战略：预测与决策PDF电子书下载

目录 1

第1章　统计调查方法与预测 1

1.1　市场经济与统计调查 1

1.1.1　市场经济与统计调查 1

1.1.2　统计调查对预测的含义及特点 2

1.1.3　统计调查对预测的作用和要求 2

1.2　统计调查的内容和类型 4

1.2.1　统计调查的内容 4

1.2.2　统计调查的类型 4

1.2.3　我国的统计调查体系以及对预测的影响 6

1.3　统计调查与预测应用的一般程序 7

1.3.1　准备阶段 7

1.4　普查 10

1.3.4　总结和应用阶段 10

1.3.3　研究阶段 10

1.3.2　调查阶段 10

1.5　统计资料整理 13

1.5.1　统计资料整理的意义 13

1.5.2　统计资料的目标和要求 14

1.5.3　统计资料整理过程 14

1.6　统计资料推算 17

1.6.1　统计推算的意义 17

1.6.2　统计推算应用范围 17

1.6.3　统计推断的常用方法 18

1.7　统计数据质量控制 20

1.7.1　统计数据质量控制的意义 20

1.7.2　常见的统计数据质量问题及分析 20

1.7.3　统计数据质量控制方法 20

1.8　统计数据与预测 22

2.2　预测的可靠性和作用 25

第2章　经济预测的基本问题 25

2.1　预测的基本概念 25

2.3　预测的种类和方法 26

2.3.1　按预测涉及的范围分类 26

2.3.2　按预测的时间长短分类 27

2.3.3　按预测方法的性质分类 27

2.3.4　按预测的时态分类 30

2.4　预测的基本原则和步骤 31

2.5　数据挖掘在预测中的作用 33

2.5.1　数据挖掘简介 33

2.5.2　数据集属性 35

2.5.3　数据挖掘任务 36

3.1.1　专家调查法的一般步骤 39

3.1.2　专家调查法技术操作 39

3.1　专家调查法 39

第3章　直观判断预测法 39

3.1.3　专家调查法的特点 40

3.2　领先指标预测法 41

3.3　市场需要量调查预测法 43

3.3.1　商品家庭普及预测 44

3.3.2　市场需要量预测 45

3.4　综合判断预测法 46

3.4.1 预测方法 46

3.4.2　经验公式的描述性解释 47

3.5　主观概率预测法 48

3.5.1　主观概率的概念 48

3.5.2　主观概率的应用 48

3.6　交互影响预测法 52

3.6.1　构造交互影响矩阵 52

3.6.2　交互影响的应用 53

4.1　时间序列的基本概念 57

第4章 时间序列分析预测法 57

4.2　回归模型介绍 58

4.2.1　曲线的拟合 58

4.2.2　最小二乘估计法的推导 60

4.3　简单外推模型 62

4.3.1　简单外推方法 63

4.3.2　移动平均模型 67

4.4　平滑和季节调整 70

4.4.1　平滑技术 70

4.4.2　季节调整 73

4.5　线性时间序列分析模型 75

4.5.1　线性时间序列分析模型概述 75

4.5.2　随机时间序列分析模型（AR，MA，ARMA）的识别 77

4.5.3　ARMA（p，q）模型的参数估计 79

4.6.1　状态概率预测 80

4.6　马尔柯夫预测法 80

4.6.2　期望利润预测 81

4.7　单方程回归模型预测 82

4.7.1　无条件预测 84

4.7.2　误差项序列相关情况下的预测 89

4.7.3　有条件预测 92

4.8　模拟模型的动态行为——一个小宏观经济模型 94

4.8.1　模型的确认和估计 94

4.8.2 固定权重与链式权重计算的真实GDP的比较 95

4.8.3　模型里的方程 96

4.8.4　模型的模拟 99

4.8.5　预测和政策分析 106

4.9　时间序列模型的应用 109

4.9.1　建模过程回顾 110

4.9.2　经济变量模型：库存投资 110

4.9.3　季节性电话数据的预测 114

4.9.4　时间序列和回归分析组合模型：转移函数模型 117

4.9.5　用回归一时间序列组合模型预测短期储蓄存款流量 118

4.9.6　预测利率的回归一时间序列组合模型 120

第5章　结构分析预测法 125

5.1　弹性分析预测法 125

5.1.1　弹性的概念 125

5.1.2　弹性在预测中的应用 128

5.2　投入产出分析预测法 131

第6章　动态模型和贝叶斯预测 133

6.1　贝叶斯预测的基本思想 133

6.2　动态线性模型 135

6.2.1　动态线性模型 135

6.2.2　动态线性模型的设计 135

7.1　点对点倍比法 139

7.2　倍比平滑法 139

第7章　常用经典预测算法 139

7.3　重叠曲线法 141

7.4　基于均值和变化系数的短期预测 142

7.5　基于模式识别的短期预测 143

7.6　基于相似度外推的短期预测 144

7.7　短期经济预测的综合模型 144

7.7.1　虚拟预测的基本思路和策略 145

7.7.2　短期预测的两种综合方式 145

7.7.3　综合预测模型 147

第8章　传统经济预测范式的局限性 149

8.1　关于未来不确定性思想的演变 149

8.2　传统经济预测的基本思想和假定 151

8.3　经济预测的发展需要新思想 152

第9章　典型神经网络模型 155

9.1　神经网络概述 155

9.2　神经网络的基本机理和结构 155

9.2.1　神经元的生物学解剖 156

9.2.2　神经元的信息处理与传递 158

9.2.3　神经元的数学模型 159

9.3　神经网络模型分类 161

9.4　神经网络的学习规则 162

9.5　神经网络信息处理的数学过程 163

9.5.1　执行阶段 163

9.5.2　学习阶段 163

9.6　BP网络建模 164

9.7　人工神经网络预测算法步骤 166

第10章　灰色系统预测模型 169

10.1　灰色系统理论介绍 169

10.1.1 白色、黑色和灰色系统 169

10.1.2 白色系统与灰色系统的区别 169

10.2　灰色生成 170

10.1.4　灰色系统理论的研究任务 170

10.1.3　灰色系统理论的形成 170

10.2.1 累加生成 171

10.2.2　累减生成 171

10.2.3　均值生成 172

10.2.4　级比生成 172

10.3　灰色建模过程 173

10.3.1　灰色模型（GM）的建模机理 173

10.3.2　GM（1，1）模型的建立 173

10.3.3　GM（1，n）模型 175

10.4　灰色预测技术的改进 177

10.4.1　改进的必要性 177

10.4.2　改进的途径 177

第11章　经济系统混沌理论预测 185

11.1　经济系统预测的混沌理论研究 185

11.1.1　混沌理论关于预测的基本观点 185

11.1.2　应用混沌理论研究经济系统预测的概况 186

11.1.3　经济系统预测的混沌理论研究主要成果 187

11.2　经济系统中的混沌及其诊断 188

11.2.1　经济系统与经济混沌 188

11.2.2　经济混沌的条件 190

11.2.3　经济混沌的动因 195

11.2.4　经济混沌的诊断 196

11.3　经济系统预测的混沌理论方法 204

11.3.1　经济系统动力学预测的混沌理论方法 204

11.3.2　经济系统演化情景预测的混沌理论方法 209

11.3.3　经济系统发展的分形增长曲线预测方法 218

第12章　其他预测技术 233

12.1　小波分析预测技术 233

12.1.1　小波分析预测思路概述 233

12.1.2　小波变换的基本理论 233

12.2.1　分形方法简介 234

12.2　变换分形的预测思路 234

12.2.2　变换形成的分形 235

12.3　多重线性相交模型 236

第13章　经济决策的基本问题 237

13.1　经济决策的基本概念 237

13.2　经济决策的特点、要素及类型 238

13.2.1　决策的特点 238

13.2.2　构成决策问题的要素 239

13.2.3　决策问题的类型 239

13.3　经济决策的作用及一般程序 240

第14章　不确定型决策法 243

14.1　Wald决策准则 243

14.2　Hurwicz决策准则 244

14.3　Hurwicz乐观系数决策准则 244

14.4　Laplace决策准则 245

15.1　风险型决策的概念 247

第15章　常用风险型决策法 247

15.2　决策树法 248

15.3　边际分析决策法 249

15.4　贝叶斯（Bayes）决策法 251

15.5　敏感性分析决策法与决策的可靠性 251

15.5.1　敏感性分析决策法 252

15.5.2　决策的可靠性分析 253

第16章　高等决策算法 255

16.1　对策论的基本原理和模型 255

16.1.1　矩阵对策 256

16.1.2　零和二人无限对策 257

16.1.3　混合策略 258

16.1.4　对策论的发展 258

16.2　多目标决策基本概念 259

16.3.3　平方和加权法 260

16.3.2　线性加权法 260

16.3.1　主要目标法 260

16.3　多目标化多为少决策法 260

16.3.4　理想点法 261

16.3.5　乘除法 261

16.3.6　攻效系数法 262

16.4　序列优化法 264

16.4.1　用序列优化的方法解决问题的主要的三个步骤 264

16.4.2　噪声非均匀分布时s的计算方法 266

16.4.3　计算s的具体步骤 267

16.5　层次分析法 268

16.5.1 AHP法原理 268

16.5.2　标度 270

16.5.3　层次模型的建立 271

16.5.4　计算方法 271

17.1.2　项目后评价的时点和种类 275

17.1.1　项目后评价的概念 275

17.1　项目后评价的定义 275

第17章　项目实施后评价 275

17.1.3　项目后评价与项目前评估的主要区别 276

17.1.4　项目后评价的监督功能 277

17.1.5　项目后评价的主要特点和要求 277

17.2　项目周期与后评价 278

17.2.1　项目周期 278

17.2.2　世界银行和亚洲开发银行的项目周期 279

17.2.3　项目决策周期及后评价的地位和作用 281

17.3　项目后评价的改革和发展 283

17.3.1　发达国家的后评价 283

17.3.2　发展中国家的后评价 284

17.3.3　国际金融组织的后评价 285

17.3.4 中国的投资项目后评价 286

17.4.1　项目后评价的内容范围和项目分类 288

17.4　项目后评价的主要内容 288

17.4.2　项目后评价的基本内容 289

第18章　项目后评价案例 293

18.1　对华国别援助规划评价 293

18.1.1　报告摘要 293

18.1.2　本评价框架 297

18.2　增强中国的评价能力总报告 300

18.2.1　报告概述 300

18.2.2　本报告框架 302

18.3　项目绩效管理系统 304

18.3.1　案例一：苏比克基础设施项目 305

18.3.2　案例二：孟加拉第三批农村基础设施项目 306

18.3.3　案例三：斐济第三批农村公路项目 306

参考文献 308

后记 312