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運籌學決策分析范文第1篇

【關(guān)鍵詞】運籌學；企業(yè)管理

隨著中國的入世，將面臨著更大的挑戰(zhàn)與機遇。商場如戰(zhàn)場，各國的商家間的競爭將會愈演愈熱。它呼喚企業(yè)要超越自我，戰(zhàn)勝自我，自我蛻變，要不斷跳出舊的發(fā)展模式，甚至需要自己建立新的“游戲規(guī)則”來尋求新的增長點。優(yōu)勝劣汰，適者生存，這是自然界的生存法則，也是企業(yè)的生存法則。只有那些能夠成功地應(yīng)付環(huán)境挑戰(zhàn)的企業(yè)，才是得以繼續(xù)生存和發(fā)展的企業(yè)。作為企業(yè)的管理者，把握并運用好運籌學的理念定會取得“運籌帷幄之中，決勝千里之外”之功效。

（1）戰(zhàn)略管理。企業(yè)戰(zhàn)略管理是企業(yè)在宏觀層次通過分析、預(yù)測、規(guī)劃、控制等手段，實現(xiàn)充分利用本企業(yè)的人、財、物等資源，以達到優(yōu)化管理，提高經(jīng)濟效益的目的。企業(yè)要求得生存與發(fā)展，必須運籌帷幄，長遠謀劃，根據(jù)自身的資源來制定最優(yōu)的經(jīng)營戰(zhàn)略，以戰(zhàn)略統(tǒng)攬全局。企業(yè)戰(zhàn)略過程包括，明確企業(yè)戰(zhàn)略目標，制定戰(zhàn)略規(guī)劃，作出和執(zhí)行戰(zhàn)略決策，并最后對戰(zhàn)略作出評價。企業(yè)戰(zhàn)略管理作為企業(yè)管理形態(tài)的一種創(chuàng)新，應(yīng)是以市場為導向的管理、是有關(guān)企業(yè)發(fā)展方向的管理、是面向未來的管理、是尋求內(nèi)資源與外資源相協(xié)調(diào)的管理、是尋找企業(yè)的長期發(fā)展為目的。也就是將企業(yè)看作一個系統(tǒng)，來尋求系統(tǒng)內(nèi)外的資源合理分配與優(yōu)化，這正體現(xiàn)了運籌學的思想。 我國企業(yè)戰(zhàn)略管理的內(nèi)容應(yīng)根據(jù)自己的國情，制定對應(yīng)的戰(zhàn)略。主要側(cè)重規(guī)定企業(yè)使命、分析戰(zhàn)略環(huán)境、制定戰(zhàn)略目標。中國現(xiàn)在絕大部分商品以由賣方市場轉(zhuǎn)為買方市場，知識經(jīng)濟正向我們走來，全球經(jīng)濟一體化的程度在加深，我國企業(yè)不僅直接參與國內(nèi)市場，還將更直接面臨與世界跨國公司之間的角逐，企業(yè)間競爭的檔次和水平日益提高，因而企業(yè)將面臨更加復(fù)雜的競爭環(huán)境。

（2）生產(chǎn)計劃。使用運籌學方法從總體上確定適應(yīng)需求的生產(chǎn)、貯存和勞動力安排等計劃，以謀求最大的利潤或最小的成本，運籌學主要用線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃以及模擬方法來解決此類問題。線性規(guī)劃問題的數(shù)學模型是指求一組滿足一個線性方程組（或線性不等式組，或線性方程與線性不等式混合組）的非負變量，使這組變量的一個線性函數(shù)達到最大值或最小值的數(shù)學表達式。

（3）市場營銷。一個市場研究專家試圖用數(shù)據(jù)證明消費者的洞察多么有意義，而一個戰(zhàn)略管理咨詢專家則強調(diào)成功營銷案例中隱藏的思路更有價值。我認為市場營銷管理的任務(wù)主要是探查決策環(huán)境，進行數(shù)據(jù)和信息的搜集、加工、分析，確定影響決策的因素或條件。因此，在確定目標階段實際上包含了問題識別和問題診斷兩個內(nèi)容。在設(shè)計方案階段要理解問題，建立模型，進行模擬，并獲得結(jié)論，提供各種可供選擇的方案（方案主要通過對產(chǎn)品、價格、銷售渠道、促銷等基本環(huán)境的控制來影響消費需求的水平、時機和構(gòu)成）。評價方案階段要根據(jù)確定的決策準則，從可行方案中選擇出最優(yōu)或滿意的方案。這些都都可以使用運籌學的理念來為管理者提供輔助決策。

（4）運輸問題。在企業(yè)管理中經(jīng)常出現(xiàn)運輸范疇內(nèi)的問題，例如，工廠的原材料從倉庫運往各個生產(chǎn)車間，各個生產(chǎn)車間的產(chǎn)成品又分別運到成品倉庫。這種運輸活動一般都有若干個發(fā)貨地點（產(chǎn)地）、又有若干個收貨地點（銷地）；各產(chǎn)地有一定的可供貨量（產(chǎn)量）；各銷地各有一定的需求量（銷量）；運輸問題的實質(zhì)就是如何組織調(diào)運，才能滿足各地地需求，又使總的運輸費用（公里數(shù)、時間等）達到最小。 運輸模型是線性規(guī)劃的一種特殊模型。這模型不僅實用于實際物料的運輸問題，還實用于其它方面：新建廠址的選擇、短缺資源的分配問題、生產(chǎn)調(diào)度問題等。

（5）庫存管理。如果說生產(chǎn)計劃是從信息流的角度指揮、控制生產(chǎn)系統(tǒng)的運行，那么庫存的管理則是從物質(zhì)流的角度來指揮和控制。庫存管理的目標是如何最有效的利用企業(yè)的物質(zhì)資源的問題。

由于庫存的物質(zhì)屬性，因此對生產(chǎn)系統(tǒng)的日常運行具有更直接的作用，庫存是指處于存儲狀態(tài)的物品或商品。庫存具有整合需求和供給，維持各項活動順暢進行的功能。而庫存的存在又意味著占用資金、面積、資源，這種矛盾的處境導致了庫存管理的必要性與難度?，F(xiàn)在流行的庫存管理系統(tǒng)的庫存管理軟件，一般含貨品進貨、出貨管理系統(tǒng) ，倉庫管理系統(tǒng)，報表系統(tǒng)等子模塊等，運用的原理還是運籌學模型。

運籌學決策分析范文第2篇

[關(guān)鍵詞] 運籌思想；企業(yè)管理；應(yīng)用

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 07. 033

[中圖分類號] F224.3 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）07- 0053- 02

1 運籌思想簡述

運籌思想是通過科學有效的方法來探究人們對不同類型資源的利用與配置工作的基本規(guī)律，從而使得單位資源利用的功效可以得到最大化體現(xiàn)，以實現(xiàn)宏觀整體優(yōu)化的目的。運籌思想可追溯到中國奴隸社會時期。運籌思想在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用也可以追溯到奴隸社會時期，而軍事運籌學則是在第二次世界大戰(zhàn)之后才開始成為一門獨立學科的。

20世紀70-80年代，以美國為首的資本主義國家的運籌學界，就運籌學的根本、現(xiàn)狀以及今后發(fā)展趨勢進行了一次大討論，從此，該學科就正式成為一門集基礎(chǔ)性與交叉性于一體的科學。國內(nèi)運籌學在實際生活中的運用始于20世紀50年代的建筑業(yè)和輕紡業(yè)。緊接著在交通物流、水電工程以及郵政領(lǐng)域開始方面均存在著應(yīng)用，特別是在物流方面，圖上作業(yè)法由此產(chǎn)生，同時從純理論角度論證了它的合理有效性。運籌思想在實際生活中的應(yīng)用范圍非常廣。比如說，在企業(yè)管理里，利用運籌方法對為不同的決策方案予以合理有效的評估，從而為高層領(lǐng)導決策提供服務(wù)，讓單位管理人員可以更好地優(yōu)化配置有限的資源。運籌思想之升華注定會與智能科技的發(fā)展有很大的關(guān)系。

2 運籌思想和企業(yè)管理

“管理就是決策”，決策貫穿于管理的全過程，它在問題處理的過程中有不可或缺的作用。決策不同的形式，主要有標準化決策、雙重決策、多方案性決策以及創(chuàng)新型決策。在標準化決策中，評估不同方案以及找出某一最優(yōu)方案為研究問題的步驟里，可以進行定性和定量的研究。定性研究很大程度上要依賴于管理人員的主觀能動性。若管理人員對要決策的問題有著很多的經(jīng)驗或這些問題不復(fù)雜，對此作出決策即偏重定性研究；相反，若管理人員對此方面的經(jīng)驗不足或要處理的問題非常棘手，如此一來定量研究在管理人員的最終決策里就會起非常重要的作用，要增強定量研究能力就應(yīng)該學習運籌思想及其方法。運籌思想在企業(yè)管理中的以下方面發(fā)揮著重要的作用。

2.1 戰(zhàn)略規(guī)劃

戰(zhàn)略規(guī)劃是一個單位為尋求長遠發(fā)展，對發(fā)展目標和完成目標的方式和策略設(shè)計的持續(xù)性以及整體性的計劃。一個單位進行戰(zhàn)略規(guī)劃是為了增收節(jié)支、開源節(jié)流，并且提高服務(wù)質(zhì)量。如物流成本的主要成分有運輸以及庫存成本，選取最合理的運輸線路以及最有效的資源配置形式，成為增收節(jié)支的主要渠道，因此，必須應(yīng)用運籌思想去尋求最科學的方案。單位戰(zhàn)略規(guī)劃是企業(yè)管理具體方面的一大革新，即把企業(yè)當成某一體系，力求使該體系內(nèi)外的資源能夠得到合理利用，這其中就滲透著運籌思想。設(shè)計合理的戰(zhàn)略目標為公司戰(zhàn)略的關(guān)鍵，戰(zhàn)略目標成為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營行為在某一時間段里所期望取得的成績。企業(yè)須根據(jù)內(nèi)部擁有的資源去設(shè)計一定時期特定的戰(zhàn)略目標，以求使得這些資源能得到最優(yōu)化的配置和最有效的利用。

2.2 生產(chǎn)管理

企業(yè)的立足與成長須應(yīng)用運籌思想，從宏觀上確立與需求相適應(yīng)的生產(chǎn)、倉儲以及勞力分配等計劃，力求使得利潤最大，增收節(jié)支。在生產(chǎn)管理里，經(jīng)常會通過作出運輸規(guī)劃、線性規(guī)劃以及對偶規(guī)劃來處理這種問題。

2.3 物流管理

在企業(yè)管理里不時會產(chǎn)生物流方面的問題，比如說，企業(yè)的原料由倉庫送到不同的生產(chǎn)部門，不同生產(chǎn)部門的產(chǎn)品再各自送往成品倉庫。這樣的物流方式通常均有一定數(shù)量的貨源地，也有一定數(shù)量的售貨地，不同的貨源地有若干的產(chǎn)量，不同的售貨地分別有若干的銷量。物流管理在根本上說即為怎樣安排調(diào)度才可以使不同地點的需求得到滿足，同時使物流活動的總成本盡可能小。

2.4 庫存管理

要是說生產(chǎn)管理是從信息流的方面統(tǒng)籌以及控制生產(chǎn)活動的開展，那么庫存管理就是從物質(zhì)流的方面來統(tǒng)籌以及控制生產(chǎn)活動的開展。存儲具有物質(zhì)屬性，所以對生產(chǎn)活動的正常開展發(fā)揮著更直接的功效，庫存歸零就代表生產(chǎn)停頓，但是它的存在卻代表著占用資金與資源，如此尷尬的處境使得庫存管理難度加大。

2.5 財務(wù)管理

運籌思想在財務(wù)管理里的作用十分突出。運籌思想與投資決策、成本核算分析以及證券管理等有關(guān)。公司債務(wù)重組以及通貨膨脹會計等均須以運籌思想作支撐，同時應(yīng)用到運籌學的若干方法。比如說，在投資決策分析當中，一公司擁有若干資金，在未來一些年份里，能夠用其去買債券，能夠在各年份之初以若干金額進行投資等，現(xiàn)在需要對此不一樣的投資方案予以決策，從而選出最優(yōu)方案，以求公司的收益能夠達到最大。此時就應(yīng)該用到運籌思想，通過運籌學里面線性規(guī)劃的求解以及決策論的分析來予以處理。

3 總 結(jié)

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，運籌思想在管理中的地位越來越重要，在企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、生產(chǎn)管理、物流管理以及財務(wù)管理等方面均發(fā)揮著重要的作用。充分運用這一思想，可以在社會經(jīng)濟發(fā)展過程中更加科學地優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)精細化管理。

主要參考文獻

運籌學決策分析范文第3篇

【關(guān)鍵詞】層次分析法 判斷矩陣 層次單排序 一致性檢驗

重載鐵路運輸輸送能力、投資效益所具有的優(yōu)勢，已逐步被世界各鐵路強國所認識?？瓦\高速化、貨運重載化，是鐵路現(xiàn)代化的必然趨勢和重要標志，為了進一步適應(yīng)鐵路提速、重載運輸新形勢和工務(wù)安全的需要，必須加強對線路狀態(tài)管理方式的探索。為了實現(xiàn)對軌道設(shè)備狀態(tài)的“零誤差”管理，鐵路工務(wù)管理部門提出了以軌道狀態(tài)為基礎(chǔ)的“狀態(tài)修”養(yǎng)護管理模式，通過掌握軌道設(shè)備狀態(tài)的變化規(guī)律，適時地安排軌道設(shè)備維修作業(yè)，從而杜絕軌道病害的出現(xiàn)和發(fā)展。

而目前，對于重載鐵路運輸，缺乏一整套評價軌道單元質(zhì)量因素權(quán)重的方法，本文利用層次分析法計算重載線路軌道單元因素項目權(quán)重比，為高效利用檢測數(shù)據(jù)、及時掌握設(shè)備變化客觀規(guī)律，科學管理線路提供科學依據(jù)。

層次分析法是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進行定性和定量分析的決策方法。該方法最初是由美國運籌學家匹茨堡大學教授Santy為美國國防部研究“根據(jù)各個工業(yè)部門對國家福利的貢獻大小而進行電力分配”課題時，應(yīng)用多目標綜合評價方法和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論提出的一種層次權(quán)重決策分析方法。

一、建立層次結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)層次分析法，結(jié)合軌道質(zhì)量評價因素：TQI，軌道幾何偏差、軌檢加速度、車載添乘儀四項參數(shù)，建立軌道單元項目權(quán)重層次結(jié)構(gòu)模型。

二、構(gòu)造判斷矩陣和層次單排序

在確定各層次之間的權(quán)重時，如果只是選取單一的結(jié)果，會產(chǎn)生不容易被用戶所接受的問題，Santy教授提出采用一致矩陣法，不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較。利用相對尺度，減少性質(zhì)不同因素相互比較的難度，提高數(shù)據(jù)準確度。因素用判斷矩陣方式給出比較結(jié)果，判斷矩陣的元素aij用1至9標度方法給出。

所以，若CI=0，有完全的一致性，若CI接近于0，有滿意的一致性，CI越大，不一致誤差越嚴重。

本文以調(diào)查問卷的方式對軌道質(zhì)量評價因素權(quán)重進行統(tǒng)計，共下發(fā)調(diào)查問卷10份，統(tǒng)計項目包括TQI、軌道幾何偏差、軌檢加速度、車載添乘儀四項。權(quán)重比按表2進行統(tǒng)計并標注至判斷矩陣中，利用MATLAB軟件編輯層次分析算法，根據(jù)一致性比率對矩陣進行一致性檢驗，最后對通過一致性檢驗的判斷矩陣進行特征權(quán)向量及權(quán)向量平均值的計算，最終得到軌道單元質(zhì)量評價因素權(quán)值的建議值。

運籌學決策分析范文第4篇

[關(guān)鍵詞] 收益管理運籌學計算機技術(shù)預(yù)測優(yōu)化

收益管理（Revenue Management）是建立在舊的供求管理理論基礎(chǔ)之上，隨著運籌學、經(jīng)濟學、市場營銷、決策理論等科學理論和計算機信息技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來的一門新的管理方法。

一、收益管理起源和發(fā)展

收益管理起源于1978年美國民用航空部放松對價格的管制之后。在此之前，美國航空業(yè)是一個壟斷經(jīng)營行業(yè)，實行嚴格的標準票價規(guī)則，其利潤增長的主要來源是控制經(jīng)營成本和擴大經(jīng)營規(guī)模。該經(jīng)營方式不僅造成航空運輸資源的閑置和航空經(jīng)營的低效率，而且高額的單一票價體系阻礙了航空客戶需求的增長。二戰(zhàn)后，技術(shù)的發(fā)展使得航空公司的運輸能力迅速增長，同時刺激了公眾旅行需求并降低航空公司行業(yè)進入和運營成本，推動航空運輸業(yè)發(fā)展，為打破壟斷，實現(xiàn)自由競爭創(chuàng)造條件。

1978年10月24日，美國政府為了促進航空領(lǐng)域的自由競爭，提高航空業(yè)的經(jīng)營效率，卡特總統(tǒng)簽署了航空放松管制法廢除了政府對航線和票價的所有管制。以美國人民快遞航空公司為代表的一些新興的低成本小型航空公司的進入，徹底改變了美國航空業(yè)的市場結(jié)構(gòu)和加劇行業(yè)競爭。低成本戰(zhàn)略成為小型航空公司參與市場競爭重要手段。1981年，美國人民快遞航空公司采用成本效益策略，以低于大型航空公司50％～70％的票價，吸引大量低端客戶群，獲得了許多潛在的市場。1984年，該公司的收入接近10億美元，獲利6千萬美元。雖大型航空公司通過服務(wù)、品牌和信譽等競爭優(yōu)勢吸引重視舒適和服務(wù)的高端商務(wù)乘客，但利潤仍受到嚴重的侵蝕。1992年4月的價格大戰(zhàn)使航空業(yè)共損失20億美元。而此間，美洲大陸航空公司采用收益管理的經(jīng)營思想，不僅在市場競爭中保住市場份額，而且當年還獲得了10億美元的額外收益。美洲大陸航空公司成功經(jīng)營案例使美國航空界認識到收益管理的重要性，使得收益管理理論以航空業(yè)為代表的服務(wù)業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。

隨著運籌學、管理科學等科學理論的不斷發(fā)展和計算機等技術(shù)的進步，收益管理不僅理論研究取得了重大發(fā)展，而且應(yīng)用領(lǐng)域也從航空領(lǐng)域拓展到其它服務(wù)領(lǐng)域。

二、收益管理發(fā)展的理論基礎(chǔ)

收益管理理論能迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，首先要有理論基礎(chǔ)支持。收益管理是一個多學科交叉發(fā)展起來的理論思想，運籌學、決策科學和管理科學等理論是收益管理思想發(fā)展的理論基礎(chǔ)。

運籌學起源于第二次世界大戰(zhàn)期間，來自不同學科的科學家為了解決軍事指揮等實際問題而提出和應(yīng)用的一些方法，二戰(zhàn)得以發(fā)展形成理論體系并推廣應(yīng)用到各行業(yè)。運籌學是一門多分支的應(yīng)用學科，主要由規(guī)劃理論（包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃等內(nèi)容）、圖論與網(wǎng)絡(luò)分析理論、決策分析理論、隨機服務(wù)理論和仿真技術(shù)等構(gòu)成。收益管理要解決的問題是對有限資源進行優(yōu)化配置，以求解企業(yè)收益最大化的優(yōu)化決策問題。收益管理理論研究幾乎采用了運籌學中的大部分理論概念和模型，特別是數(shù)學規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)。運籌學的每一項新的突破和發(fā)展都會及時地在收益管理研究中得到應(yīng)用。運籌學為收益管理中的優(yōu)化決策問題提供了有力的求解工具。在收益管理早期的座位超訂和座位分配問題研究中，大多數(shù)研究模型都是對實際問題進行假設(shè)后，利用線性規(guī)劃方法進行建模和求解。由于動態(tài)規(guī)劃的模型在收益管理問題研究中比線性規(guī)劃或非線性規(guī)劃模型更加接近應(yīng)用的實際問題，動態(tài)規(guī)劃成為了現(xiàn)在研究收益管理問題的主要研究工具。

另外仿真技術(shù)、行為科學、搏弈論等學科的理論也越來越多地應(yīng)用到收益管理的實際問題研究中，進一步豐富和拓寬了收益管理研究的視角和領(lǐng)域。風險因子的引入，將收益管理同風險管理進行統(tǒng)一研究分析，突破了傳統(tǒng)收益管理模型中假設(shè)所有個體風險中性在收益管理研究在理論和實踐中存在的缺陷，使得風險管理成為收益管理研究的一個新領(lǐng)域；在收益管理預(yù)測研究中考慮顧客行為對預(yù)測的影響因素，使得收益管理預(yù)測的結(jié)果更為精確和更接近實際結(jié)果，行為科學成為收益管理研究的一個新的有力工具；搏弈論等理論在收益管理中的應(yīng)用，使得收益管理的研究不在局限在個體企業(yè)環(huán)境下的最優(yōu)資源配置和收益最大化，而是要考慮整個企業(yè)聯(lián)盟相互約束下的整體資源最優(yōu)配置和收益最大化。

運籌學等理論學科為收益管理的研究和發(fā)展提供了堅實的理論基石，收益管理的應(yīng)用所碰到的新問題也促進理論學科發(fā)展。運籌學國際聯(lián)合會主席Peter Bell指出：管理科學和運籌學在企業(yè)收入方面的應(yīng)用將會引起每個企業(yè)的高級執(zhí)行官關(guān)注，從20世紀80年代中期開始研究的“收益管理技術(shù)”已經(jīng)改變，并且將會繼續(xù)改變整個應(yīng)用行業(yè)以及管理科學和運籌學學科面貌。收益管理與運籌學等理論之間存在著相互促進、相互發(fā)展的交融關(guān)系。

三、收益管理發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)

促進收益管理發(fā)展的第二個基礎(chǔ)就是科學技術(shù)進步。收益管理是對歷史數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，利用各種數(shù)學模型計算出有限資源的最優(yōu)配置和收益的最大化。收益管理中存在大量的數(shù)據(jù)收集、存儲和處理，存在著大量復(fù)雜的決策優(yōu)化、資源配置等數(shù)學模型的運算，對事務(wù)處理要求較強實時性。例如，每天有1000個航班的中等航空公司，每時每刻都會有250萬種運價、艙位組合需要計算，每天都要接受成千上萬的座位預(yù)訂。憑手工處理顯然是天方夜譚。大量的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的數(shù)學模型運算是人工處理手段將無法逾越的瓶頸。如果沒有先進的技術(shù)手段的保障，收益管理只是一種空想。計算機以其超強的數(shù)據(jù)處理能力和運算能力有效解決收益管理中的繁重的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜運算瓶頸，推動了收益管理收益管理的應(yīng)用和發(fā)展。伴隨計算機軟硬件、信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，收益管理經(jīng)歷從數(shù)據(jù)庫管理、預(yù)警監(jiān)控管理、自動決策管理、全程網(wǎng)路優(yōu)化管理（O&D管理）等階段。計算機技術(shù)成為收益管理應(yīng)用和發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。收益計算機系統(tǒng)是計算機技術(shù)與收益管理思想結(jié)合的產(chǎn)物。

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是第一代收益管理計算機系統(tǒng)，主要對航空公司航班訂座歷史數(shù)據(jù)進行采集、存儲和整理。這些數(shù)據(jù)信息包括航班的各個艙位的訂座數(shù)量、訂座限額、客艙座位數(shù)、超訂數(shù)額等。航班起飛后，還要采集實際登機旅客人數(shù)和名單，以確定no-show和go-show的旅客人數(shù)，以報表或圖表的形式提供給管理人員，管理人員根據(jù)這些報表或圖表來分析和判斷該航班未來市場需求的發(fā)展趨勢，決定各個艙位的最優(yōu)配置。該系統(tǒng)被動地向管理人員提供數(shù)據(jù)報表，管理人員根據(jù)經(jīng)驗對這些數(shù)據(jù)進行主觀的分析和判斷，并對未來的市場需求進行主觀預(yù)測和對航班的訂座限額進行手工調(diào)整，這種預(yù)測的精確性很大程度受到管理人員的經(jīng)驗和水平的限制。

第一代收益管理計算機系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加航班座位預(yù)訂監(jiān)控功能構(gòu)成第二代收益管理計算機系統(tǒng)，稱之為訂座監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠自動將實際訂座情況同該航班的訂座歷史數(shù)據(jù)進行比較，發(fā)現(xiàn)二者不相符，自動向相關(guān)的管理人員發(fā)出預(yù)警信號，提醒管理人員做出相應(yīng)調(diào)整。該系統(tǒng)采用“極值曲線法”以識別航班不正常訂座情況。計算機系統(tǒng)根據(jù)訂座歷史數(shù)據(jù)自動生成上、下兩條極值曲線，確定航班未來的航班訂座趨勢范圍。當實際訂座情況超出了極值范圍，系統(tǒng)自動將訂座情況提交給管理人員進行分析和處理，同時提出一些決策方案供管理人員在決策時進行參考。第二代系統(tǒng)比第一代系統(tǒng)相比在功能上有了較大的改進，計算機不僅是管理人員處理數(shù)據(jù)的一種工具，而且還具有一定的智能性，能夠協(xié)助管理人員進行一定的決策管理。該系統(tǒng)對管理人員人數(shù)的需求相應(yīng)減少，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。由于該系統(tǒng)的極值曲線完全是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)生成的，對于未來市場的發(fā)展變化情況的一些因素沒有考慮，企業(yè)將喪失許多潛在的收益。

人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在前兩代收益管理計算機系統(tǒng)的基礎(chǔ)上融入了人工智能技術(shù)，形成了具有智能學習功能的第三代收益管理計算機系統(tǒng)，即訂座限額自動決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)除了具備數(shù)據(jù)處理功能和預(yù)警功能外，又增加了預(yù)測、優(yōu)化及超訂等數(shù)學模型等計算功能。該系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)訂座歷史數(shù)據(jù)自動生成各種折扣艙座的訂座限額，而且還能根據(jù)對市場的預(yù)測，確定出每級艙位可超訂的數(shù)量。并將結(jié)果提供給管理人員或直接輸入到航空公司的訂座系統(tǒng)中。第三代系統(tǒng)中的功能模塊采用了許多數(shù)學模型，使得該系統(tǒng)提供的分析數(shù)據(jù)和做出的決策更加系統(tǒng)化和科學化。人工智能技術(shù)的引入，使得該系統(tǒng)具有較強的自主學習和決策能力。該系統(tǒng)的反饋機制能夠不斷地根據(jù)市場因素的變化（比如季節(jié)性變化、顧客需求偏好變化等）自我修正，使系統(tǒng)做出的資源分配策略和定價策略更接近市場需求，使企業(yè)的獲得更大的收益。訂座限額自動決策系統(tǒng)是第一個將市場預(yù)測與航班座位管理結(jié)合起來的收益管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)與前兩代系統(tǒng)相比具有更高的智能性和高效性，做出的市場預(yù)測、收益管理策略更加科學和精確。

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，歐美一些先進企業(yè)和公司開始了第四代收益管理計算機系統(tǒng)研究，即全程網(wǎng)絡(luò)收益管理研究。通過覆蓋全網(wǎng)絡(luò)范圍的資源優(yōu)化和實現(xiàn)客戶自助服務(wù)方式來挖掘潛在的收益機會，進一步提高企業(yè)的收益。

綜上所述，每一次技術(shù)的進步促進收益管理向更高的層次發(fā)展。以計算機為代表的技術(shù)成為收益管理發(fā)展的重要技術(shù)保障和基礎(chǔ)。

四、結(jié)語

運籌學決策分析范文第5篇

四大資產(chǎn)管理公司2005年主導著價值兩萬億的金融不良資產(chǎn)的交易市場。根據(jù)2006年6月的數(shù)據(jù)，我國四大資產(chǎn)管理公司已經(jīng)處置了11 692億元的金融不良資產(chǎn),但至2008年5月，我國包括國有商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行及外資銀行在內(nèi)的銀行業(yè)不良資產(chǎn)總額仍存有1.2萬億元。

目前，中國對金融不良資產(chǎn)的處置方式，主要有本息清收、訴訟追償、破產(chǎn)清算、債權(quán)重組、債權(quán)轉(zhuǎn)讓等。其中，在債權(quán)轉(zhuǎn)讓處置中，對于大量的金額較小的債權(quán)，在很多情況下是批量打包進行處置的。

我國金融不良資產(chǎn)評估中的特殊性是，評估對象難以鑒定、評估依據(jù)資料不完整和評估程序受到較多的限制。

目前，批量打包出售的金融不良資產(chǎn)的價值分析,尚沒有形成成熟的理論和經(jīng)驗。金融不良資產(chǎn)包，通常是大量的債權(quán)，同時也涉及企業(yè)股權(quán)與實物等。其特點是包內(nèi)涉及的債務(wù)人戶數(shù)很多，銀行及相關(guān)機構(gòu)所掌握的有關(guān)債務(wù)人的信息又較少，大多不具備履行正常資產(chǎn)評估程序的條件。一般情況下，不良資產(chǎn)包是在盡職調(diào)查的基礎(chǔ)上進行價值分析，但在這樣的分析工作中，主觀因素的作用往往可能過大，從而導致價值分析的結(jié)果偏離客觀的價值。為了減少主觀臆測產(chǎn)生的差錯率，我們認為，可以考慮應(yīng)用運籌學決策分析原理及數(shù)理統(tǒng)計技術(shù)，建立數(shù)學模型，進行資產(chǎn)包科學合理的價值分析。這是我們的一個嘗試。下面，我們將結(jié)合實例對金融不良資產(chǎn)包價值分析數(shù)學模型的應(yīng)用進行說明。

2．金融不良資產(chǎn)包價值的分析模型

為了分析金融不良資產(chǎn)包的價值，需要建立金融不良資產(chǎn)包價值分析模型。該模型由三個模塊組成，即輸入模塊、分析計算模塊和輸出模塊。如圖1所示。

2.1 輸入模塊

輸入模塊有指標數(shù)值確定和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)兩個程序組成。

確定模塊的指標數(shù)值

影響金融不良資產(chǎn)回收價值的因素很多，包括：社會環(huán)境與還貸意愿、當?shù)氐慕?jīng)濟環(huán)境、債權(quán)交易市場的情況、債權(quán)形態(tài)、抵押情況、擔保情況、債務(wù)企業(yè)及債務(wù)責任關(guān)聯(lián)方的性質(zhì)、行業(yè)特點、剝離時的資產(chǎn)狀況、債務(wù)企業(yè)的資產(chǎn)、負債情況及債務(wù)企業(yè)的信譽情況、債務(wù)企業(yè)未來發(fā)展前景預(yù)測、借款時間、借款金額、借款用途、還款來源、逾期時間、銀行貸款形態(tài)、訴訟前景和訴訟結(jié)果執(zhí)行前景等。我們根據(jù)對目前金融不良資產(chǎn)評估的研究成果和我國金融不良資產(chǎn)的特征，并考慮所需求信息資料的可獲取性，圈定影響因素的范圍，構(gòu)成輸入模塊初步的指標體系，見表1。根據(jù)指標體系，我們將進行數(shù)據(jù)采集。

2.2 分析計算模塊。

分析計算模塊是金融不良資產(chǎn)包價值分析模型的核心。它由3個子模塊組成。

數(shù)據(jù)分類處理模塊

由于該指標體系中既存在定性指標，又存在定量指標，這就需要在正式運算前對指標進行分類。

特征變量選擇模塊

本模塊的功能是在數(shù)據(jù)分類處理模塊中，運用多元統(tǒng)計分析中的因子分析法，選擇若干個具有代表性的、敏感且特征性強的變量作為特征變量。

價值分析模塊

根據(jù)運籌學的決策分析原理，通過判別分析數(shù)據(jù)分類處理模塊的樣本數(shù)據(jù)與特征變量選擇模塊確定的樣本數(shù)據(jù)，進行金融不良資產(chǎn)回收率的預(yù)測。

2.3 輸出模塊

綜合判別函數(shù)計算出每一債權(quán)的回收概率，確定債權(quán)包的綜合回收率，并將計算結(jié)果按指定格式輸出。

3. 金融不良資產(chǎn)包價值分析模型的建立

3.1 數(shù)據(jù)的處理

相關(guān)資料存在著可靠性和有效性的問題，需要進行酌情處理。

如貸款本金、表內(nèi)外利息和孳生利息占本金的比例、貸款時間三個變量的數(shù)據(jù)的處理方法，是對其取以10為底的對數(shù)。

還款記錄、剝離形態(tài)、經(jīng)濟與地理區(qū)域、債務(wù)企業(yè)性質(zhì)、債務(wù)企業(yè)經(jīng)營狀況等定性變量，我們采取對樣本不同特征的頻率分布進行描述性統(tǒng)計。在此基礎(chǔ)上對有關(guān)影響因素（特征變量）進行單因素方差分析，分類認識樣本的分布特征。根據(jù)不同類別資產(chǎn)的回收率之間是否存在著顯著差異，進一步進行數(shù)字化處理。

3.2 建立模型實例中債務(wù)企業(yè)經(jīng)營狀況的數(shù)字化處理

本模型建立實例中，采集了國內(nèi)287家企業(yè)金融不良貸款案例作為樣本。這些樣本涉及各個行業(yè)、地區(qū)和各種特質(zhì)的借款人。經(jīng)過挖掘與研究，數(shù)據(jù)集中包含了影響償債能力和反映借款人信用狀況的眾多因素。這些企業(yè)中的大多數(shù)處于半關(guān)停、關(guān)停和破產(chǎn)狀況，只有42家企業(yè)（占全部樣本的14.63%）維持正常經(jīng)營。隨著大部分企業(yè)經(jīng)營狀況的不斷惡化，貸款回收率必然會逐步減低，但對于正常經(jīng)營的企業(yè)，貸款回收率是很高的，能達到39%。表2為不同狀態(tài)企業(yè)回收率的單因素方差分析的結(jié)果，該結(jié)果表明，經(jīng)營狀況變量的不同狀態(tài)對回收率會產(chǎn)生顯著影響。

經(jīng)以上分析，我們將債務(wù)企業(yè)分為破產(chǎn)、關(guān)停、半關(guān)停和正常經(jīng)營四類狀況，在數(shù)字化處理時分別設(shè)定為1，2，3，4。

3.2.1應(yīng)用因子分析法建立分析指標體系

因子分析法簡介

在人們設(shè)定的各類指標體系中，可以發(fā)現(xiàn)指標間經(jīng)常具備一定的相關(guān)性，從而促使人們希望用較少的依然能反映原體系全部基本信息的指標來代替原來較多的指標，于是就產(chǎn)生了主成分分析法、對應(yīng)分析法、典型相關(guān)分析法和因子分析法等各類以較少指標替代原體系中較多指標的方法。本次建模中，我們選擇采取因子分析法對體系中的變量進行篩選，以達到濃縮變量數(shù)量，但又能夠保證信息量損失達到最少的目的。具體過程如下：

采用SPSS統(tǒng)計分析軟件，求出因子載荷矩陣A。依據(jù)載荷矩陣A，建立起新的指標數(shù)量更為濃縮的指標體系。其工作流程如圖2所示。（見文末圖2）

分析過程

對樣本做必要的數(shù)據(jù)處理之后，經(jīng)過SPSS軟件計算后得到上述12項指標的相關(guān)系數(shù)矩陣（見文末表3）。由矩陣看到某些指標間高度相關(guān)。通過計算巴氏的球形檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值（342.527）并利用正態(tài)分布的可加性和林德貝格――勒維定理將巴氏球形檢驗，據(jù)此進行相關(guān)度檢驗。結(jié)果表明指標體系存在著系統(tǒng)變異，有必要進行因子分析。為了盡可能不丟失信息，采用探索性因子分析的主軸法，得到因子載荷矩陣。然后進行因子分析，得出共性因子結(jié)構(gòu)模型。如果不能一目了然地看出其表征含義，則需要對因子載荷矩陣進行方差最大正交旋轉(zhuǎn)。采用Kaiser1958年提出的最大方差之正交旋轉(zhuǎn)法（Varimax）將因子4次旋轉(zhuǎn)后，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（表4）。

表4中金融不良資產(chǎn)相關(guān)指標的統(tǒng)計分析結(jié)果，能夠得到以下信息：如因企業(yè)大多存在還款記錄，公因子f1與X3呈正相關(guān)，載荷系數(shù)為0.873；因樣本中貸款時間都較短，所以f1與X4呈負相關(guān)，載荷系數(shù)為-0.363；因樣本中貸款本金較少,載荷系數(shù)為-0.525；債務(wù)企業(yè)經(jīng)營狀況、有無保證人、保證人經(jīng)營狀況載荷系數(shù)分別為0.562、0.878與0.647， 載荷系數(shù)的變化與金融不良資產(chǎn)回收率的變化一致。

而f2、f3兩個因子，與不良資產(chǎn)回收率的變化方向一致性較差，故確定f1為“回收因子”，f2、f3則舍棄。

通過以上的因子分析，我們可以得出金融不良資產(chǎn)打包價值分析中6個相關(guān)性較強的指標，即貸款本金數(shù)額X1、還款記錄X3、貸款時間長度X4、債務(wù)企業(yè)經(jīng)營狀況X9、有無保證人X10與保證人經(jīng)營狀況X11。

3.2.2 應(yīng)用判別分析法建模

判別分析方法的選擇

判別分析（Discriminant Analysis）是一種根據(jù)變量觀測,判斷研究樣本分類的統(tǒng)計分析方法。判別分析法是在一個p維空間R中，確定樣本點X(X1，X2，…，Xp)，應(yīng)該屬于哪一個Gj(j＝1,…,k)總體。

進行判別分析時，通常是根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品，建立判別函數(shù)和分類規(guī)則，然后將待分類的樣品的實測值代入該函數(shù)，求出其函數(shù)值，并據(jù)此作出判斷。

判別函數(shù)可用下式表示：

D(j)=a0(j)+a1(j)X1+a2(j)X2+…+ap(j)Xp， j=1,…k

其中，j是組編號，D(j)是判別得分，ai(j)是判別系數(shù)，Xi(j)是預(yù)測變量。

判別分析有多種類型，其中常用的有距離判別、Bayes判別和Fisher判別。距離判別是基于樣品到總體間的距離所進行的判別。這種判別較為直觀，適應(yīng)面廣。距離判別的缺陷是不考慮各總體的分布和由錯判造成的問題。而在Bayes判別中，當兩個總體都是正態(tài)分布，而在其協(xié)方差相同時，可導出一個線性判別式。Fisher判別利用方差分析導出一種線性判別函數(shù)，從而解決了距離判別和Bayes判別存在的缺陷。本文采用Fisher判別確定各樣本點的預(yù)測類別歸屬。

建模過程

1.對金融不良債權(quán)有無可能回收進行判別

首先，對金融不良債權(quán)是否有回收可能建立判別模型，這是一個兩總體的判別模型，即將樣本分為有回收和無回收兩種情形。利用這個模型首先篩選出預(yù)期零回收的債權(quán)。

2.對金融不良債權(quán)能否全部回收進行判別

這同樣也是一個兩總體的判別模型，即將樣本分為100％本金回收和非100％本金回收兩種情形。

3.一般債權(quán)回收情況判別

在進行上述兩種情形的判別之后，我們對回收率在0-100％之間的情況進行建模。首先將回收率區(qū)間分成10組，每一組作為判別分析的一個總體(或類別)，再用SPSS統(tǒng)計分析系統(tǒng)進行變量相關(guān)性分析，建立一系列判別規(guī)則，最后確定判別函數(shù)。

我們?nèi)砸赃@287家樣本企業(yè)為基礎(chǔ)，演繹建模過程。

首先對債權(quán)回收情況進行特殊與一般性的判別，其中，有23家為零回收的債權(quán)，9家為100%本金回收債權(quán)，剩余255家為一般性債權(quán)，故將這255家一般性債權(quán)納入到判別分析范圍內(nèi)。

其次，根據(jù)因子分析法得到的指標體系，即貸款本金數(shù)額X1、還款記錄X2、貸款時間長度X3、債務(wù)企業(yè)經(jīng)營狀況X4、有無保證人X5、保證人經(jīng)營狀況X6，作為判別分析的預(yù)測變量，在對255家樣本企業(yè)指標進行數(shù)據(jù)化處理后，作為預(yù)測變量樣本值。

再次，采取Fisher判別建立判別規(guī)則，進行判別分析后得到了10組判別系數(shù)：

最后，根據(jù)顯示的非標準化判別方程系數(shù)，得到判別函數(shù)為：

D(1)=-24.435+7.528X1+0.200X2+…+2.287X6

D(2)=-25.479+7.013X1-0.784X2+…+3.201X6

…

D(10)=-35.390+4.927X1-0.204X2+…+4.144X6

回收率計算

將所評估不良資產(chǎn)包中的新樣本代入各個判別函數(shù)就可得到相應(yīng)的判別得分D(j)(j=1,…,k)，然后計算樣本落在各組的概率。即：Pj=exp(D(j))/Σkj=1exp(D(j))

我們可以用每組的平均值或中間值來表示該組內(nèi)的平均回收率。用上述判別分析得到的判別概率對各組平均回收率進行加權(quán)平均，就得到最終的回收率。

在此基礎(chǔ)上計算所評估不良資產(chǎn)包的綜合回收率。即：

Y=∑YiLi/L

其中，Y為綜合回收率，L為全部債權(quán)金額，Yi為單戶債權(quán)回收率，Li為單戶債權(quán)金額。

4.結(jié)語

運用運籌學決策分析和判別原理，分析確定金融不良債權(quán)資產(chǎn)包，特別是對于產(chǎn)權(quán)關(guān)系復(fù)雜的信用債權(quán)資產(chǎn)包和無抵（質(zhì)）押的擔保債權(quán)資產(chǎn)包的回收價值，相對比專家判斷法或交易案例比較法而言更為科學和嚴謹，且節(jié)約成本。