当前位置:首页 > 经济
商务预测方法
商务预测方法

商务预测方法PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:15 积分如何计算积分?
  • 作 者:王玉荣编著
  • 出 版 社:北京:对外经济贸易大学出版社
  • 出版年份:2003
  • ISBN:7810782304
  • 页数:492 页
图书介绍:本书阐述商务预测的定性与定量分析方法,并介绍Excel及Spss统计软件在商务预测中的应用。
《商务预测方法》目录

第一章 商务预测概述 1

第一节 商务预测的涵义与内容 1

第二节 商务预测的分类及其选择 3

第三节 商务预测的步骤 6

第四节 商务预测精确度的测定 9

[主要公式] 12

[思考题与习题] 12

[附录1.1]商务预测常用的软件 13

第二章 商务统计基础知识回顾 15

第一节 描述性统计 15

第二节 概率及概率分布 25

第三节 样本平均数的抽样分布 32

第四节 参数估计 34

第五节 假设检验 36

第六节 相关分析 41

[主要公式] 49

[思考题与习题] 51

[附录2.1]用SPSS及Excel进行统计分析 54

第三章 时间序列移动平均及指数平滑预测法 66

第一节 概述 66

第二节 简单递推预测法及简单平均数预测法 66

第三节 移动平均法 69

第四节 简单指数平滑法 80

第五节 线性二次指数平滑法 87

第六节 三次指数平滑法 102

[主要公式] 111

[思考题与习题] 113

[附录3.1]用SPSS进行指数平滑 118

第四章 趋势外推预测法 124

第一节 概述 124

第二节 长期趋势模型的种类 127

第三节 趋势模型判断的方法 134

第四节 线性趋势模型参数的估计 137

第五节 Excel及SPSS线性趋势模型输出结果 142

第六节 线性趋势模型预测的实例 144

第七节 可线性化的曲线趋势模型 150

第八节 可线性化的曲线趋势模型预测的实例 154

第九节 不可线性化的曲线趋势模型的估计 164

[主要公式] 175

[思考题与习题] 175

[附录4.1]用SPSS及Excel进行趋势预测 178

第五章 季节变动预测法 185

第一节 概述 185

第二节 无趋势的季节预测模型 188

第三节 带趋势的季节性加法模型 194

第四节 带趋势的季节性乘法模型 200

[主要公式] 206

[思考题与习题] 207

[附录5.1]用SPSS计算季节指数 207

第六章 因素预测法一——截面数据简单线性回归 209

第一节 简单线性回归概述 209

第二节 参数β0、β1的最小二乘估计 215

第三节 估计的标准误差 218

第四节 回归方程的显著性检验和可决系数 219

第五节 计算机输出结果的解释 224

第六节 预测 227

第七节 残差分析 233

第八节 简单线性回归模型预测的实例 248

[主要公式] 267

[思考题与习题] 268

[附录6.1]用SPSS建立简单线性回归预侧模型 273

第七章 因素预测法二——截面数据的多元回归 281

第一节 多元线性回归模型概述 281

第二节 参数β0、β1、β2、β3...βk的最小二乘估计 283

第三节 回归方程的显著性检验 285

第四节 残差分析——异方差检验 292

第五节 假设5——多重共线性的检验 293

第六节 预测 297

第七节 选择自变量的方法 298

第八节 自变量中带定性变量的回归模型 308

第九节 奇异值与影响点的确定 314

[主要公式] 320

[思考题与习题] 322

[附录7.1]用SPSS建立多元线性回归预测模型 328

第八章 因素预测法三——时间序列的回归分析 333

第一节 一个例子 333

第二节 自相关 337

第三节 消除自相关的方法 342

第四节 利用多元回归拟合具有季节变动的时间序列数据 352

[主要公式] 362

[思考题与习题] 362

[附录8.1]用SPSS诊断回归预测模型中的随机项的自相关性 367

第一节 概述 369

第九章 定性预测 369

第二节 头脑风暴预测法 370

第三节 经验判断预测法 372

第四节 专家会议法 379

第五节 德尔菲预测法 380

第六节 主观概率预测法 385

第七节 产品生命周期预测法 389

第八节 市场景气预测法 395

[思考题与习题] 402

[附录9.1]全国企业景气调查方案的部分内容 405

[附录9.2]工业企业景气调查问卷的部分内容 406

[附录9.3]中国2002年第三季度企业景气指数 407

第一节 概述 408

第十章 博克斯-詹金斯预测法 408

第二节 识别时间序列是否平稳的方法 412

第三节 如何根据数据的特点选择模型 425

第四节 模型的参数估计 439

第五节 模型的诊断 445

第六节 预测 449

第七节 预测实例 453

第八节 B-J预测法的优缺点 469

[主要公式] 470

[思考题与习题] 472

[附录10.1]用SPSS建立ARIMA预测模型 479

附录 常用的统计量的分布表 481

参考书目 490

相关图书
作者其它书籍
返回顶部