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基本信息

书名：商务预测方法(修订版)

定价：36.00元

作者：王玉荣著

出版社：北京对外经济贸易大学出版社有限责任公司

出版日期：2009-09-01

ISBN：9787811344271

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

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内容提要

本书由长期从事工商管理教育的教师编写而成，定位于高等院校工商管理教育的教材，价值适中。全书共分十章，内容包括：商务预测概述，移动平均及指数平滑预测法，趋势外推预测法，季节变动预测法，因素预测方法一——截面数据简单线性回归，因素预测法二——截面数据的多元回归，因素预测法三——时间序列的回归分析，Logistic回归，定性预测，博克斯-詹金斯预测法。

目录

章 商务预测概述
节 商务预测的涵义与内容
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 商务预测度的测定
第二章 移动平均及指数平滑预测法
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 霍尔特一温特（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
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
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
节 简单线性回归概述
第二节 参数风、卢。的小二乘估计
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
节 多元线性回归模型概述
第二节 参数β0、β1、β2、β3...βk的小二乘估计
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
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项的自相关性
第八章 Logistic回归
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
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
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
附表 常用的统计量的分布表
参考书目

作者介绍

文摘

序言