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简介
随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者。
目录
第一章 一元线性回归分析法
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 预测精度的测定
第四节 预测实例
附录
第二章 多元回归分析法
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 自变量的选择
第四节 多重共线性
第五节 预测实例
第六节 滞后变量模型
附录
第三章 非线性回归分析法
第一节 非线性回归模型
第二节 模型参数的估计
第三节 模型分析与评价
第四节 含虚拟变量的回归模型
第五节 预测实例
附录
第四章 时间序列平滑法
第一节 概述
第二节 移动平均法
第三节 指数平滑法
第四节 方法的比较
附录
第五章 趋势模型
第一节 趋势模型类型
第二节 模型选择
第三节 参数估计
第四节 模型分析与评价
附录
第六章 季节模型
第一节 季节性水平模型
第二节 季节性交乘趋向模型
第三节 季节性迭加趋向模型
第七章 马尔可夫法
第一节 基本概念
第二节 马尔可夫预测法
第三节 马氏链的稳定状态及其应用
第八章 ARMA模型
第一节 概述
第二节 时序特性的分析
第三节 ARMA模型及其改进
第四节 随机时序模型的建立
第五节 时序模型预测
附录
第九章 ARCH类模型
第一节 单位根过程
第二节 ARCH模型
第三节 广义ARCH模型
第四节 拓展的ARCH模型
第五节 多元ARCH模型
附录
附表1 t分布表
附表2 F分布表
附表3 D.W.检验表
附表4 χ2分布表
附表5 DF检验t统计量经验概率分布表
附表6 Engle-Granger检验表
参考文献
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 预测精度的测定
第四节 预测实例
附录
第二章 多元回归分析法
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 自变量的选择
第四节 多重共线性
第五节 预测实例
第六节 滞后变量模型
附录
第三章 非线性回归分析法
第一节 非线性回归模型
第二节 模型参数的估计
第三节 模型分析与评价
第四节 含虚拟变量的回归模型
第五节 预测实例
附录
第四章 时间序列平滑法
第一节 概述
第二节 移动平均法
第三节 指数平滑法
第四节 方法的比较
附录
第五章 趋势模型
第一节 趋势模型类型
第二节 模型选择
第三节 参数估计
第四节 模型分析与评价
附录
第六章 季节模型
第一节 季节性水平模型
第二节 季节性交乘趋向模型
第三节 季节性迭加趋向模型
第七章 马尔可夫法
第一节 基本概念
第二节 马尔可夫预测法
第三节 马氏链的稳定状态及其应用
第八章 ARMA模型
第一节 概述
第二节 时序特性的分析
第三节 ARMA模型及其改进
第四节 随机时序模型的建立
第五节 时序模型预测
附录
第九章 ARCH类模型
第一节 单位根过程
第二节 ARCH模型
第三节 广义ARCH模型
第四节 拓展的ARCH模型
第五节 多元ARCH模型
附录
附表1 t分布表
附表2 F分布表
附表3 D.W.检验表
附表4 χ2分布表
附表5 DF检验t统计量经验概率分布表
附表6 Engle-Granger检验表
参考文献
统计预测：方法与应用（第二版）
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