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消费者信心指数的调查与分析
  • 郭洪伟著 著
  • 出版社： 北京：首都经济贸易大学出版社
  • ISBN：9787563821402
  • 出版时间：2014
  • 标注页数：213页
  • 文件大小：62MB
  • 文件页数：225页
  • 主题词：消费心理－研究－中国

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图书目录

第一部分 消费者信心指数的调查与编制3

第一章 绪论3

1.1研究意义和研究目的3

1.1.1问题的提出3

1.1.2研究意义6

1.1.3研究目的7

1.2国内外研究综述8

1.2.1国外消费者信心指数的研究现状8

1.2.2我国消费者信心指数的研究现状11

1.2.3我国消费者信心指数研究存在的问题17

1.3本书研究方法和创新之处19

1.3.1研究方法19

1.3.2创新之处与研究难点21

第二章 消费者信心指数的调查与编制26

2.1消费者信心指数的经典调查与编制26

2.1.1消费者信心指数的起源26

2.1.2美国消费者信心指数的经典编制方法27

2.1.3国际上其他消费者信心指数的编制30

2.2我国大陆消费者信心指数的调查与编制32

2.2.1我国大陆消费者信心指数的发布现状32

2.2.2我国大陆消费者信心指数的编制方法39

2.2.3我国大陆消费者信心指数的编制分析40

2.3我国台湾消费者信心指数的调查与编制41

2.3.1我国台湾消费者信心指数的编制方法42

2.3.2我国台湾消费者信心指数编制存在的问题45

第三章 消费者信心指数的比较和应用47

3.1消费者信心指数的比较47

3.1.1北京和台湾消费者信心指数比较48

3.1.2“两岸四地”消费者信心指数比较49

3.2消费者信心指数的应用53

3.2.1消费者信心指数与GDP的变化关系54

3.2.2消费者信心指数与CPI的变化关系56

3.2.3消费者信心指数与宏观经济变量的变化关系59

3.3消费者信心指数的应用总结63

第二部分 消费者信心指数的分析67

第四章 消费者信心指数的基本特征分析67

4.1数据的来源67

4.2描述统计分析67

4.2.1基本变化趋势分析68

4.2.2月度变化特征分析70

4.2.3各分指数描述统计量比较71

4.2.4六项分指数直方图74

4.3序列季节性因素分析78

4.3.1各序列季节指数的计算78

4.3.2时间序列季节性的判定83

4.4聚类分析结果85

4.4.1基于ACF的聚类结果85

4.4.2基于PACF的聚类结果88

4.5基于互相关函数的分析91

第五章 基于关联规则挖掘的信心指数分析94

5.1数据挖掘的应用背景94

5.1.1选择数据挖掘方法的理由95

5.1.2关联规则挖掘的定义97

5.2时间序列关联规则挖掘理论98

5.3信心指数序列的数据准备、符号化100

5.4网络图展示分指数间的关系105

5.4.1双变量网络图分析106

5.4.2多变量网络图分析110

5.5分指数序列关联规则挖掘113

第六章 基于相似性检索的信心指数分析116

6.1相似性检索的应用背景116

6.2时间序列相似性检索理论117

6.3界标点模式距离算法118

6.3.1界标点的定义118

6.3.2界标点的查找算法119

6.3.3界标点模式距离的算法121

6.4界标点模式距离法相似性挖掘结果123

6.5界标点分析的其他结果124

第七章 基于时序模型的信心指数分析127

7.1时序模型介绍127

7.2数据平稳性分析128

7.2.1时间序列平稳性的定义128

7.2.2平稳性的检验方法129

7.2.3六项分指数平稳性检验结果132

7.3投资项分指数的ARMA模型拟合136

7.4六项分指数ARIMA模型分析137

7.4.1物价分指数的分析137

7.4.2家庭经济分指数的分析139

7.4.3地区经济分指数的分析141

7.4.4就业分指数的分析143

7.4.5购买分指数的分析145

7.4.6投资分指数的分析146

7.5五项分指数VAR模型分析149

7.5.1 VAR模型概述149

7.5.2确定模型最大滞后阶数150

7.5.3 JOHANSEN协整检验151

7.5.4建立VAR模型154

7.5.5模型的平稳性检验157

7.5.6脉冲响应函数和方差分解157

第八章 信心指数的编制、使用建议167

8.1台湾信心指数编制的改进建议167

8.1.1根据数据挖掘结论的改进意见167

8.1.2因子分析方法的改进建议168

8.1.3根据模型分析结果的改进建议173

8.1.4参考专家调查法的改进建议174

8.2台湾信心指数的使用建议176

第九章 总结与展望178

9.1总结178

9.1.1时间序列挖掘分析结果178

9.1.2传统模型分析结果179

9.1.3信心指数改进的建议180

9.2未来展望181

参考文献182

附录195

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