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导论 1

上篇 经济预测 9

第一章 随机时间序列预测 9

第一节 随机时间序列的基本概念 9

第二节 模型体系与平稳可逆条件 15

第三节 模型识别 19

第四节 参数估计 28

第五节 模型检验及应用 35

第二章 自适应过滤法 51

第一节 自适应过滤法的基本原理 51

第二节 自适应过滤法的应用 57

第三章 控制论模型预测 69

第一节 传递函数的模型结构 69

第二节 模型识别 71

第三节 参数估计与诊断检验 81

第四节 利用传递函数模型进行预测 89

第五节 传递函数的干预分析预测 99

第一节 马尔柯夫预测概述 116

第四章 马尔柯夫预测 116

第二节 状态预测 120

第三节 市场占有率预测 123

第四节 期望利润预测 128

第五节 具有某种变化趋势的非平稳随机事件的预测 131

第五章 投入产出预测 137

第一节 静态投入产出预测 137

第二节 动态投入产出预测 149

第六章 灰色预测 162

第一节 灰色预测概述 162

第二节 灰色模块的建立 165

第三节 灰色预测模型的类型及其原理机制 169

第四节 灰色预测的实际应用 181

第七章 回归分析预测 187

第一节 回归分析预测概述 187

第二节 一元回归预测 191

第三节 多元回归预测 206

第四节 自回归预测 220

第八章 判别分析预测 229

第一节 距离判别分析预测法 229

第二节 费歇尔（Fisher）判别分析预测法 235

第三节 多维区间灰数的判别预测 241

下篇 经济决策 253

第九章 风险型决策 253

第一节 贝叶斯决策法 253

第二节 经验贝叶斯决策法 263

第三节 马尔柯夫决策法 268

第四节 蒙特卡罗模拟决策法 277

第十章 确定型决策 286

第一节 盈亏平衡分析 286

第二节 敏感性分析 291

第三节 线性规划决策分析法 293

第四节 网络图决策分析法 301

第十一章 非确定型决策 312

第一节 最大最小期望值决策法 312

第二节 最大最大期望值决策法 315

第三节 最小最大后悔值决策法 318

第四节 赫威斯决策法 321

第五节 等概率决策法 323

第十二章 Shafer证据决策法 327

第一节 Shafer证据理论简介 327

第二节 证据决策的一般方法 341

第三节 决策分析与信度预测 348

第四节 证据理论决策的其他形式 360

第十三章 多目标模糊决策 364

第一节 模糊数学的有关知识简介 365

第二节 模糊决策原理 376

第三节 模糊理论在决策中的应用 398

第十四章 多目标属性决策 418

第一节 多目标属性决策概论 418

第二节 多目标属性决策方法 429

第三节 多目标属性灰色决策 455

第一节 多目标规划决策——理想点法 466

第十五章 多目标规划决策 466

第二节 最优GP模型 474

第三节 多目标规划综合优化方法 490

附录 494

附表Ⅰ t分布表 494

附表Ⅱ 相关系数临界值表 495

附表Ⅲ F分布表 497

附表Ⅳ D—W检验临界值表（a=0.05） 503

附表V D—W检验临界值表（a=0.01） 504

主要参考文献 506

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