基于EXCEL的商业预测 第4版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

基于EXCEL的商业预测 第4版PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章　商业预测导论1

引言1

人们普遍接受的定量预测2

商业预测的现状2

公共部门和非营利部门的预测5

预测与供应链管理7

计算机应用和定量分析8

主观预测方法9

新产品预测13

两个简单的朴素预测模型14

评价预测效果20

利用多种预测方法23

数据源24

预测美国国内汽车销售量24

本书概述29

综合案例：盖普公司销售额预测30

关于ForecastXTM：ForecastXTM软件以及用法介绍37

开始：从ProCastTM开始你的预测过程41

注释46

推荐读物和网站48

练习50

第2章　预测过程、数据描述和模型选择53

引言53

预测过程54

趋势、季节和循环数据模式56

数据模式与模型选择59

统计知识回顾60

相关图：数据探索的另一种方法82

美国国内汽车销售量：探索性数据分析及模型选择89

综合案例：盖普公司92

利用ForecastXTM计算自相关函数95

注释99

推荐读物99

练习101

第3章　移动平均法与指数平滑法107

移动平均法107

简单指数平滑法113

霍尔特指数平滑法118

温特斯指数平滑法121

自适应简单指数平滑法122

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126

事件建模128

小结133

用指数平滑法预测美国国内汽车销售量134

综合案例：盖普公司135

利用ForecastXTM进行指数平滑预测139

注释144

推荐读物145

练习146

第4章　回归预测法导论152

一元回归模型152

数据的可视化：回归分析的一个重要步骤153

回归预测过程156

因果回归模型预测162

基于个人可支配总收入的零售额预测164

基于抵押率的零售额预测169

回归模型中的统计评价172

估计值的标准误差176

异方差性182

截面预测183

利用一元回归模型预测美国国内汽车销售量185

综合案例：盖普公司188

用ForecastXTM软件进行回归预测191

回归模型的进一步讨论195

注释199

推荐读物200

练习201

第5章　多元回归预测214

多元回归模型214

选择自变量215

多元回归模型的预测216

多元回归模型的统计检验224

序列相关和遗漏变量问题231

在多元回归模型中解释季节性235

多元回归模型的扩展241

用多元回归模型进行预测时的建议245

用多元回归模型预测美国国内汽车销售额246

综合案例：盖普公司258

用ForecastXTM进行多元回归预测262

注释264

推荐读物265

练习266

第6章　时间序列分解280

时间序列分解的基本模型281

消除数据的季节性和求解季节指数283

求解长期趋势288

循环因子的测度289

时间序列分解预测296

用时间序列分解法预测美国国内汽车销售量298

综合案例：盖普公司302

用ForecastXTM进行时间序列分解法预测306

注释309

推荐读物309

练习310

附录322

第7章　博克斯-詹金斯ARIMA型预测模型326

引言326

博克斯-詹金斯方法的原理327

移动平均模型329

自回归移动平均模型338

平稳性340

博克斯-詹金斯判别过程344

ARIMA：一组数值例子348

预测季节时间序列361

美国国内汽车销售量361

综合案例：盖普公司销售额预测368

利用ForecastXTM进行ARIMA（博克斯-詹金斯）预测374

推荐读物377

练习378

附录382

第8章　联合预测384

引言384

偏差385

实例385

哪些预测方法可以进行联合389

联合预测权数的选择390

联合预测选择权数的三种方法392

利用联合预测方法预测美国国内汽车销售量398

综合案例：盖普公司407

利用ForecastXTM进行联合预测414

注释416

推荐读物417

练习419

第9章　执行预测429

获得良好预测的关键429

预测过程432

人工智能和预测447

小结449

用ForecastXTM中的“ProCastTM”进行预测449

注释452

推荐读物453

练习454

术语表456

译后记467