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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。

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  前言
  第一章 预测概述 1
  第一节 引言 1
  第二节 预测的作用 3
  第三节 预测的基本原则 4
  第四节 预测的分类 7
  第五节 预测的程序 9
  第六节 预测的精度和价值 11
  习题与思考题 14
  第二章 定性预测方法 15
  第一节 引言 15
  第二节 市场调查预测法 16
  第三节 专家预测法 19
  第四节 主观概率法 28
  第五节 预兆预测法 33
  习题与思考题 41
  第三章 时间序列平滑预测法 44
  第一节 时间序列概述 44
  第二节 移动平均法 46
  第三节 指数平滑法 48
  第四节 差分指数平滑法 56
  第五节 自适应滤波法 58
  习题与思考题 60
  第四章 回归分析预测方法 62
  第一节 引言 62
  第二节 一元线性回归预测法 64
  第三节 多元线性回归预测法 74
  第四节 虚拟变量回归预测 84
  第五节 非线性回归预测法 87
  习题与思考题 90
  第五章 趋势外推预测方法 93
  第一节 指数曲线法 93
  第二节 修正指数曲线法 96
  第三节 生长曲线法 100
  第四节 包络曲线法 105
  习题与思考题 109
  第六章 马尔可夫预测法 110
  第一节 马尔可夫链简介 110
  第二节 商品销售状态预测 114
  第三节 市场占有率预测 116
  第四节 期望利润预测 119
  习题与思考题 121
  第七章 灰色系统预测 123
  第一节 引言 123
  第二节 序列算子与灰色信息挖掘 124
  第三节 灰色预测模型 131
  第四节 灰色预测技术 136
  习题与思考题 143
  第八章 决策概述 146
  第一节 决策分析的内涵及其基本要素 146
  第二节 决策分析的分类及其基本原则 150
  第三节 决策分析的基本步骤 154
  第四节 决策分析方法概述 155
  习题与思考题 158
  第九章 确定型决策分析 159
  第一节 确定型决策分析概述 159
  第二节 盈亏决策分析 162
  第三节 多方案投资决策 167
  习题与思考题 182
  第十章 风险型决策分析 185
  第一节 风险型决策的期望准则及其应用 185
  第二节 决策树分析方法 188
  第三节 贝叶斯决策方法 191
  第四节 效用决策方法 196
  习题与思考题 201
  第十一章 不确定型决策 203
  第一节 不确定型决策的基本概念 203
  第二节 乐观决策准则 204
  第三节 悲观决策准则 205
  第四节 折中决策准则 207
  第五节 等可能性决策准则 208
  第六节 后悔决策准则 209
  习题与思考题 211
  第十二章 多目标决策分析 212
  第一节 多目标决策分析概述 212
  第二节 层次分析方法 218
  第三节 数据包络分析方法 227
  习题与思考题 236
  第十三章 灰色决策模型 238
  第一节 灰色决策的基本概念 238
  第二节 灰靶决策 240
  第三节 基于混合可能度函数的灰色聚类决策模型 243
  第四节 多目标加权灰靶决策模型 246
  第五节 两阶段灰色决策模型 251
  习题与思考题 257
  第十四章 决策支持系统 259
  第一节 决策支持系统概述 259
  第二节 决策支持系统的构成 262
  第三节 决策支持系统的设计与实施 264
  第四节 决策支持系统案例 267
  第五节 决策支持系统相关技术 268
  习题与思考题 271
  课程实验 273
  实验一 时间序列平滑预测 273
  实验二 一元线性回归预测 276
  实验三 多元线性回归预测 277
  实验四 含有虚拟变量的回归模型预测 279
  实验五 非线性回归模型预测 279
  实验六 灰色系统建模软件登录与数据输入 282
  实验七 灰色预测模型建模软件应用 284
  实验八 灰色聚类评估模型建模软件应用 286
  实验九 多目标加权灰靶决策模型建模软件应用 287
  实验十 多目标决策实验 288
  实验十一 决策支持系统实验 291
  参考文献 296