Business forecasting with accompanying Excel-Based forecastX software

目录
第1章 商业预测导论
引言
人们普遍接受的定量预测
商业预测的现状
公共部门和非营利部门的预测
预测与供应链管理
计算机应用和定量分析
主观预测方法
新产品预测
两个简单的朴素预测模型
评价预测效果
利用多种预测方法
数据源
预测美国国内汽车销售量
本书概述
综合案例: 盖普公司销售额预测
关于ForecastX〓
开始: 从ProCast〓
注释
推荐读物和网站
练习
第2章 预测过程、数据描述和模型选择
引言
预测过程
趋势、季节和循环数据模式
数据模式与模型选择
统计知识回顾
相关图: 数据探索的另一种方法
美国国内汽车销售量:探索性数据分析及模型选择
综合案例: 盖普公司
利用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
第3章 移动平均法与指数平滑法
移动平均法
简单指数平滑法
霍尔特指数平滑法
温特斯指数平滑法
自适应简单指数平滑法
用简单平滑法、霍尔特平滑法或ADRES平滑法预测季节性数据序列
事件建模
小结
用指数平滑法预测美国国内汽车销售量
综合案例: 盖普公司
利用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
第4章 回归预测法导论
一元回归模型
数据的可视化: 回归分析的一个重要步骤
回归预测过程
因果回归模型预测
基于个人可支配总收入的零售额预测
基于抵押率的零售额预测
回归模型中的统计评价
估计值的标准误差
异方差性
截面预测
利用一元回归模型预测美国国内汽车销售量
综合案例:盖普公司
用ForecastX〓
回归模型的进一步讨论
注释
推荐读物
练习
第5章 多元回归预测
多元回归模型
选择自变量
多元回归模型的预测
多元回归模型的统计检验
序列相关和遗漏变量问题
在多元回归模型中解释季节性
多元回归模型的扩展
用多元回归模型进行预测时的建议
用多元回归模型预测美国国内汽车销售额
综合案例: 盖普公司
用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
第6章 时间序列分解
时间序列分解的基本模型
消除数据的季节性和求解季节指数
求解长期趋势
循环因子的测度
时间序列分解预测
用时间序列分解法预测美国国内汽车销售量
综合案例: 盖普公司
用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
附录
第7章 博克斯-詹金斯ARIMA型预测模型
引言
博克斯-詹金斯方法的原理
移动平均模型
自回归移动平均模型
平稳性
博克斯-詹金斯判别过程
ARIMA一组数值例子
预测季节时间序列
美国国内汽车销售量
综合案例: 盖普公司销售额预测
利用ForecastX〓
推荐读物
练习
附录
第8章 联合预测
引言
偏差
实例
哪些预测方法可以进行联合
联合预测权数的选择
联合预测选择权数的三种方法
利用联合预测方法预测美国国内汽车销售量
综合案例: 盖普公司
利用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
第9章 执行预测
获得良好预测的关键
预测过程
人工智能和预测
小结
用ForecastX〓
注释
推荐读物
练习
术语表
译后记
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