經(jīng)濟預(yù)測與決策技術(shù)及MATLAB實現(xiàn)
定 價：39 元
叢書名：普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材
- 作者：楊德平, 劉喜華著
- 出版時間：2016/9/1
- ISBN：9787111545040
- 出 版 社：機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：F201
- 頁碼：299頁
- 紙張：膠版紙
- 版次：2
- 開本：16K
本書從模型的基本知識和理論出發(fā)，采用經(jīng)濟、金融、管理等領(lǐng)域的實際案例，編寫相應(yīng)的MATLAB程序，并得出含有大量數(shù)據(jù)和套用模型的運行結(jié)果，使復(fù)雜問題簡單化。學習者無須掌握大量的計算機知識，只需復(fù)制例題、案例中相應(yīng)的程序，就可解決自己想處理的問題，為讀者提供了一套處理問題的方法和解決實際問題的手段。本書主要內(nèi)容有定性預(yù)測法、彈性系數(shù)預(yù)測法、投入產(chǎn)出預(yù)測法、趨勢外推預(yù)測法、時間序列預(yù)測法、干預(yù)分析模型預(yù)測法、馬爾可夫鏈預(yù)測法、灰色預(yù)測法、景氣預(yù)測法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法等預(yù)測方法，以及層次分析法、熵權(quán)法與逼近理想解排序法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等決策評價技術(shù)，匯總了當代經(jīng)濟預(yù)測與決策方法、理論和模型，具有較高的學術(shù)參考價值。本書不僅適用于經(jīng)濟學類、金融學類專業(yè)，也適用于工商管理類、統(tǒng)計學類以及計算機類等專業(yè)，既可作為本科生和研究生的教科書和參考書，也可供從事經(jīng)濟管理研究、經(jīng)濟預(yù)測與決策的人員參考。
當今市場競爭激烈，各國政府為指導本國市場經(jīng)濟發(fā)展，推動國際經(jīng)濟協(xié)作，都很重視對未來經(jīng)濟發(fā)展前景的展望和預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果制定中長期發(fā)展規(guī)劃，做出促進本國發(fā)展，使本國利益最大化的決策。企業(yè)也要先于競爭對手預(yù)測未來的發(fā)展前景和消費者的需求，以便做好產(chǎn)品開發(fā)、市場定位，制定有利于企業(yè)發(fā)展的市場決策。個人在進行理財和投資時，也要根據(jù)歷史和現(xiàn)狀預(yù)測未來，并及時制訂操作方案，才能獲得可觀收益�？傊蟮絿液驼�，中到企業(yè)集團，小到個人，無時不在進行預(yù)測與決策，而準確的經(jīng)濟預(yù)測是做出科學經(jīng)濟決策的重要依據(jù)和前提。為此，討論預(yù)測與決策理論，研究其方法與模型，給出預(yù)測結(jié)果和決策方案，具有重要的理論價值。經(jīng)濟預(yù)測與決策是一門科學，更是一門技術(shù)，其數(shù)學模型眾多，計算量大且復(fù)雜，需要通過有效的學習來掌握。
MATLAB是一套功能強大且比較易學的可視化軟件，不僅具備數(shù)值計算、符號解析運算、圖形顯示等功能，還是線性代數(shù)、自動控制理論、概率論及數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)字信號處理、時間序列分析、金融經(jīng)濟計量、數(shù)學模型建立、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及動態(tài)系統(tǒng)仿真等方面重要的數(shù)學計算工具。它能使人們擺脫重復(fù)、復(fù)雜的機械性編程細節(jié)，把注意力集中在創(chuàng)造性地解決問題上，用盡可能短的時間得出盡可能有價值的結(jié)果。
本書力求做到將經(jīng)濟預(yù)測與決策同MATLAB工具完美結(jié)合，并從實用角度出發(fā)，詳細地介紹如何運用MATLAB工具對預(yù)測與決策技術(shù)進行程序?qū)崿F(xiàn)。學習者可以對社會經(jīng)濟、金融、管理等領(lǐng)域的實際問題，輕松地選用合適的數(shù)據(jù)，套用正確的預(yù)測與決策模型，得出預(yù)測結(jié)果和決策方案，使復(fù)雜問題簡單化。在學習經(jīng)濟預(yù)測與決策理論知識和MATLAB工具的同時，也學會了解決社會實踐問題的方法和技能。
本書是在2012年出版的《經(jīng)濟預(yù)測方法及MATLAB實現(xiàn)》一書的基礎(chǔ)上，進行了修改和添加，對原書預(yù)測方法中的大部分例題和案例分析進行了更新和替換，使用了新數(shù)據(jù)，優(yōu)化了程序，更具時效性。針對讀者的需求，增加了決策理論部分，選取了目前最流行并廣泛使用的層次分析（AHP）法、熵權(quán)法、逼近理想解排序（TOPSIS）法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法等決策評價技術(shù)，主要通過案例分析及MATLAB編程，使讀者盡快掌握這些理論和方法，及早地應(yīng)用于學習、科研和撰寫論文當中。
本書具有以下主要特色：
（1）內(nèi)容豐富，方法全面。介紹了目前廣泛使用的預(yù)測與決策方法，主要包括定性預(yù)測法、彈性預(yù)測法、投入產(chǎn)出預(yù)測法、趨勢外推預(yù)測法、時間序列預(yù)測法、干預(yù)分析模型預(yù)測法、馬爾可夫鏈預(yù)測法、灰色預(yù)測法、景氣預(yù)測法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法等，以及AHP法、熵權(quán)法、TOPSIS法和DEA法等決策評價技術(shù)，并借助實際案例，用MATLAB程序予以實現(xiàn)。每章配有“練習與提高”，能鞏固所學方法，拓展課本內(nèi)容，給出實訓案例和操作流程。
�。�2）案例豐富，實用性強。重點介紹了預(yù)測與決策原理、方法，以及MATLAB的編程實現(xiàn)和實際應(yīng)用。結(jié)合不同模型方法的實際需求，精心挑選了大量的經(jīng)濟、金融、管理等方面的實際案例，通過對案例數(shù)據(jù)的分析處理，幫助讀者理解、領(lǐng)會和掌握MATLAB算法和經(jīng)濟預(yù)測與決策方法，達到預(yù)測與決策技術(shù)與MATLAB工具的完美結(jié)合。
�。�3）源代碼豐富，編程參考價值高。在編程過程中深化對預(yù)測與決策方法思想和理論的理解，強化對預(yù)測與決策技術(shù)原理的掌握，精心編寫和調(diào)試了大量MATLAB程序代碼。通過學習這些程序，讀者不僅可以更快、更透徹地理解和領(lǐng)會這些算法，而且能掌握MATLAB的使用方法，培養(yǎng)和提高實際計算的能力和技巧。
本書是作者多年來輔導本科生、研究生進行數(shù)學建模，從事實驗創(chuàng)新研究以及課堂教學實踐經(jīng)驗的結(jié)晶。在寫作過程中得到了學院同事的熱心幫助及家人的有力支持，在此表示由衷的謝意。
由于時間和水平有限，書中難免存在不足和疏漏之處，懇請同行專家和廣大讀者批評指正。
作者
前言
第1章MATLAB的基本計算與統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理1
本章要點1
1.1數(shù)值計算1
1.1.1基本運算與函數(shù)1
1.1.2數(shù)組運算2
1.1.3矩陣生成3
1.1.4矩陣運算5
1.2符號計算6
1.2.1創(chuàng)建符號變量與對象6
1.2.2符號微積分6
1.3解方程9
1.3.1代數(shù)方程的符號解9
1.3.2常微分方程的符號解10
1.3.3利用矩陣解線性方程組11
1.4統(tǒng)計數(shù)據(jù)的處理13
1.4.1數(shù)據(jù)的保存和調(diào)用13
1.4.2基本統(tǒng)計量函數(shù)16
1.4.3概率分布函數(shù)18
1.4.4統(tǒng)計作圖19
1.4.5參數(shù)估計26
1.4.6假設(shè)檢驗28
練習與提高33
第2章經(jīng)濟預(yù)測概述34
本章要點34
2.1預(yù)測的基本概念與原理34
2.1.1預(yù)測的基本概念34
2.1.2預(yù)測的基本原理34
2.2經(jīng)濟預(yù)測的內(nèi)容與步驟35
2.2.1經(jīng)濟預(yù)測學的研究內(nèi)容 35
2.2.2經(jīng)濟預(yù)測的主要內(nèi)容36
2.2.3預(yù)測的一般步驟36
2.3預(yù)測資料的收集與預(yù)處理37
2.3.1數(shù)據(jù)的收集與處理37
2.3.2數(shù)據(jù)類型38
2.3.3數(shù)據(jù)的分析與鑒別38
2.4數(shù)據(jù)的初始化處理45
2.5樣本預(yù)測及精度評價46
2.5.1樣本內(nèi)預(yù)測與樣本外
預(yù)測46
2.5.2預(yù)測的精度評價46
練習與提高47
第3章定性預(yù)測法48
經(jīng)濟預(yù)測與決策技術(shù)及MATLAB實現(xiàn)
目錄
本章要點48
3.1集合意見預(yù)測法48
3.1.1常用的集合意見預(yù)測法48
3.1.2集合意見預(yù)測法的應(yīng)用50
3.2德爾菲法51
3.2.1德爾菲法的基本內(nèi)容52
3.2.2德爾菲法的應(yīng)用54
3.3主觀概率預(yù)測法56
3.3.1主觀概率概述56
3.3.2常用的主觀概率預(yù)測法56
3.3.3主觀概率預(yù)測法的應(yīng)用57
3.4市場預(yù)測法59
練習與提高62
第4章彈性預(yù)測法64
本章要點64
4.1彈性系數(shù)的基本理論64
4.1.1彈性與彈性系數(shù)64
4.1.2彈性系數(shù)的分類64
4.1.3彈性系數(shù)的計算65
4.1.4常用函數(shù)的彈性65
4.2消費需求彈性預(yù)測法66
4.2.1需求的價格彈性預(yù)測法66
4.2.2需求的收入彈性預(yù)測法67
4.2.3需求的交叉彈性預(yù)測法67
4.2.4多種彈性系數(shù)綜合
預(yù)測法68
4.3市場供應(yīng)彈性預(yù)測法68
4.4產(chǎn)出彈性預(yù)測法69
4.4.1單一投入要素的產(chǎn)出
彈性69
4.4.2生產(chǎn)彈性70
4.5案例分析73
4.5.1能源消費需求量預(yù)測73
4.5.2全國鐵路、公路客貨運量
預(yù)測75
練習與提高77
第5章投入產(chǎn)出預(yù)測法79
本章要點79
5.1投入產(chǎn)出模型79
5.1.1價值型投入產(chǎn)出表79
5.1.2投入產(chǎn)出的基本平衡
關(guān)系80
5.1.3直接消耗系數(shù)81
5.1.4完全消耗系數(shù)82
5.1.5影響力系數(shù)與感應(yīng)度
系數(shù)82
5.1.6勞動報酬和勞動力需求82
5.1.7實物型投入產(chǎn)出表83
5.2案例分析84
5.2.1國民經(jīng)濟投入產(chǎn)出預(yù)測84
5.2.2企業(yè)投入產(chǎn)出預(yù)測87
練習與提高90
第6章趨勢外推預(yù)測法
92
本章要點92
6.1一元線性回歸法92
6.2多項式曲線擬合法96
6.3多元回歸法100
6.3.1多元線性回歸100
6.3.2多項式回歸103
6.3.3多元函數(shù)回歸103
6.4交互式回歸法105
6.4.1一元多項式回歸命令105
6.4.2多元二項式回歸命令106
6.4.3逐步回歸命令108
6.5加權(quán)擬合直線方程法111
6.6非線性回歸法113
6.6.1非線性模型的線性化113
6.6.2非線性回歸命令118
6.6.3邏輯增長曲線模型119
6.7虛變量回歸分析120
6.8案例分析123
6.8.1我國人口預(yù)測模型123
6.8.2投資額模型128
練習與提高130
第7章時間序列預(yù)測法132
本章要點132
7.1移動平均值預(yù)測法132
7.1.1一次移動平均法132
7.1.2二次移動平均法133
7.2指數(shù)平滑預(yù)測法135
7.2.1一次指數(shù)平滑法135
7.2.2二次指數(shù)平滑法137
7.2.3三次指數(shù)平滑法139
7.2.4霍爾特雙參數(shù)線性指數(shù)
平滑法141
7.3季節(jié)指數(shù)預(yù)測法143
7.3.1季節(jié)性水平模型143
7.3.2季節(jié)性趨勢模型145
7.3.3季節(jié)性環(huán)比法模型147
7.4時間序列分解法150
7.5ARMA模型預(yù)測法153
7.5.1ARMA模型的基本形式153
7.5.2ARMA模型的相關(guān)性分
析及識別154
7.5.3ARMA模型的參數(shù)估計158
7.5.4ARMA模型的預(yù)測160
7.6案例分析161
7.6.1利用指數(shù)平滑法預(yù)測
GDP161
7.6.2利用ARMA模型預(yù)測
股票價格166
練習與提高170
第8章干預(yù)分析模型預(yù)測法172
本章要點172
8.1干預(yù)分析模型的基本形式172
8.1.1干預(yù)分析模型的基本
變量172
8.1.2干預(yù)事件的形式172
8.1.3干預(yù)分析模型的預(yù)測
過程173
8.2案例分析174
練習與提高178
第9章馬爾可夫鏈預(yù)測法180
本章要點180
9.1馬爾可夫鏈的基本理論180
9.1.1馬爾可夫鏈的基本概念180
9.1.2馬爾可夫鏈的預(yù)測
原理181
9.2案例分析182
9.2.1市場占有率預(yù)測182
9.2.2股票價格走勢預(yù)測185
9.2.3加權(quán)馬氏鏈法預(yù)測股票
走勢187
9.2.4期望利潤預(yù)測192
練習與提高194
第10章灰色預(yù)測法196
本章要點196
10.1灰色預(yù)測的基本內(nèi)容196
10.1.1灰色預(yù)測的基本概念196
10.1.2灰色預(yù)測GM(1,1)
模型198
10.1.3灰色預(yù)測GM（1，1）
修正模型201
10.1.4灰色預(yù)測GM（1， n）
模型203
10.1.5灰色災(zāi)變預(yù)測模型204
10.2案例分析204
10.2.1社會消費品零售總額
預(yù)測204
10.2.2國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測207
10.2.3城市居民消費支出
預(yù)測210
10.2.4股票灰色災(zāi)變預(yù)測212
10.2.5重大干旱災(zāi)害預(yù)測214
練習與提高217
第11章景氣預(yù)測法219
本章要點219
11.1景氣預(yù)測的基本理論219
11.1.1景氣指標體系的基本
概念219
11.1.2景氣循環(huán)法的預(yù)測
過程219
11.1.3景氣綜合評分——預(yù)警
系統(tǒng)223
11.2案例分析223
11.2.1國房景氣指數(shù)223
11.2.2上海房地產(chǎn)景氣指數(shù)228
練習與提高238
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法239
本章要點239
12.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論239
12.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)239
12.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
原理239
12.1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程240
12.1.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測241
12.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB
函數(shù)241
12.3案例分析243
12.3.1多指標的股票開盤價
預(yù)測243
12.3.2單指標的股票收盤價
預(yù)測248
練習與提高252
第13章層次分析法253
本章要點253
13.1層次分析法的基本理論253
13.1.1單層次模型253
13.1.2多層次分析法的基本
步驟256
13.1.3量化指標的綜合選優(yōu)
排序258
13.2案例分析259
練習與提高265
第14章熵權(quán)法與逼近理想解排
序法266
本章要點266
14.1熵權(quán)法266
14.1.1熵的定義和性質(zhì)266
14.1.2熵權(quán)法的計算步驟266
14.1.3熵權(quán)的性質(zhì)與意義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
步驟268
14.3案例分析269
14.3.1熵權(quán)法的低碳經(jīng)濟發(fā)展
評價269
14.3.2 逼近理想解排序法的商業(yè)
銀行績效評價278
練習與提高280
第15章數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法282
本章要點282
15.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的基本
理論282
15.1.1CCR模型概述282
15.1.2具有非阿基米德無窮小量的
CCR模型286
15.1.3BCC模型287
15.1.4超效率DEA評價模型289
15.1.5規(guī)模效率和技術(shù)效率292
15.2案例分析293
15.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的商業(yè)銀
行效率評估293
15.2.2數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的房地產(chǎn)
開發(fā)企業(yè)效率評估296
練習與提高299
參考文獻300
書單推薦
