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绪论1

第一章　市场调查技术19

1.1　市场调查的目的和意义19

1.2　市场调查的内容20

1.3　市场调查方案的选定21

1.4　抽样调查方法22

1.5　调查误差与样本大小的确定24

1.6　调查资料的整理25

1.7　市场研究与预测步骤27

第二章　直观预测技术30

2.1　特尔裴法30

2.2　趋势判断法31

2.3　综合判断法34

2.4　柜台预测综合法36

2.5　上加法37

2.6　经验分析法40

2.7　展销调查法41

2.8　经济寿命周期法41

第三章　判别预测技术45

3.1　最优分割法45

3.2　判别分析法55

第四章　回归预测技术67

4.1　一元线性回归预测法67

（一）最小二乘法67

（二）回归系数的最小二乘估计69

（三）相关系数71

（四）预测和风险分析74

（五）销量控制77

（六）回归直线的简便求法78

4.2　多元线性回归预测法79

（一）二元线性回归方程的求法79

（二）多元性线回归方程的一般求法82

（三）预测和风险分析84

（四）成本控制85

4.3　显著性检验86

（一）回归方程的显著性检验86

（二）回归系数的显著性检验87

4.4　非线性回归预测法88

（一）可化为线性回归的预测法88

（二）增长曲线预测法93

第五章 自适应的回归预测技术5.1　增长记忆的自适应线性回归预测技术97

5.2　限定记忆的回归预测技术103

5.3　渐消记忆与加权回归预测技术107

第六章　带虚变量的回归预测技术6.1　基本概念116

6.2　基本方法119

6.3 基本原理123

第七章　时间序列预测技术132

7.1　时间序列预测引论132

7.2　趋势预测技术135

（一）滑动平均与加权滑动平均预测法135

（二）趋势修正滑动平均法138

（三）指数平滑法142

（四）二次指数平滑法146

（五）三次指数平滑法150

（六）最小平方法151

7.3　季节性变化预测技术151

7.4　三角函数周期法156

第八章　平稳随机序列预测技术8.1　平稳随机序列的基本概念166

8.2　AR模型的识别168

8.3　MA模型的识别172

8.4　ARMA模型的识别174

8.5　参数估计176

（1）AR模型参数的初步估计176

（2）MA模型参数的初步估计178

（3）ARMA模型参数的初步估计179

8.6　模型检验180

8.7　模型预测181

8.8　应用举例186

第九章　马尔科夫预测技术193

9.1　马尔科夫链的基本原理193

9.2　市场占有率预测198

9.3　期望利润预测202

第十章　经济决策技术205

10.1　经济决策引论205

（一）什么是决策，决策有哪些步骤205

（二）决策学的历史概要207

10.3　确定型决策208

（一）通过市场调查进行决策208

（二）运用线性规划进行决策209

10.3　线性盈亏分析决策法211

（一）设备更新决策213

（二）自制或外购的决策方法214

（三）生产规摸的最优决策215

10.4　非线性盈亏决策法217

10.5　非确定型决策法218

（一）PERT决策法219

（二）赫威兹决策法220

（三）最大最小收益法221

（四）最小最大后悔值法221

第十一章　风险型决策技术223

11.1　决策树技术223

11.2　马尔科夫决策技术230

（一）定期经营的最优决策231

（二）长期经营的最优决策234

附录A　概率论初步240

附录B　线性规划初步272

附录C　统计表289

参考文献334