运筹学案例

合集下载

简单的运筹学实际应用案例

简单的运筹学实际应用案例

简单的运筹学实际应用案例运筹学(Operations Research)是一门研究如何有效利用有限资源进行决策的学科,它通过数学、统计学和经济学等方法,帮助管理者做出最佳决策。

下面将介绍几个简单的运筹学实际应用案例。

1.生产线优化假设一公司拥有多条生产线,每条生产线对应不同的产品。

公司希望通过优化生产线的调度,以达到最大的产出和利润。

运筹学可以通过数学模型和算法,对生产线进行优化调度。

例如,可以使用线性规划模型来确定每条生产线的产量和调度,以最大化总利润;也可以使用整数规划模型来考虑生产线的限制和约束条件。

2.物流网络设计一家物流公司需要设计其物流网络,以最小化成本并满足客户对快速物流的需求。

运筹学可以通过数学模型和算法,帮助物流公司优化物流网络的设计。

例如,可以使用网络流模型来确定货物在物流网络中的最佳路线和节点,以最小化总运输成本;也可以使用线性规划模型来决定在不同节点上的仓库和货物库存量,以满足客户的需求。

3.航班调度问题一家航空公司需要制定最佳航班调度计划,以最大化航班利润并排除延误风险。

运筹学可以通过数学模型和算法,帮助航空公司优化航班调度。

例如,可以使用线性规划模型来决定不同航班的起降时间和机型,以最大化航班利润;也可以使用排队论模型来评估航班的延误风险,并制定相应的调度策略。

4.人员调度问题一家超市需要制定最佳的员工调度计划,以最大化服务质量和节约人力成本。

运筹学可以通过数学模型和算法,帮助超市优化员工调度。

例如,可以使用整数规划模型来决定不同时间段需要多少员工,并考虑员工的技能匹配和工作时间的合理安排;也可以使用模拟仿真方法来评估不同调度策略的效果,并做出相应的决策。

以上是几个简单的运筹学实际应用案例,运筹学在实际生产和管理中有着广泛的应用。

通过数学模型和算法的应用,可以帮助企业优化资源配置、提高效率和决策质量,从而实现最佳的经济效益。

运筹学实例 含解析

运筹学实例 含解析

案例1. 工程项目选择问题某承包企业在同一时期内有八项工程可供选择投标。

其中有五项住宅工程,三项工业车间。

由于这些工程要求同时施工,而企业又没有能力同时承担,企业应根据自身的能力,分析这两类工程的盈利水平,作出正确的投标方案。

有关数据见下表:表1 可供选择投标工程的有关数据统计工程类型 预期利润/元 抹灰量/m 2混凝土量/ m 3砌筑量/ m 3住宅每项 50011 25 000 280 4 200 工业车间每项 80 000480 880 1 800 企业尚有能力108 0003 68013 800试建立此问题的数学模型。

解:设承包商承包X 1项住宅工程,X 2项工业车间工程可获利最高,依题意可建立如下整数模型:目标是获利最高,故得目标函数为21X 80000X 50011z Max +=根据企业工程量能力限制与项目本身特性,有约束:利用WinSQB 建立模型求解:1080002X 4801X 25000≤+3680X 880X 28021≤+13800X 1800X 420021≤+为整数,;,2121X X 3X 5X ≤≤综上,承包商对2项住宅工程,3项车间工程进行投标,可获利最大,目标函数Max z=340022 元。

案例2. 生产计划问题某厂生产四种产品。

每种产品要经过A,B两道工序加工。

设该厂有两种规格的设备能完成A工序,以A1 ,A2表示;有三种规格的设备能完成B工序,以B1 ,B2,B3 表示。

产品D可在A,B任何一种规格的设备上加工。

产品E可在任何规格的A设备上加工,但完成B工序时只能在B1设备上加工。

产品F可在A2及B2 ,B3上加工。

产品G可在任何一种规格的A设备上加工,但完成B工序时只能在B1 ,B2设备上加工。

已知生产单件产品的设备工时,原材料费,及产品单价,各种设备有效台时如下表,要求安排最优的生产计划,使该厂利润最大?设设产品设备有效台时1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B357647109812111068108601110000400070004000原料费(元/件)单价(元/件)0.251.250.352.000.502.800.42.4解:设Xia(b)j为i产品在a(b)j设备上的加工数量,i=1,2,3,4;j=1,2,3,得变量列表设备产品设备有效台时Ta(b)j1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B3X1a1X1a2X1b1X1b2X1b3X2a1X2a2X2b1X3b2X3b3X3a1X3a2X3b1X3b2X3b3X4a1X4a2X4b1X4b2X4b3601110000400070004000原料费Ci (元/件) 单价Pi (元/件) 0.25 1.25 0.352.00 0.50 2.80 0.4 2.4其中,令X 3a 1,X 3b 1,X 3b 2,X 3b 3,X 4b 3=0 可建立数学模型如下: 目标函数: ∑∑==-=4121)](*[Maxi j iaj Ci Pi X z=1.00*(X 1a 1+X 1a 2)+1.65*(X 2a 1+X 2a 2)+2.30* X 3a 2+2.00*( X 4a 1+X 4a 2)约束条件:利用WinSQB 求解(X1~X4,X5~X8,X9~X12,X13~X17,X18~X20分别表示各行变量):4,3,2,1X21j 31==∑∑==i X j ibjiaj2,1T X 41iaj=<=∑=j Taj i iaj 3,2,141=<=∑=j TbjT Xi ibj ibj2,1;4,3,2,10X iaj ==>=j i 且为整数32,1;4,3,2,10X ibj ,且为整数==>=j i 0X X X X X 4b33b33b23b13a1=====综上,最优生产计划如下:设备产品1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B3774235004004008732875目标函数zMax=3495,即最大利润为3495案例3. 高校教职工聘任问题 (建摸)由校方确定的各级决策目标为:P 1 要求教师有一定的学术水平。

运筹学经典案例

运筹学经典案例

运筹学经典案例运筹学是一门研究如何有效地利用有限资源来达到最优化目标的学科。

它涉及到数学、统计学、经济学等多个领域,被广泛应用于工程、管理、物流等领域。

在运筹学的研究中,经典案例是非常重要的,它们可以帮助我们更好地理解运筹学的原理和方法。

本文将介绍一些运筹学的经典案例,帮助读者更好地了解这门学科。

第一个经典案例是著名的旅行商问题(TSP)。

旅行商问题是指一个旅行商要拜访n个城市,每个城市只能拜访一次,而且最后要回到出发的城市。

问题是如何确定一条最短的路径,使得旅行商可以完成旅行并回到出发的城市。

这个问题看似简单,实际上却是一个NP难题,需要运筹学方法来求解。

通过对TSP的研究,我们可以深入了解运筹学中的最优化问题和算法设计。

第二个经典案例是库存管理问题。

库存管理是企业经营中非常重要的一个环节,它涉及到如何合理地控制库存水平,以满足客户需求的同时最大限度地减少库存成本。

运筹学通过建立数学模型,可以帮助企业确定最优的订货量和补货周期,从而实现库存的最优管理。

通过研究库存管理问题,我们可以深入了解运筹学在实际生产中的应用。

第三个经典案例是生产调度问题。

在工业生产中,如何合理地安排生产任务和资源是一个关键问题。

运筹学可以通过建立生产调度模型,帮助企业确定最优的生产计划,从而提高生产效率和降低生产成本。

通过研究生产调度问题,我们可以深入了解运筹学在生产管理中的应用。

以上这些经典案例只是运筹学应用的冰山一角,实际上运筹学在现实生活中有着广泛的应用。

通过研究这些经典案例,我们可以更好地理解运筹学的基本原理和方法,为实际问题的解决提供理论支持和指导。

希望本文能够帮助读者更好地了解运筹学,并对其在实际中的应用有更深入的认识。

运筹学案例集

运筹学案例集

运筹学案例集常州宝菱重工机械有限公司孔念荣收集整理运筹学的一些典型性应用•合理利用材料问题:如何在保证生产的条件下,下料最少•配料问题:在原料供应量的限制下,如何获取最大收益•投资问题:从投资项目中选取最佳组合,使投资回报最大•产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,使获利最大•劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要•运输问题:如何制定最佳调运方案,使总运费最少一、生产计划问题案例1(2-4)、某工厂用A、B、C、D四种原料生产甲、乙两种产品,生产甲和乙所需各种原料的数量以及在一个计划期内各种原料的现有数量见下表所示。

又已知每单位产品甲、乙的售价分别为400元和600元,问应如何安排生产才能获得最大收益?已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗、资源的限制,如下表:问题:工厂应分别生产多少单位Ⅰ、Ⅱ产品才能使工厂获利最多?案例3(2-25)、某公司面临一个是外包协作还是自行生产的问题。

该公司生产甲、乙、丙三种产品,都需要经过铸造、机加工和装配三个车间。

甲、乙两种产品的铸件可以外包协作,亦可以自行生产,但产品丙必须本厂铸造才能保证质量,数据如下表所示。

问题:公司为了获得最大利润,甲、乙、丙三种产品各生产多少件?甲、乙两种产品的铸造中,由本公司铸造和由外包协作各应多少件?案例4(2-28)、永久机械厂生产Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种产品,均要经过A、B两道工序加工。

设有两种规格的设备A1、A2能完成A工序;有三种规格的设备B1、B2、B3能完成B 工序。

Ⅰ可在A、B的任何规格的设备上加工;Ⅱ可在任意规格的A设备上加工,但对B工序,只能在B1设备上加工;Ⅲ只能在A2与B2设备上加工,数据如下表所示。

问题:为使该厂获得最大利润,应如何制定产品加工方案?案例5、某造纸厂用原材料白坯纸生产原稿纸、笔记本和练习本三种产品。

该厂现有工人100人,每月白坯纸供应量为3万公斤。

已知工人的劳动生产率为:每人每月生产原稿纸30捆,或生产日记本30打,或练习本30箱。

运筹学经典案例

运筹学经典案例

运筹学经典案例案例一:鲍德西((B AWDSEY)雷达站的研究20世纪30年代,德国内部民族沙文主义及纳粹主义日渐抬头。

以希特勒为首的纳粹势力夺取了政权开始为以战争扩充版图,以武力称霸世界的构想作战争准备。

欧洲上空战云密布。

英国海军大臣丘吉尔反对主政者的“绥靖”政策,认为英德之战不可避免,而且已日益临近。

他在自己的权力范围内作着迎战德国的准备,其中最重要、最有成效之一者是英国本土防空准备。

1935年,英国科学家沃森—瓦特(R.Watson-Wart)发明了雷达。

丘吉尔敏锐地认识到它的重要意义,并下令在英国东海岸的Bawdsey建立了一个秘密的雷达站。

当时,德国已拥有一支强大的空军,起飞17分钟即可到达英国。

在如此短的时间内,如何预警及做好拦截,甚至在本土之外或海上拦截德机,就成为一大难题。

雷达技术帮助了英国,即使在当时的演习中已经可以探测到160公里之外的飞机,但空防中仍有许多漏洞,1939年,由曼彻斯特大学物理学家、英国战斗机司令部科学顾问、战后获诺贝尔奖金的P.M.S.Blachett为首,组织了一个小组,代号为“Blachett 马戏团”,专门就改进空防系统进行研究。

这个小组包括三名心理学家、两名数学家、两名应用数学家、一名天文物理学家、一名普通物理学家、一名海军军官、一名陆军军官及一名测量人员。

研究的问题是:设计将雷达信息传送给指挥系统及武器系统的最佳方式;雷达与防空武器的最佳配置;对探测、信息传递、作战指挥、战斗机与防空火力的协调,作了系统的研究,并获得了成功,从而大大提高了英国本土防空能力,在以后不久对抗德国对英伦三岛的狂轰滥炸中,发挥了极大的作用。

二战史专家评论说,如果没有这项技术及研究,英国就不可能赢得这场战争,甚至在一开始就被击败。

“Blackett马戏团”是世界上第一个运筹学小组。

在他们就此项研究所写的秘密报告中,使用了“Operational Research”一词,意指作战研究”或“运用研究”。

运筹学在实际问题中的应用案例分析

运筹学在实际问题中的应用案例分析

运筹学在实际问题中的应用案例分析运筹学作为一门研究如何最优化地解决决策问题的学科,在实际问题中得到了广泛的应用。

本文将通过分析两个实际案例来探讨运筹学在解决复杂问题和优化资源利用方面的应用。

案例一:物流配送优化物流配送是一个典型的运筹学应用领域。

在现代社会,物流配送环节对于企业的运营效率和成本控制至关重要。

如何合理安排车辆路线、调度和配送是一项复杂且具有挑战性的任务。

运筹学可以通过数学建模和优化算法来解决这个问题。

首先,我们可以将物流配送问题建模为一个旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)。

TSP是一个经典的组合优化问题,目标是寻找一条最短路径,使得从一个地点出发经过所有其他地点后回到起点,且路径的总长度最小。

通过运筹学方法,可以利用算法来求解最佳路径并优化物流配送效率。

其次,为了进一步优化物流配送的效率,我们可以引入车辆调度问题。

例如,考虑到不同城市的交通堵塞情况,我们可以使用调度算法将不同城市的订单分配给不同的车辆,以减少整体行程时间和成本。

通过运筹学的应用,一家物流公司可以最大限度地减少行程时间、减少燃料消耗,提高物流配送的效率。

因此,运筹学在物流配送问题中的应用具有重要的意义。

案例二:生产排产优化生产排产是制造业中的一个重要环节,它关系到企业的生产效率、生产能力和订单交付时间。

运筹学在生产排产中的应用可以帮助企业提高生产效率,降低成本并及时交付产品。

在生产排产中,我们通常需要考虑到多个因素,如机器的利用率、工人的工作时间和任务的优先级等。

通过运筹学的方法,可以构建一个数学模型,通过数学规划算法来优化生产排产方案。

例如,假设一个工厂有多个机器和多个订单需要排产,每个订单有不同的完成时间和优先级。

我们可以通过运筹学的方法,将这个问题建模为一个调度问题。

然后,利用调度算法来确定每个订单的完成时间和最优的生产顺序,从而实现生产排产的优化。

通过运筹学的应用,企业可以有效地优化生产排产计划,提高生产效率,减少资源浪费,并保证订单能够及时交付。

运筹学应用案例

运筹学应用案例

运筹学应用案例运筹学是一门应用数学,研究如何在资源有限的情况下,最优地组织和管理这些资源。

运筹学的应用范围非常广泛,涉及到各个领域。

以下是一个关于运筹学应用的实际案例。

某公司是一家制造业企业,主要生产产品A和产品B。

这家公司有两个生产车间和一个物流中心,每个车间配备了不同的生产设备。

公司的目标是最大化利润。

产品A在车间1中生产,车间1的生产设备可以在一小时内生产5个单位的产品A。

产品B在车间2中生产,车间2的生产设备可以在一小时内生产4个单位的产品B。

物流中心负责将产品A和产品B运送到市场,物流中心的运输能力为每小时20个单位。

同时,公司还面临一个资源的限制,即每天生产的产品A和产品B的总数不能超过400个单位。

另外,公司还有一个库存的限制,即每天生产的产品A和产品B的总数不能超过600个单位。

为了系统地解决这个问题,公司决定使用运筹学的方法进行决策。

首先,公司需要确定目标函数。

由于公司的目标是最大化利润,所以可以将目标函数定义为利润函数。

假设公司每个单位的产品A的利润为10美元,每个单位的产品B的利润为8美元。

那么公司的目标函数可以定义为:Z=10A+8B。

然后,公司需要确定约束条件。

根据资源的限制,可以得到以下约束条件:A≤5×小时数(车间1的生产能力)B≤4×小时数(车间2的生产能力)A+B≤400(每天生产的总数限制)A+B≤600(库存的限制)20A+20B≤600(物流中心的运输能力)接下来,公司需要确定变量的取值范围。

由于产量和库存数量为实数,所以可以将A和B的取值范围定义为非负实数。

最后,公司需要使用线性规划算法来求解最优解。

线性规划算法可以通过求解目标函数的最大值来找到最优解。

在这个案例中,可以使用单纯形法来求解最优解。

通过使用运筹学的方法,公司可以得到最优的生产和运输计划,以最大化利润。

对于公司而言,这个案例展示了如何在资源有限的情况下,通过合理的规划和管理,实现最优的生产和销售策略。

运筹学案例集

运筹学案例集

运筹学案例集常州宝菱重工机械有限公司孔念荣收集整理运筹学的一些典型性应用•合理利用材料问题:如何在保证生产的条件下,下料最少•配料问题:在原料供应量的限制下,如何获取最大收益•投资问题:从投资项目中选取最佳组合,使投资回报最大•产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,使获利最大•劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要•运输问题:如何制定最佳调运方案,使总运费最少一、生产计划问题案例1(2-4)、某工厂用A、B、C、D四种原料生产甲、乙两种产品,生产甲和乙所需各种原料的数量以及在一个计划期内各种原料的现有数量见下表所示。

又已知每单位产品甲、乙的售价分别为400元和600元,问应如何安排生产才能获得最大收益?已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗、资源的限制,如下表:问题:工厂应分别生产多少单位Ⅰ、Ⅱ产品才能使工厂获利最多?案例3(2-25)、某公司面临一个是外包协作还是自行生产的问题。

该公司生产甲、乙、丙三种产品,都需要经过铸造、机加工和装配三个车间。

甲、乙两种产品的铸件可以外包协作,亦可以自行生产,但产品丙必须本厂铸造才能保证质量,数据如下表所示。

问题:公司为了获得最大利润,甲、乙、丙三种产品各生产多少件?甲、乙两种产品的铸造中,由本公司铸造和由外包协作各应多少件?案例4(2-28)、永久机械厂生产Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种产品,均要经过A、B两道工序加工。

设有两种规格的设备A1、A2能完成A工序;有三种规格的设备B1、B2、B3能完成 B 工序。

Ⅰ可在A、B的任何规格的设备上加工;Ⅱ可在任意规格的A设备上加工,但对B工序,只能在B1设备上加工;Ⅲ只能在A2与B2设备上加工,数据如下表所示。

问题:为使该厂获得最大利润,应如何制定产品加工方案?案例5、某造纸厂用原材料白坯纸生产原稿纸、笔记本和练习本三种产品。

该厂现有工人100人,每月白坯纸供应量为3万公斤。

已知工人的劳动生产率为:每人每月生产原稿纸30捆,或生产日记本30打,或练习本30箱。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

《管理运筹学》案例作业班级:三门峡MBA班姓名:司久胜2008年9月1日案例一:中国股民股票投资状况调查与分析一、案例简介为了了解我国广大股民的投资状况,研究我国股民的股票投资特征,培养MBA学员的实地调查能力,并为数据、模型与决策课程提供真实的案例教学素材,由多所大学组织了“中国股民投资状况抽样调查”。

本次调查的抽样框涉及全国20个省、自治区和直辖市,调查城市56个,回收有效问卷5641份,问卷中设计了18个问题(见问卷样表)。

二、学习本案例的目的通过对这个案例的学习,使学员达到以下几个方面训练的目的:1.熟悉一项市场调查的工作过程,包括制定调查方案、选取抽样框、设计问卷表、具体的调查和数据搜集过程等。

2.要求学员利用这个案例的真实数据,把学过的统计方法结合这个真实的案例数据进行模拟计算和分析,使学员真正领会和把握各种统计数量分析方法在应用中的意义和作用,并对分析结果的现实意义进行解释和说明。

同时,学会选择恰当的统计方法分析和解决实际问题。

三、调查表表1 中国股民投资状况问卷调查表四、数据文件说明本案例的数据文件名:a:\case01\datal.txt建议用EXCEL统计分析软件分析本案例的数据。

用EXCEL软件读取本案例文件数据时应注意观察该数据文件的排列格式、变量名、变量排列顺序和变量个数(42个)。

本案例的数据文件包括有效样本5641个,变量42个。

这些样本非均匀地分布在20个省、自治区和直辖市的56个城市。

样本的具体分布见表2。

五、变量及代码说明(1)PROVIN—省和市。

各省市代码见表2。

(2)CASE—省市的样本个数分布见表2。

(3)SEX—性别。

其中:1—男;2—女。

(4)AGE—年龄。

其中:1—19岁以下;2—20至29岁;3—30至39岁;4—40至49岁;5—50至59岁;6—60岁及以上。

(5)RESULT—股票投资结果。

其中:1—赚钱;2—不赔不嫌;3—赔钱。

(6)METHOD1—股票投资方法:基本因素分析法。

0—没选;1—选。

(7)METHOD2—股票投资方法:技术分析法。

0—没选;1—选。

(8)METHOD3—股票投资方法:跟风方法。

0—没选;1—选。

(9)METHOD4—股票投资方法:凭感觉去买卖。

0—没选;1—选。

(10)RISK—对风险有无充分认识。

l—有;2—没有。

(11)INVESTER—专职或业余股票投资者。

l—专职;2—业余。

(12)MONEY—股票投资当前的资金规模。

其中:1—1万元以下;2—1万至3万元;3—3万至5万元;4—5万至7万元;5—7万至10万元;6—10万至20万元;7—20万至30万元;8—30万至50万元;9—50万至100万元;10—100万元及以上。

(13)JOB—职业。

其中:1—国家干部;2—管理人员;3—科教文卫单位工作人员;4—金融单位职员;5—工人;6—农民;7—个体从业人员;8—无业人员。

(14)EDU—学历。

其中:1—文盲;2—小学;3—中学;4—高中;5—中专;6—大专;7—本科;8—研究生及以上。

(15)PROPTION—股票投资占家庭(或单位)总资金比重。

其中:1—9%及以下;2—10%~19%;3—20%~29%;4—30%~39%;5—40%~49%;6—50%~59%;7—60%~69%;8—70%~79%;9—80%~89%;10—90%及以上。

(16)TIME—买卖股票出入市时间间隔。

其中:1—1周以内;2—1至2周;3—3至4周;4—1至2个月;5—3至5个月;6—6至12个月;7—1年及以上。

(17)WINREl—投资股票获胜原因:趋势要看对。

0—没选;1—选。

(18)WINRE2—投资股票获胜原因:选股要选准。

0—没选;1—选。

(19)WINRE3—投资股票获胜原因:时机要选好。

0—没选;1—选。

(20)WINRE4—投资股票获胜原因:要有独立的判断能力。

0—没选;1—选。

(21)WINRE5—投资股票获胜原因:要合理的管理资金。

0—没选;1—选。

(22)WINRE6—投资股票获胜原因:看有足够多的资金。

0—没选;1—选。

(23)RESOUCl—资金来源:自有资金。

0—没选;1—选。

(24)RESOUC2—资金来源:公有资金。

0—没选;1—选。

(25) RESOUC3—资金来源:银行贷款。

0—没选;1—选。

(26) RESOUC4—资金来源:朋友间借款。

0—没选;1—选。

(27) RESOUC5—资金来源:替他人买卖股票。

0—没选;1—选。

(28)RANK—职务级别。

其中:1—办事员;2—股级干部;3—科级干部;4—处级干部;5—局级干部及以上。

(29)LOSREl—做股票赔钱原因:趋势看反了。

0—没选;1—选。

(30) LOSRE2—做股票赔钱原因:选股选错了。

0—没选;1—选。

(31) LOSRE3—做股票赔钱原因:入市时机没有把握好。

0—没选;1—选。

(32) LOSRE4—做股票赔钱原因:跟着别人走。

0—没选;1—选。

(33) LOSRE5—做股票赔钱原因:分散投资策略失误。

0—没选;1—选。

(34) LOSRE6—做股票赔钱原因:其它赔钱原因。

0—没选;1—选。

(35)INVESTRl——投资股票的动因:赚钱。

0—没选;1—选。

(36) INVESTR2—投资股票的动因:体会一下玩股票的感觉。

0—没选;1—选。

(37)INVESTR3—投资股票的动因:别人买卖股票嫌了钱我也跟着做。

0—没选;1—选。

(38) INVESTR4—投资股票的动因:消磨时间。

O—没选;1—选。

(39) INVESTR5—投资股票的动因:个人兴趣。

0—没选;1—选。

(40) INVESTR6—投资股票的动因:其它投资动因。

0—没选;1—选。

(41)HOWLONG—参与股票炒作的时间。

其中:1—半年以下;2—半年至1年;3—l至2年;4—2至3年;5—3至4年;6—4年及以上。

(42)NOJOBRE—无业的原因。

其中:1—因下岗暂时无业;2—因志愿辞职暂时无业;3—因找不到工作而暂时无业;4—把炒股作为自己的职业。

六、本案例问卷调查的程序1.确定调查目的。

调查的主要目的是了解我国股民股票投资的基本状况,包括投资结果、投资方法、股民投资者的自然特征和社会特征、股民的风险意识、资金来源等,同时研究和分析投资结果(即赚钱、赔钱、不赔不赚)与投资者的自然特征和社会特征之间的关系。

2.制定调查方案。

包括调查地区的选择、调查对象(证券营业部和股民)的选择、调查的时间和进度安排、人员安排、经费安排、调查结果的最终形式等内容。

3.设计问卷调查表。

问卷表围绕调查的目的来设计,设计的问题要简洁清晰,并符合统计编码和数据计算机录入的基本要求。

当然,问卷的设计格式不是惟一的,可有多种不同的形式,见本案例中的问卷表。

4.根据调查人的家庭地区分布,以学生为主,选择250—300个家庭分布具有一定代表性的学生,利用暑假进行调查。

平均每位学生负责30—50个问卷表。

每位学生调查的对象过多,会产生较大的误差;而每位学生调查的对象过少,又不经济,需要很多的人参与。

最好以每人不超过50份问卷表来聘请调查者。

5.给学生(访员)开会,详细解释问卷表中的各个问题,包括设计每个问题的用意、各个问题间的逻辑关系等,并对样本选取和数据取得以及当面访问的具体程序和技巧进行说明。

6.调查问卷回收以后,组织专门人员对问卷进行审核和汇总,确定有效问卷数。

7.制定编码方案。

包括省市地区码、调查员码、问题码和答案码,以便于计算机汇总。

8.组织专门人员对已审核和编码的问卷进行原始数据的计算机录入。

9.全部问卷数据录入结束后,对已录人数据进行检查和汇总,建立正规的调查数据库。

10.对调查案例数据库进行开发和分析。

七、需要MBA学员讨论和解决的问题本案例中问卷调查的中心目的是了解中国股民的特征、中国股民的投资状况和投资结果,因此,根据本案例提供的截面数据,可对以下几个主要的问题做分析:1.计算本案例中股民的投资结果,即赚钱、不赔不赚和赔钱的频率分布。

2.利用频率分析技术和列联表方法,分析各个单个变量的频率分布特征,计算、观察、分析股民投资结果与股民特征两两变量之间是否有显著的相关关系,也就是说,不同特征的股民投资结果之间是否有显著的差异性,如投资结果与性别、年龄、职业、职务级别、学历、对风险有无充分认识、投资的方法、买卖股票的时间间隔等变量之间是否有显著相关关系。

3. 对有意义的其他两两变量之间分析相关关系,比如,学历与资金规模、学历与风险意识、性别与风险意识等变量之间的相关关系。

4. 对有意义的多变量之间进行列联表分析,如投资结果与性别和风险意识之间关系的分析、资金规模与学历和投资结果之间的相关关系分析等。

5.可以根据本案例数据,对各种统计定量分析方法进行运用和分析,并可绘制各种有意义的统计图表。

6.学员可以分成小组,根据所学过的统计分析知识,对本案例的数据进行分析,提交分析报告,在课堂上由老师组织进行交流和讨论,发现问题,总结经验。

八、案例分析的步骤及时间安排(一)步骤1.熟悉案例内容及数据资料。

2.根据案例研究目的的要求,结合书中提示,对案例进行分析并独立解决案例中提供的需讨论的问题(案例分析的步骤按照书上问题的顺序进行)。

3.分组讨论案例中的问题,提出各自的见解和意见。

4.各小组就讨论结果写出案例的分析报告。

5.对本案例中提示的思路和方法进行评价,提出其他的思路、方法进行讨论。

〔二〕时间安排建议用4学时完成本案例八、供讨论的问题1.说明各指标的具体含义及计算公式。

2.在进行分析之前,如何对指标进行预处理?提示:指标的预处理是对数据的可靠性进行研究,试寻找奇异值,分析原因,然后决定是否需要进行修订或剔除整个指标。

本案例建议采用EXCEL中的散点图功能。

3.如何对以上指标分类?分类的结果如何?提示:指标的分类可用定性的方法做主观分类,也可以用定量分析的分类结果对主观的定性分类的结果再进行调整。

4.如何筛选和简化各分指标体系中的变量,以减少信息的重叠或多重共线性造成的评价误差?提示:本案例建议对分类后的各分指标体系做相关分析,对相关系数大于0.95的高度相关的指标再做一次筛选。

九、分析报告的要求学员在做完案例分析并进行小组讨论后,每人需要提交一份分析报告。

报告内容应包括:1.案例分析的步骤,每一步骤的方法、结果,最终的结论。

2.小组讨论的内容、结果。

3.案例分析及小组讨论中未解决的问题。

4.对本案例中提供的方法进行评价,并提出改进的意见或采用其他方法的建议。

案例分析:一、单变量频率分布以投资结果(BESULT)这个变量为例进行分析。

结果包括一个表一个图。

即投资结果RESULT频率分布表和投资结果饼形图。

表1 股民投资结果频率分布表从频率表l看出,投资结果这一变量的有效样本数为5606个,其分布为左偏。

相关文档
最新文档