买房租房决策比较及模型探究
数据模型与决策习题解答
第二章习题(P46) 14.某天40只普通股票的收盘价（单位：元/股）如下： 29.625 18.000 8.625 18.500 9.250 79.375 1.250 14.000 10.000 8.750 24.250 35.250 32.250 53.375 11.500 9.375 34.000 8.000 7.625 33.625 16.500 11.375 48.375 9.000 37.000 37.875 21.625 19.375 29.625 16.625 52.000 9.250 43.250 28.500 30.375 31.125 38.000 38.875 18.000 33.500 （1）构建频数分布*。 （2）分组，并绘制直方图，说明股价的规律。 （3）绘制茎叶图*、箱线图，说明其分布特征。 （4）计算描述统计量，利用你的计算结果，对普通股价进行解释。 解：（1）将数据按照从小到大的顺序排列 1.25, 7.625, 8, 8.625, 8.75, 9, 9.25, 9.25, 9.375, 10, 11.375, 11.5, 14, 16.5, 16.625, 18, 18, 18.5, 19.375, 21.625, 24.25, 28.5, 29.625, 29.625, 30.375, 31.125, 3 2.25, 3 3.5, 33.625, 34, 35.25, 37, 37.875, 38, 38.875, 43.25, 48.375, 52, 53.375, 79.375，结合（2）建立频数分布。 （2）将数据分为6组，组距为10。分组结果以及频数分布表。为了方便分组数据样本均值与样本方差的计算，将基础计算结果也列入下表。 根据频数分布与累积频数分布，画出频率分布直方图与累积频率分布的直方图。
贝叶斯决策模型与实例分析报告
贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下容 贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果
的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。 中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。 最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表
基于面板数据模型及其固定效应的模型分析
基于面板数据模型及其固定效应的模型分析 在20世纪80年代及以前，还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献,而20世纪80年代之后一直到现在,已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究(Hsiao,20XX)。同时,大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来，并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容，面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。 面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息，不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据，面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据，在理论上被认为有一些优点，其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中，人们认为不同的横截面很可能具有异质性，这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的，同时异质性被假定为依横截面不同而不同，但在不同时点却是稳定的，因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性，如果异质性是发生在不同时期的，那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。 然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少，我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现使用的效应①不同，对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响，在某个固定效应设定下回归系数为正显着，而另外一个效应则变为负显着，这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果，因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的，在控制了这个效应后，由于变量之间的相关性，自然会对回归元的估计结果产生影响，因而使用的效应不同，估计的结果一般也就会有显着变化。 然而,这个被广泛接受的理论假说，本质上来讲是有问题的。我们认为，估计的效应不同，对应的自变量估计系数的含义也不同，而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据，而在这两个不同维度上，以及将两个维度的信息放到一起时，样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此，我们这里提出另外一种异质性，即样本在不同维度上的相关关系是不同的，是异质的，这个异质性是发生在回归元的回归系数上，而 不是截距项。我们试图从面板数据的横截面维度和时间序列维度的样本相关异质性角
数据,模型与决策练习题含答案
1、某企业目前的损益状况如在下： 销售收入（1000件×10元/件）10 000 销售成本： 变动成本（1000件×6元/件） 6 000 固定成本 2 000 销售和管理费（全部固定） 1 000 利润 1 000 （1）假设企业按国家规定普调工资，使单位变动成本增加4％，固定成本增加1％，结果将会导致利润下降。为了抵销这种影响企业有两个应对措施：一是提高价格5％，而提价会使销量减少10％；二是增加产量20％，为使这些产品能销售出去，要追加500元广告费。请做出选择，哪一个方案更有利？ （2）假设企业欲使利润增加50％，即达到1 500元，可以从哪几个方面着手，采取相应的措施。 2、某企业每月固定制造成本1 000元，固定销售费100元，固定管理费150元；单位变动制造成本6元，单位变动销售费0.70元，单位变动管理费0.30元；该企业生产一种产品，单价10元，所得税税率50％；本月计划产销600件产品，问预期利润是多少?如拟实现净利500元，应产销多少件产品? 3、某企业生产甲、乙、丙三种产品，固定成本500000元，有关资料见下表（单位：元）： 要求： （1）计算各产品的边际贡献； （2）计算加权平均边际贡献率； （3）根据加权平均边际贡献率计算预期税前利润。 4、某企业每年耗用某种材料3 600千克，单位存储成本为2元，一次订货成本25元。则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少？ 5．有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下：
（2）建立直线回归方程； （3）估计生产性固定资产（自变量）为1100万元时总产值（因变量）的可能值。 6、某商店的成本费用本期发生额如表所示，采用账户分析法进行成本估计。 首先，对每个项目进行研究，根据固定成本和变动成本的定义及特点结合企业具体情况来判断，确定它们属于哪一类成本。例如，商品成本和利息与商店业务量关系密切，基本上属于变动成本；福利费、租金、保险、修理费、水电费、折旧等基本上与业务量无关，视为固定成本。 其次，剩下的工资、广告和易耗品等与典型的两种成本性态差别较大，不便归入固定成本或变动成本。对于这些混合成本，要使用工业工程法、契约检查法或历史成本分析法，寻找一个比例，将其分为固定和变动成本两部分。 7、某企业每年耗用某种材料3 600千克，单位存储成本为2元，一次订货成本25元。 则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少？ 8、某生产企业使用A零件，可以外购，也可以自制。如果外购，单价4元，一次订
数据、模型与决策例题分析
数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例 第7题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为： 123456min 1008075859495Z x x x x x x =+++++ 6 1234561 6 12345616 12345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x i ===? +++++=??? ? +++++=?????+++++=????≥=?? ∑∑∑
第8题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量i x 表示第i 种原料数()1,2,3,4i =。 建立此问题的数学模型为： 1234min 0.80.40.60.4Z x x x x =+++ 12341234 1234123485204080250 35853565190..152560151601089840 x x x x x x x x s t x x x x x x x x +++≥??+++≥?? +++≥??+++≥?
第9题 线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数，因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。 建立此问题的数学模型为： 111221223132max 304565403542Z x x x x x x =+++++ 1112212231328060..300(1,2,3,1,2) ij x x x x s t x x x i j +≤? ?+≤? ? +≤??≥==? （1）线性规划模型 （2）使用sumproduct 函数
项目投资企业的选择与决策
项目投资企业的选择与决策 高顿网校友情提示，最新济南管理会计实务相关内容项目投资企业的选择与决策总结如下： 企业的生存靠发展，企业的发展却要依赖于投资。这里的投资是广义的概念，不仅包括企业在新领域的拓展，同时也包括企业原有领域内的创新。固然，企业要进入一个新的领域，需要依托于某个项目，并投入大量的资源。但是，企业在自身业务范围内的创新，无论是产品线的延伸还是现有产品的改良，都会面临来自技术、市场方面的风险，并耗费大量的资源，这就具备了投资项目最基本的特征。因此，项目投资是企业发展的重大决策，这种选择和决策，无论是扩大再生产或是开拓新市场都将对企业的发展起着决定性的作用。 一、投资战略的制订 企业投资战略作为企业发展战略的一部分是和整体发展战略相适应的，相应于企业的创新发展和稳定发展两种基本战略，投资战略也有两种基本战略，即创新型投资战略和稳定型投资战略。企业选择创新发展还是稳定发展，取决于企业自身发展的需要，取决于对市场前景和企业态势的把握。而选择投资战略方向（产品－市场选择）与确定投资战略态势（竞争分析）构成了企业发展战略的核心，它们构成了企业投资战略选择的前提。在明确了企业发展战略的基础上，投资战略的选择包括投资战略类型、投资时机选择和投资项目的优化组合。 二、投资项目的选择 企业投资项目的选择决不是漫无目的的搜寻，而是应该根据企业既定的投资战略，以企业自身投资能力为基础，围绕企业核心竞争力进行项目选择。没有方向性的项目选择不但浪费大量的财力、物力，而且往往无法发现真正适合企业的项目，错失良好的投机时机。 1、基于企业投资战略的项目选择 企业的投资战略为项目的选择指明了方向，稳定型投资战略要求企业的投资围绕企业现有业务领域、现有市场进行核心多元化或者至少是相关多元化投资。因此，企业在选择投资项目时，必然会围绕现有产品进行纵向或横向的信息搜寻。所谓纵向是指向现有产品的上游或下游延伸，横向是指丰富产品类型以覆盖更多的细分市场。无论是纵向还是横向都要求企业在自己熟悉的领域内搜寻项目信息；与此相对应，创新型投资战略要求企业跳出现有的业务框架，开发全新的产品或拓展新的市场，甚至是在完全陌生的领域进行投资。但这种投资并不意味着四处开花，毫无方向，它必须以企业的投资能力为基础，以企业核心竞争力为中心，是企业核心竞争力的延伸。 2、基于企业核心竞争力的项目选择 企业核心竞争力是企业生存的基础，同时也决定了企业拓展的能力边界。企业必须明确的知道自己的核心竞争力所在，是品牌影响力、管理能力、人才储备、技术水平，抑或是规模实力。无论是稳定型投资战略下的纵向、横向扩张，还是创新性投资战略下的完全多元化都不应该脱离企业核心竞争力的控制范围。 例如，企业的核心竞争力在于品牌影响力，那么企业就应该在原有行业领域内，而不应该和原有业务脱离过大，否则品牌影响力就无法得到有效的延伸；如果企业的核心竞争力在于人才储备，则需要进一步明确人才结构，技术人才充足的企业显然适合投资于产品的研发，而销售人才充足的企业则适合新市场的开拓。由此可见，在企业投资战略为项目选择提供了基本的方向后，企业核心竞争力再次确立了信息搜寻的范围及中心。 3、基于企业投资能力的项目选择 企业投资能力是由企业资金实力、现金流状况、筹资能力等因素共同决定的，投资能力决定了企业的投资规模，包括单个投资项目的规模和企业总体投资规模。 投资项目规模的确定包括两个方面： 首先，投资能力决定了投资规模的可能性，就总体投资规模而言，企业投资能力决定了它的边界，超越
决策分析模型
中国经理决策行为调查 蔡思凯 北京大学光华管理学院 奥地利维也纳经济管理大学 尊敬的女士/先生： 首先，非常感谢您能够抽出宝贵的时间参加我们的问卷调查。 我的名字叫蔡思凯，是维也纳经济管理大学的研究生。作为维也纳经济管理大学与北京大学校际交流奖学金的获得者，我正在北京大学光华管理学院学习。 与此同时，我还在准备我的硕士论文，研究的主题是“中国经理在决策过程中的领导行为”。 这项研究的主要理论依据是所谓的“Vroom-Yetton模型”，而您现在正在参与的这项调查所用的材料也是该模型所应用的案例。这个模型区分并定义了五种决策的风格。这五种决策风格包括独断风格、听取意见风格、团队决策风格以及介于这三者之间的其他两种。 领导者出于对问题的性质、决策的过程和可能的结果的考虑，他可以决定他手下的员工应该在多大程度上参与决策的制定。几个国家的研究表明，那些按照该模型所推荐的方式进行的决策往往比那些不按照该模型所推荐的方式进行的决策更加容易带来令人满意的结果。因而，这个模型对于决定组织决策制定过程中员工参与的形式和程度有非常有价值的指导意义。 在您做完这份调查之后，我将向您提供有关这一模型的进一步的信息，比如该模型所认为的“理想决策方式”以及一些调查的统计结果。这些结果可以向您展示不同国家的经理是如何倾向于不同决策风格的。 我会尽快给您反馈。 此致 蔡思凯（OskarZettl） 奥地利维也纳经济管理大学研究生 北京大学光华管理学院访问学生 手机：（86） 传真：（010） 调查说明 我们的这次调查请您作30个案例。每一个案例都向您提供一个进行决策制定的场景，并给出了需要您作决策的问题。您决策的过程不仅对您自己——案例中的经理——有意义，而且也会对其他人有影响，最典型的就是那些执行决策的下属们。
常用决策分析方法(基本方法)
常用决策分析方法（基本方法） 上一节我们说了决策分析的基本概念，这一节我们谈谈决策分析常用的三种方法：决策树法、Bayes方法、Markov 方法。 决策树法决策树法（decision tree-based method）：是通过确定一系列的条件（if-then）逻辑关系，形成一套分层规则，将所有可能发生的结局的概率分布用树形图来表达，生成决策树（decision tree），从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。树的扩展是基于多维的指标函数，在医学领域主要用于辅助临床诊断及卫生资源配置等方面。 决策树分类：按功能分：分类树和和回归树按决策变量个数：单变量树和多变量树按划分后得到分类项树：二项分类树和多项分类树 决策树的3类基本节点：决策节点（用□表示）机会节点（用○表示）结局节点（用?表示） 从决策节点引出一些射线，表示不同的备选方案，射线上方标出决策方案名称。射线引导到下一步的决策节点、机会节点或结局节点。从机会节点引出的线表示该节点可能出现的随机事件，事件名称标在射线上方，先验概率在下方。每个结局节点代表一种可能的结局状态。在结局节点的右侧标出各种状态的效用（utility），即决策者对于可能发生的各种结
局的（利益或损失）感觉和反应，用量化值表示。绘制决策树基本规则：各支路不能有交点每一种方案各种状态发生概率之和为1 决策树分析法步骤：1 提出决策问题，明确决策目标2 建立决策树模型--决策树生长2.1决策指标的选择的两个步骤：2.1.1 提出所有分值规则2.1.2 选择最佳规则 2.2 估计每个指标的先验概率3 确定各终点及计算综合指标 3.1 各终点分配类别3.2 各终点期望效用值得确定3.3 综合指标的计算3.4 计算值排序选优树生长停止情况：子节点内只有一个个体子节点内所有观察对象决策变量的分布完全一致，不能再分达到规定标准一棵树按可能长到最大，通常是过度拟合（overfit）的。训练集：用于决策树模型建立的数据集测试集：决策树进行测评的数据集。过度拟合的树需要剪枝，即去掉噪声（拟合中的误差）。剪枝需要兼顾复杂度（节点数目）和预测精度（决策损失）。决策损失（decision lose）：指随机抽取的某一个个体，在树的某决策节点被错误分类所引起的效用损失。建立决策树的目的在于获得最高精度的分类或预测值，以期为决策提供依据。可按照这几个特性对其评估：准确、简洁、易行、易理解和能发掘复杂数据内在关系。Bayes方法在实际决策过程中，决策者通常是将状态变量当作随机变量，状态变量发生的可能性用先验概率（prior probability）表示，以期望值准则（expectation rule）作为选择最优方案的标准。但是先验概率
数据模型与决策复习题及参考答案
《数据模型与决策》复习题及参考答案 第一章绪言 一、填空题 1．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题，经营活动。 2．运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。 3．模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。 4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件，它可以表示成一个等式或不等式 的集合。 5．运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术，并强调系统整体优化功能。运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。 6．运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。 7．运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法，具有典型综合应用特性。 8．运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。 9．运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。 10．用运筹学分析与解决问题，是一个科学决策的过程。 11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。12．运筹学中所使用的模型是数学模型。用运筹学解决问题的核心是建立数学模型，并对模型求解。 13用运筹学解决问题时，要分析，定议待决策的问题。 14．运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。 15.数学模型中，“s·t”表示约束。 16．建立数学模型时，需要回答的问题有性能的客观量度，可控制因素，不可控因素。 17．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。 二、单选题 1.建立数学模型时，考虑可以由决策者控制的因素是（A ）
A．销售数量B．销售价格C．顾客的需求D．竞争价格2．我们可以通过（C ）来验证模型最优解。 A．观察B．应用C．实验D．调查 3．建立运筹学模型的过程不包括（A ）阶段。 A．观察环境B．数据分析C．模型设计D．模型实施4.建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的（ B ） A数量B变量 C 约束条件 D 目标函数 5.模型中要求变量取值（ D ） A可正B可负C非正D非负 6.运筹学研究和解决问题的效果具有（ A ） A 连续性 B 整体性 C 阶段性 D 再生性 7.运筹学运用数学方法分析与解决问题，以达到系统的最优目标。可以说这个过 程是一个（C） A解决问题过程B分析问题过程C科学决策过程D前期预策过程 8.从趋势上看，运筹学的进一步发展依赖于一些外部条件及手段，其中最主要的 是（ C ） A数理统计B概率论C计算机D管理科学 9.用运筹学解决问题时，要对问题进行（ B ） A 分析与考察 B 分析和定义 C 分析和判断 D 分 析和实验 三、多选 1模型中目标可能为（ABCDE ） A输入最少B输出最大 C 成本最小D收益最大E时间最短 2运筹学的主要分支包括（ABDE ） A图论B线性规划 C 非线性规划 D 整数规划 E目标规划 四、简答 1．运筹学的计划法包括的步骤。 答：观察、建立可选择的解、用实验选择最优解、确定实际问题。
决策分析理论
决策分析理论 The latest revision on November 22, 2020
XX决策分析理论 XX顾问专业致力于商业地产业的投资咨询。公司总经理陈建明曾任中国第一个郊区SHOPPING MALL，北京MALL的项目经理。在北京MALL项目的操作过程中，深入研究商业房地产行业在国内外的发展，并与国内外商业房地产投资商、发展商进行了广泛的沟通接触，结合深入研究及具体项目操作经验，总结出以上投资决策理论在商业房地产领域的实际应用。下文将具体介绍XX决策分析理论在商业房地产领域的具体应用。 步骤1：商业房地产项目市场潜力判断商业房地产项目市场潜力的判断分为两个部分： 1．判断商业房地产项目拟选定的发展城市是否具备相应市场条件：依据第四章中关于城市中心商业房地产和郊区商业房地产发展的市场条件，判断拟建商业房地产项目所在城市的生产力水平是否可以支撑该项目建成后的良性运营； 2．判断拟投资商业房地产项目最终选址地区的市场条件：在确认拟选定的发展城市具备相应市场条件后，需通过市场调查、市场预测、建立数学模型，或以所在城市当前商业市场规模、所在地区客户到访的渗透率模型为基础，确定拟定选址位置可否发展商业房地产及发展商业房地产的可承受发展规模。 步骤2：商业房地产投资商竞争优势判断 在对商业房地产项目市场潜力做出肯定判断后，需要进一步判断该投资商的竞争优势。比如，大地集团投资建设的北京MALL项目，大地集团的竞争优势在于其在广告传媒业十年积淀的广告经验；由北京王府井百货、北京物美商城及中关村生命科技院共同投资开发的中关村国际商城，其参股企业王府井百货和物美商城有较为丰富的商业企业运做经验，对于商业房地产来讲，上述商业经验成为其竞争优势。从上述分析，可以得出北京MALL和中关村国际商城的投资商在商业房地产项目的投资过程中，其企业竞争优势均可以得到发挥。企业在任何投资决策中必须准确判断自己的竞争优势，这是企业运营过程中最大化竞争力的首要过程。 步骤3：投资商竞争优势在商业房地产项目上的发挥度 在投资商确定其竞争优势后，应判断在商业房地产项目的操作过程中，其竞争优势能发挥到何种程度。其竞争优势发挥的程度越高，企业越具有投资开发商业房地产的可行性。企业必须准确判断其竞争优势在商业房地产发展上的发挥度。如果企业的竞争优势在商业房地产发展过程中，得不到发挥或发挥很少，那么不需要做进一步的分析判断，企业就应放弃该投资方向，最好去做别的投资选择。 步骤4：投资商竞争优势在商业房地产项目操作中的比 重判断
数据模型与决策课程案例分析
数据模型与决策课程案例一生产战略 一、问题提出 好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。 在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。管理部门决定开始这两种器械的生产。这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。 BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。包装成本大约是每单位50美元。 BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。包装成本大约是每单位75美元。
数据模型决策分析习题
习题1 1.1抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“ H”和反面“ T”。 (a)这个实验的所有可能的结果是什么？ (b)结果是“ HHT”的概率是多少？ (c)最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少？ (d)在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2抛二颗骰子，考虑出现的点数之和， (a写出样本空间； (b)写出所有基本事件； (c)记Ai 表示出现i 点(i=1,…,1) 求P(A2),P(A4),P(A7) 1.3假设一年级有100名MBA学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经历，30 名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级MBA学生。 (a)这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？ (b)假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4在美国有55万人感染HIV病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余的人 是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV，检测HIV为肯定的 概率是0.99。某人没有感染HIV，检测HIV为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。 (a假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV的概率是多少？你的答案令人吃惊吗？ (b)假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV的概率是多少？ 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 (a)每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少？ (b)计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1每星期销售微波炉的概率分布 销售数量概率 X i 0 P i 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29
最新咨询工程师(投资)《项目决策分析与评价》模拟考核题库(含答案)
2020年咨询工程师（投资）《项目决策分析与评 价》模拟考试题（含答案） 一、单选题 1．[已过时]下列园区规划的要求汇总，符合绿色发展原则的是（）。 A.水土资源不超载 B.投资额度要达标 C.分工协作应强化 D.规划布局要灵活 参考答案：A 考点：园区规划的编制原则 解析:园区规划的编制应当遵守绿色发展、集约发展、成链发展、弹性发展和因地制宜五大原则。其中，绿色发展原则应坚持“生态功能不降低、水土资源不超载、污染物排放总量不突破以及安全环境准入不降低”等红线，注重区域生态环境的保护，满足环境保护、防火、防爆、安全和职业卫生等要求，建设生态园区。 【说明】根据最新教材，绿色发展原则为：规划应树立底线思维，严守资源消耗上限、环境质量底线、生态保护红线，将各类开发活动限制在资源环境承载能力之内的要求，注重区域生态环境的保护，优化空间布局、调整产业结构、控制发展规模、保障生态功能，贯彻落实推动绿色发展的要求。 2．企业投资项目申请书的内容不包括（）。 A．项目单位情况 B．项目及投资方情况 C．拟建项目情况 D．经济和社会影响分析 参考答案:B 考点:企业投资项目申请书 解析:根据《政府核准投资项目管理办法》和《政府核准和备案投资项目管理条例》，企业投资建设实行核准制的项目，应当编制项目申请书（项目申请书），取得依法应当附具的有关文件，按照规定报送项目核准机关。企业投资项目申请书应包括以下内容:①拟建项目情况；②项目单位情况；③经济和社会影响分析；④资源利用及生态环境影响分析。 3．关于非经营性项目财务分析的说法，正确的是（）。 A.对有营业收入的项目，应按照竞争性项目进行财务分析 B.对没有营业收入的项目，不需要考察财务可持续性 C.难以货币化的项目，无法进行财务分析 D.有营业收入的项目，其收入应优先用于支付运营维护成本
数据模型决策分析习题
习题1 1.1 抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。 （a ）这个实验的所有可能的结果是什么？ （b ）结果是“HHT ”的概率是多少？ （c ）最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? （d ）在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2 抛二颗骰子，考虑出现的点数之和， （a ）写出样本空间； （b ）写出所有基本事件； （c ）记Ai 表示出现i 点（i=1,…,12），求P(A 2),P(A 4),P(A 7) 1.3 假设一年级有100名MBA 学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经 历，30名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。 （a ）这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？ （b ）假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余 的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV ，检测HIV 为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV ，检测HIV 为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。 （a ）假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？你的答案令人吃惊吗? （b ）假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？ 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 （a ） 每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? （b ） 计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1 每星期销售微波炉的概率分布 销 售 数 量 概 率 i x i p 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29 4 0.25
《投融资项目分析与决策》
前言 蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询的增值服务：培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得证书权威机构认证证书（学员仅仅承担成本费用）。 目前合作权威机构：中国管理科学研究院 （中央编办成立的国家事业单位，登记号：210000005343） 根据《职业教育法》的相关规定，该证书是对劳动者岗前培训，在职培训，能力提升培训，继续教育和创业培训的证明。持证者，说明其通过了职业能力培训考核与测评，具备了相应的专业知识和能力，可作为学员能力评价，考核，聘用和从业的重要凭证。 成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。
投融资项目分析与决策2020年课程计划： 课程价格：4980（含授课费、资料费、午餐费） 上海：1月16-17 2月22-23 3月19-20 4月22-23 5月23-24 7月11-12 8月22-23 9月26-27 10月22-23 11月19-20 12月10-11 深圳：4月25-26 5月27-28 7月14-15 9月28-29 11月19-20 北京：5月30-31 9月16-17 苏州：4月18-19 7月8-9 9月23-24 11月14-15 无锡：4月11-12 9月26-27 大连：7月11-12 宁波：5月11-12 重庆：4月11-12 香格里拉：7月11-12 荔波：5月11-12 9月14-15 培训对象：公司高管及投资决策的参与者、投资部门、资产管理部门、计划发展部门、财务部门相关人员公司高管及投资决策的参与者、公司涉及投资决策与分析的相关人员(如,投资经理,财务经理,财务分析师,计划绩效经理,等等 培训收益： 企业并购，资产购置，设施建造，成本优化等项目的决策过程中经常遇到的问题，提高投资分析评估技能及决策能力，确保全面达成投资项目的设定目标。 1.掌握投资评估分析的工具和方法，确保评估指标的正确性和适用性 2. 学会系统分析相关指标的方法，充分理解蕴涵在数字中的机会和风险 3. 通过对项目的投资回报和风险的深入分析，优化项目结构，找到最佳投资方
面板数据模型理论知识(最新)
1.Panel Data 模型简介 Panel Data 即面板数据，是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型，是截面上个体在不同时点的重复观测数据。 相对于一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点。(1)由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度。(2)面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型。(3)面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面解释。 Panel Data 模型的一般形式为it K k kit kit it it x y μβα++=∑=1 其中it y 为被解释变量，it x 为解释变量， i ＝1，2，3……N ，表示N 个个体；t ＝1，2，3……T ，表示已知T 个时点。参数it α表示模型的截距项，k 是解释变量的个数，kit β是相对应解释变量的待估计系数。随机误差项it μ相互独立，且满足零均值，等方差为2δ的假设。 面板数据模型可以构建三种形式（以截面估计为例）： 形式一： 不变参数模型 i K k ki k i x y μβα++=∑=1 ，又叫混合回归模型，是指无论从时间上还是截面上观察数据均不存在显著差异，故可以将面板数据混合在一起，采用普通最小二乘估计法（OLS ）估计参数即可。 形式二：变截距模型i K k ki k i i x y μβαα+++=∑=1 *，*α为每个个体方程共同的截距项，i α是不同个体之间的异质性差异。对于不同个体或时期而 言，截距项不同而解释变量的斜率相同,说明存在不可观测个体异质影响但基本结构是相同的，可以通过截距项的不同而体现出来个体之间的差异。当i α与i x 相关时，那就说明模型为固定效应模型，当i α与i x 不相关时，说明模型为随机效应模型。 形式三：变参数模型 i K k ki ki i i x y μβαα+++=∑=1 * ，对于不同个体或时期而言，截距项（i αα+*）和每个解释变量的斜率ki β都是不相同的，表 明不同个体之间既存在个体异质影响也存在不同的结构影响，即每个个体或时期都对应一个互不相同的方程。同样分为固定效应模型和随机效应模型两种。 注意：这里没有截距项相同而解释变量的系数不相同的模型。 2.Panel Data 模型分析步骤
企业投资项目分析与决策
《企业投资项目分析与决策》 课程对象：企业管理、财务管理、成本管理等相关人员，负责营运管理、涉及成本核算与控制的中高层管理人员、企业投资人。 课程背景： 怎样的投资决策才是“好”的投资决策？ 如何才能找到“好”的投资项目？ 为什么大部分投资项目没有达到预期目标? 如何系统地运用评估工具,全面地衡量一个项目的经济性? 如何建立一个行之有效的评估体系，来确保投资决策的质量？ 本课程将通过系统的理论讲解及大量的投资实务分析，帮助您系统地分析在公司各种投资项目，如企业并购，资产购置，设施建造，成本优化等项目的决策过程中经常遇到的问题，提高投资分析评估技能及决策能力，确保全面达成投资项目的设定目标。 课程收益： 随着中国资本市场各项基础性制度的不断完善，多层次的金融市场体系的逐渐形成，现代投资分析的理论和方法的应用价值已经越来越高。不管在哪个行业中，投资已经成为一种常态，如何确定投资项目并对其进行分析判断，已经成为企业相关人士必须掌握的内容。同时，如何利用资本市场中多样化的投资组合分散风险、获得更高收益，也是一项重要的工作。 课程大纲：
模块一：投资项目选择与评价 投资决策分析基础 投资项目的概念、种类 如何定义投资项目的优劣性 投资分析黄金定律 投资分析的主要工具及方法 投资经济、法律环境分析 投资项目的选择与判断 投资项目的可行性分析 投资项目的评价指标 分享：企业投资项目分析与决策培训案例评估 模块二：投资项目财务效益分析 资金的等值计算方法 项目盈利能力分析 成本分析 项目国民经济效益分析 模块三：投资项目不确定性与风险分析盈亏平衡分析法 项目投资中敏感性因素判断 各种不确定性因素对投资的影响
数据挖掘-决策分析
实验报告一：决策树方法 实验目的： 使用SQL Server Business Intelligence Development Studio 对上述数据建立数据立方体，并进行数据挖掘分析，挖掘的知识类型不限，将挖掘过程和结果形成实验报告。 实验内容： (1) 利用给定的数据库，新建一个数据挖掘项目； (2) 依次建立数据源，数据源视图，维度，多维度数据集，挖掘机构； (3) 选择不同的算法对挖掘的结果进行分析，预测. (4) 根据以上分析，提出可以执行的决策 实验步骤： 创建Analysis Services 项目 更改存储数据挖掘对象的实例 创建数据源视图 创建用于目标邮件方案的挖掘结构 创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。 在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列 1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结 构”启动数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓 库”，再单击“下一步”。 4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选 择“Microsoft 决策树”。 5.单击“下一步”。 6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择 Targeted Mailing。可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。 7.单击“下一步”。 8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选框 以将其用作事例表，然后单击“下一步”。稍后您将使用 ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。 9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一个 键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。 10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。 只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列（置信度高于 95%）将被自动选中以添加到模型中。 查看建议，然后单击“取消”忽略建议。 11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。