第1章 系统理论基础 1
1.1系统与系统工程 1
1.1.1系统 1
1.1.2系统工程 10
1.1.3系统方法论 13
1.2管理系统工程 19
1.2.1管理概述 19
1.2.2管理系统工程 26
1.2.3管理系统工程的技术方法 30
1.3管理系统分析 45
1.3.1管理系统分析的概念和工作原则 45
1.3.2管理系统分析的基本工作思路 49
1.3.3管理系统分析的基本内容 55
1.4模型与建模方法 60
1.4.1模型的概念和分类 60
1.4.2数学模型 61
1.4.3建立模型的方法 63
1.5定性与定量分析 64
1.5.1定量分析方法简介 64
1.5.2定性分析方法简介 66
1.5.3定量分析与定性分析的区别与联系 68
第2章 定量分析基础 69
2.1线性代数基础 69
2.1.1线性代数概述 69
2.1.2线性代数的一些基本内容 70
2.1.3行列式 73
2.2概率论与数理统计基础 76
2.2.1简介 76
2.2.2基本概念 78
2.2.3事件间的关系与运算 79
2.2.4事件的概率 80
2.2.5概率的性质 81
2.2.6统计学的个体与总体 82
2.2.7抽样 83
2.3运筹学基础 83
2.3.1运筹学简介 83
2.3.2运筹学的基本思想 86
2.4相关软件基础 87
2.4.1 Excel软件 87
2.4.2 SPSS软件 93
2.4.3 EVIEWS软件 95
2.4.4 Vensim软件 97
2.4.5 AMOS软件 99
第3章 相关分析与回归分析 103
3.1相关分析 103
3.1.1相关关系 103
3.1.2正相关与负相关 103
3.1.3相关系数 104
3.2一元线性回归模型 108
3.2.1什么是回归分析 108
3.2.2一元线性回归模型的定义 109
3.2.3普通最小二乘法（OLS法） 110
3.2.4最小二乘估计ab的基本性质 114
3.2.5一元线性回归方程的检验 116
3.2.6预测 121
3.3多元线性回归预测法 123
3.3.1多元线性回归模型及其假设条件 123
3.3.2模型参数最小二乘估计 123
3.3.3最小二乘估计量β的性质 125
3.3.4多元线性回归模型的检验 126
3.3.5预测 130
3.3.6应用实例 130
3.4 SPSS实验——回归分析 133
第4章 聚类分析 137
4.1距离和相似系数 137
4.1.1距离 137
4.1.2相似系数 138
4.2系统聚类法 139
4.2.1系统聚类法的基本思想 139
4.2.2系统聚类的方法 139
4.2.3分类数的确定 149
4.2.4系统聚类法的统一及其评价 150
4.3动态聚类法 153
4.3.1动态聚类法的思想 153
4.3.2动态聚类法的步骤 154
4.4案例分析 155
4.5聚类分析的SPSS操作方法 160
第5章 规划分析 167
5.1线性规划分析 167
5.1.1线性规划分析概述 167
5.1.2常见的线性规划模型 167
5.1.3线性规划数学模型 169
5.1.4线性规划的标准形式 170
5.1.5线性规划的解及其性质 171
5.2目标规划分析 173
5.2.1简介 173
5.2.2目标规划与线性规划的差异 173
5.2.3目标规划的基本概念 174
5.2.4目标规划模型的建立 174
5.2.5目标规划的一般模型 175
5.2.6目标规划在企业人力资源需求预测中的应用 177
5.3库存规划分析 178
5.3.1库存管理模型的基本概念 178
5.3.2确定性存储模型 180
5.3.3随机性存储模型 182
5.4网络规划分析 184
5.4.1网络图的组成及绘制 184
5.4.2网络图的参数与计算 188
5.5系统动力学分析 192
5.5.1基本原理 193
5.5.2 S D结构模型的建模步骤 193
5.6结构方程分析 195
5.6.1结构方程的基本思想及模型设定 195
5.6.2结构方程模型的识别和估计 198
5.6.3结构方程模型的评价和修改 199
第6章 管理决策模型 201
6.1决策及决策分析问题 201
6.1.1决策的定义及其分类 201
6.1.2决策分析问题举例 202
6.1.3决策问题的一般性描述 203
6.2不确定性决策 204
6.2.1悲观准则 205
6.2.2乐观准则 205
6.2.3乐观系数准则 205
6.2.4后悔值准则 205
6.2.5等可能准则 206
6.3风险型决策 208
6.3.1最大可能准则 209
6.3.2期望值准则 209
6.3.3决策树法 211
6.4信息的价值与贝叶斯决策 214
6.4.1全信息的价值 214
6.4.2贝叶斯决策 215
6.5最短路问题及其应用 217
6.5.1最短路的定义 218
6.5.2最短路问题算法的基本思想及基本步骤 218
6.5.3最短路的应用 220
第7章 管理预测 225
7.1预测的概念及其分类 225
7.1.1预测的概念 225
7.1.2预测的分类 225
7.2定性预测方法 226
7.2.1定性预测的概念 227
7.2.2定性预测的主要方法 227
7.3时间序列平滑预测法 230
7.3.1时间序列概述 230
7.3.2移动平均法 231
7.3.3指数平滑法 237
7.4趋势外推预测方法 242
7.5灰色系统预测法 249
7.5.1灰色系统预测的基本内容 249
7.5.2 GM （1，1）模型的建立 250
7.5.3残差GM（1，1）模型 257
7.6 Excel在市场预测分析中的应用 260
7.6.1 Excel在定性预测分析中的应用 260
7.6.2 Excel在平滑预测分析中的应用 263
第8章 博弈论 267
8.1博弈的基本概念及分类 267
8.1.1博弈论的基本概念 268
8.1.2博弈的分类 269
8.1.3博弈论的意义 270
8.2经济学博弈模型 271
8.2.1智猪博弈 271
8.2.2囚徒困境博弈 272
8.2.3价格战博弈 274
8.2.4污染博弈 275
8.2.5贸易战博弈论 275
8.3二人零和博弈模型 276
8.3.1具有鞍点的二人零和博弈 277
8.3.2策略的优超性 280
8.3.3无鞍点的二人零和博弈 281
8.4纳什均衡（Nash equilibrium）模型 288
8.4.1用画线法求具有纯策略的纳什均衡 289
8.4.2混合策略意义下的纳什均衡解 291
8.4.3多重纳什均衡和聚点 293
8.5用WinQSB解博弈问题 294
8.6博弈论案例分析 295
8.6.1案例一：博弈论在企业人力资本投资中的应用 295
8.6.2案例二：博弈论在企业经营活动的应用策略 297
8.6.3案例三：博弈论在企业管理中的应用 298
参考文献 301