宏观经济数据挖掘理论与方法

内容简介

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  《四川大学哲学社会科学学术著作出版基金丛书:宏观经济数据挖掘理论与方法》凝聚了作者多年来的研究成果,深入浅出、通俗易懂、图文并茂,把相对复杂的数据挖掘技术及其在宏观经济中的应用简明扼要地呈现在读者面前。《四川大学哲学社会科学学术著作出版基金丛书:宏观经济数据挖掘理论与方法》共分八章,包括宏观经济数据挖掘基础知识、宏观经济数据预处理、分类算法、聚类分析、预测方法等。

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目录

第1章 宏观经济数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述1.1.1 数据挖掘的定义1.1.2 数据挖掘的功能1.1.3 数据挖掘的过程1.1.4 数据挖掘的研究方向1.2 宏观经济概述1.2.1 宏观经济的定义及其研究内容1.2.2 宏观经济的研究方法1.2.3 主要宏观经济指标解读1.3 数据挖掘方法在宏观经济中的应用1.3.1 分类1.3.2 聚类1.3.3 预测1.3.4 关联1.3.5 异常点本章参考文献第2章 宏观经济数据预处理2.1 原始数据中存在的问题2.2 数据预处理的功能2.2.1 数据清理2.2.2 数据集成2.2.3 数据变换2.2.4 数据归约2.3 常见的数据预处理技术2.3.1 处理空缺值2.3.2 数据去噪2.3.3 数据规范化2.3.4 数据规约2.4 预测GDP数据预处理过程2.4.1 数据选择2.4.2 数据预处理换算2.4.3 预测数据回算调整2.4.4 预处理结果本章参考文献第3章 分类算法3.1 分类算法概述3.1.1 分类模型训练阶段3.1.2 分类模型评估阶段3.1.3 分类阶段3.2 分类算法的应用3.3 C4.5 分类算法3.3.1 C4.5 原理与工具应用3.3.2 C4.5 分类算法在第三产业发展状况评估中的应用3.4 支持向量机分类3.4.1 支持向量机的原理3.4.2 支持向量机软件应用3.4.3 支持向量机分类在宏观经济预警中的应用3.5 朴素贝叶斯分类3.5.1 朴素贝叶斯原理概述3.5.2 朴素贝叶斯方法在宏观经济决策中的应用本章参考文献第4章 聚类分析4.1 聚类分析方法概述4.1.1 聚类统计量4.1.2 系统聚类方法4.2 聚类方法的应用4.3 Ward聚类分析方法4.3.1 Ward算法原理4.3.2 Ward算法应用4.3.3 工业化城镇化问题聚类分析案例4.4 聚类结果评估本章参考文献第5章 预测方法5.1 宏观经济预测方法概述5.1.1 ARMA与ARIMA算法介绍5.1.2 ARCH算法5.1.3 GMDH算法概述5.1.4 AC算法介绍5.1.5 组合预测算法5.2 预测方法的应用5.2.1 对GDP的预测5.2.2 对工业增加值的预测5.2.3 对股票市场的预测5.2.4 对财务指标的预测5.2.5 对其他方面的预测5.3 常用软件预测方法5.3.1 用Eviews建立ARIMA模型过程5.3.2 用Eviews建立ARCH模型5.3.3 GMDH模型软件使用方法5.3.4 AC模型软件使用方法5.3.5 构造组合模型5.4 中国宏观经济指标预测案例5.4.1 建立ARIMA模型预测GDP5.4.2 建立ARCH模型预测GDP5.4.3 建立GMDH模型预测GDP5.4.4 建立AC模型预测GDP5.4.5 线性组合模型预测5.4.6 预测结果对比分析本章参考文献第6章 关联规则6.1 关联规则概述6.2 经典算法——Apriori算法原理6.3 关联规则的应用6.4 关联规则挖掘在宏观经济预警分析中的应用6.4.1 数据准备6.4.2 宏观经济预警关联规则挖掘过程6.4.3 宏观经济预警关联规则挖掘结果分析本章参考文献第7章 DEA方法7.1 DEA概述7.2 DEA基本原理7.2.1 C2R模型7.2.2 C2R模型的经济含义7.2.3 评价技术有效性的C2GS2模型7.3 DEA的应用7.4 DEA软件应用7.5 产业效率分析案例7.5.1 三次产业总体评价7.5.2 分行业评价本章参考文献第8章 主成分分析8.1 主成分分析概述8.1.1 主成分分析的代数意义8.1.2 主成分分析的几何意义8.2 主成分分析的原理8.2.1 主成分分析的目标8.2.2 正交矩阵的求解算法8.2.3 正交矩阵的标准化变量算法8.2.4 主成分的确定8.2.5 主成分分析的优缺点8.3 主成分分析方法的应用8.4 主成分分析软件的应用8.5 产业结构转换研究案例8.5.1 产业结构转换能力综合评价的指标体系的确定8.5.2 四川省产业结构转换能力的综合评价8.5.3 运用GMDH分析产业比重分布对产业结构转换能力的影响8.5.4 分析四川省产业结构转换方向本章参考文献

封面

宏观经济数据挖掘理论与方法

书名:宏观经济数据挖掘理论与方法

作者:何跃著

页数:217

定价:¥28.0

出版社:四川大学出版社

出版日期:2013-12-01

ISBN:9787561473566

PDF电子书大小:83MB 高清扫描完整版

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