第一章 预测学概论 1
第一节 预测的职能和任务 1
第二节 数据是开展预测的前提 9
第三节 机构设置与人员配备 11
第四节 预测的分类和方法 14
第二章 专家评估法 18
第一节 概述 18
第二节 几种主要的专家评估方法 19
第三节 特尔斐法 22
第四节 交叉影响法 55
第三章 目标预测(决策)法 60
第一节 三种常见的目标决策方法 60
第二节 几种通用的决策模型 68
第四章 类推法 78
第一节 定量类推 78
第二节 定性类推 79
第三节 步进法 81
第四节 类推中的几个问题和实例 84
第五章 趋势外推法 87
第一节 概述 87
第二节 多项式模型 88
第三节 指数曲线 91
第四节 生长(S)曲线 95
第五节 包络曲线 99
第六节 预测模型的选择 103
第七节 参数选择 109
第八节 曲线拟合 110
第九节 预测的置信区间 134
第十节 实例 143
第一节 一次移动平均 169
第六章 指数平滑法 169
第二节 一次指数平滑 172
第三节 指数平滑的初始条件 178
第四节 平滑常数及其对预测系统反映速度的影响 179
第五节 多项式模型参数计算 181
第六节 多项式指数平滑 190
第七节 季节性指数平滑 200
第八节 其他平滑方法 204
第七章 分解方法 208
第一节 概述 208
第二节 对移动平均之比的典型分解方法 211
第三节 各种移动平均方法 215
第四节 CensusⅠ分解方法 222
第五节 FORAN系统 244
第八章 相关分析和回归分析 246
第一节 一元线性回归 246
第二节 非线性回归 256
第三节 多元回归分析 258
第四节 回归分析的几个问题 270
第五节 实例 274
第一节 自回归的性质 286
第九章 自回归模型 286
第二节 时间数列数据模型 287
第三节 时间数列数据的分析方法 290
第四节 时间数列分析的应用 300
第十章 广义适应滤波 312
第一节 对时间数列进行分析和预测 312
第二节 自回归模型 316
第三节 适应滤波方法 318
第四节 移动平均模型 323
第五节 适应滤波在MA模型中的应用 325
第六节 自回归一移动平均混合模型 327
第七节 季节性ARMA模型 334
第十一章 鲍克斯--詹金斯模型 336
第一节 识别 337
第二节 参数的估算 354
第三节 诊断检验 358
第四节 利用ARIMA模型预测 360
第十二章 市场需求预测 364
第一节 市场研究 364
第二节 需求预测 368
第三节 抽样调查 372
第四节 上加法和下分法 388
第五节 弹性系数法 390
第六节 直接计算法 393
第七节 投入--产出分析 394
第十三章 技术评价 404
第一节 研究开发方案的评价 404
第二节 社会工程系统的技术评价 407
第三节 评价方法 413
结尾 443
习题 445
附表 460
参考文献 470