经济预测与决策及其Matlab实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李工农

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2007-8

价格:24.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302160663

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《经济预测与决策：理论、方法与实践》 一、 宏观经济预测：洞察经济脉络，把握发展趋势 宏观经济预测是理解经济运行规律、把握国家与地区经济发展方向的关键。本书深入探讨宏观经济预测的理论基础与方法论，旨在帮助读者建立对经济系统复杂性的深刻认知，并掌握预测经济波动的能力。 1. 经济周期理论与预测： 传统经济周期理论回顾： 详细梳理了熊彼特、克莱因、卢卡斯等经济学家关于经济周期的经典理论，包括增长周期、存货周期、设备更新周期、房地产周期、库存周期等。分析这些理论的内涵、优势与局限性，为理解经济波动的内在驱动力奠定基础。 现代经济周期模型： 介绍新古典主义、新凯恩斯主义以及DSGE（动态随机一般均衡）等现代宏观经济周期模型。重点阐释这些模型在解释和预测经济周期波动方面的最新进展，以及它们如何纳入技术冲击、政策冲击等外生因素。 经济周期识别与度量： 探讨实际GDP、工业产出、消费、投资等关键宏观经济指标的波动特征。介绍HP滤波、Baxter-King滤波等时间序列平滑技术，以及差分、平稳性检验等基本方法，帮助读者客观识别和度量经济周期的不同阶段（扩张、顶部、收缩、底部）。 周期性预测方法： 讲解基于历史数据和周期理论的预测方法，如趋势-周期分解法、季节性调整与预测、马尔可夫状态转换模型等。分析这些方法的适用范围、优缺点以及如何结合实际数据进行应用。 2. 宏观经济计量模型： VAR（向量自回归）模型： 深入解析VAR模型的基本原理，如何选择滞后阶数，以及Granger因果检验、脉冲响应函数（IRF）、方差分解（FEVD）等在宏观经济分析中的应用。提供VAR模型在经济增长、通货膨胀、失业率等关键宏观变量预测中的实例。 VECM（向量误差修正模型）： 针对非平稳时间序列，重点介绍VECM模型，解释协整关系如何约束VAR模型，以及其在处理长期均衡与短期波动的结合问题上的优势。 面板数据模型： 结合微观经济主体（如企业、家庭）的异质性以及宏观经济变量在不同国家或地区间的横截面关系，介绍固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型等，以及其在跨国比较研究和区域经济预测中的应用。 结构性VAR（SVAR）模型： 阐述如何通过经济理论施加约束，识别经济冲击的内生性，解决VAR模型中变量之间相互影响的识别难题。重点介绍Cholesky分解、符号约束等识别方法，以及SVAR模型在分析货币政策冲击、财政政策冲击等对宏观经济影响方面的应用。 DSGE模型及其应用： 深入介绍DSGE模型的核心构建模块（效用函数、生产函数、预算约束、市场出清条件等），及其在宏观经济理论研究和政策模拟中的应用。重点讲解如何校准（calibration）和估计（estimation）DSGE模型，并利用其进行前瞻性预测和政策效果评估。 3. 短期与长期宏观经济预测： 短期预测： 强调当前经济运行状况、领先指标、政策信号在短期预测中的重要性。介绍一些常用的短期预测方法，如指数平滑法、ARIMA模型、状态空间模型等，并讨论如何结合高频数据（如PMI、信贷数据、消费电子数据）提高预测精度。 长期预测： 关注经济的潜在增长率、结构性因素（如人口结构、技术进步、制度改革）对经济长期趋势的影响。介绍趋势外推法、人口预测模型、技术进步模型、资源环境约束下的预测等，并探讨如何构建跨期可比的宏观经济预测框架。 预测的集成与修正： 探讨如何通过集成不同模型、不同来源的预测信息，利用专家判断、模型平均（model averaging）等方法，提高预测的鲁棒性和准确性。分析预测误差的来源，以及如何进行预测修正。 4. 大数据与人工智能在宏观预测中的应用： 网络经济指标： 介绍如何利用搜索引擎指数、社交媒体情绪、在线商品交易数据、卫星遥感数据等非传统数据源，构建新的经济活动指标，并用于宏观经济的实时监测与预测。 机器学习预测模型： 探讨支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）等机器学习算法在宏观经济预测中的应用。分析其在处理高维度、非线性数据方面的优势，以及如何进行特征工程和模型评估。 深度学习与自然语言处理： 介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型在时间序列预测中的潜力。探讨自然语言处理（NLP）技术如何从新闻文本、政策文件、上市公司公告中提取经济信息，为预测提供辅助。 混合模型与集成学习： 强调将传统计量模型与机器学习模型相结合，或者利用集成学习技术（如Stacking），构建更强大、更具弹性的宏观预测模型。 二、 微观经济预测：洞察市场动态，把握企业命脉 微观经济预测聚焦于个体经济行为者（企业、家庭）的决策与市场运行规律。本书将深入剖析微观预测的理论框架、实证方法以及在企业经营管理、金融投资决策中的实际应用。 1. 企业经营预测： 市场需求预测： 详细介绍需求预测的多种方法，包括定性方法（如市场调研、专家意见、德尔菲法）和定量方法（如时间序列分析、回归分析、计量经济学模型）。重点讲解如何结合市场营销活动、宏观经济环境、竞争对手行为等因素，构建更精准的需求预测模型。 销售额与收入预测： 阐述销售预测在企业运营中的核心地位。介绍基于历史销售数据、市场趋势、促销活动、季节性因素等进行销售额预测的常用模型，包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型、计量经济学回归模型等。 成本与利润预测： 分析影响企业成本的主要因素（原材料价格、劳动力成本、能源成本、固定资产折旧等），讲解如何运用回归分析、时间序列模型、成本函数等方法进行成本预测。在此基础上，进一步预测企业的毛利润、营业利润和净利润，为企业制定经营策略提供依据。 产能与库存预测： 探讨生产能力利用率、产品生命周期对产能预测的影响。讲解如何通过分析历史生产数据、订单情况、市场需求预测，进行产能规划。深入分析库存的持有成本、缺货成本，介绍安全库存、经济订货批量（EOQ）等经典模型，并探讨如何结合需求预测进行最优库存管理。 新产品上市预测： 面对新产品市场的不确定性，介绍产品生命周期理论、创新扩散模型（如Bass模型），以及利用市场调研、早期用户反馈、类比产品表现等方法进行新产品市场渗透率和销售额的预测。 2. 金融市场预测： 股票价格预测： 梳理技术分析（图表形态、技术指标）与基本面分析（财务报表、行业分析、宏观经济数据）的理论基础。介绍随机游走模型、有效市场假说等对股票价格预测的挑战。讲解基于时间序列模型（如ARIMA、ARCH/GARCH）的波动率预测，以及如何利用机器学习算法（如神经网络、SVM）进行股票价格的短期预测。 汇率预测： 探讨影响汇率的主要因素，如国际收支、通货膨胀差异、利率差异、经济增长前景、政治稳定性等。介绍购买力平价（PPP）理论、利率平价理论等汇率决定理论。讲解如何运用计量经济学模型、时间序列模型以及宏观经济指标来预测汇率的长期趋势和短期波动。 利率预测： 分析短期和长期利率的驱动因素，如央行货币政策、通货膨胀预期、经济增长预期、风险溢价等。介绍收益率曲线理论，以及如何利用预期理论、市场分割理论等来预测不同期限的利率。讲解如何运用时间序列模型和宏观经济变量构建利率预测模型。 商品价格预测： 深入分析石油、黄金、农产品等主要商品价格的供求关系、宏观经济周期、地缘政治风险、天气因素等影响。介绍基于基本面分析、技术分析以及商品衍生品市场的套利定价模型，以预测商品价格的走势。 信用风险预测： 阐述信用风险在金融体系中的重要性。介绍传统的信用评级方法，以及如何利用财务比率、宏观经济变量、市场信息等，构建违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、暴露风险（EAD）等信用风险计量模型。讲解如Logistic回归、生存分析、机器学习等在信用风险预测中的应用。 3. 消费者行为预测： 消费支出预测： 分析影响消费者行为的关键因素，如收入水平、财富效应、消费者信心、信贷可得性、利率水平、消费偏好等。讲解如何运用凯恩斯消费函数、生命周期消费假说、永久收入假说等理论，以及基于时间序列、回归分析、面板数据模型等方法进行消费支出预测。 消费者信心指数（CCI）的应用： 探讨消费者信心指数的构建原理、调查方法及其作为领先经济指标的意义。分析CCI与消费支出、经济增长之间的关系，以及如何利用CCI进行短期消费趋势的判断。 行为经济学视角下的消费预测： 引入行为经济学的概念，如损失厌恶、锚定效应、羊群效应等，分析这些心理因素如何影响消费者的决策，并探讨如何将其纳入消费预测模型，提高预测的精细度。 三、 决策分析与风险管理：量化不确定性，优化决策路径 预测的最终目的是支持决策。本书强调预测结果如何转化为科学、有效的决策，并系统性地介绍风险管理的核心概念、方法与工具。 1. 预测在决策中的应用： 投资决策： 结合各类资产的预测结果（股票、债券、汇率、商品），介绍如何构建投资组合，运用均值-方差模型、Black-Litterman模型等进行资产配置。阐述风险收益权衡在投资决策中的重要性。 生产与经营决策： 讲解如何利用需求、成本、产能预测结果，优化生产计划、定价策略、采购策略，以及物流配送方案，以实现利润最大化或成本最小化。 政策制定与评估： 分析宏观经济预测模型如何支持政府制定财政政策、货币政策，以及产业政策。阐述政策模拟（policy simulation）在评估不同政策选项效果中的作用。 金融机构的信贷与市场风险管理： 详细阐述银行、保险公司等金融机构如何利用预测模型进行信贷审批、额度管理，以及市场风险（如利率风险、汇率风险）的度量与对冲。 2. 决策分析方法： 决策树（Decision Tree）： 介绍决策树模型的基本构建步骤，如何分析不同决策分支下的预期结果，以及如何结合概率信息进行最优决策选择。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 深入阐述蒙特卡洛模拟的核心思想，即通过重复随机抽样来模拟复杂系统的结果。讲解如何构建模型，定义随机变量及其概率分布，并利用模拟结果来分析决策的不确定性、评估潜在风险和回报。 博弈论在经济决策中的应用： 介绍静态博弈与动态博弈、合作博弈与非合作博弈等基本概念。分析纳什均衡、子博弈完美纳什均衡等概念，并讲解博弈论如何应用于企业间的竞争策略、拍卖设计、政府与市场的互动等经济决策场景。 3. 风险度量与管理： 风险识别与分类： 系统梳理市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、战略风险等各类金融风险和经营风险。 风险度量方法： 详细介绍风险度量技术，包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、压力测试（Stress Testing）、情景分析（Scenario Analysis）等。讲解这些方法的计算原理、适用范围、优缺点以及在实际中的应用。 风险管理策略： 探讨风险规避、风险分散（如投资组合管理）、风险转移（如保险、金融衍生品）和风险缓释（如内部控制、尽职调查）等风险管理策略。 监管要求与风险管理： 介绍巴塞尔协议（Basel Accords）、Solvency II等金融监管框架对金融机构风险管理的要求，以及如何构建满足监管要求的风险管理体系。 四、 预测的评价与校验：提升预测质量，确保可靠性 准确可靠的预测是高质量决策的基石。本书高度重视预测结果的评估与校验，旨在帮助读者构建持续改进的预测体系。 1. 预测误差的度量： 绝对误差指标：MAE（Mean Absolute Error）、MAPE（Mean Absolute Percentage Error）、RMSE（Root Mean Squared Error）等。 相对误差指标： MPE（Mean Percentage Error）、RMSE/y_bar等。 非对称误差指标： U统计量（Theil’s U statistic）等。 统计检验： Diebold-Mariano检验等，用于检验不同预测模型之间预测能力的显著差异。 2. 预测模型的评估： 回测（Backtesting）： 讲解如何利用历史数据对模型进行回测，评估模型在不同历史时期的表现。 样本外预测（Out-of-Sample Forecasting）： 强调样本外预测的重要性，即在模型训练阶段之外的时期进行预测，以检验模型的泛化能力。 模型选择标准： AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）等信息准则，以及Cross-validation（交叉验证）技术。 3. 预测的持续改进： 数据质量管理： 强调数据准确性、一致性、完整性在预测过程中的关键作用。 模型更新与维护： 讲解如何根据经济环境的变化、新数据的积累，定期对预测模型进行更新、调整甚至重构。 预测反馈机制： 建立预测误差的追踪与分析机制，并将分析结果反馈给模型开发与应用部门，形成持续改进的闭环。 专家知识的融入： 强调在定量预测之外，如何有效融合领域专家的定性判断和经验，以提高预测的整体质量。 结语： 本书从宏观经济、微观经济以及决策风险管理的多个维度，系统性地阐述了经济预测的理论基础、方法论、实证技术与实际应用。通过对经济周期、计量模型、金融市场、消费者行为等内容的深入剖析，以及对决策分析、风险管理工具的详细介绍，旨在为读者提供一个全面、深入、实用的经济预测与决策知识体系。本书特别关注预测的评价与校验，强调通过持续的评估与改进，不断提升预测的可靠性与价值，最终赋能读者做出更明智、更有效的经济决策。

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这本书的排版和图表质量，着实让人感到出版方对读者的尊重。在涉及大量模型结构和参数估计结果时，图表的清晰度直接决定了阅读体验。这本书在这方面做得非常出色。那些描述模型收敛过程的散点图、误差分布的正态性检验图，线条流畅，标注清晰，即便是面对那些密集的回归系数表，关键的显著性标记（星号、P值）也处理得恰到好处，让人一目了然，避免了因图表模糊而造成的阅读中断和理解偏差。此外，章节之间的过渡处理得非常自然，每个主题的引入都像是水到渠成，而不是生硬地插入。这表明作者在整体结构设计上投入了极大的心血，他似乎非常清楚读者在哪个知识点上可能会感到困惑，并提前在结构上做了铺垫。这种细节上的打磨，使得阅读过程非常顺畅，很少需要反复回溯和费力辨析，极大地提升了学习的效率和愉悦感。

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我必须承认，这本书在理论深度上远超出了我最初的预期。本来我以为它会更偏向于应用层面的“工具书”，但随着阅读的深入，我发现作者对经济学的基本假设、模型选择的内在逻辑以及不同方法论之间的哲学差异有着深刻的见解。例如，当讨论到贝叶斯方法与经典频率派方法的优劣时，作者并没有简单地褒贬某一方，而是从决策论的角度出发，阐述了在不同信息完备性程度下，哪种方法更具指导意义。这种对“为什么”的探究，而非仅仅停留在“怎么做”的层面，才是区分一本优秀教材和普通参考手册的关键。书中对模型设定的稳健性检验的论述尤为精彩，它教会了我批判性地看待任何一个“完美”的预测结果，时刻警惕模型可能存在的过度拟合风险。这本书不仅教会了我计算，更教会了我思考经济学问题的严谨态度和必要的怀疑精神。

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我对这本书中数据处理和实证分析部分的安排印象极其深刻。很多经济学的教材往往在理论讲解后，就戛然而止，留给读者一个“去应用吧”的空洞指令。但这本书明显不同，它非常务实地提供了一套完整的实操路径。尤其是关于构建预测模型的章节，作者详细地讲解了如何从原始数据中清洗噪声、如何选择合适的回归变量，甚至连多重共线性这种棘手的统计问题，都被他用一种近乎手把手的口吻进行了剖析。最让我感到惊喜的是，他没有止步于传统的线性回归，而是深入探讨了非线性和更复杂的宏观经济模型，比如向量自回归（VAR）模型。这些内容在其他同类书籍中往往需要查阅专门的计量经济学教材才能找到，而作者将其有机地融入了预测决策的主线中，使得整个知识体系非常连贯和紧凑。每次我尝试跟着书中的步骤进行模拟，那种掌控复杂数据的自信感都会大大增强。它不仅仅是知识的传授，更像是一次精密的技能训练。

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这本书给我的最大感受是其前瞻性和时代感。在这个人工智能和大数据飞速发展的时代，任何一本经济预测的书籍如果不提及这些前沿技术，都会显得过时。这本书成功地找到了传统计量模型与新兴计算工具之间的平衡点。作者巧妙地引入了诸如机器学习中的随机森林、梯度提升树等算法在经济时间序列预测中的应用潜力，并给出了初步的框架性指导。虽然篇幅有限，没有深入到每个算法的底层代码细节，但它为我指明了未来学习的方向，让我知道在现有扎实的基础之上，下一步应该往哪里深入探索。这本书更像是一个高质量的“路线图”，它既能满足当下进行传统经济分析的需求，又能为读者预留出通往未来复杂预测模型的接口。这使得这本书的价值不会随着时间迅速衰减，它更像是一份能陪伴读者成长多年的宝贵资源。

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这本书的封面设计，那种深沉的蓝与经济曲线的交织，一下子就抓住了我的眼球。我本来以为这是一本晦涩难懂的学术专著，毕竟“经济预测与决策”这几个字听起来就让人望而生畏。然而，当我翻开第一章时，那种如释重负的感觉油然而生。作者的叙述方式非常平易近人，他没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是从我们日常生活中都能接触到的经济现象入手，比如物价波动、股市涨跌，引导我们去思考这些现象背后的规律。这种循序渐进的教学方法，对于我这种半路出家，对计量经济学了解不深的读者来说，简直是福音。特别是其中关于时间序列分析的介绍，它不是冷冰冰地罗列公式，而是通过生动的案例，比如解释一个国家的GDP增长是如何被分解成趋势项、季节项和随机项的，让我一下子明白了这些理论的实际意义。读完前几章，我感觉自己仿佛获得了一把解锁经济世界大门的钥匙，那种豁然开朗的感觉，至今仍记忆犹新。这本书的文字功底扎实，逻辑链条清晰，成功地将高深的理论“翻译”成了大众可以理解的语言，这是非常了不起的成就。

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