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预测与决策概论(第4版北京市高等教育精品教材)

  • 定价: ¥49
  • ISBN:9787563827589
  • 开 本:16开 平装
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  • 出版社:首都经贸
  • 页数:397页
  • 作者:编者:陈江//马立...
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  • 2018-02-01 第4版
  • 2018-02-01 第6次印刷
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导语

  

内容提要

  

    陈江、马立平主编的《预测与决策概论(第4版北京市高等教育精品教材)》在借鉴国内外预测与决策的先进理论与方法的基础上,结合编者多年的教学实践,通过实例、习题与计算机操作等,介绍了多种常用的预测与决策方法。
    全书内容主要包括预测概论、定性预测法、时间序列平滑预测法、曲线趋势预测法、季节变动预测法、马尔科夫预测法、回归分析预测法和投入产出分析预测法、决策概论、确定型与非确定型决策、风险型决策模型与期望损益决策、抽样信息与贝叶斯决策、效用理论与风险型决策、多目标决策以及决策风险分析以及Excel在预测与决策中的应用。本书还通过实例将预测与决策前后连接,结合在一起加以介绍。
    本书可供大专院校财经、管理、统计等各专业作为教材使用,也可作为各级管理干部进一步提高预测与决策理论方法水平的参考书。

目录

预测学基础
  1  预测概论
    1.1  预测的基本概念
    1.2  现代预测发展概况
    1.3  预测的分类
    1.4  预测的基本原则和程序
    1.5  预测精度及预测方法的选择
    1.6  预测与决策的关系
    思考练习题
  2  定性预测法
    2.1  预测资料的调查与处理
    2.2  直观判断分析预测法
    思考练习题
  3  时间序列平滑预测法
    3.1  时间序列的构成
    3.2  移动平均法
    3.3  指数平滑法
    3.4  自适应过滤法
    思考练习题
  4  曲线趋势预测法
    4.1  直线趋势模型预测法
    4.2  可线性化的曲线趋势模型预测法
    4.3  有增长上限的曲线趋势模型预测法
    思考练习题
  5  季节变动预测法
    5.1  判断季节变动存在的方法
    5.2  不变季节指数预测法
    5.3  可变季节指数预测法
    5.4  双季节指数预测法
    思考练习题
  6  马尔科夫预测法
    6.1  马尔科夫链及转移概率
    6.2  转移概率矩阵的固定点
    6.3  马尔科夫链在经济预测等方面的应用
    6.4  吸收态马尔科夫链及其应用
    思考练习题
  7  回归分析预测法
    7.1  回归分析的基本概念
    7.2  一元线性回归分析预测法
    7.3  多元线性回归分析预测法
    7.4  非线性回归分析预测法
    思考练习题
  8  投入产出分析预测法
    8.1  投入产出分析概述
    8.2  全国价值型投入产出模型
    8.3  价值型投入产出模型在国民经济预测中的应用
    8.4  企业实物型投入产出模型及其应用
    8.5  投入占用产出技术及其应用
    思考练习题
决策学基础
  9  决策概论
    9.1  决策概念与类型
    9.2  决策的程序与原则
    9.3  决策与信息分析
    思考练习题
  10  确定型与非确定型决策
    10.1  确定型决策的特点与基本思路
    10.2  确定型决策的几种方法
    10.3  非确定型决策的若干决策准则
    思考练习题
  11  风险型决策模型与期望损益决策
    11.1  风险型决策的基本问题
    11.2  期望损益值决策方法
    11.3  增量分析决策模型
    11.4  信息价值的测算
    思考练习题
  12  抽样信息与贝叶斯决策
    12.1  贝叶斯定理与贝叶斯决策法则
    12.2  先验分析与预后验分析
    12.3  后验分析
    思考练习题
  13  效用理论与风险型决策
    13.1  期望损益值决策的局限
    13.2  效用曲线与决策者类型分析
    13.3  效用决策模式
    思考练习题
  14  多目标决策
    14.1  多目标决策的特点
    14.2  层次分析法
    14.3  模糊决策法
    思考练习题
  15  决策风险分析
    15.1  风险因素辨识的基本方法
    15.2  风险估计方法
    15.3  决策方案的敏感性分析
    思考练习题
Excel和SPSS在预测与决策中的应用
  16  Excel在预测与决策中的应用
    16.1  Excel概述
    16.2  公式与函数的应用
    16.3  数据分析工具的应用
    16.4  数组与矩阵的应用
  17  IBM SPSS Statistics 20.O简介与例解
    17.1  IBM SPSS Statistics 20.0简介
    17.2  例解
附录
参考文献