第一章 上海世博会客流量预测 1
1.1世博会简介 1
1.2任务 2
1.3世博会客流量特点的事前定性分析 2
1.4客流量预测技术路线图 3
1.5预测结果总结 17
第二章 扩展线性支出系统（ELES） 27
2.1扩展线性支出系统及其估计 27
2.2扩展线性支出系统的参数估计 28
2.3案例分析——上海市区居民消费结构分析 30
2.4结论与建议 33
2.5马克威软件的相关操作 35
第三章 二值逻辑回归 38
3.1二值逻辑回归的基本原理 38
3.2案例分析——上海浦东新区毕业生就业情况调查 41
3.3几点建议 47
3.4马克威软件的二值逻辑回归操作 48
第四章 误差修正模型 52
4.1误差修正模型（ECM）介绍 52
4.2误差修正模型 59
4.3案例分析——上海市居民消费实证分析 59
4.4马克威软件的误差修正模型操作 65
第五章 因子分析 69
5.1因子分析基本原理 69
5.2案例分析——长三角16城市社会经济综合研究 73
5.3对长三角发展的思考与建议 81
5.4马克威软件的因子分析操作 83
第六章 方差分析模型 86
6.1概述 86
6.2案例分析——笔记本电脑价格方差分析模型 90
6.3基本假设 90
6.4数据采集与模型选定 91
6.5描述性分析 92
6.6应用模型 98
6.7多重比较 102
6.8结论与建议 103
6.9马克威软件的方差分析模型操作 103
附件 多重比较结果 105
第七章 面板数据（Panel Data）模型 110
7.1面板数据介绍 110
7.2模型形式的设定检验 117
7.3面板数据模型的估计方法 118
7.4 Hausman检验 118
7.5案例分析——中国城镇居民消费研究 119
7.6马克威软件的面板数据操作 127
第八章 偏最小二乘回归 135
8.1偏最小二乘回归原理 135
8.2案例分析——三次产业增加值与支出法GDP的关系分析 138
8.3马克威软件的偏最小二乘回归操作 153
第九章PLS路径模型 155
9.1 PLS路径模型介绍 155
9.2案例分析——美国顾客满意度指数模型 162
9.3马克威软件的路径模型操作 163
第十章RBF神经网络 175
10.1案例分析——二手房价格评估 175
10.2数据来源 176
10.3应用模型 178
10.4结论 184
10.5马克威软件的RBF神经网络操作 184
第十一章 决策树 196
11.1案例分析——电信客户流失预测 196
11.2数据来源 197
11.3应用模型 197
11.4结论 205
11.5马克威软件的决策树操作 206
第十二章 贝叶斯网络 212
12.1案例分析——乙型病毒性肝炎诊断 212
12.2数据来源 213
12.3应用模型 213
12.4结论 219
12.5马克威软件的贝叶斯网络操作 219
第十三章 联立方程模型的估计与模拟 223
13.1联立方程系统概述 223
13.2联立方程系统的基本概念 224
13.3联立方程系统的识别 227
13.4联立方程系统的估计方法 229
13.5联立方程模型的模拟 238
13.6案例分析——江城市宏观经济年度模型 242
13.7预测 250
13.8几点认识 264
13.9马克威软件的联立方程操作 266
第十四章 北京市常住人口预测与分析 285
14.1 2010年北京市常住人口概况 285
14.2预测数据准备 286
14.3二大板块的划分 287
14.4户籍人口预测方法 288
14.5外来常住人口预测 295
14.6文化程度预测 299
14.7北京市常住人口预测结果 300
14.8几点思考 307
参考文献 312