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目录 1

第1章 预测简介：应用、方法、文献与软件 1

预测应用 1

预测方法：全书概要 3

参考文献、相关软件以及网上资源 5

前方之路 8

习题与补充 8

概念回顾 10

参考文献 10

附录：线性回归模型 11

习题与补充 24

注释 26

概念回顾 27

第2章 成功预测的六大要素 28

决策环境与损失函数 29

预测目标 33

预测说明 34

预测水平 37

信息集 39

方法与复杂性，简约原则，收缩原则 40

短评 41

习题与补充 41

注释 42

概念回顾 42

参考文献 43

第3章 用于预测的统计图形 44

为什么图形分析是重要的 44

简单图形技术 47

绘图要领 52

应用：实际GDP的图解分析 55

习题与补充 59

短评 59

注释 63

概念回顾 63

参考文献 64

第4章 趋势建模与预测 65

趋势建模 65

趋势模型的估计 73

预测趋势 74

利用赤池信息准则和施瓦茨信息准则选择预测模型 75

应用：预测零售销售额 81

习题与补充 89

注释 91

概念回顾 92

参考文献 92

第5章 季节性建模与预测 94

季节性的特征与来源 94

季节性建模 96

季节序列的预测 98

应用：房屋开工率的预测 99

习题与补充 104

注释 105

概念回顾 105

参考文献 106

第6章 周期的性质 107

第8章 周期预测 107

协方差平稳时间序列 108

白噪声 113

滞后算子 118

沃尔定理、广义线性过程以及有理分布滞后 119

均值、自相关函数和偏自相关函数的估计与推断 123

应用：加拿大就业状况的动态变化 126

习题与补充 128

注释 130

概念回顾 131

参考文献 131

第7章 周期建模：MA、AR与ARMA模型 133

移动平均模型 133

自回归模型 141

自回归移动平均模型 148

应用：就业预测模型的设定和估计 150

习题与补充 161

注释 166

概念回顾 168

参考文献 168

最优预测 170

预测移动平均过程 171

可计算的预测 175

预测的链式法则 177

应用：预测就业 180

习题与补充 184

注释 189

概念回顾 190

参考文献 190

第9章 综合：包含趋势、季节和周期成分的预测模型综合 192

应用：预测酒销售量 194

诊断和选择模型的递归估计过程 209

酒销售量一例的继续 215

习题与补充 217

注释 221

概念回顾 221

参考文献 222

第10章 利用回归模型预测 223

条件预测模型与情景分析 223

条件预测中置信区间参数的不确定性 224

非条件预测模型 227

分布滞后、多项式分布滞后及有理分布滞后 228

包含滞后因变量的回归、包含ARMA扰动的回归以及传递函数模型 229

向量自回归模型 232

可预测的因果关系 234

脉冲反应函数与方差分解 236

应用：房屋开工率与完工率 239

习题与补充 255

注释 261

概念回顾 261

参考文献 262

第11章 预测的评估与组合 265

单一预测评估 265

两种或多种预测评估：比较预测的准确性 268

预测包容与组合预测 272

应用：大西洋东贸易航线上OS公司的船运量 276

习题与补充 290

注释 295

概念回顾 296

参考文献 296

第12章 单位根，随机趋势，ARIMA预测模型与平滑 299

随机趋势与预测 299

单位根：估计和检验 307

应用：日元／美元汇率的建模与预测 315

平滑 326

汇率一例的继续 332

习题与补充 335

注释 341

概念回顾 343

参考文献 343

参考文献 346

关键词英汉对照表 356

译后记 367