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統(tǒng)計學決策分析范文第1篇

關鍵詞：金融管理；金融決策生態(tài)學；內生態(tài)系統(tǒng)；金融環(huán)境；優(yōu)化效應

中圖分類號：F830.2　文獻標識碼：A　文章編號：1006－3544(2010)03－0024－04

所謂金融生態(tài)是指影響金融業(yè)生存和發(fā)展的各種因素的總和，它既包括與金融業(yè)發(fā)展相互影響的政治、經(jīng)濟、法律、信用環(huán)境等因素，又包括金融體系內部各要素，如金融市場、金融機構、金融工具、金融產品，通過資金媒介和信用鏈條形成相互作用、相互影響的系統(tǒng)。作為一個社會生態(tài)系統(tǒng)，金融決策活動日益受到來自內部和外部諸多生態(tài)因素的影響，致使決策難度不斷增加，傳統(tǒng)的理論與方法因其局限性已經(jīng)越來越不適合解決復雜的金融決策問題。而生態(tài)學的理論范式與金融運行中的由相關因素組成的系統(tǒng)環(huán)境在學理上有很大的相似性和可比性。如同生態(tài)學認為任何有機體都是環(huán)境的產物，必須與其周圍環(huán)境進行物質交換才能生存一樣，金融生態(tài)學認為，任何一個金融系統(tǒng)也不能孤立于環(huán)境而存在，正確理解金融系統(tǒng)就不能脫離它特定的環(huán)境，必須把它放在與其環(huán)境互動的關系中加以考察Ⅲ。因此在金融學的理論研究中，完全可以借用生物界的生態(tài)理論和名詞，以此來為公共金融學的理論發(fā)展尋找新的源生點。從生態(tài)學視角出發(fā)，把握金融決策生態(tài)系統(tǒng)的特征與規(guī)律，并通過金融決策內生態(tài)的優(yōu)化效應，增強金融決策的科學性、民主性和規(guī)范性，是我國金融決策體制改革的重要內容。

一、基于生態(tài)學的金融決策技術分析

金融決策是公共金融管理活動的基本環(huán)節(jié)和組成部分，是指金融領導機構或金融領導者在一定環(huán)境和條件下，為履行金融職能而進行的一種抉擇對策及做出決定的活動與行為。金融決策在公共金融管理系統(tǒng)活動中具有重要的地位和作用，金融系統(tǒng)的作用與成效如何，關鍵在于金融決策的正確與否。

作為公共金融管理大系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)，金融決策本質上是一個典型的、復雜的生態(tài)系統(tǒng)。當前，金融決策系統(tǒng)正越來越多地受到來自內外各種要素的綜合影響。金融決策環(huán)境的歷史性變遷與金融決策系統(tǒng)原有格局、功能之間的矛盾，導致系統(tǒng)面臨的不適應性和不確定性因素增多，決策生態(tài)中還存在諸多風險與問題，這些問題主要是由于決策體制不健全、決策參與群體(生態(tài)種群)未形成協(xié)同合力、決策主體與內外生態(tài)要素缺乏互動、決策程序不合理、決策技術手段落后、缺乏對決策的系統(tǒng)性研究和循環(huán)性分析等原因所造成的。這就要求決策者必須轉換傳統(tǒng)的決策思維，開闊決策視野，創(chuàng)新決策方式，從生態(tài)學的角度研究金融決策生態(tài)系統(tǒng)的結構、內在機理與決策之間的相互關系，研究優(yōu)化決策生態(tài)的方法與途徑，有效形成和發(fā)揮決策生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化效應，進而實現(xiàn)金融決策的科學化、民主化和法治化。

金融決策及其環(huán)境和影響因素可被視為一個具有生態(tài)學結構功能單位意義上的系統(tǒng)。生態(tài)系統(tǒng)是指生物群落與其生存環(huán)境之間以及生物種群相互之間密切聯(lián)系、相互作用，通過物質交換、能量轉換和信息傳遞，成為占據(jù)一定空間、具有一定結構、執(zhí)行一定功能的動態(tài)平衡整體。金融決策作為一項系統(tǒng)性、動態(tài)性的社會活動，其生態(tài)特性在于：(1)金融決策中包含著人、信息、制度、技術等要素，深受經(jīng)濟結構、社會組織、溝通網(wǎng)絡、符號系統(tǒng)、金融構架等基本環(huán)境直接或間接的作用和影響。這些要素和環(huán)境在生態(tài)學意義上即從種群、群落、人與環(huán)境的關系等方面構成了金融決策生態(tài)系統(tǒng)。(2)金融決策始終處于協(xié)調運轉的動態(tài)過程中，要維系這種動態(tài)性的平衡與良性循環(huán)，必須實現(xiàn)金融決策系統(tǒng)內外的能量、信息與資源的共享與交換，這就如同能量流動、物質循環(huán)和信息傳遞是生態(tài)系統(tǒng)的三大功能，其實質是在對資源進行優(yōu)化整合和分配的進程中實現(xiàn)生態(tài)效能的最大化。

從生態(tài)學的視角來研究金融決策，要轉換金融決策的傳統(tǒng)思維定勢，樹立決策生態(tài)觀念，實現(xiàn)金融決策的理念重塑。長期以來，在“權力本位”思維的支配下，一部分金融部門的領導干部將金融決策視之為“金融首長負責制”制度條件下金融權力運用的具體體現(xiàn)，金融決策的主觀性、隨意性和排他性較強，缺乏協(xié)同理念、環(huán)境意識與科學決策觀念，“急功近利”、“長官意志”、“個別人或小群體隨機拍板”等現(xiàn)象時有出現(xiàn)，這都嚴重影響了金融決策的效能與質量，也扭曲了金融決策“以人為本”的公共服務價值取向。

金融決策活動從“隨意性”和“非理性”的決策狀態(tài)，走向科學、民主、有效的決策新境界，就要求決策者在金融決策活動過程中理性地把握和遵循生態(tài)學定律。作為現(xiàn)代金融決策者，須充分意識到金融決策的任何行動都不是孤立的，決策的主體、客體、目標與環(huán)境之間有著密切的“關系效應”；金融決策系統(tǒng)中的影響因素與其他因素形成了相互聯(lián)系和相互交融的格局；所制定的任何金融決策方案均不能有違生態(tài)發(fā)展和社會發(fā)展的規(guī)律，不應對符合生態(tài)、社會發(fā)展規(guī)律與趨勢的自然進程產生任何干擾。只有準確把握和依循現(xiàn)代金融決策活動這些生態(tài)學意義上的基本準則，金融決策活動才能符合生態(tài)法則，并獲得決策生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化效應。

二、金融決策生態(tài)系統(tǒng)結構模型

金融決策生態(tài)系統(tǒng)是指在金融決策活動過程中直接或間接地作用和影響決策活動的經(jīng)濟結構、社會組織、溝通網(wǎng)、符號系統(tǒng)、金融構架等基本生態(tài)環(huán)境要素的總和。其基本構成要素包括內外兩個層面：金融、經(jīng)濟、社會、文化、自然等外部層面要素對金融決策活動具有重要影響；決策者、制度、技術等內部層面要素則發(fā)揮著決定性的作用。這些要素之間相互聯(lián)系、相互作用、互利共生、動態(tài)平衡，構成了一個有機的金融決策整體生態(tài)系統(tǒng)。

根據(jù)現(xiàn)實生態(tài)擬建的金融決策生態(tài)系統(tǒng)是決策生態(tài)核、決策內生態(tài)和決策外生態(tài)三個關系圈層的構成與集合，如圖l所示。在該系統(tǒng)結構中，核心圈層是處于中樞地位的決策者和決策機構，亦即決策生態(tài)核；第二圈層是影響決策活動的直接環(huán)境圈，即決策內生態(tài)，包括決策生態(tài)種群、政策、機制、流程、信息、知識和技術等生態(tài)環(huán)境要素；第三圈層是金融決策生態(tài)系統(tǒng)的外部支持環(huán)境圈，包括金融、經(jīng)濟、文化、社會、自然等外部生態(tài)要素，是金融決策的外圈層生態(tài)環(huán)境，亦即決策外生態(tài)或原生態(tài)。

由于涉及金融決策整體生態(tài)系統(tǒng)中諸如種群、制度、技術等核心生態(tài)因子，金融決策內生態(tài)系統(tǒng)在整體系統(tǒng)的三個圈層中處于重要的地位。它通過自身要素的整合和優(yōu)化，影響

和制約著核心圈中決策者的判斷和選擇行為，并推動決策者做出正確決策，進而間接地對外生態(tài)系統(tǒng)要素產生優(yōu)化效應。

在金融決策整體生態(tài)系統(tǒng)中，核心圈的決策者雖具有主導和決定作用，但有其特定的運作范圍，金融決策的制定、選擇、執(zhí)行、完善等有賴于內生態(tài)諸要素尤其是咨詢輔助種群發(fā)揮基礎作用。同時，決策內生態(tài)又是將決策外生態(tài)相關影響因素傳輸給決策者的重要紐帶，從而為決策者進行正確決策提供經(jīng)濟基礎、人文背景、金融秩序、社會環(huán)境等方面的保障。

從金融決策整體生態(tài)系統(tǒng)三個關系圈層(決策生態(tài)核、決策內生態(tài)和決策外生態(tài))的邏輯活動過程來看，決策者通過決策內生態(tài)中的利益博弈、規(guī)則約束和方法選擇，形成科學決策，達致決策外生態(tài)的優(yōu)化。在決策外生態(tài)優(yōu)化的基礎上，種群對決策者又會提出新的政策訴求，要求其繼續(xù)通過發(fā)揮內生態(tài)優(yōu)化效應來制定更好的政策，對決策外生態(tài)進行新一輪的優(yōu)化。這是一個“漣漪”式正向放大、內外關系互動的過程，全部決策活動的價值導向是促進決策外生態(tài)中的經(jīng)濟發(fā)展、金融文明、社會和諧、文化進步、人與自然的和諧相處。

決策生態(tài)核以決策內生態(tài)為依托和平臺，整合決策外生態(tài)的相關影響因素，促進以利益聚合、表達、協(xié)調為核心的協(xié)商和對話機制的建立，讓各決策利益相關者“在憲法、法律、習慣與傳統(tǒng)等框架或規(guī)則范圍內，利用他們所掌握的信息，在充分比較各種可能情況下，采取相應行動以獲得滿足效用最大化結果”，進而實現(xiàn)各個種群及其所代表的各社會階層利益的良性互動與總體平衡。

三、金融決策內生態(tài)系統(tǒng)的基本結構

在金融決策生態(tài)系統(tǒng)結構中，處于第二圈層的金融決策內生態(tài)系統(tǒng)作為中樞傳遞層，在整體系統(tǒng)中處于能量流動、物質循環(huán)、信息傳遞的關鍵位置，對金融決策產生直接的作用力和影響力。因此，準確把握金融決策內生態(tài)的結構定位，切實發(fā)揮其對整個決策生態(tài)系統(tǒng)生命維系的功能作用，是保證金融決策正確性和有效性的基本前提。

金融決策內生態(tài)是一個由“三層面七要素”構成的具體生態(tài)系統(tǒng)，如圖2所示。

(一)種群層面：決策生態(tài)種群

在生態(tài)學意義上，種群是指在一定時間內占據(jù)一定空間的同種生物的所有個體。金融決策的生態(tài)種群是一個由金融管理部門智囊機構(如金融管理部門、研究部門、金融學院、社科院等)、高校學者專家、社會獨立研究咨詢機構、民意代表與利益表達機柯(如人大、政協(xié)等)組成的生態(tài)群落，其構成與關系整合的合理性和優(yōu)化程度，直接影響和決定著核心圈決策者的行為。

生態(tài)種群動態(tài)發(fā)展過程中最基本的關系是競爭博弈和協(xié)同共生，金融決策生態(tài)種群的動態(tài)發(fā)展同樣也依循這一生態(tài)法則。在金融決策過程中，作為利益相關方的各決策種群之間通過競爭活動，形成一種生態(tài)位分化和博弈的格局。在此基礎上，決策生態(tài)系統(tǒng)的多樣性、穩(wěn)定性和抗干擾能力不斷增強，內部要素與外部環(huán)境不斷相適應，從而逐步趨向于一定的平衡狀態(tài)。在這種平衡狀態(tài)中，金融決策活動的協(xié)同共生是競爭博弈的一種高級形式的呈現(xiàn)，是各利益相關方在博弈中達到協(xié)調、協(xié)作與和諧的一種關系狀態(tài)，具體又表現(xiàn)為系統(tǒng)自身的調節(jié)適應和動態(tài)平衡。

(二)制度層面：政策、機制、流程

金融決策內生態(tài)系統(tǒng)的制度層面主要包括政策、決策機制和決策流程。從決策內生態(tài)系統(tǒng)要素關系及其整合的角度視之，金融決策要保障行之有效的現(xiàn)有政策繼續(xù)發(fā)揮其功效，要在政策精神、基本原則、內容要求等方面與現(xiàn)有政策相契合，一項新的金融決策不能與正確有效的現(xiàn)行政策相沖突；對于因政策目標和政策環(huán)境發(fā)生了變化、政策局限性基本顯現(xiàn)、政策主體認識不斷深化而需要進行調整的現(xiàn)有政策，金融決策要通過增擴或縮減、合并或分解等方式對政策目標、政策實施方案和政策關系等方面做出調整；對于已經(jīng)完全失去正面效用的現(xiàn)有政策，金融決策要通過政策替代、廢止等方式來予以終止。

決策機制既是金融決策核心圈進行決策活動的制度基礎，更是金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中的決策種群所形成的結構關系有機體參與決策活動的一系列規(guī)范。具體是指對決策和參與決策的責任主體、意見表達者與咨詢者、決策監(jiān)督者等方面的行為與關系所確定的規(guī)則規(guī)范?，F(xiàn)代金融決策機制是金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中重要的生態(tài)要素，其有效運作的前提是領導決策、公民磋商與參與、專家咨詢和信息支持四方面的密切配合與有機統(tǒng)一。

作為生態(tài)流在金融決策內生態(tài)中的體現(xiàn)，流程是指一個或一系列連續(xù)有規(guī)律的行動，這些行動以確定的方式發(fā)生或執(zhí)行，導致特定結果的實現(xiàn)，它包括輸入資源、活動、活動的相互作用、輸出結果、顧客、價值六個構成要素。金融決策活動是一個提出問題、分析問題、解決問題的運作過程，具體體現(xiàn)為按照“發(fā)現(xiàn)決策問題――確立決策目標――進行決策調研――制定決策方案――選擇最優(yōu)方案――組織監(jiān)督實施”的金融決策流程進行決策活動。

(三)技術層面：技術、信息、知識

金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中的技術、信息和知識，屬于決策方法與技術的范疇，只有充分掌握了科學的決策知識、豐富的決策信息和先進的決策技術，才能為決策活動提供強大的技術支撐，保證決策的科學性、有效性和合理性。在科學知識應用上，現(xiàn)代金融決策活動集成運用金融知識、法律知識、經(jīng)濟知識與人文知識等勢在必行；在方法技術抉擇上，改變傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策方法，采用和實施頭腦風暴法、“決策樹”法、德爾菲法等現(xiàn)代科學方法，運用現(xiàn)代預測技術和網(wǎng)絡信息技術，亦在現(xiàn)代金融決策活動中蔚為普遍。通過發(fā)揮金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中的技術、信息和知識的綜合作用，有助于正確把握決策對象發(fā)展演化規(guī)律，預測和掌握系統(tǒng)內各要素的本質特征、內在聯(lián)系和發(fā)展趨勢，做出定性或定量的決策評估，為優(yōu)化決策提供科學的依據(jù)m。

金融決策內生態(tài)的三個層面對金融決策活動的基本訴求是不同的：種群層面要求活動體現(xiàn)民意訴求(民主化)；制度層面要求活動體現(xiàn)規(guī)則訴求(制度化或法治化)；技術層面則要求活動體現(xiàn)科學訴求(科學化)。惟有體現(xiàn)民意、遵循規(guī)則、方法科學的金融決策活動與行為，才能使三個方面的決策有機統(tǒng)一，進而實現(xiàn)科學化、民主化和法治化的現(xiàn)代金融決策高境界。

四、金融決策內生態(tài)系統(tǒng)及各要素的優(yōu)化效應

要有效發(fā)揮金融決策生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化效應，促進決策生態(tài)核、內生態(tài)與外生態(tài)各關系圈層之間的良性互動和整體優(yōu)化，真正達到金融決策的科學化、民主化和法治化，關鍵在于實現(xiàn)內生態(tài)系統(tǒng)中種群要素、制度要素和技術要素的有機契合和優(yōu)化效應。

1.系統(tǒng)共振優(yōu)化效應(金融決策整體生態(tài)系統(tǒng))。共振一般是指兩個振動頻率相同的物體，當一個發(fā)生振動時，引起另一個物體振動的現(xiàn)象。在金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中，一個要素發(fā)生改變也會引起其他要素的改變。系統(tǒng)的優(yōu)化在于改變某些不足要素和優(yōu)化各要素之間的關系狀態(tài)，集成發(fā)揮正效應要素的作用，控制和減少負效應要素對金融決策目標的負面影響。金融決策內生態(tài)系統(tǒng)的系統(tǒng)共振優(yōu)化效應體現(xiàn)在三

個方面：一是金融決策種群中各利益相關者的利益共振。在金融決策過程中，各利益相關者的利益表達通過利益聚合和利益博弈的方式在系統(tǒng)內產生利益共振，有利于形成體現(xiàn)各方利益訴求的公共政策，進而使金融決策更好地體現(xiàn)民意性。二是金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中種群、制度和技術的三元共振。惟有三者發(fā)生了正效應共振，才能保證種群利益訴求在制度、技術的保障和支撐下實現(xiàn)法治化和科學化的表達。三是內生態(tài)系統(tǒng)與外生態(tài)系統(tǒng)的圈層共振。因金融決策內生態(tài)系統(tǒng)要素優(yōu)化而產生的振動，必然會帶動金融決策原生態(tài)發(fā)生振動，內外生態(tài)系統(tǒng)的共振效應，可以使正確決策的真正價值在金融、經(jīng)濟、社會、文化、自然的協(xié)調發(fā)展中得以體現(xiàn)。

2.民意博弈優(yōu)化效應(內生態(tài)系統(tǒng)中的種群和制度層面)。在現(xiàn)代社會中，大量的社會機構和全體民眾都要參與到政策制定的過程中來，所以，金融產品是金融力量與社會力量相互博弈的結果，只有在各利益主體博弈達到利益均衡的狀態(tài)下所作出的決策，才有助于實現(xiàn)社會的平衡態(tài)。金融決策內生態(tài)系統(tǒng)本身就是一個種群利益根據(jù)博弈規(guī)則相互博奕的系統(tǒng)。博弈優(yōu)化具有兩方面的效應：一方面，可以實現(xiàn)民意表達“規(guī)制”渠道的暢通優(yōu)化效應。金融決策內生態(tài)系統(tǒng)通過構建金融管理部門、社會、網(wǎng)絡(論壇)等各種制度化的“公共通道”，在保證“民意流量”的制度前提下.使各決策種群的利益訴求可以暢通地輸送到?jīng)Q策核心圈。另一方面，可以實現(xiàn)民意聚合方式的博弈優(yōu)化效應?！肮餐ǖ馈笔拱ü駛€體在內的各社會群體都能在金融管理部門決策活動中集聚起來，通過制度化路徑合理有序地表達利益訴求，促使決策者在決策過程中注意平衡各種利益需求，達成一個各方共同接受的結果。

3.群協(xié)同優(yōu)化效應(內生態(tài)系統(tǒng)中的種群和技術層面)。運用生態(tài)學理論方法分析金融決策內生態(tài)系統(tǒng)的問題，不難發(fā)現(xiàn)，諸如資源利用低效的“生態(tài)流”問題，要素關系不協(xié)調的“生態(tài)網(wǎng)”問題，自我調節(jié)能力較弱的“生態(tài)序”問題，仍然困擾著系統(tǒng)自身的優(yōu)化。解決這些問題的基本途徑在于依據(jù)生態(tài)學中協(xié)同進化理論，切實發(fā)揮群協(xié)同決策模式的優(yōu)化效應。具體而言之，即以決策核心圈中的決策者協(xié)同內生態(tài)咨詢輔助種群中的各機構、專家和公眾代表為共同主體，以保證群體充分協(xié)商與溝通為制度規(guī)程，以金融管理為運作平臺，以群(體)決策方法和決策支持系統(tǒng)為核心技術，建立基于決策生態(tài)流(程)的群體協(xié)同決策模式。有效發(fā)揮與利用群協(xié)同優(yōu)化效應，可以加速決策活動中的各種資源、信息、能量利用和交換所形成的人流、物流、信息流等的運轉，能夠平衡流入量與流出量，保證內生態(tài)系統(tǒng)的“血脈”充盈和良性循環(huán)；可以加深金融決策內生態(tài)系統(tǒng)中各種群之間的利益關聯(lián)與利益互動，促進決策生態(tài)因子的網(wǎng)絡化發(fā)展，提高金融決策“生態(tài)網(wǎng)”的自構性和適應性；可以優(yōu)化內生態(tài)系統(tǒng)中各生態(tài)因子的生態(tài)位順序，能夠形成具備自適應、自催化的“競爭序”來保證系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展和優(yōu)化，形成具備自調節(jié)、自抑制的“共生序”保證系統(tǒng)的持續(xù)和穩(wěn)定。

4.流程再造優(yōu)化效應(內生態(tài)系統(tǒng)中的制度和技術層面)。一個生態(tài)系統(tǒng)是否具有活力和張力，關鍵在于“生態(tài)流”的暢通、生態(tài)系統(tǒng)的能量流動和物質循環(huán)(具體體現(xiàn)為生物鏈的穩(wěn)定、生物網(wǎng)的平衡和物質流通管道)的順暢。模擬構建金融決策的內生態(tài)系統(tǒng)，目的在于對生態(tài)系統(tǒng)進行仿生，根據(jù)金融決策的動力來源與制度安排，疏通和優(yōu)化金融決策的“輸入―輸出”機制和公共政策生產的“流水線”，再造金融決策流程。金融決策內生態(tài)中的流程再造優(yōu)化效應主要體現(xiàn)在：金融決策以長期發(fā)展戰(zhàn)略為出發(fā)點，以價值增值流程(使客戶滿意)的再設計為中心，運用生態(tài)系統(tǒng)科學的微觀定位與精細作業(yè)方法，重新組合生態(tài)系統(tǒng)中的要素資源，建立首尾相接、整合連貫的業(yè)務流程，取代以往的各部門相互割裂或封閉的破碎性業(yè)務流程，強調金融決策完成的整合性與連貫流暢。目標是通過重新設計金融決策的流程，使這些流程的增值內容最大化，其他方面的內容最小化，從而獲得績效改善的躍進，增強金融決策內生態(tài)系統(tǒng)的適應彈性和生命活力，形成金融決策的良好生態(tài)環(huán)境，提高決策的科學化、民主化和法治化水平，從而對金融決策外生態(tài)(原生態(tài))產生“正效應”，推動經(jīng)濟、金融、社會、文化、自然等方面的科學發(fā)展與和諧發(fā)展，增進社會公共利益和公眾福祉。

五、完善我國金融生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境的對策

1.建立金融企業(yè)破產和退市機制。一方面要加快金融機構破產法及配套法規(guī)體系的建立與完善，加強執(zhí)行和監(jiān)督力度，建議盡快出臺《破產法》，為資本市場改革和發(fā)展建立必要的制度保障。另一方面要建立和完善破產退市的善后和穩(wěn)定機制，妥善解決破產和退市后有關債務清償、員工安置等問題。如果相關的善后穩(wěn)定機制不健全，會使金融機構破產影響范圍擴廣，處理上困難更大。因此，建立完備的破產、退市的善后與穩(wěn)定機制，對于增強金融生態(tài)的自我調節(jié)功能意義重大。

2.培育金融機構的良性競爭機制。培育金融機構的良性競爭機制，一方面，要規(guī)范金融競爭行為，改變金融機構的市場營銷策略，通過細化市場、錯位競爭防止惡性價格戰(zhàn)重演。另一方面，要進一步加強宏觀調控，完善傳導機制。要強化對貨幣信貸政策傳導機制的研究，必要時要通過有意識的“讓利”，通過利益導向引導各金融機構的經(jīng)營行為，提高金融調控效率。

3.加快股份制改革，為資本市場的外部約束提供足夠的產權支持。明晰和界定產權是建立有效公司治理結構的前提和基礎，但明晰的產權關系并不能自動帶來企業(yè)的有效治理和高效率。實踐表明，一個良好的公司治理結構應該保持商業(yè)銀行產權的多元化，保證商業(yè)銀行有一個合理的資本結構，合理配置和行使企業(yè)控制權，打破原有金融機構的產權結構單一、產權虛置的局面。

4.轉換職能，規(guī)范政府行為。政府以多種身份(監(jiān)管者、融資者、地方和企業(yè)利益的保護者等)和金融業(yè)發(fā)生著復雜的聯(lián)系，在金融生態(tài)環(huán)境中具有重要地位。在過去30年的改革中，政府一直強調“減政放權”、“政企分離”、“轉變政府職能”，但實際上在很長時期內政府支配資源的能力在不斷增強。要從體制上和機制上改善我國的金融生態(tài)環(huán)境，關鍵在于轉換地方政府職能，著重調整政府行為的激勵機制、約束機制和協(xié)調機制。

5.建立良好的社會信用環(huán)境。規(guī)范社會信用秩序，創(chuàng)造良好的信用環(huán)境，維護信用主體的合法權益是金融可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)運行的重要保障。一是要建立良好的信用維護機制，形成銀行、法院、公安、工商、財政、稅務、新聞宣傳等各部門分工合作，共同維護社會信用的局面。二是要加強法律約束，規(guī)范信用秩序，通過建立完善的信用法律體系，切實保障信用主體的合法權益。同時司法部門應進一步強化司法公正，加大對失信行為的打擊力度，特別是要提高案件執(zhí)結率，增強法律的威懾力。三是要建立完善的信用評價和征信體系。加快推進全國統(tǒng)一的企業(yè)和個人信用信息基礎數(shù)據(jù)庫建設，培育企業(yè)資信評級市場，開展信用社區(qū)建設，為強化信用管

理提供保證。

6.建立健全法制保障體系。周小川(2005)認為法律環(huán)境會直接影響金融生態(tài)，在某種程度上從計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉軌過程中的基本問題是“財務軟約束”，它是否依然會繼續(xù)存在，在很大程度上要靠法制的轉變和完善。從我國目前情況看，當前要理順的法律關系有：(1)以完善金融產權為核心，改善金融主體法律制度，促進現(xiàn)代金融企業(yè)的形成和發(fā)展。(2)以強化信用管理為中心，完善金融業(yè)務的法律規(guī)范，為金融生態(tài)生存和發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。(3)以提高市場效率為重點，完善金融監(jiān)管法律制度，促進金融生態(tài)平衡和優(yōu)化。(4)以優(yōu)化金融環(huán)境為目標，推動相關法律制度調整和完善，建立和諧金融生態(tài)環(huán)境”。

7.建立規(guī)范的中介服務體系。金融可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)的運行需要規(guī)范的中介服務體系，因而必須提升中介機構的專業(yè)化服務水平和誠信水平。一是加強對中介評估機構的管理。由有關部門牽頭建立涉及金融活動的中介評估機構的業(yè)務監(jiān)測體系，規(guī)范中介評估市場，規(guī)范有關當事人的金融行為。二是從政策上鼓勵和扶持與金融業(yè)密切相關的一系列專業(yè)化中介機構的發(fā)展。三是積極引進國內外資信等級高的大型中介服務機構，促進提高中介服務水平。

統(tǒng)計學決策分析范文第2篇

中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院成立于1998年12月，由中科院數(shù)學研究所、應用數(shù)學研究所、系統(tǒng)科學研究所和計算數(shù)學與科學工程計算研究所等四個研究所整合而成。研究院是一個綜合性的國立學術研究機構，研究領域覆蓋了數(shù)學與系統(tǒng)科學的主要方向。 數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院是中國科學院的一個博士生重點培養(yǎng)基地，是首批國家批準的博士后流動站之一。全院共有12個博士點（二級學科）分布在數(shù)學、系統(tǒng)科學、統(tǒng)計學、計算機科學與技術、管理科學與工程五個一級學科中，可以在此范圍內招收和培養(yǎng)碩士研究生與博士研究生。在2006年全國學科評估中，我院數(shù)學學科的整體評估得分為本學科的分數(shù)。 2014年我院預計招收100名博士研究生（包括直博生和碩轉博生）。各科復習參考書、報名方式、考試時間等信息可在網(wǎng)上"研究生培養(yǎng)"中查詢，網(wǎng)址為：amss.cas.cn。研究生部郵箱：yjsb@amss.ac.cn（注：我院只有秋季一次招生，3月份入學考試）

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學科、專業(yè)名稱（代碼）研究方向

指導教師

預計招生人數(shù)

考試科目

備注

070101 基礎數(shù)學

 

100

 

 

01 代數(shù)幾何

孫笑濤

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎③3050代數(shù)幾何

只招碩轉博生

02 代數(shù)幾何

付保華

同上

只招碩轉博生

03 代數(shù)幾何

鄭維喆

同上

 

04 代數(shù)群與量子群

席南華

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎③3392李代數(shù)

 

05 李代數(shù)和應用偏微分方程

徐曉平

同上

只招碩轉博生

06 數(shù)論

王崧

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎③3576數(shù)論

 

07 數(shù)論

田野

同上

只招碩轉博生

08 數(shù)論與代數(shù)幾何

田一超

同上

只招碩轉博生

09 代數(shù)拓撲、代數(shù)幾何

段海豹

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎③3051代數(shù)拓撲

只招碩轉博生

10 同倫論、流形的拓撲

潘建中

同上

只招碩轉博生

11 代數(shù)表示

韓陽

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎③3049代數(shù)表示論

 

12 哈密爾頓系統(tǒng)

尚在久

①1001英語一②2381微分幾何③3108動力系統(tǒng)

只招碩轉博生

13 動力系統(tǒng)、大范圍分析、大范圍神經(jīng)動力學

岳澄波

①1001英語一②2381微分幾何③3108動力系統(tǒng)或3763系統(tǒng)與控制理論

 

14 幾何分析

李嘉禹

①1001英語一②2381微分幾何③3433偏微分方程（乙）

只招碩轉博生

15 幾何分析

王友德

同上

只招碩轉博生

16 微分方程及幾何分析

吉敏

同上

只招碩轉博生

17 微分幾何、數(shù)學物理

張曉

①1001英語一②2381微分幾何③3578數(shù)學物理

只招碩轉博生

18 值分布論與復動力系統(tǒng)

楊樂

①1001英語一②2385實分析與復分析③3146復動力系統(tǒng)與值分布論

 

19 復分析、復動力系統(tǒng)

王躍飛

同上

 

20 復分析、復動力系統(tǒng)

崔貴珍

同上

 

21 動力系統(tǒng)

劉勁松

①1001英語一②2385實分析與復分析③3108動力系統(tǒng)

 

22 Circle packing

賀正需

同上

 

23 數(shù)論

馮紹繼

①1001英語一②2385實分析與復分析③3576數(shù)論

 

24 多復變與復幾何

周向宇

①1001英語一②2377代數(shù)學基礎或2381微分幾何或2385實分析與復分析③3117多復變與復幾何

 

25 非線性偏微分方程、微局部分析

張平

①1001英語一②2385實分析與復分析③3433偏微分方程（乙）

 

26 幾何分析與偏微分方程

張立群

同上

只招碩轉博生

27 泛函分析和解析數(shù)論

葛力明

①1001英語一②2387泛函分析（甲）③3576數(shù)論或3640算子代數(shù)

 

28 臨界點理論與非線性變分問題

丁彥恒

①1001英語一②2387泛函分析（甲）③3127非線性泛函分析

 

29 非線性泛函分析

張志濤

同上

 

30 幾何計算與不變量

李洪波

①1001英語一②2697近世代數(shù)③3143符號計算或3794現(xiàn)代微分幾何

 

070102 計算數(shù)學

 

 

01 有限元方法理論及應用

石鐘慈

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3894有限元方法

只招碩轉博生

02 多尺度分析方法及其應用、工程計算與工程軟件技術

崔俊芝

同上

只招碩轉博生

03 并行算法

張林波

同上

只招碩轉博生

04 有限元方法、電磁與地球物理計算

陳志明

同上

只招碩轉博生

05 偏微分方程數(shù)值解

周愛輝

同上

只招碩轉博生

06 微分方程數(shù)值解

嚴寧寧

同上

只招碩轉博生

07 多尺度模型與算法

曹禮群

同上

只招碩轉博生

08 有限元方法理論與應用

許學軍

同上

 

09 區(qū)域分解并行算法

胡齊芽

同上

 

10 有限元高效算法

林群

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3584數(shù)值方法基礎

 

11 線性與非線性數(shù)值代數(shù)、并行計算及其應用

白中治

同上

 

12 計算幾何理論與方法

徐國良

同上

只招碩轉博生

13 可積系統(tǒng)與數(shù)值算法

胡星標

同上

只招碩轉博生

14 多尺度模型與計算、有限元方法

明平兵

同上

只招碩轉博生

15 生物計算與模擬

盧本卓

同上

 

16 波場模擬與反問題的數(shù)值方法

張文生

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3584數(shù)值方法基礎或3894有限元方法

 

17 電磁場計算

鄭偉英

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3584數(shù)值方法基礎或3892有限差分方法

 

18 化計算方法、計算生物

袁亞湘

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3985化方法

只招碩轉博或直博生

19 化計算方法與理論

戴彧虹

同上

只招碩轉博生

20 動力系統(tǒng)幾何算法

尚在久

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3109動力系統(tǒng)幾何算法

只招碩轉博生

21 動力系統(tǒng)保結構算法理論與應用

洪佳林

同上

 

22 哈密爾頓系統(tǒng)的辛幾何算法

唐貽發(fā)

同上

 

23 計算流體力學

袁禮

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3892有限差分方法

 

070103 概率論與數(shù)理統(tǒng)計

 

 

01 隨機分析及其應用、隨機復雜網(wǎng)絡與隨機圖

馬志明

①1001英語一②2685高等概率論③3641隨機分析（隨機過程）

 

02 無窮維隨機分析及其應用

鞏馥洲

同上

 

03 隨機分析

吳黎明

同上

 

04 隨機分析與隨機微分幾何

李向東

同上

 

05 隨機分析及隨機微分方程

董昭

同上

 

06 概率論與量子信息

駱順龍

同上

 

07 金融數(shù)學與經(jīng)濟數(shù)學

夏建明

同上

 

08 金融數(shù)學、概率統(tǒng)計、投資組合

程兵

①1001英語一②2686數(shù)理統(tǒng)計③3348金融數(shù)學

 

09 數(shù)理統(tǒng)計、工業(yè)統(tǒng)計

于丹

①1001英語一②2686數(shù)理統(tǒng)計③3148概率論

與吳建福聯(lián)合招生

10 生存分析、復雜數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷及其應用

王啟華

同上

 

11 抽樣調查和統(tǒng)計決策

鄒國華

同上

 

12 生物統(tǒng)計與工業(yè)統(tǒng)計

石堅

同上

只招碩轉博生

13 生物與醫(yī)學統(tǒng)計、數(shù)理統(tǒng)計及其應用

孫六全

同上

 

14 計算分子與系統(tǒng)生物學、基因組學

李雷

同上

 

070104 應用數(shù)學

 

 

01 偏微分方程

丁夏畦

①1001英語一②2696偏微分方程（甲）③3123泛函分析（乙）

 

02 偏微分方程

曹道民

同上

 

03 偏微分方程

黃飛敏

同上

 

04 偏微分方程

李競

同上

 

05 偏微分方程反問題及其應用、機器學習與模式識別

張波

①1001英語一②2696偏微分方程（甲）③3585數(shù)值分析

只招碩轉博生

06 數(shù)學機械化

吳文俊

①1001英語一②2697近世代數(shù)③3143符號計算

 

07 計算代數(shù)幾何

高小山

同上

只招碩轉博生

08 符號計算

李子明

同上

只招碩轉博生

09 符號和數(shù)值混合計算

支麗紅

同上

只招碩轉博生

10 符號計算

王定康

同上

 

11 密碼學

鄧映蒲

同上

 

12 組合、代數(shù)、離散分析

黃民強

同上

與鄧映蒲聯(lián)合招生

13 糾錯碼理論、計算機代數(shù)

劉卓軍

同上

 

14 優(yōu)化理論與應用、凸分析

袁亞湘

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3985化方法

只招碩轉博或直博生

15 概周期微分方程及其應用

洪佳林

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3579數(shù)學物理方程

 

16 孤立子、可積系

胡星標

同上

只招碩轉博生

17 分數(shù)階微分方程數(shù)值分析及其應用

唐貽發(fā)

同上

 

18 復雜非線性波、數(shù)學物理

閆振亞

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3143符號計算或3579數(shù)學物理方程

 

19 動力系統(tǒng)與微分方程

鄭作環(huán)

①1001英語一②2387泛函分析（甲）③3013常微分方程

 

20 數(shù)學物理

劉潤球

①1001英語一②2381微分幾何③3393李群和李代數(shù)或3578數(shù)學物理

 

21 數(shù)學物理

丁祥茂

①1001英語一②2381微分幾何③3393李群和李代數(shù)

 

070105 運籌學與控制論

 

 

01 系統(tǒng)辨識、控制與遞推估計

陳翰馥

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3133分析概率論

 

02 隨機系統(tǒng)的建模與控制

張紀峰

同上

 

03 隨機系統(tǒng)的建模與控制

方海濤

同上

 

04 控制科學

郭雷

①1001英語一②2685高等概率論③3797線性系統(tǒng)

 

05 非線性分布參數(shù)系統(tǒng)控制理論

姚鵬飛

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3122泛函分析（丙）或3797線性系統(tǒng)

 

06 無窮維系統(tǒng)控制理論與應用

郭寶珠

同上

 

07 網(wǎng)絡分析與控制、非線性系統(tǒng)與控制

洪奕光

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3133分析概率論或3762系統(tǒng)與方程

 

08 非線性系統(tǒng)與控制、開放量子系統(tǒng)

席在榮

同上

 

09 系統(tǒng)與控制

黃一

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3762系統(tǒng)與方程

只招碩轉博生

10 運籌學

戴彧虹

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3985化方法

 

11 管理運籌學、優(yōu)化與決策

崔晉川

同上

 

12 應用概率與排隊論

張漢勤

①1001英語一②2721運籌學基礎③3868應用隨機過程

只招碩轉博生

13 軟件可靠性理論與分析、馬氏決策與供應鏈管理

劉克

同上

 

14 圖論及其應用

閆桂英

①1001英語一②2721運籌學基礎③3677圖論與組合優(yōu)化

 

15 運籌學、組合優(yōu)化

胡旭東

同上

只招碩轉博生

071101 系統(tǒng)理論

 

 

01 隨機復雜網(wǎng)絡

鞏馥洲

①1001英語一②2685高等概率論③3641隨機分析（隨機過程）

 

02 軟件可靠性理論與分析

董昭

同上

 

03 復雜系統(tǒng)

郭雷

①1001英語一②2685高等概率論③3797線性系統(tǒng)

 

04 不確定系統(tǒng)的建模與控制

張紀峰

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3133分析概率論

 

05 系統(tǒng)生物學

方海濤

同上

 

06 量子信息與控制

席在榮

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3133分析概率論或3762系統(tǒng)與方程

 

07 復雜系統(tǒng)、網(wǎng)絡優(yōu)化與決策

洪奕光

同上

 

08 復雜系統(tǒng)與復雜網(wǎng)絡、系統(tǒng)生物學

呂金虎

同上

 

09 混合動態(tài)系統(tǒng)

孫振東

①1001英語一②2421分析與代數(shù)③3797線性系統(tǒng)

 

071400 統(tǒng)計學

 

 

01 應用概率與精算

馬志明

①1001英語一②2685高等概率論③3641隨機分析（隨機過程）

 

02 生存分析、復雜數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷及其應用

王啟華

①1001英語一②2686數(shù)理統(tǒng)計③3148概率論

 

03 生物分析、生存分析

周勇

同上

 

04 生物與醫(yī)學統(tǒng)計、數(shù)理統(tǒng)計及其應用

孫六全

同上

 

05 計算分子與系統(tǒng)生物學、基因組學

李雷

同上

 

06 非參數(shù)統(tǒng)計、金融統(tǒng)計

陳敏

同上

 

07 抽樣調查和統(tǒng)計決策

鄒國華

同上

 

08 工業(yè)統(tǒng)計

于丹

同上

 

09 數(shù)理統(tǒng)計、工業(yè)統(tǒng)計

于丹

同上

與吳建福聯(lián)合招生

10 生物統(tǒng)計與工業(yè)統(tǒng)計

石堅

同上

只招碩轉博生

081202 計算機軟件與理論

 

 

01 理論計算機科學與量子信息處理

駱順龍

①1001英語一②2854計算機科學基礎③3815信息論

 

02 理論計算機科學與量子信息處理

胡旭東

①1001英語一②2854計算機科學基礎③3355近似算法

 

03 基于知識的軟件工程 、人工智能理論和技術、理論計算機科學與量子信息處理

陸汝鈐

①1001英語一②2856軟件工程③3462人工智能

 

04 人工智能理論和技術

張松懋

①1001英語一②2854計算機科學基礎③3462人工智能

 

05 網(wǎng)絡化軟件工程

呂金虎

同上

 

081203 計算機應用技術

 

 

01 數(shù)字化設計制造

高小山

①1001英語一②2854計算機科學基礎③3143符號計算

 

02 符號計算與智能信息處理

李洪波

同上

 

03 可信計算理論和算法

支麗紅

同上

 

04 信息安全與密碼學

鄧映蒲

同上

 

05 決策支持系統(tǒng)與智能系統(tǒng)

唐錫晉

①1001英語一②2854計算機科學基礎③3462人工智能

 

06 決策支持系統(tǒng)與智能系統(tǒng)

徐山鷹

同上

 

120100 管理科學與工程

 

 

01 質量管理、知識管理

劉源張

①1001英語一②2398決策分析③3210管理信息系統(tǒng)

 

02 決策支持系統(tǒng)

徐山鷹

同上

 

03 綜合集成、知識管理、意見挖掘

唐錫晉

同上

 

04 投資決策分析、風險管理、金融預測

汪壽陽

①1001英語一②2398決策分析③3150概率統(tǒng)計或3210管理信息系統(tǒng)或3577數(shù)學規(guī)劃

 

05 金融風險管理

楊曉光

①1001英語一②2398決策分析③3150概率統(tǒng)計

 

06 管理決策分析與產業(yè)政策

劉卓軍

①1001英語一②2398決策分析③3210管理信息系統(tǒng)或3577數(shù)學規(guī)劃

 

07 金融統(tǒng)計與風險管理

陳敏

①1001英語一②2398決策分析③3348金融數(shù)學

 

08 金融工程與風險管理

程兵

同上

 

09 金融統(tǒng)計與風險管理

周勇

①1001英語一②2397經(jīng)濟學③3348金融數(shù)學

 

10 投入產出技術與經(jīng)濟預測、全球價值鏈

楊翠紅

①1001英語一②2397經(jīng)濟學③3575數(shù)量經(jīng)濟學

 

11 數(shù)量經(jīng)濟學與投入產出技術

陳錫康

同上

與楊翠紅聯(lián)合招生

1201J4 經(jīng)濟計算與模擬

 

 

01 經(jīng)濟模擬與仿真

汪壽陽

①1001英語一②2398決策分析③3150概率統(tǒng)計或3210管理信息系統(tǒng)或3577數(shù)學規(guī)劃

 

02 經(jīng)濟計算與模擬

楊曉光

①1001英語一②2398決策分析③3150概率統(tǒng)計

 

03 宏觀經(jīng)濟數(shù)量分析與預測

楊翠紅

①1001英語一②2397經(jīng)濟學③3210管理信息系統(tǒng)或3575數(shù)量經(jīng)濟學

 

1201Z1 管理運籌學

 

 

01 管理運籌學

崔晉川

①1001英語一②2721運籌學基礎③3129非線性規(guī)劃

 

02 質量科學

于丹

①1001英語一②2721運籌學基礎③3150概率統(tǒng)計

 

03 管理科學的決策方法

劉克

統(tǒng)計學決策分析范文第3篇

（一）醫(yī)院加強財務分析的意義

醫(yī)院加強財務分析具有如下意義：能夠為醫(yī)院管理的管理評價提供依據(jù)，并且促進醫(yī)院對計劃和預算的完成；加強財務分析對于改善醫(yī)院的經(jīng)營管理和提高綜合效益有著十分重要的作用；有利于經(jīng)營者做出科學正確的決策；通過財務分析活動，可以讓決策者對醫(yī)院的財務運轉情況進行了解，從而掌握經(jīng)濟決策與客觀經(jīng)濟規(guī)律的相符程度，最終使得他們做出決策科學合理；加強財務分析活動是提供醫(yī)院財務管理水平的重要措施；加強財務分析，可以使得醫(yī)院經(jīng)營決策者更加客觀地對理財經(jīng)驗進行總結，讓他們從中發(fā)現(xiàn)財務管理中的潛在問題和發(fā)展趨勢，通過對財務活動的規(guī)律的認識，來對財務管理工作進行改進，不斷提高醫(yī)院財務管理水平。

（二）加強醫(yī)院經(jīng)營決策的意義所在

在經(jīng)營管理學中認為“管理的中心是經(jīng)營，經(jīng)營的重心是決策”。從中可以看出經(jīng)營管理的重要性。經(jīng)營決策分析指的是利用科學有效的方法，從若干方案中經(jīng)過科學地分析判斷，最終選出一個合理、可行的方案。決策分析的意義就在于從眾多的方案中選出一個合理可行的方案，以此來達到未來的行動目標。決策分析的最終目的就是將決策目標變?yōu)樾袆拥年P鍵。如果決策分析不合理甚至是錯誤的，那么就極有可能使得正確的決策目標不能實現(xiàn)。由此可見，醫(yī)院經(jīng)營管理的基礎和核心就是科學合理的決策?？茖W合理的決策對于醫(yī)院充分的發(fā)揮社會功能，并取得良好的醫(yī)療服務效果，從而提高醫(yī)院的社會效益和經(jīng)濟效益有著十分重要的意義。經(jīng)營決策分析的基本內涵主要有四點，他們分別是：（1）預測未來；（2）多方案選優(yōu)；（3）以決策為動力形成經(jīng)營活動的循環(huán)動態(tài)過程；（4）必須付諸行動。

二、加強醫(yī)院財務分析與經(jīng)營決策的對策和方法

（一）醫(yī)院管理者要必須要轉變傳統(tǒng)觀念，對財務分析和經(jīng)營決策給予高度重視

要讓財務分析與經(jīng)營決策這兩者在醫(yī)院管理中發(fā)揮重要的作用，醫(yī)院管理者就必須要給予高度重視。這是做好財務分析核經(jīng)營決策的前提條件。要讓財務管理工作滲透到醫(yī)院管理的各個方面，就必須要得到醫(yī)院管理者的大力支持，只有這樣才能夠讓醫(yī)院的各個職能部門都配合好醫(yī)院的財務部門做好財務分析工作，而也只有這樣醫(yī)院財務部門才能夠得到醫(yī)院其他職能部門的支持與配合，從而得到各種財務分析所需要的資料。經(jīng)營決策也是如此，各種決策與政策出臺后，肯定會具體到醫(yī)院的各個職能部門，而經(jīng)營決策過程中所需要的各種資料也需要各個職能部門提供。如何不能夠得到醫(yī)院各個職能部門的支持，那么經(jīng)營決策就只能夠是空架子，空口號，也不可能做出正確的決策。這樣經(jīng)營決策有如何能夠指引醫(yī)院前進，又如何發(fā)揮其應有的作用。因此要做好經(jīng)營決策工作也必須要得到醫(yī)院領導的高度重視。

（二）醫(yī)院的財務分析者與經(jīng)營決策者需要提高自身的素質

醫(yī)院想要做好財務分析工作，就必須要有相應的高素質的財務人員，對于財務分析者，不能夠僅僅只掌握財務核算、財務管理和會計理論等相關知識，還必須對統(tǒng)計學、成本核算等相關知識進行了解，甚至是掌握。此外，他們還必須對本單位的具體情況熟悉，不能是那種只看紙面文章的，而是真正的清楚醫(yī)院的實際情況。這樣這樣才能夠有能力做好醫(yī)院的財務分析工作。同時，還必須要提高財務人員的思想素質，只有他們將醫(yī)院財務分析工作從思想上提到了一個更高的層次，他們才能夠更好的做好財務分析工作。醫(yī)院的經(jīng)營決策者大都是從技術上提拔而來的，他們對與本行業(yè)的技術規(guī)范等知識和信息可以說是了如指掌。但是他們中很少有人具有相應的經(jīng)營決策管理知識。雖然其中很多人都在后來拿到的相應的管理學位，但不代表他們真正的具有管理能力。為此，必須要提高現(xiàn)有的經(jīng)營管理者的分析決策能力，同時還應該積極的引進有能力的經(jīng)營決策者。只有這樣才能夠保證各種決策的科學性、正確性。

（三）明確財務分析對經(jīng)營決策的影響

總的來說，財務分析最終就是為醫(yī)院的經(jīng)營決策來服務的，而經(jīng)營決策則可以為財務分析指明方向。財務分析對經(jīng)營決策的影響有以下一些方面。財務分析可以幫助經(jīng)營決策者了解醫(yī)院的實際經(jīng)營狀況。通過財務分析，醫(yī)院的經(jīng)營決策者既可以知道醫(yī)院目前經(jīng)營的客觀狀態(tài)，也可以通過分析獲知當前經(jīng)營過程中存在的不足之處和經(jīng)營不善的具體關鍵所在。從而能及時的采取有效的改善措施。通過財務分析可以幫助經(jīng)營決策者對醫(yī)院的市場競爭力做出正確的判斷。只有對醫(yī)院的市場競爭力有了正確的認識，才能夠做出正確的決策，為醫(yī)院樹立正確的發(fā)展目標，從而讓醫(yī)院少走彎路，提高醫(yī)院的競爭能力。

三、結語

統(tǒng)計學決策分析范文第4篇

（白城師范學院計算機科學學院，吉林白城137000）

【摘要】關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘是作為三種獨立的信息技術出現(xiàn)的，是數(shù)據(jù)庫研究、開發(fā)和應用最活躍的分支之一，通過對三種技術的內在聯(lián)系性和互補性分析，從而更好的使用數(shù)據(jù)庫技術處理各種信息需求，建立更加完善的數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)或新的決策系統(tǒng)。

關鍵詞 關系數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘；關

0引言

關系數(shù)據(jù)庫是20世紀70年代初提出來，經(jīng)過數(shù)據(jù)庫專家?guī)资甑呐?，理論和實踐都取得了顯著成果，標志著數(shù)據(jù)庫技術的日益成熟。但它仍然難以實現(xiàn)對關系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的分析，不能很好地支持決策，因此在80年代，產生了數(shù)據(jù)倉庫的思想，90年代，數(shù)據(jù)倉庫的基本原理、架構形式和使用原則都已確定。主要技術包括對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問、網(wǎng)絡、C/S結構和圖形界面，一些大公司已經(jīng)開始構建數(shù)據(jù)倉庫。針對數(shù)據(jù)倉庫中迅速增長的海量數(shù)據(jù)的收集、存放，用人力已經(jīng)不能解決，那么數(shù)據(jù)倉庫中有用的知識的提取就需要數(shù)據(jù)挖掘來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學子領域“試探性數(shù)據(jù)分析”及人工智能子領域“知識發(fā)現(xiàn)”和機器學有關，是一門綜合性的技術學科。了解關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘三者之間的區(qū)別與聯(lián)系，使之更好的使用這3種技術，處理各種信息需求是非常必要和重要的。

1關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘之間的關系

1.1關系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫之間的聯(lián)系與區(qū)別

關系數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的設計；關系數(shù)據(jù)庫存儲在線事務數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫通常存儲歷史數(shù)據(jù)，關系數(shù)據(jù)庫的設計將盡量避免冗余，但數(shù)據(jù)倉庫是傾向于引入冗余；關系數(shù)據(jù)庫設計用于捕獲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫設計用于分析數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫面向以事務處理為主的系統(tǒng)應用，所以它無法滿足決策支持系統(tǒng)的分析要求。事務處理和分析處理有非常不同的性質，他們有不同的需求數(shù)據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘之間的聯(lián)系與區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，找到數(shù)據(jù)的潛在模式進行預測，它可以對數(shù)據(jù)進行復雜處理。大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)挖掘是讓數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫中。從數(shù)據(jù)倉庫中直接得到進行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)有許多優(yōu)點，因為數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的清理和數(shù)據(jù)挖掘中幾乎是相同的，如果數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中已被清除，數(shù)據(jù)挖掘中不再被清除，并且數(shù)據(jù)不一致也得到了解決。數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的先期步驟，通過數(shù)據(jù)倉庫的構建，提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率和能力，保證了數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)的寬廣性和完整性。

1.3關系數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘之間的聯(lián)系與區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源不一定是數(shù)據(jù)倉庫。也可以是一個關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，但要事先進行數(shù)據(jù)預處理，才能用于數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘的關鍵步驟，并且是數(shù)據(jù)挖掘過程中的主要工作部分。因此，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘沒有必然的聯(lián)系，有些人簡單地認為，數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的準備，這種理解是不全面的，也可以使用關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。

2三種技術的應用

2.1應用價值

2.1.1關系數(shù)據(jù)庫

關系數(shù)據(jù)庫的主要價值體現(xiàn)在事務處理。關系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)滲透到各行各業(yè)的日常事務，該事務管理離不開關系數(shù)據(jù)庫的應用系統(tǒng)，這是對傳統(tǒng)事務管理的一個重大突破，是社會甚至家庭不可或缺的工具，它對社會的應用價值是100%。

2.1.2數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫的主要價值體現(xiàn)在為決策分析提供數(shù)據(jù)源。一方面，在一個事務中，用戶要求高效的訪問系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，操作時間應該短。在一個決策分析中，決策問題的一些請求可能會導致系統(tǒng)的操作，解決這一問題的決策分析需要遍歷大多數(shù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，這對一般日常事務處理系統(tǒng)是困難的，所以操作數(shù)據(jù)和決策分析數(shù)據(jù)應該分開。另一方面，決策數(shù)據(jù)需求問題。在決策分析時，由于不同的應用系統(tǒng)中，實體、字段存在數(shù)據(jù)類型、名稱和格式的不符，需要在集成時進行轉換，這個轉換必須在決策之前完成；一些決策數(shù)據(jù)需要動態(tài)更新，需要經(jīng)常進行匯總和總結，這些需求用事務處理系統(tǒng)解決比較繁瑣。三是數(shù)據(jù)的操作模式問題。決策分析人員要以專業(yè)用戶身份，使用各種工具以各種形式來操作數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)操作的結果以商業(yè)智能的方式表達出來。事務處理系統(tǒng)不能滿足這一要求，只有數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)能夠滿足數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)環(huán)境的要求，所以使用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)省去了對數(shù)據(jù)預處理的步驟。

2.1.3數(shù)據(jù)挖掘

面對日益激烈的市場競爭，客戶對迅速應答各種業(yè)務問題的能力要求越來越高，對過量數(shù)據(jù)的及時處理要求越來越高，帶來的挑戰(zhàn)一方面大規(guī)模、復雜數(shù)據(jù)系統(tǒng)讓用戶感覺漫無頭緒，無法開始；另一方面，這些大量數(shù)據(jù)背后隱藏很多有意義的有價值的決策信息。如計算機界都熟知的“啤酒與尿布”的故事，就是零售業(yè)巨頭“沃爾瑪”從大量銷售數(shù)據(jù)中分析出來的規(guī)律：美國的男士在下班要去超市買嬰兒尿布，同時他們還會買啤酒?！拔譅柆敗本桶堰@兩種“毫不相干”的商品擺放在靠近的貨架上，并且還擺放一些下灑小菜，使這些商品銷量大增。所以應用數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，具有具體的指導意義。

2.2應用領域

2.2.1關系數(shù)據(jù)庫

關系數(shù)據(jù)庫應用領域非常廣泛，如：證券行業(yè)、醫(yī)院、銀行、銷售部門、公司或企業(yè)，以及政府、國防工業(yè)，科學和技術發(fā)展領域等等，這些領域都需要使用數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)。例如:人事管理系統(tǒng)、工資管理系統(tǒng)，xxx部門信息管理系統(tǒng)，手機話費管理系統(tǒng)等，都需要關系數(shù)據(jù)庫作為后臺提供數(shù)據(jù)源。

2.2.2數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫應用領域主要有兩個方面：一是全局應用。因為數(shù)據(jù)倉庫獲得來自多方面的數(shù)據(jù)，所以在把數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)倉庫輸入時，要進行轉換、計算和綜合等集成處理。通過處理把來自不同地方的數(shù)據(jù)源轉換成統(tǒng)一的格式，以促進全局應用。二是復雜系統(tǒng)。信息處理的要求越來越復雜，除了數(shù)據(jù)處理操作，如添加、刪除、修改、和統(tǒng)計匯總，高級管理層也希望對歷史的和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進行各種復雜性分析，以支持決策。數(shù)據(jù)倉庫中就是存儲了舊的歷史數(shù)據(jù)，方便復雜分析、應用，為高層決策服務。

2.2.3數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘的應用領域主要表現(xiàn)在特定應用問題和應用背景。數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)應用于各行各業(yè)，如電信，保險，交通，學校、銀行、超級市場等。例如：數(shù)據(jù)挖掘技術應用在大學。高校擴招，學生增加到幾萬人，但是學生的學習積極性不高，成績不好，因此引入數(shù)據(jù)挖掘技術找出影響學生學習積極性和學習成績的原因，制定措施，提高教育和教學質量。分析的數(shù)據(jù)源是考試成績和成績之外的影響因素，分析的方法是采用關聯(lián)規(guī)則、模型庫、去“噪”處理、粗糙集等進行數(shù)據(jù)挖掘，得出的結論是：傳統(tǒng)的學習方法不能完全滿足需要，改進教學方法和教學模式，從而調動學生學習的積極性，提高教學質量。

3關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的融合

日常事務處理需要關系數(shù)據(jù)庫，構建分析處理（下轉第318頁）（上接第59頁）環(huán)境需要數(shù)據(jù)倉庫，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)之間的潛在的關聯(lián)需要數(shù)據(jù)挖掘。他們之間是相互聯(lián)系又有區(qū)別的，不能互相取代的，又需要相互融合。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)并不是最新的，專有的，而是來源于其他關系數(shù)據(jù)庫，它是建立在一個更全面和完善的信息應用的基礎上，用于支持高層決策分析的數(shù)據(jù)基地。數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫新技術，到目前為止，數(shù)據(jù)倉庫仍用關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是從大量存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中發(fā)現(xiàn)有趣知識的過程。只有這三個數(shù)據(jù)庫技術互相融合，取長補短，各盡其責，才能更好的為廣大用戶所使用，為社會各個領域所應用。

參考文獻

［1］華冠萍.數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘及OLAP之兩兩關系[J].福建電腦,2007,8.

［2］牛承珍.馬季蘭.淺談數(shù)據(jù)挖掘應用[J].山西科,2008.5.20.

統(tǒng)計學決策分析范文第5篇

關鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；物流；OLAP

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）09-2042-02

隨著我國經(jīng)濟和電子商務的飛速發(fā)展，物流行業(yè)越來越突顯出其經(jīng)濟動脈的作用，成為影響經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。物流業(yè)發(fā)展的初期，對企業(yè)規(guī)模和管理水平的要求不高，較低的門檻使得眾多的企業(yè)進入物流行業(yè)，這些企業(yè)大多規(guī)模較小，業(yè)務領域較為單一，并且大多數(shù)業(yè)務僅限于低端的運輸服務，大量的成本消耗在基礎環(huán)節(jié)，整個行業(yè)效率不高。這種傳統(tǒng)的物流系統(tǒng)雖然累計了大量數(shù)據(jù)，但沒有統(tǒng)一、優(yōu)質、高效的數(shù)據(jù)分析作為決策分析的基礎，單一的常規(guī)數(shù)據(jù)庫技術遠遠滿足不了海量和多源的數(shù)據(jù)融合、集成、交互和信息提取，成為限制現(xiàn)代物流系統(tǒng)發(fā)展的瓶頸。

為了解決業(yè)務數(shù)據(jù)量的不斷增加導致傳統(tǒng)物流決策支持系統(tǒng)很難滿足企業(yè)要求的問題，越來越多的業(yè)內人員提出將數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術引入物流系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫是信息管理和分析應用的有效平臺，可以有效地為分析決策支持系統(tǒng)服務，提高系統(tǒng)的分析效率并增強處理復雜查詢的能力。

1 數(shù)據(jù)倉庫技術

1.1 數(shù)據(jù)倉庫基本特點

數(shù)據(jù)倉庫技術是近幾年適應數(shù)據(jù)處理需求而發(fā)展的新技術，它用新的方法將不同格式、不同部門和不同平臺的數(shù)據(jù)進行及時的集成，當不同的軟件信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，它也會隨著更新。數(shù)據(jù)倉庫處理的主要對象是大量集成的、穩(wěn)定的和隨時間變化的數(shù)據(jù)，通過處理為決策支持系統(tǒng)提供更為有效的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不是大量數(shù)據(jù)結果的堆積，而是按決策主題重新組織的，通過對大量分散數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、集成和綜合管理，為決策分析提供統(tǒng)一、高效、高質的數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要來源于現(xiàn)有的多個同構或異構的數(shù)據(jù)庫，集成后又按照主題進行重組。

數(shù)據(jù)倉庫的結構框架通?？煞譃閿?shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)集市、OLAP服務器、工具等部分，其基本結構如圖1。

1.2 OLAP （聯(lián)機分析處理服務器）

OLAP是數(shù)據(jù)倉庫技術的重要部分，主要功能是分析管理數(shù)據(jù)模型，是一個功能強大的多維數(shù)據(jù)分析引擎，通過對多維建模后的數(shù)據(jù)進行旋轉、切片、切塊、透視等操作分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)多角度、多側面的傳遞給用戶，使其能更深入和準確的獲得包含在數(shù)據(jù)中的有效信息。系統(tǒng)通過OLAP服務器連接數(shù)據(jù)倉庫和客戶端，從數(shù)據(jù)倉庫抽取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行有效的集成，按多維模型重新組織，通過多角度，多層次的分析和發(fā)現(xiàn)，為決策系統(tǒng)提供所需要的有效數(shù)據(jù)。通過OLAP，企業(yè)管理人員能夠獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。

2 系統(tǒng)框架

2.1 基于數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結構

建立數(shù)據(jù)倉庫，首先需要對行業(yè)內具體企業(yè)的業(yè)務要求和業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析，做出正確的需求分析，構建基于數(shù)據(jù)倉庫的物流系統(tǒng)，使之能適應行業(yè)需要，提高決策分析能力。在分析了企業(yè)需求和行業(yè)需求后，我們可以構建一個基于數(shù)據(jù)倉庫的并適用于行業(yè)的物流系統(tǒng)，系統(tǒng)由原始數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫模塊、數(shù)據(jù)挖掘工具、知識發(fā)現(xiàn)模塊、OLAP服務器和人機交互模塊組成。數(shù)據(jù)倉庫按不同主題以多維模型的方式重新組織數(shù)據(jù)，并為每個模型建立數(shù)據(jù)集市，這些數(shù)據(jù)集市為后面的數(shù)據(jù)挖掘模塊和OLAP服務器提供了信息更為有效的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)挖掘工具用于完成多維數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)開采，并完成實際決策問題中的各種查詢?；跀?shù)據(jù)倉庫的物流系統(tǒng)結構如圖2。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘

經(jīng)過數(shù)據(jù)倉庫對大量原始數(shù)據(jù)的重新組織和多維建模，獲得了信息量更為豐富的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)倉庫提供的新的數(shù)據(jù)源進行分析和綜合，并以圖表等可視化的形式出現(xiàn)，為決策系統(tǒng)提供更直接信息。但數(shù)據(jù)挖掘獲得的信息并不是可以全部直接用于決策支持，必須對這些信息進行判斷、篩選、評價和驗證，把最終正確有效的信息放入知識庫中，并經(jīng)過長期的學習累積更多的知識，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率。

2.3 OLAP的組成

利用聯(lián)機分析處理服務器OLAP，對已經(jīng)進行的物流數(shù)據(jù)進行分析，為客戶提供分類數(shù)據(jù)報表，為知識發(fā)現(xiàn)模塊提供學習數(shù)據(jù)，具體可分為以下幾點：1）車輛配貨分析；2）行車路線分析；3）貨物送達分析；4）費用效益分析。

3 結論

隨著技術發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫技術為物流行業(yè)的發(fā)展提供了更為廣闊的空間，使行業(yè)發(fā)展更加科學化。數(shù)據(jù)倉庫技術是決策支持系統(tǒng)這一復雜系統(tǒng)工程中一個重要部分，其包含了基本的數(shù)據(jù)庫原理和統(tǒng)計學知識，也囊括了數(shù)據(jù)可視化、知識學習和決策支持等新領域。在我國數(shù)據(jù)倉庫仍然處于剛起步的狀態(tài)，真正意義上的數(shù)據(jù)倉庫在物流系統(tǒng)中的應用還有廣闊的空間，建立一個成熟完善的基于數(shù)據(jù)倉庫物流決策支持系統(tǒng)還需要更多的理論支持和實踐經(jīng)驗。

參考文獻：

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[2] 王莉.物流學導論[M].北京：中國鐵道出版社，1997.