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
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