第一章 统计预测概述 1
第一节 统计预测的概念和作用 1
一、统计预测的概念 1
二、统计预测的作用 2
第二节 统计预测方法的分类及其选择 3
一、统计预测方法的分类 3
二、统计预测方法的选择 4
第三节 统计预测的原则和步骤 7
一、统计预测的原则 7
二、统计预测的步骤 7
小结 9
思考与练习 9
第二章 定性预测法 11
第一节 定性预测概述 11
一、定性预测的概念和特点 11
二、定性预测和定量预测之间的关系 12
第二节 德尔菲法 13
一、德尔菲法的概念和特点 13
二、德尔菲法的预测程序 13
三、运用德尔菲法预测时应遵循的原则 14
四、德尔菲法的优缺点 14
五、德尔菲法的应用案例 15
第三节 主观概率法 16
一、主观概率的概念 16
二、主观概率法的预测步骤及其应用案例 18
第四节 定性预测的其他方法 20
一、领先指标法 20
二、厂长（经理）评判意见法 21
三、推销人员估计法 24
四、相互影响分析法 26
第五节 情景预测法 29
一、情景预测法的概念和特点 29
二、情景预测法的一般方法 30
三、情景预测法的一般步骤 32
四、情景预测法的实证分析 33
小结 41
思考与练习 43
第三章 回归预测法 44
第一节 一元线性回归预测法 44
一、建立模型 44
二、估计参数 44
三、进行检验 45
四、进行预测 51
第二节 多元线性回归预测法 51
一、估计参数 52
二、拟合优度和置信范围 54
三、自相关和多重共线性问题 56
四、两个以上自变量的多元回归模型 58
五、计算机在多元回归分析中的应用 58
第三节 非线性回归预测法 60
一、配曲线问题 60
二、一些常见的函数图形 63
第四节 应用回归预测时应注意的问题 66
一、关于定性分析问题 66
二、关于回归预测不能任意外推的问题 67
三、关于对数据资料的要求问题 68
小结 69
思考与练习 70
第四章 时间序列分解法和趋势外推法 74
第一节 时间序列分解法 74
一、时间序列的分解 74
二、时间序列分解模型 75
三、时间序列的分解方法 75
四、时间序列分解预测法的应用 79
第二节 趋势外推法概述 80
一、趋势外推法的概念和假定条件 80
二、趋势模型的种类 81
三、趋势模型的选择 82
第三节 多项式曲线趋势外推法 85
一、二次多项式曲线模型及其应用 85
二、三次多项式曲线模型及其应用 88
第四节 指数曲线趋势外推法 92
一、指数曲线模型及其应用 92
二、修正指数曲线模型及其应用 94
第五节 生长曲线趋势外推法 99
一、龚珀兹曲线模型及其应用 99
二、皮尔曲线模型及其应用 103
第六节 曲线拟合优度分析 106
一、曲线的拟合优度分析 106
二、各种曲线拟合优度的比较 108
小结 109
思考与练习 111
第五章 时间序列平滑预测法 113
第一节 一次移动平均法和一次指数平滑法 113
一、一次移动平均法的基本原理及其应用 113
二、一次指数平滑法的基本原理及其应用 115
第二节 线性二次移动平均法 118
一、线性二次移动平均法的基本原理 118
二、线性二次移动平均法的应用 120
第三节 线性二次指数平滑法 122
一、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法 123
二、霍尔特（Holt）双参数线性指数平滑法 125
第四节 布朗二次多项式（三次）指数平滑法 127
一、布朗二次多项式指数平滑法的基本原理 127
二、布朗二次多项式指数平滑法的应用 128
第五节 温特线性和季节性指数平滑法 130
一、温特线性和季节性指数平滑法的基本原理 130
二、温特线性和季节性指数平滑法的应用 131
小结 133
思考与练习 134
第六章 自适应过滤法 136
第一节 自适应过滤法的基本原理 136
第二节 自适应过滤法的运用过程 137
第三节 电子计算机在自适应过滤法中的应用 145
小结 148
思考与练习 149
第七章 博克斯—詹金斯法 150
第一节 概述 150
第二节 ARMA模型的自相关分析 154
一、自相关分析 154
二、ARMA模型的自相关分析 161
第三节 ARMA模型的建立 167
一、ARMA模型的识别 167
二、ARMA模型参数的初步估计 170
三、ARMA模型的检验 173
四、ARMA模型的预测 173
第四节 博克斯—詹金斯法评价 174
小结 176
思考与练习 177
第八章 景气预测法 179
第一节 景气循环概述 179
一、景气和景气分析 179
二、景气循环的概念及其阶段 180
第二节 景气指标体系 182
一、景气指标选择原则 182
二、景气指标选择案例 182
第三节 扩散指数 184
一、景气指标的分类 184
二、扩散指数的编制 187
三、扩散指数的应用 189
第四节 合成指数 191
一、合成指数的编制 191
二、预警系统 193
小结 196
思考与练习 197
第九章 灰色预测法 199
第一节 灰色预测理论 199
一、灰色预测的概念 199
二、生成列 200
三、关联度 202
第二节 GM（1,1）模型 206
一、GM（1,1）模型的建立 206
二、模型检验 207
第三节 GM（1,1）残差模型及GM（n,h）模型 214
一、残差模型 214
二、GM（1,1）模型用于宏观经济预测的实证分析 215
三、GM（n,h）模型的构造 222
小结 224
思考与练习 225
第十章 状态空间模型和卡尔曼滤波 226
第一节 状态空间模型 226
一、状态空间模型简述 226
二、系统的状态空间 227
三、系统的输入输出 228
四、状态空间模型 229
五、状态空间模型的建立 232
第二节 卡尔曼滤波 237
一、卡尔曼滤波的意义 237
二、状态方程的解 237
三、卡尔曼滤波的形式 238
第三节 方法评价 240
小结 241
思考与练习 242
第十一章 预测精度测定与预测评价 243
第一节 预测精度的测定 243
一、预测精度的测定 243
二、未来的可预测性 246
三、影响预测误差大小的因素 248
第二节 定量预测方法的比较 249
一、因果预测的精度 249
二、时间序列预测模型的预测精度 250
三、回归预测与时间序列预测精度的比较 252
第三节 定性预测与定量预测的综合运用 254
一、定性预测与定量预测的比较 254
二、改进预测效果的综合分析 255
小结 258
思考与练习 259
第十二章 统计决策概述 260
第一节 决策的概念和种类 260
一、决策的概念 260
二、决策的种类 262
三、统计决策中的三个基本概念 265
第二节 决策的作用和步骤 266
一、决策的作用 266
二、决策信息搜集成本 267
三、决策的步骤 269
第三节 决策的公理和原则 270
一、决策的公理 270
二、决策的原则 273
小结 274
思考与练习 275
第十三章 风险型决策方法 276
第一节 风险型决策的基本问题 276
一、风险型决策的概念 276
二、损益矩阵 277
第二节 不同标准的决策方法 278
一、以期望值为标准的决策方法 278
二、以等概率（合理性）为标准的决策方法 282
三、以最大可能性为标准的决策方法 282
四、各种方法的适用场合 283
第三节 决策树 283
一、决策树的意义 283
二、决策树制作的步骤及其应用 284
第四节 风险决策的敏感性分析 290
一、敏感性分析的含义 290
二、两状态两行动方案的敏感性分析 291
三、三状态三行动方案的敏感性分析 292
第五节 完全信息价值 295
一、完全信息价值的概念 295
二、完全信息价值的应用 296
第六节 效用概率决策方法 300
一、效用的含义 300
二、效用曲线 301
三、效用曲线的类型 303
四、效用曲线的应用 304
第七节 连续型变量的风险型决策方法 306
一、连续型变量风险型决策中的几个概念 306
二、边际分析法的应用 307
三、应用标准正态概率分布进行决策 310
第八节 马尔科夫决策方法 313
一、转移概率矩阵及其决策特点 313
二、转移概率矩阵决策的应用步骤 314
小结 318
思考与练习 320
第十四章 贝叶斯决策方法 322
第一节 贝叶斯决策概述 322
一、贝叶斯决策的概念和步骤 322
二、贝叶斯定理 323
三、贝叶斯决策的优点及其局限性 327
第二节 贝叶斯决策方法的类型和应用 328
一、先验分析和预后验分析 328
二、后验分析 337
三、序贯分析 337
小结 342
思考与练习 343
第十五章 不确定型决策方法 344
第一节 “好中求好”决策方法 344
一、“好中求好”决策准则的概念及其决策方法步骤 344
二、“好中求好”决策方法的应用 346
第二节 “坏中求好”决策方法 348
一、“坏中求好”决策准则的概念 348
二、“坏中求好”决策和“最大最小”决策方法的应用案例 349
第三节 a系数决策方法 352
一、a系数决策准则的含义 352
二、a系数决策方法的应用案例 352
第四节 “最小的最大后悔值”决策方法 355
一、“最小的最大后悔值”决策的基本原理 355
二、“最小的最大后悔值”决策方法的应用 356
第五节 各种决策方法的比较和选择 357
一、各种决策方法的比较 357
二、各种决策方法在应用时的选择 359
小结 362
思考与练习 363
第十六章 多目标决策法 364
第一节 多目标决策概述 364
一、多目标决策的特点 364
二、多目标决策简述 366
第二节 层次分析法 367
一、层次分析的基本原理 367
二、判断矩阵及一致性检验 368
三、层次分析法的应用 374
第三节 多属性效用决策法 378
一、多属性效用决策的概念 378
二、多属性效用函数 379
三、加权评分法 383
第四节 优劣系数法 385
一、目标权数的确定 385
二、优系数和劣系数的计算 387
第五节 模糊决策法 389
一、基本概念 389
二、模糊决策 391
小结 394
思考与练习 395
思考与练习题参考答案 397
附表一 D-W检验临界值表 401
附表二 t检验临界值表（双侧检验用） 404
附表三 F检验临界值表 406
附表四 标准正态分布表 410
附表五 X2分布表 412
参考文献 415