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基于Excel的商業(yè)預(yù)測(第4版)

基于Excel的商業(yè)預(yù)測(第4版)

定 價:¥42.00

作 者: 威爾遜,基廷 著,杜洋 等譯
出版社: 人民大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: ANSYS及計算機輔助分析

ISBN: 9787300080482 出版時間: 2007-08-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 466 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書介紹了如何運用Forecastxtm軟件在Excel環(huán)境下進行商業(yè)預(yù)測。同時介紹了商業(yè)預(yù)測的過程、如何進行數(shù)據(jù)描述和模型選擇,還包括統(tǒng)計學(xué)的一部分知識以及回歸模型預(yù)測、ARIMA模型預(yù)測等各種預(yù)測方法及模型。本書是為經(jīng)理人、預(yù)測工作者和希望了解預(yù)測知識和預(yù)測實際問題的學(xué)生而撰寫的,是一本實用的商業(yè)預(yù)測教材。

作者簡介

暫缺《基于Excel的商業(yè)預(yù)測(第4版)》作者簡介

圖書目錄

第1章 商業(yè)預(yù)測導(dǎo)論
引言
人們普遍接受的定量預(yù)測
商業(yè)預(yù)測的現(xiàn)狀
公共部門和非營利部門的預(yù)測
預(yù)測與供應(yīng)鏈管理
計算機應(yīng)用和定量分析
主觀預(yù)測方法
新產(chǎn)品預(yù)測
兩個簡單的樸素預(yù)測模型
評價預(yù)測效果
利用多種預(yù)測方法
數(shù)據(jù)源
預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售量
本書概述
綜合案例:蓋普公司銷售額預(yù)測
關(guān)于ForecastXTM:ForecastXTM軟件以及用法介紹
開始:從ProCastTM開始你的預(yù)測過程
注釋
推薦讀物和網(wǎng)站
練習(xí)
第2章 預(yù)測過程、數(shù)據(jù)描述和模型選擇
引言
預(yù)測過程
趨勢、季節(jié)和循環(huán)數(shù)據(jù)模式
數(shù)據(jù)模式與模型選擇
統(tǒng)計知識回顧
相關(guān)圖:數(shù)據(jù)探索的另一種方法
美國國內(nèi)汽車銷售量:探索性數(shù)據(jù)分析及模型選擇
綜合案例:蓋普公司
利用ForecastXTM計算自相關(guān)函數(shù)
注釋
推薦讀物
練習(xí)
第3章 移動平均法與指數(shù)平滑法
移動平均法
簡單指數(shù)平滑法
霍爾特指數(shù)平滑法
溫特斯指數(shù)平滑法
自適應(yīng)簡單指數(shù)平滑法
用簡單平滑法、霍爾特平滑法或ADRES平滑法預(yù)測季節(jié)性數(shù)據(jù)序列
事件建模
小結(jié)
用指數(shù)平滑法預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售量
綜合案例:蓋普公司
利用ForecastXTM進行指數(shù)平滑預(yù)測
注釋
推薦讀物
練習(xí)
第4章 回歸預(yù)測法導(dǎo)論
一元回歸模型
數(shù)據(jù)的可視化:回歸分析的一個重要步驟
回歸預(yù)測過程
因果回歸模型預(yù)測
基于個人可支配總收人的零售額預(yù)測
基于抵押率的零售額預(yù)測
回歸模型中的統(tǒng)計評價
估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤差
異方差性
截面預(yù)測
利用一元回歸模型預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售量
綜合案例:蓋普公司
用ForecastXTM軟件進行回歸預(yù)測
回歸模型的進一步討論
注釋
推薦讀物
練習(xí)
第5章 多元回歸預(yù)測
多元回歸模型
選擇自變量
多元回歸模型的預(yù)測
多元回歸模型的統(tǒng)計檢驗
序列相關(guān)和遺漏變量問題
在多元回歸模型中解釋季節(jié)性
多元回歸模型的擴展
用多元回歸模型進行預(yù)測時的建議
用多元回歸模型預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售額
綜合案例:蓋普公司
用ForecastXTM進行多元回歸預(yù)測
注釋
推薦讀物
練習(xí)
第6章 時間序列分解
時間序列分解的基本模型
消除數(shù)據(jù)的季節(jié)性和求解季節(jié)指數(shù)
求解長期趨勢
循環(huán)因子的測度
時間序列分解預(yù)測
用時間序列分解法預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售量
綜合案例:蓋普公司
用ForecastXTM進行時間序列分解法預(yù)測
注釋
推薦讀物
練習(xí)
附錄
第7章 博克斯-詹金斯ARIMA型預(yù)測模型
引言
博克斯一詹金斯方法的原理
移動平均模型
自回歸移動平均模型
平穩(wěn)性
博克斯-詹金斯判別過程
ARIMA:一組數(shù)值例子
預(yù)測季節(jié)時間序列
美國國內(nèi)汽車銷售量
綜合案例:蓋普公司銷售額預(yù)測
利用:ForecastXTM進行ARIMA(博克斯一詹金斯)預(yù)測
推薦讀物
練習(xí)
附錄
第8章 聯(lián)合預(yù)測
引言
偏差
實例
哪些預(yù)測方法可以進行聯(lián)合
聯(lián)合預(yù)測權(quán)數(shù)的選擇
聯(lián)合預(yù)測選擇權(quán)數(shù)的三種方法
利用聯(lián)合預(yù)測方法預(yù)測美國國內(nèi)汽車銷售量
綜合案例:蓋普公司
利用ForecastXTM進行聯(lián)合預(yù)測
注釋
推薦讀物
練習(xí)
第9章 執(zhí)行預(yù)測
獲得良好預(yù)測的關(guān)鍵
預(yù)測過程
人工智能和預(yù)測
小結(jié)
用ForecastXTM中的“ProCastlTM”進行預(yù)測
注釋
推薦讀物
練習(xí)
術(shù)語表
譯后記

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