第一章 预测概述 1
第一节 预测的概念 1
第二节 工业企业经营预测 2
第三节 预测与决策、计划的关系 8
第二章 定性预测技术 9
第一节 定性预测概述 9
第二节 专家意见法 10
第三节 市场调查预测法 14
第四节 主观概率法 17
第五节 交叉概率(相互影响分析)法 20
第六节 领先指标分析法 21
第七节 类推法 22
第八节 产品经济寿命周期分析预测法 22
第三章 确定型时间序列预测方法(一)平均数预测方法 24
第一节 几种简单的平均数法 24
第二节 移动平均法 27
第三节 一次指数平滑法 36
第四节 二次指数平滑法 40
第五节 三次指数平滑法 41
第六节 霍尔特双参数线性指数平滑法 51
第七节 最小平方法(时间回归法) 53
第八节 戈珀资曲线(成长曲线)预测方法 58
第四章 确定型时间序列预测方法(二)季节性(周期性)波动时间序列预测方法 62
第一节 温特斯线性与季节性指数平滑法 62
第二节 帕森斯季节预测法 68
第一节 自适应过滤法与移动平均、指数平滑法的比较 72
第五章 确定型时间序列预测方法(三)自适应过滤预测方法 72
第二节 对原始数据加权的自适应过程 73
第三节 自适应过滤法应用实例 74
第四节 自适应过滤法主要特点及应用准则 75
第六章 时间序列分解预测方法 78
第二节 分解方法概述 78
第二节 时间序列的传统分解方法 80
第三节 CensusⅡ分解方法 86
第四节 FORAN系统简介 110
第七章 随机型时间序列分析预测方法 111
第一节 随机型时间序列预测方法概述 111
第二节 随机过程和随机型时间序列 112
第三节 线性随机时间序列模型 118
第四节 模型识别 124
第五节 参数估计 131
第六节 模型检验 135
第七节 预测 137
第八节 信息量准则 139
第八章 回归分析预测方法 143
第一节 回归分析概述 143
第二节 一元线性回归预测方法 144
第三节 二元线性回归预测方法 158
第四节 多元线性回归预测方法 164
第五节 非线性回归预测方法 174
第六节 自适应回归预测技术 180
第七节 带虚变量的回归预测技术 190
第一节 马尔可夫过程分析 202
第九章 概率预测技术 202
第二节 蒙特卡罗模拟 208
第十章 判别预测技术 214
第一节 最优分割预测技术 214
第二节 判别分析预测技术 220
第十二章 投入产出分析和计量经济模型简介 228
第一节 投入产出分析简介 228
第二节 计量经济模型预测应用简介 237
第十二章 预测精度、预测资料的收集整理与预测方法的选择 244
第一节 影响预测精度的主要因素 244
第二节 数据的收集分析与整理 245
第三节 预测方法的选择 249
第四节 预测误差的测量与预测值的修正 250
第五节 计算机在预测中的应用 252
附录 254
1.常用数表 254
2.参考文献 265