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