經濟預測與決策技術及MATLAB實現（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊德平，劉喜華 著

圖書標籤:

• 經濟預測
• 決策分析
• MATLAB
• 計量經濟學
• 時間序列分析
• 優化算法
• 模型構建
• 仿真
• 數據分析
• 經濟學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111545040

版次：2

商品編碼：11982071

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：299

內容簡介

　　本書從模型的基本知識和理論齣發，采用經濟、金融、管理等領域的實際案例，編寫相應的MATLAB程序，並得齣含有大量數據和套用模型的運行結果，使復雜問題簡單化。學習者無須掌握大量的計算機知識，隻需復製例題、案例中相應的程序，就可解決自己想處理的問題，為讀者提供瞭一套處理問題的方法和解決實際問題的手段。本書主要內容有定性預測法、彈性係數預測法、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、神經網絡預測法等預測方法，以及層次分析法、熵權法與逼近理想解排序法、數據包絡分析法等決策評價技術，匯總瞭當代經濟預測與決策方法、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學類、金融學類專業，也適用於工商管理類、統計學類以及計算機類等專業，既可作為本科生和研究生的教科書和參考書，也可供從事經濟管理研究、經濟預測與決策的人員參考。

目錄

前言
第1章MATLAB的基本計算與統計數據處理1
本章要點1
1.1數值計算1
1.1.1基本運算與函數1
1.1.2數組運算2
1.1.3矩陣生成3
1.1.4矩陣運算5
1.2符號計算6
1.2.1創建符號變量與對象6
1.2.2符號微積分6
1.3解方程9
1.3.1代數方程的符號解9
1.3.2常微分方程的符號解10
1.3.3利用矩陣解綫性方程組11
1.4統計數據的處理13
1.4.1數據的保存和調用13
1.4.2基本統計量函數16
1.4.3概率分布函數18
1.4.4統計作圖19
1.4.5參數估計26
1.4.6假設檢驗28
練習與提高33
第2章經濟預測概述34
本章要點34
2.1預測的基本概念與原理34
2.1.1預測的基本概念34
2.1.2預測的基本原理34
2.2經濟預測的內容與步驟35
2.2.1經濟預測學的研究內容 35
2.2.2經濟預測的主要內容36
2.2.3預測的一般步驟36
2.3預測資料的收集與預處理37
2.3.1數據的收集與處理37
2.3.2數據類型38
2.3.3數據的分析與鑒彆38
2.4數據的初始化處理45
2.5樣本預測及精度評價46
2.5.1樣本內預測與樣本外
預測46
2.5.2預測的精度評價46
練習與提高47
第3章定性預測法48
經濟預測與決策技術及MATLAB實現
目錄
本章要點48
3.1集閤意見預測法48
3.1.1常用的集閤意見預測法48
3.1.2集閤意見預測法的應用50
3.2德爾菲法51
3.2.1德爾菲法的基本內容52
3.2.2德爾菲法的應用54
3.3主觀概率預測法56
3.3.1主觀概率概述56
3.3.2常用的主觀概率預測法56
3.3.3主觀概率預測法的應用57
3.4市場預測法59
練習與提高62
第4章彈性預測法64
本章要點64
4.1彈性係數的基本理論64
4.1.1彈性與彈性係數64
4.1.2彈性係數的分類64
4.1.3彈性係數的計算65
4.1.4常用函數的彈性65
4.2消費需求彈性預測法66
4.2.1需求的價格彈性預測法66
4.2.2需求的收入彈性預測法67
4.2.3需求的交叉彈性預測法67
4.2.4多種彈性係數綜閤
預測法68
4.3市場供應彈性預測法68
4.4産齣彈性預測法69
4.4.1單一投入要素的産齣
彈性69
4.4.2生産彈性70
4.5案例分析73
4.5.1能源消費需求量預測73
4.5.2全國鐵路、公路客貨運量
預測75
練習與提高77
第5章投入産齣預測法79
本章要點79
5.1投入産齣模型79
5.1.1價值型投入産齣錶79
5.1.2投入産齣的基本平衡
關係80
5.1.3直接消耗係數81
5.1.4完全消耗係數82
5.1.5影響力係數與感應度
係數82
5.1.6勞動報酬和勞動力需求82
5.1.7實物型投入産齣錶83
5.2案例分析84
5.2.1國民經濟投入産齣預測84
5.2.2企業投入産齣預測87
練習與提高90
第6章趨勢外推預測法
92
本章要點92
6.1一元綫性迴歸法92
6.2多項式麯綫擬閤法96
6.3多元迴歸法100
6.3.1多元綫性迴歸100
6.3.2多項式迴歸103
6.3.3多元函數迴歸103
6.4交互式迴歸法105
6.4.1一元多項式迴歸命令105
6.4.2多元二項式迴歸命令106
6.4.3逐步迴歸命令108
6.5加權擬閤直綫方程法111
6.6非綫性迴歸法113
6.6.1非綫性模型的綫性化113
6.6.2非綫性迴歸命令118
6.6.3邏輯增長麯綫模型119
6.7虛變量迴歸分析120
6.8案例分析123
6.8.1我國人口預測模型123
6.8.2投資額模型128
練習與提高130
第7章時間序列預測法132
本章要點132
7.1移動平均值預測法132
7.1.1一次移動平均法132
7.1.2二次移動平均法133
7.2指數平滑預測法135
7.2.1一次指數平滑法135
7.2.2二次指數平滑法137
7.2.3三次指數平滑法139
7.2.4霍爾特雙參數綫性指數
平滑法141
7.3季節指數預測法143
7.3.1季節性水平模型143
7.3.2季節性趨勢模型145
7.3.3季節性環比法模型147
7.4時間序列分解法150
7.5ARMA模型預測法153
7.5.1ARMA模型的基本形式153
7.5.2ARMA模型的相關性分
析及識彆154
7.5.3ARMA模型的參數估計158
7.5.4ARMA模型的預測160
7.6案例分析161
7.6.1利用指數平滑法預測
GDP161
7.6.2利用ARMA模型預測
股票價格166
練習與提高170
第8章乾預分析模型預測法172
本章要點172
8.1乾預分析模型的基本形式172
8.1.1乾預分析模型的基本
變量172
8.1.2乾預事件的形式172
8.1.3乾預分析模型的預測
過程173
8.2案例分析174
練習與提高178
第9章馬爾可夫鏈預測法180
本章要點180
9.1馬爾可夫鏈的基本理論180
9.1.1馬爾可夫鏈的基本概念180
9.1.2馬爾可夫鏈的預測
原理181
9.2案例分析182
9.2.1市場占有率預測182
9.2.2股票價格走勢預測185
9.2.3加權馬氏鏈法預測股票
走勢187
9.2.4期望利潤預測192
練習與提高194
第10章灰色預測法196
本章要點196
10.1灰色預測的基本內容196
10.1.1灰色預測的基本概念196
10.1.2灰色預測GM(1,1)
模型198
10.1.3灰色預測GM（1，1）
修正模型201
10.1.4灰色預測GM（1， n）
模型203
10.1.5灰色災變預測模型204
10.2案例分析204
10.2.1社會消費品零售總額
預測204
10.2.2國內生産總值預測207
10.2.3城市居民消費支齣
預測210
10.2.4股票灰色災變預測212
10.2.5重大乾旱災害預測214
練習與提高217
第11章景氣預測法219
本章要點219
11.1景氣預測的基本理論219
11.1.1景氣指標體係的基本
概念219
11.1.2景氣循環法的預測
過程219
11.1.3景氣綜閤評分——預警
係統223
11.2案例分析223
11.2.1國房景氣指數223
11.2.2上海房地産景氣指數228
練習與提高238
第12章神經網絡預測法239
本章要點239
12.1神經網絡的基本理論239
12.1.1人工神經網絡239
12.1.2BP神經網絡的基本
原理239
12.1.3BP神經網絡的過程240
12.1.4BP神經網絡預測241
12.2BP神經網絡的MATLAB
函數241
12.3案例分析243
12.3.1多指標的股票開盤價
預測243
12.3.2單指標的股票收盤價
預測248
練習與提高252
第13章層次分析法253
本章要點253
13.1層次分析法的基本理論253
13.1.1單層次模型253
13.1.2多層次分析法的基本
步驟256
13.1.3量化指標的綜閤選優
排序258
13.2案例分析259
練習與提高265
第14章熵權法與逼近理想解排
序法266
本章要點266
14.1熵權法266
14.1.1熵的定義和性質266
14.1.2熵權法的計算步驟266
14.1.3熵權的性質與意義267
14.2逼近理想解排序法268
14.2.1逼近理想解排序的基本
原理268
14.2.2逼近理想解排序的基本
步驟268
14.3案例分析269
14.3.1熵權法的低碳經濟發展
評價269
14.3.2 逼近理想解排序法的商業
銀行績效評價278
練習與提高280
第15章數據包絡分析法282
本章要點282
15.1數據包絡分析法的基本
理論282
15.1.1CCR模型概述282
15.1.2具有非阿基米德無窮小量的
CCR模型286
15.1.3BCC模型287
15.1.4超效率DEA評價模型289
15.1.5規模效率和技術效率292
15.2案例分析293
15.2.1數據包絡分析法的商業銀
行效率評估293
15.2.2數據包絡分析法的房地産
開發企業效率評估296
練習與提高299
參考文獻300

前言/序言

　　當今市場競爭激烈，各國政府為指導本國市場經濟發展，推動國際經濟協作，都很重視對未來經濟發展前景的展望和預測，並根據預測結果製定中長期發展規劃，做齣促進本國發展，使本國利益最大化的決策。企業也要先於競爭對手預測未來的發展前景和消費者的需求，以便做好産品開發、市場定位，製定有利於企業發展的市場決策。個人在進行理財和投資時，也要根據曆史和現狀預測未來，並及時製訂操作方案，纔能獲得可觀收益。總之，大到國傢和政府，中到企業集團，小到個人，無時不在進行預測與決策，而準確的經濟預測是做齣科學經濟決策的重要依據和前提。為此，討論預測與決策理論，研究其方法與模型，給齣預測結果和決策方案，具有重要的理論價值。經濟預測與決策是一門科學，更是一門技術，其數學模型眾多，計算量大且復雜，需要通過有效的學習來掌握。
　　MATLAB是一套功能強大且比較易學的可視化軟件，不僅具備數值計算、符號解析運算、圖形顯示等功能，還是綫性代數、自動控製理論、概率論及數理統計、數字信號處理、時間序列分析、金融經濟計量、數學模型建立、神經網絡以及動態係統仿真等方麵重要的數學計算工具。它能使人們擺脫重復、復雜的機械性編程細節，把注意力集中在創造性地解決問題上，用盡可能短的時間得齣盡可能有價值的結果。
　　本書力求做到將經濟預測與決策同MATLAB工具完美結閤，並從實用角度齣發，詳細地介紹如何運用MATLAB工具對預測與決策技術進行程序實現。學習者可以對社會經濟、金融、管理等領域的實際問題，輕鬆地選用閤適的數據，套用正確的預測與決策模型，得齣預測結果和決策方案，使復雜問題簡單化。在學習經濟預測與決策理論知識和MATLAB工具的同時，也學會瞭解決社會實踐問題的方法和技能。
　　本書是在2012年齣版的《經濟預測方法及MATLAB實現》一書的基礎上，進行瞭修改和添加，對原書預測方法中的大部分例題和案例分析進行瞭更新和替換，使用瞭新數據，優化瞭程序，更具時效性。針對讀者的需求，增加瞭決策理論部分，選取瞭目前最流行並廣泛使用的層次分析（AHP）法、熵權法、逼近理想解排序（TOPSIS）法和數據包絡分析（DEA）法等決策評價技術，主要通過案例分析及MATLAB編程，使讀者盡快掌握這些理論和方法，及早地應用於學習、科研和撰寫論文當中。
　　本書具有以下主要特色：
　　（1）內容豐富，方法全麵。介紹瞭目前廣泛使用的預測與決策方法，主要包括定性預測法、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、景氣預測法和神經網絡預測法等，以及AHP法、熵權法、TOPSIS法和DEA法等決策評價技術，並藉助實際案例，用MATLAB程序予以實現。每章配有“練習與提高”，能鞏固所學方法，拓展課本內容，給齣實訓案例和操作流程。
　　（2）案例豐富，實用性強。重點介紹瞭預測與決策原理、方法，以及MATLAB的編程實現和實際應用。結閤不同模型方法的實際需求，精心挑選瞭大量的經濟、金融、管理等方麵的實際案例，通過對案例數據的分析處理，幫助讀者理解、領會和掌握MATLAB算法和經濟預測與決策方法，達到預測與決策技術與MATLAB工具的完美結閤。
　　（3）源代碼豐富，編程參考價值高。在編程過程中深化對預測與決策方法思想和理論的理解，強化對預測與決策技術原理的掌握，精心編寫和調試瞭大量MATLAB程序代碼。通過學習這些程序，讀者不僅可以更快、更透徹地理解和領會這些算法，而且能掌握MATLAB的使用方法，培養和提高實際計算的能力和技巧。
　　本書是作者多年來輔導本科生、研究生進行數學建模，從事實驗創新研究以及課堂教學實踐經驗的結晶。在寫作過程中得到瞭學院同事的熱心幫助及傢人的有力支持，在此錶示由衷的謝意。
　　由於時間和水平有限，書中難免存在不足和疏漏之處，懇請同行專傢和廣大讀者批評指正。
　　作者

《經濟預測與決策技術及MATLAB實現（第2版）》 本書深入探討瞭經濟預測領域的核心技術與實用方法，並輔以在經濟分析中應用廣泛的MATLAB軟件進行詳細的實現演示。全書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，同時提供可操作的工具，使其能夠有效應對復雜多變的經濟環境，做齣更為明智的決策。 核心內容概覽： 本書共分為三個主要部分：經濟預測基礎理論，關鍵預測模型與技術，以及MATLAB實現與案例分析。 第一部分：經濟預測基礎理論 經濟數據的特性與預處理： 詳細介紹經濟數據的類型（時間序列、截麵數據、麵闆數據等），以及其固有的波動性、周期性、季節性、趨勢性等特徵。著重講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、平穩性檢驗、季節性分解等關鍵預處理步驟，強調規範的數據處理對於後續模型有效性的重要性。 預測的基本概念與評估指標： 闡釋預測的本質，區分準確預測、趨勢預測、情景預測等不同類型。係統介紹常用的預測評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等，並深入分析這些指標的優缺點及其適用場景，幫助讀者客觀評價預測模型的性能。 統計學在經濟預測中的應用： 迴顧和梳理與經濟預測密切相關的基礎統計學知識，包括概率論、迴歸分析、假設檢驗等。強調統計學原理在理解數據、構建模型、解釋結果中的核心作用。 第二部分：關鍵預測模型與技術 本部分將係統介紹一係列經典且實用的經濟預測模型，從簡單到復雜，從單變量到多變量，全麵覆蓋。 時間序列分析模型： 平滑法： 詳細講解移動平均法（簡單移動平均、加權移動平均）和指數平滑法（簡單指數平滑、霍爾特指數平滑、霍爾特-溫特斯季節性指數平滑），闡述其原理、適用條件以及如何選擇閤適的平滑參數。 ARIMA模型族： 深入剖析自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸滑動平均（ARMA）模型，以及其季節性擴展ARIMA模型（SARIMA）。詳細講解模型識彆（ACF、PACF圖）、參數估計（最大似然估計）、模型診斷（殘差分析）以及模型選擇（AIC、BIC準則）的完整流程。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 介紹VAR模型的基本原理，用於處理多個相互關聯的時間序列變量。講解VAR模型的設定、估計、檢驗以及如何進行多變量預測和脈衝響應分析。 協整與誤差修正模型（ECM）： 探討非平穩時間序列之間的長期均衡關係——協整。詳細講解協整檢驗（Engle-Granger、Johansen檢驗）以及如何利用ECM模型進行短期動態分析和長期預測。 計量經濟學模型： 綫性迴歸模型： 迴顧一元和多元綫性迴歸模型，重點講解其在經濟變量之間關係分析和預測中的應用。包括變量選擇、模型設定、參數估計（OLS）、假設檢驗、模型擬閤優度（R²）、異方差檢驗、自相關檢驗等。 麵闆數據模型： 介紹如何處理麵闆數據（橫截麵和時間序列的結閤），講解固定效應模型（FEM）和隨機效應模型（REM），分析它們在揭示個體異質性、提高估計效率方麵的優勢。 聯立方程模型： 探討在經濟係統中，變量之間相互影響、形成循環的復雜關係，介紹如何構建和估計聯立方程模型，如結構方程模型。 其他先進預測技術（簡述與應用方嚮）： 機器學習在經濟預測中的應用： 簡要介紹支持嚮量機（SVM）、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等機器學習算法在非綫性關係捕捉和高維數據預測方麵的潛力。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 概述狀態空間模型及其強大的濾波和預測能力，特彆是在處理動態係統和噪聲數據時的優勢。 第三部分：MATLAB實現與案例分析 本部分將理論模型與實際操作相結閤，利用MATLAB強大的數據處理和數值計算能力，為讀者提供完整的實現指導。 MATLAB基礎與經濟預測環境搭建： 介紹MATLAB的基本語法、矩陣運算、數據導入導齣、繪圖功能等，並指導讀者如何安裝和配置經濟學工具箱（如Econometrics Toolbox）等相關插件，為後續建模打下基礎。 關鍵模型的MATLAB實現： 時間序列模型實現： 平滑法： 使用MATLAB的內置函數演示移動平均和指數平滑的計算過程。 ARIMA/SARIMA模型： 詳細講解如何使用`arima`函數構建ARIMA模型，如何進行模型識彆、估計、診斷和預測。 VAR模型： 演示如何使用`vartime`等函數構建和分析VAR模型。 協整與ECM： 講解如何使用協整檢驗函數，以及如何構建和估計ECM模型。 計量經濟學模型實現： 綫性迴歸模型： 使用`fitlm`等函數進行迴歸分析，演示如何進行變量選擇、模型診斷和預測。 麵闆數據模型： 介紹利用MATLAB麵闆數據工具箱或自定義函數實現固定效應和隨機效應模型。 綜閤案例分析： 宏觀經濟指標預測： 以GDP、通貨膨脹率、失業率等宏觀經濟指標為例，演示如何選擇閤適的模型，結閤曆史數據進行預測，並分析預測結果的經濟含義。 金融市場預測： 演示如何使用本書介紹的模型預測股票價格、匯率等金融資産的變動，並探討其在投資決策中的應用。 行業銷售預測： 以某一具體行業為例，展示如何利用行業數據進行銷售預測，為企業製定生産和營銷策略提供支持。 政策效果模擬與評估： 探討如何利用經濟模型模擬不同政策乾預下的經濟走勢，並評估政策的潛在影響。 模型選擇與優化策略： 總結不同模型的優劣勢，指導讀者如何根據數據特性、預測目標和計算資源選擇最適閤的模型。介紹交叉驗證、網格搜索等模型優化技術。 本書的特色： 理論與實踐緊密結閤： 既提供瞭紮實的理論基礎，又通過MATLAB的實際操作，讓讀者能夠學以緻用。 內容全麵且深入： 涵蓋瞭經濟預測領域的經典模型和前沿技術，適閤不同層次的讀者。 MATLAB實現細緻： 提供瞭詳細的代碼示例和步驟，幫助讀者快速掌握MATLAB在經濟預測中的應用。 案例豐富且貼近現實： 所選案例均來源於實際經濟活動，具有很強的啓發性和指導意義。 語言清晰易懂： 盡管涉及復雜技術，但力求錶達清晰，便於讀者理解。 通過閱讀本書，讀者將能夠係統掌握經濟預測的核心方法，熟練運用MATLAB進行數據分析和模型構建，從而在日益復雜的經濟決策中占據有利地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計，給我的整體感受是循序漸進，環環相扣。從最基礎的經濟預測概述，到各種經典的統計預測方法，再到更高級的計量經濟學模型，以及最終的機器學習在經濟預測中的應用，知識體係的構建非常完整。每一章都像是為下一章打下基礎，讓我能夠一步一個腳印地深入理解。我特彆喜歡作者在引入新概念時，都會迴顧前麵已經學過的相關知識，並解釋新概念與舊概念之間的聯係。這種“溫故知新”的設計，有助於鞏固學習效果，避免遺忘。此外，書中對於各種模型的優缺點分析也十分到位，這讓我能夠根據不同的預測目標和數據特點，選擇最適閤的模型。這種科學嚴謹的結構，大大提升瞭我的學習效率，讓我能夠更有條理地掌握經濟預測領域的知識，而不是零散地碎片化學習。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，可以說是一種“潤物細無聲”的魅力。作者在闡述經濟學中的復雜概念時，並沒有使用過於晦澀難懂的學術術語，而是巧妙地運用瞭一係列生活化的比喻和生動的案例。比如，在解釋時間序列分析中的平穩性時，作者拿齣瞭“潮汐的漲落”來類比，形象地說明瞭均值和方差在時間上的穩定性。這種處理方式極大地降低瞭閱讀門檻，讓即使是對經濟學初學者也能快速理解核心要義。同時，作者也並沒有因此而犧牲學術的嚴謹性，在關鍵的數學公式和模型推導部分，依然保持瞭清晰的邏輯和詳細的步驟。我特彆欣賞作者在介紹每一種預測模型時，都會先闡述其理論基礎，然後再分析其適用的場景和局限性，這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，有助於讀者構建完整的知識體係，而不是僅僅停留在“會用”的層麵。這種平衡，在許多同類書籍中是很難得的，也讓我對作者深厚的學術功底和教學經驗贊嘆不已。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀的整體感受來說，這本書給我帶來瞭一種“豁然開朗”的感覺。在之前接觸過的一些經濟學書籍中，往往會感覺知識點分散，理論與實踐之間存在鴻溝。而這本書則將經濟預測、決策技術以及MATLAB實現這三個看似獨立的領域，巧妙地融閤在一起，形成瞭一個完整的知識體係。我不再需要東奔西走地去尋找不同的資料來學習，而是可以在這一本書中找到答案。特彆是“MATLAB實現”部分，它打通瞭理論與實踐的壁壘，讓我能夠親手去實現那些復雜的模型，並看到它們在實際應用中的效果。這種“學以緻用”的學習過程，不僅讓我對經濟預測有瞭更深刻的理解，也極大地提升瞭我的實際操作能力。總而言之，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我對經濟預測與決策技術有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考資料和延伸閱讀建議，可以說是為有誌於更深入研究的讀者量身定製的。在每一章的結尾，作者都會列齣相關的參考文獻，包括經典的學術論文、重要的書籍以及權威的研究報告。這些參考文獻不僅能夠幫助我進一步查閱和驗證書中的內容，也為我提供瞭繼續深入學習的綫索。更重要的是，作者還會根據不同的主題，給齣一些具有啓發性的延伸閱讀建議，包括一些前沿的研究方嚮和尚未完全解決的問題。這讓我意識到，經濟預測與決策是一個不斷發展和演進的領域，總有新的知識等待我去探索。這種“授人以漁”的方式，讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更是一位良師益友，它指引我未來的學習方嚮，激發我探索未知的好奇心，讓我感受到學習的樂趣永無止境。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例選擇和分析上的用心，給我留下瞭深刻的印象。作者並沒有選擇一些過於抽象或遙遠的案例，而是選取瞭貼近現實經濟生活中的具體問題，例如宏觀經濟指標的預測、股票市場的波動分析、消費者行為的預測等等。這些案例的選擇，不僅具有很強的代錶性，而且能夠激發讀者的學習興趣。在案例分析部分，作者不僅僅是將數據代入模型進行計算，而是對整個分析過程進行瞭細緻的講解，包括數據來源、數據清洗、模型選擇的理由、結果的解釋以及對決策的啓示。我尤其喜歡書中對不同模型在同一案例上的比較分析，這有助於我理解不同模型的優勢和劣勢，以及它們在實際應用中的適用性。這種接地氣的分析方式，讓理論知識變得更加生動和易於理解。

評分☆☆☆☆☆

MATLAB在經濟預測領域的應用，一直是吸引我選擇這本書的重要原因。現代經濟分析離不開強大的計算工具，而MATLAB以其強大的矩陣運算能力和豐富的工具箱，在科學計算和工程領域占據著重要地位。這本書的“MATLAB實現”部分，並非簡單地羅列代碼，而是將理論模型與實際編程緊密結閤。作者會先詳細講解某個預測模型的原理，然後再逐一展示如何使用MATLAB來實現這個模型，包括數據預處理、模型構建、參數估計、結果檢驗等各個環節。更難得的是，作者還提供瞭一些典型的案例分析，通過這些實例，我能夠看到如何將書中的理論知識應用到實際的經濟預測問題中。代碼的注釋清晰易懂，即使是MATLAB的初學者，也能在作者的引導下逐步掌握。我尤其期待通過這本書，能夠提升自己在經濟模型編程方麵的能力，真正做到理論與實踐的無縫對接，為未來的經濟分析工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我對於書中對“不確定性”的處理方式非常贊賞。經濟預測本身就充滿瞭不確定性，而這本書並沒有迴避這一點，反而將其作為一個重要的研究對象。作者在講解各種預測模型時，都會深入分析其不確定性的來源，例如模型誤差、數據噪音、外生衝擊等，並探討如何量化和管理這種不確定性。我特彆喜歡書中關於“情景分析”的章節，它提供瞭一種係統性的方法來考慮未來可能齣現的各種情況，並評估不同情景下預測結果的差異。這對於企業製定長期戰略，應對突發事件具有重要的參考價值。在如今全球經濟日益復雜多變的背景下，能夠清晰地認識和管理預測的不確定性，是做齣可靠決策的關鍵。這本書在這方麵的深入探討，讓我覺得受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦白說，第一眼看過去並不是那種能立刻抓住眼球的驚艷之作。色彩搭配偏嚮穩重，但整體視覺衝擊力略顯不足。然而，正是這種低調的風格，反而讓我覺得它更加契閤瞭“經濟預測與決策”這個主題的專業性和嚴謹性。在如今充斥著花哨封麵設計的市場中，一本專注於內容的圖書，其內在的價值往往比外在的包裝更加重要。我翻開書頁，紙張的觸感不錯，印刷清晰，沒有任何廉價感，這至少在閱讀體驗的初期便打消瞭我的一些顧慮。目錄的編排也顯得井井有條，章節劃分邏輯性很強，從基礎的概念引入，到各種模型的講解，再到最終的MATLAB實現，整個學習路徑的設計考慮得相當周全，預示著這本書並非停留在理論層麵，而是真正緻力於將復雜的經濟學原理轉化為可操作的實踐方法。我對它後續的內容充滿瞭期待，希望它能像其封麵一樣，以一種沉靜卻深邃的方式，帶領我進入經濟預測與決策的廣闊天地。

評分☆☆☆☆☆

本書在數學和統計學理論的引入方麵，做得恰到好處。經濟預測離不開紮實的數學和統計學基礎，而這本書在講解每一個預測模型時，都會清晰地闡述其背後的數學原理，包括一些重要的定理和推導過程。但是，作者並沒有將數學公式堆砌，而是以一種易於理解的方式進行講解，並強調這些數學原理與經濟學概念之間的聯係。例如，在講解迴歸分析時，作者詳細解釋瞭最小二乘法的原理，並將其與經濟學中的變量關係進行關聯。對於一些讀者可能不太熟悉的數學概念，作者也會提供簡要的解釋或者引用相關的參考文獻。這種既尊重學術嚴謹性，又注重讀者理解的設計，讓我覺得這本書既有深度，又不失可讀性，能夠幫助我係統地掌握經濟預測所需的數學和統計學知識。

評分☆☆☆☆☆

書中對經濟預測的“決策”環節的關注，讓我覺得這本書的實用性遠超預期。許多經濟預測的書籍，往往停留在預測本身，而這本書則進一步探討瞭如何將預測結果轉化為有效的決策。作者不僅講解瞭如何解讀預測結果，例如判斷預測的可靠性、理解置信區間等，還重點介紹瞭如何基於預測信息來製定經營策略、風險管理方案等。我印象深刻的是，在講解投資組閤優化時，作者結閤瞭經濟預測的不確定性，提齣瞭如何構建穩健的投資組閤，以應對市場波動。這種將預測與決策有機結閤的設計，使得這本書具有很強的指導意義，讓讀者不僅能夠“知道未來會怎樣”，更能“知道未來會怎樣時，我應該怎麼做”。這對於在復雜多變的經濟環境中做齣明智決策至關重要。

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，謝謝

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

為瞭老師課題、買這些書

評分☆☆☆☆☆

不錯哦，應該是正版書籍可以可以?

評分☆☆☆☆☆

還可以，裏麵的模型比較基礎

評分☆☆☆☆☆

還可以，裏麵的模型比較基礎

評分☆☆☆☆☆

好書 值得推薦

評分☆☆☆☆☆

送人的，還不知道怎樣

評分☆☆☆☆☆

不錯哦，應該是正版書籍可以可以?