Курс "Методы количественного анализа в бизнесе" является базовой дисциплиной при подготовке специалистов по программе МВА, связанной с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес-среде.
Целью данной книги является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес-среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Книга также имеет целью дать необходимые знания и навыки и для овладения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес-среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи книга содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.
Оглавление:(показать)
От автора
Предисловие
ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Глава 1. Описание данных: графики и таблицы
1.1. Таблицы частот и гистограммы
1.2. Анализ взаимозависимостей с помощью диаграмм рассеивания
1.3. Временные ряды
1.4. Исследование данных с помощью сводных таблиц
Глава 2. Описание данных: обобщающие показатели
2.1. Измерение среднего значения выборки
2.1.1. Среднее значение
2.1.2. Медиана
2.1.3. Мода
2.2. Вычисление границ процентных и долевых сегментов
2.3. Минимум, максимум и разброс
2.4. Измерение степени разброса: дисперсия и стандартное отклонение
2.5. Вычисление обобщенных показателей с помощью StatPro
2.6. Меры взаимосвязи: ковариация и корреляция
2.7. Описание наборов данных с помощью прямоугольных диаграмм
2.8. Использование инструментов количественного анализа данных
Контрольные вопросы
ЧАСТЬ 2. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Глава 3. Вероятность и распределения вероятностей
3.1. Понятие о вероятности
3.1.1. Правило дополнения
3.1.1. Аддитивное правило вероятности
3.1.2. Условная вероятность и мультипликативное правило
3.1.3. Вероятностная независимость
3.1.4. Равновероятные события
3.2. Распределение одной случайной величины
3.3. Субъективные и объективные вероятности
3.4. Производные вероятностные распределения
3.5. Распределение двух случайных величин по сценарному типу
3.6. Общий случай распределения двух случайных величин
3.7. Независимые случайные величины
3.8. Взвешенные суммы случайных величин
Глава 4. Нормальные, биномиальные и Пуассоновские распределения
4.1. Нормальное распределение
4.1.1. Непрерывные распределения и функции плотности распределения вероятностей
4.1.2. Функция плотности распределения вероятностей для нормального распределения
4.1.3. Стандартизация: Z-значения
4.1.4. Таблицы нормального распределения и Z-значения
4.1.5. Вычисления с нормальным распределением в Excel
4.1.6. Вероятности стандартизованных диапазонов
4.2. Применение нормального распределения
4.3. Биномиальное распределение
4.3.1. Математическое ожидание и стандартное отклонение для биномиального распределения
4.3.2. Биномиальное распределение в контексте выборок
4.3.3. Приближение биномиального распределения с помощью нормального
4.4. Применение биномиального распределения
4.5. Распределение Пуассона
4.6. Подбор закона распределения по имеющимся данным
Глава 5. Многошаговые процедуры принятия решений в условиях неопределенности
5.1. Оценка стратегий
5.2. Дерево решений
Глава 6. Выборки и распределения выборок
6.1. Терминология теории выборок
6.2. Методы построения случайных выборок
6.2.1. Простейший подход
6.2.2. Использование StatPro для построения простых случайных выборок
6.2.3. Систематический метод построения выборок
6.2.4. Метод стратификации
6.2.5. Кластерный подход
6.2.6. Многоступенчатые методы построения выборок
6.3. Введение в теорию оценок
6.3.1. Источники ошибок при оценивании
6.3.2. Закон распределения выборочного математического ожидания
6.3.3. Центральная предельная теорема
6.3.4. Определения размеров выборки
6.3.5. Некоторые ключевые идеи теории простых случайных выборок
Глава 7. Оценка доверительных интервалов
7.1. Распределения выборочных характеристик
7.1.1. t-распределение
7.1.2. Распределения других характеристик
7.2. Доверительный интервал для среднего значения
7.3. Доверительный интервал для суммарного значения
7.4. Доверительный интервал для пропорции
7.5. Доверительный интервал для стандартного отклонения
7.6. Доверительный интервал для разности двух средних значений
7.6.1. Случай независимых выборок
7.7. Доверительный интервал для разности между пропорциями
7.8. Управление длиной доверительного интервала
7.8.1. Размер выборки для оценки среднего значения
7.8.2. Размер выборки для оценки других параметров
Глава 8. Проверка статистических гипотез
8.1. Основные понятия теории проверки гипотез
8.1.1. Нулевая и альтернативная гипотезы
8.1.2. Односторонние и двусторонние тесты
8.1.3. Типы ошибок
8.1.4. Уровень значимости область отвержения гипотезы
8.2. Проверка гипотез для математического ожидания
8.3. Проверка гипотез для остальных параметров
8.3.1. Проверка гипотез для доли совокупности
8.3.2. Проверка гипотез для разности математических ожиданий
8.3.3. Проверка гипотез для разности между долями совокупности
Контрольные вопросы
ЧАСТЬ 3. МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Глава 9. Оптимизационные модели
9.1. Введение в теорию линейного программирования
9.2. Основные элементы оптимизационной модели
9.3. Основные этапы решения оптимизационной задачи
9.4. Использование инструмента Поиск решения
9.5. Анализ чувствительности моделей
9.6. Примеры задач
9.6.1. Задача динамического планирования производства
9.6.2. Задача о смесях
Глава 10. Имитационное моделирование
10.1. Введение в имитационное моделирование
10.2. Примеры задач
10.2.1. Модель прогнозирования структуры товарных рынков
10.2.2. Формирование программы продаж
10.2.3. Оценка проекта разработки новой модели автомобиля
Глава 11. Регрессионный анализ: оценка зависимостей
11.1. Диаграммы рассеивания – графическое отображение зависимостей
11.1.1. Линейные и нелинейные зависимости
11.1.2. Выбросы
11.1.3. Случай зависимых дисперсий
11.1.4. Отсутствие взаимозависимости
11.1.5. Некоторые дополнительные свойства диаграмм рассеивания
11.2. Парная линейная регрессия
11.2.1. Оценка по методу наименьших квадратов
11.2.2. Стандартная ошибка оценки
11.2.3. Коэффициент детерминации
11.3. Множественная регрессия
11.3.1. Интерпретация коэффициентов регрессии
11.3.2. Интерпретация стандартной ошибки оценки и коэффициента детерминации
11.4. Возможности моделирования
11.4.1. Фиктивные переменные
11.4.2. Процедуры включения/исключения переменных
11.4.3. Нелинейные преобразования
11.4.4. Задача об оптимальной замене оборудования
11.5. Оценка качества приближения
Контрольные вопросы
ЧАСТЬ 4. ПРИМЕРЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В БИЗНЕСЕ
Глава 12. Маркетинговые исследования клиентов
12.1. Подготовка данных для количественного анализа
12.1.1. Выдвижение гипотез
12.1.2. Формализация и сбор данных
12.1.3. Представление и минимальные объемы необходимых данных
12.1.4. Построение моделей анализа
12.2. Формирование характеристического портрета потребителя с
использованием деревьев решений
12.2.1. TreeAnalyzer – описание программы
12.2.2. Базовая технология
12.2.3. Как это работает
12.2.4. Область применения
12.3. Классификация потребителей методами дискриминантного анализа
12.4. Модели постоянства потребителей и оценки ценности клиентов
12.5. Определение предпочтения потребителей (совместный анализ)
Глава 13. Модели оптимизации ассортимента продукции
13.1Выявление ассоциативных зависимостей в потребительском спросе и их использования для увеличения объемов продаж
13.1.1. Ассоциативные правила
13.1.2. Обобщенные ассоциативные правила
13.1.3. Численные ассоциативные правила
13.1.4. Различные варианты представления правил
13.2. Оптимизационная модель подбора потребительских свойств
13.3. Сегментирование рынка с использованием самоорганизующихся карт Кохонена (кластерный анализ)
13.4. Адаптивные модели определения ассортимента, объемов и времени закупок с использованием нейросетевых технологий
13.4.1. Базовая технология
13.4.2. Прогнозирование объема продаж
Глава 14. Оценка эффективности и оптимизация
маркетинговых акций
14.1. Анализ эффективности размещения рекламы при помощи
самоорганизующихся карт Кохонена (кластерный анализ)
14.2. Оценка потребительского отклика в случае нескольких критериев
14.3. Оценка эффективности рассылки каталогов
14.4. Выбор оптимального медиа – плана компании
14.5. Оптимизационная модель составления медиа – плана в случае
нескольких критериев (целевое программирование)
14.6. Построение кривой достижимости охвата по различным категориям телеаудитории (Парето оптимальный подход)
14.7. Оценка зависимости объемов продаж от объемов рекламных рассылок (построение кривой S-формы)
14.8. Оптимизационная модель управления ценой
Глава 15. Модели повышения эффективности управления товарными запасами
15.1. Детерминированная модель управления запасами с постоянными
ценами без дефицитов
15.2. Детерминированная модель управления запасами с оптовыми
скидками
15.3. Детерминированная модель управления запасами с дефицитом
15.4. Оптимизационная модель фиксированной доукомплектации запасов с учетом неопределенности доставки
15.5. Модель определения оптимального размера заказа при наличии оптовых скидок и неопределенности спроса
15.6. Модель управления запасами с неопределенным спросом и неопределенным периодам ожидания заказа
15.7. Оценка эффективности синхронизация заказов
Глава 16. Финансовые оптимизационные модели
16.1. Задача оптимального финансового планирования
16.2. Выбор объектов инвестирования компанией Инвест-Трейдинг
16.3. Задача оптимизации системы платежей
Глава 17. Модели на сетевых графиках и коммуникационных сетях
17.1. Анализ строительного проекта
17.2. Минимизация дополнительных расходов строительного проекта
17.3. Анализ строительного проекта с неопределенными продолжительностями работ
17.4. Задача оптимизации перевозок
17.5. Задача синтеза оптимальной системы маршрутов
Глава 18. Некоторые модели оптимального управления ресурсами
18.1. Задача нахождения оптимального плана приема – увольнения сотрудников в случае точного удовлетворения спроса
18.2. Задача нахождения оптимального плана приема – увольнения сотрудников в случае возможности «отложенного спроса»
18.3. Обучение работников компании ООО «ПК-Сервис»
18.4. Выбор оптимальной программы производства
18.5. Оценка эффективности уменьшения стоимости наладки
18.6. Оптимизация плана производства с учетом неопределенности спроса
18.7. Задача оптимального управления ресурсами
Издательство: ИЭФ «Синергия»
Год: 2006
Формат: PDF
Качество: eBook (изначально компьютерное)
Язык: русский
Cтраниц: 487
Скачать книгу "Методы количественного анализа в бизнесе" (7,11 МБ):
