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目录1

第一章　预测概述1

§1.1 引言1

§1.2　预测的作用4

§1.3　预测的基本原则5

§1.4　预测的分类8

§1.5　预测的程序10

§1.6　预测的精度和价值13

练习题17

第二章　定性预测方法18

§2.1 引言18

§2.2　市场调查预测法19

§2.3　专家预测法23

§2.4　主观概率法50

§2.5　预兆预测法56

练习题70

第三章 时间序列平滑预测法73

§3.1　时间序列概述73

§3.2　移动平均法75

§3.3　指数平滑法82

§3.4　差分指数平滑法90

§3.5　自适应过滤法92

§3.6 ARMA模型简介95

练习题116

第四章　一元线性回归模型119

§4.1 引言119

§4.2　一元线性回归模型及其假设条件122

§4.3　模型参数的估计123

§4.4　估计量的统计特性125

§4.5　回归方程的检验126

§4.6　预测区间130

§4.7　几个应当注意的问题132

§4.8　一元线性回归模型的应用134

练习题145

第五章 多元线性回归模型147

§5.1 多元线性回归模型及其假设条件147

§5.2　模型参数的估计149

§5.3 回归系数向量估计值？的统计性质149

§5.4　多元线性回归模型的检验150

§5.5　含有虚拟变量的回归模型159

§5.6　自变量的选择163

§5.7　若干问题讨论166

§5.8　多元线性回归模型的应用169

练习题174

第六章　非线性回归模型177

§6.1 非线性回归模型的形式及其分类177

§6.2　直接换元法178

§6.3　间接换元法181

§6.4　非线性回归模型的线性逼近182

§6.5　非线性回归模型的应用183

练习题185

第七章　趋势外推预测方法187

§7.1　指数曲线法187

§7.2　修正指数曲线法190

§7.3　生长曲线法194

§7.4　包络曲线法200

练习题205

第八章 马尔柯夫预测法206

§8.1 马尔柯夫链简介206

§8.2　商品销售状态预测210

§8.3　市场占有率预测212

§8.4　期望利润预测217

练习题219

第九章　序列算子与灰色序列生成221

§9.1 引言221

§9.2　序列算子222

§9.3　均值生成227

§9.4　序列的光滑性228

§9.5　级比与光滑比230

§9.6　累加生成算子与累减生成算子232

§9.7　累加生成的灰指数规律235

练习题238

第十章　灰色系统模型239

§10.1 引言（五步建模思想）239

§10.2　GM（1,1）模型240

§10.3 残差GM（1,1）模型248

§10.4　GM（1,1）模型群253

§10.5　GM（1,1）模型的适用范围257

§10.6 GM（1,N）和GM（0,N）模型261

§10.7 GM（2,1）、DGM和Verhulst模型265

练习题273

第十一章　灰色系统预测274

§11.1 引言274

§11.2　数列预测275

§11.3　区间预测278

§11.4　灰色灾变预测288

§11.5　波形预测294

§11.6　系统预测298

练习题300

第十二章 常用预测软件简介301

§12.1 SPSS软件简介301

§12.2　灰色系统软件简介309

课程实验313

实验一　SPSS软件的基本操作313

实验二　时间序列预测314

实验三　ARMA模型预测316

实验四　一元线性回归预测317

实验五　多元线性回归预测318

实验六　含有虚拟变量的回归模型预测320

实验七　非线性回归模型预测320

实验八　灰色序列生成324

实验九　灰色系统预测325

附表1　标准正态分布表328

附表2　t分布表330

附表3 F分布表（α＝0.05）332

附表4 F分布表（α＝0.01）333

附表5 简单相关系数检验表334

附表6 Spearman相关系数检验表335

附表7　DW检验（α＝0.01）336

附表8　DW检验（α＝0.05）338

参考文献340