本书系统阐述了在经济预测与决策领域中各种常用方法的原理，并附有大量的应用算例以及各种方法的计算机操作。全书共分预测与决策两大部分。预测部分中将经济预测分为定性预测与定量预测。由于预测对象的复杂性，定量预测与定性预测一定要相互结合。本书侧重于讲述各种定量经济预测的技术，对于各种经济预测技术所牵涉到的数学理论作适当的简化，与其他经济预测类教材不同的是，本书强调各种方法的Matlab实现。决策部分介绍确定与非确定型决策、统计分析决策以及综合决策等内容，通过一些具体实例介绍决策者在不同状态下怎样作出科学合理决策的过程。

本书系统阐述了在经济预测与决策领域中各种常用方法的原理，并附有大量的应用算例以及各种方法的计算机操作。全书共10章，前6章分别是经济预测技术、定性预测方法简介、简单时间序列预测模型、线性及非线性回归预测模型、马尔可夫预测简介等；后4章讨论了经济决策中常用的线性规划决策、模型决策、主成分分析、聚类分析以及判别分析等。

本书可作为大学本科和大专学校有关专业经济预测与决策课程的教学用书，也可作为数学建模课程的辅助用书，同时也适合于经济、管理领域内的技术人员与管理人员学习参考。

第1章 经济预测技术 1

 1.1 预测与经济预测概述 1

 1.2 经济预测的分类 2

1.2.1 定性预测与定量预测 3

1.2.2 短期预测、中期预测和长期预测 3

1.2.3 微观预测、宏观预测以及地区与部门预测 3

 1.3 经济预测的一般步骤 4

 1.4 预测方法的选择及其结果评价简述 5

1.4.1 预测方法的选择 5

1.4.2 预测结果的评价 7

 习题 9

第2章 定性预测方法简介 10

 2.1 类推预测 10

 2.2 简单判断预测 11

2.2.1 完工进度预测法 11

2.2.2 比例关系预测法 11

2.2.3 加权平均预测法 11

 2.3 专家评估预测 12

2.3.1 单个专家判断法 12

2.3.2 专家会议法 12

2.3.3 专家调查法 13

 2.4 主观概率预测 13

 2.5 历史数据获取方法 14

 习题 19

第3章 简单时间序列预测模型 21

 3.1 时间序列的概念 21

3.1.1 时间序列分析方法的特点 21

3.1.2 时间序列的特征 22

3.1.3 时间序列特征的识别 24

 3.2 时间序列的移动平均预测法 28

3.2.1 移动平均法的基本原理 28

3.2.2 均方差（MSE）检验 29

 3.3 时间序列的指数平滑预测法 31

3.3.1 一次指数平滑法 32

3.3.2 二次指数平滑法 35

3.3.3 布朗（Brown）非线性指数平滑法 39

 3.4 具有季节性特点的时间序列的预测 42

 3.5 用于时间序列的灰色系统预测方法 46

3.5.1 GM(1，1)模型 46

3.5.2 提高模型的精度 53

3.5.3 GM(1，N)模型 57

 习题 63

第4章 线性回归预测模型 66

 4.1 回归模型概述 66

 4.2 一元线性回归模型 67

4.2.1 参数估计 67

4.2.2 模型检验 71

4.2.3 回归模型的预测和置信区间的计算 74

 4.3 多元线性回归模型 76

 习题 85

第5章 几种非线性曲线预测模型 88

 5.1 用于预测的几种初等函数模型 88

5.1.1 幂函数预测曲线模型 88

5.1.2 指数函数预测曲线模型 89

5.1.3 对数函数预测曲线模型 90

5.1.4 双曲线函数预测模型 91

5.1.5 多项式曲线预测模型 95

 5.2 龚伯兹曲线及罗吉斯蒂曲线预测模型 97

5.2.1 Gompertz曲线预测模型 97

5.2.2 Logistic曲线预测模型 100

 5.3 一般非线性回归模型 106

5.3.1 Matlab程序使用说明 106

5.3.2 非线性回归程序应用示例 107

 5.4 非线性预测模型的检验问题 108

 习题 109

第6章 马尔可夫预测简介 111

 6.1 基本原理 111

 6.2 马尔可夫预测在经济中的应用举例 116

6.2.1 产品市场占有率预测 116

6.2.2 商品销售的期望利润预测 119

6.2.3 马尔可夫过程在设备维修方面的应用 121

6.2.4 马尔可夫过程在项目选址问题上的应用 122

 习题 123

第7章 确定与非确定型决策 125

 7.1 确定型决策 125

7.1.1 产量与价格的决策 125

7.1.2 线性盈亏决策 127

7.1.3 非线性盈亏决策 129

7.1.4 库存的决策 132

 7.2 期望损益决策 133

7.2.1 期望收益决策法 133

7.2.2 期望损失决策法 135

 7.3 贝叶斯决策 137

 7.4 矩阵决策 139

7.4.1 决策问题的矩阵结构形式 139

7.4.2 矩阵决策法的应用举例 140

习题 142

第8章 线性规划决策模型 144

 8.1 线性规划的基本知识 144

 8.2 线性规划模型的Matlab求解 147

 8.3 线性规划在决策中的应用 148

 习题 155

第9章 统计分析决策方法 157

 9.1 主成分分析法 157

9.1.1 主成分分析的计算步骤 158

9.1.2 主成分的作用与意义分析 160

 9.2 判别分析法 161

9.2.1 判别问题 161

9.2.2 两组判别分析的基本思想 162

9.2.3 Fisher判别准则和判别函数 163

9.2.4 计算步骤 165

9.2.5 判别函数的检验 166

9.2.6 应用举例 166

9.2.7 判别分析与回归分析 169

 9.3 聚类分析法 172

9.3.1 相似性与距离 172

9.3.2 层次聚类法 174

 习题 177

第10章 综合评价决策模型 179

 10.1 模糊综合评价模型 179

 10.2 层次分析法 182

 习题 195

附录1 相关系数检验表 196

附录2 T分布表（简表） 197

附录3 F分布表 198

附录4 DW检验表 201

附录5 χ2分布表 204

参考文献 205