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国家精品课配套教材
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| 內容簡介： |
本书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、回归预测方法、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精确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用理论与前景理论、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拓展、选择与评价。为方便学生学习，书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。
本书可作为管理、经济类各专业本科生教材，也可用于研究生教学；同时，还可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可供具有大学数学基础，从事管理工作的相关人员参考。
本书可作为管理、经济类各专业本科生教材，也可用于研究生教学；同时，还可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可供具有大学数学基础，从事管理工作的相关人员参考。
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| 關於作者： |
李华，西安电子科技大学经济管理学院教授、博士生导师。主要从事决策分析、工业工程、服务系统管理等方面的研究与教学工作，主持或参与完成政府各类科学基金项目以及企业园区管理咨询项目20余项，在中外学术期刊上发表过不少有影响的论文。出版有《预测与决策》、《服务外包系统管理》、《基于信息技术的服务外包》等教材与专著多部，是国家精品课程“预测与决策”的课程负责人。
胡奇英，复旦大学管理学院教授、博士生导师。主要从事动态决策与控制、风险管理、收益管理、网上拍卖、供应链管理等方面的研究与教学工作，自1990年至今共承担国家自然科学基金项目8项，被SCI收录论文34篇，出版专著4部、教材5部。其中1部专著在世界著名的Springer出版社出版，获省部级科技进步奖2项、优秀教育成果奖1项。曾获得政府特殊津贴和霍英东教育基金会高校青年教师一等奖。
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| 目錄：
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序一
序二
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 预测方法选择的影响因素
本章小结
思考与练习
第2章 非模型预测方法
2.1 专家预测法概述
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
第3章 回归预测方法
3.1 引言
3.1.1 相关分析
3.1.2 回归分析
3.2 一元线性回归预测方法
3.2.1 一元线性回归模型
3.2.2 一元线性回归模型的显著性检验
3.2.3 一元线性回归预测
3.3 多元线性回归预测法
3.3.1 多元线性回归模型
3.3.2 多元线性回归模型的显著性检验
3.3.3 多元线性回归预测
3.3.4 多元线性回归分析中的多重共线性
3.3.5 多元线性回归分析中的序列相关
3.4 非线性回归预测
本章小结
思考与练习
第4章 确定型时间序列预测方法
4.1 时间序列与时间序列分析概述
4.1.1 时间序列的含义
4.1.2 时间序列分析
4.1.3 时间序列分析方法的分类
4.1.4 确定型时间序列预测方法概述
4.2 移动平均法
4.2.1 一次移动平均法
4.2.2 二次移动平均法
4.3 指数平滑法
4.3.1 一次指数平滑法
4.3.2 二次指数平滑法
4.3.3 讨论
4.4 季节指数法
4.5 时间序列分解法
4.5.1 各因素的确定
4.5.2 根据分解法进行预测
4.5.3 对分解法的进一步说明
4.6 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5章 随机型时间序列预测方法
5.1 随机型时间序列模型
5.1.1 时间序列
5.1.2 自回归AR模型
5.1.3 移动平均（MA）模型
5.1.4 自回归移动平均（ARMA）模型
5.1.5 求和自回归移动平均ARIMA模型
5.1.6 季节性模型
5.2 ARMA模型的相关分析
5.2.1 ARp序列的自相关函数
5.2.2 MAq序列的自相关函数
5.2.3 ARMAp，q序列的自相关函数
5.2.4 偏相关函数
5.3 模型的识别
5.3.1 样本自相关函数与样本偏相关函数
5.3.2 模型识别
5.4 ARMA模型的参数估计
5.4.1 矩估计方法
5.4.2 最小二乘估计
5.4.3 极大似然估计法
5.4.4 方法的比较
5.5 模型的检验与预报
5.5.1 模型检验
5.5.2 模型的改进
5.5.3 模型预报
5.6 案例5?1分析
本章小结
思考与练习
第6章 马尔可夫预测方法
6.1 马尔可夫分析的基本原理
6.1.1 马尔可夫链
6.1.2 状态转移矩阵
6.1.3 稳态概率矩阵
6.2 马尔可夫预测的应用
6.2.1 市场占有率的预测
6.2.2 期望报酬预测
本章小结
思考与练习
第7章 预测精确性与预测评价
7.1 预测方法的选择
7.1.1 预测方法最适合的时间范围
7.1.2 数据模式
7.1.3 费用
7.1.4 准确性
7.1.5 适用性
7.2 预测的精确性
7.2.1 准确的预测
7.2.2 预测的误差
7.2.3 预测精确性的衡量指标
7.2.4 预测监控
7.3 预测结果的分析与评价
7.3.1 预测模型的评价
7.3.2 预测结果的分析与反思
本章小结
思考与练习
第8章 决策概述
8.1 决策的概念
8.2 决策过程与决策分析
8.2.1 决策过程
8.2.2 决策分析
8.3 决策的基本类型
8.4 决策分析的内容、特点及历史
8.4.1 决策分析的内容
8.4.2 决策分析的特点
8.4.3 决策分析的历史
本章小结
思考与练习
第9章 期望效用理论与前景理论
9.1 期望收益值
9.1.1 期望收益值准则
9.1.2 应用期望收益值作为决策准则存在的一些问题
9.2 行为假设与偏好关系
9.3 效用函数及其确定
9.3.1 效用函数的定义
9.3.2 效用函数的确定
9.3.3 L?A模拟法
9.4 主观期望效用值理论
9.4.1 主观概率与客观概率
9.4.2 主观概率的判断
9.5 前景理论
9.5.1 期望理论与实际决策的不一致
9.5.2 前景理论框架
本章小结
思考与练习
第10章 单目标决策分析
10.1 风险型决策分析
10.1.1 风险型决策分析的基本思想
10.1.2 风险型决策问题的数学模型
10.1.3 风险型决策问题的分析方法
10.1.4 多级决策问题的分析方法
10.2 非确定型决策
10.2.1 悲观准则
10.2.2 乐观准则
10.2.3 赫威兹准则
10.2.4 后悔值准则
10.2.5 等概率准则
10.2.6 五种决策准则的比较
10.3 概率排序型决策
10.3.1 期望后果值的极值
10.3.2 利用期望值极值进行决策
10.3.3 优势条件
本章小结
思考与练习
第11章 多目标决策分析
11.1 基本概念
11.2 决策方法
11.2.1 化多目标为单目标的方法
11.2.2 重排次序法
11.2.3 分层序列法
11.3 多目标风险决策分析模型
11.4 有限个方案多目标决策问题的分析方法
11.4.1 基本结构
11.4.2 决策矩阵的规范化
11.4.3 确定权的方法
11.5 层次分析法（AHP）
11.5.1 多级递阶结构
11.5.2 判断矩阵
11.5.3 相对重要度及判断矩阵的最大特征值λmax的计算
11.5.4 相容性判断
11.5.5 综合重要度的计算
11.5.6 算例
11.6 网络分析法（ANP）
11.6.1 网络结构
11.6.2 无权重超矩阵与加权超矩阵
11.6.3 极限超矩阵
11.6.4 ANP应用软件-超级决策软件（SD）
11.6.5 算例
本章小结
思考与练习
第12章 动态决策分析
12.1 单阶段决策的表述
12.2 确定型动态决策
12.3 马氏型动态决策
12.3.1 马氏决策过程模型
12.3.2 最优方程与最优策略
12.4 应用
12.4.1 产品定价
12.4.2 体育比赛
12.4.3 最优选择
12.4.4 一个期权执行问题
本章小结
思考与练习
第13章 决策方法拓展、选择与评价
13.1 决策方法的拓展
13.1.1 模糊决策法
13.1.2 群决策方法
13.1.3 决策支持系统
13.2 决策方法的选择
13.2.1 决策方法选择影响因素
13.2.2 决策方法的比较评价
13.3 决策方案的评价与实施
13.3.1 决策方案的评价
13.3.2 决策方案的实施
本章小结
思考与练习
附录
附表A标准正态分布函数值表
附表Bt分布表
附表CF分布表
附表DDW检验临界值表
参考文献
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| 內容試閱：
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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将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愈来愈为重要。同时，决策的正确性也变得越来越为重要，一个决策错误可能让我们自己多走很多弯路，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，我们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的精确性与预测评价（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，首先给出了关于决策的一个概述（第8章），讨论了决策理论的基础：期望效用值理论与前景理论（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，介绍了一般的决策方法，特别对层次分析法和网络分析法作了介绍（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，我们专门对动态决策分析进行了讨论。在第13章，介绍了决策方法的拓展、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年教材正式出版。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、研究生以及MBA、网络远程教育的“预测与决策”课程教学工作。
“预测与决策”课程2009年被评为陕西省的省级精品课程。2010年被评为国家级精品课程。结合建设省级精品课程和国家级精品课程“预测与决策”过程中的体会，我们进一步完善了课程体系，重新编著了这本《预测与决策教程》。全书分13章，第1、3、10章由刘云副教授撰写；第2、13章由惠调艳副教授撰写；第4、7、11章由王剑、李山副教授撰写；第5章由李华教授撰写；第6、8、9章由贾俊秀副教授撰写；第12章由胡奇英教授撰写。王方、荣翰君参加了部分章节的写作工作。全书由李华、胡奇英教授统筹。
在本书的编写过程中，大量的国内外参考文献都为我们提供了很大的帮助，在此，我们对参考和引用之文献的作者、一些无法在文献中列出的作者以及所有的读者表示衷心的感谢。
如果读者能够将本书所介绍的方法与思想运用到他们的生活之中，我们就十分欣慰了。如果读者能更进一步地将其运用到他们的研究与实践工作之中，乃是预测与决策这门学科的幸了事。
限于水平，书中不当之处在所难免，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）
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