《经济预测》读书笔记（1）
<P>书名《经济预测》（Elements of Forecasting）</P><P>作者：弗朗西斯.X.迪博尔德（Francis.X.Diebold）</P>
<P>导读是这样写的：本书用现代的观点简明扼要地介绍了博克斯和詹斯金以来预测技术的进展，涵盖了趋势、季节、周期、随机趋势、向量自回归和协整。。。是经济计量学和预测研究领域的标准教材和必备工具书。目前的我急需恶补有关预测和数学模型的书，不是因为我觉得它有用，恰恰相反，我学它就是想证明它有多无用！没有接触这场管理比赛前，我绝对没有想到在决策中竟如此频繁地用到这些数学技术，没想到我所学过的《市场营销》《网络营销》竟然几乎没有用武之地，取而代之的是《统计学原理》这些我曾多么不在乎的科目。</P>
<P>我一共花了三天的时间读完了《经济预测》（以下简称《测》），第一章主要简介了预测的概念、相关文献与软件，它说Eviews是最好的预测软件之一，还强烈推荐Matlab，称其“尤其适用于时间序列的建模和预测”。我没有去研究这些软件，啰嗦冬要我自学的Lingo还没交代呢，我哪有那功夫学这么多阿。它还推荐了一个很臭屁的“经济学家资源网”（<A href="http://econwpa.wustl.edu/EconFAQ/EconFAQ.html">http://econwpa.wustl.edu/EconFAQ/EconFAQ.html</A>）曰：提供了学习预测的一切资源！我曾经爬上去看了会，且不说全是英文，那个目录排列的结构没看懂，那N个专有名词，即使用金山词霸都解释不清，就够打击我的啦。除此外，第一章里头还附录讲了线性回归模型，具体解释了因变量均值、标准差、残差平方和、对数似然、F统计量、AIC、SIC、DW统计量等，讲得不算详细，不过概念还是很明了的，至少我的教科书上就找不到这些解释（只有标准差和残差），有些郁闷的是书上给的公式的参数和以前学的完全不一样，虽然这并不影响对公式的理解，可是看上去太陌生，要频频翻到前面核对下，挺不爽的。有些地方我觉得要多讲的它偏吝啬得很，那些一眼就过的，它偏偏写的文绉绉的：“估计系数的标准误差表明了抽样的变异性，在参数近似服从正态分布的条件下，估计系数加减一个标准误差近似等于真实但未知总体参数68%的置信区间，估计的系数加减两倍的标准误差近似等于总体参数95%的置信区间。”看看我们中国人写的《统计学原理》吧，就三句话：“落在y+/-Sy（估计标准误差）区间内的概率68.27%，落在落在y+/-2Sy区间内的概率95.45%，落在y+/-3Sy区间内的概率99.73%”简单扼要，落落大方，而且比它精确、详细多了。我并不是说外国人啰嗦，也许是翻译的问题，若是这样，更加说明读书还是原版的话，如果你的英语够牛，时间够多的话。</P>
<P>第二章主要介绍了预测的六大因素、简约原则（parsimony principle）（在其他条件相同的情况下，简单优于复杂。）、收缩原理（shrinkage principle）(施加正确的约束有助于预测）、KISS原则（keep it sophisticately simple)(简约但不简单），这一章主要还是大理论的东西。</P>
<P>第三章讲了用于预测的统计图形，举了实际GDP的图解分析的应用，感觉不算难。</P>
<P>第四章进入主题，讲趋势建模与预测，列举了大量精致的趋势残值拟和图（好像是用Eviews做的）、利用AIC和SIC准则选择预测模型，最后举了一个预测零售销售额的应用，丢了4个线性趋势回归图、4个残差序列图和2个历史数据与二次趋势预测的比较图，虽然说很精致，而且一目了然，可是我有能如何应用呢？我不知道这些图是如何弄出来的，它也没有详细地分析图中各个参数的意义或判断标准，我唯一肯定的是R的平方愈接近1，说明这种线性趋势是高度显著的，DW统计量能够判断扰动项存在正的或负的序列相关问题，最后还要检查SIC和AIC，以判断选择哪种趋势效果最好。我所知道的也仅此而已，与在大赛中的预测有多么密切的关系，我还看不出来。</P> 嘿嘿，本来想学习一下呢，看楼主这么说决定免了，有好多东东值得学习呢，精力有限阿，更佩服楼主的精神，为废而学，I服了YOU ！
页:
[1]