Matematicas Aplicadas a Los Negocios/ Applied Business Mathematics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

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

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頁數:0

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價格:44.95

裝幀:

isbn號碼:9789683699886

叢書系列:

圖書標籤:

• 數學
• 商業
• 應用數學
• 經管
• 高等教育
• 大學教材
• 數學建模
• 統計學
• 金融數學
• 決策分析

商業環境下的量化思維：跨學科決策的基石 本書旨在為商業領域的專業人士、管理者以及有誌於在復雜商業環境中做齣精準決策的個體，提供一套係統、實用的量化分析工具箱。我們深知，現代商業決策已不再是單純依靠直覺和經驗的時代，數據驅動的洞察力已成為核心競爭力。因此，本書聚焦於將抽象的數學原理轉化為可操作的商業解決方案，從而提升戰略規劃的準確性和運營效率。 第一部分：商業分析的基礎構架 本部分著重於建立商業分析所需的數學和統計學基礎，確保讀者能夠理解後續復雜模型背後的邏輯。 第一章：商業語境下的基礎代數與函數應用 本章從商業問題的實際場景切入，而非純粹的理論推導。我們將探討綫性方程在成本結構分析中的應用，例如如何建立精確的盈虧平衡點模型。重點分析不同類型的函數——綫性、二次方、指數和對數函數——在描述商業現象中的角色。例如，如何利用指數函數模型來模擬市場增長率或復利效應。我們還將深入探討變量控製與約束條件在資源分配問題中的數學錶達方式。本章的實踐目標是讓讀者能夠熟練地將一個現實的商業問題轉化為一個可解的數學錶達式。 第二章：概率論與不確定性下的風險評估 商業決策的核心挑戰之一是麵對不確定性。本章將構建概率論的商業應用框架。內容涵蓋基礎概率概念、條件概率、貝葉斯定理在市場研究和客戶行為預測中的應用。我們將詳細解析常見概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）如何用於模擬庫存波動、客戶到達時間或産品缺陷率。風險評估部分，將側重於計算期望值、方差和標準差，並將其轉化為實際的風險預算和投資組閤的潛在迴報分析。 第三章：描述性統計與數據可視化在商業報告中的效力 在海量數據麵前，有效的信息提煉至關重要。本章教授如何使用描述性統計工具（均值、中位數、眾數、離散度量）來快速描繪數據集的特徵。重點在於如何選擇最閤適的統計量來避免誤導性的結論。數據可視化部分，將介紹如何利用直方圖、箱綫圖、散點圖等工具，將復雜的統計結果以直觀的方式呈現給非技術背景的決策者。本章強調“講故事”的能力，即如何用數據和圖錶驅動有效的商業溝通。 第二部分：決策優化與運營效率 本部分將分析如何利用數學工具來優化資源配置、製定更優的運營策略和管理庫存。 第四章：綫性規劃與資源優化模型 綫性規劃是解決資源受限優化問題的經典工具。本章將詳細拆解綫性規劃模型的構建要素：目標函數、決策變量和約束條件。我們將通過實際案例，如工廠生産計劃、營養配比優化、運輸路綫選擇等，演示單純形法（Simplex Method）的基本思想和實際操作。更重要的是，本章會深入探討“對偶問題”的商業意義，即影子價格的含義，幫助管理者理解資源的邊際價值。 第五章：非綫性優化基礎與邊際分析 並非所有商業問題都能被簡化為綫性模型。本章引入微積分在商業優化中的應用，特彆是微分和偏微分在邊際分析中的作用。我們將探討如何使用導數來確定邊際成本、邊際收益何時相等以實現利潤最大化。對於涉及二次函數或更復雜成本結構的問題，本章提供瞭一套尋找最優解的係統方法。 第六章：庫存管理與供應鏈的數學模型 有效的庫存管理是平衡成本與服務水平的關鍵。本章介紹經典庫存模型，如經濟訂貨批量（EOQ）模型，並分析其在麵對需求變動時的局限性。在此基礎上，我們將探討隨機庫存模型，引入再訂貨點（Reorder Point）和安全庫存的概念，利用概率分布來確定最優的服務水平，從而最小化持有成本和缺貨成本。 第三部分：金融數學與投資分析 金融決策是商業活動的核心驅動力之一。本部分專注於時間價值的概念和投資評估技術。 第七章：時間價值的復利計算與貼現技術 本章是所有金融分析的基石。我們將透徹解析單利與復利的概念，並推導齣未來值（FV）和現值（PV）的計算公式。重點在於理解利率、期限和現金流之間的關係。本章還將涵蓋年金（Annuity）的計算，這對於評估貸款償還計劃、租賃閤同或養老金計劃至關重要。 第八章：資本預算與投資決策的數學工具 管理者需要判斷一項投資是否值得進行。本章介紹評估長期項目的核心指標：淨現值（NPV）、內部收益率（IRR）和投資迴收期（Payback Period）。我們將詳細演示如何利用貼現現金流（DCF）方法來計算這些指標，並討論在不同投資風險等級下，如何選擇恰當的摺現率。本章的目標是提供一套嚴謹的數學框架來支持資本支齣決策。 第九章：債券與證券定價的數學模型 對於涉及資本市場的企業，理解固定收益證券的定價至關重要。本章介紹債券的現金流結構，並講解如何根據市場利率計算債券的理論價格。我們將探討債券的久期（Duration）和凸性（Convexity）概念，這些指標幫助企業評估其資産負債錶對利率波動的敏感程度，是財務風險管理的重要組成部分。 第四部分：統計推斷與商業預測 本部分超越描述性統計，轉嚮如何利用樣本數據對總體進行推斷，並進行可靠的商業預測。 第十章：抽樣理論與置信區間在市場調研中的應用 本章解釋為何需要抽樣，並介紹不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）的優缺點。核心內容是如何根據樣本結果建立置信區間，從而在一定概率水平下估計總體的真實參數（如市場份額或消費者偏好）。本章強調樣本量對推斷精度的影響。 第十一章：迴歸分析：建立商業預測模型 迴歸分析是商業預測中最強大和常用的工具。本章從簡單綫性迴歸開始，解釋如何度量變量間的關係強度（相關係數 $R^2$）。隨後，我們將擴展到多元綫性迴歸，講解如何控製多個影響因素（如價格、廣告投入、季節性）來預測銷售額或成本。本章還會討論模型假設的檢驗和多重共綫性等常見問題，確保預測模型的穩健性。 第十二章：時間序列分析與趨勢預測 預測未來往往依賴於對曆史數據的分析。本章介紹時間序列數據的特性，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。我們將講解平滑技術（如移動平均法）以及更高級的模型（如ARIMA框架的基本概念），幫助企業對未來的需求、現金流或原材料價格進行更精確的預測，從而優化生産計劃和預算編製。 本書的整體結構設計，旨在循序漸進地將數學工具“嵌入”到商業決策流程中，確保讀者在掌握理論的同時，能夠立即將其應用於解決實際的商業難題。

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