5.3.1 龚伯兹曲线模型及其应用 133
5.3.2 罗吉斯蒂曲线 136
5.4 包络曲线法 139
5.4.1 包络曲线 139
5.4.2 包络曲线的数学原理 140
5.4.3 应用范围 142
本章小结 142
综合练习 143
第6章 马尔可夫预测法 145
本章学习目标 145
引例 天气变化的概率 145
6.1 随机过程的基本概念与基本类型 146
6.1.1 基本概念 146
6.1.2 基本类型 146
6.2 马尔可夫链 148
6.2.1 马尔可夫链基本概念 148
6.2.2 n步转移概率与C-K方程 151
6.2.3 状态的分类及性质 152
6.3 马尔可夫预测方法应用示例 158
6.4 马尔可夫决策方法 164
本章小结 169
综合练习 170
第7章 灰色系统预测 173
本章学习目标 173
引例 干热风灾害的防御 173
7.1 灰色系统基本理论 174
7.1.1 五步建模思想 174
7.1.2 灰色系统与灰色预测 175
7.1.3 灰色生成算子 177
7.2 灰色关联分析 178
7.2.1 关联度的计算 179
7.2.2 原始数据转变 180
7.2.3 关联度的性质 180
7.2.4 灰色关联分析应用实例 180
7.3 GM(1,1)模型 182
7.3.1 GM(1,1)模型介绍 182
7.3.2 GM(1,1)模型检验 183
7.3.3 GM(1,1)模型建模机理 184
7.3.4 GM(1,1)模型应用实例 187
7.3.5 GM(1,N)模型参数估计的MATLAB程序 189
7.4 GM(1,N)模型 190
7.4.1 GM(1,N)模型介绍 190
7.4.2 GM(1,N)模型应用实例 191
7.5 GM(2,1)模型 193
7.5.1 GM(2,1)模型介绍 193
7.5.2 GM(2,1)模型应用实例 194
7.6 灾变预测 196
7.6.1 灾变预测模型介绍 196
7.6.2 灾变预测应用实例 197
本章小结 198
综合练习 199
第8章 非参数预测方法 202
本章学习目标 202
引例 产品质量的检验 202
8.1 非参数预测的概念 203
8.2 数据服从特定分布检验 204
8.2.1 Kolmogorov-Smirnov检验 204
8.2.2 Lilliefors正态性检验 207
8.2.3 拟合优度检验 207
8.3 污染数据诊断 209
8.3.1 统计预测的稳健性分析 209
8.3.2 离群点的判断方法 210
8.3.3 M-估计量 211
8.4 Theil回归模型 213
8.4.1 Theil回归模型基本原理 213
8.4.2 *小中位数二乘回归 214
8.4.3 Theil回归和*小中位数二乘回归范例 214
8.4.4 *小二乘回归、Theil回归和*小中位数二乘回归的MATLAB
程序代码 215
8.5 Cox-Stuart趋势分析 216
本章小结 219
综合练习 220
第9章 神经网络预测方法 223
本章学习目标 223
引例 预测财务失败的神经网络方法 223
9.1 神经网络原理概述 224
9.2 基于神经网络的预测概述 228
9.3 交通运输能力预测的MATLAB实现 229
9.3.1 背景概述 230
9.3.2 网络创建与训练 230
9.3.3 基于GRNN网络原理的实证案例 233
9.3.4 实证案例的MATLAB代码 235
9.4 股市预测的MATLAB实现 237
9.4.1 背景概述 238
9.4.2 网络创建与训练 238
9.4.3 基于RBF网络原理的实证案例 240
9.4.4 实证案例的MATLAB代码 243
本章小结 245
综合练习 246
第10章 组合预测 250
本章学习目标 250
引例 中国宏观经济预测 250
10.1 组合预测的基本概念 251
10.1.1 预测的不确定性与基本原则 251
10.1.2 组合预测的概念与任务 252
10.1.3 组合预测精确度的度量 253
10.2 组合预测分类和预测有效度 255
10.2.1 组合预测分类 255
10.2.2 预测有效度基本概念 257
10.3 非*优正权组合预测模型权系数的确定方法 259
10.3.1 几种常规的非*优正权组合预测模型权系数的确定方法 259
10.3.2 非*优组合预测系数确定方法的应用举例 261
10.3.3 正权综合方法的改进 264
10.4 组合预测权系数确定的一种合作对策方法 265
10.4.1 组合预测方法的合作对策描述 265
10.4.2 组合预测方法的合作对策实例分析 267
10.5 熵值法及其在确定组合预测权系数中的应用 268
10.5.1 确定组合预测加权系数的熵值法的基本原理 268
10.5.2 熵值法确定组合预测加权系数的实例分析 270
10.6 B-G模型 271
10.7 组合预测的线性模型 273
10.7.1 组合预测的线性模型 273
10.7.2 组合预测的广义线性模型 274
10.7.3 基于相对误差极小化的组合预测模型 275
本章小结 277
综合练习 278
第11章 统计软件应用基础 280
本章学习目标 280
11.1 SPSS软件基础与应用实例 280
11.1.1 软件的安装与运行模式 280
11.1.2 软件的启动与退出 282
11.1.3 软件的主要窗口介绍 282
11.1.4 数据文件的建立、编辑与读取 285
11.1.5 SPSS预测实例 287
11.2 Eviews软件的认识与应用实例 291
11.2.1 软件的开启、关闭与工作模式 292
11.2.2 软件的窗口介绍 292
11.2.3 数据文件的创立 293
11.2.4 Eviews运用实例 295
11.3 MATLAB软件基础与应用实例 301
11.3.1 MATLAB软件特点 302
11.3.2 MATLAB软件功能 302
11.3.3 MATLAB软件桌面系统 304
11.3.4 MATLAB程序设计基础 306
11.3.5 MATLAB软件运用实例 307
参考文献 310
附表A 标准正态分布函数值表 312
附表B t分布表 313
附表C F分布表 315
附表D DW检验临界值表 319

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