Python 經(jīng)濟預測與決策

第 1 章 統(tǒng)計基礎(chǔ) ……………………… 1
1. 1 隨機變量 ……………………… 1
1. 2 樣本及抽樣分布 ……………… 5
1. 3 參數(shù)估計 …………………… 10
1. 4 假設(shè)檢驗 …………………… 13
1. 5 Python 常用統(tǒng)計函數(shù) ……… 15
1. 6 習題 ………………………… 21
第 2 章 經(jīng)濟預測概述 ………………… 22
2. 1 經(jīng)濟預測的含義及分類 …… 22
2. 2 經(jīng)濟預測的原理、 要求及過程……………………………… 24
2. 3 預測數(shù)據(jù)的收集與處理 …… 27
2. 4 經(jīng)濟預測方法 ……………… 29
2. 5 經(jīng)濟預測的誤差 …………… 31
2. 6 習題 ………………………… 33
第 3 章 定性預測法 …………………… 34
3. 1 定性預測法概述 …………… 34
3. 2 頭腦風暴法 ………………… 35
3. 3 德爾菲法 …………………… 39
3. 4 其他定性預測法 …………… 44
3. 5 習題 ………………………… 50
第 4 章 趨勢外推預測法 ……………… 52
4. 1 趨勢外推預測法概述 ……… 52
4. 2 線性趨勢外推預測法 ……… 53
4. 3 二次曲線趨勢外推預測法 … 61
4. 4 生長曲線預測法 …………… 67
4. 5 習題 ………………………… 72
第 5 章 回歸分析預測法 ……………… 74
5. 1 回歸分析預測法概述 ……… 74
5. 2 一元線性回歸預測法 ……… 75
5. 3 多元線性回歸預測法 ……… 85
5. 4 非線性回歸預測法 ………… 96
5. 5 習題 ………………………… 104
第 6 章 確定型時間序列預測法 …… 105
6. 1 確定型時間序列預測法概述……………………………… 105
6. 2 移動平均法 ………………… 107
6. 3 指數(shù)平滑法 ………………… 120
6. 4 季節(jié)周期預測法 …………… 130
6. 5 習題 ………………………… 146
第 7 章 隨機型時間序列預測法 …… 147
7. 1 隨機型時間序列預測法概述……………………………… 147
7. 2 常見的時間序列模型 ……… 149
7. 3 自相關(guān)函數(shù)、 偏相關(guān)函數(shù)……………………………… 154
7. 4 模型識別 …………………… 158
7. 5 參數(shù)估計 …………………… 160
7. 6 模型的檢驗與修正 ………… 163
7. 7 預測 ………………………… 165
7. 8 應(yīng)用舉例 …………………… 168
7. 9 習題 ………………………… 180
第 8 章 馬爾可夫預測法 …………… 182
8. 1 馬爾可夫預測法的基本原理……………………………… 182
8. 2 馬爾可夫方法在經(jīng)濟預測
中的應(yīng)用 …………………… 187
8. 3 習題 ………………………… 196
第 9 章 決 策 ……………………… 198
9. 1 決策概述 …………………… 198
9. 2 確定型決策 ………………… 202
9. 3 不確定型決策 ……………… 207
9. 4 風險型決策 ………………… 210
9. 5 習題 ………………………… 221
參考文獻 ……………………………… 223