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上篇 预测理论与方法3

1 预测概述3

1.1 预测的基本知识3

1.2 预测的分类6

1.3 预测与其他学科的关系8

1.4 预测的步骤9

1.5 预测的误差与精度分析12

2 定性预测法14

2.1 定性预测概述14

2.2 德尔菲法15

2.3 管理、销售人员意见调查预测法20

2.4 主观概率预测法24

3 线性回归分析预测法33

3.1 回归分析的基本概念33

3.2 一元线性回归预测法36

3.3 多元线性回归预测法60

3.4 应用回归预测法应注意的问题72

4 时间序列平滑预测法77

4.1 时间序列分析概述77

4.2 移动平均预测法79

4.3 指数平滑法87

4.4 差分-指数平滑法97

4.5 自适应过滤法99

5 趋势曲线模型预测法104

5.1 直线模型预测法104

5.2 多项式曲线模型预测法109

5.3 指数曲线模型预测法116

5.4 修正指数曲线模型预测法121

5.5 成长曲线预测125

6 马尔柯夫预测法132

6.1 马尔柯夫预测法概述132

6.2 马尔柯夫预测模型136

6.3 马尔柯夫预测法的应用138

6.4 马尔柯夫链的稳态概率及应用143

7 灰色预测法147

7.1 灰数简介147

7.2 灰色预测的概念150

7.3 灰色预测模型155

7.4 灾变预测164

8 预测方法的基本评价准则与比较168

8.1 预测方法的基本评价准则168

8.2 预测方法的比较176

下篇 决策理论与方法183

9 决策技术概述183

9.1 决策的基本问题183

9.2 决策分析的程序186

9.3 决策方案的敏感性分析189

10 确定型决策192

10.1 确定型决策概述192

10.2 线性盈亏平衡决策模型193

10.3 线性规划决策模型197

11 非确定型决策220

11.1 最大最小决策准则220

11.2 最大最大决策准则223

11.3 赫威斯决策准则226

11.4 最小最大后悔值决策准则229

11.5 等概率决策准则231

11.6 决策准则的评价与选择232

12 风险型决策方法238

12.1 风险型决策概述238

12.2 期望损益决策法239

12.3 边际分析决策法243

12.4 决策树法245

12.5 矩阵决策法251

12.6 敏感性分析256

12.7 效用概率决策方法258

13 贝叶斯决策266

13.1 先验概率分布266

13.2 贝叶斯定理与后验概率分布268

13.3 后验决策及其优良性271

13.4 最佳决策方案277

13.5 最佳样本容量282

14 多目标决策法285

14.1 多目标决策概述285

14.2 目标规划法287

14.3 层次分析法（AHP）293

14.4 模糊决策法305

14.5 多属性效用决策法309

14.6 优劣系数法315

15 管理决策模拟320

15.1 模拟过程320

15.2 建立模型322

15.3 随机数的产生325

15.4 蒙特卡罗法328

15.5 模拟模型的完成与分析331

15.6 模拟分析的例子338

15.7 模拟的优点和局限性345

附表348

参考文献354