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本書是針對高等學校經(jīng)濟管理類專業(yè)學生編寫的一本有關(guān) Python 在預測與決策中應用的教程, 不僅講解了預測與決策的基礎知識, 而且提供了大量實用性很強的使用 Python 解決經(jīng)濟管理領域問題的實例。全書共 9 章, 分別為統(tǒng)計基礎、經(jīng)濟預測概述、定性預測法、趨勢外推預測法、回歸分析預測法、確定型時間序列預測法、隨機型時間序列預測方法、馬爾科夫預測法和決策。本書內(nèi)容實用、結(jié)構(gòu)清晰、實例豐富、可操作性強, 可作為高等學校相關(guān)課程的教材, 也可作為經(jīng)濟管理類專業(yè)的培訓和自學教材。

預測是為決策提供信息的重要手段, 是科學決策的基礎。在經(jīng)濟活動中, 預測有助于克服決策的盲目性, 并減少不確定性。 Python 語言是一種解釋型的、面向?qū)ο蟮摹?帶有動態(tài)語義的高級編程語言, 是最受青睞的數(shù)據(jù)科學、機器學習工具之一。本書在講解預測與決策基礎知識的同時, 探討了如何利用 Python 解決預測和決策領域中的問題, 提供了大量實用性很強的使用 Python 解決經(jīng)濟管理領域問題的實例。
本書共 9 章。第 1 章介紹了經(jīng)濟預測與決策中涉及的統(tǒng)計知識及有關(guān)參數(shù)的 Python 求解; 第 2 章介紹了經(jīng)濟預測的含義、類型、基本原理及預測數(shù)據(jù)的處理; 第 3 章介紹了定性預測的含義以及常見的定性預測方法: 頭腦風暴法、德爾菲法、主觀概率法和對比類推法等; 第 4 章介紹了趨勢外推預測法的基本原理和 Python 應用實例; 第 5 章介紹了回歸分析預測法的基本原理和 Python 應用實例; 第 6 章介紹了常見的確定型時間序列預測法, 以及 Python 應用實例; 第 7 章介紹了隨機型時間序列預測模型、自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)、模型識別、參數(shù)估計與預測, 以及 Python 應用實例等; 第 8 章介紹了馬爾科夫預測法的基本原理和 Python 應用實例; 第 9 章介紹了決策的含義、基本過程, 確定型決策、非確定型決策和風險型決策, 以及 Python 應用實例。
作者在編寫過程中, 參考了本書參考文獻所列舉的資料, 并得到了知識產(chǎn)權(quán)出版社的大力支持, 在此對參考文獻中圖書的作者及知識產(chǎn)權(quán)出版社表示深深的感謝。本書出版得到北京印刷學院 2023 年工商管理一級學科專項資助 (項目號: 21090123012) 。
由于時間倉促, 書中難免存在一些不足之處, 敬請讀者批評指正。

第 1 章統(tǒng)計基礎 ……………………… 1
1. 1 隨機變量 ……………………… 1
1. 2 樣本及抽樣分布 ……………… 5
1. 3 參數(shù)估計 …………………… 10
1. 4 假設檢驗 …………………… 13
1. 5 Python 常用統(tǒng)計函數(shù) ……… 15
1. 6 習題 ………………………… 21
第 2 章經(jīng)濟預測概述 ………………… 22
2. 1 經(jīng)濟預測的含義及分類 …… 22
2. 2 經(jīng)濟預測的原理、要求及過程……………………………… 24
2. 3 預測數(shù)據(jù)的收集與處理 …… 27
2. 4 經(jīng)濟預測方法 ……………… 29
2. 5 經(jīng)濟預測的誤差 …………… 31
2. 6 習題 ………………………… 33
第 3 章定性預測法 …………………… 34
3. 1 定性預測法概述 …………… 34
3. 2 頭腦風暴法 ………………… 35
3. 3 德爾菲法 …………………… 39
3. 4 其他定性預測法 …………… 44
3. 5 習題 ………………………… 50
第 4 章趨勢外推預測法 ……………… 52
4. 1 趨勢外推預測法概述 ……… 52
4. 2 線性趨勢外推預測法 ……… 53
4. 3 二次曲線趨勢外推預測法 … 61
4. 4 生長曲線預測法 …………… 67
4. 5 習題 ………………………… 72
第 5 章回歸分析預測法 ……………… 74
5. 1 回歸分析預測法概述 ……… 74
5. 2 一元線性回歸預測法 ……… 75
5. 3 多元線性回歸預測法 ……… 85
5. 4 非線性回歸預測法 ………… 96
5. 5 習題 ………………………… 104
第 6 章確定型時間序列預測法 …… 105
6. 1 確定型時間序列預測法概述……………………………… 105
6. 2 移動平均法 ………………… 107
6. 3 指數(shù)平滑法 ………………… 120
6. 4 季節(jié)周期預測法 …………… 130
6. 5 習題 ………………………… 146
第 7 章隨機型時間序列預測法 …… 147
7. 1 隨機型時間序列預測法概述……………………………… 147
7. 2 常見的時間序列模型 ……… 149
7. 3 自相關(guān)函數(shù)、偏相關(guān)函數(shù)……………………………… 154
7. 4 模型識別 …………………… 158
7. 5 參數(shù)估計 …………………… 160
7. 6 模型的檢驗與修正 ………… 163
7. 7 預測 ………………………… 165
7. 8 應用舉例 …………………… 168
7. 9 習題 ………………………… 180
第 8 章馬爾可夫預測法 …………… 182
8. 1 馬爾可夫預測法的基本原理……………………………… 182
8. 2 馬爾可夫方法在經(jīng)濟預測
中的應用 …………………… 187
8. 3 習題 ………………………… 196
第 9 章決策 ……………………… 198
9. 1 決策概述 …………………… 198
9. 2 確定型決策 ………………… 202
9. 3 不確定型決策 ……………… 207
9. 4 風險型決策 ………………… 210
9. 5 習題 ………………………… 221
參考文獻 ……………………………… 223

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