本书采用丰富的案例与图标,介绍了如何运用ForecastXTM软件在Excel环境下进行商业预测,同时介绍了商业预测的过程、如何进行数据描述和模型选择,还包括统计学的一部分知识以及回归模型预测、ARIMA模型预测等各种预测方法及模型。全书共分九章,每章都有来自于实际预测工作人员的评述,这些评述可以让读者很快了解到书中各种理论概念的实用性。
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书名 | 基于Excel的商业预测(第4版) |
分类 | 经济金融-经济-企业经济 |
作者 | J·霍尔顿·威尔逊//巴里·基廷 |
出版社 | 中国人民大学出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书采用丰富的案例与图标,介绍了如何运用ForecastXTM软件在Excel环境下进行商业预测,同时介绍了商业预测的过程、如何进行数据描述和模型选择,还包括统计学的一部分知识以及回归模型预测、ARIMA模型预测等各种预测方法及模型。全书共分九章,每章都有来自于实际预测工作人员的评述,这些评述可以让读者很快了解到书中各种理论概念的实用性。 内容推荐 本书介绍了如何运用ForecastXTM软件在Excel环境下进行商业预测。同时介绍了商业预测的过程、如何进行数据描述和模型选择,还包括统计学的一部分知识以及回归模型预测、ARIMA模型预测等各种预测方法及模型。 本书是为经理人、预测工作者和希望了解预测知识和预测实际问题的学生而撰写的,是一本实用的商业预测教材。 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ForecastXTM:ForecastXTM软件以及用法介绍 开始:从ProCastTM开始你的预测过程 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ForecastXTM计算自相关函数 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ForecastXTM进行指数平滑预测 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人的零售额预测 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ForecastXTM软件进行回归预测 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ForecastXTM进行多元回归预测 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ForecastXTM进行时间序列分解法预测 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 博克斯一詹金斯方法的原理 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:ForecastXTM进行ARIMA(博克斯一詹金斯)预测 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ForecastXTM进行联合预测 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ForecastXTM中的“ProCastlTM”进行预测 注释 推荐读物 练习 术语表 译后记 |
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