توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب برای افراد تجاری که مایل به پیش بینی تقاضای مصرف کننده و فروش هستند نوشته شده است. همچنین برای پزشکان اقتصادی، مالی، دولتی و خصوصی طراحی شده است که بر اساس هزینه ها، منافع، روندهای اقتصادی و رشد تصمیم می گیرند. در نهایت، این کتاب برای دانشجویان سال اول MBA، دانشجویان کارشناسی و سایر خوانندگانی نوشته شده است که مایل به کسب دانش اساسی در زمینه پیشبینی به منظور دنبال کردن مشاغل در زمینههای اقتصاد و امور مالی، یا برنامهریزی شخصی برای آینده هستند. این کتاب بیشتر بر جنبههای کاربردی پیشبینی تأکید میکند تا جنبههای نظری، بنابراین دانش کاری آمار دبیرستان و جبر کالج تمام ریاضیات مورد نیاز است. از آنجایی که پیشبینیهای مبتنی بر رگرسیون تا سه فصل آخر کتاب ظاهر نمیشوند، دانش اقتصادسنجی یا مدلسازی سریهای زمانی پیشنیاز نیست. علاوه بر این، اگرچه هر فصل به گونه ای طراحی شده است که خود توضیحی باشد، درک پایه ای از اقتصاد سنجی ممکن است مفید باشد، اما ضروری نیست. این کتاب بیشتر روشهای پیشبینی را که اغلب در تجارت و اقتصاد مورد استفاده قرار میگیرد، مانند سریهای زمانی، تقاضا و فروش، سرمایهگذاری، برنامهریزی کوتاهمدت، رشد بلندمدت و رگرسیون مورد بحث قرار میدهد. برای مختصر ماندن کتاب، تنها مقدمه ای کوتاه از فرآیند ARIMA معرفی شده است. خوانندگانی که مایل به کسب دانش عمیق در مورد مدلهای ARIMA هستند، تشویق میشوند کتابی را که مخصوص مدلسازی سریهای زمانی نوشته شده است، مطالعه کنند.
فهرست مطالب :
Content: Part I. Basics --
1. Introduction --
2. Elementary time series techniques --
3. Evaluations and adjustments --
Part II. Intermediate forecast techniques --
4. Intermediate time series techniques --
5. Simple linear regressions --
Part III. Advanced forecast techniques --
6. Multiple linear regressions --
7. Advanced time series techniques --
Part IV. Business and economic applications of forecasting --
8. Business models --
9. Economic models --
10. Business cycles and rate of changes --
11. Conclusion --
References --
Index.
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book is written for business persons who wish to forecast consumer demands and sales. It is also designed for economic, financial, governmental, and private practitioners, who make decisions based on costs, benefits, economic trends, and growth. Finally, the book is written for first year MBA students, undergraduate students, and other readers who wish to acquire a fundamental knowledge of forecasting for the purpose of pursuing jobs in the fields of economics and finance, or for making personal plans for the future. The book emphasizes applied aspects of forecasting rather than theoretical aspects, so a working knowledge of high-school statistics and college algebra is all the mathematics that is needed. Because regression-based forecasts do not appear until the last three chapters of the book, knowledge of econometrics or time-series modeling is not a prerequisite. Additionally, although each chapter is designed to be self-explanatory, a basic understanding of econometrics might be helpful, but not necessary. The book discusses most of the forecasting methods frequently used in business and economics, such as time-series, demand and sales, investment, short-term planning, long-term growth, and regressions. To keep the book concise, only a brief introduction to the ARIMA process is introduced. Readers who wish to gain in-depth knowledge of ARIMA models are encouraged to read a book written specifically for time-series modeling