模型分析方法

❶ 波特五力模型的分析方法

從一定意義上來說隸屬於外部環境分析方法中的微觀分析。波特五力模型用於競爭戰略的分析，可以有效的分析客戶的競爭環境。波特的「五力「分析法是對一個產業盈利能力和吸引力的靜態斷面掃描，說明的是該產業中的企業平均具有的盈利空間，所以這是一個產業形勢的衡量指標，而非企業能力的衡量指標。通常，這種分析法也可用於創業能力分析，以揭示本企業在本產業或行業中具有何種盈利空間。
供應商的議價能力
供方主要通過其提高投入要素價格與降低單位價值質量的能力，來影響行業中現有企業的盈利能力與產品競爭力。供方力量的強弱主要取決於他們所提供給買主的是什麼投入要素，當供方所提供的投入要素其價值構成了買主產品總成本的較大比例、對買主產品生產過程非常重要、或者嚴重影響買主產品的質量時，供方對於買主的潛在討價還價力量就大大增強。一般來說，滿足如下條件的供方集團會具有比較強大的討價還價力量：
1、供方行業為一些具有比較穩固市場地位而不受市場劇烈競爭困撓的企業所控制，其產品的買主很多，以致於每一單個買主都不可能成為供方的重要客戶。
2、供方各企業的產品各具有一定特色，以致於買主難以轉換或轉換成本太高，或者很難找到可與供方企業產品相競爭的替代品。
3、供方能夠方便地實行前向聯合或一體化，而買主難以進行後向聯合或一體化。（註：簡單按中國說法，店大欺客）
購買者的議價能力
購買者主要通過其壓價與要求提供較高的產品或服務質量的能力，來影響行業中現有企業的盈利能力。其購買者議價能力影響主要有以下原因:
1、購買者的總數較少，而每個購買者的購買量較大，佔了賣方銷售量的很大比例。
2、賣方行業由大量相對來說規模較小的企業所組成。
3、購買者所購買的基本上是一種標准化產品，同時向多個賣主購買產品在經濟上也完全可行。
4、購買者有能力實現後向一體化，而賣主不可能前向一體化。（註：簡單按中國說法，客大欺主）
新進入者的威脅
新進入者在給行業帶來新生產能力、新資源的同時，將希望在已被現有企業瓜分完畢的市場中贏得一席之地，這就有可能會與現有企業發生原材料與市場份額的競爭，最終導致行業中現有企業盈利水平降低，嚴重的話還有可能危及這些企業的生存。競爭性進入威脅的嚴重程度取決於兩方面的因素，這就是進入新領域的障礙大小與預期現有企業對於進入者的反應情況。
進入障礙主要包括規模經濟、產品差異、資本需要、轉換成本、銷售渠道開拓、政府行為與政策、不受規模支配的成本劣勢、自然資源、地理環境等方面，這其中有些障礙是很難藉助復制或仿造的方式來突破的。預期現有企業對進入者的反應情況，主要是採取報復行動的可能性大小，則取決於有關廠商的財力情況、報復記錄、固定資產規模、行業增長速度等。總之，新企業進入一個行業的可能性大小，取決於進入者主觀估計進入所能帶來的潛在利益、所需花費的代價與所要承擔的風險這三者的相對大小情況。
替代品的威脅
兩個處於同行業或不同行業中的企業，可能會由於所生產的產品是互為替代品，從而在它們之間產生相互競爭行為，這種源自於替代品的競爭會以各種形式影響行業中現有企業的競爭戰略。
1、現有企業產品售價以及獲利潛力的提高，將由於存在著能被用戶方便接受的替代品而受到限制。
2、由於替代品生產者的侵入，使得現有企業必須提高產品質量、或者通過降低成本來降低售價、或者使其產品具有特色，否則其銷量與利潤增長的目標就有可能受挫。
3、源自替代品生產者的競爭強度，受產品買主轉換成本高低的影響。
總之，替代品價格越低、質量越好、用戶轉換成本越低，其所能產生的競爭壓力就強；而這種來自替代品生產者的競爭壓力的強度，可以具體通過考察替代品銷售增長率、替代品廠家生產能力與盈利擴張情況來加以描述。奇貨可居
同業競爭者的競爭程度
大部分行業中的企業，相互之間的利益都是緊密聯系在一起的，作為企業整體戰略一部分的各企業競爭戰略，其目標都在於使得自己的企業獲得相對於競爭對手的優勢，所以，在實施中就必然會產生沖突與對抗現象，這些沖突與對抗就構成了現有企業之間的競爭。現有企業之間的競爭常常表現在價格、廣告、產品介紹、售後服務等方面，其競爭強度與許多因素有關。
一般來說，出現下述情況將意味著行業中現有企業之間競爭的加劇，這就是行業進入障礙較低，勢均力敵競爭對手較多，競爭參與者范圍廣泛；市場趨於成熟，產品需求增長緩慢；競爭者企圖採用降價等手段促銷；競爭者提供幾乎相同的產品或服務，用戶轉換成本很低；一個戰略行動如果取得成功，其收入相當可觀；行業外部實力強大的公司在接收了行業中實力薄弱企業後，發起進攻性行動，結果使得剛被接收的企業成為市場的主要競爭者；退出障礙較高，即退出競爭要比繼續參與競爭代價更高。在這里，退出障礙主要受經濟、戰略、感情以及社會政治關系等方面考慮的影響，具體包括：資產的專用性、退出的固定費用、戰略上的相互牽制、情緒上的難以接受、政府和社會的各種限制等。

❷ 常用的分析方法及模型有哪些

質量及生產管理工具

1.TPM：生產改善過程中的重要工具之一

2.TQM：一項持續變革的有效管理體系

3.定置管理：強化現場管理和謀求系統改善的科學管理方法

4.5S現場管理法：現場科學管理的基礎工具

5.六西格瑪：世界最先進的質量管理法

6.JIT生產方式：使生產有效進行的新型生產方式

7.QFD法：一種顧客驅動的先進質量管理應用技術

8.田口方法：質量管理利器、企業技術創新不可或缺的工具

9.甘特圖：最常用的項目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生產管理技術的新方式

11.PDCA：循環有效控制管理過程和工作質量的工具

12.AUDIT法：保證產品質量的先進質量管理控制方法

13.大規模定製：21世紀最重要的、最具競爭優勢的生產模式

❸ 經濟模型的分析方法有有幾種 參數分析 動態分析

1.
經濟模型
經濟理論是在對現實的經濟事物的主要特徵和內在聯系進行概括和抽象的基礎上，對現實的經濟事物進行的系統描
述。其含義與經濟模型大致相同。一個經濟理論的建立和運用，可以看成是一個經濟模型的建立和使用。
所謂經濟模型是指用來描述所研究的經濟事物的有關經濟變數之間相互關系的理論結構。可以用文字語言或數學形
式（包括幾何圖形和方程式等）來表示。
如需求函數和供給函數求解均衡價格或均衡數量。
Qd=Qs.
2.
內生變數、外生變數和參數
經濟數學模型一般用由一組變數所構成的方程式或方程組來表示，變數是經濟模型的基本要素。可以區分為內生變
量、外生變數和參數。
內生變數指經濟模型所要決定的變數。外生變數指由模型以外的因素所決定的已知變數，它是模型據以建立的外部
條件。內生變數可以在模型內得到說明，外生變數決定內生變數，而外生變數本身不能在模型體系內得到說明。參數指
數值通常不變的變數，
也可以理解為可變的參數。
參數通常是由模型以外的因素決定的，
參數也往往被看成是外生變數。
3.
靜態分析、比較靜態分析和動態分析
根據既定的外生變數值來求得內生變數值的分析方法，稱為靜態分析。
研究外生變數對內生變數的影響方式，以及分析比較不同數值的外生變數下的內生變數的不同數值，稱為比較靜態
分析。
在靜態分析和比較靜態分析中，變數的調整時間被假設為零。
在動態模型中，需要區分變數在時間上的先後差別，研究不同時點上的變數之間的相互關系。根據這種動態模型作
出的分析是動態分析。
從均衡角度來區別和理解這三種分析方法。分別是，靜態分析，考察在既定的條件下某一經濟事物在經濟變數的相
互作用下所實現的均衡狀態。比較靜態分析，考察當原有的條件或外生變數發生變化時，原有的均衡狀態會發生什麼變
化，並分析比較新舊均衡狀態。動態分析，是在引進時間變化序列的基礎上，研究不同時點上的變數的相互作用在均衡
形成和變化過程中所起的作用，考察在時間變化過程中的均衡狀態的實際變化過程。

❹ 結構模型分析法的用途及基本思路

解釋結構模型法是現代系統工程中廣泛應用的一種分析方法，是結構模型化技術的一種。它是將復雜的系統分解為若乾子系統要素，利用人們的實踐經驗和知識以及計算機的幫助，最終構成一個多級遞階的結構模型。此模型以定性分析為主，屬於概念模型，可以把模糊不清的思想、看法轉化為直觀的具有良好結構關系的模型。特別適用於變數眾多、關系復雜而結構不清晰的系統分析中，也可用於方案的排序等。它的應用面十分廣泛，從能源問題等國際性問題到地區經濟開發、企事業甚至個人范圍的問題等。
解釋結構模型法是現代系統工程中廣泛應用的一種分析方法，是結構模型化技術的一種。它是將復雜的系統分解為若乾子系統要素，利用人們的實踐經驗和知識以及計算機的幫助，最終構成一個多級遞階的結構模型。此模型以定性分析為主，屬於概念模型，可以把模糊不清的思想、看法轉化為直觀的具有良好結構關系的模型。特別適用於變數眾多、關系復雜而結構不清晰的系統分析中，也可用於方案的排序等。它的應用面十分廣泛，從能源問題等國際性問題到地區經濟開發、企事業甚至個人范圍的問題等。
它在揭示系統結構，尤其是分析教學資源內容結構和進行學習資源設計與開發研究、教學過程模式的探索等方面具有十分重要作用，它也是教育技術學研究中的一種專門研究方法。

❺ 模型檢驗常用方法有哪些

正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）
有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗
有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬。
高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較

❻ 數據分析方法與模型都有哪些

現在的大數據的流行程度不用說大家都知道，大數據離不開數據分析，而數據分析的方法和數據分析模型多種多樣，按照數據分析將這些數據分析方法與模型分為對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析四種方式，這四種方式的不同點前三類以定性的數據分析方法與模型為主，綜合類數據分析方法與模型是注重定性與定量相結合。

一、分類分析數據分析法
在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類；或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

二、對比分析數據分析方法
很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

三、相關分析數據分析法相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系；另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化時對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
時間序列是將一個指標在不相同的時間點上的取值，按照時間的先後順序排列而成的一列數。時間序列實驗研究對象的歷史行為的客觀記錄，因而它包含了研究對象的結構特徵以及規律。

四、綜合分析數據分析法
層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。
而綜合分析與層次分析是不同的，綜合分析是指運用各種統計、財務等綜合指標來反饋和研究社會經濟現象總體的一般特徵和數量關系的研究方法。

上述提到的數據分析方法與數據分析模型在企業經營、管理、投資決策最為常用，在企業決策中起著至關重要的作用。一般來說，對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析這四種方法都是數據分析師比較常用的，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解大數據。

❼ 簡述經濟模型分析方法的步驟

經濟模型是一種分析方法，它極其簡單地描述現實世界的情況。現實世界的情況是由各種主要變數和次要變數構成的，非常錯綜復雜，因而除非把次要的因素排除在外，否則就不可能進行嚴格的分析，或使分析復雜得無法進行

❽ 模型分析

由於影響地熱流體動態變化的因素非常復雜,具體模型已經過高度概化,與實際情況有一定誤差,然而使模型參數無限接近含水層固有參數,也是不必要和不可能的。產生差異的影響因素可能有:①某些觀測孔地熱流體水位不能准確代表該層實際值。特別是地熱流體溫度和密度對水頭高的影響,雖然對地熱流體作了統一溫度等技術處理,但是否合理還有待在實踐中進一步驗證;②盡管十分注重長觀孔的觀測質量,難免存在觀測誤差;③長觀及統測數據存在偶然性,不能代表某一時段的水位;④因剖分的關系,計算水位標高代表的是整個單元的平均水頭高,而觀測值是某個點的值;⑤實測地熱流體水位等值線圖是人工繪制的流場,存在人為誤差;⑥地熱地質模型概化產生的誤差及模擬過程的誤差。

數值模型存在來自多方面的不確定因素。為了使所建模型確實能代表所研究的地質體、再現野外實測水位和流場,必須對所建模型進行分析評估,根據建模的目的要求,對模型變數之間的依賴關系、穩定性、系統參數的靈敏度等進行分析。通過分析、確定不確定因素對校正模型的影響程度。如果不符合要求,就修改或增減建模假設條件,重新建模,直到符合要求。

(1)誤差分析

實測熱流體水頭和模擬水頭等值線圖的對比提供了一種看得見的定量方法,同時給出了識別誤差空間分布的大致信息。但根據野外資料繪制的等值線圖包含了繪制引起的誤差,因此不宜作為識別的唯一證據。誤差是衡量實測值和模擬值之間接近程度的物理量。實測值與計算值之間的誤差大小和某種誤差值的平均是展示識別結果的常用方法。

A.平均誤差(絕對誤差)

誤差值的平均作為識別過程中的平均誤差,識別的目的就是使這個誤差成為最小。本次工作採用均方根(RME)誤差和平均絕對誤差(MAE)來衡量水頭實測值和模擬值間的接近程度。其計算公式如下:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:i為表示比較時刻(第i次實測);n為觀測井實測次數;h^ob為實測熱流體水頭(m);h為計算熱流體水頭(m);RME為均方根誤差值;MAE為平均絕對誤差值。

B.平均相對誤差

相對誤差體現了誤差值對整個系統內總水頭變化的影響程度,一般用它的百分比表示,其計算公式為

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Er為平均相對誤差;i為表示比較時刻(第i次實測);n為觀測井實測次數;h^ob為實測熱流體水頭(m);h為計算熱流體水頭(m)。

由上式可看出Er值越小,說明模型擬合得越好;反之Er值越大,說明誤差值對整個系統內總水頭變化的影響程度越大。

本次工作利用公式5-26至公式5-28對模型模擬期和檢驗期部分長觀井實測值和計算值間誤差進行分析計算。但數值模擬無法給出一個絕對指標來衡量計算結果的好壞。從誤差分析結果來看,模型存在一定的誤差,但都不算大。根據其總體誤差分析值判斷,模擬值與實測值擬合較好,模型模擬基本達到精度要求。

(2)靈敏度分析

由於水文地質參數、儲層參數、岩性、構造、外部影響以及邊界條件都不可能知道的很詳細,因此建模過程中通過判斷所取得的上述參數存在著不確定性。靈敏度分析的目的是為了對已經識別過的模型的不確定性進行量化,用來考察微觀變化對建立模型的整體影響,檢驗模型的優劣性。

靈敏度分析包括局部靈敏度分析和全局靈敏度分析(包括定量全局靈敏度分析、定性全局靈敏度分析),本次工作採用國內使用較多的局部靈敏度分析方法。局部靈敏度分析也稱一次變化法,其特點是在其他參數不變的情況下,只針對某一個參數,評價模型結果在該參數每次發生變化時的變化量。通常採用靈敏度系數作為衡量參數靈敏度的標准,其形式是:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:β_i,k為模型的因變數(如水頭、濃度等)對第i觀測點,第k參數的靈敏度系數;H_i為模型第i觀測點的因變數(此處指熱流體水頭);a_k為模型第k參數(可以是模型中用到的任一參數)。

由於不同模型變數的量綱不同,不同參數的量綱差別也很大,所以式5-29所示靈敏度沒有一個統一的單位和量綱。為了便於不同參數間靈敏度的比較,式5-29也可化為下列形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

這樣靈敏度的量綱就和模型變數的量綱一致(式5-30中參數參見式5-29)。

β_i,k值大意味著第k個參數值改變對模型變數(熱流體水頭)的影響大,針對某一特定參數k的靈敏度系數值,在保證其他所有參數不變時,使該參數k的值由a_k變化為a_k+Δa_k相應的因變數值由H_i(a_k)變化為H_i(a_k+Δa_k),由式(7 11)獲得其近似值,即:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

或採用下列標准化的形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Δa_k為模型第k個參數的細小改變,H_i(a_k)和H_i(a_k+Δa_k)表示第k個參數值為a_k和a_k+Δa_k時第i觀測點所得的模型變數值(熱流體水頭)。

式5-30和式5-32給出的靈敏度只是在一個特定位置上對一個給定的參數,模型所反應的靈敏度的大小。

目標函數均方根(RMS)誤差對某一個模型輸入參數的靈敏度定義了一個單一的靈敏度,因為它不會由於模型變數不同而有不同的靈敏度。為此以目標函數的均方根(RMS)誤差來代替靈敏度公式中的模型變數,有:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

或標准化形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式5-33意味著β_k≈

,其中ΔH為由於改變參數值a_k為a_k+Δa_k時,目標函數均方根(RMS)誤差。

選取模型中不確定因素較多的水文地質參數:水平向滲透系數K_xy、垂向滲透系數K_z和彈性釋水系數S^*分別增加和減小10%,20%,利用公式5-34來計算目標函數的靈敏度和對數學模型進行靈敏度分析。由於模型中參數分區賦值,靈敏度計算時a_k和a_k+Δa_k取其平均值,計算結果見表5-8。

表5-8 Ng熱儲層K_xy,K_z,S^*靈敏度分析計算表

由上表可知,館陶組靈敏度系數最大的是彈性釋水系數的2.50;水平向滲透系數和垂向滲透系數的靈敏度系數分別為1.72和1.71,基本相當。

從靈敏度系數值的大小可以看出,各參數的取值變化對計算結果有一定的影響。但影響程度較小。可見在正確選擇各項水文地質參數之後,均表現為不太靈敏的參數。

進行靈敏度分析是為了確定模型的結果對模型參數的敏感程度,如果模擬結果對某一特定參數高度敏感,模型作出重要解釋和預報的能力將受到和該參數有關的不確定性的嚴重影響。根據表5 8的結果,說明所建模型相對比較穩定,模擬結果對給定參數不太敏感,也即意味著水文地質參數領域的不確定性對模型解釋和預報能力的影響有限。

(3)流量均衡分析

從均衡的角度出發,熱流體均衡是對計算結果的可信度的一個重要測量指標。有限差分方程是依據流體的連續性方程建立起來的,所以流進和流出一個地下水系統的流量總和應能滿足連續性原則:總流入量和總流出量之差等於貯水量的變化量。模擬的熱流體均衡變化與實際要基本相符。

A.均衡區的確定及均衡時段劃分

均衡區的范圍以明化鎮組和館陶組計算范圍為界,均衡計算採用多年平均及2002～2006年來進行均衡計算評價。

B.均衡方程的建立

地熱流體資源一般埋藏較深,相應補徑排項較為單一。依據均衡原理,結合熱流體補給、徑流、排泄條件,建立均衡方程如下:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Q_補為地下水總補給量(m³);Q_排為地下水總排泄量(m³);S^*為彈性釋水系數;F為均衡區面積(km²);Δt為均衡時間段長(a);ΔH為與Δt對應的水位變幅(m);Q_徑入為側向徑流補給量(m³);Q_開采為人工開采總量(m³);Q_徑出為側向徑流排泄量(m³);Q_越入為此處主要指熱儲層通過導水斷裂得到的越流補給量(m³);Q_越出為熱儲層越流流出量(m³);Q_泥岩釋水為熱儲層中泥岩層壓縮變形釋放出的水量(m³);Q_回灌為人工回灌總量(m³)。

C.熱流體均衡分析

通過上述熱流體各均衡要素分析可知評價區補給、排泄項均比較單一,地熱流體系統模擬期熱流體量均衡結果見表5-9。

表5-9 Ng組熱儲層模擬期均衡表

從表5-9中可以得到,Ng模擬期總補給量為2913.47×10⁴m³,包括側向補給量、彈性釋水量、泥岩釋水量和部分從滄東斷裂帶得到的垂向越流補給,分別占總補給量的54.85%,23.52%,4.87%和16.81%。彈性釋水量動用的是儲存量,因此彈性釋水量越多,水位下降越大。側向補給量在模型中是通用水頭邊界控制的流入流出量。從各補給項比例關系可以看出,評價區主要的補給來源是側向補給。

通過上述分析可以看出,水均衡計算僅反映模型計算過程的可靠性,並不能反映模型與野外實際條件的一致性。

❾ 數據分析模型和方法有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

❿ 常用的分析方法及模型有哪些

1、聚類分析（Cluster Analysis） 聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性