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内容大纲
本书是根据国家教育部发布的“预测方法与技术”和“决策理论与方法”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14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、回归分析预测方法、趋势外推预测方法、马尔可夫预测法、灰色系统预测、决策概述、确定型决策分析、风险型决策分析、不确定型决策、多目标决策分析、灰色决策模型和决策支持系统,并附有各章要点与学习要求和课程实验等内容。
本书内容深入浅出,通俗易懂,可以作为相关专业教科书,还可以作为政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和理工科学生学习管理预测与决策方法的自学参考书。 -
作者介绍
刘思峰，工学博士，西北工业大学教授、博士生导师，入选国家级领军人才和欧盟玛丽·居里国际学者计划。多次入选斯坦福大学全球Top 2%科学家榜单，2020年入选百度学术首期引文报告系统科学领域高被引作者榜第一名，2024年荣获Scholar GPS全球前0.05%终身顶级学者称号。主持完成国家级精品课程、国家级一流本科课程、国家精品教材、普通高等教育“十一五”国家级规划教材、“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材16项。2018年获高等教育国家级教学成果二等奖。 -
目录
上篇：预测方法与技术
第一章 预测概述
第一节 引言
第二节 预测的作用
第三节 预测的基本原则
第四节 预测的分类
第五节 预测的程序
第六节 预测的精度和价值
习题与思考题
第二章 定性预测方法
第一节 引言
第二节 市场调查预测法
第三节 专家预测法
第四节 主观概率法
第五节 预兆预测法
习题与思考题
第三章 时间序列平滑预测法
第一节 时间序列概述
第二节 移动平均法
第三节 指数平滑法
第四节 差分指数平滑法
第五节 自适应滤波法
习题与思考题
第四章 回归分析预测方法
第一节 引言
第二节 一元线性回归预测法
第三节 多元线性回归预测法
第四节 虚拟变量回归预测
第五节 非线性回归预测法
习题与思考题
第五章 趋势外推预测方法
第一节 指数曲线法
第二节 修正指数曲线法
第三节 生长曲线法
第四节 包络曲线法
习题与思考题
第六章 马尔可夫预测法
第一节 马尔可夫链简介
第二节 商品销售状态预测
第三节 市场占有率预测
第四节 期望利润预测
习题与思考题
第七章 灰色系统预测
第一节 引言
第二节 序列算子与灰色信息挖掘
第三节 灰色预测模型
第四节 灰色预测技术
习题与思考题
下篇：决策理论与方法
第八章 决策概述
第一节 决策分析的概念与特点
第二节 决策分析的分类与基本原则
第三节 决策分析的程序和步骤
第四节 决策分析的重要性
第五节 决策者的素质与能力
第六节 决策咨询专家的作用
习题与思考题
第九章 确定型决策分析
第一节 确定型决策分析概述
第二节 盈亏决策分析
第三节 多方案投资决策
习题与思考题
第十章 风险型决策分析
第一节 风险型决策的期望准则及其应用
第二节 决策树分析方法
第三节 贝叶斯决策方法
第四节 效用决策方法
习题与思考题
第十一章 不确定型决策
第一节 不确定型决策的基本概念
第二节 乐观决策准则
第三节 悲观决策准则
第四节 折中决策准则
第五节 等可能性决策准则
第六节 后悔决策准则
习题与思考题
第十二章 多目标决策分析
第一节 多目标决策分析概述
第二节 层次分析方法
第三节 数据包络分析方法
习题与思考题
第十三章 灰色决策模型
第一节 灰色决策的基本概念
第二节 灰靶决策
第三节 基于混合可能度函数的灰色聚类决策模型
第四节 多目标加权智能灰靶决策模型
习题与思考题
第十四章 决策支持系统
第一节 决策支持系统概述
第二节 决策支持系统的构成
第三节 决策支持系统的设计与实施
第四节 决策支持系统案例
第五节 决策支持系统相关技术
习题与思考题
课程实验
实验一 时间序列平滑预测
实验二 一元线性回归预测
实验三 多元线性回归预测
实验四 含有虚拟变量的回归模型预测
实验五 非线性回归模型预测
实验六 灰色系统建模软件登录与数据输入
实验七 灰色预测模型建模软件应用
实验八 灰色聚类评估模型建模软件应用
实验九 多目标加权灰靶决策模型建模软件应用
实验十 多目标决策实验
实验十一 决策支持系统实验
参考文献
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