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第一章 市场预测概述1

第一节 市场预测技术的发展1

一、市场预测的产生1

二、预测技术的发展2

第二节预测技术原理及其分类4

一、预测技术原理4

二、预测技术分类6

第三节市场预测技术的比较分析7

一、预测技术的定量比较7

二、表1－3－1的纵向比较分析9

三、表1－3－2的横向比较分析10

第二章非模型预测12

第一节 指标法与图形法12

一、朴素指标法12

二、领先指标法15

三、弹性系数法18

四、图形法22

五、案例分析25

第二节专家预测法33

一、特尔斐法33

二、专家会议法36

三、头脑风暴法36

四、案例分析38

第三节概率预测法46

一、主观概率法46

二、马尔柯夫转移概率法47

三、交叉影响法54

四、案例分析55

第一节时间数列种类62

第三章 时间序列预测（Ⅰ）62

二、季节型时间数列63

一、水平型时间数列63

三、循环型时间数列64

四、直线趋势型时间数列64

五、曲线趋势型时间数列65

第二节移动平均法67

一、移动平均法的概念67

二、移动平均预测公式68

三、案例分析73

第三节指数平滑法76

一、指数平滑的概念76

二、指数平滑预测公式78

三、案例分析82

一、单纯季节型时间数列86

第四节季节指数法86

二、趋势季节型时间数列88

三、案例分析92

第五节趋势模型外推法94

一、趋势模型外推的概念94

二、增长趋势模型94

三、周期波动趋势模型99

四、生命周期趋势模型102

五、案例分析107

第六节时间数列分解法111

一、时间数列分解的理论依据111

二、时间数列的分解过程和预测应用112

三、案例分析116

第一节导言119

第四章 相关回归预测119

第二节 一元线性回归模型及其预测应用121

一、一元线性回归模型与直线相关121

二、假设检验与置信区间130

三、一无线性回归预测136

四、案例分析139

第三节多元线性回归模型及其预测应用143

一、多元线性回归模型与复相关143

二、回归模型的假设检验和置信区间147

三、多元线性回归模型的预测应用150

四、多重共线性与D—W检验154

五、案例分析158

第四节特殊线性回归模型与非线性回归模型162

一、虚变量162

二、滞后依赖变量和自回归预测模型164

三、非线性回归预测模型165

四、案例分析167

第五章时间序列预测（Ⅱ）169

第一节 自适应过滤法169

一、自适应过滤法的预测思想169

二、自适应过滤法的权数调整技术170

三、案例分析173

第二节博克思—詹金斯法174

一、博克思—詹金斯法的预测模型174

二、博克思—詹金斯法的预测步骤178

三、案例分析183

第三节灰色预测法186

一、灰色预测的概念186

二、灰色预测模型GM（1，1）的构造187

三、案例分析189

第六章投入产出与经济计量模型193

第一节 投入产出分析法193

一、投入产出预测的基本原理193

二、投入产出预测的局限性及处理技术203

三、案例分析212

第二节经济计量模型预测214

一、经济计量分析的有关术语215

二、经济计量模型的参数估计218

三、案例分析227

第七章综合预测230

第一节 情景预测法230

一、情景预测法的概念230

二、情景预测法的预测技术231

三、案例分析233

第二节组合预测238

一、组合预测的概念238

二、组合预测的组合技术239

三、计算举例242

四、案例分析245

第三节生命周期预测247

一、生命周期的概念247

二、生命周期预测的涵义248

三、生命周期预测的内容249

四、生命周期的预测技术250

五、案例分析251

附录Ⅰ参考案例索引251

附录Ⅱ 参考文献目录261