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预测与决策教程(第2版)

预测与决策教程(第2版)

作者:李华,胡奇英 编

出版社:机械工业出版社

出版时间:2019-07-01

ISBN:9787111619161

定价:¥59.80

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内容简介
  《预测与决策教程(第2版)》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灰色预测方法。决策部分的内容包括决策概述、期望效用理论、单目标决策分析、多目标决策分析、决策方法拓展、选择与评价。最后提供了相关应用案例。为方便学生学习,书中附有大量案例及习题。阅读《预测与决策教程(第2版)》仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。《预测与决策教程(第2版)》可作为管理类、经济类各专业本科生教材,也可用于研究生教学;同时,还可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书,也可供具有大学数学基础、从事管理工作的相关人员参考。李华和胡奇英两位教授自1991年就开始从事“预测与决策”课程的教学以及相关领域的研究工作。他们和他们的团队曾先后给本科生、研究生、MBA、网络远程教育等不同类型的学生讲授“预测与决策”课程。该课程2009年被评为陕西省精品课程、2010年被评为***精品课程,2016年被评为***精品资源共享课。本教材也是教学团队结合多年来建设精品课程的体会和教学研究的心得编著而成,并于2014年被评为“十二五”普通高等教育本科***规划教材。注册登录爱课程网站,即可参加课程在线学习,在讨论专区与课程组老师沟通互动。该网站提供教学视频、教学大纲、教学日历、学习指南、考评方式与标准、各章节PPT、习题作业、测试试卷、核心实验及其案例等教学与学习资源,供大家学习参考。
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。
目录

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
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
第5章 马尔可夫预测方法
第6章 灰色预测方法
第7章 决策概述
第8章 期望效用理论
第9章 单目标决策分析
第10章 多目标决策分析
第11章 决策方法拓展、选择与评价
第12章 应用案例
附录
参考文献
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