本书作为介绍预测与决策科学基本理论与方法的一本教科书，全书分上下两篇，共12章，重点介绍了预测和决策科学的基本理论和方法，主要内容包括预测概述、定性预测、回归分析预测、时间序列平滑预测、趋势外推预测、灰色系统预测、决策概论、随机性决策分析、多阶段决策和序贯决策、多目标决策、模糊决策和马尔可夫预测与决策等。此次再版仍保留了原来精选的内容和写作风格，为了更突出它的实用性，在决策部分增编和改编了一些案例分析，以加强学生综合运用理论与方法解决实际问题的能力。

全书分上下两篇，共12章，重点介绍了预测和决策科学的基本理论和方法，主要内容包括预测概述、定性预测、回归分析预测、时间序列平滑预测、趋势外推预测、灰色系统预测、决策概论、随机性决策分析、多阶段决策和序贯决策、多目标决策、模糊决策和马尔可夫预测与决策等。本书在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出、通俗易懂、便于自学，并用大量实例来说明这些方法在实践中的应用。

本书适合高等院校经济与管理专业的研究生和高年级本科生，也适合作为政府、企事业管理干部、工程技术人员和理工科学生自学现代管理预测和决策方法的参考书。

第二版序

第一版序

上篇 管理预测方法

 第一章 预测概述

第一节 引言

第二节 预测的作用

第三节 预测的基本原则

第四节 预测的分类

第五节 预测的程序

第六节 预测的精度和价值

习题

 第二章 定性预测方法

第一节 引言

第二节 市场调查预测法

第三节 专家预测法

第四节 主观概率法

第五节 预兆预测法

习题

 第三章 回归分析预测方法

第一节 引言

第二节 一元线性回归预测法

第三节 多元线性回归预测法

第四节 虚拟变量回归预测

第五节 非线性回归预测法

习题

 第四章 时间序列平滑预测法

第一节 时间序列概述

第二节 移动平均法

第三节 指数平滑法

第四节 差分-指数平滑法

第五节 自适应滤波法

习题

 第五章 趋势外推预测方法

第一节 指数曲线法

第二节 修正指数曲线法

第三节 生长曲线法

第四节 包络曲线法

习题

 第六章 灰色系统预测

第一节 引言

第二节 序列算子与灰色序列生成

第三节 灰色系统模型

第四节 灰色预测

习题

下篇 管理决策方法

 第七章 决策概论

第一节 决策的基本概念

第二节 科学的决策与如何科学地决策

第三节 决策者

第四节 决策的程序

第五节 智囊团与决策机构

习题

 第八章 随机性决策分析

第一节 随机决策问题的基本特点

第二节 随机性决策问题的基本分析方法

第三节 先验信息和主观概率

第四节 贝叶斯分析方法

第五节 抽样贝叶斯分析

第六节 情报的价值及后验预分析

第七节 效用理论在随机决策中的应用

第八节 案例分析：面包厂送货量决策分析

习题

 第九章 多阶段决策和序贯决策

第一节 多阶段决策

第二节 序贯(序列)决策

第三节 多级决策案例分析

习题

 第十章 多目标决策

第一节 多目标决策问题的基本概念

第二节 等价代换法

第三节 多属性效用理论

第四节 排序方法

习题

 第十一章 模糊决策

第一节 基本概念

第二节 模糊决策分析方法

习题

 第十二章 马尔可夫预测与决策法

第一节 马尔可夫链的基本概念

第二节 马尔可夫预测方法

第三节 马尔可夫决策方法

习题

参考文献