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第一章 预测概述1

第一节 预测的概念1

第二节 工业企业经营预测2

第三节 预测与决策、计划的关系8

第二章 定性预测技术9

第一节 定性预测概述9

第二节 专家意见法10

第三节 市场调查预测法14

第四节 主观概率法17

第五节 交叉概率(相互影响分析)法20

第六节 领先指标分析法21

第七节 类推法22

第八节 产品经济寿命周期分析预测法22

第三章 确定型时间序列预测方法(一)平均数预测方法24

第一节 几种简单的平均数法24

第二节 移动平均法27

第三节 一次指数平滑法36

第四节 二次指数平滑法40

第五节 三次指数平滑法41

第六节 霍尔特双参数线性指数平滑法51

第七节 最小平方法(时间回归法)53

第八节 戈珀资曲线(成长曲线)预测方法58

第四章 确定型时间序列预测方法(二)季节性(周期性)波动时间序列预测方法62

第一节 温特斯线性与季节性指数平滑法62

第二节 帕森斯季节预测法68

第一节 自适应过滤法与移动平均、指数平滑法的比较72

第五章 确定型时间序列预测方法(三)自适应过滤预测方法72

第二节 对原始数据加权的自适应过程73

第三节 自适应过滤法应用实例74

第四节 自适应过滤法主要特点及应用准则75

第六章 时间序列分解预测方法78

第二节 分解方法概述78

第二节 时间序列的传统分解方法80

第三节 CensusⅡ分解方法86

第四节 FORAN系统简介110

第七章 随机型时间序列分析预测方法111

第一节 随机型时间序列预测方法概述111

第二节 随机过程和随机型时间序列112

第三节 线性随机时间序列模型118

第四节 模型识别124

第五节 参数估计131

第六节 模型检验135

第七节 预测137

第八节 信息量准则139

第八章 回归分析预测方法143

第一节 回归分析概述143

第二节 一元线性回归预测方法144

第三节 二元线性回归预测方法158

第四节 多元线性回归预测方法164

第五节 非线性回归预测方法174

第六节 自适应回归预测技术180

第七节 带虚变量的回归预测技术190

第一节 马尔可夫过程分析202

第九章 概率预测技术202

第二节 蒙特卡罗模拟208

第十章 判别预测技术214

第一节 最优分割预测技术214

第二节 判别分析预测技术220

第十二章 投入产出分析和计量经济模型简介228

第一节 投入产出分析简介228

第二节 计量经济模型预测应用简介237

第十二章 预测精度、预测资料的收集整理与预测方法的选择244

第一节 影响预测精度的主要因素244

第二节 数据的收集分析与整理245

第三节 预测方法的选择249

第四节 预测误差的测量与预测值的修正250

第五节 计算机在预测中的应用252

附录254

1.常用数表254

2.参考文献265