第1章经济预测概述1.1经济预测的含义1.2经济预测的分类1.2.1按预测范围分类1.2.2按预测时间分类1.2.3按预测对象分类1.2.4按预测方法分类1.3经济预测的基本思路和过程1.3.1明确预测目的1.3.2收集相应的资料1.3.3选择预测方法1.3.4实施预测1.3.5评价预测精度1.4预测的实现1.4.1数学函数1.4.2统计函数1.4.3菜单功能第2章定性预测2.1经验判断法预测2.1.1个人判断预测2.1.2集体判断预测2.2德尔菲法预测2.2.1德尔菲法的定义与特点2.2.2德尔菲法的实施2.2.3德尔菲法的优点与不足2.2.4德尔菲法在临床方案质量评估中的应用2.3类推预测2.3.1类推预测方法2.3.2应用示例第3章回归预测3.1一元线性回归预测3.1.1模型形式3.1.2参数估计3.1.3模型检验和评价3.1.4预测精度的测定3.2多元线性回归预测3.2.1基本原理3.2.2模型检验3.3含虚拟变量的回归预测3.3.1虚拟变量的设置3.3.2虚拟变量对模型的影响3.3.3虚拟变量的应用3.4非线性回归预测3.4.1模型形式3.4.2参数估计与检验第4章传统时间序列预测4.1趋势外推预测4.1.1模型形式4.1.2参数估计4.1.3模型分析与评价 4.2平滑预测4.2.1移动平均预测4.2.2指数平滑法4.3季节模型预测4.3.1季节趋势乘法模型4.3.2季节趋势加法模型第5章随机时间序列预测5.1概述5.1.1模型引进5.1.2自相关函数5.1.3偏自相关函数5.2时间序列特性的分析5.2.1随机性的测定5.2.2时间序列的平稳性5.2.3时间序列季节性的识别5.3ARMA模型及其改进5.3.1ARMA模型5.3.2ARMA模型的改进5.4随机时间序列模型的建立5.4.1模型的识别5.4.2模型参数的估计5.4.3模型的检验5.5时间序列模型预测5.5.1预测值的计算5.5.2预测的置信限第6章马尔可夫法6.1基本概念6.1.1马尔可夫链6.1.2状态及状态转移6.1.3状态转移概率矩阵6.2马尔可夫预测法6.2.1一重链状相关预测6.2.2模型预测6.2.3状态转移概率矩阵在预测中的作用6.3马氏链的稳定状态及其应用6.3.1马氏链的稳态概率6.3.2终极占有率预测第7章其他预测方法7.1Panel Data 模型预测7.1.1模型的基本问题7.1.2模型的基本类型7.1.3固定效应模型7.1.4参数估计7.1.5模型检验7.2神经网络预测7.2.1神经网络预测的条件7.2.2神经网络预测的方式7.2.3预测应用示例第8章决策8.1决策的基本概念8.1.1决策的含义8.1.2决策的类型8.2决策准则8.2.1不确定型决策准则8.2.2风险型决策准则8.3决策树8.3.1决策树的结构8.3.2单级决策8.3.3多级决策8.3.4敏感性分析8.4贝叶斯决策8.4.1有关概念8.4.2贝叶斯决策程序8.4.3贝叶斯决策的应用示例参考文献