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供应链管理是对货物和服务流动的管理，包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动，以使客户价值最大化，并在市场上获得竞争优势。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Robustness CheCKING – MCDM
Finally, the robustness of the results has been checked via the MCDM model. The main idea in the MCDM approach was made that all of the previously mentioned output variables were examined as objectives that need to be the greatest possible. On the other hand, the input variables from the DEA approach were observed in MCDM as objectives that need to be the smallest possible. Thus, it is obvious that the objectives are conflicted, as it is a usual case in business decision-making. As 9 inputs and outputs variables are used in the MCDM, and the decision-maker can give weights to the objectives based on previous knowledge and experience, it was opted that all of the objectives have equal weights. In that way, the analysis is as objective as possible.
The rankings from the MCDM results have been contrasted to the rankings of the SBM model from the previous subsection. These comparisons are shown in Figure 6.5. It can be seen that the correlation between the two ranking systems is more than $80 \%$, which gives confidence that the results are reliable and can be used in future research as well.
The analysis in practice should not stop here. Now, with all information obtained as in previous subsections, the management, alongside financial experts and quantitative modellers, would need to focus on the specific aspect of the business, which is indicated in the poor-performing financial ratio results.
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|FURTHER POSSIBLE INTEGRATIONS OF DEA AND MCDM
Something which can be considered for future theoretical and empirical work is as follows. A researcher or the investor can opt for a multistep optimization process in which in the first step, the MCDM approach could be used on the initial data set. The obtained rankings could be used to divide companies into several groups: best-ranked ones, middle ones, and lowest-ranked ones. Each subgroup can be then evaluated via DEA models so that detailed insights can be obtained into the business characteristics of the best, middle, and worst-ranked companies. Something similar could be done in obtaining the DEA results first as was done in this research. Then, in the second step, the input excess and output slacks could be used in MCDM rankings so that the researcher can obtain one number (rank) regarding the company of interest concerning the excess and slacks of that company. Of course, these individual values are important for a company to make the best decisions possible on which inputs should be reduced and which outputs should be increased. However, to obtain fast results in terms of where the company is standing compared to others, such an approach could be useful. Other considerations for future work are examined in the conclusion section.
Business performance evaluation is something that has been generally accepted both in academic and business circles. The reasoning lies in the rising globalization and competition, alongside other important factors that influence the conduction of competitive business today. That is why businesses today need to re-evaluate their performance and compare themselves to others continuously. Since managers and researchers have to face a lot of different data while comparing the business performance by using financial ratios within an industry, such problems lie within big data analysis. This research focused on a sample of companies that constitute the same stock market index (NASDAQ) so that comparability can be the greatest possible. The approach of the study employs a nonparametric approach to modelling: the DEA approach. This was chosen due to characleristics of this methodology, which include no assumptions on the distribution of data have to be made, interpretations are straightforward, with details on the sources of (in)efficiencies of the DMUs under consideration, objectivity is present, as the researcher does not implement subjecwas made. Namely, the sample started with more than 300 stocks and more than 40 was made. Namely, the sample started with more than 300 stocks and more than 40 as greater correlations among inputs and/or outputs are interpreted as the same information, which could lead to spurious results. Thus, the following steps are advised for future research, as well as managers, financial experts, and others present in for future research, as well as managers, financial experts, and others present in the evaluation process. First, the DMUs (i.e., firms) which have barely any data at some missing data are advised not to be removed from the analysis. This is due to problems that could arise as the sample could be reduced to a nonmeaningful one. The problems of missing data have been examined within the DEA modelling, and this research followed a simple procedure in which penalties are given to missing input and output data.
供应链管理代考
经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|鲁棒性检查- MCDM
最后，通过MCDM模型检验了结果的稳健性。MCDM方法的主要思想是，前面提到的所有输出变量都作为需要尽可能大的目标进行审查。另一方面，在MCDM中观察来自DEA方法的输入变量作为需要尽可能最小的目标。因此，很明显，目标是相互冲突的，因为这是业务决策中的常见情况。MCDM使用了9个输入和输出变量，决策者可以根据以往的知识和经验给目标赋予权重，因此选择所有目标的权重相等。这样，分析就尽可能客观
MCDM结果的排名与上一小节SBM模型的排名进行了对比。这些比较如图6.5所示。可以看出，两个排名系统之间的相关性大于$80 \%$，这表明结果是可靠的，可以用于未来的研究。
实践中的分析不应止步于此。现在，有了前面小节中所获得的所有信息，管理层、财务专家和量化建模人员将需要关注业务的具体方面，这在表现不佳的财务比率结果中有所显示
经济代写|供应链管理代写供应链管理代考| DEA和MCDM进一步可能的整合
可以考虑为未来的理论和经验工作的一些东西如下。研究人员或投资者可以选择多步骤优化过程，其中第一步可以对初始数据集使用MCDM方法。获得的排名可以被用来将公司分成几组:排名最好的、中间的和排名最低的。然后通过DEA模型对每个子组进行评估，从而获得最佳、中等和最差排名公司的业务特征的详细见解。在首先获得DEA结果时，可以做一些类似的事情，就像在本研究中所做的那样。然后，在第二步中，将输入剩余和输出剩余用于MCDM排名，使研究人员对该公司的剩余和剩余获得一个数字(排名)。当然，这些个别的价值对于公司做出最好的决定是很重要的，决定哪些投入应该减少，哪些产出应该增加。然而，要想在公司与其他公司的比较中获得快速的结果，这种方法可能是有用的。结论部分讨论了今后工作的其他考虑因素
企业绩效评价是学术界和企业界普遍接受的一种评价方法。其原因在于日益增长的全球化和竞争，以及其他重要因素，影响了今天的竞争业务的开展。这就是为什么今天的企业需要重新评估他们的业绩，并不断地与其他企业进行比较。管理者和研究人员在使用行业内的财务比率来比较经营业绩时，必须面对大量不同的数据，因此这些问题就存在于大数据分析中。这项研究集中在组成同一股票市场指数(纳斯达克)的公司的样本上，以便使可比性尽可能大。本研究采用了一种非参数建模方法:DEA方法。之所以选择这种方法，是因为这种方法的特点，包括不需要对数据的分布进行假设，解释很直接，考虑到dmu的效率来源的细节，客观性是存在的，因为研究人员没有实现所做的主题。也就是说，样品从300多个股票开始，然后制作了40多个股票。也就是说，样本一开始有300多只股票和40多只股票，因为投入和/或产出之间更大的相关性被解释为相同的信息，这可能导致虚假的结果。因此，以下步骤是建议为未来的研究，以及经理，财务专家，和其他参与未来的研究，以及经理，财务专家，和其他参与评估过程。首先，建议在某些缺失数据上几乎没有任何数据的dmu(即公司)不要从分析中删除。这是由于可能出现的问题，因为样本可能被简化为一个没有意义的样本。数据缺失的问题已经在DEA模型中进行了检验，本研究遵循了一个简单的过程，即对缺失的输入和输出数据进行惩罚
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。