管理数量方法与分析.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,国家人力资源职业资格鉴定培训,-,助理人力资源管理师,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,国家人力资源职业资格鉴定培训,-,助理人力资源管理师,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,国家人力资源职业资格鉴定培训,-,助理人力资源管理师,*,管理数量方法与分析,课程内容,第一章：数据分析的基础,第二章：概率与概率分布,第三章：时间序列分析,第四章：统计指数,第五章：线性规划介绍,第六章：统计决策分析,第七章：与决策相关的成本、风险和不确定性,第八章：模拟决策技巧和排队理论,第九章：成本、产出和效益分析,第十章：标杆分析,第十一章：商业信息的电子表格程序和计算机分析,第,1,章：数据分析的基础,1.1,数据分组与变量数列,一、数据分组,1,、概念：对某一变量的不同取值，按照自身变动特点和研究需要划分成不同的组别，以便更好研究该变量分布特征及变动规律。,2,、分类：分为单项分组（离散型且取值不多）与组距分组（连续性或离散且取值较多）两种。,二、变量数列,1,、相关概念,变量数列：对变量取值进行分组基础上，将各组不同的变量值与其变量值出现的次数排列成的数列，成为变量数列。分为单项数列和组距数列。,构成要素：组别（不同变量值所划分的组）和频数（各组变量值出现的次数）。,频率：各组次数与总次数之比的比率。,频数和频率表示对应的变量值对平均水平的作用程度，频数越大，对平均水平作用越大。,频率非负数，界于,0,1,之间；各组频率之和为,1,。,2,、变量数列编制的五个步骤：,（,1,）确定组数：等距分组。,常用斯特吉斯公式：,m=1+lgN/lg2=1+3.322*lgN,；,（,2,）确定组距：,d=(maxx,i,-minx,i,)/m,；,（,3,）确定组限：上限数和下限数；,（,4,）计算各组的次数，即：频数；,（,5,）编制变量数列。,3,、累计频数和累计频率,累计频数,(,率,),分布数列：向上累计和向下累计。,累计频数,(,率,),分布曲线：频数少，曲线平缓。,洛伦茨曲线：用来研究财富、土地和工资收入的分配是否公平。,变量数列分布图：柱状图、直方图、折线图。,1.2,分布中心的测度,一、分布中心及其意义,1,、分布中心：指距离一个变量的所有数值取值最近的位置。,2,、分布中心的意义：第一，变量分布中心是变量取值的一个代表，可以用来反映其取值的一般水平；第二，变量分布中心可以揭示取值的次数分布在直角坐标系上的集中位置。,二、分布中心的测度指标及其计算方法（,3,种）,1,、算数平均数（均值）,（,1,）简单算数平均数：,x=,（,x,1,+x,2,+,+x,n,）,/n,（,2,）加权算数平均数：,优点：容易理解，计算简单，每个数据都得到反映,缺点：对极端值十分敏感。,数学性质：,第一，各变量值与算数平均数离差的总和为零；,第二，各变量值与算术平均数离差平方和最小；,第三，变量线性变换的平均值等于变量平均数的线性变换；,第四，,n,个相互独立的变量的代数和的平均数等于其平均数的代数和。,第五，,n,个相互独立变量乘积的平均数等于其平均数乘积。,2,、中位数,（,1,）中位数概念：将数据从小到大顺序排列，处在中间位置上的一个数或者两个数的平均数。,（,2,）中位数确定：,第一，未分组中位数确定：,第二，分组数列中位数确定：,单项数列中位数确定,组距数列中位数确定,优点：中位数对极端值不像平均值那么敏感；,缺点：没有充分利用数据的所有信息。,3,、众数,（,1,）众数的概念：指某一变量的全部取值中出现次数最多的那个变量值。,（,2,）众数的确定：,第一，未分组众数的确定：,第二，分组众数的确定：,三、算数平均数、中位数与众数三者之间的关系,1,、单峰对称：三者相等；,2,、左偏分布：平均数,x,中位数,m,e,众数,m,o,；,3,、右偏分布：平均数,x,中位数,m,e,众数,m,o,；,无论是左偏还是右偏，主要是受到极端变量值的影响引起的，众数不受影响，中位数只影响中间位置，平均值影响最大。,经验关系：（,m,o,-m,e,）,=2,（,m,e,-x,）,1.3,离散程度的测度,一、离散程度测度的意义,1,、反映各变量值之间差异的大小；,2,、反映变量次数分布密度曲线的形状。,二、离散程度的测度指标：,1,、极差（全距）：最大值,-,最小值,2,、四分位极差：,3,、平均差：未分组和分组,4,、标准差：变量各取值偏差平方的平均数的平方根，根方差。,5,、方差：标准差的平方。数学性质：,5,个。,6,、变异系数：,极差系数、平均差系数和标准差系数。,1.4,偏度与峰度,一、概念,1,、偏度：指取值分布的非对称程度；,2,、峰度：指取值分布密度曲线顶部的平坦程度或尖峭程度。,二、偏度的测度,1,、直观偏度系数：,皮尔逊偏度系数和鲍莱偏度系数,2,、距偏度系数：原点矩与中心距，不同阶数。,三、峰度的测度,四阶中心距,1.5,两个变量的相关关系,一、两的变量的三种关系,1,、确定性的依存关系：函数关系,（,1,）线性完全相关（正、负）,（,2,）非线性完全相关,2,、不确定性的依存关系,（,1,）线性不完全相关（正、负）,（,2,）非线性不完全相关,3,、没有任何关系：不相关,二、测量两变量相关程度的指标,1,、协方差：,两变量的所有取值与其算数平均数离差乘积的算数平均数。,2,、相关系数：,两变量的协方差与其标准差之积比率。,第,2,章：概率与概率分布,2.1,随机事件与概率,一、随机事件,1,、相关概念,（,1,）两类现象：确定性现象、随机现象,（,2,）随机事件：,将随机实验中可能发生也可能不发生的结果，称为随机事件。,（,3,）基本事件：,将实验中每一个结果称为一个样本点,（,4,）样本空间：实验结果组成的集合。,必然事件与不可能事件。,2,、事件的关系与运算,（,1,）事件包含与相等,包含：若事件,A,发生必然导致事件,B,发生，则称,B,包含事件,A,；,相等：若事件,A,包含事件,B,，事件,B,也包含事件,A,。,（,2,）事件的并：,A,发生或,B,发生,(A,B,至少发生一个,),（,3,）事件的交（积）：,A,B,同时发生,（,4,）事件的差：,A,发生，,B,不发生的事件,（,5,）互不相容事件（互斥事件）：,A,B,一个发生，另一个必不发生,（,6,）对立事件（互逆）：事件,A,B,互斥，且,A,B,的并是样本空间。,（,7,）完备事件组：,二、随机事件的概率,1,、定义：随机事件,A,发生的可能性大小的度量（数值,）,称为事件,A,发生概率,记作,P(A),，,(0,1),。,2,、概率性质：,（,1,）,0=P(A)0),。,2,、乘法公式：,P(AB)=P(A),P(B/A),P(ABC)=P(AB C)=P(AB),P(C/AB),=P(A)P(B/A)P(C/AB),3,、全概率公式：完备事件组，两两互斥，则：,P(A)=P(B,1,),P(A/B,1,)+,P(B,2,),P(A/B,2,)+,P(B,n,),P(A/B,n,),4,、贝叶斯公式,(,逆概率,),：,P(B,i,/A)=,P(AB,i,)/P(A)=,5,、事件的独立性：,若两个事件,A,B,不论哪一个事件发生与否不影响另一个事件发生的概率。,P(AB)=P(A),P(B),2.2,随机事件与概率,一、随机变量的概念,随机变量：设随机试验,E,的样本空间为,=e,，若对于每个,e,，都对应唯一实数,X(e),，则称变量,X(e),为随机变量，记作,X,。,特点：,1,、随机性；,2,、统计规律性；,3,、它是定义在样本空间上的实单值函数。,分类：离散型与连续性。,二、随机变量的概率分布,即，随机变量的取值规律，通常用分布律、分布密度、分布函数来描述。,1,、离散型随机变量的概率分布,可以逐个列出，通常用分布律表示。性质：,几种常见的分布律：,2,、连续型随机变量的概率分布,用分布密度函数表示。性质：,几种常见的分布律。,2.3,随机变量的数字特征与独立性,一、随机变量的数字特征,1,、数学期望：又称平均值，是随机变量取值的一种加权平均数，即随机变量的分布中心。,离散型与连续性。常见分布的数学期望。,数学期望的性质：,E(C)=C,；,E(aX+b)=aE(X)+b,；,若,X,Y,相互独立，则：,E(XY)=E(X)E(Y),。,2,、方差：随机变量取值对数学期望的偏离程度。,离散型与连续性。常见分布的方差。,方差的性质：,D(C)=0,；,D(aX+b)=a,2,D(X),；,若,X,Y,相互独立，则：,D(X+Y)=D(X)+D(Y),。,二、二维随机向量与随机变量的独立性,1,、二维随机向量及其分布,（,1,）离散型随机向量的概率分布,联合分布律：联合概率分布、边缘概率分布。,（,2,）连续性随机向量的概率分布,联合分布密度、边缘分布密度。,补充：协方差、相关系数、随机变量的线性组合的期望与方差。,2,、随机变量的独立性,X,Y,相互独立的充分必要条件：,离散型：,P,ij,=P,i,P,j,连续性：,f(x,y)=f,X,(x),f,Y,(y),2.4,大数定律与中心极限定理,一、大数定律：随实验次数的不断增加，事件发生的频率逐渐稳定于某个常数。,1,、贝努里大数定律,2,、辛钦大数定律,二、中心极限定理：只要样本足够大（大于等于,30,），不论原来总体服从什么分布，样本均值近似服从正态分布。,定理,1,：林德贝格,-,勒维中心极限定理,定理,2,：德莫佛,-,拉普拉斯中心极限定理,第,3,章：时间序列分析,3.1,时间序列概述,一、概念与种类,1,、概念：时间序列，即按照时间顺序将观察取得的某个统计指标（变量）的一组观察值进行排列而成的序列。,构成要素：一是变量所属时间；二是变量具体数值,2,、分类,（,1,）按指标性质分类：时点、时期、特征序列；,（,2,）按指标数值变化特征分类：平稳与非平稳序列,二、时间序列的影响因素和模型,1,、时间序列的影响因素,（,1,）长期趋势,(T),：较长时期内表现出来的总体趋势，受根本性因素影响；,（,2,）季节波动,(S),：受自然界季节更替影响而发生的年复一年的有规律的变化；,（,3,）循环波动,(C),：变动周期大于,1,年的有规律的重复变动，如商业周期的繁荣、衰退、萧条、复苏。,（,4,）不规则变动,(I),：随机变动，受偶然性、难以预知和人为无法控制因素影响而出现的无规律变动。,2,、变动模型,（,1,）乘法模型：,Y=T,S,C,I,（,2,）加法模型：,Y=T,+,S,+,C,+,I,3.2,时间序列的特征指标,(,水平与速度,),一、时间序列水平指标（水平指标）,一般用来反映研究现象的绝对变动量或平均变动量,具体包括：平均发展水平、增长量和平均增长量。,1,、平均发展水平（序时平均数）：将一个事件序列中各个时间上的指标值加以平均而得到的平均数,用以反映研究对象在一段事件的一般或代表水平。,（,1,）序时平均数与算数平均数的区别与联系。,（,2,）如何计算：时期序列、时点序列、特征序列,2,、增长量,=,报告期水平,-,基期水平（逐期、累积）,3,、平均增长量：逐期增长量的序时平均数。,二、时间序列速度指标（速度指标）,用来反映研究对象在动态上发展变动的相对程度或平均程度，具体包括：发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。,1,、发展速度：环比发展速度与定基发展速度；,2,、增长速度：环比增长速度与定期增长速度；,3,、平均发展速度：各个时期环比发展速度的序时平均数，反映研究对象在较长时期内发展速度变化的平均程度。几何平均法,(,水平法,),、方程式法,(,累计法,),4,、平均增长速度：平均发展速度,-1,3.3,长期趋势的测定及预测,长期趋势：指时间序列中的指标值在较长时期内所表现出来的变动总态势或者变动总方向。常用测定方法：时距扩大法、移动平均法、数学模型法。,一、时距扩大法,(,最原始最简答方法,),：将原有时间中较小时距单位的若干个数据加以合并，得出扩大时距单位的数据，形成新的时间序列。,二、移动平均法：采用逐期递推移动的方法计算一系列扩大时距的序时平均数，并以这一系列移动平均数作为其对应时期的趋势值。,三、数学模型法：直线趋势、指数趋势、二次曲线趋势、修正指数曲线、逻辑曲线趋势、龚伯茨曲线、双指数曲线模型。,数学模型类别的判别：图形法、指标法。,3.4,季节变动的测定和预测,季节比率（季节指数）,=,各月（季）平均数,/,全时期平均数,计算方法：按月（季）平均法、趋势剔除法。,一、按月（季）平均法,二、趋势剔除法：,先消除趋势变动，再计算季节指数,1,、移动平均趋势剔除法：先将移动平均数作为长期趋势值加以剔除，再测定季节变动。计算过程：,（,1,）求长期趋势值；（,2,）求修匀比率；（,3,）求各年同月的平均修匀比率；（,4,）加总各月的平均修匀比率。,2,、配合趋势线趋势剔除法。具体做法：,（,1,）配合趋势方程,;,（,2,）转换单位,;,（,3,）确定各月的趋势值,;,（,4,）求修匀比率,;,（,5,）求季节指数。,三、季节变动的预测,1,、简单季节模型预测方法,(,未考虑时间序列的长期趋势,),条件：在没有明显的长期趋势的月（季）度资料或允许不考虑长期趋势存在的情况下，可应用简单季节模型进行外推预测。,基本做法：先计算过去若干年月（季）平均季节比率，并以此作为预测下一年各月（季）预测值调整的依据。,2,、移动平均季节模型预测方法,时间序列受三种因素影响：长期趋势变动,(T),、季节变动,(S),、随机变动,(I),。移动平均法可消除随机变动,.,具体步骤：,5,步。,3.5,循环变动和不规则变动的测定,一、循环变动的测定（,2,个基本步骤）,基本思路：先消除时间序列中长期趋势和季节变动,然后再消除随机变动，从而揭示出循环变动规律。,1,、直接测定法：根据乘法模型计算，适用于长期趋势为等比增长序列。,2,、剩余测定法：又称分解法（,2,个基本步骤）,基本思路：假定时间序列各影响因素对现象发展影响的模型为乘法模型：,Y=TSCI,，利用分解分析原理，先在时间序列中剔除长期趋势和季节变动,然后再消除随机变动因素，从而揭示循环变动特征,.,二、随机变动的测定,I=y/T,S,C,第,4,章：统计指数,4.1,统计指数的概念和种类,一、概念（狭义）：测定总体各变量在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。,二、作用：,1,、综合反映事物的变动方向和程度；,2,、分析受多因素影响的现象总变动中各因素的影响方向和程度；,3,、研究事物在长时间内的变动趋势。,三、分类：,1,、按反映对象不同,:,个体指数和总指数,;,2,、按反映现象特征内容不同,:,数量和质量指标指数,;,3,、按编制方法不同：综合指数和平均指数；,4,、按对比内容不同：空间指数和时间指数。,4.2,综合指数（总指数的基本形式）,一、概念：是由两个总量指标对比形成的指数。凡是一个总量指标可分解为两个或以上因素指标的乘积时，将其中一个或以上的因素固定下来，仅观察其中一个因素指标的变动程度，则称综合指数。,二、编制综合指数应解决的问题,1,、同度量的转化问题，即不同度量数值转化为同度量；,2,、同度量因素所属时期的确定问题，基期的确定,三、综合指数公式的编制,1,、拉式指数；,2,、派氏指数；,3,、杨格指数；,4,、埃玛指数；,5,、费暄理想指数,四、综合指数的应用（见例题）,4.3,平均指数（非全面资料计算）,一、概念：是指将各个个体指数进行综合平均而得到的综合比率指标，即平均比率指标。是综合指数的一种变形。,二、平均指数公式的编制方法,1,、加权算数平均指数公式的编制,（,1,）,以综合指数变形为权数编制的加权算术平均指数公式,（,2,）固定权数加权算术平均指数,2,、加权调和平均指数公式的编制,（,1,）,以综合指数变形为权数编制的加权调和平均指数公式,（,2,）固定权数加权调和平均指数,三、平均指数的应用（见例题）,4.4,指数体系与因素分析法,一、指数体系的概念与编制,1,、指数体系的概念：若干个有联系的经济指数之间如能构成一定数量对应关系，就可以把这种经济上有联系、数量上保持一定关系的指数之间的客观联系称为指数体系。,2,、指数体系的编制,（,1,）遵守条件：各个因素对现象影响综合应该等于现象实际发生的变动；,（,2,）遵守原则：同一个指数体系中的两个因素指数的权数（同度量因素）要分别固定在不同时期。,二、因素分析法,1,、因素分析法的概念：,指根据指数体系中多种因素影响的社会经济现象的总变动情况，分析其受各种因素的影响方向和影响程度的一种方法。,2,、因素分析法的种类,（,1,）按分析对象特点不同：简单现象与复杂现象因素分析,;,（,2,）按分析指标的表现形式不同：总量指标变动因素分析和平均指标、相对指标变动因素分析。,（,3,）按影响因素多少不同：两因素和多因素分析,3,、因素分析法的步骤和方法,（,1,）在定性分析的基础上，确定要分析的对象及影响因素,;,（,2,）根据指标间数量对等关系要求，确定分析采用对象指标和因素指标，列出关系式,;,（,3,）根据指标关系式建立分析指数体系及相应绝对增减量关系式,;,（,4,）应用实际资料，根据指数体系及绝对量关系式，依次分析每一因素变动影响。,4,、因素分析法的应用（见例题）,第,5,章：线性规划介绍,5.1,线性规划问题的数学模型,主要解决运输、指派和配套问题等。,5.2,使用线性规划的基本技巧,(4,种方法,),一、效率比法：针对生产能力的合理分配问题；,二、图解法：针对原料有限，合理安排两种产品的产量生产效益最大；,三、表上作业法：针对物资调运问题；,四、匈牙利算法：针对指派问题或旅行商问题。,5.3,运输问题,一、针对物资调运问题，可用表上作业法；,二、针对物资调运问题，还可用图上作业法；,三、针对车辆运输的调度问题，可用图上作业法；,四、针对指派问题或旅行社问题，可用匈牙利算法,.,第,6,章：统计决策分析,6.1,统计决策的要素和程度,一、统计决策的概念：,1,、概念：主要依靠统计分析推断方法进行的决策。即找出最有利的行动方案。,2,、决策问题的的类型：,（,1,）确定性决策问题：采用数学规划方法；,（,2,）非确定性决策问题：采用统计分析推断方法。,1,）非概率型决策（风险型决策）,2,）概率型决策,二、统计决策的要素（,3,个）,1,、客观环境的可能状态集,(,可能有限，可能无线,),；,2,、决策者的可行行动集（对任何一个决策问题，决策者都有多个可供选择选择的行动方案）；,3,、决策行动的收益函数或损失函数（决策行动结果是决策者行动和客观环境状态的二元函数）。,三、统计决策的程序,(,完整决策过程包括四个步骤,),1,、确定决策目标，参谋活动阶段；（明确具体）,2,、拟定各种可行的行动方案，设计活动阶段；,3,、比较分析选出最佳的行动方案，抉择活动阶段,;,4,、决策的执行，任务执行阶段。,6.2,非概率型决策,一、非概率型决策的条件,决策者仅仅知道客观环境可能有哪几种状态，但却不知道每种可能状态出现概念的条件下的决策。,在仅仅具备决策的三个基本要素的条件下的决策。,二、非概率型决策的准则（,4,个）,1,、大中取大准则,(,乐观原则,),：最大值中的最大值,2,、小中取大准则,(,悲观准则,),：最小值中的最大值,3,、折中原则,(,赫维茨准则,),：折中值,4,、大中取小准则,(,萨维奇准则,),：损失函数的最大值中的最小值，即最小的最大机会损失准则或最小的最大后悔值准则。,6.3,先验概率型决策,一、先验概率型决策的条件,决策者除了掌握三个基本要素（环境可能状态集、决策者的可行行动集和决策行为的收益,/,损失函数）之外，还掌握客观环境的各种可能状态出现的先验概率分布。,二、先验概率型决策的准则（,3,个）,1,、期望损益准则：重复性决策,2,、最大可能准则：一次性决策,3,、渴望水平准则：特殊用途,三、决策树技术：,与损益表相比，决策树形象直观，思路清晰，决策树并不仅仅由于决策分析的一种较形象简明的方法，更重要的是它在一些比较复杂的决策问题中有着独特的作用。,四、边际分析决策：,边际利润为,0,，即边际成本等于边际收益。,6.4,后验概率型决策,一、后验概率型决策的条件,通过样本调查观测所取得的有关客观环境总体的信息，即样本信息，根据样本信息对原有的先验概率分布加以修正，所得到的修正后的有关客观环境中各种可能状态出现的概率分布，称为后验概率分布。既包括先验分布的客观环境可能状态的信息，也综合了样本信息。,后验概率分布的信息量更大，更接近于客观实际，决策可靠性更高，效果更佳。,二、后验概率分布的计算（贝叶斯法则）,三、后验概率型决策的准则（,3,个）,1,、期望损益准则；,2,、最大后验可能性准则；,3,、渴望水平准则。,四、信息的价值（如何测算）,1,、完全信息期望价值：,2,、样本信息期望价值：,3,、抽样期望净得益：,五、敏感性分析：,决策分析中各种行动方案取舍，取决两方面因素：,（,1,）各种行动方案在各种状态下的损益值；,（,2,）各种客观状态出现的概率值。,敏感性分析：对最优方案的稳定性即可靠性进行分析，即分析客观环境可能状态出现概率的变化对最优方案的影响。,第,7,章：与决策相关的成本、风险和不确定性,7.1,相关性与滞留成本,一、相关性的概念：,1,、定义：一般是指信息与决策相关的特性。信息相关应符合两项标准：,(1),必须是对未来状况的预测；,(2),必须包含各方案之间的差别因素。,2,、相关性与准确性：,相关性是信息从属于决策的主要质量特征之一，还应考虑信息的准确性。,决策信息的收集，需要在相关性和准确性之间权衡：,（,1,）准确但不相关的信息对决策而言是毫无价值的；,（,2,）不准确但相关的信息却可能对决策有用。,二、与决策相关的特定成本（,8,个）,相关成本：是指与特定决策方案相联系的、能对决策产生重大影响的、在短期经营决策中必须考虑的成本。,1,、差量成本：,指不同备选方案之间预计成本的差额。,2,、边际成本：,指总成本对产量的无限小变化的变动部分,.,（,1,）平均成本与边际成本相等时，平均成本最低，,（,2,）边际收入与边际成本相等时，企业利润最大。,3,、机会成本：指在经营决策中应由中选的最优方案负担的、按所放弃的次优方案潜在收益计算的那部分资源损失。,4,、付现成本：属于沉没成本，又称现金支出成本，指由现在或将来的任何决策所能够改变其支出数额的成本。,5,、重置成本：属于历史成本，又称现行成本，指按当前市场价格重新取得某项现有资产所需支付的成本。,6,、专属成本：又称特定成本，指那些能够明确归属于特定决策方案的固定成本或混合成本。,7,、可避免成本：指通过某项决策行为可改变其数额的成本。,8,、可延伸成本：指决策中对其暂缓开支不会对企业未来生产经营活动产生重大影响的那部分成本。,三、滞留成本：,1,、概念：,不是未来成本，而是由企业现在承担的、但需要在不久将来偿付的成本，一般用资本成本替代。如：资本成本的债务利息、股东回报。,2,、滞留成本的计算：,K=D/P(1-f),3,、综合资本成本：,7.2,决策风险与不确定性,一、决策风险与不确定性,1,、风险与不确定性的含义,（,1,）风险：指事前可以预知所有可能的结果，及每种结果出现的概率。,（,2,）不确定性：指事前不能预知所有可能结果，或尽管预知所有可能结果，但不知道它们出现概率,.,2,、决策的分类：,确定性决策、风险性决策、不确定性决策。,3,、决策者的分类：,根据对风险态度的不同，分为：风险偏好者、风险中性者、风险规避者。,二、决策风险的衡量,1,、决策风险的衡量方法：以概率论为基础，针对那些有多种可能结果的不确定因素而采取的一种定量分析方法。,步骤：,（,1,）确定决策方案的概率与概率分布；,（,2,）计算决策方案的期望值；,（,3,）计算决策方案的标准差；,（,4,）计算决策方案的标准差系数。,2,、决策风险衡量方法的应用（见例题）,7.3,风险与不确定条件下的决策分析,一、风险决策分析方法（,3,种）,1,、三个内容：,各个备选方案、自然状态及其发生概率、各个备选方案在不同自然状态下实现的收益值,2,、三种方法：,（,1,）期望损益值的决策方法,（,2,）等概率（合理性）的决策方法,（,3,）最大可能性的决策方法,二、不确定性决策分析方法（,3,种）,1,、保守的决策方法：小中取大法、大中取小法,2,、乐观的决策方法：大中取小法,3,、折中的决策方法,第,8,章：模拟决策技巧和排队理论,8.1,排队论概述,一、排队系统的特征：,1,、排队是指处于服务机构中要求服务对象的一个等待队列，而排队论则是研究各种排队现象的理论。,2,、随机性是排队系统的基本特征。,3,、排队论又称为随机服务系统理论。,二、排队系统的运行结构,1,、三个基本组成：输入过程、服务机构、排队规则。,2,、基本模型：,A/B/C,2,、基本模型约定：顾客总体是无限的，顾客单个到达，排队规则是先到先服务，服务台是平行设置的，每个服务台每次只对一个顾客服务。,三、排队系统的数量指标,1,、排队长,(L,q,),：系统内排队等待的顾客数。,2,、队长,(L),：系统内顾客总数，等于排队队长与正在接受服务的顾客数之和。,3,、等待时间,(w),：顾客进入系统后排队等待时间。,4,、停留时间,(W),：顾客在系统内的时间，等于排队等待时间与接受服务时间之和。,其他：平均达到率、平均服务率、并列服务台的个数、服务强度。,四、排队论的研究内容、目的和方法,1,、研究内容：统计问题和最优化问题。,2,、目的：合理设计和保持服务系统的最优化运营,3,、方法（四个步骤）：（见,P262,）,8.2 M/M/1,排队模型,一、概念：表示服务台数为,1,的排队模型，顾客达到时间间隔时间服从参数为,的泊松分布，服务时间遵从参数为,1/,（即服务率为,）的指数分布，顾客到达和服务都为相互独立、随机的。,二、结论：,1,、系统中至少有,k,个顾客的概率为,P=,k,；,2,、平均队长,L=nP=/(1-),；,3,、平均等待队长,L,q,=,2,/(1-),；,4,、平均滞留时间,W=L/=1/(-),；,5,、顾客排队等待平均时间,W,q,=/(-),。,8.3 M/M/C,排队模型,一、概念：表示服务台数为,C,（大于等于,2,）的排队模型，顾客达到时间间隔时间服从参数为,的泊松分布，服务时间遵从参数为,1/,（即服务率为,）的指数分布，系统内并排,C,个服务台，顾客在系统内仅排成一列等待服务，排队空间是无限的。,二、结论：,1,、系统中至少有,C,个顾客的概率为：,P(nC)=(C),C,P,0,/C!(1-),；,2,、平均等待队长,L,q,=C,C,C+1,P,0,/C!(1-),2,；,3,、平均等待队长,L=L,q,+C=L,q,+/,；,4,、平均等待时间,W,q,=L,q,/=(C),C,P,0,/C!C(1-),2,5,、平均滞留时间,W=L/=W,q,+1/,。,第,9,章：成本、产出和效益分析,9.1,成本,/,产出,/,效益分析概述,一、成本,/,产出,/,效益分析的基本假设：,1,、概念：是指建立在成本习性分析和变动成本法基础上的一种分析方法，旨在以数学模型和图示方法研究成本、产出和效益之间依存关系，从而为企业进行预测、决策、规划和控制活动提供有用信息。,2,、基本假设（,4,个）：（,1,）成本习性分析假设：假设企业所发生全部成本可按其习性划分为变动和固定成本。成本总额与业务量存在依存关系；（,2,）线性关系假设：假设企业有关因素之间的数量关系可用特定的线性函数来描述。收入函数,y=px,；总成本函数,y=a+bx,；（,3,）产销量平衡假设：假设要求企业生产出来的产品总是可以找到市场出售，即生产量等于销售量；（,4,）品种结构稳定假设：各产品销售收入占总收入比重不变。,二、成本,/,产出,/,效益分析的基本模型,利润,=,销售收入,-,总成本,=,销售收入,-,（变动成本,+,固定成本）,=,销售单价*销量,-,单位变动成本*销量,-,固定成本,即：,=(p-b)*x-a,三、贡献毛益及相关指标的计算,贡献毛益指产品销售收入减去变动成本后的余额。,1,、贡献毛益总额：,Tcm=px-bx=(p-b)x,；,2,、单位贡献毛益：,cm=p-b=Tcm/x=,边际利润；,3,、贡献毛益率：,mR=Tcm/px=cm/p=,毛益总额,/,收入总额；,4,、变动成本率：,bR=V/px=bx/px=b/p,；,5,、贡献毛益率与变动成本率的关系：,mR+bR=,Tcm/px+V/px=(px-bx)/px+bx/px=1,；,mR+bR=,cm/x+b/x=(p-b)/p+b/p=1,。,9.2,损益平衡分析,一、损益平衡点：,指企业经营处于不盈不亏状态业务量,.,1,、单一产品损益平衡点,模型,=(p-b)*x-a,求,x,0,S,0,2,、安全边际和安全边际率模型：,（,1,）安全边际：指企业实际或预计业务量与损益平衡点业务量之间的差额。安全边际量,=x-x,0,；,安全边际,额,=S-S,0,；经济含义：企业在现有业务量水平上再降低多少将由盈转亏。,（,2,）安全边际率：指安全边际与实际或预计业务量的比率,.,安全边际率,B=(x-x,0,)/x=(S-S,0,)/S,；保本作业率,=x,0,/x=S,0,/S.,（,3,）销售利润率与安全边际率的关系：,销售利润率,=/S=(x-x,0,)*(p-b)/px=(x-x,0,)/x*(p-b)/p=B*mR,3,、实现目标利润模型：用以揭示企业为实现预定目标利润而应达到的产销水平。,（,1,）税前；（,2,）税后。,二、损益平衡图（,3,种）,1,、传统式,2,、贡献毛益式,3,、利量式,三、有关因素变动对损益平衡点和利润的影响,敏感系数,=,利润,(,或亏损,),变动百分比,/,有关因素变动百分比,1,、销售价格变动的影响,2,、销售量变动的影响,3,、单位变动成本变动的影响,4,、固定成本变动的影响,9.3,损益平衡分析与决策,一、损益平衡分析对决策的意义：,1,、成本结构决策：变动与固定成本的配比关系,2,、生产决策：短期内生产活动中围绕生产的决策,3,、定价决策：适中原则,二、损益平衡分析再决策中的应用（见例题）,三、损益平衡分析的局限性,1,、是一种静态分析的方法,2,、是一种短期分析法,3,、是一次线性分析,第,10,章：标杆分析,10.1,标杆分析概述,一、标杆分析的起源（美国的施乐公司）,1,、标杆分析：将本企业各项活动与从事该项活动最佳者进行比较从而提出行动方法，以弥补自身不足,2,、标杆分析法：将本企业经营的各方面状况和环节与竞争对手或行业内外一流的企业进行对比分析的过程，是一种评价自身企业和研究其他组织的手段，是将外部企业的持久业绩作为自身企业的内部发展目标，并将外界的最佳做法移植到本企业的经营环节中去的一种方法。,3,、标杆分析的应用机会：,（,1,）用于成本比较；（,2,）用于比较企业的关键绩效指标；,（,3,）用于流程比较；（,4,）为战略层面带来机遇。,二、标杆管理的分类：,从使用企业类型的范围和内在的结构方式上可划分为：内部标杆分析、竞争标杆分析、职能标杆分析、操作性标杆分析、战略性标杆分析。,1,、内部标杆分析：以企业内部操作位基准的标杆管理，是最简答最易操作的方法；,2,、竞争标杆分析：以竞争对象为基准的标杆分析,;,3,、职能标杆分析：以行业领先者或某些企业的优秀职能运作为基准进行的标杆分析；,4,、操作性标杆分析：分为流程和业务标杆分析；,5,、战略性标杆分析：分为产品战略、技术战略和市场战略标杆分析。,二、标杆管理的五大阶段：,1,、标杆分析准备阶段,;2,、内部数据收集与分析；,3,、外部数据收集与分析,;4,、改进项目绩效；,5,、持续改进。,10.2,标杆分析计划阶段,一、明确标杆分析的对象,组建标杆管理项目发起小组，首先要明确的问题是企业要对什么项目进行标杆管理；其次项目小组需要对竞争对手产品、服务以及核心竞争力进行分析,.,二、获取决策层支持,三、制定评测方案,四、制定数据收集计划：,1,、内部标杆管理；,2,、外部标杆管理。,五、与专家一起审定计划,六、评定标杆管理项目,10.3,内部数据收集与分析,一、收集与分析内部公开信息,二、选择潜在的内部标杆分析伙伴,三、收集内部第一手研究信息,四、进行内部访谈与问卷调查,五、建立内部标杆管理委员会,六、进行内部标杆管理现场考察,10.4,外部数据收集与分析,一、收集外部公开发布的信息,二、收集外部一手研究信息（,6,大方向）,1,、更新标杆管理计划并从外部专家那里获取相关数据；,2,、与外部标杆管理合作伙伴交换信息；,3,、对外部顾客进行调查；,4,、购买竞争对手产品；,5,、对竞争对手产品进行“逆向工程”；,6,、更新标杆数据库。,10.5,改进项目绩效,一、确定改进方案,二、制定实施方案,三、改进方案获得决策层通过,四、执行方案并评估效果,10.6,持续改进,一、维护标杆管理数据库,二、实施持续绩效改进,第,11,章：商业信息的垫子表格程序和计算机分析,11.1,电子表格基本操作,一、,Excel,的基本概念,1,、单元格和活动单元格,2,、列标和行标,3,、编辑栏,二、,Excel,表的数据输入操作,1,、逐个向单元格内手工输入,2,、将现有的其他格式数据文件导入到工作表中,11.2,电子表格功能应用举例,一、数据管理与应用,1,、数据排序,2,、数据筛选,3,、数据分类汇总,二、重要数据分析函数和加载宏,1,、数据分析函数,2,、加载宏,三、绘制统计图表,1,、统计图表的建立,2,、统计图表的编辑,3,、高级图形功能,四、数据透视表,11.3,电子表格高级功能简介,一、录制宏,二、编辑宏,谢谢！,