经济教材译丛：经济预测基础教程（原书第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 弗朗西斯X.迪博尔德（Francis X. Di） 著

图书标签:

• 经济学
• 预测
• 经济预测
• 教材
• 译著
• 经济学基础
• 经济分析
• 方法论
• 计量经济学
• 第四版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111381303

版次：1

商品编码：11006856

品牌：机工出版

开本：16 开

出版时间：2012-05-01

目录

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
1.1 预测的应用
1.2 预测方法：全书概要
1.3 参考书目、杂志、软件以及网络信息
1.4 展望全书
练习题
补充阅读

第2章 用于预测的概率、统计量和回归的简要回顾
2.1 本章内容梗概
2.2 随机变量、分布和矩
2.3 多维随机变量
2.4 统计量
2.5 回归分析
练习题
相关注释
补充阅读30[

第3章 成功预测需要考虑的六个因素
3.1 决策环境和损失函数
3.2 预测对象
3.3 预测陈述
3.4 预测时间跨度
3.5 信息集
3.6 方法和复杂性，简洁原理和收缩原理
3.7 小结
练习题
相关注释
补充阅读

第4章 预测中的统计图形分析方法
4.1 统计图形的作用
4.2 简单的作图方法
4.3 图形风格的构成要素
4.4 应用实例：绘制构成实际GDP的四大组成部分的图形
4.5 小结
练习题
相关注释
补充阅读62[

第5章 趋势的建模与预测
5.1 趋势建模
5.2 趋势模型的估计
5.3 趋势预测
5.4 利用赤池信息准则和施瓦茨准则选择预测模型
5.5 应用：预测零售销售量
练习题
相关注释
补充阅读85[

第6章 季节效应的建模与预测
6.1 季节效应的性质与来源
6.2 季节效应的建模
6.3 预测季节性序列
6.4 应用：预测住房开工量
练习题
相关注释
补充阅读95[

第7章 刻画周期
7.1 协方差平稳时间序列
7.2 白噪声
7.3 滞后算子
7.4 Wold定理、广义线性过程和有理分布滞后
7.5 均值、自相关函数和偏自相关函数的估计和推导
7.6 应用：加拿大的就业情况的动态性
练习题
相关注释
补充阅读116[

第8章 周期性建模：MA、AR和ARMA模型
8.1 移动平均（MA）模型
8.2 自回归（AR）模型
8.3 自回归移动平均（ARMA）模型
8.4 应用：加拿大就业预测模型的设定与估计
练习题
相关注释
补充阅读144[

第9章 预测周期
9.1 最佳预测
9.2 移动平均过程的预测
9.3 预测的实际操作
9.4 预测的链式法则
9.5 实例：加拿大就业率的预测
练习题
相关注释
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
10.1 综合学过的知识
10.2 案例：预测白酒的销售额
10.3 诊断和选择预测模型的递归估计过程
10.4 白酒销售额的案例（续）
练习题
相关注释
补充阅读186[

第11章 使用回归模型预测
11.1 条件预测模型和情景分析
11.2 条件预测置信区间参数不确定性的解释
11.3 非条件预测模型
11.4 分布滞后、多项式分布滞后和有理分布滞后
11.5 滞后被解释变量回归、ARMA干扰项回归和传递函数模型
11.6 向量自回归
11.7 预测性因果关系
11.8 脉冲响应函数和方差分解
11.9 实例：住房开工量和完工量
练习题
相关注释
补充阅读217[

第12章 预测评价与组合预测
12.1 评价单方程预测
12.2 评价两个或多个预测结果：比较预测精度
12.3 预测包容和预测组合
12.4 实例：大西洋东贸易航线的海上运输量
练习题
相关注释
补充阅读

第13章 单位根、随机趋势、ARIMA预测模型和平滑处理
13.1 随机趋势和预测
13.2 单位根：估计和检验
13.3 实例：日元兑美元汇率的建模与预测
13.4 平滑处理
13.5 继续日元兑美元汇率的实例
练习题
相关注释
补充阅读278[

第14章 波动性的度量、建模与预测
14.1 基本的ARCH过程
14.2 GARCH过程
14.3 ARCH模型和GARCH模型的扩展
14.4 GARCH模型的估计、预测以及诊断
14.5 实例：股票市场的波动性
练习题
相关注释
补充阅读
参考文献

前言/序言

洞察未来：揭秘经济预测的科学与艺术 在瞬息万变的全球经济格局中，精准的预测能力已不再是锦上添花，而是企业生存、政府决策、乃至个人投资成功的基石。从宏观经济周期的波动到微观市场需求的变迁，从金融资产价格的起伏到行业发展的趋势，一切都隐藏着可供解读的信号。然而，如何从纷繁复杂的数据中捕捉这些信号，并将其转化为富有洞察力的预测，却是一门集科学严谨性与艺术直觉于一体的学问。 本书并非一本简单的教科书，它是一次深入探索经济预测核心机制的旅程。我们将带领读者穿越经济学理论的殿堂，探寻其在预测领域的实际应用；我们将剖析统计学和计量经济学这两大预测利器，揭示它们如何成为我们理解和预测经济现象的强大工具。更重要的是，我们将超越理论的束缚，聚焦于实践的挑战与机遇，解析真实世界中经济预测所面临的复杂性，以及应对这些挑战的创新方法。 一、 预测的基石：经济学理论的视角 经济预测的起点，在于深刻理解经济运行的内在逻辑。我们将从宏观经济学的角度出发，审视国民经济的总量关系，例如收入、消费、投资、政府支出以及净出口等关键指标如何相互作用，共同驱动着经济的增长或衰退。我们将重点探讨经济周期理论，分析繁荣、衰退、萧条和复苏的阶段性特征，以及影响这些周期的关键因素，如货币政策、财政政策、技术创新、全球事件等。理解这些宏观力量的 interplay，是构建可靠宏观经济预测模型的基础。 同时，我们也会深入微观经济学的领域，关注市场供需关系、价格形成机制、企业行为决策以及消费者偏好等微观经济主体的活动。微观经济学的分析，有助于我们理解特定行业或产品市场的动态，预测其需求变化、价格波动以及竞争格局。例如，通过分析消费者收入弹性、替代品价格变化，我们可以预测特定商品的需求曲线移动；通过研究生产成本、技术进步，我们可以预测行业供给能力的提升或下降。 本书将强调，经济预测并非孤立的技术操作，而是建立在扎实的经济学理论基础之上。我们将阐释，例如理性预期理论如何指导我们理解代理人对未来信息的预期如何影响当前行为，从而影响经济结果；而凯恩斯主义的洞见则提醒我们，有效需求不足可能导致经济失衡，需要政策干预。我们将展示，这些理论并非陈旧的学术概念，而是解释当前经济现象、预测未来趋势的鲜活工具。 二、 预测的工具箱：统计学与计量经济学的力量 要将经济学理论转化为可量化的预测，统计学和计量经济学是不可或缺的工具。本书将系统性地介绍这些强大工具的应用。 统计学基础： 我们将从概率论和数理统计的基本概念入手，包括随机变量、概率分布、期望、方差等，为理解经济数据的随机性和不确定性奠定基础。我们将介绍描述性统计方法，如均值、中位数、众数、标准差、相关系数等，用于概括和理解数据的特征。更重要的是，我们将深入讲解推断性统计，包括参数估计、假设检验，以及置信区间的构建，这些方法能帮助我们从样本数据中推断总体特征，并评估预测的不确定性。 计量经济学核心： 计量经济学是将统计学方法应用于经济数据的学科。本书将重点介绍线性回归模型，这是经济预测中最常用、最基础的模型。我们将详细讲解普通最小二乘法（OLS）的原理、假设条件以及模型诊断方法，例如残差分析、异方差检验、自相关检验、多重共线性检验等。理解这些概念，是构建和解释回归模型，并评估其可靠性的关键。 我们还将介绍更高级的计量经济学模型，以应对更复杂的经济现象： 时间序列分析： 经济数据往往具有时间序列特性，即当前观测值与过去观测值之间存在依赖关系。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型，这些模型能够捕捉经济时间序列数据的自相关性，并用于预测未来的数值。我们将深入讲解差分、季节性分解等概念，帮助读者理解和处理非平稳时间序列数据。 联立方程模型： 经济系统通常包含相互关联的多个方程，描述了不同经济变量之间的联合决定关系。我们将介绍联立方程模型，以及识别和估计这些模型的方法，例如二阶段最小二乘法（2SLS），以避免内生性问题，获得对经济关系的无偏估计。 面板数据模型： 当我们拥有多个经济主体（如国家、企业）在多个时间点上的数据时，面板数据模型能够有效地利用数据的横截面和时间序列维度，提供更丰富的信息和更准确的估计。我们将介绍固定效应模型和随机效应模型，以及它们在经济预测中的应用。 非线性模型与分类模型： 经济关系并非总是线性的，我们还将触及一些非线性模型，如逻辑回归（用于预测离散事件的发生概率）和一些非参数模型，以应对更复杂的预测任务。 本书将强调，掌握这些计量经济学工具，需要理论理解与实践操作相结合。我们将提供具体的案例分析，展示如何运用这些模型来预测通货膨胀、失业率、GDP增长、股票价格、商品价格等，并详细讲解模型选择、参数估计、结果解释以及预测精度评估的整个流程。 三、 实践的智慧：经济预测的挑战与前沿 理论和工具只是预测的起点，真正的挑战在于将它们应用于错综复杂的现实世界。本书将深入探讨经济预测在实践中面临的种种困难，并提供应对之道。 数据质量与可获得性： 经济预测依赖于高质量的数据。本书将讨论数据收集、清洗、整理的重要性，以及如何处理缺失数据、异常值等问题。我们将探讨不同数据源的特点，包括官方统计数据、市场调查数据、第三方大数据等，以及如何评估其可靠性。 模型选择与拟合： 在众多可用的模型中，选择最适合特定预测任务的模型是一门艺术。我们将讨论模型选择的原则，例如经济学上的合理性、统计学上的优良性、预测精度等，以及如何使用信息准则（如AIC, BIC）和交叉验证等方法来评估模型性能。 预测不确定性与风险管理： 任何经济预测都存在不确定性。本书将详细阐述如何量化和表达预测的不确定性，例如构建预测区间，以及如何利用情景分析来探索不同可能未来的路径。理解和管理预测风险，是做出稳健决策的关键。 突发事件与“黑天鹅”： 历史上的经济发展并非总是平稳渐进，突发事件，如金融危机、自然灾害、地缘政治冲突等，会对经济产生巨大的冲击，并使得传统预测模型失效。本书将探讨如何通过引入外部冲击变量、构建更具鲁棒性的模型，以及利用专家判断和定性分析来应对这些“黑天鹅”事件。 大数据与人工智能在经济预测中的应用： 随着大数据时代的到来，海量的非结构化数据（如社交媒体文本、卫星图像、网络搜索日志）为经济预测提供了新的可能性。本书将介绍如何利用机器学习技术，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等，以及自然语言处理（NLP）等技术，来挖掘这些数据中的预测信号。我们将探讨深度学习模型在时间序列预测、异常检测等领域的应用潜力，并分析其优势与局限性。 四、 展望未来：迈向更智能的预测 经济预测的道路永无止境。本书不仅关注现有理论和方法，还将展望经济预测的未来发展趋势。我们将讨论如何构建更具动态性和适应性的预测模型，如何实现预测的实时化和自动化，以及如何将预测结果更有效地集成到决策支持系统中。 动态建模： 经济系统的参数并非固定不变，而是可能随时间演变。我们将探讨时变参数模型、状态空间模型等，以捕捉经济关系的动态变化。 预测集成： 将多个不同模型的预测结果进行集成，通常能够获得比单一模型更优越的预测精度和鲁棒性。我们将介绍模型平均、贝叶斯模型平均等集成技术。 解释性AI（XAI）在经济预测中的作用： 随着人工智能在预测中扮演越来越重要的角色，理解AI模型的“黑箱”机制变得至关重要。我们将探讨解释性AI技术，以帮助我们理解模型做出预测的逻辑，从而增强预测的可信度。 跨学科融合： 经济预测将受益于更多学科的融合，例如行为经济学、神经科学等，以更深入地理解人类决策行为对经济的影响。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的经济预测知识体系，帮助他们理解经济预测的科学原理，掌握实用的分析工具，并培养应对复杂挑战的能力。无论是经济学专业的学生、研究人员，还是在商业、金融、政策制定领域工作的专业人士，都将能够从本书中获得宝贵的启示，提升自己洞察未来、驾驭经济浪潮的能力。这是一场探索经济预测奥秘的精彩旅程，期待与您一同启航。

评分☆☆☆☆☆

我是一位退休多年的经济学教授，虽然我已经离开了讲台，但我对经济学研究的热情从未减退。在我多年的教学和研究生涯中，经济预测一直是我关注的重点领域。我对经典的预测方法有深入的研究，但我也深知经济学研究的不断发展和进步。因此，当我看到《经济预测基础教程（原书第4版）》这本书时，我感到非常欣喜。我希望这本书能够为我提供关于经济预测领域最新进展的视角。我尤其想了解，在原书前几版的基础上，第4版对哪些内容进行了更新和拓展。例如，是否增加了对行为经济学在预测中的应用，或者是否引入了更多关于非线性预测模型的研究。我也关心书中是否会对一些新的经济现象，例如气候变化、全球供应链重塑等，在预测中如何考量进行深入的探讨。对我而言，阅读这样一本更新迭代的书籍，不仅能够巩固我已有的知识，更能让我紧跟学术前沿，保持对经济学的热情和敏锐度。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对经济学理论研究颇有心得的学术爱好者，虽然我并非科班出身，但对于经济学中的各种模型和理论都抱有极大的探索欲。在我看来，经济预测不仅仅是数字的游戏，更是一种洞察经济运行机制、把握未来发展脉络的艺术。我曾阅读过一些关于计量经济学的著作，对其中的统计方法和模型构建有了一定的了解。然而，将这些理论知识转化为实际的经济预测，我仍然觉得欠缺系统性的指导。《经济预测基础教程（原书第4版）》的出版，对我来说无疑是一份珍贵的学习资源。我尤其期待书中能够详细阐述不同预测模型的数学原理和统计学基础，例如ARIMA模型、VAR模型在经济预测中的具体应用，以及它们各自的优缺点。我还想知道，书中是否会提供一些关于如何构建和验证预测模型的实用建议，比如如何进行模型诊断、如何评估预测精度等。我相信，通过深入学习这本书，我能够更好地理解经济预测的科学性，并将其应用于我个人对经济现象的分析和研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，封面上“经济预测基础教程”几个大字十分醒目，副标题“原书第4版”则暗示了其内容的权威性和更新性。我是一名对经济学充满兴趣的在校大学生，尤其对宏观经济运行的规律和未来趋势的预测方法感到好奇。虽然我之前接触过一些宏观经济学的入门书籍，但对于如何将理论应用于实际预测，我一直感到有些迷茫。这本书的出现，恰好填补了我在这一领域的知识空白。从目录上看，它涵盖了经济预测的各个方面，从基础概念的介绍，到各种预测模型的讲解，再到实际案例的应用分析，层层递进，逻辑清晰。我尤其期待书中关于时间序列分析和回归分析在经济预测中的应用，因为这是我学习过程中遇到的难点，希望能通过这本书找到突破。同时，我也关注书中是否会介绍一些常用的经济预测软件或工具，这对于实际操作和提升预测的效率具有重要意义。总而言之，这本书在我看来，不仅是一本教材，更是一扇通往经济预测领域的窗口，我迫不及待地想翻开它，开始我的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经步入职场几年的经济分析师，我对经济预测的实用性和前沿性有着更为深刻的体会。在日常工作中，准确的经济预测是制定企业战略、风险管理以及投资决策的关键。我曾多次在数据分析和模型构建的过程中遇到瓶颈，对现有的一些预测方法感到不够满意。因此，当我看到《经济预测基础教程（原书第4版）》时，我便被它深深吸引。原书第4版意味着它经过了多次的修订和完善，内容应该更加贴近当前的经济现实和研究前沿。我尤其关注书中是否会深入探讨大数据、人工智能等新兴技术在经济预测中的应用，以及如何处理复杂多变的经济数据。以往的很多预测模型，在面对突如其来的金融危机或技术变革时，往往显得力不从心。我希望这本书能够提供更具鲁棒性、更具适应性的预测框架和工具，帮助我应对不断变化的经济环境，提升预测的准确度和可靠性。此外，书中对于模型选择、参数估计以及结果解读的深入分析，也是我非常期待的内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业者，主要从事市场调研和咨询服务。我的工作需要不断地为客户提供有价值的市场洞察和预测报告，以帮助他们做出更明智的商业决策。在这个竞争激烈的行业中，提供准确、及时且具有前瞻性的预测是我的核心竞争力。《经济预测基础教程（原书第4版）》这本书，听起来就充满了实用性和专业性，正是我所需要的。我期待书中能够提供一套系统化的经济预测框架，涵盖从数据收集、模型选择、分析到报告撰写的全过程。我尤其关注书中是否会介绍一些在不同行业中具有代表性的经济预测案例，以及如何根据不同客户的需求调整预测模型和方法。我还希望书中能够提供关于如何评估和沟通预测的不确定性，以及如何将复杂的预测结果转化为客户易于理解的商业建议的技巧。我相信，通过学习这本书，我能够进一步提升我的专业能力，为我的客户提供更优质的服务。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对经济史和经济思想史颇有研究的学者，我认为理解经济理论的演变和发展，对于把握当前的经济现象至关重要。经济预测作为经济学的一个重要分支，其方法和理论也在不断地迭代和进步。我希望能通过《经济预测基础教程（原书第4版）》这本书，来了解经济预测方法在历史上的发展脉络，以及不同学派在经济预测上的观点和贡献。我尤其想知道，书中是否会介绍一些经典经济学家的预测思想，以及这些思想是如何演变为现代的预测模型的。我还希望书中能够对不同预测模型的理论基础进行更深入的探讨，例如，为什么某些模型在特定时期表现出色，而另一些模型则不然。了解这些历史和理论的演变，将有助于我更深刻地理解经济预测的本质，并对其未来的发展方向进行更前瞻性的思考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名小企业的经营者，虽然我的企业规模不大，但我深知准确的市场预测对企业生存和发展的重要性。我经常需要根据市场需求来调整我的生产计划和库存管理，如果预测失误，就会造成不必要的损失。我曾尝试过一些简单的预测方法，但效果并不理想，因为我缺乏专业的经济学知识和统计学技能。《经济预测基础教程（原书第4版）》这本书，从书名上看就非常贴合我的需求。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，讲解经济预测的基本原理和常用方法，并且提供一些简单易学的操作步骤。我特别关心书中是否会介绍一些针对中小企业的实用预测工具或模型，能够帮助我快速地对市场需求进行预测。例如，如何根据历史销售数据来预测未来的销量，或者如何利用一些外部经济指标来评估市场风险。如果书中能提供一些实际案例分析，让我看到其他企业是如何运用经济预测来解决实际问题的，那将对我非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在政府部门工作的经济研究人员，我的工作内容涉及大量的经济形势分析和政策评估。准确的经济预测是制定科学合理的宏观调控政策和产业发展规划的基础。我曾接触过不少经济预测的报告和模型，但对于其背后严谨的理论基础和方法论，我希望能有更深入的理解。《经济预测基础教程（原书第4版）》这本书，正好能够满足我的学术求知欲。我尤其关注书中关于预测模型选择和构建的科学性，例如如何根据不同的经济情境选择最合适的模型，以及如何进行模型的检验和优化。我还希望书中能深入探讨不同预测方法在政策制定中的适用性和局限性，例如在面对突发事件时，传统的预测模型是否还能有效工作，以及如何利用情景分析来应对不确定性。此外，书中对于数据的处理和解读，以及如何将预测结果清晰地传达给决策者，也是我非常感兴趣的内容。我相信，通过学习这本书，我能够提升自己经济分析和政策研究的专业水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场有着浓厚兴趣的业余投资者，我深信“知己知彼，百战不殆”的道理，对于市场的未来走势的判断，我投入了相当大的精力。我曾阅读过一些关于股票分析和技术指标的书籍，但总感觉缺乏对宏观经济层面预测的系统性理解。我需要了解，宏观经济的波动是如何影响资产价格的，以及有哪些经济指标和预测模型能够帮助我更好地把握市场机会，规避风险。《经济预测基础教程（原书第4版）》的出现，正是我所寻求的。我希望这本书能够详细讲解宏观经济预测的常用方法，例如GDP增长、通货膨胀、利率变动等如何影响金融市场，并提供一些具体的预测模型，如经济周期模型、计量经济模型等。我还想知道，书中是否会介绍如何将宏观经济预测的结果应用到具体的投资决策中，例如资产配置、风险对冲等方面。如果书中能提供一些关于如何解读经济新闻和报告，并将其转化为投资洞察的技巧，那将对我这个业余投资者来说，无疑是巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的经济学专业研究生，目前正在撰写毕业论文，主题是关于某个特定行业未来五年的市场规模预测。在论文研究的过程中，我遇到了许多关于数据收集、模型选择和预测精度的问题。我尝试过一些常用的经济预测方法，但效果并不理想，往往需要花费大量时间来处理和调整数据。当我看到《经济预测基础教程（原书第4版）》时，我感觉像是找到了救星。这本书的“原书第4版”让我相信其内容的更新和全面性。我尤其期待书中能够提供关于如何处理实际经济数据中存在的问题，例如缺失值、异常值以及异方差等，以及如何选择最适合我研究主题的预测模型。我还想了解书中是否会介绍一些高级的预测技术，比如机器学习在经济预测中的应用，或者如何利用多源异构数据来提升预测的精度。这本书的结构如果能够提供一个完整的预测流程，从数据准备到模型评估，我相信一定会对我顺利完成毕业论文提供极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

好！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

好！

评分☆☆☆☆☆

是正版书，不过好贵，书的内容较泛。

评分☆☆☆☆☆

第2版以前中信出的，这次又是“翻译机”川大杜江翻译的。在时间序列书里面算是简单的一本，但是价值有限。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

是正版书，不过好贵，书的内容较泛。

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第2版以前中信出的，这次又是“翻译机”川大杜江翻译的。在时间序列书里面算是简单的一本，但是价值有限。

评分☆☆☆☆☆

是正版书，不过好贵，书的内容较泛。