绪论 1
第一章 市场调查技术 19
1.1 市场调查的目的和意义 19
1.2 市场调查的内容 20
1.3 市场调查方案的选定 21
1.4 抽样调查方法 22
1.5 调查误差与样本大小的确定 24
1.6 调查资料的整理 25
1.7 市场研究与预测步骤 27
第二章 直观预测技术 30
2.1 特尔裴法 30
2.2 趋势判断法 31
2.3 综合判断法 34
2.4 柜台预测综合法 36
2.5 上加法 37
2.6 经验分析法 40
2.7 展销调查法 41
2.8 经济寿命周期法 41
第三章 判别预测技术 45
3.1 最优分割法 45
3.2 判别分析法 55
第四章 回归预测技术 67
4.1 一元线性回归预测法 67
（一）最小二乘法 67
（二）回归系数的最小二乘估计 69
（三）相关系数 71
（四）预测和风险分析 74
（五）销量控制 77
（六）回归直线的简便求法 78
4.2 多元线性回归预测法 79
（一）二元线性回归方程的求法 79
（二）多元性线回归方程的一般求法 82
（三）预测和风险分析 84
（四）成本控制 85
4.3 显著性检验 86
（一）回归方程的显著性检验 86
（二）回归系数的显著性检验 87
4.4 非线性回归预测法 88
（一）可化为线性回归的预测法 88
（二）增长曲线预测法 93
第五章 自适应的回归预测技术5.1 增长记忆的自适应线性回归预测技术 97
5.2 限定记忆的回归预测技术 103
5.3 渐消记忆与加权回归预测技术 107
第六章 带虚变量的回归预测技术6.1 基本概念 116
6.2 基本方法 119
6.3 基本原理 123
第七章 时间序列预测技术 132
7.1 时间序列预测引论 132
7.2 趋势预测技术 135
（一）滑动平均与加权滑动平均预测法 135
（二）趋势修正滑动平均法 138
（三）指数平滑法 142
（四）二次指数平滑法 146
（五）三次指数平滑法 150
（六）最小平方法 151
7.3 季节性变化预测技术 151
7.4 三角函数周期法 156
第八章 平稳随机序列预测技术8.1 平稳随机序列的基本概念 166
8.2 AR模型的识别 168
8.3 MA模型的识别 172
8.4 ARMA模型的识别 174
8.5 参数估计 176
（1）AR模型参数的初步估计 176
（2）MA模型参数的初步估计 178
（3）ARMA模型参数的初步估计 179
8.6 模型检验 180
8.7 模型预测 181
8.8 应用举例 186
第九章 马尔科夫预测技术 193
9.1 马尔科夫链的基本原理 193
9.2 市场占有率预测 198
9.3 期望利润预测 202
第十章 经济决策技术 205
10.1 经济决策引论 205
（一）什么是决策，决策有哪些步骤 205
（二）决策学的历史概要 207
10.3 确定型决策 208
（一）通过市场调查进行决策 208
（二）运用线性规划进行决策 209
10.3 线性盈亏分析决策法 211
（一）设备更新决策 213
（二）自制或外购的决策方法 214
（三）生产规摸的最优决策 215
10.4 非线性盈亏决策法 217
10.5 非确定型决策法 218
（一）PERT决策法 219
（二）赫威兹决策法 220
（三）最大最小收益法 221
（四）最小最大后悔值法 221
第十一章 风险型决策技术 223
11.1 决策树技术 223
11.2 马尔科夫决策技术 230
（一）定期经营的最优决策 231
（二）长期经营的最优决策 234
附录A 概率论初步 240
附录B 线性规划初步 272
附录C 统计表 289
参考文献 334