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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
商务预测方法
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787811344271
  • 作      者:
    王玉荣编著
  • 出 版 社 :
    对外经济贸易大学出版社
  • 出版日期:
    2009
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内容介绍
    《商务预测方法(修订版)》由长期从事工商管理教育的教师编写而成,定位于高等院校工商管理教育的教材,价值适中。全书共分十章,内容包括商务预测概述,移动平均及指数平滑预测法,趋势外推预测法,季节变动预测法,因素预测方法一——截面数据简单线性回归,因素预测法二——截面数据的多元回归,因素预测法三——时间序列的回归分析,Logistic回归,定性预测,博克斯-詹金斯预测法。
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精彩书摘
    一、商务预测的涵义
    预测是根据事物过去发展变动的客观过程和某些规律性,参照当前已经出现和正在出现的各种可能性,运用现代管理的、数学的和统计的方法,对事物未来可能出现的趋势和可能达到的水平作出的一种科学推测。
    商务预测是预测的一个分支,是指从事商务活动的个人或组织(工商企业)为了减少其决策的失误,在详细了解其过去和现在商务活动的基础上,通过分析研究,发现并掌握商务活动发展过程固有的规律性,对商务活动未来可能出现的趋势作出科学推测。
    商务预测包含以下四层含义:预测本身不是目的,因为预测的目的是为了降低决策失误的概率,所以预测仅仅是商务决策过程中的一个必要的环节,是提高决策科学性的手段;预测应在占有详细资料的基础上进行,资料是预测的依据,只有深入细致地了解事物的过去和现在,才有可能较准确地判断它的未来;预测应是在利用现代科学方法对过去和现在的资料进行详细分析的基础上得出的,并不是凭某些人主观猜测的;预测的结果与实际事实之间肯定存在一定的误差,它是决策的主要参考资料之一,并不是惟一的依据。
    虽然商务预测的结果与实际存在一定的误差,但在信息高度发达的今天,预测在商务决策中的作用越来越大,成功的预测会给公司带来丰厚的利润回报,当然失败的预测将会给公司带来巨大的损失。所以,作为公司的决策者、高级管理者及一般的管理人员,掌握预测技术,特别是定量预测技术显得尤为重要。在过去,许多管理者在作决策时更相信他们的主观判断。其实,主观判断也是一种预测方法。在信息不是很发达、数据储存技术及处理技术不是很发达的过去,主观判断也是一种较好的预测方法。但在当今的商业活动中,不确定的因素太多,再加上信息高度发达、数据储存技术及处理技术发展速度惊人,定量预测的结果要比主观预测准确得多。
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目录
第一章 商务预测概述
第一节 商务预测的涵义与内容
第二节 商务预测的分类及其选择
第三节 商务预测的步骤
第四节 商务预测精确度的测定

第二章 移动平均及指数平滑预测法
第一节 时间序列的类型及预测模型的选择
第二节 朴素预测法及简单平均数预测法
第三节 移动平均法
第四节 简单指数平滑法
第五节 霍尔特(Holt)双参数线性指数平滑法
第六节 霍尔特一温特(Holt-Winters)指数平滑法
第七节 指数平滑预测模型的扩展
附录2.1用SPSS进行指数平滑

第三章 趋势外推预测法
第一节 概述
第二节 长期趋势模型的种类
第三节 趋势模型判断的方法
第四节 线性趋势模型参数的估计
第五节 二项式及指数曲线趋势模型的估计
第六节 龚珀兹及皮尔曲线模型的估计
附录3.1用SPSS及Excel进行趋势预测

第四章 季节变动预测法
第一节 概述
第二节 无趋势的季节预测模型
第三节 带趋势的季节性加法预测模型
第四节 带趋势的季节性乘法预测模型
附录4.1用SPSS计算季节指数

第五章 因素预测方法一——截面数据简单线性回归
第一节 简单线性回归概述
第二节 参数风、卢。的最小二乘估计
第三节 估计的标准误差
第四节 回归方程的显著性检验和可决系数
第五节 计算机输出结果的解释
第六节 预测
第七节 残差分析(ei=yi-yi)
第八节 简单线性回归模型预测的实例
附录5.1用SPSS建立简单线性回归预测模型

第六章 因素预测法二——截面数据的多元回归
第一节 多元线性回归模型概述
第二节 参数βn、β1、β2、β3...βk的最小二乘估计
第三节 回归方程的显著性检验
第四节 残差分析——异方差检验
第五节 假设5——多重共线性的检验
第六节 预测
第七节 选择自变量的方法
第八节 自变量中带定性变量的回归模型
第九节 奇异值与影响点的确定
附录6.1用SPSS建立多元线性回归预测模型

第七章 因素预测法三——时间序列的回归分析
第一节 一个例子
第二节 自相关
第三节 消除自相关的方法
第四节 利用多元回归拟合具有季节变动的时间序列数据
附录7.1用SPSS诊断回归预测模型中的随机项的自相关性

第八章 Logistic回归
第一节 Logistic回归理论概述
第二节 二项Logistic回归模型介绍
第三节 二项Logistic回归方程系数解释及检验
第四节 二项Logistic回归应用实例
第五节 其他情形的Logistic回归
附录8.1用SPSS进行Logistic回归分析

第九章 定性预测
第一节 概述
第二节 头脑风暴预测法
第三节 经验判断预测法
第四节 专家会议法
第五节 德尔菲预测法
第六节 主观概率预测法
第七节 产品生命周期预测法
第八节 市场景气预测法

第十章 博克斯-詹金斯预测法
第一节 概述
第二节 时间序列平稳性的识别方法
第三节 非平稳时间序列平稳化的方法
第四节 数据特点与模型的选择
第五节 模型的参数估计
第六节 模型的诊断
第七节 预测
第八节 案例分析
第九节 B-J预测法的优缺点

附录 10.1 用SPSS建立ARIMA模型
附表 常用的统计量的分布表
参考书目
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