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
7.4 wold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 最佳预测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
14.2 garch过程283
14.3 arch模型和garch模型的扩展287
14.4 garch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
参考文献302