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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

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

7.5 ARMA模型预测法153

7.5.1 ARMA模型的基本形式153

7.5.2 ARMA模型的相关性分析及识别154

7.5.3 ARMA模型的参数估计158

7.5.4 ARMA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

12.1.2 BP神经网络的基本原理239

12.1.3 BP神经网络的过程240

12.1.4 BP神经网络预测241

12.2 BP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

15.1.1 CCR模型概述282

15.1.2 具有非阿基米德无穷小量的CCR模型286

15.1.3 BCC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