前言 1
上篇 经济预测的基本技术 3
第一章 经济预测概论 3
§1．1 经济预测的基本概念 3
§1．2 经济预测的目的和意义 5
§1．3 经济预测的基本原则 6
§1．4 经济预测的分类 8
§1．5 经济预测的发展概况 12
§1．6 经济预测的基本步骤 14
§2．1 市场调查的意义及类型 17
第二章 经济预测数据的收集与处理技术 17
§2．2 市场调查的程序 20
§2．3 市场调查的方案和方法 22
§2．4 抽样调查 24
§2．5 抽样调查的误差分析及样本大小的确定 27
§2．6 市场调查的数据处理技术 28
第三章 判断预测技术 36
§3．1 专家判断预测法 36
§3．2 趋势判断预测 42
§3．3 PERT预测法 50
§3．4 销售人员判断预测综合法 54
§3．5 经验分析法 55
第四章 技术预测 59
§4．1 技术经济寿命周期预测 59
§4．2 事件相互影响矩阵分析法 62
§4．3曲线外推预测法 70
第五章 一元回归预测技术 74
§5．1 一元回归模型 74
§5．2 一元线性回归方程的简易求法 77
§5．3 回归方程的精确求法 79
§5．4 回归方程的显著性检验 83
§5．5 预测、控制与风险分析 90
第六章 多元回归预测技术 97
§6．1 二元线性回归方程的具体求法 97
§6．2 多元回归方程的一般求法 100
§6．3 回归方程与回归系数的显著性检验 103
§6．4 利用回归方程进行预测和控制 105
§6．5 可线性化的非线性回归预测技术 106
§6．6 利用回归方程进行经济分析和预测 112
§7．1 增长记忆的自适应线性回归预测技术 117
第七章 自适应的回归预测技术 117
§7．2 限定记忆的线性回归预测技术 122
§7．3渐消记忆与加权回归预测技术 125
§7．4 应用举例 129
第八章 带虚变量的回归预测技术 133
§8．1 基本概念 133
§8．2 基本方法 137
§8．3 应用实例 140
§8．4 基本原理 142
§9．1 序列相关形成的原因及其表现形式 149
第九章 序列相关和异方差的处理技术 149
§9．2 序列自相关的检验方法 152
§9．3 消除序列相关的方法 154
§9．4 异方差性及其检验方法 157
§9．5 消除异方差的基本方法 162
§9．6 多重共线性 166
第十章 时间序列的平滑预测技术 169
§10．1 滑动平均与加权滑动平均预测法 169
§10．2 二次滑动平均预测法 173
§10．3 指数平滑预测法 176
§10．4 二次指数平滑法 181
§10．5 三次指数平滑法 184
§10．6 温特线性和季节性指数平滑 185
第十一章 时间序列的传统分解技术 194
§11．1 时间序列的结构形式 194
§11．2 传统分解法的应用步骤 195
§11．3 传统分解法的预测举例 198
§11．4 几种不同的滑动平均方法 203
§11．5 分解法的进一步改善 206
§12．1 景气循环的基本概念 211
第十二章 景气预测技术 211
§12．2 景气指标体系 214
§12．3 扩散指数DI的编制与应用 215
§12．4 综合指数CI的编制 220
§12．5 预警系统 222
第十三章 增长曲线模型预测技术 228
§13．1增长曲线模型的基本类型 228
§13．2 增长曲线模型的识别方法 235
§13．3增长曲线模型的参数估计 240
§13．4 预测实例 248
第十四章 马尔科夫预测技术 256
§14．1马尔科夫链的基本原理 256
§13．2状态转移概率的估算 260
§13．3带利润的马氏链 264
§13．4 市场占有率预测 265
§13．5期望利润预测 269
中篇 经济预测的高级技术 275
第十五章 随机时间序列的线性模型 275
§15．1 平稳随机序列的基本概念 275
§15．2 随机序列线性模型的基本形式 278
§15．3 随机线性模型的平稳与可逆条件 281
§15．4 ARMA模型的传递形式与逆转形式 286
§15．5 非平稳模型--随机游动模型 289
§15．6 非平稳序列的平稳化方法 290
§15．7 季节模型 294
第十六章 模型识别 299
§16．1 ARMA模型的自相关函数 299
§16．2 ARMA模型的偏自相关函数 308
§16．3 ARMA（p，g）模型的识别 312
§17．1参数估计 317
第十七章 参数估计与诊断检验 317
§17．2模型的诊断检验 325
第十八章 模型预测 331
§18．1 预测的准则 331
§18．2 最优预测值的计算 333
§18．3 预测误差及置信区间的计算 337
§18．4 应用举例 339
第十九章 传递函数模型 348
§19．1 传递函数模型的基本概念 349
§19．2 我国农业、轻工业发展的传递函数分析 355
§20．1 互协方差和互相关函数的基本概念 359
第二十章 传递函数模型的识别 359
§20．2 模型参数（r，s，b）的识别规则 361
§20．3传递函数模型识别的基本步骤 376
第二十一章 参数估计、诊断检验和预测 381
§21．1传递函数模型的参数估计 381
§21．2传递函数模型的诊断检验 386
§21．3 运用传递函数模型进行预测 389
§21．4 预测实例 393
§22．1 干预分析模型的基本形式 401
第二十二章 干预分析模型 401
§22．2 单变量干预分析模型的识别与估计 407
§22．3 传递函数干预分析模型的识别与估计 409
§22．4 中国农业经济体制改革成效的干预分析 410
§22．5 中国城市经济体制改革对轻工业生产的干预影响（多变量时序传递函数模型案例） 417
第二十三章 关于预测精确性研究与预测评价 426
§23．1 预测精确性的度量和影响预测精确性的因素 426
§23．2 校正预测值的一些方法 430
§23．3 预测方法评价 438
§24．1 决策学的基本概念 445
第二十四章 决策学概论 445
下篇 经济决策的基本技术 445
§24．2 决策的科学程序 447
§24．3 决策的基本类型 453
§24．4 决策学发展的历史概要 456
第二十五章 确定型决策技术 458
§25．1 线性盈亏分析决策法 458
§25．2 非线性盈亏决策法 463
§25．3 线性规划决策法 465
§25．4 价值效益评价决策法 467
§26．1 非确定型决策技术 471
第二十六章 非确定型决策技术 471
§26．2 风险型决策技术 474
§26．3 马尔科夫决策技术 479
第二十七章 随机需求下的企业规模优化决策技术 489
§27．1 决策的准则 489
§27．2 盈利可能性计算 491
§27．3 期望利润计算 493
§27．4 期望成本计算 494
§27．5 实现最低成本的可能性计算 496
§27．6 设备利用率计算 497
§27．7 优化分析 499
§27．8 非线性盈亏分析 501
第二十八章 主观概率及其在经济预测与决策中的应用 503
§28．1 主观概率的基本概念 503
§28．2 在决策中应用主观概率 505
§28．3 主观概率的求估方法 506
§28．4 主观概率估计的修正 511
附录 统计表 513
参考文献 541