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<P><br> <br><FONT color=#ff0033>由于采用了分卷压缩</FONT></P> <P><FONT color=#ff0033>所以需要将以上2个文件都下载 </FONT></P> <P><FONT color=#ff0033>然后将2个文件改名为part1.rar 和part2.rar</FONT></P> <P><FONT color=#ff0033>之后解压缩第一个文件即可</FONT></P> <P>[/usemoney]</P> <P>*名称：</P> <P>经济预测与决策技术_冯文权</P> <P>*大小：5.3MB</P> <P>*格式：RAR</P> <P>*目录</P> <P> <TABLE> <TR> <TD class=BookDetailHead></TD></TR> <TR> <TD class=BookDetailContent>前言<br>上编 经济预测的基本技术<br>第一章 经济预测的基本原理 <br>1.1 经济预测的基本概念 <br>1.2 开展经济预测的必要性和迫切性 <br>1.3 经济预测的可能性 <br>1.4 经济预测的种类 <br>1.5 经济预测的发展概况 <br>1.6 怎样进行经济预测 <br>第二章 经济预测的基本要素 <br>2.1 信息(资料)要素 <br>2.2 方法(技术)要素 <br>2.3 分析(或解释)要素 <br>2.4 判断要素 <br>第三章 市场调查预测 <br>3.1 市场调查的内容 <br>3.2 市场调查的程序 <br>3.3 市场调查的方法 <br>3.4 抽样调查 <br>3.5 抽样调查的误差分析及样本大小的确定 <br>3.6 市场调查的数据处理技术 <br>3.7 简明的市场调查预测方法 <br>第四章 专家判断预测 <br>4.1 头脑风暴法 <br>4.2 特尔斐法 <br>4.3 趋势判断预测法 <br>4.4 PERT预测法 <br>4.5 销售人员判断预测综合法 <br>4.6 经验分析法 <br>第五章 一元线性回归预测 <br>5.1 一元线性回归预测模型 <br>5.2 回归系数的简便求估方法 <br>5.3 回归系数的精确求估方法 <br>5.4 回归方程的显著性检验 <br>5.5 回归方程的应用 <br>第六章 多元线性回归预测 <br>6.1 二元回归问题 <br>6.2 多元回归的建模方法 <br>6.3 多元回归模型的显著性检验 <br>6.4 可线性化的非线性回归预测技术 <br>6.5 回归方程在经济预测和分析中的应用 <br>第七章 序列相关和异方差的处理 <br>7.1 序列相关形成的原因 <br>7.2 序列自相关的检验方法 <br>7.3 消除序列相关的方法 <br>7.4 异方差性及其检验方法 <br>7.5 消除异方差的基本方法 <br>7.6 多重共线性 <br>第八章 带虚变量的回归预测 <br>8.1 基本概念 <br>8.2 基本方法 <br>8.3 应用实例 <br>8.4 基本原理 <br>第九章 时间序列趋势外推预测 <br>9.1 样本序列具水平趋势的外推预测法 <br>9.2 样本序列有非水平趋势的外推预测法 <br>9.3 序列有线性趋势的外推预测法 <br>9.4 序列有线性趋势和季节波动的外推预测法 <br>9.5 不同的滑动平均方法及其在趋势外推预测中的应用 <br>9.6 温特线性和季节性指数平滑预测法 <br>第十章 增长型曲线外推预测 <br>10.1 增长型曲线的基本类型和特征 <br>10.2 增长型曲线模型的识别方法 <br>10.3 增长型曲线模型的参数估计 <br>10.4 预测实例 <br>第十一章 市场状态转移概率预测 <br>11.1 马尔科夫链的基本原理 <br>11.2 状态转移概率的估算 <br>11.3 带利润的马氏链 <br>11.4 市场占有率预测 <br>11.5 期望利润预测 <br>第十二章 景气预测与预警系统 <br>12.1 景气循环的基本概念 <br>12.2 景气循环形成的原因 <br>12.3 景气指标体系 <br>12.4 扩散指数DI的编制与应用 <br>12.5 综合指数CI的编制 <br>12.6 预警系统 <br>中编 经济预测的高级技术<br>第十三章 随机时间序列的线性模型 <br>13.1 平稳随机序列的基本概念 <br>13.2 随机序列线性模型的基本形成 <br>13.3 随机序列线性模型的平稳与可逆性条件 <br>13.4 ARMA模型的传递形式与逆转形式 <br>13.5 非平稳模型——随机游动模型 <br>13.6 非平稳序列的平稳化方法 <br>13.7 季节模型 <br>第十四章 随机时间序列线性模型的识别 <br>14.1 ARMA模型的自相关函数 <br>14.2 ARMA模型的偏自相关函数 <br>14.3 ARMA(p,q)模型的识别 <br>第十五章 随机时间序列线性模型的参数估计与诊断检验 <br>15.1 ARMA模型的参数估计 <br>15.2 模型的诊断检验 <br>第十六章 随机时间序列线性模型的预测理论及其应用 <br>16.1 最优预测的准则 <br>16.2 最优预测值的计算 <br>16.3 预测误差及置信预测区间的计算 <br>16.4 建模计算框图与预测应用举例 <br>第十七章 传递函数模型 <br>17.1 传递函数的基本概念 <br>17.2 我国农业、轻工业发展的传递函数分析 <br>第十八章 传递函数模型的识别 <br>18.1 互协方差与互相关函数的基本概念 <br>18.2 系统参数(r,s,b)的识别规则 <br>18.3 传递函数模型识别的基本步骤 <br>18.4 传递函数模型识别计算框图 <br>第十九章 参数估计、诊断检验和预测 <br>19.1 传递函数模型的参数估计 <br>19.2 传递函数模型的诊断检验 <br>19.3 运用传递函数模型进行预测 <br>19.4 预测实例 <br>第二十章 政策干预或突发事件影响下的经济预测系统 <br>20.1 干预分析模型及其基本形式 <br>20.2 单变量干预分析模型的识别与估计 <br>20.3 传递函数干预分析模型的识别与估计 <br>20.4 中国农业经济体制改革成效的干预分析 <br>20.5 中国城市经济体制改革对轻工业生产的干预影响 <br>20.6 FORSYS预测系统简介 <br>第二十一章 关于预测精确性研究与预测评价 <br>21.1 预测精确性的度量和影响预测精确性的因素 <br>21.2 校正预测值的一些方法 <br>21.3 预测方法评价 <br>下编 经济决策技术<br>第二十二章 </TD></TR></TABLE></P> [此贴子已经被作者于2007-5-9 17:57:50编辑过] |
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