本教材主要包括三大部分:統(tǒng)計基礎知識、預測基本技術和決策基本技術。在每一部分,首先介紹相關的理論知識,然后舉例說明如何應用,并說明如何利用excel對這些應用問題進行求解。主要修訂內容包括:(1)修改了絕大部分陳舊的實例或案例,更便于理論聯(lián)系實際;(2)局部進行了完善,使得邏輯更清晰,更便于讀者理解。
吳仁群 管理學博士,教授,碩士生導師,北京印刷學院教師。先后在《計算機工程》、《科技與出版》、《數(shù)學的實踐與認識》、《統(tǒng)計與決策》、《上海會計》、《四川會計》等核心期刊發(fā)表論文十多篇。出版教材或專著五部:《電子表格化財務、會計與管理》(清華大學出版社)、《投資決策:不確定性與競爭》(中國經(jīng)濟出版社)、《Excel財務量化分析》(中國人民大學出版社)、《Java基礎教程》(第2版)(清華大學出版社)、《數(shù)據(jù)結構簡明教程》(機械工業(yè)出版社),其中,《Java基礎教程》(第2版)被評為北京市精品教材。主要研究方向:預測與決策、績效評價和信息管理。
目錄
第1章 統(tǒng)計基礎
1.1 隨機變量
1.2 樣本及抽樣分布
1.3 參數(shù)估計
1.4 假設檢驗
1.5 Excel統(tǒng)計函數(shù)及分析工具簡介
第2章 經(jīng)濟預測概述
2.1 經(jīng)濟預測的含義及分類
2.2 經(jīng)濟預測的原理、要求及過程
2.3 預測數(shù)據(jù)的收集與處理
2.4 經(jīng)濟預測方法
2.5 經(jīng)濟預測的誤差
第3章 定性預測方法
3.1 定性預測法概述
3.2 頭腦風暴法
3.3 德爾菲法
3.4 其他定性預測法
第4章 趨勢外推預測法
4.1 趨勢外推預測法概述
4.2 線性趨勢外推預測法
4.3 二次曲線趨勢外推預測法
4.4 生長曲線預測法
第5章 回歸分析預測法
5.1 回歸分析法概述
5.2 一元線性回歸預測法
5.3 多元線性回歸預測法
5.4 非線性回歸預測法
第6章 確定型時間序列預測法
6.1 基本概述
6.2 移動平均法
6.3 指數(shù)平滑法
6.4 季節(jié)周期預測法
第7章 隨機型時間序列預測法
7.1 基本概述
7.2 常見的時間序列模型
7.3 自相關函數(shù)、偏相關函數(shù)
7.4 模型識別
7.5 參數(shù)估計
7.6 模型的檢驗與修正
7.7 預測
7.8 應用舉例
第8章 馬爾科夫預測法
8.1 馬爾科夫預測法的基本原理
8.2 馬爾科夫方法在經(jīng)濟預測中的應用
第9章 決策
9.1 決策概述
9.2 確定型決策
9.3 不確定型決策
9.4 風險型決策
第10章 常用決策方法及應用
10.1 主成分分析法
10.2 層次分析法
10.3 數(shù)據(jù)包絡法
10.4 模糊綜合評價法
附錄
參考文獻
第二版是在第一版基礎上修訂而成的。修訂后的內容仍包含10章和一個附錄。第1 章介紹了經(jīng)濟預測與決策中涉及的統(tǒng)計知識;第2章介紹了經(jīng)濟預測的含義、類型、基本原理以及預測數(shù)據(jù)的處理;第3章介紹了定性預測的含義以及常見的定性預測方法:頭腦風暴法、德爾菲法、主觀概率法和對比類推法等;第4章介紹了趨勢外推預測法的基本原理和應用舉例;第5章介紹了回歸分析預測法的基本原理和應用舉例;第6章介紹了常見的確定型時間序列預測法,并舉例進行說明;第7章介紹了隨機型時間序列預測模型、自相關函數(shù)和偏相關函數(shù)、模型識別、參數(shù)估計以及預測等;第8章介紹了馬爾科夫預測法的基本原理和應用舉例;第9章介紹了決策的含義、基本過程,并對確定型決策、不確定型決策和風險型決策進行了介紹及舉例說明;第10章介紹了主成分分析法、層次分析法和數(shù)據(jù)包絡法等常用決策方法,并舉例說明這些方法的應用。附錄收集了作者編寫的用于預測和決策的宏函數(shù)的使用說明。修訂仍由北京印刷學院的吳仁群完成。主要修訂內容包括:(1)修改了絕大部分陳舊的實例或案例,更便于理論聯(lián)系實際;(2)局部進行了完善,使得邏輯更加清晰,更便于讀者理解;(3)在第10章增加了模糊綜合評價法; (4)修正了部分編輯錯誤。同時,對Excel電子計算模板中的數(shù)據(jù)相應進行了更新