Matematicas Aplicadas a Los Negocios/ Applied Business Mathematics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Luna, Juan Alfonso Oaxaca/ Barrera, Julio Moises Sanchez

出品人:

页数:0

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价格:44.95

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isbn号码:9789683699886

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图书标签:

• 数学
• 商业
• 应用数学
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• 大学教材
• 数学建模
• 统计学
• 金融数学
• 决策分析

商业环境下的量化思维：跨学科决策的基石 本书旨在为商业领域的专业人士、管理者以及有志于在复杂商业环境中做出精准决策的个体，提供一套系统、实用的量化分析工具箱。我们深知，现代商业决策已不再是单纯依靠直觉和经验的时代，数据驱动的洞察力已成为核心竞争力。因此，本书聚焦于将抽象的数学原理转化为可操作的商业解决方案，从而提升战略规划的准确性和运营效率。 第一部分：商业分析的基础构架 本部分着重于建立商业分析所需的数学和统计学基础，确保读者能够理解后续复杂模型背后的逻辑。 第一章：商业语境下的基础代数与函数应用 本章从商业问题的实际场景切入，而非纯粹的理论推导。我们将探讨线性方程在成本结构分析中的应用，例如如何建立精确的盈亏平衡点模型。重点分析不同类型的函数——线性、二次方、指数和对数函数——在描述商业现象中的角色。例如，如何利用指数函数模型来模拟市场增长率或复利效应。我们还将深入探讨变量控制与约束条件在资源分配问题中的数学表达方式。本章的实践目标是让读者能够熟练地将一个现实的商业问题转化为一个可解的数学表达式。 第二章：概率论与不确定性下的风险评估 商业决策的核心挑战之一是面对不确定性。本章将构建概率论的商业应用框架。内容涵盖基础概率概念、条件概率、贝叶斯定理在市场研究和客户行为预测中的应用。我们将详细解析常见概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）如何用于模拟库存波动、客户到达时间或产品缺陷率。风险评估部分，将侧重于计算期望值、方差和标准差，并将其转化为实际的风险预算和投资组合的潜在回报分析。 第三章：描述性统计与数据可视化在商业报告中的效力 在海量数据面前，有效的信息提炼至关重要。本章教授如何使用描述性统计工具（均值、中位数、众数、离散度量）来快速描绘数据集的特征。重点在于如何选择最合适的统计量来避免误导性的结论。数据可视化部分，将介绍如何利用直方图、箱线图、散点图等工具，将复杂的统计结果以直观的方式呈现给非技术背景的决策者。本章强调“讲故事”的能力，即如何用数据和图表驱动有效的商业沟通。 第二部分：决策优化与运营效率 本部分将分析如何利用数学工具来优化资源配置、制定更优的运营策略和管理库存。 第四章：线性规划与资源优化模型 线性规划是解决资源受限优化问题的经典工具。本章将详细拆解线性规划模型的构建要素：目标函数、决策变量和约束条件。我们将通过实际案例，如工厂生产计划、营养配比优化、运输路线选择等，演示单纯形法（Simplex Method）的基本思想和实际操作。更重要的是，本章会深入探讨“对偶问题”的商业意义，即影子价格的含义，帮助管理者理解资源的边际价值。 第五章：非线性优化基础与边际分析 并非所有商业问题都能被简化为线性模型。本章引入微积分在商业优化中的应用，特别是微分和偏微分在边际分析中的作用。我们将探讨如何使用导数来确定边际成本、边际收益何时相等以实现利润最大化。对于涉及二次函数或更复杂成本结构的问题，本章提供了一套寻找最优解的系统方法。 第六章：库存管理与供应链的数学模型 有效的库存管理是平衡成本与服务水平的关键。本章介绍经典库存模型，如经济订货批量（EOQ）模型，并分析其在面对需求变动时的局限性。在此基础上，我们将探讨随机库存模型，引入再订货点（Reorder Point）和安全库存的概念，利用概率分布来确定最优的服务水平，从而最小化持有成本和缺货成本。 第三部分：金融数学与投资分析 金融决策是商业活动的核心驱动力之一。本部分专注于时间价值的概念和投资评估技术。 第七章：时间价值的复利计算与贴现技术 本章是所有金融分析的基石。我们将透彻解析单利与复利的概念，并推导出未来值（FV）和现值（PV）的计算公式。重点在于理解利率、期限和现金流之间的关系。本章还将涵盖年金（Annuity）的计算，这对于评估贷款偿还计划、租赁合同或养老金计划至关重要。 第八章：资本预算与投资决策的数学工具 管理者需要判断一项投资是否值得进行。本章介绍评估长期项目的核心指标：净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和投资回收期（Payback Period）。我们将详细演示如何利用贴现现金流（DCF）方法来计算这些指标，并讨论在不同投资风险等级下，如何选择恰当的折现率。本章的目标是提供一套严谨的数学框架来支持资本支出决策。 第九章：债券与证券定价的数学模型 对于涉及资本市场的企业，理解固定收益证券的定价至关重要。本章介绍债券的现金流结构，并讲解如何根据市场利率计算债券的理论价格。我们将探讨债券的久期（Duration）和凸性（Convexity）概念，这些指标帮助企业评估其资产负债表对利率波动的敏感程度，是财务风险管理的重要组成部分。 第四部分：统计推断与商业预测 本部分超越描述性统计，转向如何利用样本数据对总体进行推断，并进行可靠的商业预测。 第十章：抽样理论与置信区间在市场调研中的应用 本章解释为何需要抽样，并介绍不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的优缺点。核心内容是如何根据样本结果建立置信区间，从而在一定概率水平下估计总体的真实参数（如市场份额或消费者偏好）。本章强调样本量对推断精度的影响。 第十一章：回归分析：建立商业预测模型 回归分析是商业预测中最强大和常用的工具。本章从简单线性回归开始，解释如何度量变量间的关系强度（相关系数 $R^2$）。随后，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何控制多个影响因素（如价格、广告投入、季节性）来预测销售额或成本。本章还会讨论模型假设的检验和多重共线性等常见问题，确保预测模型的稳健性。 第十二章：时间序列分析与趋势预测 预测未来往往依赖于对历史数据的分析。本章介绍时间序列数据的特性，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将讲解平滑技术（如移动平均法）以及更高级的模型（如ARIMA框架的基本概念），帮助企业对未来的需求、现金流或原材料价格进行更精确的预测，从而优化生产计划和预算编制。 本书的整体结构设计，旨在循序渐进地将数学工具“嵌入”到商业决策流程中，确保读者在掌握理论的同时，能够立即将其应用于解决实际的商业难题。

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