本书是根据**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炼而成的。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、回归分析预测方法、非线性预测模型、趋势外推预测方法、马尔柯夫预测法、序列算子与灰色序列生成、灰色系统模型和灰色系统预测方法以及常用预测软件简介和课程实验等。
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,本书也是一本适宜于政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和理工科学生学习现代预测方法与技术的自学参考书。

**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
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 回归系统向量估计值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 序列算子与灰色序列生成
第十章 灰色系统模型
第十一章 灰色系统预测
第十二章 常用预测软件简介
课程实验
参考文献