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出版者:西北工业大学出版社

作者:委会

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2002-12

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787561213520

丛书系列:

图书标签:

• 办公自动化
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• 技能提升

图书简介： 1. 《现代企业管理与决策优化：基于大数据的精益化战略》 书籍定位： 本书旨在为企业管理者、战略规划师以及商业分析师提供一套系统化、实战化的管理框架与决策工具，重点探讨如何在新技术浪潮下，特别是大数据和人工智能的驱动下，实现企业运营的精益化和战略决策的精准化。 核心内容概述： 第一部分：宏观环境扫描与战略制定 本部分深入剖析了当前全球商业环境的复杂性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）特征。探讨了地缘政治、技术颠覆和可持续发展目标（SDGs）对传统商业模式的冲击。重点介绍了敏捷战略制定（Agile Strategy Formulation）框架，强调战略应具备迭代和快速响应的特性，而非僵化的五年规划。内容涵盖了蓝海战略的深化应用，如何通过价值创新重塑市场边界，以及如何利用PESTEL分析的升级版（纳入技术和社会文化维度）进行全面的外部环境扫描。 第二部分：数据驱动的运营优化与流程再造 (BPR) 这是本书的核心技术应用部分。我们摒弃了对传统流程管理工具的简单罗列，而是聚焦于如何利用流程挖掘（Process Mining）技术，从海量的系统日志中精准识别瓶颈、浪费和非合规操作。详细阐述了精益生产（Lean）理念在知识工作和服务业中的转化与实施，包括价值流图的数字化升级。内容涵盖了六西格玛（Six Sigma）的高级应用，特别是DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）在数字化项目中的集成，强调第一性原理思维在流程优化中的作用，以彻底消除低效环节，而非仅仅优化现有流程。 第三部分：组织结构、人才管理与文化重塑 高效的战略需要匹配的组织结构和人才基础。本书探讨了在数字化转型背景下，扁平化、网络化组织（Networked Organization）的设计原则。重点分析了跨职能团队（Cross-Functional Teams）的组建、授权机制和绩效评估体系。在人才管理方面，聚焦于技能图谱构建（Skills Mapping）和持续学习生态系统（Continuous Learning Ecosystems）的搭建，确保组织具备应对未来未知挑战的能力。同时，深入剖析了心理安全感（Psychological Safety）如何作为创新和风险承担的基石，以及如何通过领导力模型（如仆人式领导、变革型领导）来驱动积极的文化变革。 第四部分：风险管理、合规性与韧性构建 (Resilience) 在高度互联的商业环境中，风险管理已不再是事后补救，而是事前预防。本部分详细介绍了企业风险管理（ERM）的集成框架，特别是针对网络安全风险、供应链中断风险和声誉风险的量化评估模型。强调了情景规划（Scenario Planning）在压力测试中的应用，以及如何构建业务连续性计划（BCP）和灾难恢复（DR）方案，以提高组织的整体韧性。此外，内容还涉及了全球数据隐私法规（如GDPR、CCPA）对企业合规运营的影响及应对策略。 第五部分：创新管理与可持续增长引擎 本书以前瞻性的视角探讨了企业如何通过系统化的创新管理实现长期增长。详细介绍了探索式创新（Exploratory Innovation）和利用式创新（Exploitative Innovation）的平衡策略（即“双元性组织”）。内容包括设计思维（Design Thinking）在产品开发中的应用、最小可行产品（MVP）的快速迭代方法论，以及如何利用开放式创新（Open Innovation）平台整合外部资源。最后，本书深入探讨了ESG（环境、社会和治理）标准如何从合规要求转变为核心竞争力，驱动负责任的、可持续的商业增长。 本书特色： 深度案例分析： 穿插了全球领先企业在数字化转型、精益管理和组织变革中的真实、复杂案例，避免了理论的空泛。 工具箱与模型： 提供了大量可直接应用于实践的分析模型、评估矩阵和决策框架，强调“知行合一”。 前沿视角： 聚焦于技术与管理的融合点，如AI在决策支持中的角色，以及未来工作模式的探讨。 --- 2. 《高级计量经济学：面板数据、时间序列与因果推断的现代方法》 书籍定位： 本书是为经济学、金融学、公共政策研究领域的高级本科生、研究生以及专业研究人员设计的高阶教材。它侧重于推导统计学原理、强调模型设定（Model Specification）的重要性，并全面覆盖了当代计量经济学前沿的因果推断技术。 核心内容概述： 第一部分：经典回归模型的深入检验与修正 本部分从普通最小二乘法（OLS）的严格理论基础出发，深入探讨了其统计学性质和局限性。重点分析了违反经典假设（如异方差性、序列相关性）时的后果，并详细介绍了稳健标准误（Robust Standard Errors）的推导与应用，包括Huber-White估计量。内容涵盖了异方差性对OLS估计量效率的影响，以及如何通过WLS（加权最小二乘法）进行有效估计。此外，对多重共线性问题的处理也进行了详尽的论述，包括岭回归（Ridge Regression）在高度相关数据集中的应用潜力。 第二部分：面板数据模型的理论与应用 本书将面板数据分析视为现代实证研究的基石。详细介绍了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的理论基础，包括其与OLS估计量的联系与区别。重点分析了豪斯曼检验（Hausman Test）的内在逻辑及其局限性。本书特别关注动态面板数据（Dynamic Panel Data），全面推导了广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM），特别是Arellano-Bond估计器（一阶差分GMM）和Blundell-Bond估计器（系统GMM）的构建原理、内在工具（Internal Instruments）的有效性检验（如Sargan/Hansen检验），确保读者能准确处理宏观经济和微观面板数据中的内生性问题。 第三部分：时间序列分析：平稳性、协整与波动率建模 该部分聚焦于高频数据和宏观经济数据的分析。从平稳性（Stationarity）的严格定义入手，介绍了单位根检验（Unit Root Tests），包括ADF、PP检验以及更具检验力的KPSS检验。对非平稳序列（Non-stationary Series）的处理，详细阐述了协整（Cointegration）的概念，推导了Engle-Granger两步法和Johansen检验的统计原理，旨在识别长期均衡关系。在金融时间序列方面，本书深入讲解了ARCH/GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的随机过程设定，以及其在风险价值（VaR）估计中的实际应用。 第四部分：因果推断：从工具变量到准实验设计 这是本书最核心的前沿部分，旨在帮助研究者区分相关性与因果性。详细讲解了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的必要性和局限性，特别是两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程，并强调了工具变量的相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）检验的重要性（如弱工具变量检验）。本书随后转向准实验设计，详细推导了断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）的局部平均处理效应（LATE）估计，以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）模型的平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验方法和替代方案（如合成控制法）。这些方法论旨在模拟随机对照试验（RCT）的环境，以获得更可靠的政策评估和经济效应估计。 本书特色： 严谨的数学推导： 大部分关键估计器的推导过程清晰、完整，为读者奠定坚实的理论基础。 Stata/R 代码实例： 结合实际经济数据，提供了对应高级模型的软件操作指南和结果解读。 研究方法论指导： 不仅教授“如何估计”，更侧重于“为什么选择这个模型”，强调研究设计（Research Design）的逻辑严密性。 --- 3. 《全球供应链的数字化转型与韧性管理》 书籍定位： 本书面向供应链管理专业人士、物流规划师以及致力于供应链现代化的企业高管。它系统性地整合了物联网（IoT）、区块链、人工智能（AI）在供应链中的前沿应用，旨在指导企业建立一个透明、高效且具备高度抗风险能力的全球供应链体系。 核心内容概述： 第一部分：全球供应链的演进与数字化驱动力 本部分首先回顾了全球供应链从泰勒主义的线性模式到后福特主义的复杂网络模式的演变历程。重点分析了近十年来驱动供应链变革的三大核心力量：地缘政治的重塑、气候变化带来的可持续性压力，以及信息技术的指数级发展。引入了供应链4.0（Supply Chain 4.0）的概念框架，强调数据流、信息流和实物流的深度融合，而非简单的自动化。内容涵盖了全球价值链（GVCs）的重构趋势，特别是“近岸化”（Nearshoring）和“友岸外包”（Friendshoring）的战略考量。 第二部分：数据采集与可视化：构建供应链的“数字孪生” 本书详述了如何利用新兴技术实现供应链的端到端可视化。重点介绍了工业物联网（IIoT）在资产追踪、环境监测（如温湿度控制）中的部署策略。深入探讨了区块链技术在提高交易透明度和可追溯性方面的潜力，特别是在药品、高端消费品和食品安全领域的应用案例。构建供应链数字孪生（Digital Twin）是本节的难点，它要求建立实物流、信息流和资金流的实时映射模型，为预测性维护和动态调度提供基础。 第三部分：需求预测与库存管理的智能优化 传统的基于历史数据的预测方法已无法适应市场的快速变化。本部分聚焦于AI驱动的需求感知。详细介绍了深度学习模型（如LSTM、Transformer）在处理季节性、突发事件（如疫情、贸易战）对需求冲击的预测优化。在库存管理方面，超越了传统的EOQ模型，转而讨论基于场景的动态安全库存策略，以及如何利用强化学习（Reinforcement Learning）算法进行多级库存的最优分配和补货决策。 第四部分：风险识别、情景模拟与韧性增强 本部分是应对不确定性的核心策略。首先，系统介绍了供应链风险的分类模型（如供应商风险、运输风险、政策风险）。然后，详细阐述了蒙特卡洛模拟在评估特定中断事件（如港口关闭、关键原材料短缺）对交货期和成本影响的方法。关键内容在于供应链韧性（Resilience）的量化指标设计，以及如何通过策略性冗余（Strategic Redundancy）和多源采购网络设计来平衡效率与安全。内容还包括了供应商风险的动态评分系统的构建。 第五部分：可持续供应链与循环经济实践 在全球对气候变化日益关注的背景下，本书将ESG标准嵌入供应链运营的每一个环节。详细阐述了碳足迹追踪与报告（Carbon Footprint Tracking）的技术路径，以及如何利用生命周期评估（LCA）方法来指导采购决策。重点介绍了逆向物流（Reverse Logistics）的设计，如何有效地实现产品回收、再制造和材料循环，从而建立面向循环经济（Circular Economy）的供应链模式，实现环境效益与经济效益的统一。 本书特色： 跨学科整合： 将运筹学、信息技术和商业战略紧密结合。 实战工具导向： 提供评估供应链成熟度的框架和数字化成熟度模型。 全球视野： 涵盖了发达市场与新兴市场在供应链管理中的差异化挑战和解决方案。

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