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第一章 绪论 1

1.1 预测在管理和决策中的作用 1

1.2 预测技术的历史发展和现状 3

1.3 预测方法的分类 6

1.4 预测的基本步骤 8

第二章 定量预测技术概论 11

2.1 历史数据的基本模式 11

2.2 预测模型的基本结构 13

2.3 定量预测的基本假设 15

2.4 数理统计的基本知识 19

第三章 趋势分析法 34

3.1 几种典型的趋势模型 35

3.2 灰色动态模型 39

3.3 组合增长模型 42

3.4 其它趋势模型 46

3.5 最小二乘法与参数估计 48

3.6 模型选择和应用实例 56

第四章 确定型时间序列分析 69

4.1 滑动平均技术 69

4.2 指数平滑技术 73

4.3 序列的模式分解 82

4.4 模型的检验和选择 87

第五章 回归分析法 92

5.1 一元线性回归分析 93

5.2 多元线性回归分析 108

5.3 非线性回归分析 120

5.4 主成分回归分析 124

5.5 若干应用实例 130

第六章 随机型时间序列分析 138

6.1 ARMA模型的基本形式 138

6.2 ARMA模型的等价形式 143

6.3 ARMA模型的识别 150

6.4 ARMA模型的参数估计 160

6.5 模型的检验和诊断 169

6.6 预处理技术和数据平稳化 173

6.7 时间序列的预测 178

第七章 人口预测与控制模型 191

7.1 人口发展的数学模型 192

7.2 模型求解和人口预测 194

7.3 人口发展过程的控制 201

7.4 应用实例 204

第八章 投入产出分析预测法 208

8.1 投入产出分析的基本概念 209

8.2 投入产出模型的基本形式 214

8.3 投入产出系数的修订和预测 221

8.4 利用投入产出模型进行预测 230

第九章 经济计量模型预测法 249

9.1 单方程经济计量模型 249

9.2 联立方程模型的基本概念 255

9.3 联立方程模型的识别 261

9.4 联立方程模型的估计和检验 266

9.5 利用经济计量模型进行预测 273

第十章 提高预测质量的途径 275

10.1 各种预测方法的优缺点 276

10.2 方法的选择和情况的选择 278

10.3 参数估计方法的选择 283

10.4 拟合准则的选择 290

10.5 模型组合与预测组合 295

10.6 预测支持系统的开发 300

附录1 统计检验表 306

附录2 几个实用的计算机程序 314

参考文献 338

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