本章目标 一、导致失业的原因 二、自然失业率 三、失业的影响 四、就业政策

目录 1. Solow模型中的技术进步 2.内生增长理论 3.促进增长的政策 4.国家间经济增长的差异 5.本章小结

Dynamics of Asian Business (BUSN2023) This lecture: Course organisation a Course outline a Staff WebCT Lecture Course aimslobjectives

一、层次分析法(AHP)简介 层次分析法(AHP)的由来 美国运筹学家A.l. Saaty于本世纪70年代提出的层次分析法 (Analytical Hierar-chy- Process,简称AHP方法,是一种定性 与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策 思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法,决策者通过将复杂 问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计 算,就可以得出不同方案的权重,为最佳方案的选择提供依据

Analytical Hierarchy Process A systematic method for comparing a list of objectives or alternatives When used in the systems engineering process, AHP can be a powerful tool for comparing alternative design concepts Reference: Ernest H. Forman, Decision by bje ect/ves

国际经济贸易系《国际贸易理论与实务》复习资料

关于麦肯锡 对于那些不熟悉麦肯锡公司的人,我想费一点笔墨来介绍一下这个被其过去与现在的成 员称之为公司的组织的背景情况。麦肯锡公司自1923年创立以来,现在已经成为世界上最成功的战略咨询公司。目前它在世界各地一共拥有75家办事机构,雇用了4,500名专业人员

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

在社会科学研究中,一个经常会遇到的问题就是要对定性变量数据进行量化 分析,因为研究中往往使用一些定性( Nonmetric)变量,例如名义变量或序次 变量来反映研究对象的行为、态度等,研究不同性别的顾客对不同品牌商品的喜 好,不同职业的人在吸烟行为上的差异等都属于此类研究。以往在分析这样的定 性变量时,往往需要使用非线性统计方法,例如L< linear等,但在每个变量都 划分成许多类别的情况下,这些分析方法就很难直观地揭示出变量之间的联系以 及变量类别之间的关系