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李华 等 编

图书标签:

• 预测
• 决策分析
• 运筹学
• 管理科学
• 概率论
• 统计学
• 建模
• 优化
• 风险管理
• 仿真

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111381013

版次：1

商品编码：11049206

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：349

编辑推荐

　　

　　★“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。

　　★教指委推荐教材。

　　★国家精品课、精品视频公开课配套教材。★本书经过多年的教学实践，不断完善、更新，结构合理，案例丰富。

　　★汪应洛院士作序推荐。

内容简介

　　　　《预测与决策教程》采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、回归预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测精确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用理论与前景理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法拓展、选择与评价。为方便学生学习，书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。　　《预测与决策教程》可作为管理、经济类各专业本科生教材，也可用于研究生教学；同时，还可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可供具有大学数学基础，从事管理工作的相关人员参考。

目录

序一
序二
前言
教学建议
第1章 预测概述
1.1 预测的基本概念
1.1.1 预测科学的产生
1.1.2 预测的定义
1.1.3 预测的可能性
1.1.4 预测的不准确性
1.1.5 预测的基本功能
1.2 预测的基本原理与步骤
1.2.1 预测的基本原理
1.2.2 预测的一般步骤
1.3 预测资料的收集与预处理
1.3.1 确定数据收集的目的
1.3.2 设计数据收集方案
1.3.3 数据的收集与整理
1.3.4 对数据进行分析与预处理
1.4 预测方法的分类
1.4.1 预测方法的分类体系与常用方法
1.4.2 预测方法选择的影响因素
本章小结
思考与练习

第2章 非模型预测方法
2.1 专家预测法概述
2.1.1 个人判断法
2.1.2 专家会议法
2.1.3 专家意见汇总预测法
2.1.4 头脑风暴法
2.1.5 德尔菲法
2.2 指标预测法与类比法
2.2.1 指标预测法
2.2.2 类比法
2.3 概率预测法
2.3.1 主观概率法
2.3.2 交叉影响分析法
本章小结
思考与练习

第3章 回归预测方法
3.1 引言
3.1.1 相关分析
3.1.2 回归分析
3.2 一元线性回归预测方法
3.2.1 一元线性回归模型
3.2.2 一元线性回归模型的显著性检验
3.2.3 一元线性回归预测
3.3 多元线性回归预测法
3.3.1 多元线性回归模型
3.3.2 多元线性回归模型的显著性检验
3.3.3 多元线性回归预测
3.3.4 多元线性回归分析中的多重共线性
3.3.5 多元线性回归分析中的序列相关
3.4 非线性回归预测
本章小结
思考与练习

第4章 确定型时间序列预测方法
4.1 时间序列与时间序列分析概述
4.1.1 时间序列的含义
4.1.2 时间序列分析
4.1.3 时间序列分析方法的分类
4.1.4 确定型时间序列预测方法概述
4.2 移动平均法
4.2.1 一次移动平均法
4.2.2 二次移动平均法
4.3 指数平滑法
4.3.1 一次指数平滑法
4.3.2 二次指数平滑法
4.3.3 讨论
4.4 季节指数法
4.5 时间序列分解法
4.5.1 各因素的确定
4.5.2 根据分解法进行预测
4.5.3 对分解法的进一步说明
4.6 基于SPSS软件的确定型时间序列分析与预测
本章小结
思考与练习

第5章 随机型时间序列预测方法
5.1 随机型时间序列模型
5.1.1 时间序列
5.1.2 自回归(AR)模型
5.1.3 移动平均（MA）模型
5.1.4 自回归移动平均（ARMA）模型
5.1.5 求和自回归移动平均(ARIMA)模型
5.1.6 季节性模型
5.2 ARMA模型的相关分析
5.2.1 AR(p)序列的自相关函数
5.2.2 MA(q)序列的自相关函数
5.2.3 ARMA(p，q)序列的自相关函数
5.2.4 偏相关函数
5.3 模型的识别
5.3.1 样本自相关函数与样本偏相关函数
5.3.2 模型识别
5.4 ARMA模型的参数估计
5.4.1 矩估计方法
5.4.2 最小二乘估计
5.4.3 极大似然估计法
5.4.4 方法的比较
5.5 模型的检验与预报
5.5.1 模型检验
5.5.2 模型的改进
5.5.3 模型预报
5.6 案例5��1分析
本章小结
思考与练习

第6章 马尔可夫预测方法
6.1 马尔可夫分析的基本原理
6.1.1 马尔可夫链
6.1.2 状态转移矩阵
6.1.3 稳态概率矩阵
6.2 马尔可夫预测的应用
6.2.1 市场占有率的预测
6.2.2 期望报酬预测
本章小结
思考与练习

第7章 预测精确性与预测评价
7.1 预测方法的选择
7.1.1 预测方法最适合的时间范围
7.1.2 数据模式
7.1.3 费用
7.1.4 准确性
7.1.5 适用性
7.2 预测的精确性
7.2.1 准确的预测
7.2.2 预测的误差
7.2.3 预测精确性的衡量指标
7.2.4 预测监控
7.3 预测结果的分析与评价
7.3.1 预测模型的评价
7.3.2 预测结果的分析与反思
本章小结
思考与练习

第8章 决策概述
8.1 决策的概念
8.2 决策过程与决策分析
8.2.1 决策过程
8.2.2 决策分析
8.3 决策的基本类型
8.4 决策分析的内容、特点及历史
8.4.1 决策分析的内容
8.4.2 决策分析的特点
8.4.3 决策分析的历史
本章小结
思考与练习

第9章 期望效用理论与前景理论
9.1 期望收益值
9.1.1 期望收益值准则
9.1.2 应用期望收益值作为决策准则存在的一些问题
9.2 行为假设与偏好关系
9.3 效用函数及其确定
9.3.1 效用函数的定义
9.3.2 效用函数的确定
9.3.3 L�睞模拟法
9.4 主观期望效用值理论
9.4.1 主观概率与客观概率
9.4.2 主观概率的判断
9.5 前景理论
9.5.1 期望理论与实际决策的不一致
9.5.2 前景理论框架
本章小结
思考与练习

第10章 单目标决策分析
10.1 风险型决策分析
10.1.1 风险型决策分析的基本思想
10.1.2 风险型决策问题的数学模型
10.1.3 风险型决策问题的分析方法
10.1.4 多级决策问题的分析方法
10.2 非确定型决策
10.2.1 悲观准则
10.2.2 乐观准则
10.2.3 赫威兹准则
10.2.4 后悔值准则
10.2.5 等概率准则
10.2.6 五种决策准则的比较
10.3 概率排序型决策
10.3.1 期望后果值的极值
10.3.2 利用期望值极值进行决策
10.3.3 优势条件
本章小结
思考与练习

第11章 多目标决策分析
11.1 基本概念
11.2 决策方法
11.2.1 化多目标为单目标的方法
11.2.2 重排次序法
11.2.3 分层序列法
11.3 多目标风险决策分析模型
11.4 有限个方案多目标决策问题的分析方法
11.4.1 基本结构
11.4.2 决策矩阵的规范化
11.4.3 确定权的方法
11.5 层次分析法（AHP）
11.5.1 多级递阶结构
11.5.2 判断矩阵
11.5.3 相对重要度及判断矩阵的最大特征值λmax的计算
11.5.4 相容性判断
11.5.5 综合重要度的计算
11.5.6 算例
11.6 网络分析法（ANP）
11.6.1 网络结构
11.6.2 无权重超矩阵与加权超矩阵
11.6.3 极限超矩阵
11.6.4 ANP应用软件-超级决策软件（SD）
11.6.5 算例
本章小结
思考与练习

第12章 动态决策分析
12.1 单阶段决策的表述
12.2 确定型动态决策
12.3 马氏型动态决策
12.3.1 马氏决策过程模型
12.3.2 最优方程与最优策略
12.4 应用
12.4.1 产品定价
12.4.2 体育比赛
12.4.3 最优选择
12.4.4 一个期权执行问题
本章小结
思考与练习

第13章 决策方法拓展、选择与评价
13.1 决策方法的拓展
13.1.1 模糊决策法
13.1.2 群决策方法
13.1.3 决策支持系统
13.2 决策方法的选择
13.2.1 决策方法选择影响因素
13.2.2 决策方法的比较评价
13.3 决策方案的评价与实施
13.3.1 决策方案的评价
13.3.2 决策方案的实施
本章小结
思考与练习

附录
附表A标准正态分布函数值表
附表Bt分布表
附表CF分布表
附表DDW检验临界值表
参考文献

精彩书摘

　　1.注意事项 （1）注意选好专家 1）如果应邀专家彼此相互认识，就要从同一职位的人员中挑选，领导者不应参加。如果应邀专家彼此互不认识，可以从不同职位的人员中挑选，但禁止宣布参加者的职位，主持会议者应一视同仁。2）绝大多数应邀专家的研究领域应力求与论及的预测对象的问题相一致，但同时应邀清一些学识渊博，经验丰富，对所论及的问题有较深理解的其他领域的专家参加会议。3）选择专家不仅看他的经验、知识能力，还要看他是否善于表达自己的意见。知识面广、思想活跃的专家，可以防止会议气氛沉闷，同时可以作为易激发的元素因子，使整个创造设想起强烈的连锁反应。4）参加会议的专家数日不宜太多，也不宜太少，这样可以在思维持续激发时间内把问题讨论得更深入一些，意见反映也更全面一些。一般10-15个专家组成专家预测小组。理想的专家预测小组应由如下人员组成：方法论学家——预测学家；设想产生者——专业领域专家；分析者——专业领域的高级专家，他们应当追溯过去，并及时评价对象的现状和发展趋势；演绎者——对所讨论问题具有充分的推断能力的专家。头脑风暴法的领导和主持工作最好能委托给预测学家或者对头脑风暴法比较熟悉的专家担任。如果所论及的问题专业面很窄，则应邀请论及问题的专家和熟悉此法的专家共同担任领导工作。因为该问题领域的专家对要解决的问题十分了解，知道如何提问题，而熟悉此法的专家对引导科学论辩有足够的经验，也熟悉头脑风暴法的处理程序和方法，有利于过程组织。同时，作为主持人在主持会议时，应头脑清晰、思路敏捷、作风民主，既善于营造活跃的气氛，又善于启发诱导。头脑风暴会议时间一般以20-60分钟为宜。通常在头脑风暴会议开始时，主持人必须采取强制询问的方法，因为主持人能在5-10分钟之内创造一个自由交换意见的气氛并激起参加者发言的可能性很小。同时，头脑风暴会议会场布置要考虑到光线、噪声、室温等因素，做到环境宜人，给人以轻松舒适的感觉。　　……

前言/序言

《洞察未来：决策者的智慧地图》 在这瞬息万变的时代，信息爆炸与不确定性并存，如何穿越迷雾，做出精准而富有远见的决策，成为个体与组织生存与发展的关键。传统的经验主义与直觉有时显得捉襟见肘，而缺乏系统性方法的决策过程则容易陷入盲目与失误。《洞察未来：决策者的智慧地图》一书，正是为所有渴望提升决策能力、驾驭不确定性、实现战略性增长的领导者、管理者、策略分析师以及任何身处复杂环境中的决策者而量身打造。 本书并非空泛的理论堆砌，而是融汇了来自行为经济学、认知心理学、博弈论、系统动力学、数据科学等多个前沿学科的深刻洞见，并结合了大量真实世界的案例分析，旨在为你构建一套全面、实用、可操作的决策框架。我们坚信，卓越的决策并非天赋异禀，而是一种可以通过学习、实践和迭代不断精进的技能。 第一部分：洞悉决策的本质与挑战 在踏上决策智慧之旅前，我们需要深入理解决策的内在机制以及我们常遇到的陷阱。《洞察未来》将首先带你审视： 决策的心理学维度： 我们为何会做出某些看似不理性的选择？本书将剖析认知偏差（如确认偏差、锚定效应、损失厌恶、可用性启发式等）如何潜移默化地影响我们的判断，以及如何识别和规避这些“思维捷径”带来的误导。你将学习到如何训练自己的“元认知”，即“思考你的思考”，从而提升决策的客观性。 复杂系统中的不确定性： 现代世界充满了非线性、反馈循环和涌现现象。我们将探讨如何理解和建模这些复杂系统，而不是将其视为不可预测的混沌。书中将介绍系统思考的基本工具，帮助你识别关键节点、杠杆点以及不同变量之间的相互作用，从而预测系统可能的演化路径，而非仅仅应对眼前事件。 信息过载与信号噪声： 在信息洪流中，区分有价值的信号与无关紧要的噪声是一项严峻的挑战。本书将教授你如何构建有效的过滤机制，如何评估信息来源的可靠性，以及如何从海量数据中提炼出真正驱动决策的关键洞察。你将学会如何将“数据”转化为“智慧”。 决策的伦理与价值考量： 真正的决策不仅仅关乎效率与效益，更涉及价值观、道德原则和长远影响。我们将探讨如何在追求最优解的过程中，平衡不同利益相关者的诉求，以及如何做出符合企业文化与社会责任的明智选择。 第二部分：构建你的决策工具箱 理解了决策的挑战，接下来我们将为你装备一套强大的决策工具箱。本书将系统性地介绍以下核心方法与模型： 情景规划与未来推演： 预测未来并非水晶球的占卜，而是通过构建一系列合理的情景，来探索和准备可能的未来。我们将深入讲解情景规划的方法论，包括识别关键驱动因素、构建情景矩阵、推演不同情景下的影响，以及如何制定具有韧性的策略，以应对多种可能性。你将学会如何为“未知”做好准备。 概率思维与风险管理： 面对不确定性，概率思维是理性决策的基石。本书将以清晰易懂的方式解释概率论的核心概念，以及如何在不完全信息下进行概率估计。更重要的是，我们将教授你如何系统地识别、评估、量化和管理风险，将潜在的威胁转化为可控的机遇。 类比推理与历史借鉴： 历史并非简单重复，但其中蕴含的模式与规律具有重要的参考价值。本书将指导你如何运用类比推理，从过去的事件和经验中汲取教训，识别当前的相似之处，从而更好地预测未来的走向。同时，我们将强调如何避免“历史的陷阱”，认识到不同情境下的关键差异。 博弈论在战略决策中的应用： 许多决策场景并非孤立进行，而是发生在相互影响的参与者之间。本书将介绍博弈论的基本概念，如纳什均衡、囚徒困境等，并展示如何在竞争性或合作性的环境中，通过分析对手的潜在策略，来制定最优的行动方案。 数据驱动的决策模型： 在大数据时代，如何有效利用数据是提升决策质量的关键。本书将介绍常用的数据分析技术，如回归分析、时间序列分析、聚类分析等，并重点讲解如何将这些技术应用于实际的决策场景，例如市场预测、客户行为分析、运营优化等。我们将强调数据清洗、特征工程以及模型解释的重要性。 决策树与排序模型： 对于结构化的问题，决策树提供了一种直观的决策路径可视化工具。本书将讲解如何构建和应用决策树，以分解复杂问题、评估不同选项的预期收益。同时，也将介绍各种排序与优先级排序的方法，帮助你区分和聚焦于最重要的决策点。 第三部分：迈向卓越的决策实践 理论与工具的掌握是基础，而将它们融入日常的决策实践，才能真正实现质的飞跃。《洞察未来》的第三部分，将聚焦于决策的落地与迭代： 建立决策的“复盘”机制： 每一个决策都是一次学习的机会。本书将强调建立系统性的决策复盘文化，如何客观地评估决策过程与结果，识别成功与失败的原因，并将其反馈到未来的决策中。你将学习如何从经验中提炼出可迁移的知识。 团队决策与集体智慧： 许多重要的决策需要集思广益。我们将探讨如何设计有效的团队讨论流程，如何鼓励开放的沟通与建设性的辩论，以及如何避免群体思维的陷阱，从而最大化团队的集体智慧。 敏捷决策与快速迭代： 在快速变化的环境中，固守僵化的计划可能导致错失良机。本书将介绍敏捷决策的理念，如何在不确定性中快速试错、学习和调整，以及如何构建能够快速响应变化的组织与流程。 建立决策的“仪表盘”： 如何持续监控决策的效果？我们将指导你如何设计关键绩效指标（KPIs），建立有效的决策监控体系，并根据实际情况及时调整策略。 从“直觉”到“数据验证”的飞跃： 如何将优秀的直觉与严谨的数据分析相结合？本书将探讨如何利用数据来验证和优化你的直觉判断，以及如何培养一种既能听从内心声音，又能被数据支持的决策风格。 《洞察未来：决策者的智慧地图》 是一次深度探索，一次赋能之旅。它不是一本告诉你“该怎么做”的速成指南，而是一本引导你“如何思考”的智慧之书。通过阅读本书，你将能够： 识别并克服常见的思维误区。 更清晰地理解复杂系统中的因果关系。 掌握预测趋势、评估风险的有效工具。 构建一套逻辑严谨、适应性强的决策框架。 提升在不确定性中做出自信而果断决策的能力。 培养持续学习和优化决策的终身习惯。 无论你是初入职场的经理，还是经验丰富的CEO，无论你面临的是战略性的重大抉择，还是日常运营的细节考量，《洞察未来》都将是你不可或缺的案头必备。让我们一起，用智慧武装自己，用清晰的洞察引领方向，绘制出属于你自己的成功决策地图，在风云变幻的世界中，稳健前行，抵达理想的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一个精巧的瑞士军刀，为我打开了理解世界的新视角。作者的文字功底非常深厚，但又不会让人觉得晦涩难懂。他善于用生动形象的比喻来解释抽象的概念，让我能够轻松地理解那些复杂的理论。我特别喜欢书中关于“认知偏差”的章节，它揭示了我们大脑在思考过程中常常会犯的一些“小错误”，让我对自己的思维方式有了更深的认识。通过书中的例子，我发现很多时候我们以为是客观的判断，其实可能受到了主观因素的影响。这让我开始更加审慎地对待自己的想法，也更加警惕那些看似“显而易见”的结论。此外，书中还介绍了一些实用的工具和方法，比如如何有效地进行数据分析，如何评估不同选项的优劣，这些都对我日常的学习和工作有很大的帮助。总而言之，这是一本能够深刻改变我思维方式的书，我非常推荐给所有希望提升自己决策能力的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太令人着迷了！从我拿到它开始，就完全沉浸在了书中的世界里。作者的叙述方式非常引人入胜，好像是一位经验丰富的向导，一步步地带领我穿越那些晦涩难懂的理论和模型。我一直对那些能够解释事物背后运作机制的学说感到好奇，这本书恰好满足了我的求知欲。它不仅仅是简单地陈述事实，而是通过大量的案例分析，让我看到这些概念在现实生活中的应用。比如，书中提到的某个关于概率分布的章节，我花了整整一个下午去琢磨，然后结合书中的例子，才恍然大悟，原来我们日常生活中许多看似随机的事件，其实都有其内在的规律可循。我特别喜欢作者在解释复杂概念时所使用的类比，它们都非常生动形象，让我在理解上少走了很多弯路。而且，这本书的排版也非常舒适，文字大小、行距都恰到好处，读起来一点也不费眼睛。虽然我还没有完全读完，但已经感觉收获满满，迫不及待地想继续探索接下来的内容了。这本书就像一本宝藏，每一次翻阅都能挖掘出新的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常扎实，让我对“预测”和“决策”这两个概念有了全新的认识。作者以一种严谨而不失趣味的方式，深入浅出地讲解了许多重要的理论和模型。我印象最深刻的是书中关于“不确定性”的讨论，它让我明白，即使是最精准的预测，也无法完全消除不确定性，而关键在于如何在这种不确定性中做出最佳的决策。作者通过大量的实际案例，生动地展示了各种预测和决策方法在不同领域的应用，让我看到了理论与实践之间的紧密联系。例如，书中关于“机器学习”的介绍，虽然篇幅不长，但却让我对这一前沿技术有了初步的了解，并对它在未来预测中的潜力感到兴奋。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它教会了我如何将这些知识转化为实际行动，在复杂的世界中做出更明智的选择。我感觉自己的逻辑思维和分析能力都得到了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在打开这本书之前，我对于“预测”和“决策”这两个词的概念并没有太深刻的理解，总觉得它们离我的日常生活有些遥远。然而，这本《预测与决策教程》彻底颠覆了我的认知。作者用一种极其平实却又深刻的语言，将那些复杂的理论化繁为简，让我看到了它们是如何悄无声息地影响着我们生活的方方面面。比如，书中关于“幸存者偏差”的讨论，让我瞬间联想到很多社会新闻报道中常见的误导性信息，顿时觉得豁然开朗。我开始反思自己过去的一些判断，是不是也受到了类似的认知偏差的影响。而且，书中穿插的许多思考题，都非常具有启发性，我常常会停下来，对着题目冥思苦想，然后尝试用书中的方法去分析，这个过程本身就是一种学习和成长的体验。我感觉自己看待问题的方式似乎变得更加理性，也更加全面了。这本书不仅仅是一本知识性的读物，更像是一位智慧的长者，循循善诱地引导着我走向更清晰的思考之路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在信息爆炸的环境中工作的人，我一直渴望找到一种系统性的方法来帮助我筛选信息、做出更明智的判断。这本书正好提供了一个非常完善的框架。作者并没有一味地灌输理论，而是巧妙地将理论与实践相结合，让我能够清晰地看到每一个概念是如何被应用到实际问题中的。我尤其欣赏书中关于“贝叶斯定理”的讲解，它帮助我理解了如何根据新的证据来更新我们原有的信念，这个在快速变化的环境中尤为重要。我尝试将这个思路运用到我工作中对市场趋势的分析中，发现效果显著。此外，书中对于“决策树”的介绍，也让我找到了一个直观的工具来梳理复杂的决策过程，避免了盲目和冲动。阅读这本书的过程，就像是在打磨我的思维利器，让我能够更敏锐地捕捉信息，更清晰地分析问题，更准确地做出选择。这本书的价值，远远超出了我最初的预期。

评分☆☆☆☆☆

说好的胶版纸呢，这么贵竟然不给发胶版纸，我也是伤心了┑(￣Д ￣)┍

评分☆☆☆☆☆

《教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材：预测与决策教程》采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、回归预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测精确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用理论与前景理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法拓展、选择与评价。为方便学生学习，书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

可以的

评分☆☆☆☆☆

说好的胶版纸呢，这么贵竟然不给发胶版纸，我也是伤心了┑(￣Д ￣)┍

评分☆☆☆☆☆

好书！