、监管文件）的引入，为经济活动的实时监测和短期预测提供了新的维度。 本书也将触及预测偏差的系统性来源，例如“后见之明偏差”（Hindsight Bias）在评估历史预测时的影响，以及预期修正机制如何影响经济主体的实际行为。理解这些认知和行为因素，有助于我们构建更贴近现实的预测框架。 总而言之，经济预测是一项既需要严谨的科学训练，又需要丰富实践经验的智力活动。通过系统学习这些理论和方法，读者将能够更有效地分析经济现象，评估潜在风险，并为制定前瞻性的经济政策或商业决策提供坚实的量化支持。掌握这些工具，意味着能够更好地驾驭经济世界中的不确定性，把握时代脉搏。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位希望在金融领域有所建树的在校学生而言，《经济预测方法及MATLAB实现》这个书名简直就像是量身定做的。我深知，在快速变化的金融市场中，准确的经济预测是做出明智投资决策的关键。然而，理论知识的掌握并不足以应对实际的挑战，我急需能够掌握一套扎实的实操技能。这本书承诺的“MATLAB实现”让我看到了将理论模型转化为实际应用的可能性。我非常期待它能深入浅出地讲解如何利用MATLAB进行数据预处理、模型构建、参数估计、预测以及模型评估等一系列过程。例如，在处理宏观经济数据时，如何运用ARIMA模型来捕捉时间序列的自相关性，如何使用GARCH模型来刻画波动率的聚集效应，又或者是在微观层面，如何运用机器学习算法来预测股票价格的走势。我对书中能够提供的案例研究和实践指导抱有极大的期望，希望能从中学习到如何将抽象的经济学概念转化为可执行的计算机程序，从而真正拥有预测经济走向的能力。

评分☆☆☆☆☆

《经济预测方法及MATLAB实现》这个书名，让我看到了理论与实践结合的可能性，这正是我一直以来在经济学学习过程中所追求的。我一直觉得，很多经济学教材虽然讲解了各种预测模型，但往往缺乏将这些模型落地到实际操作的指导，特别是对于像MATLAB这样强大的计算工具的应用。我希望这本书能够成为一座桥梁，连接经济学理论的严谨与MATLAB编程的灵活性。我期待书中能够详尽地介绍各种经典的经济预测方法，比如时间序列分析中的ARIMA、SARIMA模型，以及多元回归、向量自回归（VAR）模型等。更重要的是，我希望能够看到这些模型在MATLAB中的具体实现过程，包括数据导入、模型设定、参数估计、预测生成以及模型诊断等全流程。如果书中能够提供清晰的代码示例，并对代码的逻辑进行深入浅出的解释，那将对我这样的学习者非常有帮助，能够让我真正掌握如何运用MATLAB来解决实际的经济预测问题，并在此过程中加深对理论的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名确实非常吸引人，尤其是我这样的经济学和计量经济学初学者。我一直对如何理解和预测经济趋势很感兴趣，但市面上很多教材要么理论过于晦涩，要么缺乏实际操作的指导。所以，当我在书店看到《经济预测方法及MATLAB实现》时，立刻就被它所承诺的“方法”和“实现”所打动。我期待的是一种能够将抽象的经济学理论与具体的计算机编程技术相结合的学习路径，通过MATLAB这个强大的工具，能够亲手去构建、测试和优化各种经济预测模型。这本书如果能做到这一点，那将是无数经济学爱好者和从业者的一大福音。我希望它能从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍各种常用的经济预测模型，比如时间序列分析中的ARIMA、GARCH模型，以及更现代的机器学习方法在经济预测中的应用。最重要的是，我希望能看到清晰的MATLAB代码示例，以及对这些代码背后逻辑的详细解释，这样我才能真正掌握如何将理论知识转化为实际的预测能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工作中经常需要接触大量经济数据并进行初步分析的研究助理，我一直觉得自己在模型选择和代码实现方面存在短板。《经济预测方法及MATLAB实现》这个名字立刻吸引了我的注意。我一直在寻找一本能够帮助我将理论知识与实践操作相结合的书籍，尤其是在使用MATLAB进行数据分析时，我常常感到力不从心。我希望这本书能够提供清晰的指引，教会我如何有效地运用MATLAB来构建和实现各种经济预测模型，而不是仅仅停留在理论层面。我非常看重的是其“实现”的部分，这意味着我能够学到具体的编程技巧，并且能够理解这些技巧是如何服务于经济预测的目的的。我期待书中能够包含各种典型的经济预测场景，比如GDP增长预测、通货膨胀预测，甚至是特定行业的发展趋势预测，并能提供相应的MATLAB解决方案，让我能够在实际工作中快速上手，提高工作效率和预测的准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本《经济预测方法及MATLAB实现》的出现，无疑填补了我在学习过程中长期存在的一个空白。我一直觉得，经济学理论如果不能与实际的分析工具相结合，就显得有些“纸上谈兵”。而MATLAB作为一种在学术界和业界都广泛使用的工程计算软件，如果能将其与经济预测的各种方法融会贯通，那将极大地提升学习的效率和效果。我特别希望能在这本书中看到，作者是如何将各种经典的经济预测模型，例如回归分析、状态空间模型，甚至是更复杂的贝叶斯方法，巧妙地转化为MATLAB的代码实现的。我期待的不仅是代码的堆砌，而是对代码背后每一个参数、每一个步骤都有详尽的说明，让我能理解模型是如何工作的，以及在实际应用中，如何根据数据的特点来选择和调整模型。如果这本书能够做到这一点，那它将不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思路、培养独立分析能力的“良师益友”。

评分☆☆☆☆☆

集合业务人员意见预测法

评分☆☆☆☆☆

可以可以可以可以可以可以

评分☆☆☆☆☆

1.2.1

评分☆☆☆☆☆

1a1.2

评分☆☆☆☆☆

现在都很少去实体的新华书店买书，原因几个，其中的一个原因是查阅想要的书籍非常困难，花的时间又多、又劳累。网上购书，既快又准，而且送货速度快。希望商城的商品再增多，服务加强。

评分☆☆☆☆☆

7.1.2

评分☆☆☆☆☆

简单、实用的好书啊！

评分☆☆☆☆☆

言简意赅，好好学习研究哈

评分☆☆☆☆☆

在京东上购买商品已经很多次了，图书这是第一次购买，非常棒的购物体验，首先是发货很快，刚下的订单，很快就显示正在配货了，对于网上购物来说，速度很重要，京东的发货速度令人非常满意。快递的服务态度也非常好，不像有些快递根本不打电话联系你，直接往传达室里一扔就完事了。拿到书后真的是让人出乎意料，外面是用纸箱包装，然后里面还用塑料泡膜包裹，非常严实，收货那天是下雨天，拆开看后，书籍完全没有收到下雨的影响，完好无损。书绝对是正版这个不用说了，在京东买东西，你完全不用担心质量问题。高尔基说过：“书，是人类进步的阶梯。”开卷者古来就有，有“五柳先生”那“不求甚解”读法的；也有朱光潜倡导的“字字推敲，咬文嚼字”读法的；更有王国维所谓的三种读书境界……但终归来看，开卷是有益的，因为开卷既是知识之源，又是古人之鉴，更是修养之法。其实读书有很多好处,就等有心人去慢慢发现.最大的好处你有属于自己的本领靠自己生存。让你生活活过得更充实，学习到不同的东西。感受世界的不同。