第一章 市场调查技术

1.1 市场调查的目的和意义

1.2 市场调查的内容

1.3 市场调查方案的选定

1.4 抽样调查方法

1.5 调查误差与样本大小的确定

1.6 调查资料的整理

1.7 市场的研究与预测步骤

第二章 直观预测技术

2.1 专家调查法

2.2 展销调查法

2.3 试销——实验市场法

2.4 经验分析法

2.5 基本因素分析法

2.6 经济寿命周期法

2.7 领先指标法

2.8 案例 武汉地区固体饮料的市场预测与经营对策

(一)国内市场概况

(二)国内市场预测

(三)经营对策

(四)对饮料三厂贷款兴建真空干燥生产线的评述意见

第三章 判断预测技术

3.1 趋势判断法

3.2 综合判断法

3.3 柜台预测综合法

3.4 上加法

3.5 按比例增长预测法

3.6 相互关系分析法

3.7 提前订货预测法

3.8 市场占有率控制图预测法

3.9 市场因子推演法

3.10 按比例相乘法

第四章 回归预测技术

4.1 一元线性回归预测法

(一)一元线性回归方程的简易求法

(二)回归系数的最小二乘估计

(三)相关系数

(四)预测和风险分析

(五)销售量控制

4.2 多元线性回归预测法

(一)二元线性回归方程的求法

(二)多元线性回归方程的一般求法

(三)预测和风险分析

(四)成本控制

4.3 显著性检验

(一)回归方程的显著性检验

(二)回归系数的显著性检验

4.4 非线性回归预测技术

(一)可线性化的非线性回归问题

(二)增长曲线预测法

4.5 实例

(一)利用回归方程进行经济分析和预测

(二)我国家用缝纫机的产量预测

第五章 自适应的回归预测技术

5.1 增长记忆的自适应线性回归预测技术

5.2 限定记忆的线性回归预测技术

5.3 渐消记忆与加权回归预测技术

5.4 应用举例

第六章 带虚变量的回归预测技术

6.1 基本概念

6.2 基本方法

6.3 实例

6.4 基本原理

第七章 时间序列预测技术

7.1 时间序列预测引论

7.2 趋势预测技术

(一)滑动平均与加权滑动平均预测法

(二)趋势修正滑动平均预测法

(三)指数平滑法

(四)二次指数平滑法

(五)三次指数平滑法

(六)最小平方法

7.3 季节性(周期)变化预测技术

7.4 方法评价与应用步骤

第八章 平稳随机序列预测技术

8.1 平稳随机序列的基本概念

8.2 AR模型的识别

8.3 MA模型的识别

8.4 ARMA模型的识别

8.5 参数估计

(一)AR模型参数的初步估计

(二)MA模型参数的初步估计

(三)ARMA模型参数的初步估计

8.6 模型检验

8.7 模型预测

8.8 应用举例

第九章 马尔科夫预测技术

9.1 马尔科夫链的基本原理

9.2 带利润的马氏链

9.3 市场占有率预测

9.4 期望利润预测

第十章 判别预测技术

10.1 最优分割预测技术

(一)一维序列分割的概念

(二)多维序列的分割

(三)最优分割的预测方法

(四)最优分割的计算程序

(五)应用举例

10.2 判别分析预测法

(一)二级判别的基本思想

(二)最优判别准则和最优判别函数

(三)确定判别函数和判据的方法

(四)预测方法

(五)预测举例

第十一章 经济决策技术

11.1 经济决策引论

(一)什么是决策，决策有哪些步骤

(二)决策学的历史概要

11.2 确定型决策

(一)通过市场调查进行决策

(二)运用线性规划进行决策

11.3 线性盈亏分析决策法

(一)设备更新决策

(二)自制或外购的决策方法

(三)生产规模的最优决策

11.4 非线性盈亏决策法

11.5 非确定型决策

(一)Pert决策法

(二)赫威兹(Hurwicz)决策法

(三)最大最小收益法，瓦特(Walb)决策准则

(四)最小最大后悔值法

第十二章 风险型决策技术

12.1 决策树技术

12.2 应用举例

12.3 马尔科夫决策技术

(一)定期经营的最优决策

(二)长期经营的最优决策

第十三章 随机需求下的企业规模最优化决策技术

13.1 决策的准则

13.2 盈利可能性计算

13.3 期望利润计算

13.4 期望成本计算

13.5 实现最低成本的可能性计算

13.6 设备利用率计算

13.7 优化分析

13.8 非线性盈亏分析

附录A 概率论初步

附录B 数理统计初步

附录C 统计表

参考文献

后记