第一部分 序言 1
第一章 预测导言 1
1.1 人人皆预测 1
1.2 预测的方法 3
1.3 预测的基础 4
第二章 模型 11
2.1 科学预测 11
2.2 基本模型 16
2.3 整体有效性和局部有效性的模型 19
2.4 预测的模型和公式 21
第三章 预测的推测 23
3.1 对准则的要求 23
3.2 根据数据检验预测公式准则的分类 25
3.3 统计特征 30
3.4 瞬态特征 34
3.5 稳态特征 35
3.6 根据模型检验预测公式的准则 35
3.7 模拟研究 39
第二部分 用于预测的一些基本模型 41
第四章 常数均值模型 41
4.1 整体常数均值模型 41
4.2 局部？ 50
第五章 ？ 61
？模型 61
？模型 67
5.3 多项式模型 81
6.1 引言 83
第六章 回归模型 83
6.2 拟合回归模型 86
6.3 选择变量 91
6.4 经济计量模型 97
6.5 时间作为一个回归变量 100
第七章 随机模型 104
7.1 引言 104
7.2 预测和条件期望 112
7.3 滑动平均过程 113
7.4 自回归过程 118
7.5 自回归--滑动平均模型 121
7.6 含有随机和确定性因素的模型 125
8.1 概念的介绍 131
第八章 季节模型 131
8.2 季节指标法 141
8.3 傅里叶法 158
8.4 随机法 169
8.5 各种方法的比较 170
第九章 增长曲线 173
9.1 增长曲线模型 173
9.2 增长曲线的拟合 179
9.3 增长曲线的预测 184
第十章 概率模型 187
10.1 引言 187
10.2 预测概率 187
10.3 状态模型 192
10.4 预测准则 197
10.5 概率预测和决策 200
第十一章 多变量模型 202
11.1 引言 202
11.2 指数平滑的推广 203
11.3 多变量随机模型 204
第十二章 预测方法和模型 207
12.1 预测方法 207
12.2 模型的建立和识别 207
12.3 模型检验 211
12.4 应用判断 217
13.2 数据源 221
13.1 引言 221
第十三章 数据 221
第三部分 预测过程 221
13.3 数据的质量 224
13.4 校正数据 225
第十四章 自适应方法及其推广 234
14.1 引言 234
14.2 自适应方法 234
14.3 递推公式的推广 238
14.4 误差修正法的推广--卡尔曼(Kalman)模型 242
14.5 线性预测公式 246
14.6 应用混合方法 250
第十五章 各种？析与比较 256
15.1 ？ 256
？ 258
？的选择 276
15.4 各种方法的比较 278
15.5 预报区间 280
15.6 灵敏度分析 282
第十六章 预测控制 287
16.1 预测中的质量控制 287
16.2 偏倚跟踪信号 289
16.3 累积和法 294
16.4 自相关的跟踪信号 297
第十七章 两步预测法 299
17.1 引言 299
17.2 预测误差的利用 301
17.3 外部预测信息的利用 308
17.4 预测的合并 310
17.5 代价及其他准则的利用 313
第十八章 实践中一些问题 319
18.1 引言 319
18.2 实际的预测准则--一个库存控制的例子 320
18.3 预测作为系统的一部分--一个库存贮备的例子 324
18.4 预测和算命--一个作业计划的例子 327
18.5 预测作为系统的一部分--自生效和自失效预测 335
18.6 切合实际的预测--结语 337
附录 340
附录A 随机过程的某些术语和定义 340
附录B 条件期望值是最小均方误差预测值的证明 345
附录C 双向指数平滑 347
附录D 折扣最小二乘法的术语 348