格式论文---企业经营的统计决策研究66修改稿

1、企业经营的统计决策研究王欣】王书亚2焦慧平i（1.中州大学 郑州450044； 2.神火集团 商丘411481 ）摘 要：采集与企业经营密切相关的宏观和微观经济数据，筛选出与预测结果变量高度相关的 影响因索作为h变量，进行多元相关系数分析和线性回归分析，同时对分析的结果进行谋差估 计。预测未來的利润额度和经营风险，为企业下期工作计划的制定和经营、管理系统的改进, 提供可靠的理论依据。关键词：回归分析相关分析数学模型数据仓库统计决策屮图分类号：f224文献标示码：a文章编号：the research on statistical decision of the enterprise manage

2、menti2(wang xin wang shuya jiao huiping(1. zhongzhou university zhengzhou 450044; 2. shcnhuo group co.ltd shangqiu 411481)abstract: macro-and micro-economic data which are closely related to management of the enterprise are gathered in the paper, the influencing facts which are highly related to the

3、 forecasting resuits are thought as the variables, multiple correlated coefficient analysis and linear regression analysis are conducted, the error of the analyzed results are estimated as well in order to forecast the profit margin and operating risk in the future and to supply the reliable theoret

4、ical basis for the next decision, management and development of the enterprise.key words: regression analysis, correlated analysis, mathematic model, database,statistical decision1.引言现代企业生存在信息的海洋z中，如何 从中提取冇效信息，建立综合的信息资源库, 传统的数据库管理技术己不能胜任。开发基 于数据库和数据挖掘技术的经营分析系统， 利用多元回归算法进行业务预测分析是经营 分析系统的一个重耍组成部分。在以往生

5、产 经营的数据统计和积累的基础上，建立更加 科学的统计分析模型，进行宏观的统计分析 决策，己成为当今企业经营决策的重要手段。2.统计模型的建立影响收入（因变量y ）的口变量（x）为 多个吋，应建立多元回归模型。通过相关系 数分析，对诸多影响因索旺，兀2,兀加进行筛选，即：选取0.9vp（无，y）vl或数，并令它们等于零，得愆処购一物(;=丿、一 1 < pg y） < -0.9 （i = 1,2,3., p; p < m） 的因素进行，低于此指标的数据，在统计分 析决策屮不予考虑。实际中，结果变量y是随机变量，往往 受多个变量“，兀2,，兀“（p > 1）的制约，对于=

6、-2工（必-九-勺勺-$兀2 一一叭）=0 /?=-2工（儿-久-也勺-匕兀2-bpxqxjj =0c-l12 ，“）整理z,得正规方程组为加+勺» +仅»2 +=刃/?»+&+贬族+$=0 m hhm/=!自变量兀，兀2,宀的一纽确定的值，y有它自己的分布。若y的数学期望存在，则它是因素变聚x）,x2,.,xp的函数，记为兀12x22dip1=1工gp/=!“牛曲.»或“（坷，兀2，齐），即y关于兀的 i叫归函数。当然，我们最关心的是 上心|,兀2，叫）是兀1宀，,心的线性函数的 情况。所以，建立多元线性回归模型： y = bq +b內 +/?

7、2兀2 +. + bpxp +£ ,其屮b（m，.bp称z为回归系数，£为随机误差,£（0,/） , /为随谋差的方差。设 （兀1】，兀2，兀1卩''），（£，兀2,，兀叩，儿） 是一组样本（斤为样本容量）；用极大似然 估计法来佔计参数»,九.打，即取心&+勺»內+仅1)涉2 +®e討/m/=(/=!r=l /=引入矩阵:110/ 、 儿'y =)?2 宀丿j则b =xnl(n<=1f=lbo,b,b2,bp使 得aaaa= bo= b、z?2 = b? yb卩=bp 时 差 平方q =

8、工(兀一心 bxi b2xi2 - bpxipy/=!(n/=1xty =工兀必1=10/=1z41=1 /于是（2）式可写成矩阵达到最小。求q分别关于bo，b,.b的偏导 方程£0(0,/)(6)这是正规方程（4）的矩阵形式。设xr y 的逆矩阵（x7r）_1存在，在（5）式的两边左 乘（x7 /）-'得到式（4）的解为/ a 、ho人 ；（4）b = g =（x7r）-1xrr3可以取xi0,x20,.,xp0处的回归值y0 = ho + h x10 + /? 2 x2o + . + " xp0 作为jo = 5 + b內° + b2x2() +. +

9、 bpxp()+ 的预测值。则儿n（% +方內（）+仇勺0 +- + 02）（7）这就是的极大似然佔计。取b（）+ bi x, + bi x2 +. + bp xp 记做 > y 作 为“（旺，兀2，兀“）=% +勺兀+b2x2 + + /?肿 的估计，即aaaaay = bo+b x +bix2 +.+bp xp （5）式（7）称z为p元线性回归方程，简称 为回归方程。3.决策区间的获取回归方程的另一个重要的开应用是，对 于一设定的数据点兀0，兀20"，兀”0,可以在一 定的置信度1-q内预测出决策量y的观测 值的取值范围，即所谓决策区间。决策区间 获収的方法如下：y

10、6; n佩+打心+ +乞兀。吆+ k2）(8)s xx = z z e - "/= ；=1p_y0- y0 n(o,l + 丄 + 上m <t2)'标准化 n后,xx，另一方面, p n(o,l)i fa-若+丄+ nsy2)'故设儿是在兀0,兀20,兀/,0处对随机变量v的观测结果，则它应满整理乙y（）这里=o对于给定的置信度1-ct,可得决策量儿的置信概率1-q的决策区间 为可以说，此区间愈短，则意味着决策愈 精确。令 i£ g -小,此量决 二仁（n-2）o寸 1 + + _ tv 川儿定着决策区间的大小。对于设定的数据点 xi0,x20,.,x

11、p（）,在p + 1维空间里，决策量 儿的可选值就在p维平面aaaaay0 =bo + b x10 +/?2 x20 + . + bp xp0 +3 和aaaaa）；o =bo + bi x10 +b2 x20 + + bp xpo 5 , 二平面的夹缝里。也可以说在以决策量儿的 极大似然估计量儿的上述§邻域内，即 p儿w （y（）,5）'且在石=丄乞5处v ;=i = min,即决策区间最短，拟为最佳决策 区间。4.决策量的控制决策量的控制是决策的反问题。即要求 决策量的决策值y在决策区间（儿，丁2）内取 值时，应控制决策相关因索变量禹,勺，,入 的值在什么范围z内，亦即对

12、于给定的置信度1-a ,确定出决策相关因素变量xx2,.,xf）的収值 范围。使得当xj,x2,.,xp在此范|韦1的某个点取值时决策a a量y对应的观测值落在决策区间（儿2）的 概率不小于-ao现在只讨论样本容量n很人的情形。令aa aa />/x八y-<yza =y-<7a =bo+b 尢+b2x2+.+bpxp2 2aa aa aaay2=bo+b x, +/?2 x2 +.+hp xp. 2 2(11)则决策变量xi,x2,.,x/,的线性组合 bo + b x, +/?2兀2 + + ：“ x” 应控制落 在区间jl+b j）之内。但应注意的是要 tt实现这种控制，

13、决策区间（y；,y2）的长度必 须大于讥2即儿-儿2力厂否则2t就无法得到对决策变量x1,x2,.,x/,进彳亍有a aa a效控制的区间（y - b妝,y + b电）。i i5结论（1）.多元回归算法可利用大量以往积累的企业纶产经营数据，通过建立冋归模型， 通过对回归方程的求解得出下一年度企业可 能达到的利润总额，即决策量y值及具决策 a区间的邻域t/（y0,）o（2）.应控制决策因素变量的线性组合aaaa仇 + bi x +/?2 x2 +. + b“q应控制落在 区间（y- o如，y+ b如）z内。tt.按金业各分支机构往年所占的收入 权重，分解和下达新年度的任务指标，为企 业的经营和决

14、策提供可靠的科学理论依据， 近而提高企业管理的先进性和科学性，以实 现和达到更高的利润。参考文献：1 刘晓石.概率论与数理统计m.北京： 科学出版社，2006： 238-243.2 胡世强,周立,许虹.统计学原理m 重庆：西南财经大学出版社,2007： 328 -336.3 gudmund r. t versen, mary gergen （美） 吴喜z等译统计学m 北京：高等教育出 版社，2002： 318-322.4 于秀林，任雪松.多元统计分析m.北 京：中国统计出版社,2006： 198-210.5 张文彤.spss统计分析高级教程m 北京：高等教育出版社，2004： 236-240.6 廖里等.数据挖掘和数据仓库及其在电 信业中的应用j,重庆邮电学院学报，2000.12,第 12 卷，第 4 期：3437o7 赵宏波.数据挖掘在电信客八关系管理 中的应用j电信技术,2001年12期：70-85o8 jiawei han, michenline ka