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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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更新时间:2025/3/29 18:06:55