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第一章 预测概述1

1—1预测问题1

一、什么叫预测1

二、预测的基本原理3

三、统计预测的特征9

1—2预测方法及其分类9

一、按预测结果分9

二、按预测期限分10

三、按限制条件分10

四、按目标限制分11

1—3预测的步骤11

第二章 回归预测技术16

2—1一元线性回归17

一、一元线性回归模型18

二、a、 b的意义与统计性质22

三、预测区问27

四、相关分析32

五、模型的假设检验37

六、统计数据的选取40

2—2多元线性回归42

一、多元线性回归模型42

二、多元性回归模型的检验46

三、多重共线性50

四、虚变量52

2—3回归模型假定条件的检定57

一、同方差检定57

二、序列相关59

三、广义差分法63

2—4非线性回归与弹性分析65

一、非线性回归65

二、弹性分析68

第三章 平滑预测技术71

3—1简单移动平均数方法72

3—2指数平滑法77

3—3较高级形式的平滑法81

3—4温特斯线性与季节性指数平滑法87

3—5指数平滑法的初始值92

第四章 自适应过滤预测法95

4—1基于历史观测值加权平均数的预测值95

4—2对历史观测值加权的自适应过程97

4—3自适应过滤法的实际应用103

附录：自适应过滤法预测补充准则112

第五章 时间序列预测的传统分解方法114

5—1时间序列114

5—2移动平均法117

5—3经典乘积模型123

一、趋势分量的分离123

二、循环分量的分离130

三、季节分量的分离132

四、不规则分量的分离137

五、在预测中的应用137

第六章 博克斯—詹金斯方法141

引言141

6—1基本概念142

6—2博克斯—詹金斯模型总类145

6—3模型识别147

6—4参数估计153

6—5模型检验157

6—6模型预测157

6—7应用举例160

第七章 各种定性预测方法167

7—1 S—曲线法169

7—2与时间无关的技术比较法172

7—3形态分析法174

7—4德尔斐法176

7—5关系树法178

7—6交叉影响的矩阵法179

7-7定性预测的最新经验181

第八章 数据处理与模型评价184

8—1数据的搜集、分析与处理184

一、数据的搜集184

二、数据的分析与鉴别186

三、数据的处理方法189

四、无数据标志因素的数量化方法193

8—2对预测模型的评价197

一、预测技术的选择197

二、对预测模型的评价准则199

三、误差分析200