管理经济学(英文版·原书第11版)

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克里斯托弗R托马斯 著
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店铺: 华心图书专营店
出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111485674
商品编码:28333851278
出版时间:2015-01-01

具体描述








宏观学习手册+微观
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管理经济学
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出版说明

导读

作者简介

前言

致谢


dy部分 预备知识

dy 章 管理者、利润与市场

1.1 企业运作和战略的经济学思考方法

1.1.1 经济学理论把复杂简单化

1.1.2 微观经济学和产业组织理论的角色

1.2 经济利润的度量和 大化

1.2.1 使用资源的经济成本

1.2.2 经济利润与会计利润

1.2.3 企业价值 大化

1.2.4 价值 大化与利润 大化的等效性

1.2.5 经理人常犯的错误

1.3 所有权与控制权分离

1.3.1 委托-代理问题

1.3.2 公司的控制机制

1.4 市场结构和管理决策

1.4.1 什么是市场

1.4.2 不同的市场结构

1.4.3 市场的国际化

1.5 本章小结

关键词

概念性习题

应用性习题

附录1A现值计算方法

数学练习题

第2章 需求、供给与市场均衡

2.1 需求

2.1.1 广义需求函数:Qd=f(P,M,PR,,Pe,N)

2.1.2 直接需求函数:Qd=f(P)

2.1.3 逆需求函数:P=f(Qd)

2.1.4 沿着需求曲线的移动

2.1.5 需求曲线的移动

2.2 供给

2.2.1 广义供给函数:Qs=f(P,PI,Pr,,Pe,F)

2.2.2 直接供给函数:Qs=f(P)

2.2.3 逆供给函数:P=f(Qs)

2.2.4 供给曲线的移动

2.3 市场均衡

2.4 衡量市场交易的价值

2.4.1 消费者剩余

2.4.2 生产者剩余

2.4.3 社会剩余

2.5 市场均衡的变动

2.5.1 需求变化(供给不变)

2.5.2 供给变化(需求不变)

2.5.3 需求与供给的同时变化

2.5.4 定性分析:预测飞机票价格的变动方向

2.5.5 定量分析:广告与牛奶的价格

2.6 限制价与支持价

2.7 本章小结

关键词

概念性习题

应用性习题

第3章 优化决策的边际分析

3.1 概念和术语

3.2 无约束下的 优化

3.2.1 行动的 优水平(A*)

3.2.2 边际收益和边际成本

3.2.3 用边际分析找到 优行动水平

3.2.4 离散变量的 大化问题

3.2.5 与决策无关的沉没成本、固定成本和平均成本

3.3 有约束下的 优化

3.3.1 在某一行动上单位美元的边际收益

3.3.2 有约束的 大化

3.3.3 实例:广告费用的优化配置

3.3.4 有约束的 小化

3.4 本章小结

关键词

概念性习题

应用性习题

附录3A优化理论概述

数学练习题

第4章 基本估计技术

4.1 简单线性回归模型

4.1.1 假设回归模型

4.1.2 随机误差项

4.2 拟合回归曲线

4.3 统计显著性检验

4.3.1 ^b的相关频率分布

4.3.2 t比的概念

4.3.3 对统计显著性的t检验

4.3.4 用p值决定统计显著性

4.4 回归方程的评估

4.4.1 可决系数

现代企业战略与决策优化:一本面向全球市场的深度分析 书籍名称: 现代企业战略与决策优化(英文版) 作者: [此处可虚构两位资深经济学家或商学院教授的名字,例如:Dr. Eleanor Vance & Professor Kenji Tanaka] 版本信息: 第三版(最新修订) --- 内容概述与学科定位 《现代企业战略与决策优化》旨在为全球范围内的管理者、高级政策制定者以及经济学研究生提供一套全面、前沿且极具操作性的理论框架和分析工具,用以应对21世纪复杂多变的商业环境。本书超越了传统教科书对微观经济学基本原理的简单罗列,而是专注于如何将严谨的经济学模型——特别是博弈论、信息经济学、产业组织理论以及行为经济学的最新发现——直接应用于企业面临的关键战略决策中。 本书的核心理念是:在信息不对称和市场结构动态变化的背景下,成功的企业战略是建立在对竞争对手意图的精确预测和对潜在市场失灵的有效规避之上的。 核心章节与深度分析 本书结构清晰,共分为五大部分,每一部分都针对企业决策链条中的一个关键环节进行了深入剖析。 第一部分:市场结构与竞争优势的经济学基础 (Foundations of Market Structure and Competitive Advantage) 本部分首先巩固了读者对各种市场形态的理解,重点不再是静态的完全竞争或垄断,而是动态的、不完全竞争的市场。 1. 产业组织理论的演进: 详细考察了规模经济、范围经济、进入壁垒(包括制度性和技术性壁垒)如何塑造行业的长期盈利能力。我们采用新的案例分析,展示在新兴技术驱动的行业中,网络效应如何替代传统的边际成本结构成为主导因素。 2. 战略定位与核心竞争力(Resource-Based View Revisited): 深入探讨了 VRIO 框架在评估动态能力(Dynamic Capabilities)时的局限性,并引入了“暂时性竞争优势”的概念。通过分析跨国公司的知识产权管理和供应链韧性,阐述资源如何转化为可持续的超额利润。 第二部分:博弈论在战略决策中的应用 (Game Theory in Strategic Decision Making) 这是本书最具操作性的部分,将博弈论工具箱直接嵌入到管理实践中。 1. 静态与动态博弈: 对囚徒困境、古诺模型、伯特兰德模型的经典解析之后,重点转向重复博弈和序贯博弈。特别分析了信号传递(Signaling)和筛选(Screening)在价格战启动、产品质量承诺以及高管薪酬设计中的作用。 2. 谈判理论与讨价还价能力: 引入鲁宾斯坦模型(Rubinstein Bargaining Model)的扩展,分析了工会谈判、并购中的股权分配以及政府特许权授予中的“最后通牒博弈”的结构性影响。 3. 市场进入与退出策略: 利用霍特林模型和演化博弈来预测竞争者对新进入者(特别是颠覆性技术持有者)的反应路径,并提供量化预测的简化模型。 第三部分:信息不对称与激励机制设计 (Asymmetric Information and Incentive Mechanism Design) 现代商业活动几乎无处不不在信息不对称的阴影下。《现代企业战略与决策优化》详尽探讨了如何设计合同和制度来缓解逆向选择和道德风险。 1. 逆向选择的应对: 详细分析了保险、信贷市场中的“柠檬市场”效应。在企业内部,我们探讨了如何通过复杂的招聘流程和试用期设计来筛选“高绩效”员工,并评估这些筛选成本的合理性。 2. 道德风险与委托-代理问题: 这是企业治理的核心。本书提供了关于最优契约设计的量化分析,包括如何平衡激励的强度与风险的分担。重点引入了“基于绩效的薪酬”(Pay-for-Performance)的计量经济学验证,并讨论了如何防止高管为了短期激励而损害长期企业价值的行为。 第四部分:定价策略与需求管理的前沿模型 (Advanced Models of Pricing and Demand Management) 超越教科书中的简单边际成本加成,本部分聚焦于复杂环境下的动态定价。 1. 动态与差别定价: 全面覆盖收益管理(Yield Management)的核心概念,包括基于库存、时间、客户细分的价格歧视。我们利用时间序列分析和生存分析模型,为航空公司、酒店和SaaS企业提供预测模型构建指导。 2. 产品线设计与组合定价: 探讨企业如何通过设计具有“诱饵效应”(Decoy Effect)的产品组合来引导消费者选择,从而最大化利润。分析了向下兼容性(Downward Compatibility)和平台生态系统中的“锁定效应”定价策略。 3. 竞争性广告与研发投资的优化: 借鉴拉姆齐定价和毛细管模型,建立了关于竞争性广告支出与研发投入之间的最优平衡点模型,帮助企业理解如何在感知质量的提升与实际生产成本之间进行权衡。 第五部分:监管、公共政策与全球化决策 (Regulation, Public Policy, and Globalization) 企业战略的制定不可避免地受到外部制度环境的影响。本部分将企业的微观决策与宏观政策环境相结合。 1. 反垄断政策与企业行为: 深入分析了美国、欧盟及新兴经济体的反垄断执法标准(如“消费者福利标准”),并讨论了大型科技公司面临的“平台责任”监管挑战。我们提供了评估并购案中潜在市场集中度对消费者福利影响的计量工具。 2. 外部性与环境、社会与治理(ESG): 从经济学的角度审视外部性问题,特别是碳排放和资源枯竭。详细介绍了科斯定理在企业内部碳定价机制设计中的应用,以及如何将社会成本内部化,以实现可持续的价值创造。 3. 全球供应链的风险与效率权衡: 探讨了地缘政治不确定性对企业的“效率-韧性”决策的影响,并利用跨国公司的最优选址模型,分析了关税和贸易协定变化对投资决策的冲击。 本书的独特价值 《现代企业战略与决策优化》的特色在于其理论的深度与实务的广度完美结合。每一章都包含精心挑选的真实世界案例(如大型科技公司的并购战、能源行业的监管博弈、金融服务业的激励丑闻),并附有“模型推导与应用”栏目,引导读者从数学逻辑上理解结论的来源,确保读者不仅知道“做什么”,更明白“为什么这样做”是经济学上最优的选择。 本书是为那些渴望将经济学分析能力提升到战略决策层面的专业人士量身打造的权威指南。

用户评价

评分

我最近非常着迷于一本关于“烹饪艺术与科学”的书,它彻底颠覆了我对厨房的刻板印象。我一直以为做饭就是按照菜谱上的步骤一步步来,但这本书告诉我,烹饪远不止如此。它深入浅出地讲解了食材的化学成分,比如蛋白质是如何在加热过程中变性的,脂肪是如何影响风味和口感的,淀粉又是如何产生焦糖化的。我从来不知道,原来一个简单的煎蛋背后,隐藏着如此复杂的物理和化学反应。书里还详细介绍了各种烹饪技法,不仅仅是“炒”、“煮”、“炸”,还包括了分子料理中的一些前沿技术,比如球化、凝胶化等等,这些都让我觉得烹饪就像一场充满创意的科学实验。我特别喜欢它关于“风味轮”的介绍,它将不同的风味组合进行了系统性的归类,让我能够更理性地去搭配食材,创造出更多元化的味道。这本书还鼓励我进行“意念烹饪”,就是通过对食材和烹饪过程的深入理解,去自由地发挥创意,而不是被固定的菜谱束缚。读完这本书,我感觉自己对食材有了更深的敬畏,对烹饪也有了更强的信心。现在,我不仅能做出美味的食物,更能理解为什么它会是美味的,这是一种全新的体验。

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我最近沉浸在一本关于“古代哲学思想”的书里,它带我走进了一个充满智慧和思辨的古老世界。这本书的叙述方式非常引人入胜,它没有按照时间顺序或学派进行机械的划分,而是通过一些经典的哲学问题,比如“人生的意义是什么?”、“我们如何才能认识世界?”、“美德是什么?”等等,来串联起不同哲学家的思想。我尤其喜欢它在讨论柏拉图的“理念论”时,用非常生动的比喻,比如“洞穴理论”,来解释抽象的概念,让我这个对哲学一窍不通的人也能大致理解。书中对亚里士多德的伦理学和政治学也有深入的剖析,让我看到了古人对人性、社会和国家运行规律的深刻洞察。最让我着迷的是,这本书并没有将古代哲学视为僵化的历史遗迹,而是不断地强调这些思想在现代社会依然具有的现实意义。它引导我反思当下的生活,思考我们所追求的价值是否真正有意义。当我读到书中关于“斯多葛主义”的部分时,我感到了一种前所未有的平静和力量。它教导我如何专注于自己可以控制的事情,如何平静地接受无法改变的现实,这对于我应对现代社会的种种压力非常有帮助。

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我最近读到一本关于“可持续发展与绿色经济”的书,简直让我对未来的世界有了全新的认识。以前总觉得“环保”是个离我们很遥远的概念,是政府或者大企业的事情,跟我们普通人关系不大。但这本书彻底改变了我的想法。它用大量鲜活的案例,展示了环境污染对我们生活方方面面的影响,从食品安全到气候变化,再到经济增长的瓶颈。最让我震撼的是,书中不仅指出了问题,更给出了切实可行的解决方案。它详细介绍了循环经济的模式,如何通过设计、生产、消费到回收的闭环,最大限度地减少资源浪费和环境污染。我还学到了很多关于绿色金融、碳排放交易等概念,原来让经济发展和环境保护并行,是可以实现的!书中还强调了个人在可持续发展中的作用,从选择环保产品、减少一次性用品使用,到支持绿色能源,每一个小小的改变都能汇聚成巨大的力量。我特别喜欢书里关于“共享经济”和“慢生活”的讨论,它们不仅仅是消费模式的改变,更是价值观的回归。这本书让我意识到,追求经济增长的同时,不能以牺牲地球的未来为代价,而可持续发展,才是通往真正繁荣的唯一道路。

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最近迷上了一本关于“非暴力沟通”的书,刚翻了几页就觉得整个人都打开了。作者通过生动的故事和清晰的理论,教会我如何识别和表达自己的真实需求,以及如何去倾听他人的感受和需求。以前总觉得沟通是个挺麻烦的事情,有时候说了对方也不理解,有时候对方一说话我就有点炸毛。这本书完全颠覆了我的认知,它让我明白,很多冲突的根源不在于“我们”和“他们”,而在于我们沟通的方式。比如,书中提到的“观察不带评论”、“感受不带指责”、“需求不带强迫”、“请求不带命令”这四个要素,简直是醍醐灌顶!我开始尝试在日常生活中运用这些原则,比如和家人沟通时,不再一味地抱怨“你怎么总是这样”,而是尝试说“我感到有些失落,因为我希望我们能一起完成这项任务,这样我能感到更有支持”。效果出奇地好,原本可能引发争吵的对话,变得温和而富有建设性。这本书就像一个心灵的导航仪,指引我走向更和谐的人际关系。我特别喜欢它关于“区分倾听和回应”的部分,很多时候我们急于给出建议,却忽略了对方真正需要的是被理解。这本书让我学会了在对方说完之前,先安静地听,去感受对方话语背后的情感。这是一种力量,也是一种智慧。

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我最近被一本关于“深度学习”的教程深深吸引住了。作为一个对人工智能领域充满好奇但又缺乏专业背景的门外汉,我一直觉得深度学习这个概念又酷炫又遥远。这本书的开篇就用非常直观的比喻,将复杂的神经网络模型比作人脑的学习过程,一下子就拉近了我和这个领域的距离。它没有上来就堆砌一堆我看不懂的数学公式,而是从最基础的概念讲起,比如什么是“神经元”,什么是“层”,什么是“激活函数”,并且都配有非常清晰的图示。我尤其欣赏它在讲解反向传播算法时,并没有直接抛出梯度下降的数学推导,而是通过一个非常形象的“错误纠正”的小故事来解释原理,让我这个数学渣也能勉强理解个大概。书里还穿插了大量代码示例,虽然我还没来得及完全动手实践,但光是看着那些代码,就能感受到构建一个智能模型的奇妙之处。我特别期待后面能够学习到如何利用现有的框架,比如TensorFlow或PyTorch,来训练一些简单的图像识别或自然语言处理模型。这本书就像一位耐心的老师,一步一步地引导我走进这个充满挑战和机遇的领域,让我不再觉得深度学习是高不可攀的。

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