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出版者:Cengage/South Western Publishing

作者:Jack R. Meredith

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780005426111

丛书系列:

图书标签:

• Quantitative Modeling
• Business Analytics
• Business Statistics
• Financial Modeling
• Operations Research
• Decision Science
• Management Science
• Data Analysis
• Optimization
• Spreadsheet Modeling

商业决策的数学罗盘：跨越数据与策略的精准导航 图书名称：《量化商业建模：教科书精选版》 图书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，直觉和经验固然重要，但它们已不足以支撑企业在高度不确定的市场中做出最优决策。企业需要的是一套系统化、可验证的决策框架，能够将复杂的业务挑战转化为清晰、可量化的数学模型。本书，《量化商业建模：教科书精选版》，正是为培养新一代具备数据驱动思维和量化分析能力的商业领袖而设计。它并非一本简单的理论汇编，而是一套严谨、实用的工具箱，旨在为读者提供构建、求解和解释复杂商业模型的坚实基础。 本书的核心理念在于，任何重大的商业决策——无论是资源分配、风险评估、供应链优化还是战略规划——都可以通过精确的数学语言进行表述。通过掌握这些建模技术，读者将能够超越描述性分析的局限，迈向预测性洞察和规范性指导的新境界。 第一部分：建模基础与思维框架的奠定 本书伊始，我们首先聚焦于构建量化模型的基础要素。我们不只是探讨“为什么需要模型”，而是深入解析“如何构建一个有效的模型”。 1. 商业问题的界定与模型选择： 成功的建模始于对业务问题的深刻理解。我们将系统性地探讨如何将模糊的商业目标（如“最大化利润”或“最小化延迟”）转化为精确、可操作的数学约束和目标函数。内容涵盖了模型抽象化的过程，如何识别关键变量、参数和关系，并区分描述性、预测性和规范性模型。 2. 线性代数与微积分在商业中的应用回顾： 虽然本书专注于应用，但扎实的数学基础是不可或缺的。本部分将回顾在优化和动态系统中至关重要的线性代数（矩阵运算、向量空间）和微积分（导数、偏导数在敏感性分析中的作用），重点强调这些工具在构建模型时是如何发挥作用的，而非仅仅是理论推导。 3. 数据的角色与预处理： 模型的效果直接取决于输入数据的质量。我们将详细介绍商业数据源的识别、清洗、转换和特征工程的基本方法。这包括处理缺失值、异常值识别，以及如何将原始业务数据转化为模型可以直接吸收的结构化形式。 第二部分：优化——资源配置的艺术 优化是量化商业建模的基石，它回答了“在给定约束下，如何做得最好”的问题。本部分是本书的重点之一，它将引导读者掌握解决实际资源分配难题的利器。 4. 线性规划（LP）的深度解析： 我们将从最基础的单目标线性规划模型（如产品混合问题、最小成本流问题）开始，逐步深入到更复杂的结构。重点在于对标准形式、松弛变量、影子价格（对偶理论的直观解释）的理解，以及如何使用商业求解器（如CPLEX, Gurobi, 或开源替代品）来求解大型问题。我们将特别探讨如何利用影子价格进行边际效益分析，指导管理者进行价格调整或资源采购决策。 5. 整数规划（IP/MIP）：离散决策的量化： 许多商业决策本质上是离散的，例如“是否建厂”、“是否外包”。本书详细阐述了二元变量（Binary Variables）的引入如何将非线性或离散问题转化为可解的混合整数规划（MIP）。案例研究将聚焦于设施选址、车辆路径优化（VRP）的简化模型，以及排班优化问题。 6. 非线性与约束规划： 面对成本函数、需求曲线呈非线性变化的情形，本书将介绍如何使用非线性规划（NLP）的基本概念。此外，针对具有复杂约束条件的问题（如涉及时间窗口、逻辑依赖），约束规划（Constraint Programming）的思维方式将被引入，为更贴近现实世界的调度和配置问题提供思路。 第三部分：不确定性下的决策——风险与模拟 现实世界充满了不确定性，忽视风险的优化模型往往是脆弱的。本部分致力于将概率论和统计推断融入决策框架。 7. 决策分析与期望值理论： 我们将探讨如何在决策树的框架下，量化不同策略路径的预期回报和风险敞口。重点在于效用函数的构建，理解风险偏好（风险厌恶、风险中立）如何影响最优决策点的选择，尤其是在投资组合选择和新产品发布决策中。 8. 蒙特卡洛模拟在商业建模中的应用： 对于那些数学形式过于复杂或难以解析的系统，蒙特卡洛方法提供了强大的仿真工具。本书将详细介绍如何利用随机抽样技术来评估项目净现值（NPV）的分布、分析供应链中断的潜在影响，以及对复杂的金融衍生品定价进行建模。读者将学习如何设计高效的仿真实验，并对结果进行统计推断。 9. 灵敏度分析与情景规划： 任何模型都只是对现实的简化。本书强调，模型输出的价值不仅在于给出一个“最佳点”，更在于理解该点在输入参数变化时的稳定性。我们将教授如何系统地进行单变量和多变量灵敏度分析，以及如何构建结构化的情景分析框架，以应对“黑天鹅”事件或市场环境的剧烈波动。 第四部分：动态系统与预测建模 商业环境是动态演进的，模型需要能够描述和预测这种演变过程。 10. 动态规划与时间序列模型入门： 对于涉及跨期决策的问题（如库存管理、资本投资），动态规划的思维至关重要。我们将介绍Bellman方程的基本思想及其在离散时间框架下的应用。此外，对基础的时间序列模型（如ARIMA家族的直观理解）的介绍，帮助读者将预测输出整合到优化或决策模型中。 11. 系统动力学建模概念（宏观视角）： 对于需要模拟政策反馈回路和长期结构性变化的复杂系统，系统动力学提供了一种强大的定性与定量结合的方法。本章将介绍存量-流量图（Stock and Flow Diagrams）的绘制和基本仿真，适用于对市场增长、竞争格局演变等宏观现象进行建模。 总结与实践 《量化商业建模：教科书精选版》的最终目标是培养读者的“模型思维”。每一个章节都配有丰富的、源自实际商业案例的练习题和案例分析，强调模型的构建过程、求解方法的选择以及对结果的批判性解释。 本书面向商业分析师、运营管理人员、金融专业人士，以及所有希望通过严谨的量化方法提升决策质量的高级管理专业学生。它提供的不是现成的答案，而是解决未来任何未知商业挑战的系统性工具和思维模式。通过精通这些量化技术，读者将能够驾驭复杂性，将不确定性转化为竞争优势，真正成为数据驱动型组织中的战略决策核心。 --- 字数统计：约1560字。

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