第一章 市场预测概述 1
第一节 市场预测技术的发展 1
一、市场预测的产生 1
二、预测技术的发展 2
第二节 预测技术原理及其分类 4
一、预测技术原理 4
二、预测技术分类 6
第三节 市场预测技术的比较分析 7
一、预测技术的定量比较 7
二、表1－3－1的纵向比较分析 9
三、表1－3－2的横向比较分析 10
第二章 非模型预测 12
第一节 指标法与图形法 12
一、朴素指标法 12
二、领先指标法 15
三、弹性系数法 18
四、图形法 22
五、案例分析 25
第二节 专家预测法 33
一、特尔斐法 33
二、专家会议法 36
三、头脑风暴法 36
四、案例分析 38
第三节 概率预测法 46
一、主观概率法 46
二、马尔柯夫转移概率法 47
三、交叉影响法 54
四、案例分析 55
第一节 时间数列种类 62
第三章 时间序列预测（Ⅰ） 62
二、季节型时间数列 63
一、水平型时间数列 63
三、循环型时间数列 64
四、直线趋势型时间数列 64
五、曲线趋势型时间数列 65
第二节 移动平均法 67
一、移动平均法的概念 67
二、移动平均预测公式 68
三、案例分析 73
第三节 指数平滑法 76
一、指数平滑的概念 76
二、指数平滑预测公式 78
三、案例分析 82
一、单纯季节型时间数列 86
第四节 季节指数法 86
二、趋势季节型时间数列 88
三、案例分析 92
第五节 趋势模型外推法 94
一、趋势模型外推的概念 94
二、增长趋势模型 94
三、周期波动趋势模型 99
四、生命周期趋势模型 102
五、案例分析 107
第六节 时间数列分解法 111
一、时间数列分解的理论依据 111
二、时间数列的分解过程和预测应用 112
三、案例分析 116
第一节 导言 119
第四章 相关回归预测 119
第二节 一元线性回归模型及其预测应用 121
一、一元线性回归模型与直线相关 121
二、假设检验与置信区间 130
三、一无线性回归预测 136
四、案例分析 139
第三节 多元线性回归模型及其预测应用 143
一、多元线性回归模型与复相关 143
二、回归模型的假设检验和置信区间 147
三、多元线性回归模型的预测应用 150
四、多重共线性与D—W检验 154
五、案例分析 158
第四节 特殊线性回归模型与非线性回归模型 162
一、虚变量 162
二、滞后依赖变量和自回归预测模型 164
三、非线性回归预测模型 165
四、案例分析 167
第五章 时间序列预测（Ⅱ） 169
第一节 自适应过滤法 169
一、自适应过滤法的预测思想 169
二、自适应过滤法的权数调整技术 170
三、案例分析 173
第二节 博克思—詹金斯法 174
一、博克思—詹金斯法的预测模型 174
二、博克思—詹金斯法的预测步骤 178
三、案例分析 183
第三节 灰色预测法 186
一、灰色预测的概念 186
二、灰色预测模型GM（1，1）的构造 187
三、案例分析 189
第六章 投入产出与经济计量模型 193
第一节 投入产出分析法 193
一、投入产出预测的基本原理 193
二、投入产出预测的局限性及处理技术 203
三、案例分析 212
第二节 经济计量模型预测 214
一、经济计量分析的有关术语 215
二、经济计量模型的参数估计 218
三、案例分析 227
第七章 综合预测 230
第一节 情景预测法 230
一、情景预测法的概念 230
二、情景预测法的预测技术 231
三、案例分析 233
第二节 组合预测 238
一、组合预测的概念 238
二、组合预测的组合技术 239
三、计算举例 242
四、案例分析 245
第三节 生命周期预测 247
一、生命周期的概念 247
二、生命周期预测的涵义 248
三、生命周期预测的内容 249
四、生命周期的预测技术 250
五、案例分析 251
附录Ⅰ 参考案例索引 251
附录Ⅱ 参考文献目录 261