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第一章 市场预测理论与应用概论1

1.1 谁在使用预测1

1.2 市场预测的含义4

1.2.1 市场4

1.2.2 市场类型6

1.2.3 市场预测的含义7

1.3 市场预测的范例8

1.3.1 成功的市场预测范例8

1.3.2 失败的市场预测范例10

1.4 市场预测的原则11

1.4.1 相关性原则12

1.4.2 连贯性原则(或称惯性原则)12

1.4.3 类推性原则12

1.5 市场预测的作用13

1.5.1 预测费用的高低13

1.5.2 预测方法的复杂程度14

1.5.3 预测结果的精度14

1.6 市场预测方法的分类14

1.7 市场预测的程序14

1.7.1 确定预测目标14

1.7.2 收集、分析和整理数据资料15

1.7.3 选择预测方法15

1.7.4 进行预测15

1.7.5 追踪验证预测结论15

1.8 市场预测的工作要求16

1.8.1 准确性16

1.8.2 时间性16

1.8.3 经济性16

1.8.4 满意性17

第二章 定性预测方法18

2.1 定性预测概述18

2.1.1 定性预测及其特点18

2.1.2 定性预测与定量预测的关系19

2.2 专家评估法19

2.2.1 专家会议法20

2.2.2 德尔菲预测法21

2.2.3 德尔菲法的优缺点28

2.3 情景预测法29

2.3.1 情景预测法的概念及特点29

2.3.2 情景预测的基本方法30

2.3.3 情景预测法的一般步骤31

2.3.4 情景预测案例的实证分析32

2.4 主观概率法36

2.4.1 主观概率的概念36

2.4.2 主观概率法的预测步骤37

2.5 景气(先行指标)预测法38

2.5.1 景气(先行指标)预测法概述38

2.5.2 景气循环及其阶段40

2.5.3 先行指标预测法40

2.5.4 景气预测指标体系44

第三章 时间序列预测方法48

3.1 时间序列预测模型概述48

3.1.1 时间序列预测的概念49

3.1.2 时间序列的变动规律49

3.1.3 时间序列预测模式49

3.2 时间序列平滑预测法50

3.2.1 简易平均法50

3.2.3 指数平滑预测法61

3.3 趋势外推法67

3.3.1 趋势外推的假定条件及其模型选择67

3.3.2 多项式曲线趋势外推法70

3.3.3 指数曲线趋势外推法85

3.3.4 Excel提供的时间序列预测手段104

3.4 季节指数预测法104

3.4.1 直接平均季节指数预测法105

3.4.2 移动平均季节指数预测法106

第四章 回归预测法112

4.1 建立回归模型的重要性和必要性112

4.2 建立回归模型的方法114

4.2.1 因果箭114

4.2.2 因果关系链115

4.2.3 因果关系的反馈回路116

4.2.4 多重反馈回路116

4.3 建立回归模型的理论基础118

4.4 一元线性回归预测法119

4.4.1 一元线性回归的数学模型120

4.4.2 估计参数120

4.4.3 进行检验126

4.4.4 利用回归方程进行预测129

4.5 多元线性回归预测法131

4.6 非线性回归预测法133

4.6.1 选配曲线的步骤133

4.6.2 常见的非线性曲线预测模型135

4.7 Excel在回归分析中的应用143

4.8 回归预测时应注意的问题145

4.8.1 关于定性分析问题145

4.8.2 关于回归预测不能任意外推的问题146

4.8.3 关于数据资料的要求问题146

4.8.4 变量遗漏问题147

4.8.5 多重共线性147

附录1150

附录2151

附录3153

参考文献156