Quantitative Methods for Business, Management and Finance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Louise Swift

出品人:

页数:906

译者:

出版时间:2005-8-9

价格:GBP 33.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781403935281

丛书系列:

图书标签:

Finance
Quantitative Methods
Business
Management
Finance
Statistics
Data Analysis
Econometrics
Mathematical Finance
Decision Making
Research Methods

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具体描述

A comprehensive, student-focused textbook designed primarily for undergraduate business students taking an introductory course on quantitative methods. Starting with no assumptions about students' knowledge the authors use numerous examples, checkpoints and assessments to encourage 'learning by doing' and provides support for students of all abilities. This edition provides additional contextual information, includes a new chapter on decision-making, incorporates the use of SPSS in addition to Excel, and offers an expanded set of companion web resources for students and lecturers.

商业、管理与金融的量化分析：洞察与决策的基石图书简介本书深入探讨了在现代商业、管理与金融领域中，量化方法论作为驱动决策、优化流程和识别风险的关键工具的重要性与实际应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何将复杂的数学模型、统计推断和数据分析技术有效地转化为可操作的商业洞察。第一部分：量化分析的基础与核心概念本部分奠定了理解后续高级分析方法所需的理论基础。我们首先考察了商业决策中不确定性的本质，并引入了概率论作为量化风险和评估可能性的核心框架。重点讲解了描述性统计（如均值、方差、分布形状）如何帮助管理者快速概览数据集的特征，以及推断性统计（如假设检验、置信区间）在从样本数据中得出关于总体结论时的严谨性。我们详细阐述了回归分析的原理，包括简单线性回归和多元回归模型。这部分内容不仅关注模型的数学构建，更强调了模型假设的检验、残差分析的重要性，以及如何解释回归系数在商业语境下的实际意义，例如成本函数、需求弹性或绩效驱动因素的量化。此外，时间序列分析的基础被引入，用以处理和预测具有时间依赖性的商业数据，如销售额、股票价格或宏观经济指标。第二部分：管理决策中的优化模型在管理科学领域，资源配置和运营效率是永恒的主题。本书的第二部分集中于应用优化技术来解决复杂的管理难题。线性规划与整数规划：我们探讨了如何将资源限制（人力、资本、原材料）转化为约束条件，将利润最大化或成本最小化转化为目标函数，从而构建和求解线性规划模型。对于涉及离散决策变量（如是否建厂、是否生产特定产品）的场景，本书详细介绍了整数规划及其在选址问题、生产计划和排班优化中的应用。求解算法（如单纯形法、分支定界法）的原理被清晰地剖析，以增强读者对模型解的可靠性和敏感性分析能力的理解。网络流模型与项目管理：运输问题、最短路径问题和最大流/最小割问题在供应链管理和物流优化中至关重要。本部分应用图论工具来建模复杂的网络结构，提供更高效的路径和分配方案。同时，我们深入研究了项目管理中的关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），这些工具依赖于量化时间估计，帮助管理者识别项目瓶颈，有效控制进度和成本。决策分析与不确定性下的选择：面对不确定的未来，决策树分析提供了一种系统化的框架。本书演示了如何为每个可能的未来状态分配概率，计算期望收益，从而指导管理者在风险环境中做出最优的静态或动态决策。第三部分：金融工程与风险管理量化金融市场是量化方法应用最为前沿和精密的领域之一。本部分聚焦于如何利用统计和随机过程模型来分析资产价格、评估投资组合和管理金融风险。投资组合理论的量化基础：现代投资组合理论（MPT）被深入剖析，重点在于理解资产收益的均值-方差模型。我们详细讨论了如何计算资产间的协方差矩阵，构建有效前沿，并解释了资本资产定价模型（CAPM）如何通过系统性风险（Beta）来确定资产的预期回报。对于多因素模型，本书也提供了定量的框架来评估超越市场风险的超额收益来源。衍生品定价与风险衡量：期权定价的黑-斯科尔斯-默顿（BSM）模型是金融量化分析的里程碑。本书详细推导了该模型的假设、关键输入参数（波动率、到期时间）的影响，并讨论了其在实际交易中的应用与局限性。在风险管理方面，我们探讨了如在险价值（VaR）和条件在险价值（CVaR）等关键风险指标的计算方法，强调了这些指标在监管合规和内部风险控制中的作用。实证金融与计量经济学：本部分介绍了应用于检验金融理论和市场有效性的计量经济学工具。例如，如何使用ARCH/GARCH模型来捕捉和预测资产回报的波动率集群效应，以及如何通过协整检验来分析长期资产关系，这对于套利策略的制定具有重要意义。第四部分：数据、模型验证与商业智能成功的量化分析不仅在于模型的复杂性，更在于其实际的有效性和可解释性。本部分关注从原始数据到可信结果的转化过程。数据预处理与模型选择：强调了数据清洗、缺失值处理和异常值检测的必要性。针对不同商业场景，本书提供了选择合适统计模型（如泊松回归用于计数数据，逻辑回归用于分类问题）的指导原则，并讨论了模型拟合优度（$R^2$、AIC/BIC）的定量评估标准。敏感性分析与模型稳健性：任何模型都是对现实的简化。本书强调了敏感性分析的必要性，即系统地改变输入参数（如利率、成本增长率）以观察输出结果的变化范围，从而评估决策的抗风险能力。我们探讨了蒙特卡洛模拟在处理高维不确定性情景下的强大能力，尤其在评估复杂金融结构或运营方案的长期绩效时。模型的可解释性与商业智能的整合：最终，量化结果必须转化为可被非技术管理者理解的洞察。本书讨论了如何使用可视化技术（如残差图、决策树的图形表示）和简洁的报告来传达复杂的数学发现，确保量化模型真正服务于商业战略的制定与执行。本书内容组织严谨，理论与实际案例紧密结合，旨在培养读者运用严谨的定量思维解决商业世界中错综复杂问题的能力。