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第一章　统计预测概述1

第一节　统计预测的概念和作用1

一、统计预测的概念1

二、统计预测的作用2

第二节　统计预测方法的分类及其选择3

一、统计预测方法的分类3

二、统计预测方法的选择4

第三节 统计预测的原则和步骤7

一、统计预测的原则7

二、统计预测的步骤7

小结9

思考与练习9

第二章　定性预测法11

第一节　定性预测概述11

一、定性预测的概念和特点11

二、定性预测和定量预测之间的关系12

第二节　德尔菲法13

一、德尔菲法的概念和特点13

二、德尔菲法的预测程序13

三、运用德尔菲法预测时应遵循的原则14

四、德尔菲法的优缺点14

五、德尔菲法的应用案例15

第三节　主观概率法16

一、主观概率的概念16

二、主观概率法的预测步骤及其应用案例18

第四节　定性预测的其他方法20

一、领先指标法20

二、厂长（经理）评判意见法21

三、推销人员估计法24

四、相互影响分析法26

第五节　情景预测法29

一、情景预测法的概念和特点29

二、情景预测法的一般方法30

三、情景预测法的一般步骤32

四、情景预测法的实证分析33

小结41

思考与练习43

第三章　回归预测法44

第一节　一元线性回归预测法44

一、建立模型44

二、估计参数44

三、进行检验45

四、进行预测51

第二节　多元线性回归预测法51

一、估计参数52

二、拟合优度和置信范围54

三、自相关和多重共线性问题56

四、两个以上自变量的多元回归模型58

五、计算机在多元回归分析中的应用58

第三节　非线性回归预测法60

一、配曲线问题60

二、一些常见的函数图形63

第四节 应用回归预测时应注意的问题66

一、关于定性分析问题66

二、关于回归预测不能任意外推的问题67

三、关于对数据资料的要求问题68

小结69

思考与练习70

第四章　时间序列分解法和趋势外推法74

第一节 时间序列分解法74

一、时间序列的分解74

二、时间序列分解模型75

三、时间序列的分解方法75

四、时间序列分解预测法的应用79

第二节　趋势外推法概述80

一、趋势外推法的概念和假定条件80

二、趋势模型的种类81

三、趋势模型的选择82

第三节 多项式曲线趋势外推法85

一、二次多项式曲线模型及其应用85

二、三次多项式曲线模型及其应用88

第四节　指数曲线趋势外推法92

一、指数曲线模型及其应用92

二、修正指数曲线模型及其应用94

第五节 生长曲线趋势外推法99

一、龚珀兹曲线模型及其应用99

二、皮尔曲线模型及其应用103

第六节 曲线拟合优度分析106

一、曲线的拟合优度分析106

二、各种曲线拟合优度的比较108

小结109

思考与练习111

第五章　时间序列平滑预测法113

第一节　一次移动平均法和一次指数平滑法113

一、一次移动平均法的基本原理及其应用113

二、一次指数平滑法的基本原理及其应用115

第二节　线性二次移动平均法118

一、线性二次移动平均法的基本原理118

二、线性二次移动平均法的应用120

第三节　线性二次指数平滑法122

一、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法123

二、霍尔特（Holt）双参数线性指数平滑法125

第四节 布朗二次多项式（三次）指数平滑法127

一、布朗二次多项式指数平滑法的基本原理127

二、布朗二次多项式指数平滑法的应用128

第五节 温特线性和季节性指数平滑法130

一、温特线性和季节性指数平滑法的基本原理130

二、温特线性和季节性指数平滑法的应用131

小结133

思考与练习134

第六章 自适应过滤法136

第一节 自适应过滤法的基本原理136

第二节 自适应过滤法的运用过程137

第三节 电子计算机在自适应过滤法中的应用145

小结148

思考与练习149

第七章　博克斯—詹金斯法150

第一节　概述150

第二节　ARMA模型的自相关分析154

一、自相关分析154

二、ARMA模型的自相关分析161

第三节 ARMA模型的建立167

一、ARMA模型的识别167

二、ARMA模型参数的初步估计170

三、ARMA模型的检验173

四、ARMA模型的预测173

第四节 博克斯—詹金斯法评价174

小结176

思考与练习177

第八章　景气预测法179

第一节　景气循环概述179

一、景气和景气分析179

二、景气循环的概念及其阶段180

第二节　景气指标体系182

一、景气指标选择原则182

二、景气指标选择案例182

第三节　扩散指数184

一、景气指标的分类184

二、扩散指数的编制187

三、扩散指数的应用189

第四节　合成指数191

一、合成指数的编制191

二、预警系统193

小结196

思考与练习197

第九章　灰色预测法199

第一节　灰色预测理论199

一、灰色预测的概念199

二、生成列200

三、关联度202

第二节　GM（1,1）模型206

一、GM（1,1）模型的建立206

二、模型检验207

第三节 GM（1,1）残差模型及GM（n,h）模型214

一、残差模型214

二、GM（1,1）模型用于宏观经济预测的实证分析215

三、GM（n,h）模型的构造222

小结224

思考与练习225

第十章　状态空间模型和卡尔曼滤波226

第一节　状态空间模型226

一、状态空间模型简述226

二、系统的状态空间227

三、系统的输入输出228

四、状态空间模型229

五、状态空间模型的建立232

第二节　卡尔曼滤波237

一、卡尔曼滤波的意义237

二、状态方程的解237

三、卡尔曼滤波的形式238

第三节　方法评价240

小结241

思考与练习242

第十一章　预测精度测定与预测评价243

第一节 预测精度的测定243

一、预测精度的测定243

二、未来的可预测性246

三、影响预测误差大小的因素248

第二节　定量预测方法的比较249

一、因果预测的精度249

二、时间序列预测模型的预测精度250

三、回归预测与时间序列预测精度的比较252

第三节 定性预测与定量预测的综合运用254

一、定性预测与定量预测的比较254

二、改进预测效果的综合分析255

小结258

思考与练习259

第十二章　统计决策概述260

第一节 决策的概念和种类260

一、决策的概念260

二、决策的种类262

三、统计决策中的三个基本概念265

第二节　决策的作用和步骤266

一、决策的作用266

二、决策信息搜集成本267

三、决策的步骤269

第三节　决策的公理和原则270

一、决策的公理270

二、决策的原则273

小结274

思考与练习275

第十三章　风险型决策方法276

第一节 风险型决策的基本问题276

一、风险型决策的概念276

二、损益矩阵277

第二节　不同标准的决策方法278

一、以期望值为标准的决策方法278

二、以等概率（合理性）为标准的决策方法282

三、以最大可能性为标准的决策方法282

四、各种方法的适用场合283

第三节　决策树283

一、决策树的意义283

二、决策树制作的步骤及其应用284

第四节　风险决策的敏感性分析290

一、敏感性分析的含义290

二、两状态两行动方案的敏感性分析291

三、三状态三行动方案的敏感性分析292

第五节　完全信息价值295

一、完全信息价值的概念295

二、完全信息价值的应用296

第六节　效用概率决策方法300

一、效用的含义300

二、效用曲线301

三、效用曲线的类型303

四、效用曲线的应用304

第七节 连续型变量的风险型决策方法306

一、连续型变量风险型决策中的几个概念306

二、边际分析法的应用307

三、应用标准正态概率分布进行决策310

第八节 马尔科夫决策方法313

一、转移概率矩阵及其决策特点313

二、转移概率矩阵决策的应用步骤314

小结318

思考与练习320

第十四章　贝叶斯决策方法322

第一节 贝叶斯决策概述322

一、贝叶斯决策的概念和步骤322

二、贝叶斯定理323

三、贝叶斯决策的优点及其局限性327

第二节 贝叶斯决策方法的类型和应用328

一、先验分析和预后验分析328

二、后验分析337

三、序贯分析337

小结342

思考与练习343

第十五章　不确定型决策方法344

第一节　“好中求好”决策方法344

一、“好中求好”决策准则的概念及其决策方法步骤344

二、“好中求好”决策方法的应用346

第二节　“坏中求好”决策方法348

一、“坏中求好”决策准则的概念348

二、“坏中求好”决策和“最大最小”决策方法的应用案例349

第三节　a系数决策方法352

一、a系数决策准则的含义352

二、a系数决策方法的应用案例352

第四节 “最小的最大后悔值”决策方法355

一、“最小的最大后悔值”决策的基本原理355

二、“最小的最大后悔值”决策方法的应用356

第五节 各种决策方法的比较和选择357

一、各种决策方法的比较357

二、各种决策方法在应用时的选择359

小结362

思考与练习363

第十六章 多目标决策法364

第一节 多目标决策概述364

一、多目标决策的特点364

二、多目标决策简述366

第二节　层次分析法367

一、层次分析的基本原理367

二、判断矩阵及一致性检验368

三、层次分析法的应用374

第三节　多属性效用决策法378

一、多属性效用决策的概念378

二、多属性效用函数379

三、加权评分法383

第四节　优劣系数法385

一、目标权数的确定385

二、优系数和劣系数的计算387

第五节　模糊决策法389

一、基本概念389

二、模糊决策391

小结394

思考与练习395

思考与练习题参考答案397

附表一　D-W检验临界值表401

附表二　t检验临界值表（双侧检验用）404

附表三　F检验临界值表406

附表四 标准正态分布表410

附表五　X2分布表412

参考文献415