基于EXCEL的商业预测 第4版PDF电子书下载

第1章　商业预测导论 1

引言 1

人们普遍接受的定量预测 2

商业预测的现状 2

公共部门和非营利部门的预测 5

预测与供应链管理 7

计算机应用和定量分析 8

主观预测方法 9

新产品预测 13

两个简单的朴素预测模型 14

评价预测效果 20

利用多种预测方法 23

数据源 24

预测美国国内汽车销售量 24

本书概述 29

综合案例：盖普公司销售额预测 30

关于ForecastXTM：ForecastXTM软件以及用法介绍 37

开始：从ProCastTM开始你的预测过程 41

注释 46

推荐读物和网站 48

练习 50

第2章　预测过程、数据描述和模型选择 53

引言 53

预测过程 54

趋势、季节和循环数据模式 56

数据模式与模型选择 59

统计知识回顾 60

相关图：数据探索的另一种方法 82

美国国内汽车销售量：探索性数据分析及模型选择 89

综合案例：盖普公司 92

利用ForecastXTM计算自相关函数 95

注释 99

推荐读物 99

练习 101

第3章　移动平均法与指数平滑法 107

移动平均法 107

简单指数平滑法 113

霍尔特指数平滑法 118

温特斯指数平滑法 121

自适应简单指数平滑法 122

用简单平滑法、霍尔特平滑法或ADRES平滑法预测季节性数据序列 126

事件建模 128

小结 133

用指数平滑法预测美国国内汽车销售量 134

综合案例：盖普公司 135

利用ForecastXTM进行指数平滑预测 139

注释 144

推荐读物 145

练习 146

第4章　回归预测法导论 152

一元回归模型 152

数据的可视化：回归分析的一个重要步骤 153

回归预测过程 156

因果回归模型预测 162

基于个人可支配总收入的零售额预测 164

基于抵押率的零售额预测 169

回归模型中的统计评价 172

估计值的标准误差 176

异方差性 182

截面预测 183

利用一元回归模型预测美国国内汽车销售量 185

综合案例：盖普公司 188

用ForecastXTM软件进行回归预测 191

回归模型的进一步讨论 195

注释 199

推荐读物 200

练习 201

第5章　多元回归预测 214

多元回归模型 214

选择自变量 215

多元回归模型的预测 216

多元回归模型的统计检验 224

序列相关和遗漏变量问题 231

在多元回归模型中解释季节性 235

多元回归模型的扩展 241

用多元回归模型进行预测时的建议 245

用多元回归模型预测美国国内汽车销售额 246

综合案例：盖普公司 258

用ForecastXTM进行多元回归预测 262

注释 264

推荐读物 265

练习 266

第6章　时间序列分解 280

时间序列分解的基本模型 281

消除数据的季节性和求解季节指数 283

求解长期趋势 288

循环因子的测度 289

时间序列分解预测 296

用时间序列分解法预测美国国内汽车销售量 298

综合案例：盖普公司 302

用ForecastXTM进行时间序列分解法预测 306

注释 309

推荐读物 309

练习 310

附录 322

第7章　博克斯-詹金斯ARIMA型预测模型 326

引言 326

博克斯-詹金斯方法的原理 327

移动平均模型 329

自回归移动平均模型 338

平稳性 340

博克斯-詹金斯判别过程 344

ARIMA：一组数值例子 348

预测季节时间序列 361

美国国内汽车销售量 361

综合案例：盖普公司销售额预测 368

利用ForecastXTM进行ARIMA（博克斯-詹金斯）预测 374

推荐读物 377

练习 378

附录 382

第8章　联合预测 384

引言 384

偏差 385

实例 385

哪些预测方法可以进行联合 389

联合预测权数的选择 390

联合预测选择权数的三种方法 392

利用联合预测方法预测美国国内汽车销售量 398

综合案例：盖普公司 407

利用ForecastXTM进行联合预测 414

注释 416

推荐读物 417

练习 419

第9章　执行预测 429

获得良好预测的关键 429

预测过程 432

人工智能和预测 447

小结 449

用ForecastXTM中的“ProCastTM”进行预测 449

注释 452

推荐读物 453

练习 454

术语表 456

译后记 467