不可不知的N种量化策略模型
不可不知的N种量化策略模型
量化之星-策略模型研究小组
尖叫声在哪里？？让小编听到你们的欢呼声！！！
是的！众所期待的量化（程序化）策略全方位揭密时间又到啦！
在上一个策略中，小编通过基于残差分析的动量反转策略向大家扒开了α的好基友——β与ε的秘密二三事。那么，接下来，就让小编化身贴心小棉裤，带大家走进动量反转的内心世界，探索策略优化的个中技巧，带大家一起装逼一起飞！
前情提要
α策略：核心思想是买入一组未来看好的股票，然后做空相对应价值的期货合约。
基于残差分析的动量反转策略：利用多元回归，得到排除市场影响的残差矩阵。对残差向量排序，前10%的股票做空，后10%的股票做多。
啥？前情提要太简略？不要懒，动起来，赶紧回去翻一翻前面的策略，打开“量化之星”微信号，找到右下角的“干货分享”模块，点击“策略分享”就出来啦~简直机智~
动量反转策略优化
你以为小编会跟大家说要如何处理“做空前10%的股票”么？
呵呵，你果然还是太天真了。以小编飘忽而又销魂的笔法，小编又怎么能让你猜到呢？！首先，小编要来给大家扒一扒为啥我们要基于残差做分析。
残差分析的优势
其实，基于残差分析的动量反转策略已经是经过一次优化后的策略了。
传统的动量反转策略是直接基于总收益率计算动量的，并不需要求残差。因此，基于残差分析的动量反转策略，利用34个风控因子作多元回归后的标准化残差收益率来计算动量，挑选出来的股票组合风险暴露较小，更有利于考察动量和反转效应。
额，好绕，好晕。那下面还是让我们从策略绩效图中来看看两者的差别吧。
图一，传统动量反转策略
传统动量反转策略收益和沪深300指数走势基本重合。
图二，基于残差分析的动量反转策略
基于残差分析的动量反转策略收益高于沪深300指数走势，并且在大盘下跌的时候，收益依然保持上涨。
因此，从这两个绩效图，我们可以明显的看出，直接按总收益排序，不能有效的反应股票盈利的相对强弱，只有在去除风控因子的风险暴露之后的残差收益才能真正的反应股票的公司特有收益水平哦。
加入股指空头头寸
大多数人第一眼看到策略简介，对于需要优化部分的第一反应一定都是“做空前10%的股票”。没错，在中国市场，这是绝对的外挂，再好的绩效，出现了做空股票都是不可行的（融资融券不在本次讨论范畴）。因此，小编在策略中加入股指期货空头头寸来代替股票空头部分，也就是做成一个alpha策略哦。
持仓优化
除了大多数人之外，相信也有小部分人注意到了一个细节部分，就是小编的持仓啦~由于之前基于残差分析的动量反转策略是每天调仓（并且满仓）的，交易成本较高。
为了节约交易成本，并且保证每天有足够的空余资金操作符合条件的股票，小编把持仓期限由1天改为最大持仓5天。同时把资金分为5份，每天使用1份资金买入符合条件的股票，直到第五天清仓。这样可以保证在有持仓的情况下，每天仍有空余资金操作符合选股条件的股票。
另外设止损线为95%，达到止损线强行止损。
通过这些手段，我们就可以duang一下得到一个多头稳定战胜大盘，并且保持稳定跟踪误差的alpha策略啦~照例上流程图！
那些说不知道啥是残差分析，啥是风控因子的，自己去看上一篇策略啦，这里不再重复了。小编一直说也是很累的~
下面，就让小编带领大家直接开扒源代码啦啦啦~
策略参数配置
小编的这个策略每天会调仓一次，根据之前提到的订阅的交易代码和数据，使用Quantrader可以直接配置如下：
策略主程序
数据做好万全准备之后，我们就可以开始码代码啦。
直接上精华部分！
1、首先我们先判断主力连续合约是否需要更换合约；且把最大持仓期设为5天。
2、当跌破持仓成本5%时强行指损。
3、把资金分成五等分，在保证有持仓的情况下，还有剩余资金操作股票；再利用OLS或是GARCH算出最优套保比。
4、最后我们把动量前n的股票做多，再做alpha策略。
完整版代码在哪里？
别急别急，老规矩，剩最后一点点，看完就会把下载地址告诉你的啦~
策略回测
策略写完了当然要用历史数据来回测看看这个策略的绩效表现如何。小编依然使用超级牛逼
的Quantrader，没一会功夫就回测完啦~
从绩效报告中可以看出，绩效表现基本跟上周介绍的几乎大同小异。
什么？你问我说那为什么还要优化？
小编说的是“几乎”，几乎就是还是有差别的！来来来，请跟随小编把我们的焦点移到2014年11月开始，当时股票市场开始呈现一个单边大牛市的状态，虽然动量反转策略的空头交易呈现亏损，但是，策略的多头交易也因为牛市，拉升的力道更大，所以整体交易的收益是呈现一个正向增长的走势。
没错！就是这里！眼尖的童鞋们是不是已经注意到啦~
仅仅基于残差分析的策略收益虽然为正，但是并没有跑赢大盘（小编很懒，所以绩效图自己去翻上一篇啦），而经过小编深度优化的策略，收益不仅为正，而且还把大盘狠狠地甩在了后面！
是不是很厉害！鲜花、掌声和尖叫声，你们都在哪里？！让小编感受你们的热情！！！
另外再说一句，由于最近中国股市疯疯癫癫无法预测，走势就犹如小编的笔法一样飘忽，小编也特别用这个策略回测了从2015年5月1日到8月20日的绩效，结果，就如同小编所预料的一样，这个策略果然是一样的牛逼！跑赢大盘那是肯定的，收益也是妥妥的正向增长无误哈哈哈~
在这里，小编就不放图啦，需要的童鞋自己去下载源代码跑跑看吧~
噢，差点就忘了说了，小编所使用的数据、策略回测、交易等等都是来自于Quantrader！再搭配小编所使用的策略编写环境Matlab，不管多复杂的原理，通通只要一行代码全部搞定。有了Quantrader，策略so esay！
小编有话说：
从这篇文章开始，小编所写的每篇文章都会署名“猫~”（请大家认准，量化之星里其他不带“猫~”署名的文章，都不是出自小编之手哦），并且把每周两篇策略报告的频率改为每周一篇（或者每两周三篇）。希望大家谅解。
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下集预告：
既然之前说到了风控因子，那么就不得不提一下量化因子啦！
量化因子目前在国内的普及率不是特别高，但是在国外，这个可真的是非常多人使用啊，下一集，就让我们来说一说量化因子到底应该怎么用吧~
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7种量化选股模型
7种量化选股模型 1、【多因子模型】 2、【风格轮动模型】 3、【行业轮动模型】 4、【资金流模型】 5、【动量反转模型】 6、【一致预期模型】 7、【趋势追踪模型】 1、【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。 各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。 回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验， 具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余因子剔除步骤为： （1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高 （2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵； （3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值 （4）设定一个得分相关性阀值 MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。
三维模型轻量化技术
三维模型轻量化技术 1 模型轻量化的必要性 设计模型是一种精确的边界描述(B-rep)模型，含有大量的几何信息，在现有的计算机软硬件条件下，使用设计模型直接建立大型复杂系统装配、维修仿真模型是不可能的，因此需要使用轻量化的模型建立仿真模型，以达到对仿真模型的快速交互、渲染。 2 细节层次轻量化技术 90年代中期以来，模型轻量化技术得到了快速的发展，出现了抽壳(hollow shell)技术和细节层次(Level of Details, LOD)技术。抽壳技术只关心产品模型的几何表示而不考虑产品建模的过程信息，LOD技术将产品几何模型设定不同的显示精度和显示细节，根据观察者眼点与产品几何模型之间的距离来使用不同的显示精度，以此达到快速交互模型的目的。 LOD技术是当前可视化仿真领域中处理图形显示实时性方面十分流行的技术之一。LOD模型就是在不影响画面视觉效果的条件下，对同一物体建立几个不同逼近精度的几何模型。根据物体与视点的距离来选择显示不同细节层次的模型，从而加快系统图形处理和渲染的速度。保证在视点靠近物体时对物体进行精细绘制，在远离物体时对物体进行粗略绘制，在总量上控制多边形的数量，不会出现由于显示的物体增多而使处理多边形的数量过度增加的情况，把多边形个数控制在系统的处理能力之内，这样就可以保证在不降低用户观察效果的情况下，大大减少渲染负载。 通常LOD算法包括生成、选择以及切换三个主要部分。 目前轻量化的技术有多种，具有代表性的有JT和3DXML两种。3DXML是Dassault、微软等提出的轻量化技术，JT是JT开放组织提出的轻量化技术。SIEMENS公司的可视化产品都采用JT技术，如我们使用的VisMockup软件。 JT技术用小平面表示几何模型，采用层次细节技术，具有较高的压缩比，模型显示速度很快。 jt、ajt模型及其结构 jt模型文件是三维实体模型经过三角化处理之后得到的数据文件，它将实体表面离散化为大量的三角形面片，依靠这些三角形面片来逼近理想的三维实体模型。 模型精度不同，三角形网格的划分也各不相同。精度越高，三角形网格的划分越细密，三角形面片形成的三维实体就越趋近于理想实体的形状。模型曲面精度由Chordal、Angular 两个参数控制。图1(a)，Chordal表示多边形的弦高的最大值，图1(b)，Angular表示多边形相邻弦的夹角的最大值。?????????????????????????????? 图1 Chordal和Angular示意图 jt模型有三种结构形式，都保持了原来的产品结构。分别是： (1)Standard(标准结构形式)。包含一个装配文件和多个零件文件，其中零件文件都放在一个和装配文件同名的目录下。我们建立的虚拟样机模型都采用这种结构形式。 (2)Shattered(分散结构形式)。包含多个子装配文件和多个零件文件，其中子装配文件和零件文件都放在一个目录下。这种结构的优点是有子装配文件，并可以直接使用子装配，缺点是文件管理比较乱、不清晰。
关于课程关系量化分析的数学模型
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05 所属学校（请填写完整的全名）：延安大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 彭瑞 2. 呼建雪 3. 朱培育 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2012 年 8 月 27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
关于课程关系量化分析的数学模型 摘要 本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。 首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。 接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型： 4j 3j 2j 1j 0.2323x 0.3619x 0.6090x 0.6664x +++=y 然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。 对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。 最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。 关键词： 模糊聚类分析 层次分析 单因素方差分析 回归分析
商业案例分析的常见框架与模型工具
商业案例分析的常见框架与工具1.Strategy 1.1市场进入类 公司宏观环境：PEST（政治、经济、社会、技术） 公司微观环境：SWOT分析、波特五力模型 市场情况分析：市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 利益相关方分析：公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大 众 3C战略三角 市场细分（定位目标客户群；Niche Market） -地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形 -人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 -心理细分：社会阶层、生活方式、个性 -行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 风险预测与防范 1.2行业分析类 市场：市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求；BCG Matrix 竞争：竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集
中度 顾客/供应商关系：谈判能力、替代者、评估垂直整合 进入/离开的障碍：对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、 研究政府调控 资金：主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3新产品引入类 营销调研数据分析 收入预测：时间推导、可比公司推导 产品生命周期 产品战略：4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 市场营销战略：以消费者为核心的整合营销，关注各触点，并有 所创新 物流条件：存储、运输 2.Operation 2.1市场容量扩张类：竞争对手、消费者、自身（广义3C理论） 2.2利润改善类：利润减少的两种可能 成本上升：固定成本/可变成本 -固定成本过高：更新设备？削减产能？降低管理者/一般员工工资？ -可变成本过高：降低原材料价格？更换供应商？降低工资？裁员？ -成本结构是否合理？
案例分析报告常见框架与工具详细
商业案例分析的常见框架与工具 1.Strategy 1.1市场进入类 ?公司宏观环境：PEST（政治、经济、社会、技术） ?公司微观环境：SWOT分析、波特五力模型 ?市场情况分析：市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 ?利益相关方分析：公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大众 ?3C战略三角 ?市场细分（定位目标客户群；Niche Market） - 地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形 - 人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 - 心理细分：社会阶层、生活方式、个性 - 行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 ?风险预测与防范 1.2行业分析类 ?市场：市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求；BCG Matrix ?竞争：竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集中度 ?顾客/供应商关系：谈判能力、替代者、评估垂直整合 ?进入/离开的障碍：对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、研究政府调控 ?资金：主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3新产品引入类 ?营销调研数据分析 ?收入预测：时间推导、可比公司推导 ?产品生命周期 ?产品战略：4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 ?市场营销战略：以消费者为核心的整合营销，关注各触点，并有所创新 ?物流条件：存储、运输 2.Operation 2.1市场容量扩张类：竞争对手、消费者、自身（广义3C理论） 2.2利润改善类：利润减少的两种可能 ?成本上升：固定成本/可变成本 - 固定成本过高：更新设备？削减产能？降低管理者/一般员工工资？ - 可变成本过高：降低原材料价格？更换供应商？降低工资？裁员？ - 成本结构是否合理？ - 产能利用是否合理（闲置率）？ ?销售额下降：4P（价格过高？产品品质？分销渠道？促销效果？） 2.3产品营销类（接近于“新产品引入类”） 2.4产品定价类 ?以成本为基础的定价：成本加成定价、以目标利润（盈亏平衡）定价 ?以价值为基础定价
7种量化选股模型
【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。 候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。 同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余
Revit模型轻量化高性价比之3D
Revit模型轻量化高性价比之3D PDF 文/肖国花 就先问你一句：你知不知道PDF也支持3D数据？ 插句话给补补，2014年10月，Adobe发布了其旗下多款产品的最新更新，其中包括Adobe新功能：可将3D模型导出到PDF文件中。 在BIM设计工作中几乎所有的工作环节都和模型息息相关，向客户展示，向领导展示，或是最终的分享模型，So选择3D PDF发布模型应该是对于展示对象来说使用门槛较低，对设计师来说也是较安全而且So easy 的方式。 ╭(╯^╰)╮ 鄙人不才，知道的能够实现的途径主要有二：最直接的就是Revit插件啦，你懂的，可以直接以关键词“Revit 3D PDF”搜素。其二就是利用Adobe自家的软件啦。今天就主要说说利用Adobe自家的软件把BIM设计师的Revit模型转到PDF。 进入正题分割线—————————————————————————— 1.下载完整版的PDF软件（Adobe Acrobat 9 Pro Extended），安装好。 友情提示|：Adobe Acrobat 9 Pro Extended和Adobe Acrobat 9 Pro 有区别！有区别！ 有区别！重要的事情说三遍，别说我没把话说在前头哇。 2.以Revit2016 系统自带的建筑样例项目（以下简称项目）为例：用Revit2016浏览器
打开项目，切换到三维视图，在这点上与Navisworks类似，导出的三维模型只能是你选择的这个视图所显示的图元，如下图： 单击“应用程序按钮”，选择“导出”→“IFC” 在弹出的导出IFC窗口设置中，文件类型选择“IFC Coordination View 2.0(*.ifc)”、
人才盘点工具及案例分析
人才盘点工具及案例分 析 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#
人才盘点工具及案例分析 发布日期:2015-01-06 您能客观全面掌握公司的人力资源水平吗现有人员的能力素质详细情况如何下一阶段的提升重点在哪里……上述一系列问题往往很难回答清楚。解决人力资源配置的数量问题还相对较易，可以参考历史统计数据和行业标准，但是评价人才质量问题却实属不易，就像海平面之下的冰山，如果没有专业的人才盘点工具衡量，很难给出一个定量的评价结果。而作为公司的管理层或人力资源部门，全面掌握公司人才的数量和质量均是必不可少的，人才盘点是达到这一目标的有效工具。 因此，本文将根据赛普的咨询实践，通过房地产人才盘点的研究，为客观全面评价房企人力资源现状提供参考。同时以项目总经理盘点为例进行具体阐述。 1. 构建人才盘点模型 评价标准是人才盘点的重中之重。围绕项目总，赛普从各职位所处的公司和业务环境出发，梳理其在工作职责和关系处理上的关键挑战和困境，同时结合咨询过程中对各职位的大量访谈和对标，形成聚焦房地产人才盘点模型——PPPE 模型（如图1），即个性特质（Personality）、业绩表现（Performance）、发展潜力（Potential）和关键经验（key- Experience）。 个性特质（Personality）：旨在研究高绩效员工表现出来的个性特点，以期实现人与职位的“匹配”，包括：成就动机、影响力动机、乐观、直觉判断力、建立关系； 业绩表现（Performance）：通过综合评估员工目前岗位的胜任情况，衡量长期保持高绩效的可能性，包括：工作绩效、专业能力、能力素质； 发展潜力（Potential）：综合衡量员工向上一级再发展的速度和可能性，包括内容：进取心、学习力、洞察力、前瞻力； 关键经历（key-Experience）：决定员工向上一级再发展需要多久的时间以及尚欠缺哪些经验，包括管理经验、本专业经验、跨专业经验等。 2. 人才盘点模型的应用 下文将以项目总人才盘点为例，阐释房地产人才盘点模型——PPPE模型的具体应用。 根据项目管理模式的不同（职能制、矩阵制、项目公司制），项目总的角色定位也不同。职能制下项目总实质就是工程的现场经理，仅对工程的进度、质量、施工阶段的动态成本和安全文明施工承担责任；矩阵制下的项目总除了负责工程现场之外，增加了与内部其他专业条线的沟通协调，以及与外部单位的对接；项目公司制下的项目总是真正意义上的项目总，对一个项目的全价值链基本上承担完整的责任。 不同的项目总定位，对其综合素质要求、知识面和经历的要求都是不一样的。本文将以项目公司制下的项目总为例介绍项目总的人才盘点。 1）个性特质（Personality） 从项目总所处的公司和业务环境出发，通过梳理项目总在工作职责和关系处理上表现出的共同的关键挑战和困境（见附表1），同时结合咨询过程中对各类项目总的大量访谈和对标，以及得益于对赛普地产学院第一期房地产项目
轻量化软件对比分析
三维可视化技术的发展与应用 1三维可视化概述 所谓三维可视化主要是指通过读取三维CAD格式文件来对产品设计模型进行查看。这里的三维CAD格式文件分为两种，一种是原始CAD软件生成的数据格式，另一种就是轻量化文件格式，是通过压缩原始CAD格式文件，变为只有原格式1/10大小的文件格式。两种类型的数据文件都可以通过使用浏览器软件或其他方式对原始产品三维造型图形进行查看、批注等便利性交互操作。 其使用富于说服力的图像，克服了语言障碍。强大的三维可视化解决方案使协同变得更加容易，企业各环节之间的沟通变得更加直观，对产品开发周期的缩短起到了一定的辅助作用。 1.1缩短产品开发周期 国内一家某设备制造商IT部门的项目经理认为：3D数据的轻量级浏览与先前受到书面文件交换流程的限制相比，大大加快了设计方案审核速度，并为跨部门共享设计方案铺平了道路。 对此，他解释说："事实很简单，每个人看到一种设计方案、对其进行审核，并加入自己的意见--不论他使用的是什么系统，而且不需要IT技术人员帮助他做集成--这加快了流程速度。如今，任何参与到其中的人员都能够对设计方案进行审核并发表意见，设计时间也减少了。
企业可视化应用在这里是非常重要的变更管理和批准流程工具。其他人员通过可视化工具将自己的评论或建议以文本或图形的方式放在设计文档中，让设计人员在第一时间发现问题解决问题，另外还能更早更直接的将他们的客户引入到产品的设计定义阶段，同时也将供应链的合作伙伴和其它价值链上的成员引入开发流程中。最终它们希望在第一时间做出正确的设计，压缩整个时间线，缩短业务流程，加快产品投入市场的时间。 显然，目前三维可视化技术为我们带来了许多的利好。但在过去，三维可视化采用的数据转换方式，其不准确和文件格式过大都影响了如IGES、STEP等曾经比较流行的中间数据格式的发展，下面我们就来对这些逐渐走下三维可视化历史舞台的数据格式进行一下简单的回顾。 1.2早期三维可视化方式及存在问题 早期的三维可视化主要是将原始设计文件通过CAD/CAM软件来进行读取，但是企业中所使用的软件又各不相同，各CAD/CAM软件基于历史原因及不同的开发目的，内部数据记录方式和处理方式不尽相同，开发软件的语言也不完全一致，导致原始设计文件在不同的CAD/CAM软件中不能被交换与共享。 图一
商业案例分析的常见框架与模型工具
商业案例分析的常见框架与工具 1. Strategy 1.1 市场进入类 ?公司宏观环境：PEST（政治、经济、社会、技术） ?公司微观环境：SWOT分析、波特五力模型 ?市场情况分析：市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 ?利益相关方分析：公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大众 ?3C战略三角 ?市场细分（定位目标客户群；Niche Market） - 地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形 - 人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 - 心理细分：社会阶层、生活方式、个性 - 行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 ?风险预测与防范 1.2 行业分析类 ?市场：市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求；BCG Matrix ?竞争：竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集中度 ?顾客/供应商关系：谈判能力、替代者、评估垂直整合 ?进入/离开的障碍：对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、研究政府调控 ?资金：主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3 新产品引入类 ?营销调研数据分析 ?收入预测：时间推导、可比公司推导 ?产品生命周期 ?产品战略：4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 ?市场营销战略：以消费者为核心的整合营销，关注各触点，并有所创新 ?物流条件：存储、运输 2. Operation 2.1 市场容量扩张类：竞争对手、消费者、自身（广义3C理论） 2.2 利润改善类：利润减少的两种可能 ?成本上升：固定成本/可变成本 - 固定成本过高：更新设备？削减产能？降低管理者/一般员工工资？ - 可变成本过高：降低原材料价格？更换供应商？降低工资？裁员？ - 成本结构是否合理？ - 产能利用是否合理（闲置率）？ ?销售额下降：4P（价格过高？产品品质？分销渠道？促销效果？） 2.3 产品营销类（接近于“新产品引入类”） 2.4 产品定价类 ?以成本为基础的定价：成本加成定价、以目标利润（盈亏平衡）定价 ?以价值为基础定价
案例分析的模型与工具
群面/ 案例分析工具 1.解决产业分析问题的模型【波特的五因素（Porter’s 5 Forces）】 波特的五因素模型在战略分析模型工具中可能是最著名、运用最广泛的。其主要是运用在分析公司 行业竞争能力和行业地位。这五个因素分别是：现在竞争者的竞争潜在进入者的威胁 供应商能力消费者能力替代品威胁 行业中竞争越弱,行业的整体利润就越高。同样的，在一个公司在整个行业中有很强的战略和市场地位，能够很好地抵御以上五个因素的风险，该公司可以获得的利润就能够超过行业的平均水平。波 特五因素模型主要运用于：当你需要了解一个新的行业或者市场 结构化/系统化你现有行业知识定义一个行业，并明确你的研究对象在这个行业中的地位 现在我们来看一下这个模型的具体内容： 使用波特模型有一个限制条件：此模型是静态分析，很少考虑行业内的一些变化，例如行业内的政策等政治因素的变化等等。因此该模型一般只是辅助你开始对行业进行战略分析。可以适当结合其他的工具进行更为全面的分析。行业内竞争对手的策略和市场战新进入者威胁潜在市场进入者和略，重点在于行业增长率，产品新进入者对市场可和品牌差异程度，退出行业竞争能造成的冲击的障碍供应商讨价还价的能力购买者讨价还价的能力现有行业竞争者 替代品生产的威胁消费者/购买者偏好的改变和讨 供应商的讨价还价能力以价还价的能力的改变主要因素及对企业会产生的压力。 有购买数量大小，产品差异性，主要考虑：更换供应商难信息掌握程度易程度，替代产品可能性 和规模经济产品和科技是否会替代现有产品或对现有产品造成竞争压力。取代的 可能型多大。主要考虑替代成本。 2. 解决利润下降、企业经营发生变化的模型【 根源分析模型】 想了解某个企业的经营现象的变化是如何产生的，仅仅问几个问题 是不够的，根源分析是一种组织性很强的且逻辑缜密的方法，通过“相互独立，完全穷尽”的方式进行分析使得你的分析结果更有说服力。根源分析可以十分广泛地应用于解决很多的问题，最典型的就 是“利润下降”问题。我们来看一个以下的示例。利润下降了成本上升了？收入减少了？固定成本增多了？ 可变成本增多了？产品价格下降了？产品销量下降了？ 新投入设备了？原材料？竞争对手变强了？市场萎缩了？ 事实上，根源分析法可以解决的问题还远不止于此，例如：为 什么我们的客户盈利率几乎是同行业平均水平的两部？为 什么分销商不到我们这里进行采购？ 以后面这个例子为例而言针对“为什么分销商不到我们这里进行采
模型预测控制
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
模型预测控制快速求解算法
模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定围。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周
三维可视化技术的发展与应用
1早期三维可视化方式及存在问题 早期的三维可视化主要是将原始设计文件通过CAD/CAM软件来进行读取，但是企业中所使用的软件又各不相同，各CAD/CAM软件基于历史原因及不同的开发目的，内部数据记录方式和处理方式不尽相同，开发软件的语言也不完全一致，导致原始设计文件在不同的CAD/CAM软件中不能被交换与共享。 图一 为了改善此问题，国际上出现了一批具有代表性的数据交换标准格式，如的美国的IGES，ISO的STEP，德国的VDAIS、VDAFS，法国的SET等等。产品设计图档能够在不同CAD/CAM软件中进行浏览（见图一）。 针对IGES和STEP格式，德国Pro STEP做了一个关于曲面模型转换的对比测试可以很直观的反应目前两种格式所存在的问题。其中有六个CAD软件系统参加了测试，测试结果如下： ● 99.8%的曲面模型可以成功地采用STEP进行转换 ● 92.6%可以成功地采用IGES进行转换 图二 此项对比测试可以更明显的看到，两种格式虽然对于三维可视化起到一定的辅助作用，但无论STEP和IGES格式中任意一个都无法准确的完成曲面模型的数据转换。
另外两种格式的文件大小显得较为臃肿，并且需要大型的CAD/CAM软件系统的读取支持等，不利于进行传播交流。这些不利因素使得我们对改变传统的三维可视化方案需求迫切。 随着技术的不断进步，信息化厂商纷纷推出各种新的三维数据交流及可视化方案，目的是在保留基本三维模型信息的基础上，实现文件轻量化以及与三维软件无关联性,来满足企业需求。 2 众厂商积极推出轻量级三维可视化解决方案 2.1主流推行轻量化格式软件厂商一览 各厂商都推出了能够进行三维可视化的轻量级CAD数据格式，具有典型代表性的见表一。目前几乎所有的基于产品生命周期管理的软件厂商都有自己的三维可视化解决方案，可见其重要性，这些厂商是根据自身的轻量化格式推出一系列解决方案。 表一：主流厂商推出的三维可视化工具 2.2主流三维可视化解决方案特征功能对比 各三维可视化的解决方案很多，所具备的功能与特点也各不相同（见表二）。有的厂商只是针对自身推出的格式来进行解决方案的展开，另外还有个别厂家推出了支持海量格式读取的浏览器，并且为其配备了其他浏览器所不具备的强大功能。
数据,模型与决策案例分析
案例1 Kendall蟹虾经营公司 这事发生在不久前。马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司（KCL）夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。天气预报指出，有50％的可能暴风雪将在下午5：00左右到达波士顿地区，有50％的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。从历史上看，这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话，每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。 Kendall蟹虾经营公司 Kendall蟹虾经营公司（KLC）1962年建于马萨诸塞州坎布里奇，是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。到1985年，KLC大幅度消减了蟹的业务，扩大了虾的经营，包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。1995年，KCL年销售额达到2200万美元，雇员数超过100。KCL认为它的成功在于为广大顾客服务，它致力于产品的快递市场化和广告化，希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。 Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过，毕业后他成了KCL的员工。他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位，夜间货运在公司里是最重要的部门。他知道有些最高层管理者正关注着他，他希望不久能得到进一步提升。 龙虾 龙虾是一道极大众的菜。这是因为它有极美的滋味，同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻，吃过
幸福指数的评价与量化模型
承诺书 我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 队员签名：1. 2. 3. 日期： 2011年 8月 18 日
编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：
幸福感的评价与量化模型 摘要 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。而幸福指数，就是衡量社会这种感受具体程度的主观指标数值。在建立幸福指数的过程中对于 问题一：我们采用层次模型，首先根据主观将附表所给的18个数据分为5个类别（身心健康、物质条件、人际关系、社会环境、自我价值实现）。然后，采用加权平均的方法对主观指标进行分值量化（采取5到0分赋值法）得到 根据生活经验个人和政府可作为程度等因素建立比较判断矩阵，利用层次分析法由matlab 求出每一级对上一级的权重向量由此我们得到了第一层指标的分值向量F 和权重向量W ，由他们相乘可得主观幸福值： *H F W =3.3721 说明当前网民还是比较幸福的，基本符合现状。 问题二：在问题一所建立的模型的基础上，我们通过网上查找资料，分别以某地的教师和学生的调查问卷为样本，采用合成幸福法建立数学模型。合成幸福法的思路是首先将幸福指数指标体系中的各个指标量化（百分制），再根据因子分析法确定各个指标在整个体系中的权重,求解过程我们主要利用因子分析中的共同度这个概念，来求各个指标的权重， i b = 2 1 i n i i H H =? 然后根据各个指标的重要性合成幸福指数，建立该第区的幸福指数数学模型。通过计算测评指标对幸福指数的权重大小，我们得出了该地区教师和学生的幸福指数分别为69.3452和71.1856，和对当地调查的结果基本一致，表明模型是可用的。 问题三：我们对于以上两个模型进行了综合评价论证其有缺点提出改进建议，并对对模型的适用性进行了分析。 问题四：我们综合以上内容，根据影响幸福指数的主要因素，写信给校领导提出了一些建议，来提高师生们的幸福感。 关键词：幸福指数、层次分析法、加权平均法、因子分析
计量经济学模型
第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是
人力资源量化分析
人力资源量化分析 标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
人力资源量化分析 －支持人力资源战略转型与科学规划的坚强后盾 摘要：在全球激烈竞争的背景下，企业的持久核心竞争优势归根结底是人力资源特别是人力资本的竞争。如何将人力资源从成本转变为资本，如何开发、保持并传承企业优势人力资源，是企业进行人力资源战略转型和科学进行人力资源规划需要重点思考的问题。对于人力资源现状的分析，传统的定性分析给企业带来的价值越来越少，而人力资源的量化分析将用铁证如山般的事实数据来作为制定人力资源战略和规划的坚强后盾，推动人力资源的角色转变，为企业开发优势的人力资本，创造更大的价值。本文基于此，从人力资源的业务指标、运营指标和金额侧分析指标三个角度构建量化模型，并运用模型对人力资源规划进行了分析。 关键词：人力资源量化、人力资源战略、人力资源规划 当你问某一个企业负责人他企业有多少员工，可能他只能告诉你一个大概数。如果你进一步问他企业的人工成本、培训经费，也许他只能请你去问问人力资源经理了。令你更吃惊的是人力资源经理也不能准确的回答你的问题，只能敷衍地说去找具体负责这一工作的人。结果负责招聘、培训、薪酬的人哆哆嗦嗦，半天也说不出一个具体的数字，只能说一些大概、估计、也许之类的数据。质问他们为什么答案大体是人员变动太快，统计口径不一致，没有人力资源信息系统，统计量太大等等。这不是个别现象，在很多天天嚷着“以人为本”的企业，连自己的人才“家底”都不了解的时候，怎么去谈人力资源的规划怎么去制定科学合理的人力资源规划怎么去谈“人尽其才，才尽其用”正如部队打战，作为统帅，你要知道你手里有多少兵，有多少将，有多少可用之才。这些人员如何配备，如何才能充分利用人才提高战斗力。要随时掌握部队的人员变化，作战部队有多少，后勤部队有多少，人员是否配备合理。作为企业负责人，你首先要了解本企业员工的总数及变化情况，每个月人员的变动情况要及时通报。各部门的人员编制是否合理，如何将人力资源管理与公司战略更加紧密的结合等。