Managerial Decision Modeling with Spreadsheets and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Barry Render,Ralph M. Stair,Nagraj Balakrishnan

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-6

价格:400.00元

装帧:

isbn号码:9780130783813

丛书系列:

图书标签:

• 决策建模
• 管理决策
• 电子表格
• 运筹学
• 优化
• 量化分析
• 商业分析
• 数据分析
• 模型构建
• Spreadsheets

《企业战略规划与决策优化：基于模型的管理实践》 图书简介 在当今快速变化且高度竞争的商业环境中，企业面临着前所未有的复杂性和不确定性。有效的决策能力已成为衡量企业生存与发展的关键要素。本书《企业战略规划与决策优化：基于模型的管理实践》旨在为中高层管理者、战略规划师以及致力于提升决策科学性的专业人士，提供一套系统化、实用的工具和方法论，用以构建清晰的战略蓝图并驱动高效的运营决策。本书的核心聚焦于如何将严谨的量化模型、前沿的分析技术与复杂的商业现实相结合，从而实现组织目标的前瞻性规划与敏捷性响应。 第一部分：战略决策的基石与框架 本部分奠定了战略决策的理论基础，强调了在不确定性下进行科学决策的重要性。 第一章：现代商业环境下的决策范式转型 我们首先探讨了从传统的“直觉驱动”决策模式向“数据驱动、模型支撑”范式的转变。本章详细分析了当前宏观经济环境（如地缘政治风险、技术颠覆、供应链重塑）如何重塑企业的决策需求。重点阐述了系统思考（Systems Thinking）在理解复杂商业生态系统中的作用，以及如何构建一个多层次、相互关联的决策框架，以确保战略的一致性和连贯性。 第二章：战略定位与目标设定：驱动力分析 有效的决策始于清晰的目标。本章深入剖析了如何运用波特的五力模型、价值链分析以及资源基础观（RBV）来准确界定企业的竞争环境和核心优势。随后，本书引入了平衡计分卡（BSC）的进阶应用，不仅限于绩效衡量，更着重于将其作为战略执行的模型化输入。讨论了如何将模糊的愿景转化为可量化的、具有时间维度的战略目标矩阵，为后续的量化建模提供坚实的基础。 第三章：不确定性下的风险评估与情景规划 商业决策很少在完全确定的条件下进行。本章侧重于风险识别、量化和管理。我们详细介绍了敏感性分析（Sensitivity Analysis）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估不同市场变量波动对关键绩效指标（KPIs）影响方面的实战应用。此外，本书提供了一套结构化的情景规划方法，指导管理者如何构建“最佳、最可能、最差”三种情景，并为每种情景预设相应的应对策略和触发机制，实现决策的弹性。 第二部分：核心业务决策的量化建模 本部分是本书的技术核心，专注于将战略目标分解为可操作、可优化的具体业务决策模型。 第四章：资源分配优化：资本预算与投资组合管理 对于任何追求增长的企业而言，如何高效配置稀缺资源是永恒的难题。本章详细讲解了线性规划（Linear Programming, LP）和整数规划（Integer Programming, IP）在解决约束条件下的最优资源分配问题上的应用。内容涵盖了项目选择的净现值（NPV）优化、预算约束下的产能扩张决策，以及如何利用先进的规划模型来平衡短期收益与长期战略投入的冲突。 第五章：供应链与运营决策的集成模型 全球化供应链的脆弱性要求企业具备更强的预测和优化能力。本章聚焦于供应链的端到端优化。我们深入探讨了网络流模型在选址、库存策略和物流路径规划中的应用。重点介绍了如何整合需求预测模型（如时间序列分析）与库存控制模型（如EOQ/EPQ的修正版本），以最小化总运营成本，同时确保服务水平。 第六章：定价策略与收益管理（Revenue Management） 在服务业和高价值产品领域，定价是决定利润的关键杠杆。本章从经济学原理出发，引导读者构建动态定价模型。内容包括基于竞争者行为的博弈论初步应用、弹性系数的估算方法，以及如何运用动态规划思想来解决具有容量限制的收益最大化问题，特别是在航空、酒店和高科技产品生命周期管理中的实战案例。 第七章：人力资源与组织结构设计的决策模型 人力资本是战略实施的核心。本章将人力资源问题提升到量化决策层面。讨论了如何运用马尔可夫链（Markov Chains）来模拟人员流动和继任规划，评估不同组织结构变动对关键岗位人才储备的影响。此外，还探讨了基于效率前沿（Efficiency Frontier）的薪酬体系设计模型，以确保激励机制与公司战略目标高度对齐。 第三部分：高级分析技术与决策支持系统 本部分探讨了如何利用先进的计算方法和技术工具来提升决策的实时性和精确性。 第八章：模拟与实验设计在复杂决策中的应用 当问题的复杂性超出解析解的范围时，模拟成为强大的工具。本章着重介绍离散事件模拟（Discrete Event Simulation, DES），用于对生产线瓶颈、客户服务流程或新市场进入的复杂动态过程进行高保真度的复现和测试。通过实验设计（Design of Experiments, DOE），管理者可以系统地测试不同决策变量的组合效应，避免盲目试错。 第九章：数据挖掘、机器学习与决策辅助 本章弥合了纯粹的优化模型与新兴的数据智能技术之间的鸿沟。我们阐述了如何利用聚类分析（Clustering）和分类模型（Classification）来识别高价值客户群体或早期预警的运营风险。更重要的是，本书强调如何将机器学习模型的预测输出，作为约束条件或目标函数的输入，嵌入到传统的优化模型中，形成混合式决策智能系统。 第十章：建立企业级的决策支持生态系统 成功的量化决策并非孤立的模型运行，而是一个持续优化的生态系统。本章指导读者如何设计和实施一个企业级的决策支持框架。这包括数据治理的优先级、模型治理（Model Governance）的必要性，以及如何有效地将复杂的模型结果转化为高管层易于理解的可视化仪表盘和行动建议。本章强调，最终的决策效果取决于模型透明度、利益相关者的采纳度以及决策流程的嵌入程度。 结论：面向未来的持续学习与适应 本书最后总结了战略决策的迭代本质，强调在VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）时代，企业必须培养一种“模型即工具，而非真理”的心态，持续地学习、验证和调整其决策模型，以应对不断演进的商业环境，最终实现可持续的竞争优势和价值创造。 本书结构严谨，理论与实践并重，旨在赋能管理者超越日常运营的琐碎，构建一个以量化洞察力为核心的未来导向型决策体系。

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