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第一章 简单回归分析法1

第一节 模型和参数估计1

第二节 模型的检验5

第三节 预测精度的测定15

第四节 预测实例19

附录24

1－A 预测模型？=a+bX中参数a、b的确定24

1－B 模型的F检验25

1－C 总变差的分解26

1－D D.W检验27

第二章 多重回归分析法29

第一节 模型和参数估计29

第二节 模型的检验33

第三节 自变量的选择38

第四节 多重共线性42

第五节 预测实例47

第六节 滞后变量模型50

附录56

2－A 多元线性回归的最小二乘法56

2－D 多重共线性对估计回归系数标准差的影响57

2－B 回归系数的t值57

2－C 矩阵的逆57

2－E 变量？的偏回归平方和59

第三章 非线性回归分析法61

第一节 非线性回归模型61

第二节 模型参数的估计63

第三节 模型分析与评价66

第四节 预测实例71

第一节 概述79

第四章 时间序列平滑法79

笫二节 移动平均法80

第三节 指数平滑法84

第四节 方法的比较100

附录103

4－A 平滑常数的选择103

4－B 指数平滑的初始值104

4－C 线性平滑模型参数计算106

第五章 趋势外推法108

第一节 趋势模型109

笫二节 模型选择114

第三节 参数的确定118

第四节 模型分析124

第五节 预测实例130

第六节 平滑预测与回归预测138

附录140

5－A 生命周期曲线拐点140

5－B 商品生命周期判定141

第六章 季节变动预测法143

第一节 季节性水平模型143

第二节 季节性交乘趋向模型147

第三节 季节性交乘趋向模型的另一形式151

第四节 季节性迭加趋向模型154

第七章 马尔可夫法159

第一节 基本概念159

第二节 马尔可夫预测法162

第三节 马氏链的稳定状态及其应用173

第八章 博克斯－詹金斯法177

第一节 概述177

第二节 ARMA模型及其改进194

第三节 随机时序模型的建立201

第四节 时序模型预测218

第五节 单位根检验229

第六节 预测案例239

附录250

8－A 平稳过程的定义250

8－B 时序自相关系数的公式250

8－C 偏自相关函数251

第九章 ECM模型和ARCH模型的应用253

第一节 协整与ECM模型应用253

第二节 ARCH模型应用262

附录272

9－A ARCH定义的理解272

附录 TSP软件使用说明274

附表1 t分布表289

附表2 F分布表290

附表3 D.W检验表299

附表4 ？分布表302

附表5 （A）DF检验表t统计量经验概率分布表304

附表6 Engle-Granger检验表304

参考书目305