預(yù)測(cè)與決策教程

內(nèi)容概要

　　本書(shū)采取工科學(xué)生和管理人員易于接受的敘述方式，較全面地介紹了預(yù)測(cè)與決策的主要內(nèi)容與方法。預(yù)測(cè)部分的內(nèi)容包括預(yù)測(cè)概述、非模型預(yù)測(cè)方法、回歸預(yù)測(cè)方法、確定型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、隨機(jī)型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、馬爾可夫預(yù)測(cè)方法以及預(yù)測(cè)精確性與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)。決策部分的內(nèi)容包括決策概述、期望效用理論與前景理論、單目標(biāo)決策分析、多目標(biāo)決策分析、動(dòng)態(tài)決策分析以及決策方法拓展、選擇與評(píng)價(jià)。為方便學(xué)生學(xué)習(xí)，書(shū)中附有大量案例及習(xí)題。閱讀本書(shū)僅需具備高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)與概率統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)知識(shí)。
　　本書(shū)可作為管理、經(jīng)濟(jì)類各專業(yè)本科生教材，也可用于研究生教學(xué)；同時(shí)，還可作為其他相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的教材和教學(xué)參考書(shū)，也可供具有大學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從事管理工作的相關(guān)人員參考。
　　本書(shū)可作為管理、經(jīng)濟(jì)類各專業(yè)本科生教材，也可用于研究生教學(xué)；同時(shí)，還可作為其他相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的教材和教學(xué)參考書(shū)，也可供具有大學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從事管理工作的相關(guān)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　李華，西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。主要從事決策分析、工業(yè)工程、服務(wù)系統(tǒng)管理等方面的研究與教學(xué)工作，主持或參與完成政府各類科學(xué)基金項(xiàng)目以及企業(yè)園區(qū)管理咨詢項(xiàng)目20余項(xiàng)，在中外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表過(guò)不少有影響的論文。出版有《預(yù)測(cè)與決策》、《服務(wù)外包系統(tǒng)管理》、《基于信息技術(shù)的服務(wù)外包》等教材與專著多部，是國(guó)家精品課程“預(yù)測(cè)與決策”的課程負(fù)責(zé)人。
　　胡奇英，復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。主要從事動(dòng)態(tài)決策與控制、風(fēng)險(xiǎn)管理、收益管理、網(wǎng)上拍賣、供應(yīng)鏈管理等方面的研究與教學(xué)工作，自1990年至今共承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目8項(xiàng)，被SCI收錄論文34篇，出版專著4部、教材5部。其中1部專著在世界著名的Springer出版社出版，獲省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、優(yōu)秀教育成果獎(jiǎng)1項(xiàng)。曾獲得政府特殊津貼和霍英東教育基金會(huì)高校青年教師一等獎(jiǎng)。

書(shū)籍目錄

序一
序二
前言
教學(xué)建議
第1章 預(yù)測(cè)概述
1.1 預(yù)測(cè)的基本概念
1.1.1 預(yù)測(cè)科學(xué)的產(chǎn)生
1.1.2 預(yù)測(cè)的定義
1.1.3 預(yù)測(cè)的可能性
1.1.4 預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確性
1.1.5 預(yù)測(cè)的基本功能
1.2 預(yù)測(cè)的基本原理與步驟
1.2.1 預(yù)測(cè)的基本原理
1.2.2 預(yù)測(cè)的一般步驟
1.3 預(yù)測(cè)資料的收集與預(yù)處理
1.3.1 確定數(shù)據(jù)收集的目的
1.3.2 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集方案
1.3.3 數(shù)據(jù)的收集與整理
1.3.4 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)處理
1.4 預(yù)測(cè)方法的分類
1.4.1 預(yù)測(cè)方法的分類體系與常用方法
1.4.2 預(yù)測(cè)方法選擇的影響因素
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第2章 非模型預(yù)測(cè)方法
2.1 專家預(yù)測(cè)法概述
2.1.1 個(gè)人判斷法
2.1.2 專家會(huì)議法
2.1.3 專家意見(jiàn)匯總預(yù)測(cè)法
2.1.4 頭腦風(fēng)暴法
2.1.5 德?tīng)柗品?br />2.2 指標(biāo)預(yù)測(cè)法與類比法
2.2.1 指標(biāo)預(yù)測(cè)法
2.2.2 類比法
2.3 概率預(yù)測(cè)法
2.3.1 主觀概率法
2.3.2 交叉影響分析法
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第3章 回歸預(yù)測(cè)方法
3.1 引言
3.1.1 相關(guān)分析
3.1.2 回歸分析
3.2 一元線性回歸預(yù)測(cè)方法
3.2.1 一元線性回歸模型
3.2.2 一元線性回歸模型的顯著性檢驗(yàn)
3.2.3 一元線性回歸預(yù)測(cè)
3.3 多元線性回歸預(yù)測(cè)法
3.3.1 多元線性回歸模型
3.3.2 多元線性回歸模型的顯著性檢驗(yàn)
3.3.3 多元線性回歸預(yù)測(cè)
3.3.4 多元線性回歸分析中的多重共線性
3.3.5 多元線性回歸分析中的序列相關(guān)
3.4 非線性回歸預(yù)測(cè)
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第4章 確定型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法
4.1 時(shí)間序列與時(shí)間序列分析概述
4.1.1 時(shí)間序列的含義
4.1.2 時(shí)間序列分析
4.1.3 時(shí)間序列分析方法的分類
4.1.4 確定型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法概述
4.2 移動(dòng)平均法
4.2.1 一次移動(dòng)平均法
4.2.2 二次移動(dòng)平均法
4.3 指數(shù)平滑法
4.3.1 一次指數(shù)平滑法
4.3.2 二次指數(shù)平滑法
4.3.3 討論
4.4 季節(jié)指數(shù)法
4.5 時(shí)間序列分解法
4.5.1 各因素的確定
4.5.2 根據(jù)分解法進(jìn)行預(yù)測(cè)
4.5.3 對(duì)分解法的進(jìn)一步說(shuō)明
4.6 基于SPSS軟件的確定型時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第5章 隨機(jī)型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法
5.1 隨機(jī)型時(shí)間序列模型
5.1.1 時(shí)間序列
5.1.2 自回歸(AR)模型
5.1.3 移動(dòng)平均（MA）模型
5.1.4 自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型
5.1.5 求和自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)模型
5.1.6 季節(jié)性模型
5.2 ARMA模型的相關(guān)分析
5.2.1 AR(p)序列的自相關(guān)函數(shù)
5.2.2 MA(q)序列的自相關(guān)函數(shù)
5.2.3 ARMA(p，q)序列的自相關(guān)函數(shù)
5.2.4 偏相關(guān)函數(shù)
5.3 模型的識(shí)別
5.3.1 樣本自相關(guān)函數(shù)與樣本偏相關(guān)函數(shù)
5.3.2 模型識(shí)別
5.4 ARMA模型的參數(shù)估計(jì)
5.4.1 矩估計(jì)方法
5.4.2 最小二乘估計(jì)
5.4.3 極大似然估計(jì)法
5.4.4 方法的比較
5.5 模型的檢驗(yàn)與預(yù)報(bào)
5.5.1 模型檢驗(yàn)
5.5.2 模型的改進(jìn)
5.5.3 模型預(yù)報(bào)
5.6 案例5?1分析
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第6章 馬爾可夫預(yù)測(cè)方法
6.1 馬爾可夫分析的基本原理
6.1.1 馬爾可夫鏈
6.1.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
6.1.3 穩(wěn)態(tài)概率矩陣
6.2 馬爾可夫預(yù)測(cè)的應(yīng)用
6.2.1 市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)
6.2.2 期望報(bào)酬預(yù)測(cè)
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第7章 預(yù)測(cè)精確性與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)
7.1 預(yù)測(cè)方法的選擇
7.1.1 預(yù)測(cè)方法最適合的時(shí)間范圍
7.1.2 數(shù)據(jù)模式
7.1.3 費(fèi)用
7.1.4 準(zhǔn)確性
7.1.5 適用性
7.2 預(yù)測(cè)的精確性
7.2.1 準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)
7.2.2 預(yù)測(cè)的誤差
7.2.3 預(yù)測(cè)精確性的衡量指標(biāo)
7.2.4 預(yù)測(cè)監(jiān)控
7.3 預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與評(píng)價(jià)
7.3.1 預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)
7.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與反思
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第8章 決策概述
8.1 決策的概念
8.2 決策過(guò)程與決策分析
8.2.1 決策過(guò)程
8.2.2 決策分析
8.3 決策的基本類型
8.4 決策分析的內(nèi)容、特點(diǎn)及歷史
8.4.1 決策分析的內(nèi)容
8.4.2 決策分析的特點(diǎn)
8.4.3 決策分析的歷史
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第9章 期望效用理論與前景理論
9.1 期望收益值
9.1.1 期望收益值準(zhǔn)則
9.1.2 應(yīng)用期望收益值作為決策準(zhǔn)則存在的一些問(wèn)題
9.2 行為假設(shè)與偏好關(guān)系
9.3 效用函數(shù)及其確定
9.3.1 效用函數(shù)的定義
9.3.2 效用函數(shù)的確定
9.3.3 L?A模擬法
9.4 主觀期望效用值理論
9.4.1 主觀概率與客觀概率
9.4.2 主觀概率的判斷
9.5 前景理論
9.5.1 期望理論與實(shí)際決策的不一致
9.5.2 前景理論框架
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第10章 單目標(biāo)決策分析
10.1 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析
10.1.1 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析的基本思想
10.1.2 風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
10.1.3 風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題的分析方法
10.1.4 多級(jí)決策問(wèn)題的分析方法
10.2 非確定型決策
10.2.1 悲觀準(zhǔn)則
10.2.2 樂(lè)觀準(zhǔn)則
10.2.3 赫威茲準(zhǔn)則
10.2.4 后悔值準(zhǔn)則
10.2.5 等概率準(zhǔn)則
10.2.6 五種決策準(zhǔn)則的比較
10.3 概率排序型決策
10.3.1 期望后果值的極值
10.3.2 利用期望值極值進(jìn)行決策
10.3.3 優(yōu)勢(shì)條件
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第11章 多目標(biāo)決策分析
11.1 基本概念
11.2 決策方法
11.2.1 化多目標(biāo)為單目標(biāo)的方法
11.2.2 重排次序法
11.2.3 分層序列法
11.3 多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策分析模型
11.4 有限個(gè)方案多目標(biāo)決策問(wèn)題的分析方法
11.4.1 基本結(jié)構(gòu)
11.4.2 決策矩陣的規(guī)范化
11.4.3 確定權(quán)的方法
11.5 層次分析法（AHP）
11.5.1 多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)
11.5.2 判斷矩陣
11.5.3 相對(duì)重要度及判斷矩陣的最大特征值λmax的計(jì)算
11.5.4 相容性判斷
11.5.5 綜合重要度的計(jì)算
11.5.6 算例
11.6 網(wǎng)絡(luò)分析法（ANP）
11.6.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
11.6.2 無(wú)權(quán)重超矩陣與加權(quán)超矩陣
11.6.3 極限超矩陣
11.6.4 ANP應(yīng)用軟件-超級(jí)決策軟件（SD）
11.6.5 算例
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第12章 動(dòng)態(tài)決策分析
12.1 單階段決策的表述
12.2 確定型動(dòng)態(tài)決策
12.3 馬氏型動(dòng)態(tài)決策
12.3.1 馬氏決策過(guò)程模型
12.3.2 最優(yōu)方程與最優(yōu)策略
12.4 應(yīng)用
12.4.1 產(chǎn)品定價(jià)
12.4.2 體育比賽
12.4.3 最優(yōu)選擇
12.4.4 一個(gè)期權(quán)執(zhí)行問(wèn)題
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
第13章 決策方法拓展、選擇與評(píng)價(jià)
13.1 決策方法的拓展
13.1.1 模糊決策法
13.1.2 群決策方法
13.1.3 決策支持系統(tǒng)
13.2 決策方法的選擇
13.2.1 決策方法選擇影響因素
13.2.2 決策方法的比較評(píng)價(jià)
13.3 決策方案的評(píng)價(jià)與實(shí)施
13.3.1 決策方案的評(píng)價(jià)
13.3.2 決策方案的實(shí)施
本章小結(jié)
思考與練習(xí)
附錄
附表A標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表
附表Bt分布表
附表CF分布表
附表DDW檢驗(yàn)臨界值表
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　1.注意事項(xiàng) （1）注意選好專家 1）如果應(yīng)邀專家彼此相互認(rèn)識(shí)，就要從同一職位的人員中挑選，領(lǐng)導(dǎo)者不應(yīng)參加。如果應(yīng)邀專家彼此互不認(rèn)識(shí)，可以從不同職位的人員中挑選，但禁止宣布參加者的職位，主持會(huì)議者應(yīng)一視同仁。2）絕大多數(shù)應(yīng)邀專家的研究領(lǐng)域應(yīng)力求與論及的預(yù)測(cè)對(duì)象的問(wèn)題相一致，但同時(shí)應(yīng)邀清一些學(xué)識(shí)淵博，經(jīng)驗(yàn)豐富，對(duì)所論及的問(wèn)題有較深理解的其他領(lǐng)域的專家參加會(huì)議。3）選擇專家不僅看他的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)能力，還要看他是否善于表達(dá)自己的意見(jiàn)。知識(shí)面廣、思想活躍的專家，可以防止會(huì)議氣氛沉悶，同時(shí)可以作為易激發(fā)的元素因子，使整個(gè)創(chuàng)造設(shè)想起強(qiáng)烈的連鎖反應(yīng)。4）參加會(huì)議的專家數(shù)日不宜太多，也不宜太少，這樣可以在思維持續(xù)激發(fā)時(shí)間內(nèi)把問(wèn)題討論得更深入一些，意見(jiàn)反映也更全面一些。一般10-15個(gè)專家組成專家預(yù)測(cè)小組。理想的專家預(yù)測(cè)小組應(yīng)由如下人員組成：方法論學(xué)家——預(yù)測(cè)學(xué)家；設(shè)想產(chǎn)生者——專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜?；分析者——專業(yè)領(lǐng)域的高級(jí)專家，他們應(yīng)當(dāng)追溯過(guò)去，并及時(shí)評(píng)價(jià)對(duì)象的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；演繹者——對(duì)所討論問(wèn)題具有充分的推斷能力的專家。頭腦風(fēng)暴法的領(lǐng)導(dǎo)和主持工作最好能委托給預(yù)測(cè)學(xué)家或者對(duì)頭腦風(fēng)暴法比較熟悉的專家擔(dān)任。如果所論及的問(wèn)題專業(yè)面很窄，則應(yīng)邀請(qǐng)論及問(wèn)題的專家和熟悉此法的專家共同擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)工作。因?yàn)樵搯?wèn)題領(lǐng)域的專家對(duì)要解決的問(wèn)題十分了解，知道如何提問(wèn)題，而熟悉此法的專家對(duì)引導(dǎo)科學(xué)論辯有足夠的經(jīng)驗(yàn)，也熟悉頭腦風(fēng)暴法的處理程序和方法，有利于過(guò)程組織。同時(shí)，作為主持人在主持會(huì)議時(shí)，應(yīng)頭腦清晰、思路敏捷、作風(fēng)民主，既善于營(yíng)造活躍的氣氛，又善于啟發(fā)誘導(dǎo)。頭腦風(fēng)暴會(huì)議時(shí)間一般以20-60分鐘為宜。通常在頭腦風(fēng)暴會(huì)議開(kāi)始時(shí)，主持人必須采取強(qiáng)制詢問(wèn)的方法，因?yàn)橹鞒秩四茉?-10分鐘之內(nèi)創(chuàng)造一個(gè)自由交換意見(jiàn)的氣氛并激起參加者發(fā)言的可能性很小。同時(shí)，頭腦風(fēng)暴會(huì)議會(huì)場(chǎng)布置要考慮到光線、噪聲、室溫等因素，做到環(huán)境宜人，給人以輕松舒適的感覺(jué)。

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