內容簡介
隨著社會經濟的迅速發展和計算機技術更新加快,人們越來越重視並容易收集到實際發生的各種數據。如何運用這些數據認識事物發展變化的規律並預測其未來,也愈發為人們所關注,各種預測方法應運而生並不斷發展。在從事教學和實際問題研究的過程中,感覺原來的內容有些過於陳舊,希望能夠奉獻一些新的思路和方法給學生和其他需要應用的讀者。
作者簡介
易丹輝:中國人民大學統計學院教授、博士生導師。研究方嚮: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。講授課程 統計預測、預測動態、實驗設計、Categorical Data Analysis、金融風險分析技術、Structural Equations Model、時間序列分析、數據挖掘技術及應用等課程。
目錄
第一章 一元綫性迴歸分析法
第一節 模型和參數估計
第二節 模型的檢驗
第三節 預測精度的測定
第四節 預測實例
附 錄
第二章 多元迴歸分析法
第一節 模型和參數估計
第二節 模型的檢驗
第三節 自變量的選擇
第四節 多重共綫性
第五節 預測實例
第六節 滯後變量模型
附 錄
第三章 非綫性迴歸分析法
第一節 非綫性迴歸模型
第二節 模型參數的估計
第三節 模型分析與評價
第四節 含虛擬變量的迴歸模型
第五節 預測實例
附 錄
第四章 時間序列平滑法
第一節 概 述
第二節 移動平均法
第三節 指數平滑法
第四節 方法的比較
附 錄
第五章 趨勢模型
第一節 趨勢模型類型
第二節 模型選擇
第三節 參數估計
第四節 模型分析與評價
附 錄
第六章 季節模型
第一節 季節性水平模型
第二節 季節性交乘趨嚮模型
第三節 季節性迭加趨嚮模型
第七章 馬爾可夫法
第一節 基本概念
第二節 馬爾可夫預測法
第三節 馬氏鏈的穩定狀態及其應用
第八章 ARMA模型
第一節 概 述
第二節 時序特性的分析
第三節 ARMA模型及其改進
第四節 隨機時序模型的建立
第五節 時序模型預測
附 錄
第九章 ARCH類模型
第一節 單位根過程
第二節 ARCH模型
第三節 廣義ARCH模型
第四節 拓展的ARCH模型
第五節 多元ARCH模型
附 錄
附錶1 t分布錶
附錶2 F分布錶
附錶3 D.W.檢驗錶
附錶4 χ2分布錶
附錶5 DF檢驗t統計量經驗概率分布錶
附錶6 Engle Granger檢驗錶
參考文獻
精彩書摘
隨著社會經濟的迅速發展和計算機技術更新加快,人們越來越重視並容易收集到實際發生的各種數據。如何運用這些數據認識事物發展變化的規律並預測其未來,也愈發為人們所關注,各種預測方法應運而生並不斷發展。在從事教學和實際問題研究的過程中,感覺原來的內容有些過於陳舊,希望能夠奉獻一些新的思路和方法給學生和其他需要應用的讀者,中國人民大學齣版社也盛情約請,我也就決心下點工夫完成本書的修訂。由於時間和精力有限,仍然沒有能夠達到預期的目標,隻能看以後是否還有精力充實瞭。為方便操作,本書需要計算機完成的運算均運用的是EViews 6.0軟件。
很感謝我的同事、我的學生,以及同仁們,在教學科研中給予的幫助和支持,特彆感謝中國人民大學齣版社願意繼續齣版這本書。
前言/序言
統計預測——方法與應用(第二版)(數據分析係列教材) 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式