經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)、模型與計(jì)算

內(nèi)容概要

本書以經(jīng)濟(jì)管理中的實(shí)際問題為背景，介紹經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理的常用模型、方法及計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。與現(xiàn)有的大多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)處理教材不同，本書在注重?cái)?shù)學(xué)邏輯和嚴(yán)密性的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)處理模型的思想和原理的分析，而略去了繁瑣復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，并特別重視各模型和方法的實(shí)際應(yīng)用。每個(gè)章節(jié)都配有詳細(xì)的經(jīng)濟(jì)管理案例的分析、建模、求解和編程實(shí)現(xiàn)。    針對經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域不同層次的數(shù)據(jù)處理需求，本書根據(jù)常用數(shù)據(jù)處理方法的特征，將內(nèi)容分為三個(gè)部分：經(jīng)濟(jì)管理中數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)處理的任務(wù)、數(shù)據(jù)處理的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法、經(jīng)濟(jì)管理中復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的智能化方法。其中，數(shù)據(jù)處理的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法包括：線性回歸、時(shí)間序列、數(shù)據(jù)異常點(diǎn)與結(jié)構(gòu)變化的判斷、復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的結(jié)構(gòu)分解方法、主成分分析、聚類分析、組合預(yù)測、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析以及用于實(shí)證研究的結(jié)構(gòu)方程模型等；經(jīng)濟(jì)管理中復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的智能化方法包括：生物智能化的不確定信息處理方法、生物體智能產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)仿生方法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及生物智能化的過程仿生算法——模擬進(jìn)化汁算。    本書可以作為高等院校經(jīng)管類、理工類相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生以及研究生的教科書，也可以作為從事經(jīng)濟(jì)管理工作的專業(yè)人員的參考書。

作者簡介

王文平，女，1966年10月生，山東日照人。1994年畢業(yè)于華中科技大學(xué)自控系系統(tǒng)工程專業(yè)獲工學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為東南大學(xué)管理科學(xué)與工程系教授，博士生導(dǎo)師。入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才資助計(jì)劃(NECT-06-0471)，為中國(雙法)灰色系統(tǒng)專業(yè)委員會(huì)副理事長，江蘇省”333高層次人才培養(yǎng)工程“首批中青年科學(xué)技術(shù)帶頭人，東南大學(xué)知識(shí)創(chuàng)新研究中心主任等。 
    先后主持國家自然科學(xué)基金3項(xiàng)、國家社會(huì)科學(xué)基金1項(xiàng)，并以優(yōu)秀結(jié)項(xiàng)；主持省、部級(jí)項(xiàng)目和企業(yè)咨詢項(xiàng)目等30余項(xiàng)。目前正在主持國家自然科學(xué)基金《基于集群價(jià)值創(chuàng)造多層超網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的內(nèi)生型產(chǎn)業(yè)集群升級(jí)研究》、教育部人文社科規(guī)劃項(xiàng)目《傳統(tǒng)制造業(yè)集群服務(wù)型制造網(wǎng)絡(luò)建模、分析與優(yōu)化研究》、江蘇省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基地項(xiàng)目《金融危機(jī)對蘇南外向型經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證研究》和南京市軟科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目《南京創(chuàng)新載體與平臺(tái)建設(shè)模式研究》等。先后在國際核心期刊Kybernetic-Journalof system and control、Journal of grey，system及國內(nèi)核心期刊《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》、《管理工程學(xué)報(bào)》、《中國管理科學(xué)》、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》、《中國軟科學(xué)》、《南開管理評(píng)論》等發(fā)表論文120余篇，SCI、EI索引40余篇；先后為the WOSC Interrlation Congress of Cybernetics and Systerlls IEEE International Conference on System Man and Cybernetics等重要國際學(xué)術(shù)會(huì)議論文的審稿人和專題主持人；被聘為英國Emeraid出版集團(tuán)學(xué)術(shù)期刊Grey Systems：Theory and Application編委。目前主要從事知識(shí)型企業(yè)變革管理、集群成長與網(wǎng)絡(luò)分析、復(fù)雜系統(tǒng)分析與組織知識(shí)創(chuàng)新等方向的研究工作。現(xiàn)主講管理科學(xué)與工程專業(yè)博士研究生課程《知識(shí)管理前沿》、《組織復(fù)雜性管理前沿》：碩士研究生學(xué)位課程《數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用統(tǒng)計(jì)》：MBA學(xué)位課程《數(shù)據(jù)、模型與決策》，以及本科生Seminar課程《現(xiàn)代企業(yè)網(wǎng)絡(luò)分析理論與方法》。

書籍目錄

第一部分 緒論  第1章 經(jīng)濟(jì)管理中數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)處理的任務(wù)    1.1 數(shù)據(jù)特征與分類    1.2 經(jīng)濟(jì)管理中的數(shù)據(jù)處理方法    1.3 經(jīng)濟(jì)管理中數(shù)據(jù)處理的任務(wù)    1.4 數(shù)據(jù)處理的步驟第二部分 數(shù)據(jù)處理的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法  第2章 線性回歸分析    2.1 引言    2.2 一元線性回歸    2.3 多元線性回歸    2.4 非線性回歸    2.5 應(yīng)用實(shí)例  第3章 時(shí)間序列分析    3.1 引言    3.2 ARMA時(shí)間序列    3.3 ARMA時(shí)間序列的建模與預(yù)測    3.4 ARMA模型的參數(shù)估計(jì)    3.5 應(yīng)用實(shí)例  第4章 經(jīng)濟(jì)管理中數(shù)據(jù)異常點(diǎn)與結(jié)構(gòu)變化判斷分析    4.1 數(shù)據(jù)處理中的異常點(diǎn)分析    4.2 數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析(一)    4.3 數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析(二)    4.4 應(yīng)用實(shí)例  第5章 經(jīng)濟(jì)管理中復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的結(jié)構(gòu)分解方法    5.1 線性趨勢    5.2 指數(shù)趨勢    5.3 周期趨勢  第6章 經(jīng)濟(jì)管理中復(fù)雜數(shù)據(jù)建模的綜合方法    6.1 復(fù)雜數(shù)據(jù)建模的指標(biāo)綜合方法(1)——主成分分析    6.2 復(fù)雜數(shù)據(jù)建模的指標(biāo)綜合方法(2)——聚類分析    6.3 復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的模型綜合——組合預(yù)測    6.4 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析    6.5 應(yīng)用實(shí)例  第7章 實(shí)證研究方法及數(shù)據(jù)處理——結(jié)構(gòu)方程模型    7.1 引言    7.2 因子分析    7.3 路徑分析    7.4 結(jié)構(gòu)方程模型方法    7.5 結(jié)構(gòu)方程模型的應(yīng)用實(shí)例第三部分 經(jīng)濟(jì)管理中復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的智能化方法  第8章 生物智能化的不確定信息處理方法——模糊數(shù)據(jù)處理    8.1 模糊聚類分析    8.2 模糊模式識(shí)別    8.3 模糊綜合評(píng)判    8.4 應(yīng)用實(shí)例  第9章 生物體智能產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)仿生方法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    9.1 引言    9.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)    9.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理    9.4 應(yīng)用實(shí)例  第10章 生物智能化的過程仿生算法——模擬進(jìn)化計(jì)算    10.1 引言    10.2 遺傳算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    10.3 遺傳算法在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用案例參考文獻(xiàn)

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