第一章 预测概述
§1.1 引言
§1.2 预测的作用
§1.3 预测的基本原则
§1.4 预测的分类
§1.5 预测的程序
§1.6 预测的精度和价值
练习题
第二章 定性预测方法
§2.1 引言
§2.2 市场调查预测法
§2.3 专家预测法
§2.4 主观概率法
§2.5 预兆预测法
练习题
第三章 时间序列平滑预测法
§3.1 时间序列概述
§3.2 移动平均法
§3.3 指数平滑法
§3.4 差分指数平滑法
§3.5 自适应过滤法
§3.6 ARMA模型简介
练习题
第四章 一元线性回归模型
§4.1 引言
§4.2 一元线性回归模型及其假设条件
§4.3 模型参数的估计
§4.4 估计量的统计特性
§4.5 回归方程的检验
§4.6 预测区间
§4.7 几个应当注意的问题
§4.8 一元线性回归模型的应用
练习题
第五章 多元线性回归模型
§5.1 多元线性回归模型及其假设条件
§5.2 模型参数的估计
§5.3 回归系数向量估计值B的统计性质
§5.4 多元线性回归模型的检验
§5.5 含有虚拟变量的回归模型
§5.6 自变量的选择
§5.7 若干问题讨论
§5.8 多元线性回归模型的应用
练习题
第六章 非线性回归模型
§6.1 非线性回归模型的形式及其分类
§6.2 直接换元法
§6.3 间接换元法
§6.4 非线性回归模型的线性逼近
§6.5 非线性回归模型的应用
练习题
第七章 趋势外推预测方法
§7.1 指数曲线法
§7.2 修正指数曲线法
§7.3 生长曲线法
§7.4 包络曲线法
练习题
第八章 马尔柯夫预测法
§8.1 马尔柯夫链简介
§8.2 商品销售状态预测
§8.3 市场占有率预测
§8.4 期望利润预测
练习题
第九章 序列算子与灰色序列生成
§9.1 引言
§9.2 序列算子
§9.3 均值生成
§9.4 序列的光滑性
§9.5 级比与光滑比
§9.6 累加生成算子与累减生成算子
§9.7 累加生成的灰指数规律
练习题
第十章 灰色系统模型
§10.1 引言(五步建模思想)
§10.2 GM(1,1)模型
§10.3 残差GM(1,1)模型
§10.4 GM(1,1)模型群
§10.5 GM(1,1)模型的适用范围
§10.6 GM(1,N)和GM(0,N)模型
§10.7 GM(2,1)、DGM和Verhulst模型
练习题
第十一章 灰色系统预测
§11.1 引言
§11.2 数列预测
§11.3 区间预测
§11.4 灰色灾变预测
§11.5 波形预测
§11.6 系统预测
练习题
第十二章 常用预测软件简介
§12.1 SPSS软件简介
§12.2 灰色系统软件简介
课程实验
实验一 SPSS软件的基本操作
实验二 时间序列预测
实验三 ARMA模型预测
实验四 一元线性回归预测
实验五 多元线性回归预测
实验六 含有虚拟变量的回归模型预测
实验七 非线性回归模型预测
实验八 灰色序列生成
实验九 灰色系统预测
附表1 标准正态分布表
附表2 t分布表
附表3 F分布表(α=0.05)
附表4 F分布表(α=0.01)
附表5 简单相关系数检验表
附表6 Spearman相关系数检验表
附表7 DW检验(α=0.01)
附表8 DW检验(α=0.05)
参考文献
