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出版者:John Wiley & Sons

作者:Spyros G. Makridakis

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:1997-12

价格:GBP 202.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471532330

丛书系列:

图书标签:

• 金融
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《预测》 在这本名为《预测》的书籍中，我们将深入探索人类对未来进行感知、分析和塑造的复杂而迷人的领域。本书并非旨在提供关于特定领域未来事件的预测，而是聚焦于“预测”这一行为本身，剖析其背后的原理、方法、工具以及其对个体、组织和社会产生的深远影响。 我们将从人类对未知的古老探索开始，追溯预测的起源，从早期的占卜、预言，到科学方法兴起后的统计学、概率论，再到现代复杂系统、大数据分析等前沿技术。这趟历史之旅将展现人类智慧在不断尝试理解和把握未来过程中的演变与进步。 本书将详细介绍各种预测方法论。我们会审视定性预测技术，如专家访谈、德尔菲法、情景分析等，理解它们在信息不完整或数据难以量化时的独特价值。同时，我们将深入探讨定量预测技术，从基础的时间序列分析（如移动平均、指数平滑）到更复杂的回归模型、计量经济学模型，再到机器学习和深度学习驱动的预测算法（如神经网络、支持向量机、随机森林）。我们将讨论这些方法的适用性、局限性以及如何选择最适合特定场景的技术。 《预测》还将探讨预测中的关键挑战与误区。我们会分析数据的质量、代表性以及可能存在的偏差如何影响预测的准确性。我们将讨论“黑天鹅事件”的不可预测性，以及如何在高不确定性环境中构建更具韧性的预测框架。同时，本书也将剖析人们在预测时容易陷入的认知偏差，例如过度自信、确认偏误、锚定效应等，并提供克服这些心理陷阱的策略。 我们还将审视预测在不同领域的实际应用。在商业领域，我们将探讨市场预测、销售预测、需求预测如何帮助企业优化资源配置、制定战略，规避风险。在金融领域，我们将讨论股票市场预测、风险评估、信用评分等应用，以及它们如何影响投资决策和金融稳定。在科技领域，我们将审视技术趋势预测、产品生命周期预测，以及它们如何驱动创新和发展。在社会科学领域，我们将探讨人口预测、犯罪率预测、环境变化预测等，以及它们如何为政策制定和社会治理提供科学依据。 本书还会关注预测的伦理和社会影响。随着预测能力的增强，如何负责任地使用预测信息，如何避免预测结果被滥用或制造不公平，将是我们需要深入思考的问题。我们将讨论预测的透明度、可解释性，以及如何建立有效的监管和问责机制。 最后，《预测》将引导读者思考如何成为一个更有效的“预测者”。这不仅仅是掌握工具和方法，更是一种思维方式的培养——保持开放心态，拥抱不确定性，持续学习，并理解预测的本质是为一个更美好的未来创造可能性，而非简单地复制过去。通过本书，您将获得一个对“预测”这一人类永恒追求的全面而深刻的理解，并具备在不断变化的世界中做出更明智决策的洞察力。

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这本书的题目《Forecasting》，光是看到就让人充满遐想。我一直对能够洞察事物发展规律，预见未来趋势的能力非常着迷。在这个瞬息万变的时代，理解并预测未来，不仅是一种生存的技能，更是一种引领方向的智慧。我非常期待这本书能从哪些独特的角度来解读“预测”？它会深入剖析那些基于严谨科学的量化预测模型吗？比如，它会详细讲解如何收集、处理和分析海量数据，并通过时间序列、回归分析、机器学习等方法来构建预测模型，从而对经济、市场、技术发展等进行预判？又或者，它会更加关注定性分析的维度，去探讨那些难以量化的社会思潮、文化变迁、消费心理以及地缘政治等复杂因素是如何潜移默化地影响未来的走向？我尤其好奇，作者是如何处理那些“不确定性”的，特别是那些“黑天鹅”事件，以及我们应该如何在这种极端的不确定性下，构建一种具有韧性的预测框架，并做出最优化决策？这本书是否会为我们提供一套切实可行的指导方针，帮助我们在纷繁复杂的信息中，拨开迷雾，看清方向，从而更好地把握个人成长、职业发展以及投资理财的机会？我满怀期待，希望这本书能给我带来深刻的启发和全新的认知。

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这本书的书名《Forecasting》本身就暗示了一种对未来的探索，而这正是我一直以来所渴望的。我总觉得，我们生活在一个瞬息万变的时代，无论是宏观的全球经济，还是微观的个人职业发展，都充满了未知与挑战。然而，人类的本能就是去理解和预测，试图在混乱中找到秩序，在不确定性中寻找确定性。我非常好奇，《Forecasting》这本书究竟会从哪个角度切入这个宏大的主题？它会侧重于数据分析和统计模型，讲解如何通过历史数据来推断未来趋势吗？还是会更深入地探讨定性因素，比如社会心理、文化变迁以及政治格局如何影响未来的走向？我尤其想知道，作者是否会讨论那些“黑天鹅事件”——那些看似不可能发生，一旦发生却会颠覆一切的事件——以及我们应该如何在这种极端不确定性面前保持清醒的头脑。这本书会不会提供一套系统性的方法论，让我们能够更有效地识别风险，抓住机遇？我想，这本书的价值不仅仅在于预测的准确性，更在于它能否帮助我们培养一种更具前瞻性的思维模式，一种能够应对未来各种可能性的能力。我期待它能为我打开一扇新的窗户，让我能够以更深刻、更广阔的视角去审视和理解我们所处的时代，并为即将到来的未来做好准备。

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哇，这本书的封面设计就足够吸引人了，一种既有未来感又不失稳重的感觉。我一直对预测这个概念很着迷，无论是经济趋势、科技发展还是个人生活中的一些小变化，都充满了未知的吸引力。当我看到《Forecasting》这个书名时，立刻就燃起了阅读的兴趣。我期待这本书能够带我深入了解那些驱动预测的关键要素，不仅仅是简单地告诉你“未来会发生什么”，而是去剖析“为什么会发生”。我尤其好奇作者如何处理那些难以量化，但却对未来走向至关重要的非理性因素，比如人类的情绪、社会思潮的涌动，甚至是一些看似微不足道的偶然事件。是会用严谨的统计模型，还是会借鉴心理学和社会学的洞察？这本书会提供一套普适的预测框架，还是会针对不同领域给出具体的策略？我迫不及待地想知道，作者是如何将这些错综复杂的变量编织在一起，最终形成对未来的洞见。我想，这本书不仅仅是关于预测的“术”，更是关于预测背后的“道”的探索。它能否帮助我更好地理解世界运转的逻辑，从而在不确定性中找到方向，做出更明智的决策？我对这本书寄予了厚望，希望它能成为我思维工具箱里不可或缺的一部分，带领我穿越迷雾，迎接未来。

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《Forecasting》这个书名，一下子就抓住了我的眼球，因为它触及了我内心深处对未知的好奇和对未来的渴望。我一直觉得，能够理解事物发展的脉络，预测未来的走向，是一种非常强大的能力。尤其是在这个信息爆炸、变化加速的时代，能够准确地预测，往往意味着能够抢占先机，避免风险，抓住机遇。我非常想知道，这本书会从哪些角度来探讨“预测”这个主题？它会侧重于量化分析，深入讲解各种统计模型和数据挖掘技术在预测中的应用吗？比如，它会介绍如何利用时间序列分析、机器学习算法来预测经济走势、股票价格，甚至是消费者行为？还是会更偏向于定性分析，探讨那些难以量化的社会、文化、政治因素如何影响未来的走向？我特别好奇，作者会如何处理那些“黑天鹅”事件——那些极不可能发生但一旦发生就会产生巨大影响的事件，以及我们应该如何在这种极端不确定性下做出明智的决策。这本书是否会提供一套实用的方法论，帮助我们提升自身的预测能力，从而更好地规划人生，做出更优化的选择？我期待这本书能够为我打开一扇新的视野，让我能够更清晰地看到未来的轮廓，并为之做好充分的准备。

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这本书的名称，"Forecasting"，无疑触动了我对未知世界探寻的神经。我一直认为，预测未来是一种极具挑战性但又无比迷人的能力，它关乎我们如何理解世界，如何做出更好的决策。在这个技术飞速发展、社会深刻变革的时代，对未来的洞察力显得尤为重要。我非常好奇，这本书会从哪些维度来深入探讨“预测”？它是否会侧重于科学的量化分析，详尽地介绍各种统计模型、数据分析工具在预测中的应用，例如如何利用历史数据建立模型，并对经济走势、市场趋势甚至是技术发展进行预测？又或者，它会更偏向于人文社科的视角，去分析那些深层次的社会、文化、心理因素是如何塑造未来走向的？我尤其想知道，作者如何处理那些难以量化但又至关重要的变量，比如消费者情感的变化、政策的潜在影响，甚至是突发的社会事件，以及这些因素如何在预测模型中得到体现。这本书是否会提供一套能够帮助我们提升预测能力的实用方法论，让我们能够在这个充满不确定性的世界中，做出更明智的选择，并且能够更有效地应对各种潜在的风险和机遇？我对此充满期待，希望这本书能为我带来耳目一新的思考。

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这本书名，"Forecasting"，就如同一个磁石，牢牢地吸引了我的注意。我一直认为，理解事物的未来走向，是一种极具挑战性却又无比迷人的能力。在这个信息快速流动、世界瞬息万变的时代，对未来的预判能力，不仅是一种生存技能，更是一种智慧的体现。我非常想了解，这本书会以怎样的角度来解读“预测”？它会深入探讨那些基于科学严谨的统计学模型和数据分析方法吗？比如，它会介绍如何利用历史数据来识别模式、建立模型，并对未来的趋势进行量化预测？亦或是会更侧重于那些更具人文关怀和哲学思辨的维度，探讨社会文化、技术创新、地缘政治等复杂因素如何交织影响着未来的走向？我尤其对作者处理“不确定性”这一核心问题的方式感到好奇。在无数的变量和潜在的“黑天鹅”事件面前，我们究竟应该如何构建一种既有弹性又具备洞察力的预测框架？这本书是否会为我们提供一套可以借鉴的思维工具，帮助我们在纷繁复杂的信息中拨开迷雾，做出更明智的决策，从而更好地驾驭自己的生活和事业？我满怀期待，希望这本书能够给我带来深刻的启迪。

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《Forecasting》这个书名，恰恰点燃了我内心深处对于探索未知、预见未来的强烈渴望。我始终相信，对未来趋势的理解和把握，是个人和社会进步的重要驱动力。在这个变化迅猛、信息爆炸的时代，能够进行有效的预测，就如同在迷雾中找到方向，在不确定性中抓住机遇。我非常好奇，这本书会以怎样的视角来解构“预测”这一概念？它会深入探讨那些基于严谨科学方法的量化预测吗？比如，它会详细阐述时间序列分析、回归模型、机器学习算法等工具在不同领域的应用，以及如何通过数据挖掘来发现隐藏的规律？抑或是会更侧重于定性分析，去探究那些影响未来的社会心理、文化思潮、技术颠覆以及地缘政治等非量化因素？我特别想知道，作者在面对那些极端不确定性，也就是我们常说的“黑天鹅事件”时，会提供怎样的分析框架和应对策略。这本书是否会为我们提供一套切实可行的方法论，帮助我们提升识别风险、把握机遇的能力，从而在个人成长、职业发展乃至投资决策等多个层面，做出更具前瞻性和智慧的选择？我满怀期待，希望这本书能为我带来深刻的启迪，让我能够更好地理解和应对这个充满变化的时代。

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这本书的封面设计简约而富有张力，与“Forecasting”这个书名一样，都透露出一种对未来的强烈好奇感。我始终认为，理解趋势、预见未来是人类进步的重要驱动力之一。无论是宏观经济的波动、科技的革新，还是社会文化的变迁，都离不开对未来走向的某种程度的预判。我非常想了解，这本书会从哪些方面来剖析“预测”这件事？它是否会深入探讨那些构建预测模型的底层逻辑，比如数据收集、清洗、特征工程以及模型选择与评估？抑或是会更注重理论层面的探讨，分析不同预测流派的优劣，以及它们在不同情境下的适用性？我尤其好奇，作者会如何阐述那些看似随机却又暗含规律的事件，比如市场的波动、消费者的偏好变化，甚至是气候变化带来的影响。这本书是否会提供一种思维模式，帮助我们辨别哪些预测是可靠的，哪些则可能只是基于臆想？它能否引导我们思考，在信息不完全、结果不确定的情况下，如何做出更具智慧的决策，并且能够适应和应对那些意料之外的转变？我期待这本书能够为我带来深刻的启示，让我能够以一种更加积极和主动的态度去面对和拥抱未来。

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《Forecasting》这个书名，立刻勾起了我对未知的好奇心。我一直对那种能够洞察事物发展规律、预见未来走向的能力非常着迷。在这个信息爆炸、变化加速的时代，能够有效地预测，不仅是一种技能，更是一种智慧。我非常想知道，这本书究竟会如何解析“预测”这一概念？它会从科学的角度，深入探讨各种预测模型和统计学工具的原理和应用吗？比如，它会讲解如何利用时间序列分析、回归分析，甚至机器学习算法来构建预测模型？还是会更偏重于人文社会科学的视角，去分析那些影响未来的非量化因素，比如社会思潮的演变、技术创新带来的颠覆性影响，以及地缘政治格局的变化？我特别感兴趣的是，这本书是否会讨论如何处理那些“灰犀牛”事件——那些虽然可能性低，但一旦发生就会造成巨大影响的事件，以及我们如何在风险与机遇并存的未来中做出更明智的决策。这本书是否会提供一套可以实践的框架，让我们普通读者也能掌握预测的技巧，从而在个人生活、职业发展乃至投资理财等方面，获得更清晰的方向和更优化的选择？我期待这本书能为我带来启迪，让我不再被动地接受未来，而是主动地去理解和塑造它。

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《Forecasting》这个书名，恰如其分地勾起了我内心深处对未来的好奇与探求。我一直觉得，理解事物发展的内在逻辑，并尝试预测其未来的走向，是一种非常重要且极具价值的能力。在如今这个信息爆炸、变化加速的时代，这种能力更是显得尤为可贵。我非常想知道，这本书究竟会从哪些方面来阐释“预测”这个概念？它是否会深入探讨那些基于严谨数据分析和统计模型的量化预测方法？比如，它会讲解如何利用历史数据来识别趋势、建立预测模型，并对经济、金融、市场等领域进行精准的预测吗？抑或是，它会更注重于定性分析，去剖析那些影响未来走向的社会心理、文化变迁、技术革新乃至地缘政治等非量化因素？我特别好奇，作者在面对那些“黑天鹅”事件——那些极不可能发生却一旦发生就会产生巨大影响的事件时，会提供怎样的分析框架和应对策略？这本书是否会为我们提供一套系统性的方法论，帮助我们提升识别风险、抓住机遇的能力，从而在个人生活、职业发展乃至于投资决策等多个层面，做出更具前瞻性和智慧的选择？我满怀期待，希望这本书能为我带来深刻的启迪。

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这本书是一个同事推荐给我的，即使没有数学背景，也看得很有滋味

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这本书是一个同事推荐给我的，即使没有数学背景，也看得很有滋味

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Well, this is not exactly time series. This book focuses on the application part of time series in forecasting. I would recommend this for those who would not want to steep into time series, but wish to acquire a working knowledge on forecasting. BTW, the author uses R. He is a Use-R.

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