商務(wù)預(yù)測(cè)方法（第三版）

定　價(jià)：￥36.00

作　者：	王玉榮著
出版社：	對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	工商管理精品系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787566311276	出版時(shí)間：	2014-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	278	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　商務(wù)預(yù)測(cè)方法可以分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)，《工商管理精品系列教材：商務(wù)預(yù)測(cè)方法（第三版）》比較詳細(xì)地介紹了定量預(yù)測(cè)方法，具體有：移動(dòng)平均與指數(shù)平滑法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、因素預(yù)測(cè)法及博克斯-詹金斯預(yù)測(cè)法。作者在介紹每一種預(yù)測(cè)方法時(shí)，重點(diǎn)突出以下幾個(gè)特點(diǎn)：1.內(nèi)容全面，既有定量預(yù)測(cè)，也有定性預(yù)測(cè)；既有較簡(jiǎn)單的指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法，也有較高級(jí)的ARIMA預(yù)測(cè)法。2.突出介紹每一種預(yù)測(cè)方法的適用條件。針對(duì)一個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)，選擇合適的預(yù)測(cè)模型。3.強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用。建立預(yù)測(cè)模型，必須對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這就必須借助于數(shù)據(jù)分析軟件才能完成?！豆ど坦芾砭废盗薪滩模荷虅?wù)預(yù)測(cè)方法（第三版）》詳細(xì)介紹了如何應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS建立每種預(yù)測(cè)模型。4.理論聯(lián)系實(shí)際?！豆ど坦芾砭废盗薪滩模荷虅?wù)預(yù)測(cè)方法（第三版）》在介紹每一種預(yù)測(cè)方法的同時(shí)，引用了大量的實(shí)際事例，以便讀者對(duì)預(yù)測(cè)方法更易掌握。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《商務(wù)預(yù)測(cè)方法（第三版）》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一章商務(wù)預(yù)測(cè)概述
第一節(jié) 商務(wù)預(yù)測(cè)的含義與內(nèi)容
第二節(jié) 商務(wù)預(yù)測(cè)的分類及其選擇
第三節(jié) 商務(wù)預(yù)測(cè)的步驟
第四節(jié) 商務(wù)預(yù)測(cè)精確度的測(cè)定
第二章移動(dòng)平均及指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法
第一節(jié) 時(shí)間序列的類型及預(yù)測(cè)模型的選擇
第二節(jié) 樸素預(yù)測(cè)法及簡(jiǎn)單平均數(shù)預(yù)測(cè)法
第三節(jié) 移動(dòng)平均法
第四節(jié) 簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法
第五節(jié) 霍爾特(Holt)雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法
第六節(jié) 霍爾特-溫特(Holt-Winters)指數(shù)平滑法
第七節(jié) 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型的擴(kuò)展
附錄2.1用SPSS進(jìn)行指數(shù)平滑
第三章趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 長(zhǎng)期趨勢(shì)模型的種類
第三節(jié) 趨勢(shì)模型判斷的方法
第四節(jié) 線性趨勢(shì)模型參數(shù)的估計(jì)
第五節(jié) 二項(xiàng)式及指數(shù)曲線趨勢(shì)模型的估計(jì)
第六節(jié) 龔珀茲曲線模型及皮爾曲線模型的估計(jì)
附錄3.1用SPSS及Excel進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)
第四章季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 無(wú)趨勢(shì)的季節(jié)預(yù)測(cè)模型
第三節(jié) 帶趨勢(shì)的季節(jié)性加法預(yù)測(cè)模型
第四節(jié) 帶趨勢(shì)的季節(jié)性乘法預(yù)測(cè)模型
附錄4.1用SPSS計(jì)算季節(jié)指數(shù)
第五章因素預(yù)測(cè)方法一——截面數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單線性回歸
第一節(jié) 簡(jiǎn)單線性回歸概述
第二節(jié) 參數(shù)βo、β的最小二乘估計(jì)
第三節(jié) 估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差
第四節(jié) 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和可決系數(shù)
第五節(jié) 計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果的解釋
第六節(jié) 預(yù)測(cè)
第七節(jié) 殘差分析（ei=yi-yi）
第八節(jié) 簡(jiǎn)單線性回歸模型預(yù)測(cè)的實(shí)例
附錄5.1用SPSS建立簡(jiǎn)單線性回歸預(yù)測(cè)模型
第六章因素預(yù)測(cè)法二——截面數(shù)據(jù)的多元回歸
第一節(jié) 多元線性回歸模型概述
第二節(jié) 參數(shù)、β0、β1、β2、β3βk的最小二乘估計(jì)
第三節(jié) 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
第四節(jié) 殘差分析——異方差檢驗(yàn)
第五節(jié) 假設(shè)5-多重共線性的檢驗(yàn)
第六節(jié) 預(yù)測(cè)
第七節(jié) 選擇自變量的方法
第八節(jié) 自變量中帶定性變量的回歸模型
第九節(jié) 奇異值與影響點(diǎn)的確定
附錄6.1用SPSS建立多元線性回歸預(yù)測(cè)模型
第七章因素預(yù)測(cè)法三——時(shí)間序列的回歸分析
第一節(jié) 一個(gè)例子
第二節(jié) 自相關(guān)
第三節(jié) 消除自相關(guān)的方法
第四節(jié) 利用多元回歸擬合具有季節(jié)變動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)
附錄7.1用SPSS診斷回歸預(yù)測(cè)模型中的隨機(jī)項(xiàng)的自相關(guān)性
第八章 Logistic回歸
第一節(jié) Logistic回歸理論概述
第二節(jié) 二項(xiàng)Logistic回歸模型介紹
第三節(jié) 二項(xiàng)Logistic回歸方程系數(shù)解釋及檢驗(yàn)
第四節(jié) 二項(xiàng)Logistic回歸應(yīng)用實(shí)例
第五節(jié) 其他情形的Logistic回歸
附錄8.1用SPSS進(jìn)行Logistic回歸分析
第九章定性預(yù)測(cè)
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 頭腦風(fēng)暴預(yù)測(cè)法
第三節(jié) 經(jīng)驗(yàn)判斷預(yù)測(cè)法
第四節(jié) 專家會(huì)議法
第五節(jié) 德?tīng)柗祁A(yù)測(cè)法
第六節(jié) 主觀概率預(yù)測(cè)法
第七節(jié) 產(chǎn)品生命周期預(yù)測(cè)法
第八節(jié) 市場(chǎng)景氣預(yù)測(cè)法
第十章博克斯-詹金斯預(yù)測(cè)法