《经济预测基础教程(原书第4版)》
译者序
前言
第4版附记
作者简介
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
7.4Wold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
14.2GARCH过程283
14.3ARCH模型和GARCH模型的扩展287
14.4GARCH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[