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第一章 预测学概论1

第一节 预测的职能和任务1

第二节 数据是开展预测的前提9

第三节 机构设置与人员配备11

第四节 预测的分类和方法14

第二章 专家评估法18

第一节 概述18

第二节 几种主要的专家评估方法19

第三节 特尔斐法22

第四节 交叉影响法55

第三章 目标预测(决策)法60

第一节 三种常见的目标决策方法60

第二节 几种通用的决策模型68

第四章 类推法78

第一节 定量类推78

第二节 定性类推79

第三节 步进法81

第四节 类推中的几个问题和实例84

第五章 趋势外推法87

第一节 概述87

第二节 多项式模型88

第三节 指数曲线91

第四节 生长(S)曲线95

第五节 包络曲线99

第六节 预测模型的选择103

第七节 参数选择109

第八节 曲线拟合110

第九节 预测的置信区间134

第十节 实例143

第一节 一次移动平均169

第六章 指数平滑法169

第二节 一次指数平滑172

第三节 指数平滑的初始条件178

第四节 平滑常数及其对预测系统反映速度的影响179

第五节 多项式模型参数计算181

第六节 多项式指数平滑190

第七节 季节性指数平滑200

第八节 其他平滑方法204

第七章 分解方法208

第一节 概述208

第二节 对移动平均之比的典型分解方法211

第三节 各种移动平均方法215

第四节 CensusⅠ分解方法222

第五节 FORAN系统244

第八章 相关分析和回归分析246

第一节 一元线性回归246

第二节 非线性回归256

第三节 多元回归分析258

第四节 回归分析的几个问题270

第五节 实例274

第一节 自回归的性质286

第九章 自回归模型286

第二节 时间数列数据模型287

第三节 时间数列数据的分析方法290

第四节 时间数列分析的应用300

第十章 广义适应滤波312

第一节 对时间数列进行分析和预测312

第二节 自回归模型316

第三节 适应滤波方法318

第四节 移动平均模型323

第五节 适应滤波在MA模型中的应用325

第六节 自回归一移动平均混合模型327

第七节 季节性ARMA模型334

第十一章 鲍克斯--詹金斯模型336

第一节 识别337

第二节 参数的估算354

第三节 诊断检验358

第四节 利用ARIMA模型预测360

第十二章 市场需求预测364

第一节 市场研究364

第二节 需求预测368

第三节 抽样调查372

第四节 上加法和下分法388

第五节 弹性系数法390

第六节 直接计算法393

第七节 投入--产出分析394

第十三章 技术评价404

第一节 研究开发方案的评价404

第二节 社会工程系统的技术评价407

第三节 评价方法413

结尾443

习题445

附表460

参考文献470