第一章 一元线性回归分析法
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 预测精度的测定
第四节 预测实例
附 录
第二章 多元回归分析法
第一节 模型和参数估计
第二节 模型的检验
第三节 自变量的选择
第四节 多重共线性
第五节 预测实例
第六节 滞后变量模型
附 录
第三章 非线性回归分析法
第一节 非线性回归模型
第二节 模型参数的估计
第三节 模型分析与评价
第四节 含虚拟变量的回归模型
第五节 预测实例
附 录
第四章 时间序列平滑法
第一节 概 述
第二节 移动平均法
第三节 指数平滑法
第四节 方法的比较
附 录
第五章 趋势模型
第一节 趋势模型类型
第二节 模型选择
第三节 参数估计
第四节 模型分析与评价
附 录
第六章 季节模型
第一节 季节性水平模型
第二节 季节性交乘趋向模型
第三节 季节性迭加趋向模型
第七章 马尔可夫法
第一节 基本概念
第二节 马尔可夫预测法
第三节 马氏链的稳定状态及其应用
第八章 ARMA模型
第一节 概 述
第二节 时序特性的分析
第三节 ARMA模型及其改进
第四节 随机时序模型的建立
第五节 时序模型预测
附 录
第九章 ARCH类模型
第一节 单位根过程
第二节 ARCH模型
第三节 广义ARCH模型
第四节 拓展的ARCH模型
第五节 多元ARCH模型
附 录
附表1 t分布表
附表2 F分布表
附表3 D．W．检验表
附表4 χ2分布表
附表5 DF检验t统计量经验概率分布表
附表6 Engle Granger检验表
参考文献
鄂公网安备 42010302001612号 