经济预测基础教程 原书第4版pdf电子书版本下载

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第一部分 预备知识 2

第1章 预测：应用、方法、文献以及软件 2

1.1 预测的应用 2

1.2 预测方法：全书概要 4

1.3 参考书目、杂志、软件以及网络信息 6

1.4 展望全书 9

练习题 9

补充阅读 11

第2章 用于预测的概率、统计量和回归的简要回顾 13

2.1 本章内容梗概 13

2.2 随机变量、分布和矩 13

2.3 多维随机变量 15

2.4 统计量 16

2.5 回归分析 18

练习题 27

相关注释 30

补充阅读 30

第3章 成功预测需要考虑的六个因素 31

3.1 决策环境和损失函数 32

3.2 预测对象 35

3.3 预测陈述 35

3.4 预测时间跨度 38

3.5 信息集 39

3.6 方法和复杂性，简洁原理和收缩原理 40

3.7 小结 40

练习题 41

相关注释 42

补充阅读 43

第二部分 建立、应用和评价预测模型 46

第4章 预测中的统计图形分析方法 46

4 1 统计图形的作用 46

4.2 简单的作图方法 49

4.3 图形风格的构成要素 53

4.4 应用实例：绘制构成实际GDP的四大组成部分的图形 55

4.5 小结 58

练习题 59

相关注释 62

补充阅读 62

第5章 趋势的建模与预测 63

5.1 趋势建模 63

5.2 趋势模型的估计 69

5.3 趋势预测 70

5.4 利用赤池信息准则和施瓦茨准则选择预测模型 71

5.5 应用：预测零售销售量 75

练习题 82

相关注释 85

补充阅读 85

第6章 季节效应的建模与预测 86

6.1 季节效应的性质与来源 86

6.2 季节效应的建模 88

6.3 预测季节性序列 89

6.4 应用：预测住房开工量 90

练习题 93

相关注释 95

补充阅读 95

第7章 刻画周期 96

7.1 协方差平稳时间序列 97

7.2 白噪声 101

7.3 滞后算子 105

7.4 Wold定理、广义线性过程和有理分布滞后 106

7.5 均值、自相关函数和偏自相关函数的估计和推导 108

7.6 应用：加拿大的就业情况的动态性 111

练习题 113

相关注释 115

补充阅读 116

第8章 周期性建模：MA、AR和ARMA模型 117

8.1 移动平均（MA）模型 117

8.2 自回归（AR）模型 123

8.3 自回归移动平均（ARMA）模型 130

8.4 应用：加拿大就业预测模型的设定与估计 131

练习题 139

相关注释 143

补充阅读 144

第9章 预测周期 146

9.1 最佳预测 146

9.2 移动平均过程的预测 147

9.3 预测的实际操作 150

9.4 预测的链式法则 151

9.5 实例：加拿大就业率的预测 154

练习题 157

相关注释 161

补充阅读 162

第10章 综合分析：带有趋势、季节性和周期性因素的预测模型 163

10.1 综合学过的知识 163

10.2 案例：预测白酒的销售额 164

10.3 诊断和选择预测模型的递归估计过程 176

10.4 白酒销售额的案例（续） 180

练习题 182

相关注释 185

补充阅读 186

第11章 使用回归模型预测 187

11.1 条件预测模型和情景分析 187

11.2 条件预测置信区间参数不确定性的解释 188

11.3 非条件预测模型 190

11.4 分布滞后、多项式分布滞后和有理分布滞后 190

11.5 滞后被解释变量回归、ARMA干扰项回归和传递函数模型 191

11.6 向量自回归 194

11.7 预测性因果关系 196

11.8 脉冲响应函数和方差分解 197

11.9 实例：住房开工量和完工量 200

练习题 212

相关注释 216

补充阅读 217

第12章 预测评价与组合预测 219

12.1 评价单方程预测 219

12.2 评价两个或多个预测结果：比较预测精度 222

12.3 预测包容和预测组合 224

12.4 实例：大西洋东贸易航线的海上运输量 228

练习题 237

相关注释 242

补充阅读 243

第三部分 更进一步的专题 246

第13章 单位根、随机趋势、ARIMA预测模型和平滑处理 246

13.1 随机趋势和预测 246

13.2 单位根：估计和检验 252

13.3 实例：日元兑美元汇率的建模与预测 258

13.4 平滑处理 266

13.5 继续日元兑美元汇率的实例 271

练习题 272

相关注释 277

补充阅读 278

第14章 波动性的度量、建模与预测 280

14.1 基本的ARCH过程 281

14.2 GARCH过程 283

14.3 ARCH模型和GARCH模型的扩展 287

14.4 GARCH模型的估计、预测以及诊断 289

14.5 实例：股票市场的波动性 291

练习题 297

相关注释 300

补充阅读 301

参考文献 302