第一章 预测概述 1
练习题 6
第二章 定性预测方法 7
第一节 概述 7
第二节 市场调查预测法 7
第三节 专家预测法 15
第四节 主观概率法 19
第五节 情景预测法 22
练习题 24
第三章 回归预测方法 26
第一节 相关关系的描述与度量 26
第二节 一元线性回归 32
第三节 多元线性回归模型 45
第四节 非线性回归预测 54
练习题 55
第四章 时间序列分解与趋势外推预测方法 59
第一节 时间序列分解法 59
第二节 趋势型序列的预测方法概述 66
第三节 多项式曲线趋势外推法 67
第四节 指数曲线趋势外推法 72
第五节 生长曲线趋势外推法 78
练习题 82
第五章 时间序列平滑预测法 84
第一节 移动平均法 84
第二节 指数平滑法 89
第三节 温特线性与季节指数平滑法 96
练习题 98
第六章 灰色预测法 100
第一节 灰色预测概述 100
第二节 灰色预测GM（1，1）模型 103
第三节 灰色预测GM（1，1）修正模型 108
第四节 灰色预测GM（1，n）模型 110
第五节 灰色灾变预测模型 110
练习题 117
第七章 平稳时间序列预测 119
第一节 概述 119
第二节 ARMA模型的自相关分析 124
第三节 ARMA模型的建立 131
练习题 142
第八章 景气预测 144
第一节 景气循环概述 144
第二节 景气指标体系 147
第三节 扩散指数 151
第四节 合成指数 153
第五节 国民经济监测预警信号系统 155
练习题 159
第九章 多元统计分析 160
第一节 主成分分析 160
第二节 因子分析 166
第三节 聚类分析 177
练习题 191
第十章 神经网络 192
第一节 神经网络的概念及基本理论 192
第二节 BP神经网络结构 197
第三节 BP神经网络MATLAB实现及应用 203
第四节 Hopfield神经网络结构 209
第五节 Hopfield神经网络案例分析及MATLAB实现 214
练习题 222
第十一章 决策概论 223
第一节 决策的概念及发展历程 223
第二节 决策的要素及分类 226
第三节 决策的原则和步骤 229
第四节 信息在决策过程中的作用 233
练习题 234
第十二章 效用理论 235
第一节 效用理论概述 235
第二节 效用测定及效用曲线的绘制 235
第三节 效用曲线的分类及效用决策模式 238
第四节 效用决策模式 239
练习题 241
第十三章 不确定型决策 242
第一节 不确定型决策概述 242
第二节 最大最小值准则决策 242
第三节 最大最大值准则决策 244
第四节 赫威斯准则决策 246
第五节 最小最大后悔值准则决策 247
第六节 等概率准则决策 248
第七节 风险型决策 249
第八节 决策方案的敏感性分析 253
第九节 马尔科夫决策方法 257
练习题 261
第十四章 贝叶斯决策 263
第一节 贝叶斯决策概述 263
第二节 贝叶斯决策类型 265
第三节 贝叶斯决策的应用 272
练习题 275
参考文献 276