价值链分析方法
价值链分析法
价值链分析方法 (重定向自价值链分析法) 什么是价值链分析法 价值链分析方法是企业为一系列的输入、转换与输出的活动序列集合，每个活动都有可能相对于最终产品产生增值行为，从而增强企业的竞争地位。企业通过信息技术和关键业务流程的优化是实现企业战略的关键。企业通过在在价值链过程中灵活应用信息技术，发挥信息技术的使能作用、杠杆作用和乘数效应，可以增强企业的竞争能力。 为了提升企业战略，美国战略管理学家Porter（1985）第一次提出价值链分析的方法。价值链是一种高层次的物流模式，由原材料作为投入资产开始，直至原料通过不同过程售给顾客为止，其中做出的所有价值增值活动都可作为价值链的组成部分。价值链的范畴从核心企业内部向前延伸到了供应商，向后延伸到了分销商、服务商和客户。这也形成了价值链中的作业之间、公司内部各部门之间、公司和客户以及公司和供应商之间的各种关联，使价值链中作业之间、核心企业内部部门之间、核心企业与节点企业之间以及节点企业之间存在着相互依赖关系，进而影响价值链的业绩。因此，协调、管理和控制价值链中节点企业之间的相互依赖关系，提高价值链中各节点企业的作业效率和绩效非常重要(Thompson, 1967）。Thompson还认为，价值链中作业之间的依赖程度越高（即它们的联系越强），就越需要协调和管理价值链中节点企业之间的关系。协调价值链中各节点企业之间的关系，就是要在各方相互信任的基础上，利用共享的有关信息，对整个价值链中相互依赖的作业进行定位、协调和优化，把生产资源的分工协作和物流过程组织成为总成本最低、效率最高的供应链，使处在价值链上的各节点企业具有共同的价值取向，取得最大的价值增值，从而实现“多赢”的目的。 什么是价值链中节点
价值链分析的三个步骤
价值链分析如同转魔方 价值链是一个工具，用于确定各集团公司之间的特征关系。经济合作与发展组织在最新的利润分割草案中指出，所有商业运作都可以通过价值链来表述，许多跨国企业集团都是通过其全球价值链开展业务运作的。而价值链分析是对跨国企业集团业务活动所做的一种端对端式的分析，展示了各项业务活动之间如何交互运作，集团实体如何创造价值，以及集团利润如何在全球价值链上分配的整体视图。 通俗地说，价值链分析是一个复杂而多变的过程，如同转魔方，需要同时考虑多个不同的面和颜色。因为价值链上的价值是由许多集团公司共同创造的，而这些价值埋藏在整个集团运作和技术流程的各个环节中，分析时需要充分考虑每个环节创造的价值因素。因此，跨国企业的转让定价文档要与其业务实质相符，每一个价值创造因素都要与实际利润分配相匹配。 分析跨国企业的价值链就像转魔方，每一小块颜色都代表一项由一个或多个集团公司创造的价值。合理的价值链分析结果应该是价值创造、经济活动以及利润分配的完美匹配。跨国企业可以考虑使用上述一种或多种方法相结合来分析价值链，从而获得全方位的分析结果和整体视图。 价值链分析可反映出关键价值驱动因素对跨国企业的业务、部门以及经营活动的影响，并确定关键价值驱动因素对价值创造过程的相对贡献，可以用于关联交易定价、检验关联交易实际结果，以及确定各集团公司对整体价值链所作的贡献。
方法一：财务比率分析法 基于多年分析跨国公司价值链的实践经验，我们为跨国公司介绍三种主要的价值链分析方法，跨国公司可结合实际情况选择使用，来分析中国实体所属的全球价值链。 通过评估中国子公司4个财务比率是否匹配，来分析各集团公司的相应价值贡献，分析价值创造是否与利润回报相匹配。如果不相匹配的比率越大，税务机关对中国子公司的利润回报所产生的质疑也就越大。跨国企业应在其转让定价报告中（通过价值链分析）对这种情况作出相应解释。 这4个财务比率是：集团公司销售额与跨国公司总销售之比率（销售率）；集团公司息税前利润与跨国公司总息税前利润之比率（息税前利润率）；集团公司毛利与跨国公司总毛利之比率（毛利率）；集团公司人数与跨国公司总人数之比率（人数率）。需要说明的是，这里的集团公司指设立在各国（地区）的母公司，跨国公司指全球总部。举例来说，某跨国公司在荷兰、中国、英国、德国设有集团公司，荷兰仅有10％人数率，却占有跨国公司总息税前利润的43％和总毛利的38％，而中国的人数率为58％，却只获得7％的息税前利润和10％毛利。如假设人员数量是利润分配的唯一因素的话，以上的严重不匹配情况应向各利益相关者（例如税务机关）予以解释。 上述情况一出现，就会导致税务机关对这种不匹配比率予以质疑。因此，跨国企业应在其税收/转让定价报告中（通过价值链分析）对这种情况作出相应的解释。
小米案例分析
摘要：本案例分析基于小米公司的发展现状，结合自身所学的管理学理论知识，对材料中小米公司的发展情况分别从价值链的角度和战略的角度作出分析，最后针对分析的结果给出自己的个人建议和意见。 关键词：小米公司；价值链；战略 背景介绍：2010年4月，雷军创建了小米公司，它是主要专注于智能手机自主研发的移动互联网公司。经过几年的发展，公司推出的MIUI手机操作系统、米聊、小米手机等三大公司核心产品陆续得到广大消费者的青睐。 案例分析： 一、从价值链的角度分析案例 1、价值链定义及其分析模型。 由美国哈佛商学院著名战略学家迈克尔·波特提出的"价值链分析法"（如下图），把企业内外价值增加的活动分为基本活动和支持性活动，基本活动涉及企业生产、销售、进料后勤、发货后勤、售后服务。支持性活动涉及人事、财务、计划、研究与开发、采购等，基本活动和支持性活动构成了企业的价值链[1]。 2、从价值链的角度来看，小米公司成功的关键因素。 根据波特的价值链分析模型，我们可以从5个基本活动和4个支持性活动方面来分析小米公司的价值链。 ⑴小米公司的五个基本活动： 进料后勤：小米公司设计研究完一款产品后，会通过多种渠道选择符合自己需要的原材料和零部件。 生产制造：小米公司拥有自己的外协制造工厂，目前主要为台湾富士康和英华达。通过选择外协制造厂可以降低成本、享有外协厂制造工艺和技术，同时也可以降低资产投资和库存管理。 发货后勤：小米的代工厂富士康和英华达生产完之后，会由小米在北京、上海、深圳三处的仓储物流中心负责仓储。根据网上的订单，三个仓储物流中心负责配送货物。 营销：小米主要依靠公司官网自主营销和通过一些运营商渠道营销，比如微博和QQ空间、联通定制版手机等拓宽自己的销售渠道，并且通过口碑营销、饥饿营销和体验营销不断扩大自己的市场份额。 售后服务：小米公司专门设立了一个自己的客户服务中心—小米之家，为客户提供维修，技术支持以及提供手机配件等服务。 ⑵小米的四个支持性活动：
回归分析方法
第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ，得到 y 的n 个相应的值i y ，确定01ββ，的方法是根据最小二乘准则，要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??，求01ββ，的估计值01??ββ，，从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成，而无须进行繁杂的运算。
价值链分析(整理).
价值链分析与应用 1 价值链分析主要内容 1.1 行业价值链分析：将企业的上游企业、下游企业列出，并找出主要供应商(上游企业)及主要顾客(下游企业)作成本与利润分析，最后决定良好的并购、外包、与供应商及顾客联盟合作等策略。 （企业价值链与供应商价值链和顾客价值链的联系，是通过购销活动来实现的） 一个企业可以在无法得到财务数据的情况下，可以通过了解其它企业在产业价值链的各过程中是如何竞争的，应用定性分析找到自己在竞争中的位置。 1.2 竞争对手价值链分析：企业通过了解竞争对手在生产价值链的每一环节上是如何完成任务以及其成本情况，将结果同本企业的价值链分析结果进行比较，就可以利用定性分析的方法明确企业的相对成本地位，即同竞争对手相比是处于成本竞争优势还是劣势，从而采取一定的战略行动，消除成本劣势、创造成本优势。 1.3 企业内部价值链分析：强调通过对企业的生产经营活动、基本职能活动、人力资源管理活动的组织，完成成本最低、差异最佳，从而价值增值最大的目标。区分增值与非增值的作业，探索提高增值作业效率的途径。 2 价值链分析的步骤 （1）确定企业的价值链
在了解行业发展背景、企业生产经营状况（生产流程）及竞争对手状况的基础上，确定企业的价值链。 （2）将成本分摊到价值链各种活动中并计算各价值活动对企业价值创造的贡献率。（“成本—价值”计量与分析） （3）价值链优化 价值链分析中的难点：“成本—价值”计量与分析 如何进行：“成本—价值”计量与分析 方法：采用“作业成本法（ABC）、层次分析法（AHP） 3 价值链分析在某电冰箱生产企业的应用 3.1了解企业生产流程 电冰箱的生产工艺流程大致是：设计与研发；外购压缩机、温度控制器、箱体钢板等原材料；协作生产内胆、抽屉等塑料件；协作生产冷凝器、散热器等制冷系统部件；箱体发泡；流水线安装；测试；打包入库；销售；服务。
价值链分析案例
价值链分析 价值链分析法是是一种寻求确定企业竞争优势的工具。价值链分析更多的关注于企业内部活动的价值产生。通过分析识别企业活动，将企业活动归类分析、加以区分，确定企业价值链的关键环节，从而确立企业的竞争优势来源。 产业价值链分析与企业价值链分析的重点有所不同，企业内部的价值链分析目的是寻找产生价值的关键环节(如采购、库存、研发、生产、营销、销售、服务等)，最终是提高企业的生产效率。而产业价值链分析的目的除了分析产业价值产生的关键环节（如开发商、原材料供应商、生产商、分销商、零售商等）之外，还要分析产业价值分配模式，进而确定企业在所处产业的价值链条中的竞争地位，以及制定相应的竞争策略。 产业价值链的几个例子： 1、汽车产业价值链——五十铃和福特 汽车行业的价值链：汽车制造=〉汽车销售/汽车维修=〉贷款购车/汽车保险/汽车租赁。越是价值链后端利润约微薄，汽车制造业务已经成为“鸡肋”，虽然能为公司带来巨大的收入但其利润贡献正逐渐降低； 而且竞争日趋激烈，谋求更大发展已经十分艰难。相反，与汽车相关的金融服务业蓬勃发展，虽然目前市场容量有限，但利润丰厚、前景广阔。 五十铃公司，80年代初已经是世界知名的卡车制造经销商；为更大的发展，花了7年时间成功将品牌优势、技术优势、成本优势转扩展到轿车生产方面，但是，遭遇轿车制造业不景气，轿车事业部连年巨额亏损；最终不得不出售给日产汽车公司。在同一时期，福特汽车公司，明智地及时将企业发展的重点转向汽车租赁、贷款购车、汽车保险等业务，1996年这三块业务的销售收入只占整体的1/5，但利润却占到50％。五十铃公司的失败在于没有把握住价值链增值的关键环节；在“利润会随销售收入增长”这一逻辑指导下，最终将企业带入一种危险境地；福特公司的成功在于能够迅速识别成熟行业的新的利润增长点，借助雄厚的财力和卓越的市场声望，步步为营地推进；使其获得了巨大的先机优势。对手眼睁睁地看到原来不起眼的“边缘”业务成为福特公司的利润源泉。 2、日用品产业价值链——宝洁与沃尔玛 日用品产业的价值链：原材料生产商=》日用品生产商=》分销商=》批发商=》零售商。如果看了汽车产业的价值链就认为日用品产业的价值链也有相同的特点，那就大错特错了。日用品产业的价值链比起汽车产业的价值链更为复杂，产业内生产商与销售商的利润分配根据两者竞争力的差别可分为三中情形： A、生产商导向：当生产商实力强大，而分销商劣势明显时，生产商在价值链中占据绝对优势的地位， 可以瓜分更大份额的产业利润。如宝洁，对于一般的分销商、零售商，宝洁可以提出统一销售价格、商品摆放位置、促销活动等要求。 B、销售商导向：当销售商实力远胜与生产商时，销售商在产业利润分配中则占据更有利的地位。例 如沃尔玛可以通过其全球采购中心，制定商品采购的质量标准、价格标准、供应商供货时限等，从而确立其在整个产业价值链中的主导地位。 C、战略联盟——当宝洁遇上沃尔玛：强强联合是最合理的结局，谁都明白失去对方将会造成的损失。 3、家电产业价值链——以空调为例 空调业价值链：零部件供应商=》空调制造商=》分销商=》批发商=》零售商（服务提供商）
你应该要掌握的7种回归分析方法
你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
(完整版)PEST分析模型+SWOT分析模型+案例+波特价值链分析模型+波特五力分析模型
PEST分析模型（PEST Analysis） PEST模型简介 PEST分析是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治（Political）、经济（Economic）、技术（Technological）和社会（Social）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。简单而言，称之为PEST分析法。如图所示： (一) 政治法律环境（Political Factors） 政治环境包括一个国家的社会制度，执政党的性质，政府的方针、政策、法令等。 不同的国家有着不同的社会性质，不同的社会制度对组织活动有着不同的限制和要求。 即使社会制度不变的同一国家，在不同时期，由于执政党的不同，其政府的方针特点、政策倾向对组织活动的态度和影响也是不断变化的。
重要的政治法律变量： ?执政党性质政治体制经济体制政府的管制税法的改变各种政治行动委员会专利数量专程法的修改环境保护法产业政策投资政策国防开支水平政府补贴水平反垄断法规与重要大国关系地区关系对政府进行抗议活动的数量、严重性及地点民众参与政治行为 (二) 经济环境（Economic Factors） 经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。 宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长趋势，国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。 微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。 重要监视的关键经济变量： ?贷款的可得性可支配收入水平居民消费(储蓄)倾向利率通货膨胀率规模经济政府预算赤字消费模式失业趋势劳动生产率水平汇率证券市场状况外国经济状况进出口因素不同地区和消费群体间的收入差别价格波动货币与财政政策 GDP及其增长率 中国向工业经济转变 \ ?(三) 社会文化环境（Sociocultural Fators） 社会文化环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等。 文化水平会影响居民的需求层次； 宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行； 价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否； 审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。 关键的社会文化因素： ?妇女生育人口结构比性别比例特殊利益集团数量结婚数、离婚数人口出生、死亡率人口移进移出率社会保障计划人口预期寿命人均收入生活方式平均可支配收入对政府的信任度对政府的态度对工作的态度购买习惯对道德的关切储蓄倾向性别角色投资倾向种族平等状况节育措施状况平均教育状况对退休的态度对质量的态度对闲暇的态度对服务的态度对老外的态度污染控制对能源的节约社会活动项目社会责任 对职业的态度对权威的态度城市、城镇和农村的人口变化宗教信仰状况?(四) 技术环境（Technological Factors） 技术环境除了要考察与企业所处领域的活动直接相关的技术手段的发展变化外，还应及时了解： ⑴国家对科技开发的投资和支持重点； ⑵该领域技术发展动态和研究开发费用总额； ⑶技术转移和技术商品化速度； ⑷专利及其保护情况，等等。
回归分析方法及其应用中的例子
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
回归分析方法应用实例
4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？ 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。 第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的： 一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 相关系数 r＝0.7945（P<0.01） 由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。 第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
回归研究分析方法总结全面
回归分析方法总结全面
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一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 3.计算估计标准误差。通过估计标准误差这一指标，可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性，还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。 四、一元线性回归分析 1.一元线性回归分析的特点 1)两个变量不是对等关系，必须明确自变量和因变量。 2)如果x和y两个变量无明显因果关系，则存在着两个回归方程：一个是以x为自变量，y 为因变量建立的回归方程；另一个是以y为自变量，x为因变量建立的回归方程。若绘出图
【价值链分析方法】什么是价值链原理
【价值链分析方法】什么是价值链原理价值链分析方法在行业研究中的应用 赛立信市场研究公司黄学平/ 张龄方 〖简介〗价值链（Value Chain）的名称最初是由美国哈佛大学商学院教授迈克尔〃波特 （Michacl E〃 PORTER）于1985年在其所著《竞争优势》（Competitive Advantage, New York: The Free Press）中提出来的。作为一种强有力的战略分析框架，15年来不断发展创新并被 财务分析、成本管理、市场营销等专门领域广泛融入和吸收。 近年来，赛立信市场研究公司运用价值链理论应用于市场与行业研究，帮助一些国际 公司进行了多项产品链的研究项目，为其即将在国内展开的大规模投资活动提供了有力的决
策依据。 本文简要地介绍价值链的理论，并结合实际调研的进行情况，对 行业价值链在行业研 究中的应用作了适当总结。介绍了进行行业价值链调研的主要思路、过程和方法，以及如何 在价值链研究的基础上为企业确定能够争取竞争优势的竞争战略。 价值链与行业价值链 价值链（Value Chain）的名称最初是由美国哈佛大学商学院教授迈克尔·波 特（Michacl E· PORTER）于1985年在其所著《竞争优势》（Competitive Advantage, New York: The Free Press）中提出来的。作为一种强有力的战 略分析框架，15年
来不断发展创新并被财务分析、成本管理、市场营销等专门领域广泛融入和吸收。 价值链是企业为客户等利益集团创造价值所进行的一系列经济活动的总称。 在价值链中，价值的概念对顾客而言，指产品的使用价值，对厂家而言指产品能 为企业带来销售收入的特性，其数量表现就是顾客支付的价款。 企业要生存发展，必须为企业的股东、客户、职员等利益集团创造价值，企 业创造价值的过程可以分解为设计、生产、营销、交货以及对产品起辅助作用的 一系列互不相同但又互相关联的经济活动，或称之为“增值作业”，其总和即构 成企业的价值链，一个企业也可以说是这各种活动的集合。
回归分析方法
回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020
第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要
占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。
价值链分析法
价值链分析法 什么是价值链分析法 什么是价值链中节点 1.节点企业之间关系的和谐手段 3.节点企业之间资金往来的治理 完整价值链分析（VCA）的差不多原理 (2)确定引起价值变动的各项作业，并按照这些作业，分析形成作业成本及其差异的缘故； (3)分析整个价值链中各节点企业之间的关系，确定核心企业与顾客和供应商之间作业的有关性； 总之，公司完整价值链分析对核心企业和节点企业之间关系的阻碍能够从以下方面表现出来： 传统治理会计在价值链分析中的局限性 第二，当企业内部一个部门的成本和业绩经常依靠于另一部门的成本和业绩时，它们不考虑这些部门（作业）之间的相互依靠关系； 完整价值链分析中的不确定因素 因此，为了减少供应商信息被滥用的顾虑，核心企业需要对供应商明确讲明敏锐信息只是用于开发公司供应链，实现“多赢”的目标，而不是分类比较供应商效率，迫使供应商提升其效率到网络平均水平；除此以外，核心企业还需利用完整价值链分析的结果与有关供应商共同改进供应链中一些效率低下的作业。相反，如果企业不守信用，用投机方式利用供应商所提供的敏锐信息，则会在整个供应商网络内产生强烈的负面阻碍，从而严峻降低公司声誉，对公司缺少信任，也破坏公司与供应商之间的关系，大大降低供应商与其合作的意向，最终恶化供应链上所有各方的关系，因此也就谈不上降低供应链中的潜在成本。事实上，实现供应商敏锐信息
共享的基础确实是供应商对核心企业的信任（如商誉）。当核心企业反复利用敏锐信息进行完整价值链分析（而没有投机地利用信息）时，会进一步加大公司与节点企业之间以及节点企业互相之间的信任。由此可见，核心企业在供应商网络的声誉以及供应商对核心企业的信任，会对核心企业如何利用信息承诺的可靠性产生阻碍，也使其成为治理价值链中节点企业之间关系最有权威的机制。 2.成本和利益的公平分配 3.对专门资产投资的使用 VCA方法的作用 VCA方法将实际结果与目标及期望进行比较的审计方法 1．企业当前的业绩如何，ECR对企业的经营和生产产生哪些阻碍？ 2．在特定的业务目标和品种战略下，哪些ECR的概念最重要，应如何实施？ 哪些产品品种能提供最好的机会？ 应与哪些贸易伙伴合作？ (2)．上述研究内容包括VCA模型中的ECR改进方法组合的阻碍. (3)．第一次使用VCA，其范畴通常局限在对企业最为重要的产品品种上。 价值链分析（VCA）的实施 公司的完整价值链是一个跨过公司边界的供应链中顾客、供应商亦即价值链上节点企业所有有关作业的一系列组合。因此需要充分考虑价值链上顾客和供应商之间相互依靠关系，使价值链上所有节点企业具有共同的价值取向，共同进行完整价值链分析。 完整价值链分析确实是公司把供应链中节点企业的作业成本信息与公司和节点企业本身进行共同价值链分析。Thompson（1967）认为供应链中作业的相互依靠是连续性的，前期发生的作业会阻碍后续发生的作业，而本身的作业并不受阻碍。也确实是供应链上一层作业会阻碍供应链中下一层资源的消耗。因此采纳基准分析、战略分析和趋势分析在内的成本分
回归分析方法总结全面
一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。
波特价值链分析
波特价值链分析模型简介 由美国哈佛商学院著名战略学家迈克尔·波特提出的" 价值链分析法" （如下图），把企业内外价值增加的活动分为基本活动和支持性活动，基本活动涉及企业生产、销售、进料后 勤、发货后勤、售后服务。支持性活动涉及人事、财务、计划、研究与开发、采购等，基本活动和支持性活动构成了企业的价值链。不同的企业参与的价值活动中，并不是每个 环节都创造价值，实际上只有某些特定的价值活动才真正创造价值，这些真正创造价值的经营活动，就是价值链上的" 战略环节" 。企业要保持的竞争优势，实际上就是企业在价值链某些特定的战略环节上的优势。运用价值链的分析方法来确定核心竞争力，就是要求企业密切关注组织的资源状态，要求企业特别关注和培养在价值链的关键环节上获得重 要的核心竞争力，以形成和巩固企业在行业内的竞争优势。企业的优势既可以来源于价值活动所涉及的市场范围的调整，也可来源于企业间协调或合用价值链所带来的最优化效 益。 价值链列示了总价值、并且包括价值活动和利润。价值活动是企业所从事的物质上和技术上的界限分明的各项活动，这些活动是企业创造对买方有价值的产品的基石。利润是总 价值与从事各种价值活动的总成本之差。 价值活动分为两大类：基本活动和支持性活动。基本活动是涉及产品的物质创造及其销售、转移买方和售后服务的各种活动。支持性活动是辅助基本活动，并通过提供采购投入、 技术、人力资源以及各种公司范围的职能支持基本活动。
涉及任何产业内竞争的各种基本活动有五种类型 进料后勤：与接收、存储和分配相关联的各种活动，如原材料搬运、仓储、库存控制、车辆调度和向供应商退货。 生产作业：与将投入转化为最终产品形式相关的各种活动，如机械加工、包装、组装、设备维护、检测等。 发货后勤：与集中、存储和将产品发送给买方有关的各种活动，如产成品库存管理、原材料搬运、送货车辆调度等。 销售：与提供买方购买产品的方式和引导它们进行购买相关的各种活动，如广告、促销、销售队伍、渠道建设等。 服务：与提供服务以增加或保持产品价值有关的各种活动，如安装、维修、培训、零部件供应等。 在任何产业内所涉及的各种支持性活动可以被分为四种基本类型 采购与物料管理：指购买用于企业价值链各种投入的活动，采购既包括企业生产原料的采购，也包括支持性活动相关的购买行为，如研发设备的购买等；另外亦包含物料的的管理作业。 研究与开发：每项价值活动都包含着技术成分，无论是技术诀窍、程序，还是在工艺设备中所体现出来的技术。 人力资源管理：包括各种涉及所有类型人员的招聘、雇佣、培训、开发和报酬等各种活动。人力资源管理不仅对基本和支持性活动起到辅助作用，而且支撑着整个价值链。 企业基础制度：企业基础制度支撑了企业的价值链条。如：会计制度、行政流程.. 等 对于企业价值链进行分析的目的在于分析公司运行的哪个环节可以提高客户价值或降低生产成本。对于任意一个价值增加行为，关键问题在于： (1) 是否可以在降低成本的同时维持价值（收入）不变； (2) 是否可以在提高价值的同时保持成本不变； (3) 是否可以降低工序投入的同时有保持成本收入不变；；
价值链分析法案例
企业案例：青岛啤酒1 青岛啤酒始建于1903年，是中国历史最为悠久的啤酒生产企业。青岛啤酒股份有限公司于1993年6月16日注册成立。于1993年6月在香港发行H股票，并于7月15日上市，是首家在香港联合交易所上市的中国企业。同年8月在上海发行A股票，并于8月27日在上海证券交易所上市，成为首家在沪、港两地同时上市的股份有限公司。两地上市共募集人民币16亿元。2001年2月增发1亿股A种股票，募集人民币7.87亿元。使资产负债率下降到50％以下。到2001年，公司总资产已从1997年的36亿元增长到72亿元，品牌价值从34.08亿元增长到了67.1亿元，全国市场占有率从2％提高到11％。截止到2004年，公司总资产已增长到102亿元，全国市场占有率提高到12.5％。 （一）全球啤酒行业态势 目前，中国在啤酒产销量上排名世界第一。其他的啤酒大国有美国、德国、巴西和日本等。从啤酒消费的发展趋势看，欧洲、大洋洲市场已基本饱和，大部分国家的增长率在３％以下，有的甚至减少。北美还有一定的增长空间，南美洲和亚洲增长很快，发展空间很大，而亚洲市场中日本的啤酒市场也已基本饱和。增长最快的是中国。 啤酒生产集约化是世界啤酒业的一个特点。主要啤酒生产企业的产量都很大，世界前十大啤酒企业的年产量都在20亿升以上，而且在本国的集中度很高。美国的第一大啤酒企业AB公司（Anherser-Busch）是世界上产量最大的啤酒厂商，2000年产量达到1400万吨，占全美市场份额的48％；排名第二的米勒公司（Miller）年产量近700万吨，市场占有率为22％。世界第二大啤酒企业是荷兰的喜力（Heineken），它的年产量远远超过了荷兰本国啤酒销量，是世界最大的啤酒出口国，占荷兰市场份额的51%，除了占有荷兰本国大部分市场外，还发展到欧洲和世界其他国家，如在波兰的市场占有率达到40％。丹麦“嘉士伯”占全丹麦市场份额的90%；日本的朝日公司占日本市场份额的39.5%，麒麟公司（Kirin）的产量占日本全国产量的一半。德国的情况也差不多，全国啤酒厂有上千家，但大型厂大多产量在100万吨以上，数量众多的微型厂（前厂后店）主要生产风味啤酒。 （二）中国啤酒行业发展状况 中国是世界第一大啤酒生产和消费大国，潜在市场容量巨大。80年代中期至90年代中期为啤酒行业的高速增长期，啤酒产量复合年均增长率达到18％，此后则进入相对平稳的低速增长期，1995到2004年复合年均增长率在7％左右。 1案例整理、分析：王玉董静