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第1章 预测概述1

1.1预测的基本概念2

1.1.1预测科学的产生2

1.1.2预测的定义3

1.1.3预测的可能性3

1.1.4预测的不准确性4

1.1.5预测的基本功能5

1.2预测的基本原理与步骤6

1.2.1预测的基本原理6

1.2.2预测的一般步骤8

1.3预测资料的收集与预处理10

1.3.1确定数据收集的目的10

1.3.2设计数据收集方案10

1.3.3数据的收集与整理11

1.3.4对数据进行分析与预处理13

1.4预测方法的分类19

1.4.1预测方法的分类体系与常用方法19

1.4.2预测方法选择的影响因素22

本章小结26

思考与练习27

第2章 非模型预测方法28

2.1专家预测法概述29

2.1.1个人判断法29

2.1.2专家会议法30

2.1.3专家意见汇总预测法30

2.1.4头脑风暴法33

2.1.5德尔菲法36

2.2指标预测法与类比法43

2.2.1指标预测法43

2.2.2类比法45

2.3概率预测法47

2.3.1主观概率法47

2.3.2交叉影响分析法49

本章小结52

思考与练习53

第3章 回归预测方法55

3.1引言55

3.1.1相关分析55

3.1.2回归分析58

3.2一元线性回归预测方法59

3.2.1一元线性回归模型59

3.2.2一元线性回归模型的显著性检验62

3.2.3一元线性回归预测64

3.3多元线性回归预测法67

3.3.1多元线性回归模型67

3.3.2多元线性回归模型的显著性检验68

3.3.3多元线性回归预测70

3.3.4多元线性回归分析中的多重共线性71

3.3.5多元线性回归分析中的序列相关72

3.4非线性回归预测78

本章小结84

思考与练习84

第4章 确定型时间序列预测方法87

4.1时间序列与时间序列分析概述88

4.1.1时间序列的含义88

4.1.2时间序列分析89

4.1.3时间序列分析方法的分类90

4.1.4确定型时间序列预测方法概述90

4.2移动平均法93

4.2.1一次移动平均法93

4.2.2二次移动平均法95

4.3指数平滑法99

4.3.1一次指数平滑法99

4.3.2二次指数平滑法102

4.3.3讨论107

4.4季节指数法107

4.5时间序列分解法111

4.5.1各因素的确定112

4.5.2根据分解法进行预测118

4.5.3对分解法的进一步说明118

4.6基于SPSS软件的确定型时间序列分析与预测119

本章小结129

思考与练习129

第5章 随机型时间序列预测方法131

5.1随机型时间序列模型132

5.1.1时间序列132

5.1.2自回归（AR）模型132

5.1.3移动平均（MA）模型133

5.1.4自回归移动平均（ARMA）模型134

5.1.5求和自回归移动平均（ARIMA）模型135

5.1.6季节性模型136

5.2 ARMA模型的相关分析136

5.2.1 AR（p）序列的自相关函数136

5.2.2 MA（q）序列的自相关函数138

5.2.3 ARMA （p，q）序列的自相关函数138

5.2.4偏相关函数139

5.3模型的识别142

5.3.1样本自相关函数与样本偏相关函数142

5.3.2模型识别143

5.4 ARMA模型的参数估计147

5.4.1矩估计方法147

5.4.2最小二乘估计150

5.4.3极大似然估计法151

5.4.4方法的比较156

5.5模型的检验与预报156

5.5.1模型检验156

5.5.2模型的改进158

5.5.3模型预报158

5.6案例5-1分析160

本章小结168

思考与练习168

第6章 马尔可夫预测方法171

6.1马尔可夫分析的基本原理171

6.1.1马尔可夫链171

6.1.2状态转移矩阵172

6.1.3稳态概率矩阵176

6.2马尔可夫预测的应用178

6.2.1市场占有率的预测178

6.2.2期望报酬预测180

本章小结187

思考与练习188

第7章 预测精确性与预测评价189

7.1预测方法的选择189

7.1.1预测方法最适合的时间范围189

7.1.2数据模式190

7.1.3费用190

7.1.4准确性190

7.1.5适用性191

7.2预测的精确性192

7.2.1准确的预测192

7.2.2预测的误差193

7.2.3预测精确性的衡量指标193

7.2.4预测监控196

7.3预测结果的分析与评价196

7.3.1预测模型的评价196

7.3.2预测结果的分析与反思198

本章小结198

思考与练习199

第8章 决策概述200

8.1决策的概念200

8.2决策过程与决策分析202

8.2.1决策过程202

8.2.2决策分析203

8.3决策的基本类型205

8.4决策分析的内容、特点及历史208

8.4.1决策分析的内容208

8.4.2决策分析的特点208

8.4.3决策分析的历史209

本章小结211

思考与练习212

第9章 期望效用理论与前景理论213

9.1期望收益值213

9.1.1期望收益值准则213

9.1.2应用期望收益值作为决策准则存在的一些问题213

9.2行为假设与偏好关系216

9.3效用函数及其确定221

9.3.1效用函数的定义221

9.3.2效用函数的确定222

9.3.3 L- A模拟法223

9.4主观期望效用值理论226

9.4.1主观概率与客观概率226

9.4.2主观概率的判断228

9.5前景理论229

9.5.1期望理论与实际决策的不一致229

9.5.2前景理论框架230

本章小结235

思考与练习235

第10章 单目标决策分析238

10.1风险型决策分析239

10.1.1风险型决策分析的基本思想239

10.1.2风险型决策问题的数学模型240

10.1.3风险型决策问题的分析方法241

10.1.4多级决策问题的分析方法245

10.2非确定型决策250

10.2.1悲观准则250

10.2.2乐观准则251

10.2.3赫威兹准则252

10.2.4后悔值准则253

10.2.5等概率准则253

10.2.6五种决策准则的比较255

10.3概率排序型决策257

10.3.1期望后果值的极值257

10.3.2利用期望值极值进行决策260

10.3.3优势条件261

本章小结263

思考与练习264

第11章 多目标决策分析268

11.1基本概念269

11.2决策方法271

11.2.1化多目标为单目标的方法271

11.2.2重排次序法273

11.2.3分层序列法274

11.3多目标风险决策分析模型275

11.4有限个方案多目标决策问题的分析方法276

11.4.1基本结构276

11.4.2决策矩阵的规范化277

11.4.3确定权的方法278

11.5层次分析法（AHP ）281

11.5.1多级递阶结构281

11.5.2判断矩阵282

11.5.3相对重要度及判断矩阵的最大特征值λmax的计算283

11.5.4相容性判断284

11.5.5综合重要度的计算285

11.5.6算例285

11.6网络分析法（ANP）288

11.6.1网络结构289

11.6.2无权重超矩阵与加权超矩阵290

11.6.3极限超矩阵292

11.6.4 ANP应用软件—超级决策软件（SD）292

11.6.5算例293

本章小结298

思考与练习298

第12章 动态决策分析300

12.1单阶段决策的表述300

12.2确定型动态决策302

12.3马氏型动态决策308

12.3.1马氏决策过程模型308

12.3.2最优方程与最优策略310

12.4应用313

12.4.1产品定价313

12.4.2体育比赛314

12.4.3最优选择316

12.4.4一个期权执行问题317

本章小结319

思考与练习320

第13章 决策方法拓展、选择与评价321

13.1决策方法的拓展321

13.1.1模糊决策法321

13.1.2群决策方法326

13.1.3决策支持系统330

13.2决策方法的选择333

13.2.1决策方法选择影响因素333

13.2.2决策方法的比较评价334

13.3决策方案的评价与实施336

13.3.1决策方案的评价336

13.3.2决策方案的实施336

本章小结339

思考与练习339

附录341

附表A标准正态分布函数值表341

附表B t分布表342

附表C F分布表343

附表D DW检验临界值表346

参考文献348