在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程是构建学生预测和决策的知识结构、培养学生预测和决策综合素质的重要课程，在人才培养中起到重要的作用。

       本课程首先介绍定性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法以及定性预测的其他方法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法、自适应过滤法和灰色预测法等等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法、贝叶斯决策方法和不确定性决策方法.

通过本课程的学习，要求学生：

（1）掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去；

（2）能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算；

（3）了解统计预测与决策学科发展的前沿.

微积分，统计学

1. 徐国祥，统计预测与决策（第五版），上海：上海财经大学出版社，2016年.

2. 朱建平，经济预测与决策，厦门：厦门大学出版社，2019年.

3. 陈江、马立平，预测与决策概论（第四版），北京：首都经济贸易大学出版社，2018年.

4. 陈华友等，统计预测与决策，北京：科学出版社，2018年.

5. 易丹辉，统计预测：方法与应用，北京：中国人民大学出版社，2014年.

6. 冯文权，经济预测和决策技术（第五版），武汉：武汉大学出版社，2008年.

7. S.Makridakid and S.C Wheelwright: Forecasting Methods and Applications, John Wiley&Sons, Inc., New York, 1998.

8. Danny Samson: Managerial Decision Analysis, 1988.