圖書信息
出版社: 對外經濟貿易大學出版社; 第1版 (2009年9月1日)
叢書名: 工商管理精品系列教材
平裝: 362頁
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 9787811344271, 7811344270
條形碼: 9787811344271
尺寸: 22.6 x 18.2 x 1.6 cm
重量: 458 g
內容簡介
《商務預測方法(修訂版)》由長期從事工商管理教育的教師編寫而成，定位於高等院校工商管理教育的教材，價值適中。全書共分十章，內容包括：商務預測概述，移動平均及指數平滑預測法，趨勢外推預測法，季節變動預測法，因素預測方法一——截面數據簡單線性回歸，因素預測法二——截面數據的多元回歸，因素預測法三——時間序列的回歸分析，Logistic回歸，定性預測，博克斯-詹金斯預測法。
目錄
第一章 商務預測概述
第一節 商務預測的涵義與內容
第二節 商務預測的分類及其選擇
第三節 商務預測的步驟
第四節 商務預測精確度的測定
第二章 移動平均及指數平滑預測法
第一節 時間序列的類型及預測模型的選擇
第二節 樸素預測法及簡單平均數預測法
第三節 移動平均法
第四節 簡單指數平滑法
第五節 霍爾特(Holt)雙參數線性指數平滑法
第六節 霍爾特一溫特(Holt-Winters)指數平滑法
第七節 指數平滑預測模型的擴展
附錄2.1用SPSS進行指數平滑
第三章 趨勢外推預測法
第一節 概述
第二節 長期趨勢模型的種類
第三節 趨勢模型判斷的方法
第四節 線性趨勢模型參數的估計
第五節 二項式及指數曲線趨勢模型的估計
第六節 龔珀茲及皮爾曲線模型的估計
附錄3.1用SPSS及Excel進行趨勢預測
第四章 季節變動預測法
第一節 概述
第二節 無趨勢的季節預測模型
第三節 帶趨勢的季節性加法預測模型
第四節 帶趨勢的季節性乘法預測模型
附錄4.1用SPSS計算季節指數
第五章 因素預測方法一——截面數據簡單線性回歸
第一節 簡單線性回歸概述
第二節 參數風、盧。的最小二乘估計
第三節 估計的標準誤差
第四節 回歸方程的顯著性檢驗和可決係數
第五節 計算機輸出結果的解釋
第六節 預測
第七節 殘差分析(ei=yi-yi)
第八節 簡單線性回歸模型預測的實例
附錄5.1用SPSS建立簡單線性回歸預測模型
第六章 因素預測法二——截面數據的多元回歸
第一節 多元線性回歸模型概述
第二節 參數βn、β1、β2、β3...βk的最小二乘估計
第三節 回歸方程的顯著性檢驗
第四節 殘差分析——異方差檢驗
第五節 假設5——多重共線性的檢驗
第六節 預測
第七節 選擇自變數的方法
第八節 自變數中帶定性變數的回歸模型
第九節 奇異值與影響點的確定
附錄6.1用SPSS建立多元線性回歸預測模型
第七章 因素預測法三——時間序列的回歸分析
第一節 一個例子
第二節 自相關
第三節 消除自相關的方法
第四節 利用多元回歸擬合具有季節變動的時間序列數據
附錄7.1用SPSS診斷回歸預測模型中的隨機項的自相關性
第八章 Logistic回歸
第一節 Logistic回歸理論概述
第二節 二項Logistic回歸模型介紹
第三節 二項Logistic回歸方程係數解釋及檢驗
第四節 二項Logistic回歸套用實例
第五節 其他情形的Logistic回歸
附錄8.1用SPSS進行Logistic回歸分析
第九章 定性預測
第一節 概述
第二節 頭腦風暴預測法
第三節 經驗判斷預測法
第四節 專家會議法
第五節 德爾菲預測法
第六節 主觀機率預測法
第七節 產品生命周期預測法
第八節 市場景氣預測法
第十章 博克斯-詹金斯預測法
第一節 概述
第二節 時間序列平穩性的識別方法
第三節 非平穩時間序列平穩化的方法
第四節 數據特點與模型的選擇
第五節 模型的參數估計
第六節 模型的診斷
第七節 預測
第八節 案例分析
第九節 B-J預測法的優缺點
附錄 10.1 用SPSS建立ARIMA模型
附表 常用的統計量的分布表
參考書目
……
