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第1章 MATLAB的基本计算与统计数据处理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10

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15

1.4.3概率分布函数17

1.4.4统计作图18

1.4.5参数估计24

1.4.6假设检验27

练习与提高31

第2章 经济预测概述32

2.1预测的基本概念与原理32

2.1.1预测的基本概念32

2.1.2预测的基本原理32

2.2经济预测的内容与步骤33

2.2.1经济预测学的研究内容33

2.2.2经济预测的主要内容33

2.2.3预测的一般步骤34

2.3.预测资料的收集与预处理35

2.3.1数据的收集与处理35

2.3.2数据类型35

2.3.3数据的分析与鉴别36

2.4数据初始化处理42

2.5样本预测及精度评价43

2.5.1样本内预测与样本外预测43

2.5.2预测的精度评价43

练习与提高44

第3章 定性预测法45

3.1集合意见预测法45

3.1.1集合专家意见预测法45

3.1.2集合企业经营管理人员意见预测法46

3.1.3集合业务人员意见预测法46

3.1.4集合用户意见预测法46

3.1.5综合判断预测法46

3.1.6集合意见预测法的应用47

案例一：产品销售量预测47

案例二：新产品市场需求量预测48

3.2德尔菲法48

3.2.1德尔菲法的基本内容49

3.2.2德尔菲法的应用51

案例一：新产品市场销售量预测51

案例二：中空保温玻璃的销售预测52

3.3主观概率预测法53

3.3.1主观概率概述53

3.3.2主观概率加权平均法53

3.3.3累计概率中位数法54

3.3.4主观概率预测法的应用54

案例：餐饮业零售额预测54

3.4市场预测法56

3.4.1联测法57

3.4.2转导法58

3.4.3对比类推法58

练习与提高59

第4章 弹性预测法61

4.1弹性系数的基本理论61

4.1.1弹性与弹性系数61

4.1.2弹性系数的分类61

4.1.3弹性系数的计算62

4.1.4常用函数的弹性62

4.2消费需求弹性预测法63

4.2.1需求的价格弹性预测法63

4.2.2需求的收入弹性预测法64

4.2.3需求的交叉弹性预测法64

4.2.4多种弹性系数综合预测法65

4.3市场供应弹性预测法65

4.4产出弹性预测法66

4.4.1单一投入要素的产出弹性66

4.4.2生产弹性67

4.5案例分析69

4.5.1石油消费需求量预测69

4.5.2全国公路客货运量预测71

练习与提高73

第5章 投入产出预测法74

5.1投入产出模型74

5.1.1价值型投入产出表74

5.1.2投入产出的基本平衡关系75

5.1.3直接消耗系数75

5.1.4完全消耗系数76

5.1.5劳动报酬和劳动力需求77

5.1.6实物型投入产出表77

5.2案例分析78

5.2.1国民经济投入产出预测78

5.2.2企业投入产出预测81

练习与提高83

第6章 趋势外推预测法85

6.1线性回归基本理论85

6.2多项式曲线拟合法87

6.3多元回归法90

6.3.1多元线性回归90

6.3.2多项式回归92

6.3.3多元函数回归92

6.4交互式回归法93

6.4.1一元多项式回归命令93

6.4.2多元二项式回归命令95

6.4.3逐步回归命令97

6.5加权拟合直线方程法100

6.6非线性回归法102

6.6.1非线性模型的线性化102

6.6.2非线性回归命令107

6.6.3逻辑增长曲线模型108

6.7虚变量回归分析109

6.8案例分析112

6.8.1我国人口预测模型112

6.8.2投资额模型118

练习与提高120

第7章 时间序列预测法122

7.1移动平均值预测法122

7.1.1一次移动平均法122

7.1.2二次移动平均法123

7.2指数平滑预测法126

7.2.1一次指数平滑法126

7.2.2二次指数平滑法127

7.3季节指数预测法129

7.3.1季节性水平模型129

7.3.2季节性趋势模型132

7.3.3季节性环比法模型134

7.4时间序列分解法137

7.5 ARMA模型预测法140

7.5.1 ARMA模型的基本形式140

7.5.2 ARMA模型的相关性分析及识别141

7.5.3 ARMA模型的参数估计145

7.5.4 ARMA模型的预测146

7.6案例分析148

7.6.1利用移动平均法预测股票走势148

7.6.2利用ARMA模型预测股票价格151

练习与提高156

第8章 干预分析模型预测法158

8.1干预分析模型的基本形式158

8.1.1干预分析模型的基本变量158

8.1.2干预事件的形式158

8.1.3干预分析模型的预测过程159

8.2案例分析160

练习与提高164

第9章 马尔可夫链预测法166

9.1马尔可夫链的基本理论166

9.1.1马尔可夫链的基本概念166

9.1.2马尔可夫链的预测原理167

9.2案例分析168

9.2.1市场占有率预测168

9.2.2股票价格走势预测171

9.2.3加权马氏链法预测证券指数走势172

9.2.4期望利润预测176

练习与提高178

第10章 灰色预测法180

10.1灰色预测的基本内容180

10.1.1灰色预测的基本概念180

10.1.2灰色预测GM（1，1）模型181

10.1.3灰色预测GM（1，1）修正模型184

10.1.4灰色预测GM（1，n）模型186

10.1.5灰色灾变预测模型186

10.2案例分析187

10.2.1房地产消费价格指数预测187

10.2.2国内生产总值预测189

10.2.3城市居民消费支出预测192

10.2.4股票灰色灾变预测194

10.2.5重大干旱灾害预测196

练习与提高199

第11章 景气预测法200

11.1景气预测的基本理论200

11.1.1景气指标体系的基本概念200

11.1.2景气循环法的预测过程200

11.1.3景气综合评分——预警系统204

11.2案例分析204

11.2.1国房景气指数204

11.2.2上海房地产景气指数207

练习与提高215

第12章 神经网络预测法217

12.1神经网络的基本理论217

12.1.1人工神经网络217

12.1.2 BP神经网络的基本原理217

12.1.3 BP神经网络的过程217

12.1.4 BP神经网络预测219

12.2 BP神经网络的MATLAB函数219

12.3案例分析221

12.3.1北京市房地产开发投资及销售分析221

12.3.2深证综合指数预测226

练习与提高231

附录232

附录A加权马氏链法预测程序232

附录B上海市房地产市场指标数据237

附录C深证综指指标值数据238

参考文献240