本书编著者长期从事管理学教学和科研工作，发现学生分析管理问题时缺乏现代系统管理理论思考方法，对一些基本的定量管理模型缺乏研究与应用能力，由此我们想把定量管理思考的系统方法论思想进行总结和归纳，结合现代管理常用的定量模型与方法，给学生提供一个系统思考管理问题和定量解决管理问题的指导。陶建格主编的《定量管理模型与方法》总结了管理问题实践与研究工作过程中的常用方法和基本模型，旨在提高解决管理问题实践能力和研究管理问题的科学方法和手段。

第1章 系统理论基础

 1.1 系统与系统工程

1.1.1 系统

1.1.2 系统工程

1.1.3 系统方法论

 1.2 管理系统工程

1.2.1 管理概述

1.2.2 管理系统工程

1.2.3 管理系统工程的技术方法

 1.3 管理系统分析

1.3.1 管理系统分析的概念和工作原则

1.3.2 管理系统分析的基本工作思路

1.3.3 管理系统分析的基本内容

 1.4 模型与建模方法

1.4.1 模型的概念和分类

1.4.2 数学模型

1.4.3 建立模型的方法

 1.5 定性与定量分析

1.5.1 定量分析方法简介

1.5.2 定性分析方法简介

1.5.3 定量分析与定性分析的区别与联系

第2章 定量分析基础

 2.1 线性代数基础

2.1.1 线性代数概述

2.1.2 线性代数的一些基本内容

2.1.3 行列式

 2.2 概率论与数理统计基础

2.2.1 简介

2.2.2 基本概念

2.2.3 事件间的关系与运算

2.2.4 事件的概率

2.2.5 概率的性质

2.2.6 统计学的个体与总体

2.2.7 抽样

 2.3 运筹学基础

2.3.1 运筹学简介

2.3.2 运筹学的基本思想

 2.4 相关软件基础

2.4.1 Excel软件

2.4.2 SPSS软件

2.4.3 EVIEWS软件

2.4.4 Vensim软件

2.4.5 AMOS软件

第3章 相关分析与回归分析

 3.1 相关分析

3.1.1 相关关系

3.1.2 正相关与负相关

3.1.3 相关系数

 3.2 一元线性回归模型

3.2.1 什么是回归分析

3.2.2 一元线性回归模型的定义

3.2.3 普通最小二乘法(OLS法)

3.2.4 最小二乘估计□的基本性质

3.2.5 一元线性回归方程的检验

3.2.6 预测

 3.3 多元线性回归预测法

3.3.1 多元线性回归模型及其假设条件

3.3.2 模型参数最小二乘估计

3.3.3 最小二乘估计量β的性质

3.3.4 多元线性回归模型的检验

3.3.5 预测

3.3.6 应用实例

 3.4 SPSS实验——回归分析

第4章 聚类分析

 4.1 距离和相似系数

4.1.1 距离

4.1.2 相似系数

 4.2 系统聚类法

4.2.1 系统聚类法的基本思想

4.2.2 系统聚类的方法

4.2.3 分类数的确定

4.2.4 系统聚类法的统一及其评价

 4.3 动态聚类法

4.3.1 动态聚类法的思想

4.3.2 动态聚类法的步骤

 4.4 案例分析

 4.5 聚类分析的SPSS操作方法

第5章 规划分析

 5.1 线性规划分析

5.1.1 线性规划分析概述

5.1.2 常见的线性规划模型

5.1.3 线性规划数学模型

5.1.4 线性规划的标准形式

5.1.5 缌}生规划的解及其性质

 5.2 目标规划分析

5.2.1 简介

5.2.2 目标规划与线性规划的差异

5.2.3 目标规划的基本概念

5.2.4 目标规划模型的建立

5.2.5 目标规划的一般模型

5.2.6 目标规划在企业人力资源需求预测中的应用

 5.3 库存规划分析

5.3.1 库存管理模型的基本概念

5.3.2 确定性存储模型

5.3.3 随机性存储模型

 5.4 网络规划分析

5.4.1 网络图的组成及绘制

5.4.2 网络图的参数与计算

 5.5 系统动力学分析

5.5.1 基本原理

5.5.2 SD结构模型的建模步骤

 5.6 结构方程分析

5.6.1 结构方程的基本思想及模型设定

5.6.2 结构方程模型的识别和估计

5.6.3 结构方程模型的评价和修改

第6章 管理决策模型

 6.1 决策及决策分析问题

6.1.1 决策的定义及其分类

6.1.2 决策分析问题举例

6.1.3 决策问题的一般性描述

 6.2 不确定性决策

6.2.1 悲观准则

6.2.2 乐观准则

6.2.3 乐观系数准则

6.2.4 后悔值准则

6.2.5 等可能准则

 6.3 风险型决策

6.3.1 最大可能准则

6.3.2 期望值准则

6.3.3 决策树法

 6.4 信息的价值与贝叶斯决策

6.4.1 全信息的价值

6.4.2 贝叶斯决策

 6.5 最短路问题及其应用

6.5.1 最短路的定义

6.5.2 最短路问题算法的基本思想及基本步骤

6.5.3 最短路的应用

第7章 管理预测

 7.1 预测的概念及其分类

7.1.1 预测的概念

7.1.2 预测的分类

 7.2 定性预测方法

7.2.1 定性预测的概念

7.2.2 定性预测的主要方法

 7.3 时间序列平滑预测法

7.3.1 时间序列概述

7.3.2 移动平均法

7.3.3 指数平滑法

 7.4 趋势外推预测方法

 7.5 灰色系统预测法

7.5.1 灰色系统预测的基本内容

7.5.2 GM(1，1)模型的建立

7.5.3 残差GM(1，1)模型

 7.6 Excel在市场预测分析中的应用

7.6.1 Excel在定性预测分析中的应用

7.6.2 Excel在平滑预测分析中的应用

第8章 博弈论

 8.1 博弈的基本概念及分类

8.1.1 博弈论的基本概念

8.1.2 博弈的分类

8.1.3 博弈论的意义

 8.2 经济学博弈模型

8.2.1 智猪博弈

8.2.2 囚徒困境博弈

8.2.3 价格战博弈

8.2.4 污染博弈

8.2.5 贸易战博弈论

 8.3 二人零和博弈模型

8.3.1 具有鞍点的二人零和博弈

8.3.2 策略的优超性

8.3.3 无鞍点的二人零和博弈

 8.4 纳什均衡(Nash equilibrium)模型

8.4.1 用画线法求具有纯策略的纳什均衡

8.4.2 混合策略意义下的纳什均衡解

8.4.3 多重纳什均衡和聚点

 8.5 用WinQSB解博弈问题

 8.6 博弈论案例分析

8.6.1 案例一：博弈论在企业人力资本投资中的应用

8.6.2 案例二：博弈论在企业经营活动的应用策略

8.6.3 案例三：博弈论在企业管理中的应用

参考文献