包邮商务预测方法

**章 商务预测概述**节 商务预测的涵义与内容第二节 商务预测的分类及其选择第三节 商务预测的步骤第四节 商务预测精确度的测定第二章 移动平均及指数平滑预测法**节 时间序列的类型及预测模型的选择第二节 朴素预测法及简单平均数预测法第三节 移动平均法第四节 简单指数平滑法第五节 霍尔特(Holt)双参数线性指数平滑法第六节 霍尔特一温特(Holt-Winters)指数平滑法第七节 指数平滑预测模型的扩展附录2.1用SPSS进行指数平滑第三章 趋势外推预测法**节 概述第二节 长期趋势模型的种类第三节 趋势模型判断的方法第四节 线性趋势模型参数的估计第五节 二项式及指数曲线趋势模型的估计第六节 龚珀兹及皮尔曲线模型的估计附录3.1用SPSS及Excel进行趋势预测第四章 季节变动预测法**节 概述第二节 无趋势的季节预测模型第三节 带趋势的季节性加法预测模型第四节 带趋势的季节性乘法预测模型附录4.1用SPSS计算季节指数第五章 因素预测方法一——截面数据简单线性回归**节 简单线性回归概述第二节 参数风、卢。的*小二乘估计第三节 估计的标准误差第四节 回归方程的显著性检验和可决系数第五节 计算机输出结果的解释第六节 预测第七节 残差分析(ei=yi-yi)第八节 简单线性回归模型预测的实例附录5.1用SPSS建立简单线性回归预测模型第六章 因素预测法二——截面数据的多元回归**节 多元线性回归模型概述第二节 参数βn、β1、β2、β3...βk的*小二乘估计第三节 回归方程的显著性检验第四节 残差分析——异方差检验第五节 假设5——多重共线性的检验第六节 预测第七节 选择自变量的方法第八节 自变量中带定性变量的回归模型第九节 奇异值与影响点的确定附录6.1用SPSS建立多元线性回归预测模型第七章 因素预测法三——时间序列的回归分析**节 一个例子第二节 自相关第三节 消除自相关的方法第四节 利用多元回归拟合具有季节变动的时间序列数据附录7.1用SPSS诊断回归预测模型中的随机项的自相关性第八章 Logistic回归**节 Logistic回归理论概述第二节 二项Logistic回归模型介绍第三节 二项Logistic回归方程系数解释及检验第四节 二项Logistic回归应用实例第五节 其他情形的Logistic回归附录8.1用SPSS进行Logistic回归分析第九章 定性预测**节 概述第二节 头脑风暴预测法第三节 经验判断预测法第四节 专家会议法第五节 德尔菲预测法第六节 主观概率预测法第七节 产品生命周期预测法第八节 市场景气预测法第十章 博克斯-詹金斯预测法**节 概述第二节 时间序列平稳性的识别方法第三节 非平稳时间序列平稳化的方法第四节 数据特点与模型的选择第五节 模型的参数估计第六节 模型的诊断第七节 预测第八节 案例分析第九节 B-J预测法的优缺点附录 10.1 用SPSS建立ARIMA模型附表 常用的统计量的分布表参考书目