經濟管理數(shù)據(jù)、模型與計算

內容概要

本書以經濟管理中的實際問題為背景，介紹經濟管理領域數(shù)據(jù)處理的常用模型、方法及計算機實現(xiàn)。與現(xiàn)有的大多數(shù)統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)處理教材不同，本書在注重數(shù)學邏輯和嚴密性的同時，強調數(shù)據(jù)處理模型的思想和原理的分析，而略去了繁瑣復雜的數(shù)學推導過程，并特別重視各模型和方法的實際應用。每個章節(jié)都配有詳細的經濟管理案例的分析、建模、求解和編程實現(xiàn)。    針對經濟管理領域不同層次的數(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，將內容分為三個部分：經濟管理中數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)處理的任務、數(shù)據(jù)處理的經典統(tǒng)計分析方法、經濟管理中復雜數(shù)據(jù)處理的智能化方法。其中，數(shù)據(jù)處理的經典統(tǒng)計分析方法包括：線性回歸、時間序列、數(shù)據(jù)異常點與結構變化的判斷、復雜數(shù)據(jù)處理的結構分解方法、主成分分析、聚類分析、組合預測、數(shù)據(jù)包絡分析以及用于實證研究的結構方程模型等；經濟管理中復雜數(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、生物體智能產生的結構仿生方法——人工神經網絡以及生物智能化的過程仿生算法——模擬進化汁算。    本書可以作為高等院校經管類、理工類相關專業(yè)高年級本科生以及研究生的教科書，也可以作為從事經濟管理工作的專業(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)于華中科技大學自控系系統(tǒng)工程專業(yè)獲工學博士學位，現(xiàn)為東南大學管理科學與工程系教授，博士生導師。入選教育部新世紀優(yōu)秀人才資助計劃(NECT-06-0471)，為中國(雙法)灰色系統(tǒng)專業(yè)委員會副理事長，江蘇省”333高層次人才培養(yǎng)工程“首批中青年科學技術帶頭人，東南大學知識創(chuàng)新研究中心主任等。 
    先后主持國家自然科學基金3項、國家社會科學基金1項，并以優(yōu)秀結項；主持省、部級項目和企業(yè)咨詢項目等30余項。目前正在主持國家自然科學基金《基于集群價值創(chuàng)造多層超網絡動態(tài)優(yōu)化的內生型產業(yè)集群升級研究》、教育部人文社科規(guī)劃項目《傳統(tǒng)制造業(yè)集群服務型制造網絡建模、分析與優(yōu)化研究》、江蘇省哲學社會科學研究基地項目《金融危機對蘇南外向型經濟影響的實證研究》和南京市軟科學重點項目《南京創(chuàng)新載體與平臺建設模式研究》等。先后在國際核心期刊Kybernetic-Journalof system and control、Journal of grey，system及國內核心期刊《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程學報》、《管理工程學報》、《中國管理科學》、《中國工業(yè)經濟》、《中國軟科學》、《南開管理評論》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等重要國際學術會議論文的審稿人和專題主持人；被聘為英國Emeraid出版集團學術期刊Grey Systems：Theory and Application編委。目前主要從事知識型企業(yè)變革管理、集群成長與網絡分析、復雜系統(tǒng)分析與組織知識創(chuàng)新等方向的研究工作?，F(xiàn)主講管理科學與工程專業(yè)博士研究生課程《知識管理前沿》、《組織復雜性管理前沿》：碩士研究生學位課程《數(shù)據(jù)處理與應用統(tǒng)計》：MBA學位課程《數(shù)據(jù)、模型與決策》，以及本科生Seminar課程《現(xiàn)代企業(yè)網絡分析理論與方法》。

書籍目錄

第一部分 緒論  第1章 經濟管理中數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)處理的任務    1.1 數(shù)據(jù)特征與分類    1.2 經濟管理中的數(shù)據(jù)處理方法    1.3 經濟管理中數(shù)據(jù)處理的任務    1.4 數(shù)據(jù)處理的步驟第二部分 數(shù)據(jù)處理的經典統(tǒng)計分析方法  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 應用實例  第3章 時間序列分析    3.1 引言    3.2 ARMA時間序列    3.3 ARMA時間序列的建模與預測    3.4 ARMA模型的參數(shù)估計    3.5 應用實例  第4章 經濟管理中數(shù)據(jù)異常點與結構變化判斷分析    4.1 數(shù)據(jù)處理中的異常點分析    4.2 數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)結構特征分析(一)    4.3 數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)結構特征分析(二)    4.4 應用實例  第5章 經濟管理中復雜數(shù)據(jù)處理的結構分解方法    5.1 線性趨勢    5.2 指數(shù)趨勢    5.3 周期趨勢  第6章 經濟管理中復雜數(shù)據(jù)建模的綜合方法    6.1 復雜數(shù)據(jù)建模的指標綜合方法(1)——主成分分析    6.2 復雜數(shù)據(jù)建模的指標綜合方法(2)——聚類分析    6.3 復雜數(shù)據(jù)處理的模型綜合——組合預測    6.4 數(shù)據(jù)包絡分析    6.5 應用實例  第7章 實證研究方法及數(shù)據(jù)處理——結構方程模型    7.1 引言    7.2 因子分析    7.3 路徑分析    7.4 結構方程模型方法    7.5 結構方程模型的應用實例第三部分 經濟管理中復雜數(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 模糊模式識別    8.3 模糊綜合評判    8.4 應用實例  第9章 生物體智能產生的結構仿生方法——人工神經網絡    9.1 引言    9.2 人工神經網絡的結構設計    9.3 人工神經網絡的學習機理    9.4 應用實例  第10章 生物智能化的過程仿生算法——模擬進化計算    10.1 引言    10.2 遺傳算法的設計與實現(xiàn)    10.3 遺傳算法在經濟管理中的應用案例參考文獻

圖書封面

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