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第一部分 序言1

第一章 预测导言1

1.1 人人皆预测1

1.2 预测的方法3

1.3 预测的基础4

第二章 模型11

2.1 科学预测11

2.2 基本模型16

2.3 整体有效性和局部有效性的模型19

2.4 预测的模型和公式21

第三章 预测的推测23

3.1 对准则的要求23

3.2 根据数据检验预测公式准则的分类25

3.3 统计特征30

3.4 瞬态特征34

3.5 稳态特征35

3.6 根据模型检验预测公式的准则35

3.7 模拟研究39

第二部分 用于预测的一些基本模型41

第四章 常数均值模型41

4.1 整体常数均值模型41

4.2 局部？50

第五章 ？61

？模型61

？模型67

5.3 多项式模型81

6.1 引言83

第六章 回归模型83

6.2 拟合回归模型86

6.3 选择变量91

6.4 经济计量模型97

6.5 时间作为一个回归变量100

第七章 随机模型104

7.1 引言104

7.2 预测和条件期望112

7.3 滑动平均过程113

7.4 自回归过程118

7.5 自回归--滑动平均模型121

7.6 含有随机和确定性因素的模型125

8.1 概念的介绍131

第八章 季节模型131

8.2 季节指标法141

8.3 傅里叶法158

8.4 随机法169

8.5 各种方法的比较170

第九章 增长曲线173

9.1 增长曲线模型173

9.2 增长曲线的拟合179

9.3 增长曲线的预测184

第十章 概率模型187

10.1 引言187

10.2 预测概率187

10.3 状态模型192

10.4 预测准则197

10.5 概率预测和决策200

第十一章 多变量模型202

11.1 引言202

11.2 指数平滑的推广203

11.3 多变量随机模型204

第十二章 预测方法和模型207

12.1 预测方法207

12.2 模型的建立和识别207

12.3 模型检验211

12.4 应用判断217

13.2 数据源221

13.1 引言221

第十三章 数据221

第三部分 预测过程221

13.3 数据的质量224

13.4 校正数据225

第十四章 自适应方法及其推广234

14.1 引言234

14.2 自适应方法234

14.3 递推公式的推广238

14.4 误差修正法的推广--卡尔曼(Kalman)模型242

14.5 线性预测公式246

14.6 应用混合方法250

第十五章 各种？析与比较256

15.1 ？256

？258

？的选择276

15.4 各种方法的比较278

15.5 预报区间280

15.6 灵敏度分析282

第十六章 预测控制287

16.1 预测中的质量控制287

16.2 偏倚跟踪信号289

16.3 累积和法294

16.4 自相关的跟踪信号297

第十七章 两步预测法299

17.1 引言299

17.2 预测误差的利用301

17.3 外部预测信息的利用308

17.4 预测的合并310

17.5 代价及其他准则的利用313

第十八章 实践中一些问题319

18.1 引言319

18.2 实际的预测准则--一个库存控制的例子320

18.3 预测作为系统的一部分--一个库存贮备的例子324

18.4 预测和算命--一个作业计划的例子327

18.5 预测作为系统的一部分--自生效和自失效预测335

18.6 切合实际的预测--结语337

附录340

附录A 随机过程的某些术语和定义340

附录B 条件期望值是最小均方误差预测值的证明345

附录C 双向指数平滑347

附录D 折扣最小二乘法的术语348