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Ⅰ 预测基础 3

第一章 预测概念 3

1.1 现代生活与预测 3

1.2 预测与预想 6

1.3 预测与统计推断 7

1.4 预测的引子 8

第二章 预测的基础 11

2.1 数据结构(1)/直线模型 y＝α 的应用 11

2.2 最小二乘法/就业人数的预测 19

2.3 因子变动分析 26

2.4 数据结构(2)/倾向变动和季节变动 27

Ⅱ 预测应用 39

第三章 时间系列数据预测(1)(不包含季节变动的场合) 39

例题3-1 直线预测模型的应用/电费与燃料费开支的预测 40

例题3-2 负指数曲线预测模型的应用/人口死亡率的预测 46

例题3-3 2次曲线预测模型的应用/销售额的预测 57

例题3-4 3次曲线预测模型的应用/摩托车普及率预测 62

例题3-5 应用加权最小二乘法求3次曲线预测模型/摩托车普及率预测 66

例题3-6 2次指数曲线预测模型的应用/人造纤维消费量预测 73

例题3-7 移动平均预测法/稻米产量的预测 81

流程图 预测模型的选择方法(1) 87

习题 88

第四章 时间系列数据预测〔2〕(包括季节变动的场合) 91

4.1 基本方法(假定各年的季节变动图形是不变的) 93

〔1〕固定季节值法 94

〔2〕季节平均法 96

例题4-1 应用季节平均法作预测/商品销售额预测 101

〔3〕连环比率法 102

例题4-2 应用连环比率法作预测/商品销售额预测 106

〔4〕相对移动平均比率法 107

例题4-3 应用相对移动平均比率法作预测/商品销售额预测 111

〔5〕数学模型法 113

例题4-4 逐次预测模型法的应用/商品销售额预测 114

例题4-5 应用第4章〔2〕〔3〕〔4〕的预测方法作预测/百货商店销售额预测 118

4.2 计算实例 118

例题4-6 应用逐次预测模型法作预测/百货商店销售额预测(用原数据作预测与用对数变换数据作预测的比较) 130

流程图 预测模型的选择方法(2) 138

习题 139

第五章 回归方程预测(附：弹性分析) 142

例题5-1 指数平滑法(布朗法)、线性连锁法(维纳法)的预测/下月和大下月机器出厂台数预测 143

例题5-2 回归方程预测/由总消费开支预测伙食开支 156

例题5-3 多重回归方程预测/由总消费开支和家庭人口预测伙食开支 163

例题5-4 指数曲线回归方程预测/由国民收入的增长预测电话机台数的增加 169

附：弹性分析 173

习题 174

第六章 理论曲线预测(附：长期预测) 179

例题6-1 应用逻辑斯谛曲线作预测(1)/彩色电视机累计产量的预测 182

例题6-2 应用逻辑斯谛曲线作预测(2)(包含季节变动项的模型)/彩色电视机累计产量的预测 195

例题6-3 应用合成逻辑斯谛曲线作预测 201

附：长期预测 208

习题 209

第七章 其他预测方法 212

〔1〕模拟预测(蒙特卡罗模拟一例) 212

〔2〕联立方程式模型预测 218

〔3〕用调查或实验的方法作预测 220

人口预测(新开发地区的人口增长预测) 221

附录 226

1.应用最小二乘法求拟合曲线 226

1.1 应用标准最小二乘法求拟合直线 226

1.2 应用加权最小二乘法求拟合直线 229

1.3 应用加权最小二乘法求拟合曲线 232

2.经济数据对数变换的意义 235

3.随机性的检定 239

习题解答 243

附表 268

1.随机数表 268

2.t-分布表 270