管理科學研究方法：統(tǒng)計與運籌優(yōu)化應(yīng)用

引言.
上篇數(shù)理統(tǒng)計.計量經(jīng)濟與多元統(tǒng)計
第1章數(shù)理統(tǒng)計模型及其應(yīng)用
1.1常用的隨機變量分布
1.2區(qū)間估計
1.3假設(shè)檢驗
1.4一元線性回歸模型及其參數(shù)估計
1.5多元線性回歸模型及其統(tǒng)計檢驗
1.6用Excel建立多元線性回歸方程及其統(tǒng)計檢驗
第2章計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用
2.1回歸模型的多重共線性計量檢驗
2.2回歸模型的異方差計量檢騷
2.3回歸模型的自相關(guān)計量檢驗
第3章主元分析模型及其應(yīng)用
3.1主元分析原理
3.2對主元分析法進行綜合評價特點的討論
3.3主元分析法綜合評價方法的改進——原始數(shù)據(jù)的無量改進
3.4主元分析模型及其在上市公司財務(wù)綜合評價中的應(yīng)用
3.5上市公司財務(wù)狀況主元分析評價模型的實證研究
3.6我國上市公司財務(wù)狀況的非線性主元分析研究
第4章因子分析模型及其應(yīng)用
4.1因子分析的基本原理
4.2因子分析與主元分析的異同點
4.3用因子分析方法進行評價分析的基本步驟
4.4因子分析模型在上市公司財務(wù)狀況評價中的應(yīng)用
4.5因子分析模型在上市公司財務(wù)預警中的應(yīng)用
4.6因子分析模型在珠江三角洲民營科技企業(yè)評價中的應(yīng)用
4.7因子分析模型在我國各省市社會經(jīng)濟發(fā)展水平分析中的應(yīng)用
第5章聚類分析模型及其應(yīng)用
5.1系統(tǒng)聚類方法
5.2聚類方式
5.3系統(tǒng)聚類分析的步驟
5.4聚類分析在上市公司財務(wù)分類中的應(yīng)用研究..
5.5聚類結(jié)果分析
第6章判別分析模型及其應(yīng)用
6.1判別分析偽基本步驟
6.2上市公司財務(wù)困境預警模型的建立及其應(yīng)用
下篇運籌優(yōu)化
第7章線性規(guī)劃模型及其應(yīng)用
7.1某公司投資組合線性優(yōu)化模型的建立及其應(yīng)用
7.2個人理財計劃線性優(yōu)化模型及其應(yīng)用
第8章整數(shù)線性規(guī)劃模型及其應(yīng)用
8.1整數(shù)線性規(guī)劃模型
8.2某項目投資決策整數(shù)規(guī)劃模型及其求解
8.3配送系統(tǒng)設(shè)計的整數(shù)規(guī)劃模型及其求解
第9章非線性規(guī)劃模型及其應(yīng)用
9.1非線性規(guī)劃模型及其求解
9.2投資組合的非線性規(guī)劃模型及其應(yīng)用
9.3最佳現(xiàn)金持有量的非線性規(guī)劃決策模型及其應(yīng)用
9.4最佳訂貨批量的非線性規(guī)劃決策模型及其應(yīng)用
第10章多目標決策模型及其應(yīng)用
10.1目標規(guī)劃方法
10.2數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法
10.3層次分析法
第11章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其應(yīng)用
11.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)
11.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法
11.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習程序
11.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在企業(yè)信用分類中的應(yīng)用
11.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在現(xiàn)金流量因素分析中的應(yīng)用
第12章模擬決策模型及其應(yīng)用
12.1模擬及隨機數(shù)的產(chǎn)生
12.2庫存系統(tǒng)模擬
12.3飛機票預訂決策問題
主要參考文獻...