预测与决策教程（第3版） / 教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材
定价：￥59.80
作者： 李华，胡奇英
出版时间：2026-06-26
最新印次日期：2026-6
出版社：机械工业出版社
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
试读- 机械工业出版社
- 9787111803164
- 3-1
- 2026-06-26
- 446
- 管理学
- 管理科学与工程类
- 管理科学与工程
- 本科
内容简介
本书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以及马尔可夫预测方法。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、发展中的预测与决策。为方便学生学习，书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。
本书可作为高等院校管理类、经济类各专业本科生的教材，也可用于研究生的教学；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，也可供各级行政干部、企业管理人员、工程技术人员参考。
本书可作为高等院校管理类、经济类各专业本科生的教材，也可用于研究生的教学；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，也可供各级行政干部、企业管理人员、工程技术人员参考。
目录
目录
第3版前言
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
1.2预测的基本原理与步骤
1.3预测资料的收集与预处理
1.4预测方法的分类
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
2.2头脑风暴法
2.3德尔菲法
2.4指标预测法与类比法
2.5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
3.2移动平均法
3.3指数平滑法
3.4季节指数法
3.5时间序列分解法
3.6上海世博会客流量预测
本章小结
思考与练习
第4章随机型时间序列预测方法
4.1随机型时间序列模型
4.2ARMA模型的相关分析
4.3ARMA模型的识别
4.4ARMA模型的参数估计
4.5模型的检验与预报
4.6青铜缶的拍卖价格预测分析
本章小结
思考与练习
第5章马尔可夫预测方法
5.1马尔可夫预测的基本原理
5.2马尔可夫预测的应用
本章小结
思考与练习
目录
预测与决策教程
第6章决策概述
6.1决策的概念
6.2决策过程与决策分析
6.3决策的基本类型
6.4决策分析的特点与发展历史
本章小结
思考与练习
第7章期望效用理论
7.1期望收益值
7.2行为假设与偏好关系
7.3效用函数及其确定
7.4主观期望效用值理论
本章小结
思考与练习
第8章单目标决策分析
8.1风险型决策
8.2非确定型决策
8.3概率排序型决策
本章小结
思考与练习
第9章多目标决策分析
9.1多目标决策的基本概念
9.2多目标决策的基本模型
9.3多目标决策问题的分析方法
9.4层次分析法(AHP)
9.5网络分析法(ANP)
本章小结
思考与练习
第10章发展中的预测与决策
10.1数据特征驱动分解集成方法论
10.2自然语言处理技术
10.3大模型概述
本章小结
思考与练习
附录
附表A标准正态分布函数值表
附表Bt分布表
附表CF分布表
附表DDW检验临界值表
参考文献
第3版前言
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
1.2预测的基本原理与步骤
1.3预测资料的收集与预处理
1.4预测方法的分类
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
2.2头脑风暴法
2.3德尔菲法
2.4指标预测法与类比法
2.5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
3.2移动平均法
3.3指数平滑法
3.4季节指数法
3.5时间序列分解法
3.6上海世博会客流量预测
本章小结
思考与练习
第4章随机型时间序列预测方法
4.1随机型时间序列模型
4.2ARMA模型的相关分析
4.3ARMA模型的识别
4.4ARMA模型的参数估计
4.5模型的检验与预报
4.6青铜缶的拍卖价格预测分析
本章小结
思考与练习
第5章马尔可夫预测方法
5.1马尔可夫预测的基本原理
5.2马尔可夫预测的应用
本章小结
思考与练习
目录
预测与决策教程
第6章决策概述
6.1决策的概念
6.2决策过程与决策分析
6.3决策的基本类型
6.4决策分析的特点与发展历史
本章小结
思考与练习
第7章期望效用理论
7.1期望收益值
7.2行为假设与偏好关系
7.3效用函数及其确定
7.4主观期望效用值理论
本章小结
思考与练习
第8章单目标决策分析
8.1风险型决策
8.2非确定型决策
8.3概率排序型决策
本章小结
思考与练习
第9章多目标决策分析
9.1多目标决策的基本概念
9.2多目标决策的基本模型
9.3多目标决策问题的分析方法
9.4层次分析法(AHP)
9.5网络分析法(ANP)
本章小结
思考与练习
第10章发展中的预测与决策
10.1数据特征驱动分解集成方法论
10.2自然语言处理技术
10.3大模型概述
本章小结
思考与练习
附录
附表A标准正态分布函数值表
附表Bt分布表
附表CF分布表
附表DDW检验临界值表
参考文献
