本书比较全面系统地介绍预测与决策分析的基本原理和方法。全书分上下两篇,上篇的主要内容包括:预测概述、定性预测法、回归分析预测法、时序平滑预测法、趋势外推预测法、季节变动预测法、博克斯-詹金斯预测法、马尔柯夫预测法、判别分析预测法等;下篇的主要内容包括:决策概述、确定型决策、不确定型决策、风险型决策、多目标决策和群决策等。本书力求理论联系实际,深入浅出地讲清概念和算法思路,并辅以相当数量的思考和练习题。
本书既适合作为信息管理与信息系统、管理科学与工程、系统工程和企业管理类专业本科生和研究生教材,也适合作为财经类相关专业本科生和研究生教材,并能满足不同层次人员自学的需要。

上篇
1 预测概述
1.1 预测与预测学
1.2 预测的产生和发展
1.3 预测的基本原则
1.4 预测的分类
1.5 预测的精度分析
1.6 预测的价值评价
1.7 预测工作的基本过程
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 专家预测法
2.3 德尔斐法
2.4 主观概率法
2.5 交叉影响法
3 回归分析预测法
3.1 回归与回归分析概述
3.2 一元回归分析预测
3.3 多元回归预测
4 时序平滑预测法
4.1 时间序列概述
4.2 移动平均法
4.3 指数平滑法
4.4 差分指数平滑法
4.5 自适应过滤法
5 趋势外推预测法
5.1 趋势外推法概述
5.2 多项式曲线趋势外推法
5.3 指数曲线趋势外推法
5.4 生长曲线趋势外推法
6 季节变动预测法
6.1 同期平均法
6.2 趋势比率法
6.3 环比法
6.4 温特斯法
7 博克斯-詹金斯预测法
8 马尔柯夫预测法
9 判别分析预测法
下篇 决策分析
10 决策概述
11 确定型决策
12 不确定型决策
13 风险型决策
14 多目标决策
15 群决策
参考文献