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统计预测——方法与应用（第二版）（数据分析系列教材）

统计预测——方法与应用（第二版）（数据分析系列教材）
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作者: 著
出版社: 中国人民大学出版社
2014-08
版次: 2
ISBN: 9787300193694
定价: 38.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 304页
丛书: 数据分析系列教材
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>法律
45人买过
  • 随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者。 易丹辉：中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程 统计预测、预测动态、实验设计、Categorical Data Analysis、金融风险分析技术、Structural Equations Model、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。 
    第一章 一元线性回归分析法

    第一节 模型和参数估计
     
    第二节 模型的检验

    第三节 预测精度的测定

    第四节 预测实例

    附 录


    第二章 多元回归分析法

    第一节 模型和参数估计

    第二节 模型的检验

    第三节 自变量的选择

    第四节 多重共线性

    第五节 预测实例

    第六节 滞后变量模型

    附 录


    第三章 非线性回归分析法

    第一节 非线性回归模型

    第二节 模型参数的估计

    第三节 模型分析与评价

    第四节 含虚拟变量的回归模型

    第五节 预测实例

    附 录


    第四章 时间序列平滑法

    第一节 概 述

    第二节 移动平均法

    第三节 指数平滑法

    第四节 方法的比较

    附 录


    第五章 趋势模型

    第一节 趋势模型类型

    第二节 模型选择

    第三节 参数估计

    第四节 模型分析与评价

    附 录


    第六章 季节模型

    第一节 季节性水平模型

    第二节 季节性交乘趋向模型

    第三节 季节性迭加趋向模型


    第七章 马尔可夫法

    第一节 基本概念

    第二节 马尔可夫预测法

    第三节 马氏链的稳定状态及其应用


    第八章 ARMA模型

    第一节 概 述

    第二节 时序特性的分析

    第三节 ARMA模型及其改进

    第四节 随机时序模型的建立

    第五节 时序模型预测

    附 录


    第九章 ARCH类模型

    第一节 单位根过程

    第二节 ARCH模型

    第三节 广义ARCH模型

    第四节 拓展的ARCH模型

    第五节 多元ARCH模型

    附 录


    附表1 t分布表

    附表2 F分布表

    附表3 D．W．检验表

    附表4 χ2分布表

    附表5 DF检验t统计量经验概率分布表

    附表6 Engle Granger检验表

    参考文献
  • 内容简介:
    随着社会经济的迅速发展和计算机技术更新加快，人们越来越重视并容易收集到实际发生的各种数据。如何运用这些数据认识事物发展变化的规律并预测其未来，也愈发为人们所关注，各种预测方法应运而生并不断发展。在从事教学和实际问题研究的过程中，感觉原来的内容有些过于陈旧，希望能够奉献一些新的思路和方法给学生和其他需要应用的读者。
  • 作者简介:
    易丹辉：中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程 统计预测、预测动态、实验设计、Categorical Data Analysis、金融风险分析技术、Structural Equations Model、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。 
  • 目录:
    第一章 一元线性回归分析法

    第一节 模型和参数估计
     
    第二节 模型的检验

    第三节 预测精度的测定

    第四节 预测实例

    附 录


    第二章 多元回归分析法

    第一节 模型和参数估计

    第二节 模型的检验

    第三节 自变量的选择

    第四节 多重共线性

    第五节 预测实例

    第六节 滞后变量模型

    附 录


    第三章 非线性回归分析法

    第一节 非线性回归模型

    第二节 模型参数的估计

    第三节 模型分析与评价

    第四节 含虚拟变量的回归模型

    第五节 预测实例

    附 录


    第四章 时间序列平滑法

    第一节 概 述

    第二节 移动平均法

    第三节 指数平滑法

    第四节 方法的比较

    附 录


    第五章 趋势模型

    第一节 趋势模型类型

    第二节 模型选择

    第三节 参数估计

    第四节 模型分析与评价

    附 录


    第六章 季节模型

    第一节 季节性水平模型

    第二节 季节性交乘趋向模型

    第三节 季节性迭加趋向模型


    第七章 马尔可夫法

    第一节 基本概念

    第二节 马尔可夫预测法

    第三节 马氏链的稳定状态及其应用


    第八章 ARMA模型

    第一节 概 述

    第二节 时序特性的分析

    第三节 ARMA模型及其改进

    第四节 随机时序模型的建立

    第五节 时序模型预测

    附 录


    第九章 ARCH类模型

    第一节 单位根过程

    第二节 ARCH模型

    第三节 广义ARCH模型

    第四节 拓展的ARCH模型

    第五节 多元ARCH模型

    附 录


    附表1 t分布表

    附表2 F分布表

    附表3 D．W．检验表

    附表4 χ2分布表

    附表5 DF检验t统计量经验概率分布表

    附表6 Engle Granger检验表

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