第一章 市场预测理论与应用概论 1
1.1 谁在使用预测 1
1.2 市场预测的含义 4
1.2.1 市场 4
1.2.2 市场类型 6
1.2.3 市场预测的含义 7
1.3 市场预测的范例 8
1.3.1 成功的市场预测范例 8
1.3.2 失败的市场预测范例 10
1.4 市场预测的原则 11
1.4.1 相关性原则 12
1.4.2 连贯性原则(或称惯性原则) 12
1.4.3 类推性原则 12
1.5 市场预测的作用 13
1.5.1 预测费用的高低 13
1.5.2 预测方法的复杂程度 14
1.5.3 预测结果的精度 14
1.6 市场预测方法的分类 14
1.7 市场预测的程序 14
1.7.1 确定预测目标 14
1.7.2 收集、分析和整理数据资料 15
1.7.3 选择预测方法 15
1.7.4 进行预测 15
1.7.5 追踪验证预测结论 15
1.8 市场预测的工作要求 16
1.8.1 准确性 16
1.8.2 时间性 16
1.8.3 经济性 16
1.8.4 满意性 17
第二章 定性预测方法 18
2.1 定性预测概述 18
2.1.1 定性预测及其特点 18
2.1.2 定性预测与定量预测的关系 19
2.2 专家评估法 19
2.2.1 专家会议法 20
2.2.2 德尔菲预测法 21
2.2.3 德尔菲法的优缺点 28
2.3 情景预测法 29
2.3.1 情景预测法的概念及特点 29
2.3.2 情景预测的基本方法 30
2.3.3 情景预测法的一般步骤 31
2.3.4 情景预测案例的实证分析 32
2.4 主观概率法 36
2.4.1 主观概率的概念 36
2.4.2 主观概率法的预测步骤 37
2.5 景气(先行指标)预测法 38
2.5.1 景气(先行指标)预测法概述 38
2.5.2 景气循环及其阶段 40
2.5.3 先行指标预测法 40
2.5.4 景气预测指标体系 44
第三章 时间序列预测方法 48
3.1 时间序列预测模型概述 48
3.1.1 时间序列预测的概念 49
3.1.2 时间序列的变动规律 49
3.1.3 时间序列预测模式 49
3.2 时间序列平滑预测法 50
3.2.1 简易平均法 50
3.2.3 指数平滑预测法 61
3.3 趋势外推法 67
3.3.1 趋势外推的假定条件及其模型选择 67
3.3.2 多项式曲线趋势外推法 70
3.3.3 指数曲线趋势外推法 85
3.3.4 Excel提供的时间序列预测手段 104
3.4 季节指数预测法 104
3.4.1 直接平均季节指数预测法 105
3.4.2 移动平均季节指数预测法 106
第四章 回归预测法 112
4.1 建立回归模型的重要性和必要性 112
4.2 建立回归模型的方法 114
4.2.1 因果箭 114
4.2.2 因果关系链 115
4.2.3 因果关系的反馈回路 116
4.2.4 多重反馈回路 116
4.3 建立回归模型的理论基础 118
4.4 一元线性回归预测法 119
4.4.1 一元线性回归的数学模型 120
4.4.2 估计参数 120
4.4.3 进行检验 126
4.4.4 利用回归方程进行预测 129
4.5 多元线性回归预测法 131
4.6 非线性回归预测法 133
4.6.1 选配曲线的步骤 133
4.6.2 常见的非线性曲线预测模型 135
4.7 Excel在回归分析中的应用 143
4.8 回归预测时应注意的问题 145
4.8.1 关于定性分析问题 145
4.8.2 关于回归预测不能任意外推的问题 146
4.8.3 关于数据资料的要求问题 146
4.8.4 变量遗漏问题 147
4.8.5 多重共线性 147
附录1 150
附录2 151
附录3 153
参考文献 156