　　《预测方法与技术（第2版）》是根据国家教育部发布的“预测方法与技术”课程教学基本要求，为高等院校经济、管理类专业编写的一本教科书，是在作者多年讲授有关课程和从事相关课题研究的基础上凝练而成的。全书共分12章，主要内容包括预测概述、定性预测方法、时间序列平滑预测法、一元线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型、趋势外推预测方法、马尔柯夫预测法、序列算子与灰色信息挖掘、灰色系统模型、灰色系统预测以及常用预测软件简介等。后一部分是课程实验。
　　在书稿撰写过程中，作者始终坚持读者至上的原则。在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出、通俗易懂，易于自学。对预测方法和应用技术的讨论，则力求清晰、详尽而不累赘。因此，《预测方法与技术（第2版）》不仅适合作为经济、管理类专业本科生的专业课教材，而且是一本适宜于政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和大学理工科学生学习现代预测方法与技术的自学参考书。

第一章预测概述
1.1 引言
1.2 预测的作用
1.3 预测的基本原则
1.4 预测的分类
1.5 预测的程序
1.6 预测的精度和价值
练习题

第二章定性预测方法
2.1 引言
2.2 市场调查预测法
2.3 专家预测法
2.4 主观概率法
2.5 预兆预测法
练习题

第三章时间序列平滑预测法
3.1 时间序列概述
3.2 移动平均法
3.3 指数平滑法
3.4 差分指数平滑法
3.5 自适应过滤法
3.6 ARMA模型简介
练习题

第四章一元线性回归模型
4.1 引言
4.2 一元线性回归模型及其假设条件
4.3 模型参数的估计
4.4 估计量的统计特性
4.5 回归方程的检验
4.6 预测区间
4.7 几个应当注意的问题
4.8 一元线性回归模型的应用
练习题

第五章多元线性回归模型
5.1 多元线性回归模型及其假设条件
5.2 模型参数的估计
5.3 回归系数向量估计值B的统计性质
5.4 多元线性回归模型的检验
5.5 含有虚拟变量的回归模型
5.6 自变量的选择
5.7 若干问题讨论
5.8 多元线性回归模型的应用
练习题

第六章非线性回归模型
6.1 非线性回归模型的形式及其分类
6.2 直接换元法
6.3 间接换元法
6.4 非线性回归模型的线性逼近
6.5 非线性回归模型的应用
练习题

第七章趋势外推预测方法
7.1 指数曲线法
7.2 修正指数曲线法
7.3 生长曲线法
7.4 包络曲线法
练习题

第八章马尔柯夫预测法
8.1 马尔柯夫链简介
8.2 商品销售状态预测
8.3 市场占有率预测
8.4 期望利润预测
练习题

第九章序列算子与灰色信息挖掘
9.1 引言
9.2 冲击扰动系统与缓冲算子
9.3 实用缓冲算子的构造
9.4 均值算子
9.5 准光滑序列与级比算子
9.6 累加算子与累减算子
9.7 累加生成序列的灰指数规律
练习题

第十章灰色系统模型
10.1 GM（1，1）模型的基本形式
10.2 残差GM（1，1）模型
10.3 GM（1，1）模型群
10.4 GM（1，1）模型的适用范围
10.5 灰色Vethulst模型
10.6 GM（0，N）模型
10.7 GM（1，N）模型
练习题

第十一章灰色系统预测
11.1 引言
11.2 数列预测
11.3 区间预测
11.4 灰色灾变预测
11.5 波形预测
练习题

第十二章常用预测软件简介
12.1 SPSS软件简介
12.2 灰色系统建模软件7.O简介

课程实验
实验一 SPSS软件的基本操作
实验二时间序列预测
实验三一元线性回归预测
实验四多元线性回归预测
实验五含有虚拟变量的回归模型预测
实验六非线性回归模型预测
实验七灰色系统建模软件登录
实验八软件下载与数据输入
实验九缓冲算子计算软件应用
实验十灰色预测模型建模软件应用
实验十一灰色关联分析模型建模软件应用
实验十二灰色聚类评估模型建模软件应用
实验十三多目标加权灰靶决策模型建模软件应用
附表1 标准正态分布表
附表2 f分布表
附表3 F分布表（a=0.01）
附表4 F分布表（a=O.05）
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