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第1章 宏观经济数据挖掘基础知识1

1.1 数据挖掘概述1

1.1.1 数据挖掘的定义1

1.1.2 数据挖掘的功能1

1.1.3 数据挖掘的过程3

1.1.4 数据挖掘的研究方向5

1.2 宏观经济概述6

1.2.1 宏观经济的定义及其研究内容6

1.2.2 宏观经济的研究方法6

1.2.3 主要宏观经济指标解读8

1.3 数据挖掘方法在宏观经济中的应用11

1.3.1 分类12

1.3.2 聚类12

1.3.3 预测13

1.3.4 关联13

1.3.5 异常点14

本章参考文献14

第2章 宏观经济数据预处理17

2.1 原始数据中存在的问题17

2.2 数据预处理的功能19

2.2.1 数据清理19

2.2.2 数据集成20

2.2.3 数据变换21

2.2.4 数据归约22

2.3 常见的数据预处理技术22

2.3.1 处理空缺值23

2.3.2 数据去噪24

2.3.3 数据规范化26

2.3.4 数据规约28

2.4 预测GDP数据预处理过程33

2.4.1 数据选择33

2.4.2 数据预处理换算33

2.4.3 预测数据回算调整34

2.4.4 预处理结果34

本章参考文献35

第3章 分类算法36

3.1 分类算法概述36

3.1.1 分类模型训练阶段36

3.1.2 分类模型评估阶段37

3.1.3 分类阶段37

3.2 分类算法的应用39

3.3 C4.5分类算法43

3.3.1 C4.5原理与工具应用43

3.3.2 C4.5分类算法在第三产业发展状况评估中的应用46

3.4 支持向量机分类50

3.4.1 支持向量机的原理51

3.4.2 支持向量机软件应用54

3.4.3 支持向量机分类在宏观经济预警中的应用55

3.5 朴素贝叶斯分类61

3.5.1 朴素贝叶斯原理概述61

3.5.2 朴素贝叶斯方法在宏观经济决策中的应用62

本章参考文献69

第4章 聚类分析71

4.1 聚类分析方法概述71

4.1.1 聚类统计量72

4.1.2 系统聚类方法77

4.2 聚类方法的应用82

4.3 Ward聚类分析方法86

4.3.1 Ward算法原理86

4.3.2 Ward算法应用87

4.3.3 工业化城镇化问题聚类分析案例93

4.4 聚类结果评估109

本章参考文献111

第5章 预测方法112

5.1 宏观经济预测方法概述112

5.1.1 ARMA与ARIMA算法介绍112

5.1.2 ARCH算法115

5.1.3 GMDH算法概述117

5.1.4 AC算法介绍118

5.1.5 组合预测算法120

5.2 预测方法的应用122

5.2.1 对GDP的预测122

5.2.2 对工业增加值的预测123

5.2.3 对股票市场的预测123

5.2.4 对财务指标的预测124

5.2.5 对其他方面的预测125

5.3 常用软件预测方法125

5.3.1 用Eviews建立ARIMA模型过程125

5.3.2 用Eviews建立ARCH模型131

5.3.3 GMDH模型软件使用方法135

5.3.4 AC模型软件使用方法139

5.3.5 构造组合模型142

5.4 中国宏观经济指标预测案例144

5.4.1 建立ARIMA模型预测GDP145

5.4.2 建立ARCH模型预测GDP146

5.4.3 建立GMDH模型预测GDP146

5.4.4 建立AC模型预测GDP147

5.4.5 线性组合模型预测147

5.4.6 预测结果对比分析148

本章参考文献148

第6章 关联规则151

6.1 关联规则概述151

6.2 经典算法——Apriori算法原理154

6.3 关联规则的应用157

6.4 关联规则挖掘在宏观经济预警分析中的应用160

6.4.1 数据准备160

6.4.2 宏观经济预警关联规则挖掘过程166

6.4.3 宏观经济预警关联规则挖掘结果分析176

本章参考文献177

第7章 DEA方法178

7.1 DEA概述178

7.2 DEA基本原理179

7.2.1 C2R模型179

7.2.2 C2R模型的经济含义182

7.2.3 评价技术有效性的C2GS2模型183

7.3 DEA的应用184

7.4 DEA软件应用186

7.5 产业效率分析案例189

7.5.1 三次产业总体评价192

7.5.2 分行业评价194

本章参考文献195

第8章 主成分分析198

8.1 主成分分析概述198

8.1.1 主成分分析的代数意义199

8.1.2 主成分分析的几何意义199

8.2 主成分分析的原理200

8.2.1 主成分分析的目标200

8.2.2 正交矩阵的求解算法200

8.2.3 正交矩阵的标准化变量算法201

8.2.4 主成分的确定202

8.2.5 主成分分析的优缺点203

8.3 主成分分析方法的应用203

8.4 主成分分析软件的应用206

8.5 产业结构转换研究案例207

8.5.1 产业结构转换能力综合评价的指标体系的确定207

8.5.2 四川省产业结构转换能力的综合评价208

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214

8.5.4 分析四川省产业结构转换方向214

本章参考文献216