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內容簡介： 本书是具有工科背景的管理类研究生学习预测与决策的一本教材和参考书。书中采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测jin确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用值理论与展望理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法与评价。书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需高等数学、线性代数与概率统计基础知识。 目錄： 序 第2版前言 第1版前言 教学建议 第1章预测概述 1.1预测的基本概念 1.1.1预测科学的产生 1.1.2预测的定义 1.1.3预测的可能性 1.1.4预测的不准确性 1.1.5预测的基本功能 1.2预测的基本原理与步骤 1.2.1预测的基本原理 1.2.2预测的一般步骤 1.3预测资料的收集与预处理 1.3.1确定数据收集的目的 1.3.2设计数据收集方案 1.3.3数据的收集与整理 1.3.4对数据进行分析与预处理 1.4预测方法的分类 1.4.1预测方法的分类体系与常用方法 1.4.2预测方法的选择 1.5预测误差与预测精确性的衡量 1.5.1预测误差 1.5.2预测精确性的衡量指标 1.6预测结果的分析与评价 1.6.1预测模型的评价 1.6.2预测结果的分析与反思 本章小结 思考与练习 第2章非模型预测方法 2.1专家预测法 2.1.1个人判断法 2.1.2专家会议法 2.1.3专家意见汇总预测法 2.1.4头脑风暴法 2.1.5德尔菲法 2.2指标预测法与类比法 2.2.1指标预测法 2.2.2类比法 2.3概率预测法 2.3.1主观概率法 2.3.2交叉影响分析法 本章小结 思考与练习 目录 预测与决策教程 第3章确定型时间序列预测方法 3.1时间序列与时间序列分析概述 3.1.1时间序列的含义 3.1.2时间序列分析 3.1.3时间序列分析方法的分类 3.1.4确定型时间序列预测方法概述 3.2移动平均法 3.2.1一次移动平均法 3.2.2二次移动平均法 3.3指数平滑法 3.3.1一次指数平滑法 3.3.2二次指数平滑法 3.3.3讨论 3.4季节指数法 3.5时间序列分解法 3.5.1各因素的确定 3.5.2根据分解法进行预测 3.5.3对分解法的进一步说明 3.6基于SPSS软件的确定型时间序列分析与预测 本章小结 思考与练习 第4章随机型时间序列预测方法 4.1随机型时间序列模型 4.1.1随机时间序列 4.1.2自回归（AR）模型 4.1.3移动平均（MA）模型 4.1.4自回归移动平均（ARMA）模型 4.1.5求和自回归移动平均（ARIMA）模型 4.1.6季节性模型 4.2ARMA模型的相关分析 4.2.1AR（p）序列的自相关函数 4.2.2MA（q）序列的自相关函数 4.2.3ARMA（p，q） 序列的自相关函数 4.2.4偏相关函数 4.3模型的识别 4.3.1样本自相关函数与样本偏相关函数 4.3.2模型识别 4.4ARMA模型的参数估计 4.4.1矩估计方法 4.4.2最小二乘估计 4.4.3方法的比较 4.5模型的检验与预报 4.5.1模型的检验 4.5.2模型的改进 4.5.3模型的预报 4.6案例41分析 本章小结 思考与练习 第5章马尔可夫预测方法 5.1马尔可夫分析的基本原理 5.1.1马尔可夫链 5.1.2状态转移矩阵 5.1.3稳态概率矩阵 5.2马尔可夫预测的应用 5.2.1市场占有率的预测 5.2.2期望报酬预测 本章小结 思考与练习 第6章灰色预测方法 6.1灰色预测的概念 6.1.1灰色系统及灰色预测 6.1.2序列生成算子 6.2灰色系统建模 6.2.1GM1,1模型 6.2.2GM1,1模型检验 6.2.3GM1,1残差模型 6.3数列预测 6.4区间预测 6.5灾变预测 本章小结 思考与练习 第7章决策概述 7.1决策的概念 7.2决策过程与决策分析 7.2.1决策过程 7.2.2决策分析 7.3决策的基本类型 7.4决策分析的特点、历史及新进展 7.4.1决策分析的特点 7.4.2决策分析的发展历史 7.4.3决策分析的新进展 本章小结 思考与练习 第8章期望效用理论 8.1期望收益值 8.1.1期望收益值准则 8.1.2期望收益值作为决策准则存在的一些问题 8.2行为假设与偏好关系 8.3效用函数及其确定 8.3.1效用函数的定义 8.3.2效用函数的确定 8.3.3LA模拟法 8.4主观期望效用值理论 8.4.1主观概率与客观概率 8.4.2主观概率的判断 本章小结 思考与练习 第9章单目标决策分析 9.1风险型决策 9.1.1风险型决策问题分析的基本思路 9.1.2风险型决策问题的数学模型 9.1.3风险型决策问题的分析方法 9.1.4多级决策问题的分析方法 9.2非确定型决策 9.2.1悲观准则 9.2.2乐观准则 9.2.3赫威兹准则 9.2.4后悔值准则 9.2.5等概率准则 9.2.6五种决策准则的比较 9.3概率排序型决策 9.3.1期望后果值的极值 9.3.2利用期望值极值进行决策 9.3.3优势条件 本章小结 思考与练习 第10章多目标决策分析 10.1基本概念 10.2决策方法 10.2.1化多目标为单目标的方法 10.2.2重排次序法 10.2.3分层序列法 10.3多目标风险决策分析模型 10.4有限个方案多目标决策问题的分析方法 10.4.1基本结构 10.4.2决策矩阵的规范化 10.4.3确定权的方法 10.5层次分析法（AHP） 10.5.1多级递阶结构 10.5.2判断矩阵 10.5.3相对重要度及判断矩阵的最大特征值λmax的计算 10.5.4相容性判断 10.5.5综合重要度的计算 10.5.6案例101分析 10.6网络分析法（ANP） 10.6.1网络结构 10.6.2无权重超矩阵与加权超矩阵 10.6.3极限超矩阵 10.6.4ANP应用软件——超级决策（SD）软件 本章小结 思考与练习 第11章决策方法拓展、选择与评价 11.1决策方法的拓展 11.1.1模糊决策法 11.1.2群决策方法 11.1.3灰色决策方法 11.1.4粗糙集决策方法 11.1.5决策支持系统 11.2决策方法的选择 11.2.1决策方法选择影响因素 11.2.2决策方法的比较评价 11.3决策方案的评价与实施 11.3.1决 內容試閱： 第2版前言 本书自2012年6月第一次出版，至今已有6年多了。6年间，本书被评为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，我们开设的“预测与决策”课程于2016年6月被教育部授予“国家级精品资源共享课”称号。根据读者的反馈信息，本书得到了各高校相关任课教师和学生的普遍认可。 随着对预测与决策理论、方法的不断深入研究，一些新的内容需要补充到教材之中，同时，由于教学计划的修订及篇幅所限，部分内容需要删除；而教材的形态也需要随着信息技术的发展，不断适应当前环境下教师教学、学生学习的需求。鉴于此，编者于2017年年底启动了新版教材的修订工作。具体修订内容如下： 删除了第1版中第3章“回归预测方法”、第12章“动态决策分析”以及第7章“预测精确性与预测评价”（部分内容并入第1章），新增“灰色预测方法”和“应用案例”两章，在“决策方法拓展、选择与评价”这一章中增加了“灰色决策方法”“粗糙集决策方法”和“决策支持系统”的内容。 本书以准确、实用、实时为导向，改正了第1版中存在的错误，删减了过时的内容，修改了不全面、不准确的内容，补充了本领域的一些新思想、新方法、新技术，梳理了全书的例题、习题以及案例，选用了新数据和新案例。 本书共12章。参与第2版修订的人员有：西安电子科技大学李华教授、刘云副教授、惠调艳副教授、王剑讲师、王方讲师和吴爱萍，复旦大学胡奇英教授及柳心怡。李华教授和胡奇英教授担任主编。其中，刘云负责第1章、第9章的修订和1115节的编写，惠调艳负责第2章、第7章、第11章的修订及1114节的编写，王剑负责第3章、第10章的修订以及122节案例的编写，吴爱萍负责第4章、第5章及第8章的修订，王方负责第6章以及1113节的编写，李华负责121节的编写，胡奇英、柳心怡负责123节的编写。刘云、吴爱萍完成全书的修订统稿工作。 鉴于时间与水平所限，书中难免有不当之处，恳请读者批评指正。 李华（西安电子科技大学） 胡奇英（复旦大学） 第1版前言 预测是凭借过去与现在而对未来的预计，决策则是根据对未来的预测而在若干种未来中选择一种。在我们的生活与工作中，随处可见预测与决策。比如，我们需要预计我们在大学期间努力学习与不努力学习对我们自己未来的影响会是怎样的，依此，我们需要选择在大学期间是努力学习，还是不努力学习。 现代社会已经到了一个比较复杂的时期，而且还将更加复杂下去。经济的全球化，科学技术水平的不断提高，人们交流的便利性使得人际网络越来越复杂，如此等等；同时，社会、经济、科技的发展与变化更加快速。这一切都使得人们对于未来的关注程度越来越高，预测在人们的生活与工作中的地位也越来越重要。同时，决策的正确性也变得越来越重要，一个错误的决策可能让我们多走很多弯路，浪费很多宝贵的大好时光，甚至会造成不可挽回的巨大损失。随着信息技术与互联网的发展，有越来越多的数据可供我们使用；我们也将越来越离不开这些数据，甚至将成为数据的一部分。因此，运用预测与决策的方法，特别是基于数据与模型的方法，将变得越来越方便与重要。 本书将给出预测与决策的一个概貌。在预测部分，首先对预测的基本概念、原理和方法予以概述（第1章）。其次，介绍一些非模型预测方法（第2章），如专家预测法、指标预测法、概率预测法等。在定量的预测方法中，着重介绍时间序列法与趋势外推法。本书介绍的时间序列法，是从单个变量的过去来推测其未来，所以是纵向的，其中包括回归预测方法（第3章）、确定型时间序列预测方法（第4章）、随机型时间序列预测方法（第5章）及其特例马尔可夫预测方法（第6章）。最后，讨论各种预测方法的适用范围与其精确性，在此基础上讨论预测精确性与预测评价（第7章）。在运用预测方法时，这是最后的把关：只有通过了预测的评价，才能较为放心地去使用预测所得到的结论。 在决策部分，首先给出关于决策的一个概述（第8章），讨论决策理论的基础：期望效用理论与前景理论（第9章）。然后讨论最为简单的一类决策，即单目标决策分析（第10章）。对于多目标决策分析，介绍一般的决策方法，特别对层次分析法和网络分析法做了介绍（第11章）。其中，我们遵循从简单到复杂这样一种可运用于日常生活之中的动态分析思想。而在第12章，专门对动态决策分析进行讨论。在第13章，介绍决策方法的拓展、决策方法的选择以及决策方案的评价与实施。各章均配有案例及大量例题，并附有适量的思考与练习题。其中，带有“*”号的题目难度较大，可供灵活选用。 本书是我们根据多年的教学体会，经过多次修订而成的。1991年，胡奇英教授率先在西安电子科技大学经济管理学院为本科生开设了“预测与决策”课程，设计了课程的内容体系，并于1993年编写了《预测与决策》讲义，由校教材科内部印刷供学生使用。所编讲义是国内最早的教材（讲义）之一。随着课程内容的更新，从1998年开始，我们共同在原讲义的基础上编写了《预测与决策》教材，于2005年正式出版。该教材获得西安电子科技大学第十届优秀教材二等奖。作者先后承担了本科生、研究

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