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篇1
引 言
在商学院多年从事运筹学教学的基础上，笔者比较并深刻体验了使用中文教材和英文原版教材两种语境下的各种不同。使用中文教材时，课程与教材同名都叫“运筹学”。而使用英文教材，则是因了联合国国际贸易中心（ITC）的推荐，课程和教材统统改为“管理科学”（Management Science）。两种语境，教学侧重点的差异十分明显，教学心得和学生反馈亦迥异。本文比较它们的异同及该课程在我校的定位和教学实践的变迁并提出个人思考。
商学院运筹学课程的定位
“运筹学”在我国高校早已普遍开设。虽然何谓运筹学，至今尚无统一且确切的定义，但与英文“管理科学”类似，包含规划论、排队论、决策论、对策论、图与网络分析、存储论等内容基本是固定的，只是因专业或课时不同各有取舍而已。虽然近年亦常见名为“管理运筹学”、“物流运筹学”等明显偏重应用的教材，但与英文教材不同的是，中文同类教材直接用“管理科学”称呼的几乎没有。既然“运筹学”与“管理科学”内容基本一致，为什么中文课程名称多舍后者而就前者？笔者认为，差异较多地来自对运筹学与管理学关系的理解不同，课程体系的偏重不同，表现为称呼不同。
中文语境下“运筹学”明显地偏重定量方法自身，数学色彩浓厚，数学化处理方式明显：概念、定理、算法和推导构成课堂的主旋律。
英文语境下的管理科学则有狭义和广义之别。狭义上，管理学界存在所谓管理科学学派（亦称计量管理学派）。该学派认为管理科学与运筹学是同一语：为解决复杂系统的管理决策问题，可以借助各类模型和计算机作为工具，寻求最佳的计划或方案，以达到企业优化目标。Stafford的解释更干脆：所谓管理科学就是运筹学在商业方面的应用。
再看广义。首先，管理理论是指管理学学者经过反复验证修订后，用以解释管理现象的理论。管理学界公认的分支就有：企业管理（含生产、营销、财务、人力资源开发与管理等）、管理工程（含质量控制与可靠性管理、物流管理、战略管理、决策分析、管理信息系统等）、工商管理、管理心理学、管理思想史、计量管理学等。广义管理科学已经渗透到管理的各个领域，形成了内容广泛、门类齐全的与社会科学、自然科学并列的第三类科学。其中许多分支仅将运筹学作为最重要定量分析工具之一，如物流系统工程。其次，运筹学模型难以量化在管理实践中最复杂也是最重要的人的因素，仅仅利用侠义的管理科学定量方法解决复杂经营环境下的组织问题必然会面临诸多实际困难。英国兰卡斯特大学管理学院对此的最新解释是：管理科学专注于建立和应用已经被证明确实能帮助说明管理问题的模型和概念，并解决实际管理问题。
在美国历史上曾出现过两个与运筹学有关的专业团体：美国运筹学协会（ORSA）和管理科学学会（TIMS）。前者专注于建立数学模型和模型的优化算法、模拟及随机过程分析方法。后者考虑的问题则要宽泛许多，强调对更一般性问题科学方法的应用并研究管理问题本身，涉及运筹学、统计学、会计学、金融学、信息系统和组织心理学等。只是到了1995年才在争议中合并为运筹学和管理科学学会（IFORMS）。
可见，“运筹学”与“管理科学”关系紧密但却有区别。侠义的管理科学既不注重运筹学的数学基础，也不探究管理学原理，而是侧重依据客观数据、最优化标准和各种数学方法处理管理问题，追求经济和技术上的合理性，是将科学方法和工具应用于管理过程。而广义管理科学能为系统地改善组织的决策过程提供更广泛的工具，运筹学等“硬”决策工具的应用可使之具有更鲜明的科学性，也是现代管理实践基本功之一。但运筹学远不能涵盖广义管理科学全部内容，特别是其中的“软”决策方法，作为一门课程也不可能作此要求。
所以，在管理学越来越清晰呈现出定性与定量交叉化趋势下，商学院完全有必要开设“运筹学”课程。不过，即便从培养目标看，也不宜突出其数学特性，而应将之作为管理问题的数量化工具，凸显其在优化资源配置方面的作用。也就是说，将“运筹学”定位在狭义管理科学上更合理。绝大多数英文“管理科学”教材在大量删减运筹学数学理论的同时增添大量实用管理模型和案例就是一种说明：既鲜明突出了运筹学在管理学中的应用价值，又使“管理科学”的称呼更适合于商学院的氛围和应用导向，便于学生突破对数学的思考范畴，同时提升对管理学进行科学思考的水平。
商学院运筹学课程的设计
既然商学院运筹学课程应淡化数学色彩，恰当地予以设计十分必要。
1.运筹学的核心是应用
运筹学被公认是一门从起源到发展脉络都体现出极强实践性的学科，其精髓在于分析问题和解决问题，库存、运输、项目、财务、人力资源管理和生产计划等领域都是其擅长之处。对商学院而言，学校目标是“培养应用型人才”，其中经管类学生有机会了解广义管理科学的诸多分支，知识面庞杂，思维活跃，特别欢迎实践性强的知识但手中较少有效的定量工具。所以，运筹学的教学若能充分体现学以致用的原则，对不同专业学生设计出有针对性的内容模块，则可体现该课程的定位，亦容易激发学习积极性。
2.运筹学不是数学课
我们在多年教学经历基础上探索的结果是：作为管理学科学化标志之一，运筹学打通了管理学与数学的界线，在培养商学院学生习惯于利用定量工具思考管理问题（图1所示步骤），从而提升作为科学人的素养方面的重要性不言而喻。但多年的教学互动和来自学生的反馈也提醒我们：运筹学课程最后的着力点应在管理（步骤 I）。
这是因为，首先，运筹学包含的内容十分丰富，而商学院相应学时数一般并不多；其次，经管类各专业学生的经济、管理类知识比较齐全，对图1步骤 I 比较容易上手，在对计算机运算结果给予合适经济和管理含义解释方面也有一定优势，但数学基础普遍不很扎实，要在十分有限的课时内接受并熟悉运筹学复杂的数学推导、精巧的算法思路和计算机编程（图1步骤 II 和 III）并不容易；第三，不同层次、专业和类型的学生，专业培养目标不尽相同，学生对本课程的认知和诉求也存在明显差异。例如，理工类专业学生就比较擅长图1中步骤 II 和 III。所以，若偏重算法和编程却轻视应用，像数学课那样罗列一大堆定理和公式，对算法予以严格推导，运筹学就会在商学院学生面前失去其多学科横向交叉联系、强调解决实际管理问题的特色，出现厌学、为考试而学习、无法实现从理论到应用的过渡等现象也就不足为奇。
3.运筹学离不开计算机
现代企业管理中影响某一事务的因素往往错综复杂，即使能建立起定量模型，其后续计算大多极为繁复。若仅仅依靠传统的算法获得模型结果往往需要相当长时间，就会使定量模型的意义大大下降。计算机的出现极大提高了模型的求解效率，使运筹学模型在日常管理中的应用成为可能。正因为此，在企业管理实践中，不再是是否应当使用计算机，而是计算机怎样才能更好地用于支持决策。所以，在商学院运筹学教学过程中强调并深度融入相应计算机软件的使用是必要的。
教学探索与实践
表面上看，同样一门课，我校经历了“运筹学”到“管理科学”的名称变动，但实际上体现了从数学化的运筹学到应用为主管理科学的教学实践的演变。
1.分级教学
从学生实际出发，因材施教是将几乎处于同一水平的学生放在一起分别教学的一种教学手段。这种教学体系，根据学生的个体差异，按照不同科目的不同学习能力的高低将学生群体划分成不同的级别或层次，有针对性地进行分班教学。有效的分级教学，能使教师节约精力、突出重点、积累经验。能让学生尽可能地在各自的“最近发展区”得到充分的自由发展，谋求各个层次的学生都能获得成功的体验，促进学生的素质得到全面提高。所以说，分级教学是建立在“以学生成才为本”理念基础上，为实现教学目的的一致性和教学过程的互异性所进行的重要实践，因材施教是分级教学的核心思想。教育部在最新的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中也指出，要注重因材施教，关注学生不同特点和个性差异。
针对不同课时数的不同专业，我校将运筹学课程分成了A、B两级进行分级教学。具体来说，A级教学中数学处理手法较多，兼顾模型的建立和算法的分析。B级则更注重启发学生在面对管理中存在的大量最优化问题时运用运筹学方法建立模型而非算法分析。例如，其中的一个案例问题是：虽然已经具备现代化定位和通讯设施，若要上海出租车调度系统充分发挥效能，可以利用哪些运筹学模型作为后台支撑？
实践中，我们的分级教学使用不同教材，还对内容进行了较大力度的取舍处理。规划论各专业必修。其他一些分支，则各有增减。如工商管理专业适当增加项目管理内容；物流专业增加存储论部分内容，介绍延迟策略及其模型；人力资源管理专业会增加绩效评估内容；信息管理类专业，则增加计算机模拟和信息价值评估方法等内容，受到学生欢迎。
2.厚积薄发，突出运筹学与其他学科的交叉
我们始终把运筹学课程看作是对思维方式的一种培养，是为商学院学生提供“打开一扇窗”的机会：除了要有科学管理意识，更需掌握管理科学的方法。
面对知识面较广的商学院学生，要想上好运筹学课并凸显其实用性，教师需具备充分的定量和经济、管理学知识。例如，库存模型通常将需求区分为固定和相对复杂的随机两类。当学生对需求满足特定分布的假设产生疑惑时，教师就应当能够适时介绍需求数据的获取及利用统计学软件对其分布加以判断的方法，这可加深学生对运筹学交叉性的理解。再比如，对偶价格与资源价值、运输模型算法与经济学帕累托最优原理、敏感性分析与市场波动、数据与市场调研等相关概念都体现了运筹学与经济、管理千丝万缕的联系和交叉，教师足够的知识积累才能应对裕如。唯其这样，不少现代管理方法，如绩效评估、MRP、JIT技术、设备管理计划、ABC分类法等，才能在管理类专业的运筹学课程中得到充分展现。这样做，除突出了运筹学的实用性，也有利提高学生对该课程及其相关课程的兴趣，有益于他们对管理学从理论到实践的全面了解。
3.让头脑思考，让机器运算
利用计算机软件辅助教学，体验运筹学“人―机系统”的特质，在各高校早已不新鲜。我们发现，这一教学模式也可能使商学院学生处于被动地位。主要原因是，这种训练方式的前提是学生需要对各类算法和程序（图1步骤II 和 III）十分熟悉，然后才可能或利用EXCEL软件或自行编程实现算法从而完成模型的求解。这种要求显然不是我校学生的长处，若刻意要求，只可能伤害学习积极性。
我们在探索后认为：既然商学院运筹学课程的重点在应用，熟练使用专业软件比了解程序本身更重要。所以，我校坚持采用专用软件“Management Scientist”。除了该软件极端易学节省时间外，还有助于突出教学重点（图1步骤I），使教、学双方都将有限的课时集中在管理模型的修改、合适性方面。具体的做法是，在课后练习中专门安排部分开放性习题，要求学生对管理问题自行设定不同的优化目标和约束并给出最优的决策方案。这就需要学生在建立不同的运筹学模型后对最优解进行比较。如此一来，一方面由于计算量大，若没有软件辅助，几乎不可能完成上述要求。另一方面，学生也能从中领悟到：通过比较软件输出的结果，可以反向思考我们对管理目标和约束条件设定的合理性及可行性，体验“让头脑思考，让机器运算”的现代管理实践。
参考文献：
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[3]贺仲雄,王伟.决策科学[M].重庆:重庆出版社,1988,114-122.
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[6]姚翔飞.工科高等数学分级教学模式的探讨[J].高教论坛,2008,（3）. 85-87.
篇2
Reform and practice on talent training mode of information and computer sciences
Xu Fengsheng
（Department of Mathematics，Dezhou College， Shandong 253023， China）
Abstract： According to the idea of running schools which strengthens mathematical foundations, takes into account mixing of subjects, emphasizes innovation application, the author describes in this paper the necessity, schemes and measures of reforms on talent training mode and analyzes the effect of this proposed training mode in training talents of information and computer sciences.
Key words： information and computer science； talent training program； course organization； practice
0 引言
1998年教育部颁布了高等学校新的专业目录，信息与计算科学专业就是这次调整中的数学与统计学科的三个本科专业之一。信息与计算科学专业是由信息科学、计算科学、运筹与控制科学等学科交叉渗透而形成的一个新的数学类专业[1]。这一专业设置的背景是，信息技术已成为21世纪的核心技术，信息时代已悄然而至，为了紧跟形势，教育部设置了这一专业，以期培养出一批有竞争力的人才。该专业的设置，反映了社会对数学学科人才的需求，为这个古老的学科注入了新的活力，也为各高校数学专业的招生带来正面影响。这些年来，许多高校都陆续开设了信息与计算科学专业，并且对该专业的内涵、人才培养目标、教学内容和课程设置等重要问题进行了认真而深入的探讨。
德州学院是一所新建本科院校，2004年依托数学与应用数学专业，开办了信息与计算科学专业。在七年的办学实践中，信息与计算科学专业的人才培养方案历经三次大的修订，2010年上半年完成了新一轮的培养方案的制定，并从2010级新生开始实施。本文将围绕“强化数学基础，兼顾学科交叉，注重创新应用”的办学理念，论述信息与计算科学专业人才培养模式改革的必要性、实施方案、具体措施，以及在实施过程中取得的成效，希望对同类院校信息与计算科学专业的建设有所帮助。
1 人才培养模式改革的必要性
信息与计算科学专业涵盖了信息科学、计算科学、运筹学和控制论四个学科。信息科学是最新发展起来的主干学科，主要培养学生信息处理需要的数学基础，相关课程包括现代密码学、图形图像处理和计算机图形学等专业课程；计算科学主要以数学分析、高等代数和物理学为基础课，此外还有数值分析、数值代数和微分方程数值解等专业课；运筹学方向以最优化理论与方法和运筹学为基础，解决现代管理科学中的理论和实际问题；控制论方向主要研究在现代科学技术和工业中出现的带有控制参数变量的时变系统等[2]。很显然，信息与计算科学专业是一个数学专业，但又远超出数学学科的范围，它应该主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法，专业定位与计算机科学和信息工程专业有明显的区别。目前，全国各高校信息与计算科学专业开设的课程、设置的专业方向各异。如何定位或者培养什么样的信息与计算科学专业人才是一个值得认真思考和探讨的重要课题，这直接影响到教学内容和课程体系设置。不同的信息与计算科学专业定位将导致不同的课程设置和不同模式的人才培养。
全国各地人才市场的统计数据资料显示，信息与计算科学专业人才的需求量非常大[1]。随着德州市经济的发展，科研院所、信息产业、银行、证券、金融等行业需要相当数量的信息与计算科学专业的应用型人才。特别是一些高新技术领域，更是迫切需要具有良好的数学素养，掌握信息科学、计算科学和金融数学的基本理论、方法和技能，能够解决实际问题的高级应用型人才。但现实是：一方面，市场急需的专业人才缺乏；另一面，很多大学生找不到工作。因此，我们培养人才必须变被动为主动，主动适应市场对人才的需求，使我们的“产品”成为“畅销品”，专业培养模式改革既是高等教育改革的必然趋势，也是社会经济发展的迫切需要。
2 信息与计算科学专业人才培养模式改革
按照国家“教指委”的教学规范[3，4]，立足德州市经济社会发展对人才培养的新需求，在对目前信息与计算科学专业建设现状和毕业生就业情况深入调查研究的基础上，我们遵循“强化数学基础，兼顾学科交叉，注重创新应用”的办学理念，不断调整和完善信息与计算科学专业的培养方案，通过课程体系模块化、特色化等方式，进一步优化课程体系结构，凸显专业特色，使之更加适应市场需求。强化数学基础的目标是让该专业毕业具有较好的数学理论基础，能够利用数学理论解决信息科学、金融数学等领域中的实际问题，这是该专业学生最终具有竞争力的根本所在。兼顾学科交叉是指该专业是一个多学科交叉渗透的专业，取各学科之长，形成本专业的特色，是本专业学生具有更广泛就业去向的优势所在。注重创新应用是指注重培养学生的计算素养、信息素养、创新思维能力以及应用能力，切实增强学生的社会适应力和就业竞争力。根据对毕业生的跟踪调查分析可知，该专业毕业生主要工作在科研院所以及信息、金融等行业。参照各兄弟院校的做法[5-10]，我们制定了本专业的办学定位和人才培养方案。
⑴ 专业定位
根据教育部专业规范，结合地方人才需求，我们将该专业的培养目标定位为：培养具有良好的数学素养，掌握信息科学、计算科学和金融数学的基本理论、方法和技能，受到科学研究的初步训练，能运用所学知识和熟练的计算机技能解决信息处理、科学与工程计算、金融领域中的实际问题的高级应用型人才。
⑵ 教学内容改革
为了落实“强化数学基础，兼顾学科交叉，注重创新应用”的办学理念，在信息与计算科学专业课程教学内容设计上，采取以下做法：
① 教学设计案例化。在数学分析、离散数学、复变函数论、数据结构、数学建模与数学实验等课程的教学过程中，依据教学内容，设计教学案例，由此引导学生形成自己的体验和感悟，激发学生对课程的学习欲望和兴趣。
② 案例设计主题化。在案例设计过程中，按照学生的认知特点和课程理论与应用特点，将教学计划中规定的学习内容有机地加以整合，构建成一个个教学主题，主题及案例有明确的教学目标，又有相应的教学内容，同时与实际应用密切相连，从而引导学生主动、有效地学习。
③ 主题设计项目化。在主题选择过程中，密切联系相关课程的应用和科研，根据学生知识与能力背景，将相关教学内容设计成任务明确的训练项目，按照项目的要求，组织实施教学与考核，使学生的数学思维能力、数学应用能力、解决实际问题能力和创新能力得以提高。
④项目设计科学化。对每个训练项目，按照教学目标科学规划，注重学科能力和课程能力的培养，突出问题，科学设疑，注重过程，讲究实效。
⑶ 专业课程体系改革
为了培养市场需要的具有“厚基础、宽口径、重能力、强应用”的应用型人才，我们对信息与计算科学专业的课程体系实行模块化、特色化设计。所有课程被分为公共平台课、专业主干课、专业必修课和专业方向（特色）课等模块。公共平台课是指数学与应用数学、统计学、信息与计算科学三类课程，主要包括数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程、概率论与数理统计、数值分析、复变函数等。专业主干课是指本专业的主干核心课程，包括离散数学、普通物理、数值代数、信息论与编码、微分方程数值解等。专业必修课是包括运筹学、数据结构、数学建模与实验、实变函数与泛函分析等。专业方向（特色）课主要设置了信息科学、科学计算和金融数学三个方向。其中信息科学方向的主要课程为信息工程概论、计算机图形学、数字信号处理；科学计算方向的主要课程为计算几何、科学与工程计算、应用随机过程；金融数学方向的主要课程为金融工程学、金融市场、国际金融。以上每个模块，根据课程的性质分为理论类课程与应用类课程两个系列，从而构建了新的信息与计算科学专业课程知识交融链。根据知识模块内容之间的逻辑关联，形成了信息与计算科学专业及优势学科“微分方程及应用”、“粗系统理论及应用”、“密码理论”、“金融数学”等特色方向的系列基础理论课程，有数学分析、高等代数、解析几何、微分方程、复变函数论、离散数学等；系列应用性课程有数据结构、数学建模与数学实验、运筹学、金融数学等。通过这些课程模块的有机整合，实现了专业特色与学科优势相互交融、相互促进，共同凸显出信息与计算科学的专业特色以及“微分方程”、“粗系统理论”、“金融数学”等的学科优势。
⑷ 实践教学体系改革
实践教学的目的在于通过各种实践环节，巩固所学知识，培养学生动手解决实际问题的能力。它是培养应用型人才必不可少的环节。信息与计算科学专业的实践包括课程实践、专业实践（包括毕业设计及实习）、社会实践、就业指导实践等。课程实践是指数据结构和数学建模实验、数值代数等课程的实验课、课程设计等，通过实践培养学生解决实际问题的能力。专业实践中的毕业实习是让学生到实习单位进行实践，把所学专业理论运用到实际工作中，提高发现问题、解决问题的能力。专业实践中的毕业设计是本科教育的最后一个实践环节，既是对学生四年学习的全面总结和检验，也是对教学质量的全面检查。社会实践的目的是使学生将所学知识应用于解决实际问题，同时学会与人交际，提高合作沟通协调能力。就业指导实践是指针对社会现实和大学生的求职心态，对毕业生进行就业观教育，引导他们摆正心态、合理定位。
⑸ 创新课程体系构建
为了提高学生的创新能力，我们在信息与计算科学专业人才培养方案中，构造了以增强实践技能、培养创新能力的课程体系，主要包括C语言程序设计、数据结构、运筹学、数学建模与数学实验等课程，这些课程都是实践性较强的课程。数据结构课程主要培养学生针对实际问题选择合适的数据结构、设计高效的算法、编写程序的能力。运筹学旨在培养和锻炼学生进行企业信息系统建设的战略决策以及信息系统整体规划的实际能力。数学建模与数学实验课程的目标是培养学生敏锐的观察力、科学的思维力和丰富的想象力。实际上，数学建模本身就是一个创造性的思维过程。在学生学习上述课程的基础上，我们还积极组织学生参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生数学竞赛等，切实提高学生的实践技能和创新能力。
3 实施新的人才培养模式的具体措施
为了拓宽专业口径，及时调整人才培养方向，增强学生的社会适应能力和就业竞争力，德州学院数学系信息与计算科学专业人才培养方案的具体实施措施如下。
⑴ 采取“2＋2”的培养模式，实行宽口径分流培养。学生在一、二年级按学科大类统一学习规定的专业公共平台课程，取得规定的学分后，于第五学期分流到相应专业继续学习。对未取得规定学分者，编入下一年级作试读处理。学生试读合格后可随下一年级分流到相应专业，试读一年后仍不符合要求者作退学处理。
⑵ 分流到信息与计算科学专业的学生，可以根据个人的兴趣、特长、志愿选择信息科学、科学计算、金融数学等专业方向，学校在可能的情况下尽量满足学生的个人志愿。但在尊重学生志愿的同时，也会从专业布局、人才市场需求和社会发展需要出发合理调整专业方向人数，避免修读方向人数严重失衡，以保证社会对专业人才的需求。
⑶ 每一学年，根据市场调研情况以及学生就业情况，适当调整课程的设置，但调整幅度限定在一定的范围内，以保证课程设置的稳定性、长期性和可持续发展性。
⑷ 积极鼓励学生参加各类大学生科技创新活动。对于参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生数学竞赛等获得较好成绩的学生给予适当的创新学分。
4 结束语
德州学院信息与计算科学专业实施新的人才培养方案之后，取得了可喜的成果：该专业2011年被评为校级重点专业；建立了信息与计算科学专业主干课程教学团队；出版主干课程教材四部；有20多位学生在全国数学建模竞赛、全国大学生数学竞赛等赛事中获得国家级、省部级奖励，有10多位学生能够自主开发网站等。
结合市场对本专业人才的需求和地方经济发展的需要，下一步我们要在专业特色、人才培养模式创新等方面继续探讨和研究，以期更好地实现应用型人才的培养目标。
参考文献：
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[2] 钟献词,陈良,黄燕玲.信息与计算科学专业人才培养的实践与思考[J].广西教育,2011.6:18~19
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篇3
数学课程教学的两个核心问题
在整个大学本科教育中，数学的教育是不可或缺的。不论是数学专业还是非数学专业，数学的逻辑思维能力的训练对学生来讲都至关重要。但作为一名数学教师，经常会遇到有学生问这样的问题：老师，我们的数学学了有什么用？甚至毕业了的学生也会说:大学里学了那么多数学，根本不知道怎么用！面对这样的问题，如果单纯地以“培养数学的素养”来回答，多少显得有些苍白。尤其是对于像上海对外贸易学院这样的以应用型人才为培养目标的高校，如果所教授的内容，不能很好地与实际相结合，会使同学失去学习的兴趣和动力，导致“培养数学的素养”的目标也落空。因此，当遇到这样提问的学生越来越多时，作为一名数学教师，是需要认真地思考一下：在我们的教学过程中，是不是哪里出了问题？经过仔细的检讨，我认为问题的核心大致可以归结为两个方面：
1.在教学过程中混淆了应用数学和“数学应用”的界限。大学非数学专业（特别是商科专业）本科课程设置中所开设的数学课程，如统计学、运筹学、博弈论和模糊数学等，若从学科分类角度来说，都应该归为应用数学范畴。应用数学是利用数学来发展经验科学的学科。它始于经验性事实，止于对经验性事实进行规律性预测，这些规律性预测还必须被其他的实验数据所证实。应用数学的主体是建立科学概念、构造数学模型和公式，进而发展数学理论，并作科学上的预测。它强调的还是对数学方法和数学理论的拓展。而后者则是强调数学方法在实践中的应用，它强调的是对实际问题的判断，要求能在众多的数学方法中，正确选择合适的方法（或略微加以改造）来解决实际问题。下面的示意图可以用来描述两者的区别。
应用数学：实际问题数学模型数学理论和方法预测和决策
数学应用：实际问题判断方法选择解决问题
图1. 应用数学和数学应用的区别
作为数学教师，在课堂教学中，我们常常自觉或不自觉地沉醉于数学本身的完美体系之中，过分强调数学的严密逻辑，或注重数学方法细节的描述，强调对于数学方法的掌握而忽略了方法的应用。事实上，对于大多数学生来说（尤其是商科学生），更重要的是数学的应用。因为只有学以致用，才能提高学生对学科的兴趣。对于这个本质问题认识不清晰，是导致学生对数学学习产生困惑的原因之一。
2.在教学过程中模糊了对学生的培养要求。有的应用数学类课程教学大纲中，都会强调学生对于理论和方法的掌握。个别课程如有应用软件的，还会提供上机机会。但是，在具体实施教学时，往往会专注于要求学生掌握方法本身，而忽略对数学应用的基本素质培养。例如，面对实际应用问题，许多学生都不能把它用数学的语言描述出来，更谈不上如何选择合适的方法来解决问题了。
数学应用的基本素养
哪些是学生应当掌握的数学应用的基本素养呢？粗略可以归结为下列几点：
1.会用数学的语言将问题描述出来。是数学应用的最基本能力。如果不能将问题用数学语言表示出来，也就无法用数学的方法将它解决。此外，学会数学语言的运用，也是进一步培养数学思维的基础。注意，这里所说的仅仅是“描述”，它可以是不严密的，不连贯的，不完整的，有别于数学模型的严密和完整。
2.会对实际问题的类型作出判断。里所说的问题的类型，涉及到两个层次。第一个层次是对问题大类的判断，即问题属于确定性的、随机性的、模糊的，还是混合性的。学会这样的判断一般不难，这只要判断问题所包含的变量的类型就行了。第二个层次的判断就比较困难，它要求对问题所涉及的应用数学分支进行判断，进而决定采用什么数学方法。
3.会整理归纳已学的数学方法。这里要求学生将所学过的数学方法进行归纳整理，使之系统化。借用计算机科学的语言，就是要建立一个关于方法的数据库，将各种方法的特点，适用场合作为关键字储存起来，以便实际应用使快速检索。而这一种能力的提高，反过来也是对第二种能力的促进。
上述三种能力的培养，需要我们贯彻在每一门课程的教学之中。余下的问题就是，我们应当如何在课堂教学中来培养学生的这些能力呢？
如何在课堂教学中培养数学应用的素养
对于数学应用素养的培养，我想是否可以从以下几个方面来着手：
1.经常强调要求学生用数学的语言来描述问题。这是一项长期的工作，可以在每一门数学课中进行。开始时，可以反过来进行，即在介绍一种数学语言（包括数学符号）时，同时指出它在现实生活中代表或可以代表何种现象。等到学生熟悉了这种方式后，再启发学生自己来表述。
例如，在介绍图或网络时，先说明它可以表示一个城市的交通网络。其中，网络的边表示一段街道，边上所附的权表示该段街道的长度。求从某出发点到目的地的最短路就等价于在一个赋权的网络中寻找连接这两点的所有路中权和最小的那条。当同学熟悉了基本概念后，提出下列问题：某公司要制订一项5年内更新设备的计划。已知该设备在不同年份购置的价格及设备连续使用时每年的维护费用，并假设公司现有的设备已经连续使用了两年。应如何选择更新时机使总费用最低？启发学生把问题用网络的语言表示出来。又如在介绍了线性规划模型后，提示同学，规划中的变量可以是连续的，也可以是离散的。然后给出问题：已知某篮球队有8名球员，并且知道他们各自的身高和擅长的位置。现要参加一场篮球赛，需从8名队员中选择一个平均身高最高的出场阵容。启发同学用0-1变量来表示该名队员上场与否，进而表示成一个线性规划问题。
2.强调解题的规范。讲解例题及对学生解题都严格要求具备三要素，即判断、方法应用和结论解读。“判断”是指对问题类型的判断，其中蕴含着对适用方法的判断。要求学生具体写出显式的条件和隐式的条件。决不能因为觉得太简单而忽略这一步骤。“方法应用”则是选用适当的方法进行解题。“结论解读”是将数学计算的结果还原到实际背景中去的过程，即要求学生明白，数学上的解在实际中的意义。
在上述解题三要素中，判断是整个解题的基础，也是最重要的一环。相对来讲，第二步方法的应用倒是比较容易掌握的。第三步往往是学生会忽略的，但这却也是数学应用的重要步骤。往往会出现这样的情况，同样的计算结果，在现实生活中可以有不同的解释。在安排教学时间上，应该放比较多时间在问题的判断上，甚至可以集中将一些问题放在一起让同学判断而不必具体求解，以锻炼学生的判断能力。尤其是在阶段性复习时，更要训练判断，因为此时掌握的方法多了，必须先对问题作出准确判断，然后才能确定解决方法。
例如，在解答假设检验类的题目时，要求学生先把诸如样本容量、显著性水平、总体参数等已知条件写一遍。然后根据这些已知条件进行判断，是单总体还是双总体，是采用正态分布还是学生氏分布。判断正确了，问题就解决了一大半。最后，要将假设检验的结果用文字表示出来，如接受原假设时，可以说“在给定的显著性水平下样本数据不足以说明原假设不成立”；当拒绝原假设时，可以说“在给定的显著性水平下样本数据显示原假设不成立”。又如，给出某公司800笔应收账款按金额和账目到期时间分列的数据表格，问抽样结果是否显示应收账款金额与账目到期时间着两个因素相互之间有影响？让学生判断，是作独立性检验还是作方差分析。适当时候，让学生自己总结这两种方法的区别点。
3.及时帮助学生归纳整理已学过的知识。一个阶段教学后，将所学方法用表格结构、树形结构或钩连表结构进行归纳整理，帮助学生从形式到内容梳理知识，必要时还应将方法之间的逻辑关系标明。在教师作出示范后，就可以要求学生也照此来整理。这种方法不仅可以用来整理应用方法，还可以用来整理数学概念。
例如，在统计学中，讲授了区间估计后，可以要求学生将不同类型的区间估计计算公式列出来。一种可能的方式是：单总体均值或两个总体的均值，再分为正态总体或非正态总体，再分为大样本还是小样本，再分为总体方差已知或未知。在博弈论中，按静态还是动态来分，再按信息完全和不完全来分，再按信息完美还是不完美来分，每种类型的博弈归纳出几种典型的模型。在运筹学中，讲授了网络规划后，让学生按边上的赋权情况来分类。如一个权的，属于什么类型的问题，或可以提出哪些类型的问题；两个权的，又可以提出哪些问题，各自又有哪些方法来解决。
有时，通过归纳总结，还可以引导同学自己提出新问题。例如，在最小费用流问题中，是满足容量约束，达到费用最小。可不可以让费用满足约束，使容量达到最小？
4.引导学生自己发现新问题的关键点。在每次引入或介绍新方法时，不要开门见山，直接说出解决的方法。可以要让学生和你一起来思考，以问题来驱动新知识点的引入。教师备课时材料要充分，启发学生用类比、归纳等方法，找出可能解决问题的几种途径。当新方法介绍后，再要求学生进行对比，找出差距。这样，把新知识的引入，处理成学生判断、发现和解决问题的过程，把被动接受变为主动发现，同时也提供了一次学生在教师帮助下进行数学应用的实践过程。
例如，在统计学课程中讲授了拟合优度检验后，指出卡方检验实际上就是考察两个分布在某些离散点上密度函数值的加权离差平方和。当这个值很大时显然这两个分布的密度函数曲线拟合很差。接着，在介绍独立性检验时，先指出，我们希望能用类似拟合优度检验的方法来解决。同时提醒同学注意，独立性检验所给出的数据表，实际上是一个两维的频数分布表，它只代表了一个分布函数的信息。而拟合优度检验需要比较两个分布函数。那么，另一个分布函数（即理论分布函数）在哪里？
我们看下面的例子：在对某城市家庭的社会经济特征调查中，调查者同时想确定家庭的电话拥有量与汽车拥有量是否独立。该公司对10000户家庭组成的简单随机样本进行调查，获得资料如下表。设显著性水平为0.01。
显然，数据只给出一个样本的分布情况。那么，理论分布又在哪里呢？
在课堂教学中，面对这样的提问，同学大都会感到很困惑。而这时，可以强调我们原假设是“电话拥有量与汽车拥有量是相互独立的”，并进而给出提示：假如原假设成立，那么，数据会出现哪些现象？让学生自己发现这样的结论，即“电话的拥有量为0，1或2的家庭，其汽车的拥有量分布应该彼此相似”，从而得出理论分布的计算方法。这样，独立性检验的问题，就转化为一个拟合优度检验的问题，即把一个新问题通过合适的转换变为一个已经掌握了的“旧”问题。同样的方式也可以用于博弈论中关于“海萨尼转换”的教学。
结 论
如前所述，大学应用数学课程的教学，不光是需要讲授数学方法，更应多一点对于应用能力的培养。而这当中，尤以对问题的判断更显重要。本文虽然提出了一些应予关注的方面，但还需留待实践来证明。
参考文献：
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[3]宋丽,王宣.研究性学习的理论渊源[J].现代教育科学,2002,(10) .
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一 引言
随着高等教育改革的不断深入,民族院校的专业布局已日趋合理,但与普通高校相比,民族性特点仍然较突出。由于民族院校的学生大多来自边远少数民族地区,中学数学基础较薄弱,总体知识面相对狭窄。因此,为了把他们培养成能服务民族地区经济文化建设的合格人才,在制订教学计划和设置课程体系等方面必须做到量体裁衣。
数学建模与数学实验课程体系涉及高等数学、线性代数、概率统计、微分方程、运筹学、图论、数值分析、优化理论、计算机基础、计算机语言、数学模型和数学实验等系列课程,这些课程部分内容交叉重复但又各有侧重。如何将这些课程有机地加以衔接,让学生系统地把握数学建模的基本思想、基本方法和基本策略,较好地运用所学知识来解决相关问题,已成为该系列课程教学中值得深思的课题。结合民族地区特色,建立健全数学建模与数学实验课程体系、调整相关教学内容、改变培养模式、科学合理地制订教学计划、设置课程等一系列改革,是发展民族地区数学教育的必然选择。
二 民族院校数学教学的现状
由于历史原因,民族院校大多以人文学科为主。近年来,为主动适应国家和民族地区经济结构战略性调整、人才市场需求,全面提高民族高校办学质量,各民族高校普遍进行了学科专业结构的调整。民族高校以人文社会科学为主的学科专业结构有了较大的改变,一些院校向着综合型方向发展,有的民族院校则以理工学科为主要特色。一个学校数学学科的状况,将直接影响着该校其他理工科和管理类学科的发展。目前,我国13所民族院校中,基本上都开设了数学与应用数学、信息与计算科学、统计学或相关数学专业。由于数学学科基础性较强,因此在专业基础课的设置方面,民族院校与普通高校没有本质区别。然而,由于民族院校师生结构的特殊性及理工类专业设置的滞后性等原因,导致大部分学校在数学教学方面仍存在一些问题。
民族院校是在人文学科的基础上增设理工类学科的,除张大林提到的学生数学基础较薄弱、教师教学方法较传统等问题外,还存在专业课程的设置不合理、课程衔接不当、教师不能较好地把握因材施教原则等问题。随着素质教育理念的推广,在大学数学教学中融入数学建模思想已普遍达成共识。然而,受师资力量和水平的限制,在大学数学教学中很难做到引进与专业相关的数学建模案例。当前大学数学教学基本分为文科类、经济管理类、理工科类和数学类几个层次,为了便于同步教学,教师在教学过程中一般只从这几个层次上加以区分。因此,结合人才培养目标、社会需求和专业特点开展教学是今后大学数学教学改革的一个方向。
三 数学教育与课程体系改革
何伟等在阐述关于民族院校数学教育的思考中提到,自然科学没有民族性,但自然科学的掌握者有民族性,对其进行的教学可以有民族特点。因此,民族院校的数学教育可以结合民族特性开展。在完成基础数学教学的基础上,应以数学建模系列课程教学为载体,根据民族地区经济发展对人才的需求,选择有利于发展民族经济的教学内容和人才培养模式,大力开展具有民族特性的数学教育。在教学过程中,重点培养学生把握民族地区发展的前景分析能力和项目开发能力。在地方民族院校中,应结合地方实际,针对民族旅游开发、民族工艺品设计、民族药品研制过程中涉及的数学模型展开教学,探索合适的具有地方特色的创新性人才培养模式。
数学建模教学与竞赛活动,是一项成功的高等教育改革实践。从13所民族院校的人才培养方案中不难看出,随着数学建模竞赛活动影响力的扩大,各民族院校也加大了对数学建模与数学实验系列课程的教学力度。然而,纵观各民族院校数学与应用数学专业、信息与计算科学专业、统计学专业等数学相关专业的培养方案,不难发现其课程体系中与数学建模和数学实验课相关的课程之间不能较好地衔接。因此,在公共课挤压专业课学时的情况下,只有科学有效地开设数学建模系列课程,将拟开设的课程有机地衔接起来,才能让学生系统地学习数学建模的思想和方法。综合各高校课程设置情况与教学实践,我们认为数学建模与数学实验系列课程可以按下图的关系加以衔接。
数学建模与数学实验系列课程衔接关系结构图
另外,因为这一系列课程中均包含数学建模的思想和方法,所以在教学过程中可以将课程之间交叉的内容着重放在一门课中展开,从而突破各门课程的学时限制。例如,线性规划、非线性规划和动态规划等优化数学模型可以放在运筹学课程中进行教学,而在数学模型课程教学中不再重复这部分内容。这种将数学模型课程中涉及的具体模型放到相关课程里进行教学,是将数学建模思想融入其他课程教学的最好体现。当然,教学的内容除覆盖基本知识点外,应结合专业特点展开。只有灵活选取有利于学生就业的内容进行教学,才能让学生学以致用。教学的形式应多样化,可以开展专题讲座,也可以引导学生从简单课题入手,将实验室交给学生,让学生自己去思考、去实践。
* 基金项目:贵州民族大学2011年教学改革工程项目《数学建模与数学实验课程体系教学改革》的研究成果(编号:GUZN2011JG16) 四 数学建模活动与学生素质培养
高等教育的发展趋势更强调素质教育,而强调学生学习活动的实践性是素质教育的内涵之一,从实践中获得的经验与知识,更容易产生沉淀而成为人的素质。应用数学知识分析和解决一些问题的实践活动统称为数学建模活动,它是一种小型的科研活动。通过参加这项活动,学生可以对科研活动的全过程有一个初步的了解,在科研的各个环节均可得到训练,这些环节包括:分析和理解问题背景、收集相关信息、明确主攻目标、方案比较与抉择、模型建立与求解、仿真检验与模型改进等。数学建模活动作为全国高校规模最大的课外科技活动,它可以拓宽学生的知识面,培养和提高学生运用所学的数学知识和其他各专业知识解决实际问题的综合能力。
当前,很多学校围绕大学生数学建模竞赛开展了丰富多彩的数学建模活动,拓宽了学生综合素质的培养途径。徐世英认为数学建模活动对培养学生的综合素质和促进教学改革有积极的作用,且提出了进一步强化数学建模活动的途径。在大学数学教学过程中,针对不同专业和不同年级的学生,设计一些数学建模相关课题供学生训练,不但能增长学生的知识,还能提升学生的科研能力。在大一阶段,可以让学生结合专业基础课的学习,运用数学软件开展一些与曲线拟合等预测模型相关的数学建模活动;在大二阶段,可以让学生结合微分方程和运筹学等课程,针对校园优化管理等某一具体问题开展一些综合性的研究;在大三阶段,让学生参加全国大学生数学建模竞赛等课外科技实践活动;此后,可以将学生送到学校建立的实习实训基地进行实训。
结合学生实际情况,在不同的学习阶段开展不同的数学建模活动,既有助于培养学生的学习兴趣,又有助于培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。通过参加数学建模竞赛等课外科技实践活动,也可以培养学生查阅资料、文字表达等方面的能力。通过参加数学建模活动,还可以强化学生的创新意识与创新精神,培养他们团结协作的精神、克服困难的意志力、心理调节能力以及成功后的体验等,这些都是成就事业的重要心理素质。
参考文献
[1]李鸿.民族高等院校学科专业结构的调整及其社会适应性研究[J].民族教育研究,2004(6):22~26
[2]张大林.基于数学建模思想的民族地区高师院校高等数学教学改革初探[J].职业时空,2009(10)
篇5
随着20世纪90年代中期金融工程理论被引入我国，金融工程学科建设也取得了长足的进步。然而金融工程专业办学在我国还处于探索阶段，不同类型的高校由于在专业背景、学科体系、师资结构、课程设置等方面存在差异，决定了课程体系设置和人才培养模式不能简单划一。本文有针对性地研究理工科院校金融工程专业的课程体系设置，为培养高素质、复合型的金融工程管理人才探索积极有效的路径和方法，具有实际的应用和推广价值。
一、国内外金融工程专业课程体系设置现状
国外高校大多未开设金融工程本科专业，而是设置了金融工程专业硕士学位（如MFE）或专业证书教育（如CFA）。根据各个院校的学科特色，课程设置也各有侧重。以美国高校为例大体有三种情况：一是建立在工程学院，课程设置通常强调工程运筹管理及数量分析，注重金融工程的工程化特点，如普林斯顿大学和哥伦比亚大学；二是建立在商学院，课程设置主要强调金融工程的应用性，对数量方法的课程开设较少。如加州大学Berkeley分校Haas商学院的Master in Financial Engineering项目，该商学院仅开设了《随机积分》一门课程，而开设了大量的诸如《公司财务证券设计》、《金融机构讨论课》、《应用金融设计》、《金融创新成败案例》等应用性课程；三是建立在数学系，课程设置注重金融工程的数量化分析特点，如芝加哥大学的数理金融硕士项目，开设数学方面的课程达20多门，其中既包括随机过程等基础性金融数学课程，也包括了偏微分方程的数值解法及扩散逼近等数值分析课程。目前我国设立金融工程专业的高校近40所，其课程的开设存在两种模式：一种是“商学院模式”，大量开设《金融工程》、《投资学》、《公司财务》、《期权期货》、《资本市场》等课程，注重将金融工程与企业管理、公司理财相结合，解决微观层面的金融领域的实际问题。另一种是“经济学院模式”，重点开设《货币金融学》、《金融经济学》、《国际金融经济学》等课程，重视宏观领域的金融理论和问题的研究。在不同类型的院校中，由于传统的文、理科优势差异，课程设置的侧重面也有所不同。财经院校由于学科特色偏重文科，数量分析方面的教学较薄弱，使得金融工程和传统金融学专业在课程设置上区别不大。综合性大学和理工院校则重分析技术、轻金融工程思想，有些课程设置甚至与应用数学专业或金融数学专业类似。
二、理工科院校的学科优势和专业特色
金融工程是多种理论知识和实际应用的“综合性”产物，在新型金融工具的设计、开发和实际操作方面，尤其强调数理知识和计算机应用能力，而理工科院校在这方面优势明显。一方面，理工科院校招收的金融工程方向研究生大多具有理工科的本科教育背景，比较容易跟上程度较深的数学和计算机应用课程；另一方面，理工科院校理工方面的师资力量比综合性大学和财经类院校优势大，教师的教育背景和研究领域广泛涉及运筹学、统计学、随机过程和数值计算等。因此，在金融工程专业教学中应在本科高等数学课程的基础上，增加程度更深的数学课程，如《运筹学》《统计学》《时间序列分析》《随机过程》等，加大学生知识结构中数学的权重；同时开设运用计算机软件来解决实际金融问题方面的课程，如数据处理技术、计量金融学、应用软件技术、系统仿真模拟技术等内容。由于金融工程专业与实务联系非常紧密，可以根据学校自身的专业优势，制定出体现学校培养特色的课程体系。理工科院校里的一些院系如土木工程系、电子信息工程系、环境工程系等都具有与金融工程相结合的可能，金融工程的教师应具备应用金融知识解决上述院系里的一些工程问题。另外，金融工程专业应与数学院、法学院、计算机学院、软件学院等合作解决一些学科交叉问题，开展诸如数理金融、金融工程经济法、计算金融等研究方向联合培养研究生。
三、理工科院校金融工程专业本科和研究生层次的课程设置
金融工程专业具有交叉性学科特点，包含了金融学、经济学、管理学、工程学、数学、计算机科学等多学科的最新理论。在课程体系设置时，理工科院校应结合自身的学科优势和专业特色，培养出数学能力、计算机能力、金融实务突出的高素质人才。
1.本科层次的定位与知识框架。受时间、能力和知识结构的制约，本科阶段的学生要想全面深入掌握金融工程所需的数理工程技术知识是不大可能的。但是，学生必须掌握《线性代数》、《概率论》、《数理统计》等进行具体金融工程技术运用和操作所需要的数理工程知识。构建一个掌握现代金融知识与数理工程知识相结合的，相对完整、独立的知识体系，能够具有较高管理素质、合理的知识结构、较强的研究工作能力和解决实际问题能力，是金融工程本科专业人才培养的重点。①学科定位。本科阶段的人才培养目标是培养具备现代金融工程的理念、原理和方法，能够掌握与运用新型的金融工具和手段、定性与定量相结合的系统分析方法及相应的工程技术方法，解决一般性实际问题能力的金融工程高等专门人才。②知识框架。基本核心课程：《金融工程（方法、案例、运用）》、《金融经济学》、《公司理财》、《风险管理》、《投资学》、《衍生金融工具》；数学方面：《线性代数》、《概率论》、《数理统计》等；信息技术方面：计算机应用基础和一门高级语言。选修课程：《国际金融》、《商业银行经营管理》、《基金管理营运》、《投资银行》等。
2.硕士层次的定位与知识框架。硕士层次的金融工程人才培养，是在本科基础上的进一步提高和发展，重点培养具备较为完善的金融工程知识结构，具有实际开发和较为成熟地运用金融工程技术解决实际问题的高级金融工程人才。①学科定位。研究生阶段的人才培养目标是培养具备较扎实和全面的现代金融理论知识，具有市场开发能力，熟练掌握和灵活运用金融工程技术、方法、工具，能够从事定价、风险管理、方案设计、产品创新，创造性地解决金融实际问题的应用型高级人才。②知识框架。专业课方面：《高级经济学》、《高级金融原理》、《高级计量经济学》；数理工具方面：《泛函分析》、《博弈论》、《拓朴学》等；信息技术方面：《金融数据库》、《统计分析软件》（Matlab、SAS、Eviews等）。选修课：《高级财务管理》、《金融分析》、《证券及衍生产品交易》、《信用管理》、《咨询理财》等。理工科院校金融工程专业课程体系分为：本科生必修：《微积分线性代数》、《概率论》、《运筹学》、《随机方程》、《最优化方法》、《数值分析初步》、《经济学原理》《金融学原理》、《金融学导论》、《投资学原理》、《金融机构与金融市场导论》、《金融衍生工具》、《微观经济学》、《宏观经济学》、《公司金融》、《国际金融》、《风险管理》、《计算机基础及初步》。选修：《数据库初步》、《会计学原理》、《财务管理》、《财务报表分析》、《经济法》、《Matlab》、《excel》。研究生必修：《高级经济学》、《高级计量经济学》、《高级金融原理》、《高级财务管理（兼并、收购、重组）》、《时间序列分析》、《数学建模》、《博弈论》、《金融数据库》、《证券及衍生产品交易》、《投资与货币管理》、《数据分析软件Eviews》、《金融工程案例》。选修：《中级会计学》、《行为理论》、《spss》、《金融工程实验》、《SA》。
参考文献：
[1]李平，程鹏.工科院校“金融工程”专业研究生课程体系研究[J].北京航空航天大学学报，2007，（3）：74-80.
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篇6
金融工程是20世纪80年代末90年代初首先在西方国家出现的,是一门创造性的运用各种金融工具和策略来解决金融财务问题的新兴的金融学科。它将工程思维引入金融科学的研究,综合地运用各种工程技术的方法(主要有数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟、分解与组合等),设计、开发和实施新型的金融产品,创造性地解决各种金融问题。其成果金融产品既包括原生和衍生的金融商品,也包括金融服务和解决金融问题的手段和策略。其创新和创造性既意味着金融领域思想和思维的飞跃,也意味着对已有观念的重新理解与运用,以及对现有产品进行的分解与组合。金融工程的出现,标志着金融科学已走向工程化的阶段。
一、金融工程的特点
作为一门前沿学科,金融工程融合了经济学、金融学和投资学的相关理论,同时又吸收了数学、运筹学和系统科学的精华。从理论上讲,它是一门融现代金融学、信息技术与工程方法于一体的交叉性学科;从教学方面讲,它是一门由现代金融理论支撑、以实务操作为导向的高科技金融学科。金融工程具有以下特点:
1.金融工程具有应用型交叉学科的基本特征。金融工程集合了金融学的基础理论和工程学的基本分析方法而又具备自己的特征――强调学科间的相互渗透和交叉。除了运用数学和统计学知识为主要分析手段外,金融工程还引入了最新的计算机技术、仿真技术、人工神经网等前沿技术,也用到了决策科学和系统科学的有关理论。
2.金融工程是一门具有量化特色的学科,重视模型化和最优化。金融工程的一个突出特点就是广泛运用定量分析的方法来解决金融实务中的各类问题。量化分析的第一步是把没有数量特征的各种实际对象转变成具有数量特征和某种相关关系的变量。在数学模型提出来后,接下来的任务就是针对不同类型的模型进行分析、求解、推导和论证。
3.金融工程重视创新思维。创新是金融工程的灵魂,金融工程的创造性特点主要体现在两个方面:一是运用各种工程分析手段对收益和风险特征进行量化、分解和组合,创造性地改变收益和风险结构,实现新型金融工具的引入和运用;二是通过对各类金融要素的重新组合和创造性的变革实现解决方案的优化、市场范围的拓展和金融服务的创新。
二、金融工程教学的人才培养目标
对于金融工程专业的学生培养,首先要有一个合理的定位。根据金融工程的特点和国内金融市场发展现状,中国金融工程专业的培养目标应立足于使学生熟练地运用已有的金融产品定价和风险管理模型,并具有一定的金融产品开发能力的应用型人才。
1.金融工程的专业人才应该具有比较扎实的经济、金融理论基础,尤其要系统掌握现代金融经济学的基本理论。熟练掌握金融工程的基本理论框架,熟悉公司财务、金融市场与证券投资以及银行经营管理等方面的理论知识,具有相应的基本运作技能。
2.金融工程的专业人才应该熟悉与金融工程学科相关的原理性知识,并有较高的数学、统计学、外语与计算机操作水平。具备扎实的数理分析基础和运用数学模型的能力,能够对金融、经济问题进行科学的分析和处理;能够熟练地使用计算机进行信息处理。为了适应国际金融市场的激烈竞争,金融工程的专业人才应该具备较高的外语水平,还应该熟悉会计、税务等方面的原理性知识。
3.金融工程的专业人才应该具备一定的从事金融实务工作的能力。能够灵活运用掌握的理论知识和技术方法开展工作,进行调查研究、分析和解决实际问题,从事资产评估、风险管理以及金融产品设计与开发等方面的实务工作。
4.金融工程的专业人才应该具有较强的市场经济意识、创新思维能力和社会适应能力。金融工程的产生和发展是与金融市场密不可分的,金融工程研究开发的每一项结果,都是为了满足金融市场的需要,而推出的一项创新的金融产品,这就要求金融工程的专业人才具有金融创新的意识和思维。
三、教学课程设计
1.强调基础的经济金融理论教学,培养学生具备扎实的经济金融理论素质。金融工程本科专业的设置必须立足于经济金融理论,这是培养合格的金融工程专业本科生的基石,这些理论应包括基础的经济学、金融学、管理学等学科以及一定的现代金融理论,如开设货币银行学、国际金融、公司财务、投资学、金融经济学、金融风险管理等课程。另外,还应辅之以保险、税收、金融法等方面的知识。
2.适度开设数学类课程,培养学生掌握比较全面的数学和统计学的技能。为培养各类专门的金融工程人才,使学生掌握比较全面的数学和统计学的技能已经成为必需。为此我们开设了微分方程与动态经济学、概率论基础、数理统计、运筹学、应用随机过程、金融时间序列分析等课程,此外还有随机分析、决策分析、经济数学模型等课程供学生选修。这些课程的教学大纲不仅体现数学课程本身的内容,而且充分结合金融工程的需要,强调数学方法在金融领域的应用。
3.体现金融计算、数学建模的重要性,培养学生具备数值计算、建模技巧及数据分析能力。通过使用计算机及软件对金融数据进行分析,研究金融运行规律是当今金融信息全球化的重要手段,为此我们设置了如数值计算、经济数学模型、计算机C语言程序设计、数据分析应用软件、金融实证分析等课程,培养学生能够从复杂的金融环境中分析出关键因素并设计建模方案的基本素质,以及具备通过数值计算对金融问题进行数据分析和检验解决问题的可能方案的能力。
4.构建金融工程的专门化课程,培养学生成为复合型的金融工程人才。围绕金融工程我们开设了如衍生金融工具、金融工程学、金融工程案例和应用、金融风险的量化分析、金融产品设计与开发等课程,学生可以通过教学了解金融工程的核心以及运用相关金融工具和策略解决金融问题。
四、应用型为主的金融工程教育
从学科性质来看,金融工程属于应用型的学科,这一性质决定了在金融工程学科建设中,必须充分强调实际应用能力的教育和培养。
1.开设实践类和信息类课程。利用金融实验室进行金融市场、金融交易模拟实践;采用分散性现场参观与观摩的形式感受真实交易的氛围;通过互联网访问中央银行、大型商业银行网站,了解金融中介业务运作。实践性教学的目的是增强本课程理论与实践结合的紧密程度,增加学生对所学知识的感性认识,培养学生的实践能力和知识技能的应用能力。引导学生养成通过网络、媒体积极吸收市场、经济和技术信息的习惯。
2.重视实际的技术能力培养,这主要是指诸如SAS和Matlab等课程的开设。金融工程的大部分问题都需要通过软件技术加以解决,比如:数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等,因而技术能力也反映了学生在实际工作中的应用水平。在国外的金融工程人才培养中,不少大学将Matlab作为必修课之一,从而保证学生能迅速的将金融问题转化为技术问题并加以解决。
3.强化案例教学。案例教学有助于巩固和提高学生基础理论知识,拓宽学生的视野,培养学生的动手能力、实践能力和应用能力。不仅如此,案例教学对于培养对金融工程至关重要的“创造性”的思维,也是非常有用的。在数十年的发展过程中,金融工程应用已经积累了很多创造性地解决金融问题的案例,这些案例一定程度上是一种思想财富。案例教学是学习、培养和提高这种能力的重要组成部分。
4.积极发展实习教学。在美国,是否提供实习机会,使许多开展金融工程教育的学校吸引优秀生源的重要手段之一。事实上,在中国,由于金融人才的缺乏,金融工程的实习教学对于学校和实业界来说是一个双赢的策略,学校应加强同实业界的交流与合作,为学生提供实习机会。
五、金融工程师职业教育和创新思维培养
金融工程师的称谓起始于20世纪80年代初的伦敦金融界,区别于传统的金融理论研究和金融市场分析人员,金融工程师更加注重金融市场交易与金融工具的可操作性,将最新的科技手段、规模化处理方式(工程方法)应用到金融市场上,创造出新的金融产品、交易方式,从而为金融市场的参与者赢取利润、规避风险或完善服务。金融工程师通常受雇于投资银行、商业银行、证券公司、金融中介机构以及非金融性质的公司。
因为金融工程师具有一系列专业化的、仅凭技术所无法达到的素质,并且由于金融创新的速度超过了市场产生称职金融工程师的能力,金融工程师总体上是供不应求。其就业机会显得格外光明,并且毫无疑问,其工作带来了丰厚的回报。加强金融工程师的职业教育已成为现代金融发展的一种趋势。
金融工程自身的特点要求一定的创新能力。首先,金融工程的基本职能是创造,就是在金融市场中根据客户的需要来创造新的产品已实现收益和规避风险。其次,由于金融工程师要解决的问题往往超出个人的知识基础而需要进行小组工作,以处理复杂的金融、法律、税收、会计、产业、计算技术、市场营销等方面的问题,因此,作为小组核心的金融工程师,合作的精神、沟通的技巧和协调的能力是必备要素之一。
总之,在金融工程领域的教学和科研过程中,从发展的趋势来看,金融工程将不仅仅作为一门技术性的学科,而是将逐渐成为一种创新和开放的思想方法,日益渗透到金融、经济乃至社会生活中。
参考文献:
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1、教学内容体系的创新
管理科学与工程属于管理学门类的一级学科(不设二级学科).它以系统科学和系统工程的理论方法为主要工具，研究管理系统和经济系统的一般规律和特殊表现，是系统科学、管理科学、经济学、运筹学、工程理论、领导科学等许多不同门类学科相互交叉、融合、渗透而形成的一门新兴的交叉学科.其目标是培养可在各类企业、政府各级管理部门以及科研机构和高等院校工作的高级管理人才。管理科学与工程教学的基本原则是:基本理论以应用为目的。体现在本门课程学习中，教学内容要围绕在理论知识应用能力与素质培养这两条主线上设计学生的知识、能力和素质结构。
从教学目标出发选择教学内容，把握理论上的度.与统计专业的教学内容不同的是，有关统计方法的数学证明并不是教学的主要内容，其教学目标是通过本课程的学习，使学生掌握常用的基础统计原理、基本分析方法、设计统计数学模型的方法，训练学生通过科学的统计分析方法挖掘深层信息，培养学生严谨的科学态度和思维方式.因此，我们在教学内容的选择上突出了基本理论、基本分析方法和知识的应用，而不讲繁琐的统计方法数学证明过程，着重统计方法的分析和应用.如在讲授中心极限定理时，第一点应使学生注意中心极限定理成立的前提条件:所有的随机变量都相互独立，服从同一分布，且具有相同的期望和方差.强调这些随机变量并不要求服从的一定是正态分布，其他分布如指数分布、伯努利分布等均适用.第二点值得注意的是，由于当随机变量个数n很大时，标准化随机变量可近似地服从标准正态分布，因此中心极限定理可解决的问题类型是:已知随机变量的个数求在某个区间的概率，或已知概率下限求这些随机变量的最小个数等.清楚了上述两点后，要求学生针对具体问题时，首先分析定理的前提条件是否全部满足，其次再看问题的求解是否可转化、归纳成上述问题类型.在讲授中心极限定理的过程中，突出中心极限定理基本理论的讲授、问题的分析以及中心极限定理的应用，而对于中心极限定理的证明推理过程，则不要求所有学生彻底搞清楚。
2、教学方法和手段的创新
教学方法的创新体现非工科学生的特点，调动学生学习主动性，激发学生创造性.为了达到“学生是教学活动的主体，教师对教学过程进行指导、帮助学生展开思维活动”的教学目标，在方法上采用启发式、讨论式教学.强调学生的学习积极性和主动性，在设计教学活动时以学生为中心，从学生实际水平和学生所能接受的活动方法出发，精心设计学生的活动程序，让学生动手动脑探求新知，引导学生能举一反三地学，促进学生的自学能力、分析和解决问题能力。
随着知识更新速度日益提高，管理科学与工程专业的应用统计学课程存在着课程内容多、学时少的矛盾，为了缓减这种矛盾，可将课堂讲授、课内讨论、课外自学等有机地结合.将部分内容经提出问题后留给学生自学，鼓励学生课外阅读教材.在上课讲授过程中，对于重点内容和其他内容区分开，侧重讲授重点内容中存在的要点、难点，以达到学生对于其他内容触类旁通的教学效果.根据管理科学与工程学科与其它专业面临不同统计问题的特点，将带有专业特色的实际问题或设计实例引人课堂，以提高学生分析问题、应用相关理论知识解决问题的能力，潜移默化地激发学生学习该门课程的热情、强调应用统计学对于管理科学与工程学科的重要性.引导和组织学生进行课堂讨论，改变以讲解接受为主的教学模式.在抛出完整的问题内容之后，实施一种以问题本身为中心的讨论模式，而不是以问题的结论为中心的讨论模式，最大化的提高学生参与讨论的热情，释放学生的智慧潜能。
3、创新性实验
篇8
经济学(Economics)是研究如何用有限的资源去获取无限的人类社会需要的最大满足的社会科学。它涉及任何人类社会必须决定的三个基本经济问题：一是决定生产什么和生产多少；二是决定如何生产，即用什么技术将投入资源组合起来生产出人类需要的产出品；三是决定产出品为谁生产和如何分配。经济活动中的三个基本要素是人类需要、资源和生产技术。
经济活动的直接目的是满足人类需要(Humanwants)，包括物质需要和文化需要。人类需要有两个特征：一是需要的多种多样性；二是需要从长期看的不可满足性。人类需要的满足水平与其所处的历史时期有关，与其所处地理位置有关。从效率观点看，满足人类需要的水平，一方面受资源和技术允许条件下可用于消费的或用于进一步生产的各种有用产品或劳务水平的影响；另一方面受这些产品或劳务在不同组织之间分配合理性的影响。前者反映生产产出(Output)水平；后者反映分配和消费的效用(Utility)水平。
资源(Resouree)是指可用于生产满足需要的产品的各种手段或财富(Means)。资源可分为劳动力资源、资本资源和自然资源三类。现代经济学中还把企业家作为第四种资源。如果将劳动力资源与企业家资源合并，将资本资源与自然资源合并，那么资源也可分为人力资源和物质资源两大类。资源主要有三个特征：一是绝大多数资源在数量上是有限的；二是资源具有多种用途；三是为生产一定产品，可用不同的资源配置方式。经济学中的投入(Input)主要是指这些资源的投入。
效率是指投入与产出之间的比率。经济效率(Economic efficiency)是指用货币计量的投入与产出之间的比率。准确地说，西方经济学中的效率是指帕累托效率或帕累托最优，即任何生产与消费的重新组织，如果不能使某一个人或某些人的处境变坏，就不可能使另一些人的处境变好。在微观生产理论中的效率是指资源投人与有用产出之间的比率。在福利经济学中的效率是指产出与效用之间的比率。因此，在资源投入一定的情况下，提高生产领域的效率，会增加有用总产出；在产出一定情况下，提高消费领域的效率，会增加总效用。总之，在资源一定的情况下，经济效率的提高会使人类的需求得到更大满足，这正是效率在经济学中占有核心地位的原因所在。
可见，经济学的基本概念与基本理论，科学地解析了资源投入与配置的效率与效果，为财务管理学科奠定了雄厚的理论基础。
2.经济学与财务(金融)经济学
经济学为财务学提供了理论基础，而财务(金融)经济学(Financial economics)是从经济学领域中逐渐分离出来的一门学科。财务(金融)经济学是从个人效用最大化出发，试图通过对个人和企业的最优化投资、融资行为以及资本市场的结构和运行方式的分析，去考察跨期资源配置的一般制度安排的方法和相应的效率问题。财务(金融)经济学由金融市场学、投资学与公司理财学三个部分组成。金融市场学研究的是金融机构与金融市场以及国内外经济中金融系统的运作；投资学研究的是风险与收益的确认和度量、风险与收益之间的权衡、估价技术与金融工具的设计等内容；公司理财学研究的是以公司为主体的理财理论与实践问题。
3.财务学的经济学基础
在整个金融经济学中，公司理财学处在一个非常关键的位置上，财务学不仅科学地融会了经济学中的一些重要理论，而且其发展是以一些重要的经济学学说或理论为依托和基础的。
第一，经济学中的理性主义与效用理论。经济学中“理性”的涵义有两种：其一是指个体追求某种工具价值的“最大化”；其二是指个体决策过程在逻辑上的无矛盾。经济学效用理论是经济学最基本和最主要的范畴之一，也是微观经济学的核心理论，是最富有现代意义的经济学理论工具。
在财务决策理论中，假定投资者都是理性的，在进行决策时，选择能够产生最大期望效用的行为；另外，也假定理性的投资者是规避风险的。在理性投资者假设和效用理论的基础上，财务学家利用经济学中的无差异分析方法分析投资者的最优投资组合策略。
第二，经济学中的供求均衡分析。供给和需求及其相应的均衡概念一直都是经济学的主要分析工具，也是一种根本分析方法。经济学供求均衡分析方法的结果就是推导了一个数量――价格机制，价格必须在均衡点上，否则市场供求力量就会发生作用以使价格达到新的均衡。所有的经济学模型最终几乎都是以获得使供需匹配和市场出清的价格结束。
供求分析在经济学中具有如此重要的地位，在财务学中也如此。在财务学理论中，典型的CAPM模型就是利用了均衡分析方法，从市场投资主体的效用最大化出发，在一定约束条件下获得了均衡状态的资产价格。
二、财务学与统计学
1.统计学的基本概念
统计学研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的指标，表明所研究的对象的规模、水平、速度、比例和效益等，以反映其发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述数量之间的关联关系和变动规律。
统计学是处理数据的科学。一般的记述统计侧重数据的收集加工整理，而数理统计侧重数据处理的“科学性”。一般而言“科学”要求有客观性、再现性、普遍性。为表现这种科学性，研究者常喜欢用数学模型，因为数学比较简明、严谨，比较抽象。数理统计就是运用数学工具，记述数据产生的过程，描述概率分布，进行推定，作假定检验，形成了一个比较完整的理论体系。
按照统计学科体系的基本原理与应用的不同，统计学可分为理论统计学与应用统计学两大类。理论统计学指的是统计学的数学性原理，也就是数理统计学，具有通用方法论的理学性质。应用统计学指的是基于理论统计学的基本原理，应用于各个领域的数据处理方法。统计解析方法及统计推测方法。
2.财务学的统计学基础
财务学研究是建立在可观察的基础之上的，因而不可避免地需要利用统计学的基本原理和技术。财务学尤其在如下两个方面需要借助于统计学，它们是投资分析和风险管理。这两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学。另外，日益崛起的金融工程学领域的发展更是离不开统计学，它主要涉及与数学有关的应用概率过程，应用概率微分方程式的研究领域，有时被称为
数理金融。
投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益，为此从可选择的投资资产(股票、债券、包括外汇在内的外国证券)中，进行资产选择操作，在控制风险的同时追求收益的最大化。因此要用到运筹学中的最优化理论。
风险分析与管理领域正是基于统计学质量管理的思想建立起来的。风险与收益的衡量需要借助于统计学中的均值――方差分析。企业或银行的财务结构受汇率、利息、股价的变动，其资产价值也在不断变化，这就构成了市场风险。为了根据市场风险考察企业资产的价值变化，将企业的价值变化看作风险要素股价、汇率等变化的函数，描述其概率样本分布，推定其下限5％可能损失的金额。其中，既可用有关股价、汇率变化的模型，也可考虑因素相关的变化。有关银行的不良债权问题经常涉及到的BIS(国际结算银行)规定中，也要求按照上述方法计算企业资产价值变化下限5％的金额，规定企业要保留一定程度的自有资本。从这种意义而言，BIS的规定非常依赖于模型。由于企业资产价值的评估也必须以现价评估，所以不带价格的资产也要依靠模型评估。模型的应用越来越具有现实性，财务管理也要求助于统计学的知识。
期货交易的领域是理论水平较高并富于挑战性的领域，它包括金融资产组合理论与资产组合的实践(financial engineering)。许多问题常被从数学角度程序化。其领域的数学结构包括连续时间的概率过程、概率微分方程式、概率测度的变换公式等。
三、财务学与管理学
1.管理学的基本概念
管理学的内涵就是要说明什么是管理，以及管理的内容与方法。“管理可被看成是这样一种活动，即它发挥某个职能，以便有效地获取、分配和利用人的努力和物质资源，来实现某个目标”。管理的这一定义概括地将管理的特征、职能、目标统一起来；管理的特征、职能与目标又将其与管理控制联系起来。
管理是一种活动，是为有效地实现某个目标的一种活动。管理活动是发挥管理职能的活动，管理的职能包括计划、组织、指挥、协调与控制，在管理活动中，各种管理职能都发挥着不同的作用。
管理的目标是有效地获取、分配和利用资源，来实现组织目标。
2.财务学的管理学基础
管理的内容由管理活动的内容所决定，现代管理之父法约尔将一个企业的活动分为六大类，分别是“技术活动，即生产和制造；供销活动，即购买、销售和交换；财务活动，即寻找资本及最适当地利用资本；安全活动，即保护财产和人员；会计活动，即盘存、资产负债表、成本和统计；管理活动，即计划、组织、指挥、协调和控制”。在上述六类活动中，管理活动即是管理或管理职能，管理的内容应该是管理活动赖以存在和发挥作用的其他五种活动。
财务管理要解决的是公司价值的创造，在企业管理中居于核心地位，它本质上是一种综合的价值管理活动，即实施价值管理。财务管理以价值目标为尺度，将公司管理活动与公司理财的具体决策统一起来。
管理的方法可解释为研究管理的方法和管理中应用的方法。研究管理科学和管理理论的方法共有十一种：经验法或案例法、人际行为法、集体行为法、协作社会系统法、社会技术系统法、决策理论法、系统方法、数学法、因地制宜法、管理任务法、经营论法。这十一种研究管理理论的方法对研究财务管理理论与方法同样有着重要的指导作用或借鉴作用。特别是行为科学方法、系统科学方法、案例方法等，对研究财务管理是十分重要的方法。
管理中应用的方法主要体现在发挥管理职能所采用的方法，包括计划方法、组织方法、指挥方法、协调方法和控制方法，这些方法对财务管理起着重要作用。
四、财务学与会计学
1.会计学的基本概念
会计学是随着商品经济的产生、发展，以及近代会计的程序与方法日益完善而建立起来的一门独立学科。会计学以会计的目标、职能、对象和程序、方法为研究对象，采用一定的研究方法，构建会计理论体系，揭示会计所反映和监督经济活动的过程，促进会计工作更好地为经济生活服务。会计是以货币为计量尺度，运用一系列程序和方法，连续记录经济业务，反映和监督经济活动中价值运动过程的一项经济管理工作。会计的基本程序与方法是指会计的确认、计量、记录和报告。图1(吴水澎主编：《中国会计理论研究》)中国财政经济出版社2000年版，72页可反映这四个环节在会计中的地位。
会计程序与方法中的确认、计量、记录和报告这四个方面是会计学的核心内容，其中，提供会计报告是会计的主要职能。会计报告是整个会计系统的最终产品，是以浓缩的、综合的、系统的、分类的形式反映企业财务状况与经营成果的书面文件。会计报告主要包括对外报出的会计报表、会计报表附注等。
会计报表是由资产负债表、所有者权益变动表、利润表和现金流量表组成。企业的各项财务活动都直接或间接地通过会计报表来体现。
2.财务与会计的关系
财务与会计是两个并列的经济范畴，在性质、地位等方面是有区别的。会计是信息系统，财务会计与管理会计都是会计信息系统的组成部分，也是会计学科体系的组成部分。同时，会计又是一个“决策支持系统”，它为管理提供有用的信息，为管理服务。财务管理则是企业管理的重要范畴之一。财务管理学则作为财务管理学科体系中的一个分支而存在，如果说财务管理的对象也是现金流量的话，那么，财务管理侧重于现金流量本身(通俗地说，财务管理是一种现金流量的安排)，而不是现金流量信息。这就是会计与财务的区别之所在。
财务的本质是本金投入收益活动，会计的本质是信息系统。在经济组织内部，财务处于主导性管理的地位，生产、技术、营销、劳动等项管理都要围绕价值最大化和本金扩张的财务目标去进行；会计处于基础性地位，通过提供财务信息为财务管理和其他各项管理服务。由于财务与会计是两个并列的范畴，所以在理论研究上自成体系，形成两门不同的经济学科。
篇9
引言
目标规划是应用于工业和公共决策问题中的第一个多目标方法。目标规划问题本质上是寻找达到多于一个目标的线性规划问题。目标规划的发展以应用为主，其在国民经济管理各行业、各部门的应用日益广泛，如在决策支持系统中、工程优化设计中、统计学中及经济学中等。在当代中国，企业之间的竞争从重品质转向了重效率、重成本、重管理等。随着社会的发展和市场竞争的加剧，迫使企业不得不注重在现有生产能力的基础上，充分挖掘潜力，最大限度地提高企业的生产绩效与管理绩效，不断增强自己抗御各种风险的能力，从而保证企业成为时代的强势主体，而如何制订生产计划便是企业管理者面临的首要问题。管理者在拟订生产计划时，不仅要考虑总产值，而且要考虑利润、产品质量和设备利用率等，如何统筹兼顾多种目标，选择合理方案，是十分复杂的问题。目标规划比较符合现代管理决策的实际，其方法灵活，有能力处理互相冲突的经济问题。较线性规划来说，目标规划在解决这类问题时，体现了其优越性，已成为解决现代管理问题的一种行之有效的方法。
一、目标规划的原理
1.决策变量。决策变量，又称控制变量，用x1，x2，…，x3表示，即模型最终要求的解。
2.偏差变量。根据最终计算出的目标值与目标预定值之差称为偏差。引入偏差变量可以确保原规划模型的目标函数转化为目标约束。偏差变量分为两种，负偏差变量和正偏差变量。第k个目标的负偏差变量记为dk-，它代表目标计算值未达到目标预定值的数值，目标规划模型中规定dk-≥0。第k个目标的正偏差变量记为dk+，它代表目标计算值超过目标预定值的数值，目标规划模型中规定dk+≥0。偏差变量的取值有3种可能：第k个目标的计算值超过原先设定的预定值，即超额完成预定目标，此时，dk-=0，dk+＞0；第K个目标的计算值未达到原先设定的预定值，即未完成预定目标，此时，dk-＞0，dk+＝0；第K个目标的计算值正好达到目标的预定值，此时dk-=0，dk+=0。
3.系统约束和目标约束。系统约束是指对某些资源（需求）进行限制的原始约束条件，也称为刚性约束。目标约束是目标规划特有的一种约束，指的是原目标函数在确定目标预定值，并增加偏差变量后转换成的新的约束条件。由于这类约束包含允许不达标的负偏差变量d-，也包含允许超过目标预定值的正偏差变量d+，所以目标约束也称为柔性约束。
4.目标函数。由目标规划问题原始各个目标构成的函数，目标函数实质上是一个关于目标优先等级和偏差变量的线性组合。对于满足系统约束的目标约束的满意解，从决策者的角度看，判断其优劣的依据是目标的计算值与其预定值的偏差的大小。目标规划模型的目标函数的数学表达式为：min Z=
f（d+，d-）。目标规划问题各原始目标因要求不同，引入偏差变量后的目标函数有如下三种基本形式：（1）决策者希望目标的计算值等于目标的预定值，或对于经求解所取得的目标计算值心中无数，这时，可以这样构造目标函数：使计算结果中相应目标的两个偏差变量之和为最小（最理想的结果是都等于0），具体的形式为：min Z=d++d-。 （2）决策者希望目标的计算值不超过目标的预定值，即允许达不到预定目标（例如，对于某种资源的使用，允许有剩余），这时，可以这样构造目标函数：使计算结果中相应目标的正偏差变量为最小。具体的形式为：min Z=d+，需要说明的是，对于这类目标，决策者并不关心负偏差变量取值的大小。（3）决策者希望目标的计算值超过目标的预定值，即允许超过预定目标（例如，对于产品的市场需求的提供量，允许有超额），这时，可以这样构造目标函数：使计算结果中相应目标的负偏差变量为最小。具体形式为：min Z=d-，需要说明的是，对于这类目标，决策者并不关心正偏差变量的取值的大小。
5.优先等级和权重系数。人们在解决目标规划问题而构造数学模型时，为了满足多个决策的需要，就要设立多个目标。这些目标的重要程度不可以完全相同，决策者根据实际情况进行分析，然后按照各个目标的重要程度给不同的目标赋予不同的优先等级，这种优先等级为计算求解提供不同的判别标准。在同一个优先等级下，如果存在多个目标，则可以通过给出不同的权重系数来确定其重要程度。（1）优先等级。设目标规划问题有k个目标，分为s个优先等级，分别用优先因子p1，p2，…，ps 来表示，规定pt＞pt+1，优先因子的序号越小，说明等级越高。目标的优先等级是个定性的概念，不同的优先等级无法从数量上加以衡量和比较。优先因子可以理解成用来区别各个目标的重要程度的一种符号，表明无论w值有多大，都不能使wpt+1＞wpt，即低位目标无论如何都不如高位目标重要。（2）权重系数。权重系数是指各目标中偏差变量的系数，是一个可以用数量来衡量的指标。对属于同一优先等级的不同目标可按其重要程度（这由决策者根据偏好或政策因素等特征来决定）分别给予不同权重系数，以此来反映各目标重要程度的差异。应该注意的是，处于同一优先等级中的不同目标，其计量单位必须相同，否则，目标函数值就无法比较和衡量。
其模型如下：求minZ=Σpt（ftk-dk-+ftk+dk+） （t=1，2，…，s），（k=1，2，…，r）
Σckjxj+dk--dk+=ek， （j=1，2，…，n），（k=1，2，…，r）
Σaijxj≤bi （i=1，2，…，m），（j=1，2，…，n）
xj≥0（j=1，2，…，n） dk-，dk+≥0（k=1，2，…，r）
在目标规划的数学模型中，s为目标函数Z中优先等级的个数，r为目标约束的个数，s≤r。通常情况下，s=r；当存在几个不同目标属于同一个优先等级时s＜r。
目标规划的数学模型式中的元素说明：xj：决策变量；aij：系统约束的系数矩阵；ckj：目标约束的系数矩阵（或当前目标约束中未含偏差变量的系数矩阵部分）；bi：系统约束的右端常数；ek：目标约束的预定值（或目标约束的右端常数）；pt：目标的优先等级；dk-：各目标约束对应的负偏差变量；dk+：各目标约束对应的正偏差变量；ftk-：目标优先等级pt中对应于负偏差变量dk-的权重系数；ftk+：目标优先等级pt中对应于正偏差变量dk+的权重系数。
ftk-，ftk+所代表的权重系数通常为1（缺省值为1），只有当多个原目标属于同一个优先等级时（即多个原目标合为一个目标时）才需要根据具体情况专门指定。
6.目标规划模型的解。一般而言，求解目标规划模型所得到的最优解，使其各个目标都实现最优是不可能的，因此，这个所谓的最优解只是优解，实质上应称为原目标规划问题的满意解。满意解又称为可接受的解，对应地还存在不可接受的解。（1）可接受的解。如果所求得的最终解，主要目标已经实现（Z1*=0），而其他某个（或某些）等级的目标函数值ZK*=a≠0（2≤k≤s），则说明pk等级的目标没有完全实现，则这个最终解就称之为可接受的解。可接受的解其实就是充分考虑优先级较高的目标并权衡其他一般目标的满意解。（2）不可接受的解。如果所求得的最终解，主要目标（优先等级为p1的目标）没有实现（Z1*≠0），则这个最终解就是不可接受的解。此时，一般做法是适当放松有关约束或降低p1目标的预定值，然后再进行模型的调适和计算，直到最高等级的p1目标完全得以实现。
二、目标规划在制定企业生产计划中的应用
1.问题的提出。四川省成都市A预制厂是一个生产销售各种预制板和小件的小型工厂。长期以来，该厂只凭简单的经验制订生产计划，虽然能获得一定的利润，但没有经过系统的、科学的规划，没有达到效益的最大化。该厂急需一种合适的方法为其制定一个更佳的生产计划。
将该厂生产的预制板归类为小型、中型和大型，小件归类为小型、中型和大型。各类预制板的成本和利润（如表1所示）。各类小件的成本和利润（如表2所示）。
表1
表2
已知该厂每月最多生产预制板900件，小件1 500件，且每月支出水电费及设备维护费等3 000元。月初规划时考虑如下几个目标：第一优先级：月利润不得低于14 000元；第二优先级：生产的小件数量宜为预制板数量的1/3；第三优先级：企业用于生产两类货物的成本不得高于65 000元；第四优先级：生产的大型预制板不得超过300张。
试确定该厂的月生产计划，即确定其每月生产的各类预制板和小件的数量。
2.建立数学模型。设该厂生产各型号预制板的数量为X（i=1，2，3），生产各型号小件的数量为X（i=4，5，6）。
生产能力限制：
x1+x2+x3≤900 （1）
x4+x5+x6≤1 500 （2）
利润约束：10x1+15x2+20x3+7x4+9x5+53x6+d1--d1+-
3 000=14 000 （3）
数量约束：x1+x2+x3-3x4-3x5-3x6+d2--d2+=0 （4）
x3+d4--d4+=300 （5）
成本限制：53x1+68x2+83x3+15x4+31x5+150x6+d3--d3+=
65 000 （6）
目标函数为：minZ=p1d1-+p2（d2-+d2+）+p3d3++p4d4+
（7）
由上可得目标规划模型：
minZ=p1d1-+p2（d2-+d2+）+p3d3++p4d4+
x1+x2+x3≤900
x4+x5+x6≤1 500
10x1+15x2+20x3+7x4+9x5+53x6+d1--d1+-3 000=14 000
x1+x2+x3-3x4-3x5-3x6+d2--d2+=0
53x1+68x2+83x3+15x4+31x5+150x6+d3--d3+=6 000
x3+d4--d4+=300
3.求解模型。目标规划的求解有多种方法，例如：单纯形法、图解法、Excel电子表格法等。本文选用管理运筹学软件求解。只要在目标规划中输入目标规划的子模型中输入目标规划的数据即可得到结果。需要注意输入栏中决策变量的个数是不包括偏差变量的决策变量的个数，绝对约束个数是指不含偏差变量的约束条件的个数。
模型经求解后，各变量取值（如表3所示）。
可见，目标1，目标2，目标3，目标4都达到了。
由上可知，该厂的月生产计划（如表4所示）。
表4
若该厂按此方案生产，所用的生产成本为60 432元，可获得月利润16 984元，收益率为28.1%。经过规划后制定的这个方案符合该厂的实际情况和市场需求，并在一定程度上提高了工厂的经济效益。
结论
用目标规划方法制订生产计划，可使工厂获得较多的经济效益。即使在其他条件变化时，管理者也能够合理地安排生产。实践使人们意识到，用科学方法比简单经验好。私有企业与国有企业不同，在生产过程中受到的市场、原材料等方面的限制较多，竞争性较强。在金融危机的背景下，为了求得企业的发展，用科学的方法去经营显得更为重要。目标规划方法是科学的规划方法，特别是对那些自产自销、自负盈亏的小型工厂，具有特殊的适用价值。
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The Application of Goal Programming in Making Enterprise Production Plan
LONG Chun-tao
篇10
一、定性分析的定义及特点
定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析。所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。如专家调查法、主观概率法、意见集合法、相互关系分析法、历史经验分析法等等，都是属于定性分析的一些具体方法。
定性分析的特点是简便易行，在缺乏资料的情况下也可以加以引用。它的不足之处是，缺乏量的分析，是粗放性的，不够具体，有一定的主观成份因此容易受分析、判断者的情绪和形势气氛的影响。
二、定量分析的定义和特点
定量分析是指对事物进行量的方面的分析和研究。量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。
三、定性分析与定量分析的关系
综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。早在“边际革命”时期，新古典经济学派的瓦尔拉斯、帕累托、埃奇沃斯等人就大量的运用了数学方法对经济理论和经济现象进行研究分析。李嘉图在其代表作《经济学与赋税原理》中，对等级地租、工资、资本周转和比较成本等问题的论述，就多次运用了数学图表分析。20世纪初，计量经济学鼻祖费里希·丁伯根也将经济理论、统计学和计量数学结合起来，运用数学模型研究经济周期，并获得了丰硕的成果。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。凯恩斯在其《通史》中，也批判了“将经济分析体系形式化了的符号伪数学方法”，认为“在令人自命不凡但却无所助益的符号迷宫里，作者会丧失对于真实世界中的复杂性与相互依赖的洞察力。”
然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。更有甚者，为了使论文和研究满足数学逻辑一致性，编造经济数据，并拼凑参数范围，从而得到“理想”的实证结果，最终不是使经济研究的内容脱离现实或失去研究的真正意义。定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。哲学认为，“任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。经济学研究的问题提出、理论建构、假设验证、结果评价都是在定性分析的基础上展开的。定量研究中的逻辑命题、数学模型和统计分析都自然应当建立在对基本问题或理论假设的理解和解释基础之上。定量方法研究的是事物的量变过程，并通过研究事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围，来把握事物相对稳定的本质特征。因此，经济学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来，对立起来，而应把它们统一起来，通过对经济学现象本身的量变以及数量关系的分析，来达到对于经济现象本质规律的认识。
四、结论
总之，经济学实质上是一门研究在既定资源约束下人类经济行为和经济现象的科学。人的行为往往具有盲目性、社会性和主观性等非理性特征，不是所有都可以用理性逻辑来进行量化分析并加以解释的。同时人类社会又是一个多变量、多因素和多层次的复杂的动态系统。经济学的研究对象决定了其研究方法不能单一，而应该容多角度的不同侧面进行求证分析，经济研究需要更加精密的研究理论加以深化。因此，决定了经济学必须兼容其他自然学科与社会学科，作到定性与定量分析想结合。
参考文献
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[3]朱成全.经济学方法论[ml.大连:东北财经大学出版社,2003.
篇11
层次分析法主要是一个模型化、数量化的过程，通过对复杂系统的分解，将其转化为若干因素，在各因素之间通过比较和计算，从而得出不同方案的权重，该权重可为最佳方案的选择提供依据。在处理实际问题的过程中，经常会遇到诸如目标准则层次较多以及非基本结构的复杂决策问题，此时如何能够将该问题简化主要取决于如何从少量的定量信息入手，深入探究问题的本质及其内在关系，将思维的过程数字化，从数学的角度思考，用数字说话，达到准确计量的目的。
层次分析法中各层次的结构反映了各因素之间的关系，如何确定该结构是关键所在。通常准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，处理的关键在于如何较为准确的将这些比重进行量化。很多时候，对某个因素有影响的因子比较多，如若直接给出各个因子的比重，难免出现偏差，主要原因有：问题考虑不全面、首尾数据顾此失彼、所有数据可能不符合整体性为1的隐含条件等。
比如我们有这样的生活常识：假如有若干个大小不一的西瓜，每个人都能按照自己的感觉给出每个西瓜所占总体重量的大致比重，但是由于不知道每个西瓜具体的重量，每个人给出的数据都不尽相同，而且由于只是估计值，可能所有的比值会出现相互矛盾的情况，也容易出现比值和不等于1的情形。因此，当影响某因素的因子较多时，通常将众多专家研判的均值作为各因子的比重，但这些比重只是初始值，通常要在初始值的基础上经过一系列严格的转化、换算，才能最终得出各准则层的相对权重。
各准则层相对权重求解的过程大致可以分为三个步骤：1.构造判断矩阵——分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，从而构造得出两两比较的判断矩阵;2.构造判断转化矩阵——由上一步中的判断矩阵中数据计算各比较元素所在准则的相对权重，并进行一致性检验。通常由判断矩阵到判断转化矩阵的转化方式不唯一，不同的转化构造方式往往对应不同的适用和使用效果;3.计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。以上三个步骤中，第二步是关键，最终可以得到各方案对于总目标的总排序。
在用层次分析法解决某些具体问题时，可能会出现相对权重明显集中，权重差距较大的现象。因此，需要对层次分析法相对权重进行改进计算，努力提升层次分析法实际应用效果。本文主要介绍确定相对权数的一种新算法—方程法，并且通过实例检验其使用效果。1层次分析法中相对权重的算法新思路
1.1建立判断矩阵
判断矩阵是在对每一层次中的所有因素进行相对重要性的两两比较的基础上而建立的矩阵，即：
R=r111…1R1n
1
rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i个元素相对于第j个元素的重要程度关系，采用0.05-0.95标度给予数量表示，且rij+rji=1。江苏理工学院学报第20卷第6期孙丹丹：确定统计权数的新方法——方程法
rij的取值不应由个别人来确定，应由众多专家共同研判，最终取其均值。专家研判的取值是第i个元素相对于第j个元素的重要程度确定：特别重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相对重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相当(0.5)。
1.2判断转化矩阵
判断转化矩阵：A=a111…1a1n
1
an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。
判断转化矩阵，需要将rij转化为aij。
判断转化矩阵中aij和aji必须满足两个条件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i为i和j两个元素中较重要者，否则条件②改为aij-aji=rij-rji)。
将以上两个条件进行变换，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正数解)。
1.3准则层的相对权重的计算
①计算判断矩阵中各行元素乘积：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。
②计算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。
判断转化矩阵中涉及元素是n个，反映元素间的关系应是n-1个关系。事实上，由于判断转化矩阵中a11，a12，…，ann=1，因此对角线上的元素对计算判断转化矩阵中各行元素之乘积是没有影响的。基于以上考虑，应该计算Mi的n-1次方根。
③对Wli进行正则化处理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli为判断矩阵中各行元素乘积的n-1次方根。正则化处理后，∑n1i=1Wi=1。
从上述过程可以看出，新方法中准则层的相对权重计算过程与传统层次分析法相比，区别主要在于第二步，即判断转化矩阵的计算。在判断转化矩阵中，aij保留了最初判断矩阵中rij之间的差异性，并进一步将最初判断矩阵的对角线相应因素和为1转化为了判断转化矩阵中的对角线相应因素积为1，这在一定程度上解决了相对权重明显集中，权重差距较大的现象。下面将通过实例，来验证该方法在处理权重差距较大问题时的可行性和优越性。2层次分析法中相对权重的改进算法实际应用
全部国有及规模以上非国有工业企业主要经济效益指标：工业增加值率、总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率，记这7个指标分别为1、2、3、4、5、6、7。
2.1判断矩阵：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判断转化矩阵
由上述矩阵结合算法新思路中判断转化矩阵的求法，不妨以a12与a21为例。
由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，
a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，
a21-a12=0.5。
解方程组可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。
同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。
汇总整理后可得如下判断转化矩阵：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3准则层的相对权重的计算
由上述矩阵结合算法新思路中准则层的相对权重的计算方法可得：Mi分别为：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分别为：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。
从而可以求得每个Mi相对权重，汇总整理如下：
%11121314151617统计局公布权重116120112115114110113新算法权重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91传统层次分析法权重123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的计算结果可以看出：若使用传统层次分析法，则最终计算出的权重值差距较大且仅集中于个别因素;而使用新方法所计算出来的相对权重明显更接近于统计局所公布的数值，且由此方法计算出的权重值也有更为合理的解释。3结语
篇12
目前，我国物流业的总体水平仍然偏低，还存在一些突出问题，特别是物流技术、人才培养和物流标准还不能完全满足需要，物流服务的组织化和集约化程度不高。
美国奥尔良大学进行了一项为期20年的全美物流职业类型调查，该调查报告指出，在被调查的物流业管理者中，92%具有学士学位，41%具有硕士学位，22%具有从业资格证书。其中，本科生的专业结构为：物流专业占12%，商科专业占52%，工程类专业占23%，其它专业占13%；而研究生的专业结构为：物流专业占13%，商科专业占73%，工程类专业占12%，其它专业占2%。对比我国物流行业具有中专以上学历的人才仅占该行业总人数的7.5%；在高等院校中，开设物流课程或设置物流专业的高校有10所左右，仅占我国高等院校总数的1%左右；硕士教育刚刚起步，博士教育远未开始。由此可见，我国物流企业人力资源学历较低，这将会影响到人员素质，从而对我国物流企业参与国际竞争带来巨大挑战。
过去计划经济时期，经济的主要特征是短缺经济，物资匮乏、材料紧张，采购员需要极强的公关能力去为单位活动紧俏物资、设备及材料。现在市场经济发展，物资极大丰富，许多行业出现了产能过剩，采购员需要更多的是政治素质和业务能力。需要物流企业和高层管理者更多是对材料物资的价格走势，供求关系的判断和物流的科学配送，运输途径的优化的研究和设计。
在短缺经济时期，物资匮乏，品种单一，运输单位和途径选择的余地不多。而现在物资极大的丰富，品种繁多，门类齐全，运输方式多样，在生产过程中，各种排列组合方式多种多样，其结果也大相径庭，生产产品的成本也就差异很大，而物资设备又占工程项目的成本的70%～80%，成为左右项目盈亏的关键项，进一步凸显物流人才的重要性。
现代物流是人类社会发展的产物，其核心竞争力集中在反映以市场开发能力为标志的物流能力上，而人力资源是打造核心竞争力的关键因素之一，因此，培育训练有素的人力资源对推动现代物流发展有重要影响，把控企业的成本和效益，确立企业发展方向和运营策略十分关键。
物流企业在原来的采购人才、营销人才和仓储人才的基础上，急需决策和管理型人才、知识型人才、网络型人才。知识型人才：知识化改变了衡量企业财富的标准和竞争规则。知识是企业的战略资产，物流企业拥有的创新知识已成为不断推动企业提高生产率、创造持久竞争优势的源泉。是一个不断优化的、统一的、快速的、高效的合成和运转的“三维”立交式“高速公路”。现代物流是科技含量很高的行业，它的发展离不开懂信息技术与物流技术的高层次和富于经验的专业人员。
网络型人才：随着电子商务的兴起，人们的消费需求日益倾向于个性化、方便化，相应的配送等物流服务的需求将增加。网络化的发展改变了传统的时空观念，创造了一个不受地理边界限制与束缚的全球工作环境和视野。新技术的飞速发展不仅提高了物流企业的经营生产效率，大大降低了交易费用，而且对物流企业管理方式也产生了巨大的冲击，如计算机系统的运用，客观上重新分配了企业的内部权力；通讯手段和网络技术的发展，使顾客和员工能在获得更多相关信息基础上，提高反应速度和灵活性，创造更多的机会。
全球化已彻底改变了竞争边界，使物流企业同时面临国内、国外两个市场的挑战。为在全球化背景下获取竞争优势，决策者的视野和判断是企业生存的关键，是决定企业生存和命运的第一要素。
物流企业人力资源量上不足。目前，我国物流企业从业人员的待遇一直处于中下水平，物流企业在长期发展中思想观念一直比较落后，自身发展的意识淡薄，忽视对人才的引进，因而长期得不到人才的补充，使得整个行业不可避免地出现知识老化和人才缺乏的状况。
物流企业人力资源素质上不高。物流企业的人才培养力度不够，员工的后期教育投入过少。目前还有相当多的物流从业人员对现代物流概念缺乏深刻理解和完整认识，很多人仍然持有物流就是“物资流通”，或物流就是“储运”的错误观点。而现代人才管理把人才看作资源，人好比蓄电池，需要不断对其充电，他也才能不断放电。据了解，这些都反映出许多企业缺乏对员工后期知识培训和再教育的必要人力资源投入。完善员工的知识结构，才能将员工的个人能力及综合素质转化为企业的资源和人力资本。
篇13
无论是管理诸学说的多维思辨和发展,还是理论工具、研究范式、技术方法的形成过程,无一例外都基于管理实践者脚踏实地的“实务性研究”和基于数理思维的理论研究者的“科学性探索”的整合。管理科学经历了长期不断的传承和创新,才开创了属于自己的学科体系和理论基础。
一、在管理活动中积淀了科学管理的思想
1.早期的管理活动产生了科学管理的诉求
在漫长的长达几千年的管理活动中,人类一直在探索行之有效的管人之术,当人们难以解释其根本之时总是加以神化或虚幻化,这也就带动了神学、哲学和巫术的发展。当人类渐次地接受科学价值观以来的近100多年来,人们更相信管理是一门科学,更崇尚科学管理的手段,这也是管理科学理论建立的思想基础。
科学管理思想的建立,起源于企业管理者“实务性研究”的重大发现,他是美国费城的米德维尔钢铁工厂的总工程师,后来被誉为科学管理之父的泰勒(Frederick W.Taylor 1856～1915),长期的作业和作业管理实践,终身探索科学管理方法力图解决如何提升单个工人的生产率问题。1881年,泰勒通过对工人操作动作的研究和分析,消除不必要的动作,改正错误的动作,确定合理的操作方法,选定合适的工具等,这些让泰勒总结出来一套合理的操作方法和工具培训工人,使大多数人都能达到或者超过定额。这也是早期科学管理的实务性研究成果。1911年,泰勒将实务性研究上升到理论研究层次,其标志就是发表了《科学管理原理》一书,这是世界上第一本科学管理著作,它标志着人类在长期管理实践中科学管理思想的形成。
2.科学管理研究的深入和思想的成熟
泰勒的《科学管理原理》铸就了科学管理学说的建立,这仅仅是开辟了一个研究领域或研究方向,还不能断言此时此刻进入了管理科学的研究时代。
随后的十几年里,吉尔布雷斯夫妇(Frank B .Gilbreth,1868-1924;Lillian M.Gilbreth,1878～1972)的动作研究和工作简化方面为科学管理的方法做出了重要贡献,与泰勒相比吉尔布雷斯夫妇的动作研究更加细致和更为广泛。在制造业比较发达的美国,致力于以科学手段实现生产效率的提高的研究者与日激增。科学管理学说仅仅是利用科学的方法,提高劳动生产率来实现雇主的低成本诉求与作业工人不断要求提升工资诉求之间谋求平衡点,其重点是从工业工程和经济学的角度来观察和分析各种要素间的均衡点。
二、从科学管理到管理科学研究体系的形成
1.从科学管理到管理科学的技术路线分析
科学管理可以被看作一个研究方向或一家之学说而已,管理科学的研究就较为宽泛,科学管理一旦升华到管理科学说明在此研究的深度和广度上有着重大差异。所有称得上是“科学”的,诸如“管理科学”、“经济科学”和“社会科学”等,都必须建立自己独立的、特有的学科体系;都必须建立独立的属于自己的基础性理论平台。从科学管理到管理科学体系的形成必须经历三个阶段:
首先,科学管理学说得到发展形成了不同的科学管理学说体系。各家之言的枝繁叶茂带动了支撑这些学说的理论思想的形成和发展。
其次,科学管理的不同学说渐次的找到支撑各个研究方向的理论分支,形成理论研究分支,即“管理学”的形成。管理学的建立为探索管理科学的原理、机理和本质勾画出自己独特的理论支撑。
再次,就是管理学方法或者研究范式的成熟,管理学发展到一定程度,借用和移植了其他科学研究的工具和研究方法形成了本学科的研究范式。如科学学、系统科学、工程学、运筹学和数学工具的广泛应用,使管理科学的发展构筑了强有力的论证工具和研究方法。
最后,形成了本学科研究的独特方法和基础理论研究范式,找到了隶属于本研究范畴的科学研究的逻辑体系和理论根源。管理学这门学科就发展成为一门独立的“管理科学”了。
2.管理科学发展过程中的“管理丛林”时代
管理的实务性研究和理论性研究在上个世纪中叶得到了广泛的发展,为管理科学体系的形成做出了重要贡献。哈罗德?孔茨(Harold Koontz,1908～1984),1961年12月,在美国《管理学杂志》上发表了《管理理论的丛林》一文,认为由于当时各类科学家对管理理论的兴趣有了极大的增长,由于他们研究条件、掌握材料、观察角度及研究方法的不同,必然产生并形成不同的管理思路,他当时划分了六个主要学派。1980年,孔茨又在《管理学会评论》上发表《再论管理理论的丛林》一文,指出经过近二十年的时间之后,管理理论的丛林不但存在,且更加茂密,至少产生了11个学派。孔茨把管理学派发展枝繁叶茂的现象称之为“管理理论的丛林”,简要地概括了当时管理理论研究学派的“丛林状态”。
也就是基于管理的理论性研究和实证性研究进入“枝繁叶茂”的管理理论丛林阶段,为管理科学体系的形成开辟了了一个新的时代。但是,如果这一“森林景象”,没有探究隶属于自己的、独立的理论支撑使学科发展变成一棵有根有干的参天大树,就永远没有本学科发展成为一门科学的可能。管理进入了下一个阶段为理论基础的建立“寻根”阶段。
3.管理科学发展的“寻根”时代
管理科学的发展进入了各自学说和门类寻找属于自己的理论支撑的时代,在这一时期,理论研究者大都借鉴和移植其他成熟的科学工具、科学研究方法和科学理论支撑着本学说的论点。
(1)系统论的引入和借鉴。引入系统论,主要是因为管理理论丛林时代的各家之说既不能举证其他学说错误的科学证据,也不能科学地论证自身学说的“处处可以行之”。人们发现了管理系统的存在,即管理是一个系统,不能简单地考量其局部而得出结论,于是管理理论研究借鉴“系统论”为其研究基础和技术支撑就显得非常及时和必要了。系统思想作为一门科学的系统论,是美籍奥地利人、理论生物学家L.V.贝塔朗菲(L.Von.Bertalanffy)创立的。他在1952年发表“抗体系统论”,提出了系统论的思想。1973年提出了一般系统论原理,奠定了这门科学的理论基础。1968年贝塔朗菲发表的专著:《一般系统理论基础、发展和应用》该书被公认为是这门学科的代表作。
系统论是研究系统的一般模式,结构和规律的学问,它研究各种系统的共同特征,用数学方法定量地描述其功能,寻求并确立适用于一切系统的原理、原则和数学模型,是具有逻辑和数学性质的一门新兴的科学。系统论的基本思想方法,就是把所研究和处理的对象,当作一个系统,分析系统的结构和功能,研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性,并优化系统观点看问题,世界上任何事物都可以看成是一个系统,系统是普遍存在的。这一观点支撑着管理首先是一个系统的观点,要求管理者不可孤立的单要素分析某一特定事件。
(2)控制论的引入和借鉴。引入控制论主要是强调了管理的核心职能,“控制和监督”,在管理的实证性研究和理论性研究上都需要相应成熟的理论性研究成果的支撑。成熟的控制论理论研究标志性成果应该是1948 年诺伯特?维纳发表了著名的《控制论》一书,维纳把控制论看作是一门研究机器、生命社会中控制和通讯的一般规律的科学,更具体他说,是研究动态系统在变的环境条件下如何保持平衡状态或稳定状态的科学。
控制论认为管理系统是一种典型的控制系统。管理系统中的控制过程在本质上与程的、生物的系统是一样的,都是通过信息反馈来揭示成效与标准之间的差,并采取纠正措施,使系统稳定在预定的目标状态上的。从理论说,适合于工程的、生物的控制论的理论与方法,也适合于分析和说明管控制问题,管理是控制论应用的一个重要领域。人们对控制论原理最早的认识和最初的运用是在管理面,从这个意义上说,控制论之于管理恰似青出于蓝,用控制论的概念和法分析管理控制过程,更便于揭示和描述其内在机理。
(3)协同论的引入和借鉴。引入协同论主要是强调了管理的协调职能,这也是确保系统效率的关键所在。“组织和协调”,在管理的实证性研究和理论性研究上都需要相应成熟的理论性研究成果的支撑。协同论(Synergetics)是研究不同事物共同特征及其协同机理的新兴学科,它着重探讨各种系统从无序变为有序时的相似性。协同论的创始人联邦德国斯图加特大学教授、著名物理学家哈肯把这个学科称为“协同学”,一方面是由于我们所研究的对象是许多子系统的联合作用,以产生宏观尺度上结构和功能;另一方面,它又是由许多不同的学科进行合作,来发现自组织系统的一般原理。
协同论应用于生物群体关系,可将物种间的关系分成三种情况:竞争关系;捕食关系;共生关系。每种关系都必须使各种生物因子保持协调消长和动态平衡,才能适应环境而生存。协同论的领域与许多学科有关,一些理论是建立在多学科联系的基础上的,协同论的发展与许多学科的发展紧密相关,且正在形成自己的跨学科框架。协同论的出现是现代系统思想的发展,为处理复杂问题提供了新的思路。
(4)其他理论引入和借鉴。近些年来,管理科学的发展进入了一个快速寻根阶段,各个理论分支逐渐成熟,并各自通过移植和借鉴寻找到了属于自己的、独立的理论支撑和技术工具及方法。
我国管理科学理论研究的基础是借鉴了数学、经济科学、心理学、信息科学等学科的成熟理论和方法,其中数学主要指运筹学、统计学、微分方程、随机过程、模糊数学、离散数学等。如运筹学、博弈论的引入为管理决策方法提供了强有力的理论依据;信息科学、通信科学和网络数据库技术为管理控制和预警提供了外部支持;而线性回归分析、时间序列分析、随机序列分析为管理预测提供了科学工具和技术手段;某些理论研究方法诸如层次分析法、模糊综合评价法和数据包络分析法也在管理科学的发展过程中为管理的评价提供了科学技术方法。
4.管理科学发展的“思辨”时代
管理科学发展经历了寻根阶段之后,其发展方向变得渐次的清晰和有序,每一门类的子学科发展还必须经历“思辨”过程。所谓“思辨”过程,就是理论性研究的科学理论探索和实务性实证研究的辨析,经过这一辨析过程。管理科学将移植和借鉴的其它科学门类的技术工具、科学方法和原理在管理的实务性应用中探究其特殊性和独立特质,以寻求自身在学科门类上的独特性和完整性,借以形成独特的“管理科学”的理论与学科门类发展体系。
三、管理科学研究体系的形成脉络和展望
1.管理科学发展的脉络综述
(1)管理科学的发展是与管理的实践者和研究者的科学价值观念的形成相联系。
(2)管理科学的启蒙应来源于“实务性研究”不断探究和经验总结。(所谓管理科学中的“实务性研究”是指管理行为的实证研究、管理方法研究和管理技术研究。)
(3)管理科学的发展应依托于“理论性研究”的长期探索和发展。(所谓管理科学中的“理论性研究”是指对管理行为探寻其本源、确立管理理论发展根基、构架嫁接、移植和创新管理理论的基础。)
(4)在实务性研究和理论性研究的相互辩证中得到发展。
2.管理科学发展的展望
现代计算机技术、网路技术和通信技术的发展使全球政治、经济一体化趋势日趋明显。为了适应现代竞争的需求,管理科学理论研究也必然呈现出一些新的观点或学说、呈现新的思维和学科门类。
(1)借鉴创新学及其学科体系的研究成果。在管理科学的研究中有关创新学的理论、方法和工具的借鉴将成为管理科学发展的主要趋势。“创新”是现代企业管理实务性研究的核心和重中之重。管理创新及其相关子学科门类必然得到发展,它是企业生存与发展,提升核心能力的基础。为满足企业管理的制度创新、组织创新、方法创新的需求,创新学相关理论及其技术工具的广泛应用势必成为管理科学研究发展的未来。
(2)信息论的成熟技术植入管理科学体系,以实现数据资源共享、科学控制和预警,从而促进令人管理科学的发展和完善。信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。这两个方面又由信息传输定理、信源―信道隔离定理相互联系。信息科学成熟的理论、方法、工具的成功借鉴和移植将成为管理科学学科发展的另一重要方向。现代管理科学的实务性研究,已经从时点研究发展到实时研究上,管理监督环节已不是总结性和评述性的结论性分析,而是利用现代信息学技术呈现前移性的事前控制和预警的发展方向发展。管理科学的理论研究也必将借用和移植信息论的研究成果。
综上所述,管理科学的发展必将借助现有和未来的其他学科的成熟的研究成果为本身的理论性研究和实务性研究寻找理论支撑和技术支持,也必将随着其它科学的发展而发展。
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