
《商业预测》是清华大学出版社2006年出版的图书,作者是约翰·E.汉克和迪恩·W.威切恩。
- 书名 商业预测
- 别名 工商管理优秀教材译丛·管理学系列
- 作者 (美)约翰·E.汉克,迪恩·W.威切恩
- 原作品 Business Forecasting
- 译者 胡晓冈
简介
《商业预测》(第8版)全书共分六部分:第一部分介绍谓了预测的种类并快速回极齐方何影铁波频顾了数理统计的基本概念;骗局婚第二部分着重讲述数据模型的研究和预测方法的选择;第三部分详细讲述了移动平均法和指数平滑法,并对时间序列的分解做了初步介绍;第四部分着重讲述因果预测法;第五部分讲述用于预测泪盛驼悼时间序列数据的方法;第六部分在讨市阿寒论预测过程的管理与监控的同时,还讲来自述了主观判断预测和预测的调整。
目录
前言
360百科 第1章 绪论
1.1 预测的历史
1.2 预测的需求
1.3 预测的类型
1.4 宏观经济预测要素
1.5 预测方法的选择
1.6 预测步骤
1.需7 预测过程管理
1.8 计算机预测软件包
1.9 网上信息
工坏喜游振降费觉孩故 1.10 预测实例
1.11 小结
案例
Minitab 应用
Excel 应用
参考文献
第2章 数理统计的基本概念
2.1 用数字化概要描述数据
2.2 数字信息的拘射戏欠米表示
2.3 概率分布
2.4 抽样分布
2.5样本推断
2.6 假设检验
2.7 相关分析
2.8 相关系数
2.9 拟合直线
2.10 正态性评定
2.11 管理应用
术语表
主要公式
思于企配才草考题
案例
Minita聚b 应用
Excel 应用
参考文献
第3章 数据类型研究和预测方法选择
3.1 时间序列数据模型的研究
3.2 利用自相已回斤关分析研究数据模型
3.3 预测方法的选择
3.4 预测葛茅误差的测定
3.5 确定预测方法的恰当性
3.6 管理应用
术语表
主要公式
思考题
案例
Minit频员晶ab 应用
Excel 应用
参考文献
第4章 移动平均法和指数平滑法
工酸独团哪4.1 朴素法
4.感八字架2 平均值预测法
4.3 指数平滑法
4.4 管理应用
术语表
主要公式
思考题
案例
Minitab 应用
掌垂情 Excel 应用
Excel 应用: CB 龙离Predictor
参考文献
第5章 时间序列分析法及其组成
应象席探行束拉师 5.1分解预测法
5.2趋势
5.3季节调整数尼据
5.4季节性时间序列的预测
5.5CENSUSⅡ分解法
5.6 管理应用
5.7 附录:价格指数
术语表
主要公式
思统给古础面说学灯考题
案例
Minitab应用
Excel应用
参考文献
第6章 一元线性回归
6.1回归直线
6.2估算值的标准误
6.3Y值的预测
6.4变异度的分解
6.5确保点显北眼探挥酸度学伟定系数
6.6假设检验
6.7余数分析
6.8计算机输出
6.9变量转化
6.10增长曲线
6.11 管理应用
术语表
天无理严破住虽质主要公式
思考题
案例
Minitab应用
Excel应用
参考文献
第7章 多元回归分析
7.1预测变量
7.2相关矩阵
7.3多重回归模型
7.4回归系数说付少颈明
7.5多重回归模型的推断
7.6计算机输出结果
7.7虚变量
7.8多重共线性
7.9选择"最好的"回归方程
7.10回归诊断与残差分析
7.11预测防止误解的说明
7.12 管理应用
术语表
主要公式
思考题
案例
Minitab应用
Excel应用
参考文献
第8章 带有时间序列数据的回归少阀记
8.1时间序列和自相关问题
8.2序列相关性的杜宾-沃森检验
8.3自相关问题的解答
8.4时间序列数据和异方差性问题
8.5利用回归预测季节性数据
8.6经济计量预测
8.7 管理应用
术语表
主要公式
思考题
案例
Minitab应用
Excel应用
参考文献
第9章 博克斯-詹金斯(ARIMA)方法
9.1博克斯-詹金斯方法
9.2模型构造策略的执行
9.3 管理应用
术语表
主要公式
思考题
案例
Minitab应用
Excel应用:CBPredictor
参考文献
第10章 判断预测及预测中的判断因素
10.1德尔菲法
10.2 脚本写作法
10.3 综合预测法
10.4 预测与神经网络
10.5 判断预测摘要
10.6 可用于对未来做出判断的其他工具
主要公式
思考题
案例
参考文献
第11章 预测流程管理
11.1预测过程
11.2预测控制
11.3预测步骤回顾
11.4预测职责
11.5预测成本
11.6预测与管理信息系统
11.7销售的预测管理
11.8预测的前景
思考题
案例
参考文献
附录A 公式推导
附录B 案例7-1的数据
附录C 概率分布表
附录D 数据组和数据库
- #商业预测ߓ�【书名】:商业预测 ߍ�【图书风格】:管理类图书 ߓ�【简要总结】:介绍了预测的种类,讲述数据模型的研究和预测方法,讲述用于预测时间序列数据的方法等。 ⭐【推荐指数】:⭐⭐⭐⭐ ߓ�【个人感悟】:商业预测是这个时代的指南针,最近一年,新零售这个词时常出现在人们眼前 龙哈哈666666