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World File Search System决策单位
通货膨胀与经济增长的关系
价格稳定与经济增长之间的关系已成为基于通胀目标制的货币政策的基本原因。然而，没有理论证据表明经济决策单位认为哪种通胀水平高或低。因此，需要实证研究来确定哪种通胀水平是经济增长的阈值。本研究的目的是检验采用通胀目标制的选定国家的价格稳定与经济增长之间的关系。我们使用阈值动态面板数据模型对通胀目标制国家进行比较。根据研究结果，通胀目标制国家的阈值为4,182％。低于阈值，通胀与增长关系不显著，高于阈值，通胀对经济增长产生负面影响。这一结果表明，通胀与经济增长关系是非线性的。
定量管理理论PDF
定量方法应用统计，优化模型，信息模型，计算机模拟和其他定量技术来管理过程。定量方法的核心是组织是决策单位的原则。这些决策单位可以使用将相关因素置于数值术语中的数学模型来更有效。The primary branches of quantitative management include: Management Science Operations Management Management Information Systems Total Quality Management Back to: BUSINESS MANAGEMENT Quantitative Management TechniquesSome of the primary techniques applicable to Quantitative Management include: Theory of Probability, Sampling Analysis, Correlation / Regression Analysis, Time Series Analysis, Ratio Analysis, Variance Analysis, Statistical Quality Control, Linear Programming, Game Theory, Network Analysis, Break-Even Analysis, Waiting Line or Queuing Theory, Cash-Benefit分析等。什么是管理科学？管理理论的这个分支集中在数学和统计模型的开发上，作为系统，过程或关系作为模型，公式和方程的简化表示。
与机器学习和使用NDEA在开发计划中进行聚类：石化两阶段SSC
这项研究利用机器学习（ML）来改善伊朗石化行业两级可持续供应链中决策单位（DMU）的评估。在90个时间段内进行了28个单位的效率计算。根据可持续性标准选择了供应链的输入和输出，通过使用机器学习和网络数据信封分析（NDEA）的混合方法来促进生产计划和单位开发的准确估计。目标是将ML聚类方法与网络NDEA模型一起使用，以确定用于对均质单元进行分类的最有效的聚类算法。我们研究的主要目标是利用机器学习技术来提高决策过程的准确性，特别是在类似单元的聚类中以评估效率。主要目标是通过将它们与每个集群中最有效的单元进行比较来创建提高低效单元的性能的策略。通过实施深层嵌入式聚类算法，我们发现了效率评估和开发计划的实质性改善。聚类结果与传统NDEA模型之间的对比突出了聚类在评估有效边界和启用集中发展策略的近端方面的重要性。这项研究强调了使用ML进行聚类的重要性，以提高工业设施可持续发展的效率评估和战略计划。结果表明，与使用DEA的非聚类方法相比，使用聚类来评估单位的相对效率，可以平均降低与群集效率边界效率低下的单位距离的18％，这代表了效率低效率单位的更可实现的理想目标。