管理中的定量分析

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出版者:中国经济出版社
作者:余斌
出品人:
页数:277
译者:
出版时间:2008
价格:28.00元
装帧:32开
isbn号码:9787501780365
丛书系列:
图书标签:
  • 统计
  • 工具
  • 余斌
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  • 运筹学
  • 数据分析
  • 统计学
  • 决策科学
  • 模型分析
  • 优化
  • 商业分析
  • 管理科学
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具体描述

前言

原本不打算写这样一本书。自从在地摊上看到一本名为《哈佛学不到》的书之后,我就考虑给自己的学生留一点别处学不到的东西,毕竟,被学生称为能把数学课讲成语文课的人,也是一种殊荣吧。一位毕业于清华大学、曾在哈佛商学院学过MBA的国企老总在听了笔者的授课之后表示,哈佛老师的定量分析方法课也没有笔者讲得透彻;一位自称高中数学永远不及格,仅仅高考时幸运地及格了才考上大学读文科的MPA学生说,她听懂了笔者的授课。这种教学反馈无疑给了笔者极大的自信。

那么,为何现在又要编写这本书呢?2007年3月,笔者曾听一位哈佛大学博士、北大一级岗教授提到《大国崛起》这部电视片记录了500年的历史,共有 9个大国,因此,每个大国的平均崛起时间是500除以9。笔者忽然意识到,诚如有的学者所言,中国传统中缺乏数目字管理,但错误的数目字管理比没有更糟糕。要知道,该教授执教的学院在过去的5年里陆续有500名MPA学员完成学业,按照这位权威的算法,岂不是每个学员完成学业的平均时间为5/500?因此,笔者决定公开自己在定量分析方法课教学中独到的经验体会,让更多的中国学生和社会各界人士能够从中受益,改变其受某些所谓的专家学者误导所致的形而上学的思维方式,以便实其事求其是,为中华民族的复兴和构建和谐社会做出一点贡献。

那么,笔者的定量分析方法课教学的主要特点在哪里呢?就在于笔者不辞辛苦地采取了手把手的教学方式。

实际上,只要考察定量分析在现实生活中的实际应用过程就会发现,这一过程包括三个环节:第一个环节是将现实的问题转化成数学的问题;第二个环节是对数学的问题求解出数学的解答;第三个环节是将数学的解答转化成现实问题的解答。

而一般的定量分析方法课的教学重点主要甚至全部都放在了第二个环节。由于学生们并不知道所学数学问题的现实背景,因此只能很辛苦地进行抽象思考,对于那些非数学专业的学生来说,虽然能够应对考试,但在现实问题面前仍然是一愁莫展。另一方面,定量分析通常涉及大量的计算,但一般的定量分析方法课又很少介绍如何利用现有的计算机软件来进行计算,而是让学生们参照书本上的公式去手工完成大量的统计计算。这也是不现实的。事实上,随着现代计算技术的发展,从数学问题到数学解答的这个环节早已可以由计算机软件来完成。因此,传统的这种教育方式对于非数学专业的学生来说,完全是费力不讨好。

相比之下,笔者将讲课的重点放在第一个环节和第三个环节,而在第二个环节的教学中仅仅指导学员们运用Excel软件去完成数据分析的功能。

不过,要让学生们真正掌握这些环节,很重要的一点就是要指导学生们自己动手解决一个实际问题,尤其是对MPA和MBA这些已经工作了的学生来说,一定要让他们解决自己身边尚没有人思考和解决过的哪怕是一个极其小的问题。这一做法的成就感以及由此带来的对定量分析方法的领悟是其他教学方式所无法比拟的。

在哈佛大学案例教学法的影响下,国内外一些定量分析方法的教科书中也引用了一些案例,但遗憾的是,这些国内外案例教学的作者未能掌握定量分析方法课的教学技巧,通常已经直接将现实问题变成了数学问题,并不能有效地使学生们在第一个环节受到应有的训练。更何况有些案例的解析本身也存在着问题。

此外,本书中的案例的编排顺序遵照定量分析方法课的教学顺序,由易至略难,便于读者自学和同行们用于教学。书中的案例来源于笔者在主讲北京大学光华管理学院工商管理硕士(MBA)必修课程《应用统计学》和北京大学政府管理学院公共管理硕士(MPA)核心课程《定量分析方法》期间,手把手指导学员们完成的、纯粹出自中国本土现实的案例,以及笔者自己的个别研究成果。对于幕后提供这些案例原始资料的各位学员,笔者在此一并表示感谢!

本书力图向您提供一套可以依葫芦画瓢的方法来解决您身边的同类问题。其中心思想是当您遇到需要推断的问题而又拿不定主意或找不到解决办法时,不妨首先将其数量化,运用定量分析方法来加以解决。或许仅仅是最简单的打分赋值和加权求和,就能柳暗花明。本书介绍了以下七类现实问题的定量分析方法:

一、打分排序问题,如《牛刀小试》、《不确定性投资项目可行性评价》、《仲裁委员会的工作成绩》和《公众安全感状况评价》。

二、最优化问题,如《沥青的运输》。

三、异常与否或突出与否的判断问题,如《黑哨的识别和治理》、《民意测评与末位淘汰》、《自动封装机的检查》和《可疑的分数》。

四、事物之间的关联性问题,如《社会公平与改革》和《学生打分的客观性》。

五、确定限制界限的问题,如《交货期的确定》。

六、不怕不识货,就怕货比货的比较判断问题,如《联合国开发署中的尊严问题》、《学习成绩的比较》、《供应商的选择》和《新配方的采用》。

七、数值预测问题,如《技术人员人数的预测》、《偷税的简单识别》、《苹果原料的品质》和《胃肠动力监测设备销售的预测》。

您可以先判断您手头的问题属于上述七类中的哪一类,然后再查阅该类中的案例,包括举一反三的类似案例,选择最接近您的问题的例子加以套用,通常就能解决问题,使您豁然开朗。

本书适合所有高中以上文化程度的在职人员和大学生学习,尤其是对于法律法学界人士,本书中的个别案例将会使您眼界大开。本书对于MPA和MBA学员的意义就更不用说了,即便是数学专业甚至是概率统计专业出身的人看过本书也会有所收获。本书的附录列出了正文中没有列全的数据,供使用其他计算软件的读者参考。

祝贺您的阅读!

探寻数字背后的商业智慧:一本聚焦决策优化与风险管理的综合指南 书名:《决策的艺术:数据驱动的战略规划与绩效评估》 内容简介: 在当今瞬息万变的商业环境中,仅仅依靠经验和直觉的决策模式已无法适应复杂的市场挑战。本书《决策的艺术:数据驱动的战略规划与绩效评估》旨在为管理者、分析师以及有志于提升决策质量的专业人士,提供一套系统、实用的理论框架与操作工具,用以驾驭海量信息,将其转化为具有前瞻性的商业洞察和可执行的战略步骤。 本书的核心关注点在于如何通过严谨的定量思维,辅助和优化企业在不确定性下的关键业务决策,并建立一套科学的绩效衡量与反馈机制。我们深信,优秀的管理并非单纯依赖复杂的数学模型,而是将模型工具融入到清晰的业务逻辑之中,使数据真正服务于战略目标。 第一部分:基础认知与决策环境重塑 本部分首先对现代商业决策环境进行了深刻剖析。我们探讨了决策制定的心理学陷阱(如锚定效应、过度自信偏见),并强调了认识自身认知局限性的重要性。接着,本书引入了“决策质量模型”,它将决策过程分解为信息收集、情景分析、方案评估和执行反馈四个关键阶段,明确了在每个阶段如何引入定量工具来提高决策的鲁棒性。 我们详细讨论了不确定性(Uncertainty)与风险(Risk)的本质区别,以及在不同信息完备程度下,管理者应采取的不同决策范式(如最大最小化原则、最小后悔值原则)。书中通过大量的案例分析,展示了如何在缺乏完全信息的商业竞争中,通过概率思维构建合理的应对策略。 第二部分:战略规划中的量化工具箱 本部分深入介绍了在制定长期和中期战略规划时,必须掌握的核心定量分析技术。重点不再是介绍纯粹的数学公式,而是强调这些工具在业务场景中的应用价值和局限性。 2.1 市场需求预测与情景建模 我们探讨了时间序列分析(如ARIMA、指数平滑法)在预测销售趋势中的实际应用,特别关注了如何处理季节性波动和突发事件对预测精度的影响。更进一步,本书引入了蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)在战略规划中的应用。管理者可以通过模拟数千种可能的市场环境组合(如原材料价格波动、竞争对手反应速度),来评估某个战略方案的成功概率区间和潜在损失上限,从而实现更稳健的风险预算。 2.2 资源配置与运营优化 资源永远是有限的。本章聚焦于线性规划(Linear Programming)和整数规划在优化资源配置中的效能。案例涵盖了生产排程优化、物流网络设计以及跨部门预算分配。不同于理论教学,我们强调如何将复杂的约束条件(如法律法规、供应商交期、最小库存要求)有效地转化为模型语言,并解读模型输出结果中的“影子价格”(Shadow Price)——这对于理解资源的真正瓶颈和定价策略至关重要。 2.3 投资决策的价值评估 对于资本密集型决策,如新项目投资、并购或研发投入,本书提出了综合贴现现金流(DCF)分析的进阶方法。除了标准的净现值(NPV)和内部收益率(IRR),我们详细阐述了实物期权法(Real Options Analysis)的应用。该方法允许管理者在战略评估中体现出未来灵活调整决策的价值(例如,在市场条件恶化时放弃项目的权利,或在市场向好时扩大投资的权利),从而更全面地评估高不确定性项目的真实价值。 第三部分:绩效评估与控制的科学化 战略的落地需要强有力的绩效衡量体系来驱动。本部分侧重于如何科学设计指标体系,避免“指标异化”和“短视行为”。 3.1 平衡计分卡(BSC)的定量深化 本书认为,平衡计分卡不仅仅是四个维度的罗列,而是一个因果链条的量化模型。我们指导读者如何利用驱动因素分析(Driver Analysis),通过回归分析等统计方法,量化“学习与成长”维度中的特定行为(如员工培训时长)与“财务绩效”维度之间的精确关系强度,从而确保资源的投入方向是真正能够产生价值的环节。 3.2 过程控制与质量管理 在生产和服务流程中,统计过程控制(SPC)是保障一致性的基石。我们从实际操作层面出发,讲解了控制图(Control Charts)的绘制与解读,特别是对规格限与控制限的区分,帮助一线管理者识别过程是否处于“受控”状态,并判断变异的来源是“常见原因”还是“特殊原因”。此外,本书还介绍了实验设计(Design of Experiments, DOE)的基础原理,用以在最小化试验次数的前提下,确定影响产品或服务质量的关键输入变量。 第四部分:数据伦理与决策的整合 在技术飞速发展的背景下,数据管理和应用伦理成为决策者不可回避的责任。本章探讨了模型的可解释性(Explainability)问题,强调在部署黑箱模型(如某些复杂的机器学习算法)时,管理者必须能够向利益相关者解释决策背后的逻辑依据,以建立信任和合规性。 本书的最终目标是培养一种“数据敏感型”的管理思维:这种思维既敬畏数据的力量,又不盲目服从数字;它懂得何时需要深度量化,更懂得在信息不足时,如何结合结构化思考和管理智慧,做出最务实的选择。通过阅读本书,读者将获得一套完整的工具集,帮助企业在复杂环境中稳健前行,实现持续的、可衡量的价值创造。

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