前言
第1章MATLAB的基本计算与统计数据处理1
本章要点1
1.1数值计算1
1.1.1基本运算与函数1
1.1.2数组运算2
1.1.3矩阵生成3
1.1.4矩阵运算5
1.2符号计算6
1.2.1创建符号变量与对象6
1.2.2符号微积分6
1.3解方程9
1.3.1代数方程的符号解9
1.3.2常微分方程的符号解10
1.3.3利用矩阵解线性方程组11
1.4统计数据的处理13
1.4.1数据的保存和调用13
1.4.2基本统计量函数16
1.4.3概率分布函数18
1.4.4统计作图19
1.4.5参数估计26
1.4.6假设检验28
练习与提高33
第2章经济预测概述34
本章要点34
2.1预测的基本概念与原理34
2.1.1预测的基本概念34
2.1.2预测的基本原理34
2.2经济预测的内容与步骤35
2.2.1经济预测学的研究内容 35
2.2.2经济预测的主要内容36
2.2.3预测的一般步骤36
2.3预测资料的收集与预处理37
2.3.1数据的收集与处理37
2.3.2数据类型38
2.3.3数据的分析与鉴别38
2.4数据的初始化处理45
2.5样本预测及精度评价46
2.5.1样本内预测与样本外
预测46
2.5.2预测的精度评价46
练习与提高47
第3章定性预测法48
经济预测与决策技术及MATLAB实现
目录
本章要点48
3.1集合意见预测法48
3.1.1常用的集合意见预测法48
3.1.2集合意见预测法的应用50
3.2德尔菲法51
3.2.1德尔菲法的基本内容52
3.2.2德尔菲法的应用54
3.3主观概率预测法56
3.3.1主观概率概述56
3.3.2常用的主观概率预测法56
3.3.3主观概率预测法的应用57
3.4市场预测法59
练习与提高62
第4章弹性预测法64
本章要点64
4.1弹性系数的基本理论64
4.1.1弹性与弹性系数64
4.1.2弹性系数的分类64
4.1.3弹性系数的计算65
4.1.4常用函数的弹性65
4.2消费需求弹性预测法66
4.2.1需求的价格弹性预测法66
4.2.2需求的收入弹性预测法67
4.2.3需求的交叉弹性预测法67
4.2.4多种弹性系数综合
预测法68
4.3市场供应弹性预测法68
4.4产出弹性预测法69
4.4.1单一投入要素的产出
弹性69
4.4.2生产弹性70
4.5案例分析73
4.5.1能源消费需求量预测73
4.5.2全国铁路、公路客货运量
预测75
练习与提高77
第5章投入产出预测法79
本章要点79
5.1投入产出模型79
5.1.1价值型投入产出表79
5.1.2投入产出的基本平衡
关系80
5.1.3直接消耗系数81
5.1.4完全消耗系数82
5.1.5影响力系数与感应度
系数82
5.1.6劳动报酬和劳动力需求82
5.1.7实物型投入产出表83
5.2案例分析84
5.2.1国民经济投入产出预测84
5.2.2企业投入产出预测87
练习与提高90
第6章趋势外推预测法
92
本章要点92
6.1一元线性回归法92
6.2多项式曲线拟合法96
6.3多元回归法100
6.3.1多元线性回归100
6.3.2多项式回归103
6.3.3多元函数回归103
6.4交互式回归法105
6.4.1一元多项式回归命令105
6.4.2多元二项式回归命令106
6.4.3逐步回归命令108
6.5加权拟合直线方程法111
6.6非线性回归法113
6.6.1非线性模型的线性化113
6.6.2非线性回归命令118
6.6.3逻辑增长曲线模型119
6.7虚变量回归分析120
6.8案例分析123
6.8.1我国人口预测模型123
6.8.2投资额模型128
练习与提高130
第7章时间序列预测法132
本章要点132
7.1移动平均值预测法132
7.1.1一次移动平均法132
7.1.2二次移动平均法133
7.2指数平滑预测法135
7.2.1一次指数平滑法135
7.2.2二次指数平滑法137
7.2.3三次指数平滑法139
7.2.4霍尔特双参数线性指数
平滑法141
7.3季节指数预测法143
7.3.1季节性水平模型143
7.3.2季节性趋势模型145
7.3.3季节性环比法模型147
7.4时间序列分解法150
7.5ARMA模型预测法153
7.5.1ARMA模型的基本形式153
7.5.2ARMA模型的相关性分
析及识别154
7.5.3ARMA模型的参数估计158
7.5.4ARMA模型的预测160
7.6案例分析161
7.6.1利用指数平滑法预测
GDP161
7.6.2利用ARMA模型预测
股票价格166
练习与提高170
第8章干预分析模型预测法172
本章要点172
8.1干预分析模型的基本形式172
8.1.1干预分析模型的基本
变量172
8.1.2干预事件的形式172
8.1.3干预分析模型的预测
过程173
8.2案例分析174
练习与提高178
第9章马尔可夫链预测法180
本章要点180
9.1马尔可夫链的基本理论180
9.1.1马尔可夫链的基本概念180
9.1.2马尔可夫链的预测
原理181
9.2案例分析182
9.2.1市场占有率预测182
9.2.2股票价格走势预测185
9.2.3加权马氏链法预测股票
走势187
9.2.4期望利润预测192
练习与提高194
第10章灰色预测法196
本章要点196
10.1灰色预测的基本内容196
10.1.1灰色预测的基本概念196
10.1.2灰色预测GM(1,1)
模型198
10.1.3灰色预测GM（1，1）
修正模型201
10.1.4灰色预测GM（1， n）
模型203
10.1.5灰色灾变预测模型204
10.2案例分析204
10.2.1社会消费品零售总额
预测204
10.2.2国内生产总值预测207
10.2.3城市居民消费支出
预测210
10.2.4股票灰色灾变预测212
10.2.5重大干旱灾害预测214
练习与提高217
第11章景气预测法219
本章要点219
11.1景气预测的基本理论219
11.1.1景气指标体系的基本
概念219
11.1.2景气循环法的预测
过程219
11.1.3景气综合评分——预警
系统223
11.2案例分析223
11.2.1国房景气指数223
11.2.2上海房地产景气指数228
练习与提高238
第12章神经网络预测法239
本章要点239
12.1神经网络的基本理论239
12.1.1人工神经网络239
12.1.2BP神经网络的基本
原理239
12.1.3BP神经网络的过程240
12.1.4BP神经网络预测241
12.2BP神经网络的MATLAB
函数241
12.3案例分析243
12.3.1多指标的股票开盘价
预测243
12.3.2单指标的股票收盘价
预测248
练习与提高252
第13章层次分析法253
本章要点253
13.1层次分析法的基本理论253
13.1.1单层次模型253
13.1.2多层次分析法的基本
步骤256
13.1.3量化指标的综合选优
排序258
13.2案例分析259
练习与提高265
第14章熵权法与逼近理想解排
序法266
本章要点266
14.1熵权法266
14.1.1熵的定义和性质266
14.1.2熵权法的计算步骤266
14.1.3熵权的性质与意义267
14.2逼近理想解排序法268
14.2.1逼近理想解排序的基本
原理268
14.2.2逼近理想解排序的基本
步骤268
14.3案例分析269
14.3.1熵权法的低碳经济发展
评价269
14.3.2 逼近理想解排序法的商业
银行绩效评价278
练习与提高280
第15章数据包络分析法282
本章要点282
15.1数据包络分析法的基本
理论282
15.1.1CCR模型概述282
15.1.2具有非阿基米德无穷小量的
CCR模型286
15.1.3BCC模型287
15.1.4超效率DEA评价模型289
15.1.5规模效率和技术效率292
15.2案例分析293
15.2.1数据包络分析法的商业银
行效率评估293
15.2.2数据包络分析法的房地产
开发企业效率评估296
练习与提高299
参考文献300