財(cái)務(wù)管理模型與技術(shù).ppt

1、財(cái)務(wù)管理模型與技術(shù),教材： 一本書學(xué)會(huì)做數(shù)據(jù)分析 李宗民編著 人民郵電出版社 2.經(jīng)濟(jì)管理中計(jì)算機(jī)應(yīng)用 劉蘭娟主編 清華大學(xué)出版社 課時(shí)安排： 演示3/5; 實(shí)驗(yàn)2/5 平時(shí)成績：出勤+實(shí)驗(yàn)作業(yè) 考試方式：17周考查（上機(jī)操作）,第一章 數(shù)據(jù)處理模型與技術(shù)案例 一.學(xué)校文印室印刷業(yè)務(wù)費(fèi)用結(jié)算案例 本校二級(jí)學(xué)院和各處室部門在文印室印刷資料需要進(jìn)行經(jīng)費(fèi)結(jié)算.其結(jié)算方法如下： 印刷費(fèi)：A4紙 單面 0.10元/張 雙面 0.15元/張 8K紙 單面 0.15元/張 雙面 0.20元/張 裝訂費(fèi)：中訂 =8面 0.08元/份 每增加1-4面加價(jià)0.04元 手訂 =4面 0.04元/份 每增加1-2面加

2、價(jià)0.02元 學(xué)校有會(huì)財(cái)學(xué)院,工商管理學(xué)院,經(jīng)貿(mào)學(xué)院,金融學(xué)院,財(cái)政學(xué)院,數(shù)信學(xué)院,外語學(xué)院, 文法學(xué)院等多個(gè)部門需要經(jīng)常文印資料。現(xiàn)請研究構(gòu)建一個(gè)印刷業(yè)務(wù)費(fèi)用結(jié)算的數(shù)據(jù)處理的實(shí)用模型，滿足文印室文印費(fèi)結(jié)算的需要。,二.文印業(yè)務(wù)費(fèi)結(jié)算問題解決方案：開發(fā)專用軟件系統(tǒng) 1.分析業(yè)務(wù)需求，涉及數(shù)據(jù)項(xiàng)：部門,紙張數(shù),印面,裝訂類型, 份數(shù),每份張數(shù),印費(fèi),訂費(fèi),金額 2.對數(shù)據(jù)項(xiàng)，建立庫表（如ACCESS/SQL SERVER2000） 3.開發(fā)軟件，應(yīng)含有：數(shù)據(jù)輸入、結(jié)算、查詢打印等功能,三. 業(yè)務(wù)結(jié)算數(shù)據(jù)處理模型與技術(shù) 1.部門的選擇輸入：“數(shù)據(jù)”/“有效性” 輸入數(shù)據(jù)有效性：范圍限定、數(shù)據(jù)類型、

3、允許字符數(shù)、指定序列數(shù) 輸入信息提示、自動(dòng)切換輸入法、出錯(cuò)警告 有效性輸入“來源”指向一個(gè)命名區(qū)域：=INDIRECT(“區(qū)域名”) ，命名區(qū)域作用域?yàn)檎麄€(gè)工作簿所有sheet表 可在該區(qū)域中選數(shù)據(jù)輸入 2. 印刷費(fèi)的計(jì)算：=if（條件，真時(shí)值，假時(shí)值） 注1復(fù)合條件的寫法：單元格1=表達(dá)式 and單元格2=表達(dá)式and單元格3=表達(dá)式 應(yīng)當(dāng)寫成：and（單元格1=表達(dá)式，單元格2=表達(dá)式，單元格3=表達(dá)式） 注2 字符必須寫成雙引號(hào)G2=”WWW”, 不能寫成單引號(hào)G2=WWW 3. 實(shí)用模型的數(shù)據(jù)安全性：關(guān)于公式的隱藏和數(shù)據(jù)的保護(hù)技術(shù),四. 擴(kuò)展實(shí)例 1. 計(jì)算所得稅，生成工資表： VBA

4、自定義函數(shù) VBA自定義用戶函數(shù). 例:圓面積函數(shù)Rarea( )、個(gè)調(diào)稅函數(shù)tax(收入，起征點(diǎn) ) (2) 函數(shù):VLOOKUP(要找數(shù),被尋找區(qū)域,返回第N列匹配值) 注:VLOOKUP函數(shù)要找數(shù)必須在被尋找區(qū)域的第一列,如果忽略第四個(gè)參數(shù),該被尋找區(qū)域必須排序 (3) 生成工資條：取模（余數(shù)）函數(shù)： MOD(X,Y) 當(dāng)前行：ROW( ) 當(dāng)前列：COLUMN( ) 取被找區(qū)域某數(shù)：INDEX(被找區(qū)，目標(biāo)所在行號(hào)，目標(biāo)所在列號(hào)) 2. 銷售業(yè)績統(tǒng)計(jì)表 總結(jié)：數(shù)據(jù)處理模型特點(diǎn) 1.與具體數(shù)據(jù)無關(guān)（源數(shù)據(jù)可調(diào)可變，不改變結(jié)果的正確性） 2.數(shù)據(jù)安全性：數(shù)據(jù)保護(hù)、公式隱藏等 3.輸入和操作

5、盡可能自動(dòng)化，注重易用性,第二章 數(shù)據(jù)的分類統(tǒng)計(jì) 一.數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)的四種方法 1 Ms Query 的統(tǒng)計(jì)功能 2 利用菜單進(jìn)行多級(jí)匯總統(tǒng)計(jì) 3 數(shù)據(jù)透視表方法 4 D函數(shù)結(jié)合模擬運(yùn)算進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì) 二. 數(shù)據(jù)透視表方法 1 簡單分類統(tǒng)計(jì) 2 多級(jí)分類分組統(tǒng)計(jì)：（數(shù)值、日期、字符的分組方法） 3 多項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)與顯示：（多列統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，% 形式顯示） 4 帶條件的分類統(tǒng)計(jì)：（數(shù)據(jù)清單的部分?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)）,三 .多維數(shù)據(jù)分析OLAP 1 聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP，Online Analytical Processing)： 是根據(jù)層次分類來預(yù)先計(jì)算匯總值的一種組織數(shù)據(jù)的方式，OLAP 組織數(shù)據(jù)可以提高檢

6、索數(shù)據(jù)的速度，OLAP 服務(wù)器只把匯總結(jié)果（而非詳細(xì)數(shù)據(jù)）送到Excel中，減少了數(shù)據(jù)量，提高了數(shù)據(jù)處理速度。 2 OLAP多維數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)： 匯總值，被稱為數(shù)據(jù)字段。如銷售額、銷售量、庫存量等 分類所依據(jù)的字段，被稱為維。如地區(qū)、年份、部門等 3 多維數(shù)據(jù)集四種統(tǒng)計(jì)方式：總計(jì)、計(jì)數(shù)、最小和最大值 4 多維數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)步驟：a）建立ODBC數(shù)據(jù)源 b）抽取所需數(shù)據(jù)列 c）創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)集，指定數(shù)據(jù)字段并正確命名 d）構(gòu)建確定維的層次 e）選擇多維數(shù)據(jù)集類型 f）保存oqy文件 g）布局多維數(shù)據(jù)透視表 5 例3-17 例3-18,第三章 市場預(yù)測數(shù)據(jù)分析 一. 市場預(yù)測概述 1 市場預(yù)測意義：

7、在市場環(huán)境中，提高產(chǎn)品銷量、擴(kuò)大市場占用率是企業(yè)產(chǎn)生發(fā)展基礎(chǔ)。制定經(jīng)營戰(zhàn)略和銷售策略，應(yīng)該以科學(xué)的方法對市場需求作預(yù)測，從已知推測未知。 2 市場預(yù)測步驟：確定預(yù)測目標(biāo)、收集整理資料、選擇預(yù)測方法、預(yù)測模型建立與修正、編寫預(yù)測報(bào)告 市場預(yù)測方法： 定量預(yù)測法：時(shí)間序列法（移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、趨勢外推等） 定性預(yù)測法：市場直接調(diào)查法、經(jīng)驗(yàn)判斷法（個(gè)人判斷、集體討論、專家預(yù)測）,二. 時(shí)間序列的預(yù)測 1 基本概念： 時(shí)間序列：歷史統(tǒng)計(jì)資料按時(shí)間順序排列得到的一組數(shù)據(jù)序列 主要用于：分析影響事物的主要因素較困難或相關(guān)變量資料難以得到的情況 2 時(shí)間序列模式： 水平型：圍繞某一定值上下波動(dòng)，一般采用平

8、均法進(jìn)行預(yù)測 趨勢型：總體呈持續(xù)上升或下降趨勢變動(dòng)，采用趨勢外推法 周期變動(dòng)型：有規(guī)則地上升下降循環(huán)變動(dòng)，采用季節(jié)指數(shù)法 隨機(jī)型：變化趨勢上升下降不定，無規(guī)律可循。進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理消除不規(guī)則因素影響后找出固有的規(guī)律變化后再預(yù)測處理,水平型,線性趨勢,非線性趨勢,季節(jié)成分(周期變動(dòng)),時(shí)間序列的預(yù)測步驟 ： 第一步，確定時(shí)間序列的類型 即分析時(shí)間序列的組成成分。 第二步，選擇合適的方法建立預(yù)測模型 如果時(shí)間序列沒有趨勢和季節(jié)成分，可選擇移動(dòng)平均或指數(shù)平滑法 如果時(shí)間序列含有趨勢成分，可選擇趨勢預(yù)測法 如果時(shí)間序列含有周期（季節(jié)）成分可選擇季節(jié)指數(shù)法 第三步，評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確性，確定最優(yōu)模型參數(shù) (預(yù)測值

9、Ft與觀測值Yt的均方差MSE最小) 第四步，按要求進(jìn)行預(yù)測,4 移動(dòng)平均法： 適用于圍繞一個(gè)穩(wěn)定水平上下波動(dòng)的時(shí)間序列 移動(dòng)平均預(yù)測作用： 利用平均使各個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的觀測值中的隨機(jī)因素互相抵消掉，以獲得關(guān)于穩(wěn)定水平的預(yù)測 具體方法： 將包括當(dāng)前時(shí)刻在內(nèi)的N個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的觀測值Yt的平均值作為對于下一時(shí)刻的預(yù)測值Ft+1（N應(yīng)選擇得使均方差MSE極小化） 【例4-1】167 ，【例4-4】173 1） 判斷時(shí)間序列模型，作折線圖，添加趨勢線，采用移動(dòng)平均方法,2）構(gòu)造表格，用“數(shù)據(jù)分析”/“移動(dòng)平均”計(jì)算表格預(yù)測值 3）用OFFSET函數(shù)和微調(diào)器構(gòu)建移動(dòng)平均預(yù)測模型，調(diào)節(jié)平均跨度可觀察出最佳預(yù)測模

10、型的N值。 建立模型需用的引用區(qū)域函數(shù)： =offset(基點(diǎn)，行偏移數(shù)，列偏移數(shù)，引用行高數(shù)，引用列寬數(shù)） 注：返回值是引用區(qū)域 +偏移數(shù)：向下或向右 -偏移數(shù)：向上或向左 最佳N值可以通過比較觀察，也可以使用“規(guī)劃求解”工具得出。,5 指數(shù)平滑法：（是移動(dòng)平均法的加權(quán)改進(jìn)） 近期的觀測值對下期值影響越大，遠(yuǎn)期觀測值對期值的影響越小。因此 將計(jì)算平均值時(shí)對于不同時(shí)期觀測值的權(quán)數(shù)設(shè)置得不同。 說明： Yt觀測值，F(xiàn)t預(yù)測值 式1的系數(shù)之和=1,01，越大，近期觀測值對預(yù)測值影響越大 ，反之亦然 由式1容易推出 式2和 式3，這兩式較易計(jì)算指數(shù)平滑預(yù)測值 如果時(shí)間序列隨機(jī)波動(dòng)大，應(yīng)選較小的。 的

11、選擇應(yīng)遵循MSE極 小原則,例4-2 P170 例4-5 P176 1）作圖添加趨勢線方法判斷時(shí)間序列不包含趨勢成分和季節(jié)成分 2）構(gòu)造表格，用“數(shù)據(jù)分析”/“指數(shù)平滑”計(jì)算表格預(yù)測值。阻尼系數(shù)=1-，對話框中輸入的是阻尼系數(shù) 3）用填充柄拖出最后一個(gè)預(yù)測值 4）用定義公式（式2）和微調(diào)器調(diào)節(jié)平滑系數(shù)，構(gòu)建指數(shù)平滑預(yù)測模型 求均方差函數(shù)：=SUMXMY2( )/COUNT( ) 5）確定最優(yōu)平滑系數(shù) 單變量模擬運(yùn)算方法,6 季節(jié)指數(shù)模型：（時(shí)間序列受趨勢與季節(jié)雙重影響） 對于既含有線性趨勢成分又含有季節(jié)成分的時(shí)間序列，須對其成分進(jìn)行分解，這種分解建立在以下乘法模型的基礎(chǔ)上：。 其中，Tt表示趨

12、勢成分，St表示季節(jié)成分，It表示不規(guī)則成分。由于不規(guī)則成分的不可預(yù)測，因此預(yù)測值就可表示為趨勢成分和季節(jié)成分的乘積。 建立季節(jié)指數(shù)模型的一般步驟如下： 第一步，計(jì)算每一季（每季度，每月等等）的季節(jié)指數(shù)St ； 第二步，用時(shí)間序列的每一個(gè)觀測值除以適當(dāng)?shù)募竟?jié)指數(shù)，消除季節(jié)影響； 第三步，為消除了季節(jié)影響的時(shí)間序列建立適當(dāng)?shù)内厔菽Ｐ筒⒂眠@個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測； 第四步，用預(yù)測值乘以季節(jié)指數(shù)，計(jì)算出最終的帶季節(jié)影響的預(yù)測值。,【例4-7】P181 【例4-8】P185（季節(jié)呈單數(shù)，不需中心化） 解題步驟： 1 觀察值填制表格，圖4-30采用“選擇性粘貼”方法逐個(gè)添加系列2至4，看出趨勢性。 圖4-31可

13、一次作出，看出季節(jié)周期性。 2 計(jì)算移動(dòng)平均數(shù)AVERAGE() 中心化移動(dòng)平均數(shù)：前兩個(gè)移動(dòng)平均的均值(季度為4，所以要中心化) 計(jì)算季度不規(guī)則值：銷量/中心化移動(dòng)平均數(shù) 計(jì)算季節(jié)指數(shù)：AVERAGE(各季度不規(guī)則值) 計(jì)算消除季節(jié)影響的銷量：銷量/季節(jié)指數(shù)。(得到數(shù)據(jù)呈線性趨勢) FORECAST( )計(jì)算趨勢預(yù)測值 最終預(yù)測值=趨勢預(yù)測值季節(jié)指數(shù),三. 馬爾科夫預(yù)測法（非時(shí)間序列預(yù)測） 1 基本概念：某些事物發(fā)展與現(xiàn)在狀態(tài)相關(guān)，而與過去取值無關(guān)，不必綜合考慮過去狀態(tài)，這種無效性事物發(fā)展過程，稱為馬爾科夫過程。根據(jù)現(xiàn)在狀態(tài)預(yù)測將來，稱為馬爾科夫預(yù)測。（常常用于市場占用率預(yù)測） 2 轉(zhuǎn)移概率

14、矩陣P： 3 多步轉(zhuǎn)移矩陣： P(n)=Pn 4 市場占用率預(yù)測步驟： A）通過市場調(diào)查，得到市場占用率矩陣 A=(P1,P2,P3) B）調(diào)查預(yù)期消費(fèi)變化情況，計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣 P C）1時(shí)域后預(yù)測的市場占用率=AP， K時(shí)域后預(yù)測的市場占用率=APK D）穩(wěn)定后的市場占用率呈現(xiàn)：XP=X =(X1,X2,X3) P對X已不起作用,轉(zhuǎn)移概率矩陣性質(zhì)： 1.每個(gè)元素非負(fù) 2. 每行元素之和等于1,例：假定某大學(xué)有2萬學(xué)生，每人每月用一支牙膏，并且只使用“小芳牌”與“大芳牌”牙膏之一。根據(jù)2009年12月調(diào)查，有8000人使用“大芳牌”牙膏，12000人使用“小芳牌”牙膏。又根調(diào)查，使用“大芳牌

15、”牙膏的8000人中，有40%的人下月將繼續(xù)使用“大芳牌”牙膏。60%的人將改用“小芳牌”牙膏；使用“小芳牌”牙膏的12000人中，有65%的人下月將繼續(xù)使用“小芳牌”牙膏。35%的人將改用“大芳牌”牙膏。試用馬爾可夫法預(yù)測兩種牙膏1個(gè)月后各產(chǎn)品的市場占用率和使用人數(shù)。 解題步驟： 1 作表格，計(jì)算和填入數(shù)據(jù)，構(gòu)造轉(zhuǎn)移概率矩陣 2 用區(qū)域運(yùn)算函數(shù)=MMULT(矩陣1，矩陣2）計(jì)算預(yù)測值,第四章 因果關(guān)系預(yù)測模型 一.因果關(guān)系預(yù)測概述 因果關(guān)系預(yù)測法：由若干變量觀察值來確定這些變量之間的依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對變量的預(yù)測 回歸分析：采用統(tǒng)計(jì)方法根據(jù)變量的觀察值來確定描述變量關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，從而建立起預(yù)測

16、模型 自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系：,回歸分析原理： 擬合線性方程： 確定擬合方程系數(shù)值： 最小二乘法原理：因變量估計(jì)值與觀測值之間均方誤差極小,在實(shí)際操作上，可運(yùn)用Excel回歸分析工具計(jì)算系數(shù)a和b。,回歸模型的檢驗(yàn) 檢驗(yàn)因變量Y與自變量Xi 之間有無真正的對應(yīng)關(guān)系，若有，則描述好到什么程度 判定系數(shù) R2 （=SSR/SST） 用來判斷回歸方程的擬合優(yōu)度。 通常可以認(rèn)為當(dāng)R2大于0.9時(shí)，所得到的回歸直線擬合得較好，而當(dāng)R2小于0.5時(shí)，所得到的回歸直線很難說明變量之間的依賴關(guān)系。 t 統(tǒng)計(jì)量 如果對于某個(gè)自變量，其t統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著水平（1-置信度），則可認(rèn)為該自變量與因變量是相關(guān)的。

17、 F 統(tǒng)計(jì)量 如果F統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著水平（ 1-置信度），則可認(rèn)為方程的回歸效果顯著。,回歸預(yù)測的步驟： 第一步，獲取自變量和因變量的觀測值； 第二步，繪制XY散點(diǎn)圖； 第三步，寫出帶未知參數(shù)的回歸方程； 第四步，確定回歸方程中參數(shù)值； 第五步，判斷回歸方程的擬合優(yōu)度； 第六步，進(jìn)行預(yù)測。 一元線性回歸模型實(shí)例 例5-1 P195 解題： 1）表格中輸入觀察值，繪制自變量因變量散點(diǎn)圖，判斷線性依賴關(guān)系成立否 2）求出回歸系數(shù)，得到回歸方程，將自變量值代入方程就可以完成預(yù)測。求回歸系數(shù)共有五種方法。,方法一：規(guī)劃求解工具 任意給定回歸系數(shù)截距a和斜率b據(jù)此由已知一組觀察值初算出對應(yīng)的估計(jì)值計(jì)

18、算MSE 對此MSE，應(yīng)用規(guī)劃求解工具求極小值（不需約束條件，可變單元格為a與b所在單元格）得到最終正確的a與b 用RSQ( )函數(shù)檢驗(yàn)擬合優(yōu)度 將自變量代入回歸方程，實(shí)現(xiàn)預(yù)測。 方法二：INTERCEPT( )與系數(shù) 根據(jù)已知的觀察值為函數(shù)參數(shù)，由INTERCEPT( )求截距a， SLOPE( )求斜率b，得到線性回歸方程 方法三：LINEST( )求回歸系數(shù) 選定輸出區(qū)域 調(diào)用LINEST( )，代入觀察值區(qū)域?yàn)閰?shù) 鍵入組合鍵 得到截距a和斜率b及線性回歸方程 方法四：用回歸分析報(bào)告 “工具”/“數(shù)據(jù)分析” 選擇“回歸”工具，確定進(jìn)行對話框數(shù)據(jù)設(shè)置，確定得到回歸分析報(bào)告取出a與b，得到

19、線性回歸方程 方法五：根據(jù)表中的觀察值，繪制自變量因變量散點(diǎn)圖“圖表”/“添加趨勢線” “選項(xiàng)”卡上選擇“顯示公式”,“顯示R平方值”，確定。 在結(jié)果圖中出現(xiàn)回歸方程。,二.多元線性回歸 多元線性回歸模型的一般形式 多元線性回歸預(yù)測步驟 第一步，獲得候選自變量和因變量的觀測值； 第二步，從候選自變量中選擇合適的自變量，有幾種常用的方 法：最優(yōu)子集法、向前增選法等 第三步，確定回歸系數(shù)，判斷回歸方程的擬合優(yōu)度； 第四步，根據(jù)回歸方程進(jìn)行預(yù)測 例5-3 P204 解題：“工具”/“數(shù)據(jù)分析” 選擇“回歸”工具，確定進(jìn)行對話框數(shù)據(jù)設(shè)置，確定得到回歸分析報(bào)告取出截距a與b1、b2，得到線性回歸方程Y=

20、a+b1X1+b2X2,三. 一元非線性回歸 概念：非線性回歸就是用一條曲線來擬合因變量對自變量的依賴關(guān)系。擬合曲線可以是指數(shù)曲線、對數(shù)曲線、平方根曲線、多項(xiàng)式曲線等具體采用何種曲線進(jìn)行擬合，可以觀察散點(diǎn)圖判斷，也可以依據(jù)自己知識(shí)背景和經(jīng)驗(yàn)，判斷函數(shù)依賴關(guān)系。 例5-4 P206 求解： 方法一：添加趨勢線法 觀察散點(diǎn)圖，判斷為指數(shù)類型函數(shù)在圖上添加趨勢線，得到擬合函數(shù)檢查R2值，確定回歸方程自變量代入方程，完成預(yù)測 方法二：規(guī)劃求解法 觀察散點(diǎn)圖，判斷為指數(shù)類型函數(shù)假定a與b取值用Y=a+ebX 計(jì)算估計(jì)值用觀察值和估計(jì)值求MSE 使用規(guī)劃求解工具，求MSE極小（a與b所在單元格為可變單元格

21、）求出正確的a與b，得到回歸方程。,第五章 企業(yè)經(jīng)營決策分析 一.企業(yè)經(jīng)營決策分析概述 1 企業(yè)經(jīng)營決策是在對企業(yè)內(nèi)外經(jīng)營環(huán)境及資源分析基礎(chǔ)上，借助于現(xiàn)代管理理論、方法和工具，對影響企業(yè)目標(biāo)的人力物力財(cái)力與信息綜合分析計(jì)算和評(píng)價(jià)，結(jié)合決策者的經(jīng)驗(yàn)，制定多個(gè)行動(dòng)方案，選擇其中最優(yōu)化方案的過程。 2 企業(yè)經(jīng)營決策步驟： 1）確定決策目標(biāo) 2）擬定備選方案 3）計(jì)算各方案效益 4）確定最優(yōu)方案 5）決策驗(yàn)證 6）決策執(zhí)行及優(yōu)化 3 企業(yè)經(jīng)營決策分類： 1）確定型（結(jié)構(gòu)化）決策 2）風(fēng)險(xiǎn)型（半結(jié)構(gòu)化）決策 3）不確定性（非結(jié)構(gòu)化）決策,確定型決策實(shí)例分析 確定型決策方法有：極值法、線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、

22、網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)、直觀法、臨界點(diǎn)分析法、效益成本分析法、評(píng)分選擇法 實(shí)例1 P144 三.風(fēng)險(xiǎn)性決策實(shí)例分析 風(fēng)險(xiǎn)性決策方法有：期望值法、決策樹法、最大可能法、機(jī)會(huì)均等法、邊際分析法 期望損益決策原理：以各方案期望損益值為選擇標(biāo)準(zhǔn)，利用參數(shù)的概率發(fā)布求出每個(gè)行動(dòng)的損益期望值，其中最大收益期望或最小損失期望值就是最優(yōu)行動(dòng)方案。 步驟：1）明確決策問題，確定備選方案 2）寫出損益矩陣 3）計(jì)算各行動(dòng)期望損益值 4）選擇最佳行動(dòng)方案,實(shí)例2 P147 四. 不確定型決策實(shí)例分析 不確定型決策方法有：最大最小期望值法、最小最大后悔值法、最大最大化法和折中法。 最大最小期望值法：實(shí)例3 P149 最小最大后

23、悔值法：實(shí)例4 P151,第六章 產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析 一.量本利分析模型 1 量本利分析概述 2 量本利分析實(shí)例,準(zhǔn)備知識(shí)：最優(yōu)化問題求解 最優(yōu)化問題定義： 最優(yōu)化問題就是在給定條件下尋找最佳方案的問題。即在資源給定的情況下尋找實(shí)現(xiàn)最好目標(biāo)的方法。 企業(yè)管理中的最優(yōu)化問題有：原材料組合問題、人員安排問題、運(yùn)輸問題、選址問題、資金管理問題、最優(yōu)定價(jià)問題、經(jīng)濟(jì)訂貨量問題、預(yù)測模型中的最佳參數(shù)問題等等 最優(yōu)化問題分類 約束條件分： 無約束條件的最優(yōu)化問題 有約束條件的最優(yōu)化問題 目標(biāo)函數(shù)與約束條件中變量的形式分： 線性規(guī)劃問題（變量為一次方） 非線性規(guī)劃問題,決策變量是否要求取整數(shù)分： 整數(shù)規(guī)劃問題 0-1規(guī)劃問題 任意規(guī)