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商务预测方法-修订版 内容简介
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。
商务预测方法-修订版 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 商务预测精确度的测定
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随机项的自相关性
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
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