商务预测方法(第3版)
￥36.00定价
作者： 王玉荣
出版时间：2014年9月
出版社：对外经济贸易大学出版社
获奖信息：工商管理精品系列教材
- 对外经济贸易大学出版社
- 9787566311276
- 97524
- 2014年9月
- 未分类
- 未分类
- F712
内容简介
商务预测方法可以分为定性预测和定量预测，王玉荣编著的《商务预测方法（第3版）》比较详细地介绍了定量预测方法，具体有：移动平均与指数平滑法、趋势预测法、因素预测法及博克斯-詹金斯预测法。作者在介绍每一种预测方法时，重点突出以下几个特点：
内容全面，既有定量预测，也有定性预测；既有较简单的指数平滑预测法，也有较高级的ARIMA预测法。
突出介绍每一种预测方法的适用条件。针对一个预测目标，选择合适的预测模型。
强调计算机的应用。建立预测模型，必须对大量的数据进行处理，这就必须借助于数据分析软件才能完成。本书详细介绍了如何应用统计分析软件SPSS建立每种预测模型。
理论联系实际。本书在介绍每一种预测方法的同时，引用了大量的实际事例，以便读者对预测方法更易掌握。
内容全面，既有定量预测，也有定性预测；既有较简单的指数平滑预测法，也有较高级的ARIMA预测法。
突出介绍每一种预测方法的适用条件。针对一个预测目标，选择合适的预测模型。
强调计算机的应用。建立预测模型，必须对大量的数据进行处理，这就必须借助于数据分析软件才能完成。本书详细介绍了如何应用统计分析软件SPSS建立每种预测模型。
理论联系实际。本书在介绍每一种预测方法的同时，引用了大量的实际事例，以便读者对预测方法更易掌握。
目录
第一章 商务预测概述
第一节 商务预测的含义与内容
第二节 商务预测的分类及其选择
第三节 商务预测的步骤
第四节 商务预测精确度的测定
第二章 移动平均及指数平滑预测法
第一节 时间序列的类型及预测模型的选择
第二节 朴素预测法及简单平均数预测法
第三节 移动平均法
第四节 简单指数平滑法
第五节 霍尔特（Holt）双参数线性指数平滑法
第六节 霍尔特-温特（Holt-Winters）指数平滑法
第七节 指数平滑预测模型的扩展
附录2.1 用SPSS进行指数平滑
第三章 趋势外推预测法
第一节 概述
第二节 长期趋势模型的种类
第三节 趋势模型判断的方法
第四节 线性趋势模型参数的估计
第五节 二项式及指数曲线趋势模型的估计
第六节 龚珀兹曲线模型及皮尔曲线模型的估计
附录3.1 用SPSS及Excel进行趋势预测
第四章 季节变动预测法
第一节 概述
第二节 无趋势的季节预测模型
第三节 带趋势的季节性加法预测模型
第四节 带趋势的季节性乘法预测模型
附录4.1 用SPSS计算季节指数
第五章 因素预测方法一——截面数据简单线性回归
第一节 简单线性回归概述
第二节 参数β0、β的最小二乘估计
第三节 估计的标准误差
第四节 回归方程的显著性检验和可决系数
第五节 计算机输出结果的解释
第六节 预测
第七节 残差分析（ei=yi-yi）
第八节 简单线性回归模型预测的实例
附录5.1 用SPSS建立简单线性回归预测模型
第六章 因素预测法二——截面数据的多元回归
第一节 多元线性回归模型概述
第二节 参数、β0、β1、β2、β3…βk的最小二乘估计
第三节 回归方程的显著性检验
第四节 残差分析——异方差检验
第五节 假设5-多重共线性的检验
第六节 预测
第七节 选择自变量的方法
第八节 自变量中带定性变量的回归模型
第九节 奇异值与影响点的确定
附录6.1 用SPSS建立多元线性回归预测模型
第七章 因素预测法三——时间序列的回归分析
第一节 一个例子
第二节 自相关
第三节 消除自相关的方法
第四节 利用多元回归拟合具有季节变动的时间序列数据
附录7.1 用SPSS诊断回归预测模型中的随机项的自相关性
第八章 Logistic回归
第一节 Logistic回归理论概述
第二节 二项Logistic回归模型介绍
第三节 二项Logistic回归方程系数解释及检验
第四节 二项Logistic回归应用实例
第五节 其他情形的Logistic回归
附录8.1 用SPSS进行Logistic回归分析
第九章 定性预测
第一节 概述
第二节 头脑风暴预测法
第三节 经验判断预测法
第四节 专家会议法
第五节 德尔菲预测法
第六节 主观概率预测法
第七节 产品生命周期预测法
第八节 市场景气预测法
第十章 博克斯-詹金斯预测法
第一节 概述
第二节 时间序列平稳性的识别方法
第三节 非平稳时间序列平稳化的方法
第四节 数据特点与模型的选择
第五节 模型的参数估计
第六节 模型的诊断
第七节 预测
第八节 案例分析
第九节 B-J预测法的优缺点
附录10.1 用SPSS建立ARIMA模型
参考书目
第一节 商务预测的含义与内容
第二节 商务预测的分类及其选择
第三节 商务预测的步骤
第四节 商务预测精确度的测定
第二章 移动平均及指数平滑预测法
第一节 时间序列的类型及预测模型的选择
第二节 朴素预测法及简单平均数预测法
第三节 移动平均法
第四节 简单指数平滑法
第五节 霍尔特（Holt）双参数线性指数平滑法
第六节 霍尔特-温特（Holt-Winters）指数平滑法
第七节 指数平滑预测模型的扩展
附录2.1 用SPSS进行指数平滑
第三章 趋势外推预测法
第一节 概述
第二节 长期趋势模型的种类
第三节 趋势模型判断的方法
第四节 线性趋势模型参数的估计
第五节 二项式及指数曲线趋势模型的估计
第六节 龚珀兹曲线模型及皮尔曲线模型的估计
附录3.1 用SPSS及Excel进行趋势预测
第四章 季节变动预测法
第一节 概述
第二节 无趋势的季节预测模型
第三节 带趋势的季节性加法预测模型
第四节 带趋势的季节性乘法预测模型
附录4.1 用SPSS计算季节指数
第五章 因素预测方法一——截面数据简单线性回归
第一节 简单线性回归概述
第二节 参数β0、β的最小二乘估计
第三节 估计的标准误差
第四节 回归方程的显著性检验和可决系数
第五节 计算机输出结果的解释
第六节 预测
第七节 残差分析（ei=yi-yi）
第八节 简单线性回归模型预测的实例
附录5.1 用SPSS建立简单线性回归预测模型
第六章 因素预测法二——截面数据的多元回归
第一节 多元线性回归模型概述
第二节 参数、β0、β1、β2、β3…βk的最小二乘估计
第三节 回归方程的显著性检验
第四节 残差分析——异方差检验
第五节 假设5-多重共线性的检验
第六节 预测
第七节 选择自变量的方法
第八节 自变量中带定性变量的回归模型
第九节 奇异值与影响点的确定
附录6.1 用SPSS建立多元线性回归预测模型
第七章 因素预测法三——时间序列的回归分析
第一节 一个例子
第二节 自相关
第三节 消除自相关的方法
第四节 利用多元回归拟合具有季节变动的时间序列数据
附录7.1 用SPSS诊断回归预测模型中的随机项的自相关性
第八章 Logistic回归
第一节 Logistic回归理论概述
第二节 二项Logistic回归模型介绍
第三节 二项Logistic回归方程系数解释及检验
第四节 二项Logistic回归应用实例
第五节 其他情形的Logistic回归
附录8.1 用SPSS进行Logistic回归分析
第九章 定性预测
第一节 概述
第二节 头脑风暴预测法
第三节 经验判断预测法
第四节 专家会议法
第五节 德尔菲预测法
第六节 主观概率预测法
第七节 产品生命周期预测法
第八节 市场景气预测法
第十章 博克斯-詹金斯预测法
第一节 概述
第二节 时间序列平稳性的识别方法
第三节 非平稳时间序列平稳化的方法
第四节 数据特点与模型的选择
第五节 模型的参数估计
第六节 模型的诊断
第七节 预测
第八节 案例分析
第九节 B-J预测法的优缺点
附录10.1 用SPSS建立ARIMA模型
参考书目
