战略：预测与决策

目录
第1章 统计调查方法与预测
1．1 市场经济与统计调查
1．1．1 市场经济与统计调查
1．1．2 统计调查对预测的含义及特点
1．1．3 统计调查对预测的作用和要求
1．2 统计调查的内容和类型
1．2．1 统计调查的内容
1．2．2 统计调查的类型
1．2．3 我国的统计调查体系以及对预测的影响
1．3 统计调查与预测应用的一般程序
1．3．1 准备阶段
1．3．2 调查阶段
1．3．3 研究阶段
1．3．4 总结和应用阶段
1．4 普查
1．5 统计资料整理
1．5．1 统计资料整理的意义
1．5．2 统计资料的目标和要求
1．5．3 统计资料整理过程
1．6 统计资料推算
1．6．1 统计推算的意义
1．6．2 统计推算应用范围
1．6．3 统计推断的常用方法
1．7 统计数据质量控制
1．7．1 统计数据质量控制的意义
1．7．2 常见的统计数据质量问题及分析
1．7．3 统计数据质量控制方法
1．8 统计数据与预测
第2章 经济预测的基本问题
2．1 预测的基本概念
2．2 预测的可靠性和作用
2．3 预测的种类和方法
2．3．1 按预测涉及的范围分类
2．3．2 按预测的时间长短分类
2．3．3 按预测方法的性质分类
2．3．4 按预测的时态分类
2．4 预测的基本原则和步骤
2．5 数据挖掘在预测中的作用
2．5．1 数据挖掘简介
2．5．2 数据集属性
2．5．3 数据挖掘任务
第3章 直观判断预测法
3．1 专家调查法
3．1．1 专家调查法的一般步骤
3．1．2 专家调查法技术操作
3．1．3 专家调查法的特点
3．2 领先指标预测法
3．3 市场需要量调查预测法
3．3．1 商品家庭普及预测
3．3．2 市场需要量预测
3．4 综合判断预测法
3．4．1 预测方法
3．4．2 经验公式的描述性解释
3．5 主观概率预测法
3．5．1 主观概率的概念
3．5．2 主观概率的应用
3．6 交互影响预测法
3．6．1 构造交互影响矩阵
3．6．2 交互影响的应用
第4章 时间序列分析预测法
4．1 时间序列的基本概念
4．2 回归模型介绍
4．2．1 曲线的拟合
4．2．2 最小二乘估计法的推导
4．3 简单外推模型
4．3．1 简单外推方法
4．3．2 移动平均模型
4．4 平滑和季节调整
4．4．1 平滑技术
4．4．2 季节调整
4．5 线性时间序列分析模型
4．5．1 线性时间序列分析模型概述
4．5．2 随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的识别
4．5．3 ARMA(p，q)模型的参数估计
4．6 马尔柯夫预测法
4．6．1 状态概率预测
4．6．2 期望利润预测
4．7 单方程回归模型预测
4．7．1 无条件预测
4．7．2 误差项序列相关情况下的预测
4．7．3 有条件预测
4．8 模拟模型的动态行为——一个小宏观经济模型
4．8．1 模型的确认和估计
4．8．2 固定权重与链式权重计算的真实GDP的比较
4．8．3 模型里的方程
4．8．4 模型的模拟
4．8．5 预测和政策分析
4．9 时间序列模型的应用
4．9．1 建模过程回顾
4．9．2 经济变量模型：库存投资
4．9．3 季节性电话数据的预测
4．9．4 时间序列和回归分析组合模型：转移函数模型
4．9．5 用回归—时间序列组合模型预测短期储蓄存款流量
4．9．6 预测利率的回归—时间序列组合模型
第5章 结构分析预测法
5．1 弹性分析预测法
5．1．1 弹性的概念
5．1．2 弹性在预测中的应用
5．2 投入产出分析预测法
第6章 动态模型和贝叶斯预测
6．1 贝叶斯预测的基本思想
6．2 动态线性模型
6．2．1 动态线性模型
6．2．2 动态线性模型的设计
第7章 常用经典预测算法
7．1 点对点倍比法
7．2 倍比平滑法
7．3 重叠曲线法
7．4 基于均值和变化系数的短期预测
7．5 基于模式识别的短期预测
7．6 基于相似度外推的短期预测
7．7 短期经济预测的综合模型
7．7．1 虚拟预测的基本思路和策略
7．7．2 短期预测的两种综合方式
7．7．3 综合预测模型
第8章 传统经济预测范式的局限性
8．1 关于未来不确定性思想的演变
8．2 传统经济预测的基本思想和假定
8．3 经济预测的发展需要新思想
第9章 典型神经网络模型
9．1 神经网络概述
9．2 神经网络的基本机里和结构
9．2．1 神经元的生物学解剖
9．2．2 神经元的信息处理与传递
9．2．3 神经元的数学模型
9．3 神经网络模型分类
9．4 神经网络的学习规则
9．5 神经网络信息处理的数学过程
9．5．1 执行阶段
9．5．2 学习阶段
9．6 BP网络建模
9．7 人工神经网络预测算法步骤
第10章 灰色系统预测模型
10．1 灰色系统理论介绍
10．1．1 白色、黑色和灰色系统
10．1．2 白色系统与灰色系统的区别
10．1．3 灰色系统理论的形成
10．1．4 灰色系统理论的研究任务
10．2 灰色生成
10．2．1 累加生成
10．2．2 累减生成
10．2．3 均值生成
10．2．4 级比生成
10．3 灰色建模过程
10．3．1 灰色模型(GM)的建模机理
10．3．2 GM(1，1)模型的建立
10．3．3 GM(1，n)模型
10．4 灰色预测技术的改进
10．4．1 改进的必要性
10．4．2 改进的途径
第11章 经济系统混沌理论预测
11．1 经济系统预测的混沌理论研究
11．1．1 混沌理论关于预测的基本观点
11．1．2 应用混沌理论研究经济系统预测的概况
11．1．3 经济系统预测的混沌理论研究主要成果
11．2 经济系统中的混沌及其诊断
11．2．1 经济系统与经济混沌
11．2．2 经济混沌的条件
11．2．3 经济混沌的动因
11．2．4 经济混沌的诊断
11．3 经济系统预测的混沌理论方法
11．3．1 经济系统动力学预测的混沌理论方法
11．3．2 经济系统演化情景预测的混沌理论方法
11．3．3 经济系统发展的分形增长曲线预测方法
第12章 其他预测技术
12．1 小波分析预测技术
12．1．1 小波分析预测思路概述
12．1．2 小波变换的基本理论
12．2 变换分形的预测思路
12．2．1 分形方法简介
12．2．2 变换形成的分形
12．3 多重线性相交模型
第13章 经济决策的基本问题
13．1 经济决策的基本概念
13．2 经济决策的特点、要素及类型
13．2．1 决策的特点
13．2．2 构成决策问题的要素
13．2．3 决策问题的类型
13．3 经济决策的作用及一般程序
第14章 不确定型决策法
14．1 Wald决策准则
14．2 Hurwicz决策准则
14．3 Hurwicz乐观系数决策准则
14．4 Laplace决策准则
第15章 常用风险型决策法
15．1 风险型决策的概念
15．2 决策树法
15．3 边际分析决策法
15．4 贝叶斯(Bayes)决策法
15．5 敏感性分析决策法与决策的可靠性
15．5．1 敏感性分析决策法
15．5．2 决策的可靠性分析
第16章 高等决策算法
16．1 对策论的基本原理和模型
16．1．1 矩阵对策
16．1．2 零和二人无限对策
16．1．3 混合策略
16．1．4 对策论的发展
16．2 多目标决策基本概念
16．3 多目标化多为少决策法
16．3．1 主要目标法
16．3．2 线性加权法
16．3．3 平方和加权法
16．3．4 理想点法
16．3．5 乘除法
16．3．6 攻效系数法
16．4 序列优化法
16．4．1 用序列优化的方法解决问题的主要的三个步骤
16．4．2 噪声非均匀分布时s的计算方法
16．4．3 计算s的具体步骤
16．5 层次分析法
16．5．1 AHP法原理
16．5．2 标度
16．5．3 层次模型的建立
16．5．4 计算方法
第17章 项目实施后评价
17．1 项目后评价的定义
17．1．1 项目后评价的概念
17．1．2 项目后评价的时点和种类
17．1．3 项目后评价与项目前评估的主要区别
17．1．4 项目后评价的监督功能
17．1．5 项目后评价的主要特点和要求
17．2 项目周期与后评价
17．2．1 项目周期
17．2．2 世界银行和亚洲开发银行的项目周期
17．2．3 项目决策周期及后评价的地位和作用
17．3 项目后评价的改革和发展
17．3．1 发达国家的后评价
17．3．2 发展中国家的后评价
17．3．3 国际金融组织的后评价
17．3．4 中国的投资项目后评价
17．4 项目后评价的主要内容
17．4．1 项目后评价的内容范围和项目分类
17．4．2 项目后评价的基本内容
第18章 项目后评价案例
18．1 对华国别援助规划评价
18．1．1 报告摘要
18．1．2 本评价框架
18．2 增强中国的评价能力总报告
18．2．1 报告概述
18．2．2 本报告框架
18．3 项目绩效管理系统
18．3．1 案例一：苏比克基础设施项目
18．3．2 案例二：孟加拉第三批农村基础设施项目
18．3．3 案例三：斐济第三批农村公路项目
参考文献
后记
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