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“十二五”普通高等教育本科重量规划教材预测与决策教程(第2版)/李华 版权信息
- ISBN：9787111619161
- 条形码：9787111619161 ; 978-7-111-61916-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
“十二五”普通高等教育本科重量规划教材预测与决策教程(第2版)/李华 本书特色
本书是具有工科背景的管理类研究生学习预测与决策的一本教材和参考书。书中采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测jin确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用值理论与展望理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法与评价。书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需高等数学、线性代数与概率统计基础知识。
“十二五”普通高等教育本科重量规划教材预测与决策教程(第2版)/李华 内容简介
本书是具有工科背景的管理类研究生学习预测与决策的一本教材和参考书。书中采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测jin确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用值理论与展望理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法与评价。书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需高等数学、线性代数与概率统计基础知识。
“十二五”普通高等教育本科重量规划教材预测与决策教程(第2版)/李华 目录
序
第2版前言
第1版前言
教学建议
第1章预测概述
1.1预测的基本概念
1.1.1预测科学的产生
1.1.2预测的定义
1.1.3预测的可能性
1.1.4预测的不准确性
1.1.5预测的基本功能
1.2预测的基本原理与步骤
1.2.1预测的基本原理
1.2.2预测的一般步骤
1.3预测资料的收集与预处理
1.3.1确定数据收集的目的
1.3.2设计数据收集方案
1.3.3数据的收集与整理
1.3.4对数据进行分析与预处理
1.4预测方法的分类
1.4.1预测方法的分类体系与常用方法
1.4.2预测方法的选择
1.5预测误差与预测精确性的衡量
1.5.1预测误差
1.5.2预测精确性的衡量指标
1.6预测结果的分析与评价
1.6.1预测模型的评价
1.6.2预测结果的分析与反思
本章小结
思考与练习
第2章非模型预测方法
2.1专家预测法
2.1.1个人判断法
2.1.2专家会议法
2.1.3专家意见汇总预测法
2.1.4头脑风暴法
2.1.5德尔菲法
2.2指标预测法与类比法
2.2.1指标预测法
2.2.2类比法
2.3概率预测法
2.3.1主观概率法
2.3.2交叉影响分析法
本章小结
思考与练习
目录
预测与决策教程
第3章确定型时间序列预测方法
3.1时间序列与时间序列分析概述
3.1.1时间序列的含义
3.1.2时间序列分析
3.1.3时间序列分析方法的分类
3.1.4确定型时间序列预测方法概述
3.2移动平均法
3.2.1一次移动平均法
3.2.2二次移动平均法
3.3指数平滑法
3.3.1一次指数平滑法
3.3.2二次指数平滑法
3.3.3讨论
3.4季节指数法
3.5时间序列分解法
3.5.1各因素的确定
3.5.2根据分解法进行预测
3.5.3对分解法的进一步说明
3.6基于SPSS软件的确定型时间序列分析与预测
本章小结
思考与练习
第4章随机型时间序列预测方法
4.1随机型时间序列模型
4.1.1随机时间序列
4.1.2自回归（AR）模型
4.1.3移动平均（MA）模型
4.1.4自回归移动平均（ARMA）模型
4.1.5求和自回归移动平均（ARIMA）模型
4.1.6季节性模型
4.2ARMA模型的相关分析
4.2.1AR（p）序列的自相关函数
4.2.2MA（q）序列的自相关函数
4.2.3ARMA（p，q） 序列的自相关函数
4.2.4偏相关函数
4.3模型的识别
4.3.1样本自相关函数与样本偏相关函数
4.3.2模型识别
4.4ARMA模型的参数估计
4.4.1矩估计方法
4.4.2*小二乘估计
4.4.3方法的比较
4.5模型的检验与预报
4.5.1模型的检验
4.5.2模型的改进
4.5.3模型的预报
4.6案例41分析
本章小结
思考与练习
第5章马尔可夫预测方法
5.1马尔可夫分析的基本原理
5.1.1马尔可夫链
5.1.2状态转移矩阵
5.1.3稳态概率矩阵
5.2马尔可夫预测的应用
5.2.1市场占有率的预测
5.2.2期望报酬预测
本章小结
思考与练习
第6章灰色预测方法
6.1灰色预测的概念
6.1.1灰色系统及灰色预测
6.1.2序列生成算子
6.2灰色系统建模
6.2.1GM(1,1)模型
6.2.2GM(1,1)模型检验
6.2.3GM(1,1)残差模型
6.3数列预测
6.4区间预测
6.5灾变预测
本章小结
思考与练习
第7章决策概述
7.1决策的概念
7.2决策过程与决策分析
7.2.1决策过程
7.2.2决策分析
7.3决策的基本类型
7.4决策分析的特点、历史及新进展
7.4.1决策分析的特点
7.4.2决策分析的发展历史
7.4.3决策分析的新进展
本章小结
思考与练习
第8章期望效用理论
8.1期望收益值
8.1.1期望收益值准则
8.1.2期望收益值作为决策准则存在的一些问题
8.2行为假设与偏好关系
8.3效用函数及其确定
8.3.1效用函数的定义
8.3.2效用函数的确定
8.3.3LA模拟法
8.4主观期望效用值理论
8.4.1主观概率与客观概率
8.4.2主观概率的判断
本章小结
思考与练习
第9章单目标决策分析
9.1风险型决策
9.1.1风险型决策问题分析的基本思路
9.1.2风险型决策问题的数学模型
9.1.3风险型决策问题的分析方法
9.1.4多级决策问题的分析方法
9.2非确定型决策
9.2.1悲观准则
9.2.2乐观准则
9.2.3赫威兹准则
9.2.4后悔值准则
9.2.5等概率准则
9.2.6五种决策准则的比较
9.3概率排序型决策
9.3.1期望后果值的极值
9.3.2利用期望值极值进行决策
9.3.3优势条件
本章小结
思考与练习
第10章多目标决策分析
10.1基本概念
10.2决策方法
10.2.1化多目标为单目标的方法
10.2.2重排次序法
10.2.3分层序列法
10.3多目标风险决策分析模型
10.4有限个方案多目标决策问题的分析方法
10.4.1基本结构
10.4.2决策矩阵的规范化
10.4.3确定权的方法
10.5层次分析法（AHP）
10.5.1多级递阶结构
10.5.2判断矩阵
10.5.3相对重要度及判断矩阵的*大特征值λmax的计算
10.5.4相容性判断
10.5.5综合重要度的计算
10.5.6案例101分析
10.6网络分析法（ANP）
10.6.1网络结构
10.6.2无权重超矩阵与加权超矩阵
10.6.3极限超矩阵
10.6.4ANP应用软件——超级决策（SD）软件
本章小结
思考与练习
第11章决策方法拓展、选择与评价
11.1决策方法的拓展
11.1.1模糊决策法
11.1.2群决策方法
11.1.3灰色决策方法
11.1.4粗糙集决策方法
11.1.5决策支持系统
11.2决策方法的选择
11.2.1决策方法选择影响因素
11.2.2决策方法的比较评价
11.3决策方案的评价与实施
11.3.1决
第2版前言
第1版前言
教学建议
第1章预测概述
1.1预测的基本概念
1.1.1预测科学的产生
1.1.2预测的定义
1.1.3预测的可能性
1.1.4预测的不准确性
1.1.5预测的基本功能
1.2预测的基本原理与步骤
1.2.1预测的基本原理
1.2.2预测的一般步骤
1.3预测资料的收集与预处理
1.3.1确定数据收集的目的
1.3.2设计数据收集方案
1.3.3数据的收集与整理
1.3.4对数据进行分析与预处理
1.4预测方法的分类
1.4.1预测方法的分类体系与常用方法
1.4.2预测方法的选择
1.5预测误差与预测精确性的衡量
1.5.1预测误差
1.5.2预测精确性的衡量指标
1.6预测结果的分析与评价
1.6.1预测模型的评价
1.6.2预测结果的分析与反思
本章小结
思考与练习
第2章非模型预测方法
2.1专家预测法
2.1.1个人判断法
2.1.2专家会议法
2.1.3专家意见汇总预测法
2.1.4头脑风暴法
2.1.5德尔菲法
2.2指标预测法与类比法
2.2.1指标预测法
2.2.2类比法
2.3概率预测法
2.3.1主观概率法
2.3.2交叉影响分析法
本章小结
思考与练习
目录
预测与决策教程
第3章确定型时间序列预测方法
3.1时间序列与时间序列分析概述
3.1.1时间序列的含义
3.1.2时间序列分析
3.1.3时间序列分析方法的分类
3.1.4确定型时间序列预测方法概述
3.2移动平均法
3.2.1一次移动平均法
3.2.2二次移动平均法
3.3指数平滑法
3.3.1一次指数平滑法
3.3.2二次指数平滑法
3.3.3讨论
3.4季节指数法
3.5时间序列分解法
3.5.1各因素的确定
3.5.2根据分解法进行预测
3.5.3对分解法的进一步说明
3.6基于SPSS软件的确定型时间序列分析与预测
本章小结
思考与练习
第4章随机型时间序列预测方法
4.1随机型时间序列模型
4.1.1随机时间序列
4.1.2自回归（AR）模型
4.1.3移动平均（MA）模型
4.1.4自回归移动平均（ARMA）模型
4.1.5求和自回归移动平均（ARIMA）模型
4.1.6季节性模型
4.2ARMA模型的相关分析
4.2.1AR（p）序列的自相关函数
4.2.2MA（q）序列的自相关函数
4.2.3ARMA（p，q） 序列的自相关函数
4.2.4偏相关函数
4.3模型的识别
4.3.1样本自相关函数与样本偏相关函数
4.3.2模型识别
4.4ARMA模型的参数估计
4.4.1矩估计方法
4.4.2*小二乘估计
4.4.3方法的比较
4.5模型的检验与预报
4.5.1模型的检验
4.5.2模型的改进
4.5.3模型的预报
4.6案例41分析
本章小结
思考与练习
第5章马尔可夫预测方法
5.1马尔可夫分析的基本原理
5.1.1马尔可夫链
5.1.2状态转移矩阵
5.1.3稳态概率矩阵
5.2马尔可夫预测的应用
5.2.1市场占有率的预测
5.2.2期望报酬预测
本章小结
思考与练习
第6章灰色预测方法
6.1灰色预测的概念
6.1.1灰色系统及灰色预测
6.1.2序列生成算子
6.2灰色系统建模
6.2.1GM(1,1)模型
6.2.2GM(1,1)模型检验
6.2.3GM(1,1)残差模型
6.3数列预测
6.4区间预测
6.5灾变预测
本章小结
思考与练习
第7章决策概述
7.1决策的概念
7.2决策过程与决策分析
7.2.1决策过程
7.2.2决策分析
7.3决策的基本类型
7.4决策分析的特点、历史及新进展
7.4.1决策分析的特点
7.4.2决策分析的发展历史
7.4.3决策分析的新进展
本章小结
思考与练习
第8章期望效用理论
8.1期望收益值
8.1.1期望收益值准则
8.1.2期望收益值作为决策准则存在的一些问题
8.2行为假设与偏好关系
8.3效用函数及其确定
8.3.1效用函数的定义
8.3.2效用函数的确定
8.3.3LA模拟法
8.4主观期望效用值理论
8.4.1主观概率与客观概率
8.4.2主观概率的判断
本章小结
思考与练习
第9章单目标决策分析
9.1风险型决策
9.1.1风险型决策问题分析的基本思路
9.1.2风险型决策问题的数学模型
9.1.3风险型决策问题的分析方法
9.1.4多级决策问题的分析方法
9.2非确定型决策
9.2.1悲观准则
9.2.2乐观准则
9.2.3赫威兹准则
9.2.4后悔值准则
9.2.5等概率准则
9.2.6五种决策准则的比较
9.3概率排序型决策
9.3.1期望后果值的极值
9.3.2利用期望值极值进行决策
9.3.3优势条件
本章小结
思考与练习
第10章多目标决策分析
10.1基本概念
10.2决策方法
10.2.1化多目标为单目标的方法
10.2.2重排次序法
10.2.3分层序列法
10.3多目标风险决策分析模型
10.4有限个方案多目标决策问题的分析方法
10.4.1基本结构
10.4.2决策矩阵的规范化
10.4.3确定权的方法
10.5层次分析法（AHP）
10.5.1多级递阶结构
10.5.2判断矩阵
10.5.3相对重要度及判断矩阵的*大特征值λmax的计算
10.5.4相容性判断
10.5.5综合重要度的计算
10.5.6案例101分析
10.6网络分析法（ANP）
10.6.1网络结构
10.6.2无权重超矩阵与加权超矩阵
10.6.3极限超矩阵
10.6.4ANP应用软件——超级决策（SD）软件
本章小结
思考与练习
第11章决策方法拓展、选择与评价
11.1决策方法的拓展
11.1.1模糊决策法
11.1.2群决策方法
11.1.3灰色决策方法
11.1.4粗糙集决策方法
11.1.5决策支持系统
11.2决策方法的选择
11.2.1决策方法选择影响因素
11.2.2决策方法的比较评价
11.3决策方案的评价与实施
11.3.1决
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“十二五”普通高等教育本科重量规划教材预测与决策教程(第2版)/李华 作者简介
李华，西安电子科技大学经济管理学院教授、博士生导师。 主要从事决策分析、工业工程、科技管理等方面的研究与教学工作。主持完成政府各类科学基金项目以及企业园区管理咨询项目40余项，发表学术论文150余篇，获省部级科学技术奖2项。出版有《预测与决策教程》《系统工程学》《服务外包系统管理》等教材与专著多部。是国家精品资源共享课“预测与决策”的课程负责人。 胡奇英，复旦大学管理学院教授、博士生导师。 主要从事供应链管理、商业模式、动态决策与控制等方面的研究与教学工作；先后承担国家自然科学基金项目12项，发表论文200余篇，出版中英文专著5部、教材5部、论文集2部、译著2部。享受国务院政府特殊津贴，曾获“霍英东教育基金会高等院校青年教师奖”一等奖，获得省部级科技进步奖2项。
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