5、企业管理中的决策权衡与选择

企业管理中的决策权衡与选择

1. 衡量管理自主权的方法

管理自主权的衡量主要有两种途径,下面将分别进行详细介绍:

1.1 绝对量化方法

  • 基于市场结构理论 :该理论聚焦于需求的非弹性,将其视为管理自主权的来源,利用价格 - 成本边际来衡量管理自主权。若市场为差异化寡头垄断,市场份额的变化也会被纳入管理自主权的考量维度。
  • 垂直整合方面 :需明确可实现的最低成本,并将其与实际运营成本作对比,二者的差值即为管理自主权的衡量指标。
  • 水平整合情况 :可实现的最大价值与实际报告价值的差异,可作为管理自主权的衡量标准。这里的价值衡量方式多样,如企业的收入、利润、资产的市场价值等。
  • 组织形式评估 :实际与潜在的最低(最高)值之间的差异,仍是管理自主权的衡量指标,但最低成本的测量存在一定难度。
  • 企业财务选择价值 :同样存在测量方面的限制。

1.2 权衡方法

此方法认为,管理层在选择控制手段及其后果时会进行权衡,这便是管理自主权的来源。目前,具体的衡量方式尚未稳定,以下是一些具有代表性的观点:
- 销售最大化假说(Baumol,1959)
- 形式一:在最低利润约束条件下实现销售收入最大化。
- 形式二:利润与销售之间的权衡。
- Marris(1

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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