CMAP2100道12Word文档格式.docx
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•C、CEO等到预算都提交了,然后检查每份预算是否符合战略
•D、CEO与经理和主要员工交谈,了解他们所认为的责任中心的优先事项是什么
在由上而下的环境中,预算提议是预算过程的第一步。
在经理做初步的预算前,CEO向每个经理发一份指示,解释公司的战略是什么,这样他们在编制预算时就可以将战略考虑在内。
5、一个公司允许他的经理定期修改预算,只要他们认为具备了改变的条件。
以下哪项不是这种政策的风险?
•A、经理可能会期待这种改变,不认真制订预算
•B、员工可能不会努力地工作,去实现他们的目标
•C、经理可能将改变的门槛设得太低,这样改变会太频繁
•D、由于经营的指导方针不够清晰,员工可能会有困惑
定期的修改经常可以提供更加清晰地经营指导。
其他选项都是定期修改的风险。
6、由上而下的预算过程的主要缺点是
•A、引入预算松弛
•B、缺少高层管理者的参与
•C、目标与战略计划不一致
•D、缺乏中基层管理者的支持
在由上而下的方法中,高层管理者制定预算并且与低层的管理者沟通。
这种方法的优点是预算松弛较少,并且目标与战略计划相一致。
一个缺点是低层经理缺乏参与。
7、在一个计划过程期间,以下哪个活动将最后一个完成?
•A、战略目标
•B、战术目标
•C、愿景和使命
•D、经营计划
所列活动的逻辑顺序是1)愿景和使命,2)战略目标,3)战术目标,4)经营计划。
经营计划规划每个战略业务单位(SBU)的具体目标,附有具体的收入和费用的预算。
8、回归方程是Y=a+bX。
以下哪项是正确的?
•A、X是应变量
•B、a是当X=0时Y的值
•C、b是当X=0时Y的值
•D、b是每个单位的固定成本
在回归方程中(Y=a+bX),Y是应变量,X是自变量,b是单位变动成本,a是当然X=0时的值。
9、ABC公司做了回归分析,并得出销售与营销成本相关的结论。
分析师给出的回归方程是Y=$5,000,000+$125(x),其中Y=销售额,x=营销成本。
使用这个回归方程来确定营销开支$1,000,000时的年销售额是多少?
•A、$1,625,000
•B、$130,000,000
•C、$125,005,000
•D、$5,000,000,000
回归方程是Y=$5,000,000+$125X。
其中Y=销售额,X=营销成本
Y=$5,000,000+$125($1,000,000),
Y=$5,000,000+$125,000,000
Y=$130,000,000
10、以下哪项是简单回归分析的假设
只有一个自变量
必须有2个或更多的应变量
自变量与应变量之间在过去所具有的关系在未来仍然存在
当使用回归时,使用者必须注意相关范围的变化
•A、I和III
•B、II,III,和IV
•C、I,II,III,和IV
•D、I,III,和IV
简单回归假设只有一个自变量
11、学习曲线是用于以下哪项的方法
•A、基于一个人可以实现的学习极限来估计增加的成本
•B、基于不断的学习来估计降低的成本
•C、根据教育水平来确定雇佣多少工人
•D、基于过去的工作和教育经历来计算个人的学习率
学习曲线分析是一个系统的方法。
它根据增强的业务、团队以及个人的学习来估计不断下降的成本。
由于获得经验,工人或业务在生产过程中变的更加有效,因而降低成本
12、参见以下的图表。
一个新工人可以用15小时生产一个计算机芯片。
由于增强的学习,第二个芯片只用12小时就可以完成。
这个员工可以用9.6小时生产第四个芯片。
使用增量学习曲线模型,生产四个芯片的单位平均时间是多少?
•A、9.6小时/个
•B、12.2小时/个
•C、11.78小时/个
•D、12.5小时/个
使用增量学习曲线模型,每个的平均时间是总时间除以生产的个数。
47.13/4=11.7825
13、参见以下的列表。
一个新工人能够用20小时生产一件衣服。
由于增强的学习,第二件衣服用16小时可以完成。
这个工人可以用12.8小时生产第四件衣服。
使用累计平均学习曲线模型,生产第四件衣服时的单位平均时间是多少?
•A、12.12小时/个
•C、9.08小时/个
•D、12.8小时/个
使用累计平均学习曲线模型,第X个的单个时间是基于累计总时间来计算的,它们是用最后一个的累计平均小时乘以个数依次产生。
以上的表格的第三列显示了累计总时间。
X件衣服的单个时间是在之前累计总小时上的增加量。
单件衣服的时间显示在图表的第四列。
14、以下哪项关于指数平滑的表述是正确的?
•A、指数平滑使用加权平均,最近的数据使用最低的权重
•B、指数平衡使用最近的三个数据,每个数据的权重相同
•C、指数平滑使用过去时间序列的加权平均,只选用一个权重
•D、指数平滑用最近数据乘以平滑常数以及第二近的数据
指数平滑使用过去时间序列的一个加权平均,只用一个权重在最近的一个数据。
在这个序列被预测之前,计算公式通过比较上个序列预测和实际值计算出一个值。
它使用一个介于零和1之间的常数。
这个常数是通过在最早数据上一系列的试错得出来的。
15、时间序列分析
•A、是将时间作为自变量的一种回归分析
•B、是将时间作为应变量的一种回归分析
•C、是将时间作为自变量的目标函数
•D、是将时间作为应变量的目标函数
时间序列分析是一个变量在任何一段时间范围内的一系列度量,目的是找到数据的规律来帮助预测。
时间是自变量。
目标函数是线性规划中的一种公式
16、在一个时间序列分析中,每年最后一个季度销售收入显示为一个尖峰。
这种规律是以下哪项的例子
•A、趋势线
•B、季节性规律
•C、无规则
•D、周期性规律
时间序列分析中,在一年的某个阶段内显示出的有规律波动是季节性规律的一种情况
17、时间序列分析显示一个公司的销售额在衰退期明显降低,在扩张期明显增长。
这是哪种规律的例子
•B、无规则
•C、季节性规律
时间序列分析显示因经济周期而导致的波动(如衰退期内的收入下降)是周期性规律的例子
18、时间序列分析显示在过去的10年里,销售稳定地增长。
这是以下哪项的例子
•B、周期性规律
•D、季节性规律
一个显示稳定增长或下降规律的时间序列分析是趋势线的例子
19、一个时间序列分析显示销售一直是增长,但是去年又一个较大的下滑。
分析师相信这是一个很大的区域性火灾对业务的影响。
这个例子是
•A、周期性规律
•B、趋势线
一个无规则是时间序列中的随机波动,是可以观察到的趋势或规律中的一种偏离
20、以下哪项是回归分析的缺点
回归分析要求大量和正确的数据
使用者必须评估自变量与应变量之间的关系是合理的
回归分析局限于使用一个自变量
回归分析会受异常数据点的影响
•A、I
•B、II和IV
•D、I,II,和IV
回归分析要求大量有代表性的数据点。
多元回归包含超过一个的自变量
21、以下哪项是学习曲线分析的缺点?
I.绝大多数员工可以改善他们的工作
II.当机器人来做重复性工作时,学习曲线就是变得无效了
III.学习率是假设不变的,但实际的学习率和生产时间的下降并不是不变的
IV.显示生产力提高的数据被误认为是学习所造成的,而实际上是由于其他因素造成的
•A、I和III
•C、II,III,和IV
•D、I,II,III和IV
一般来说,所有做一件新的工作的人都会学习并提高业绩,不管他/她是什么智商和教育水平。
22、以下哪项最好地描述了敏感性分析?
•A、敏感性分析确定均方差的值
•B、敏感性分析是测量顾客对市场条件敏感度的营销工具
•C、敏感性分析衡量顾客对产品重量变化的敏感度
•D、敏感性分析帮助确定概率的变化将如何影响期望价值的变化
敏感性分析帮助分析师分析自然条件的概率变化或者潜在结果的变化(基于主观的评估)如何影响决策的选项。
23、XYZ公司的分析师用决策树分析来确定是投资A还是投资B,并最终决定选择B投资。
但是他们有点担心一旦经济变化,投资B将达不到预期的结果。
哪种分析技术可以用来检验一旦经济变化,他们的决策将如何变化?
•A、排队理论
•B、回归分析
•C、敏感性分析
•D、PERT
24、Maxis为了确定内部培训项目如何影响员工的绩效评分,他做了回归分析,并得到以下的结果绩效评分=0.2+0.05×
内训的时间(小时),R方=0.1。
根据这些信息,Maxis的结论是
•A、每获得1小时的培训,员工的绩效评分将下降0.05
•B、培训时间(小时)之外的因素能更好地解释一个员工的绩效评分
•C、获得培训时间的多少对员工的绩效评分有重要的影响
•D、如果某个员工获得1小时的培训,他的绩效评分将是0.35
R方等于0.1意味着培训时间的多少只能解释10%的员工绩效评分。
而其它因素可以解释剩下90%的员工绩效评分的波动。
因此,这个公司应该做多元回归分析(用多个自变量)而不是简单回归分析(只有一个自变量)。
25、一个公司正试图确定在这个季节推出两个新产品中的哪一个。
根据对产品A做的市场调查,20%的概率销售额是$800,000,50%的概率是$1,200,000,30%的概率是$1,500,000。
同样的对产品B的市场调查显示,40%的概率销售额是$900,000,60%的概率是$2,000,000。
假设公司推出产品A的成本是$500,000,推出产品B的成本是$650,000,这个公司应该推出哪个产品?
•A、他应该推出产品A,因为它有期望利润$1,210,000
•B、他应该推出产品B,因为它有期望利润$910,000
•C、他应该推出产品A,因为它有期望利润$710,000.
•D、他应该推出产品B,因为它有期望利润$1,560,000
产品A的销售额的期望值是$1,210,000(800,000x0.2+1,200,000x0.5+1,500,000x0.3)。
由于推出这个产品的推出成本是$500,000,产品A的期望利润$710,000(1,210,000-500,000)。
而产品B的销售额期望值是$1,560,000(900,000x0.4+2,000,000x0.6)。
由于这个产品的推出成本是$650,000,期望利润是$910,000(1,560,000-650,000)。
公司应该推出产品B,因为它有更高的期望利润。
26、Novelty公司计划开支$65,000来上市他的最新产品。
他的研究显示10%的概率销售收入是$40,000,60%的概率是$80,000,30%的概率是$120,000。
但是,在公司收到最近的经济预测后,他修改了原先的估计。
现在的估计是50%的概率销售收入是$40,000,40%的概率是$80,000,10%的概率是$120,000。
在修改估计的前后,公司分别应该如何决定是否推出这个新产品?
•A、修改前:
推出产品,修改后:
推出产品
•B、修改前:
不推出产品
•C、修改前:
不推出产品,修改后:
•D、修改前:
在修改前,新产品的期望销售收入是$88,000($40,000x0.1+$80,000x0.6+$120,000x0.3)。
由于上市成本是$65,000,新产品的期望利润是$23,000($88,000-$65,000)。
修改之后,期望销售收入是$64,000($40,000x0.5+$80,000x0.4+$120,000x0.1)。
由于上市成本仍然是$65,000,期望利润变成是-$1,000($64,000-$65,000)。
根据这个计算,修改之前公司应该推出新产品(因为期望利润为正),修改之后就不应该推出新产品(因为期望利润为负)
27、MeowMeow猫食公司计划开支$120,000来上市他的最新产品。
他的研究显示20%的概率销售收入是$100,000,50%的概率是$150,000,30%的概率是$200,000。
现在,40%的概率销售收入是$100,000,40%的概率是$150,000,20%的概率是$200,000。
修正之前,MeowMeow猫食公司的期望销售收入是$155,000($100,000x0.2+$150,000x0.5+$200,000x0.3)。
由于上市成本是$120,000,因此期望利润是$35,000($155,000-$120,000)。
概率修改之后,新产品的期望销售收入是$140,000($100,000x0.4+$150,000x0.4+$200,000x0.2)。
由于上市新产品的成本仍然是$120,000,期望利润是$20,000($140,000-$120,000)。
基于这个计算,公司在修改前后都应该推出这个新产品(因为两者都有正的期望利润)。
28、一个业务收入的时间序列分析显示每到夏季销售下降,而冬季其间销售达到顶峰。
这个结果是
•A、季节性波动
•B、向下的趋势
•C、向上的趋势
•D、周期性波动
季节性因素是在单个财务或自然年份中,以时间作为自变量的一种数据测量。
不像趋势线,你会看到随时间变化出现有规则的高峰和低谷。
29、为了分析销售额是否受广告费用的影响,Smith公司的销售经理采用了简单回归分析模型。
这个模型是基于对32个月的销售和广告费用进行观察。
方程式是S=$10,000+$2.50A,决定系数(R方)是0.9,S是销售额,A是广告费用。
如果Smith公司在一个月内的广告费用是$1,000,估计的销售额是
•A、$12,500
•B、$11,250
•C、$12,250
•D、$2,500
如果广告费用是$1,000,那么$1,000代入公司中的A,得到S=$10,000+$2.50($1,000),S=$12,500。
30、将Y对X进行回归得到的结果如下。
系数
截距5.23
斜率1.54
当X的值是10,Y的估计值是
•A、6.78
•B、8.05
•C、20.63
•D、53.84
根据这个信息,公式是Y=5.23+1.54A。
因此,如果X=10,代入公司得到Y=5.23+15.4=20.63
31、Aerosub公司已经为太空飞船开发出一新产品,需要制造一复杂部件。
生产该部件要求高技术水平。
管理层相信随着其技术人员适应该生产过程,他们有机会学习并提高。
生产第一个单位需要10,000单位直接人工工时。
如果学习曲线为80%,已经生产了8个部件,那么每单位产品所需的累积平均直接人工工时为:
•A、6,400工时
•B、8,000工时
•C、5,120工时
•D、10,000工时
使用累计平均时间学习曲线,当累计的产出翻番时,每个产品的累计平均直接人工小时等于学习曲线率乘以之前每个产品的累计平均直接人工小时。
因此如果第一个的直接人工小时是10,000,80%的学习曲线,因此2个产品的累计平均直接人工小时是10,000×
0.8=8,000。
当产出翻番至4个时,累计平均直接人工小时是8,000×
0.8=6,400。
当产出再次翻番至8个时,累计平均直接人工小时是6,400×
0.8=5,120。
32、一制造公司有机会竞标生产20单位产品,该公司已经生产了2批,每批10单位。
生产经理相信生产前两批时经历的学习会至少在后2批的生产过程中持续。
前2批所需的直接人工如下所示:
?
第1批10单位产品的直接人工工时为5,000
第2批10单位产品的直接人工工时为3,000
该公司生产前2批生产的学习率是
•A、40.0%
•B、60.0%
•C、62.5%
•D、80.0%
因此,如果第一批使用了5,000直接人工小时,第二批需要3,000直接人工小时,因而2批的总时间是8,000直接人工小时。
两批的累计平均直接人工小时是4,000(8,000/2)。
因此,学习曲线百分比是2批的累计平均直接人工小时除以第一批的直接人工小时(5,000),也就是4,000/5,000=0.8,or80%。
33、Aerosub公司已经为太空飞船开发出一新产品,需要制造一复杂部件。
管理层相信随着其技术人员慢慢适应该生产过程,他们有机会学习并提高。
生产第一个单位需要10,000直接人工工时。
如果学习曲线为80%,那么生产8单位产品所需的累积直接人工工时为
•A、29,520小时
•B、40,960小时
•C、64,000小时
•D、80,000小时
因此,8个的累计直接人工小时=(5,120直接人工小时)(8个)=40,960直接人工小时。
34、MartinFabricating公司采用累积平均时间学习曲线模型来监测人工成本。
有关两批最近完成的部件的数据如下所示,该部件用于生产拖拉机-拖车钻机。
假设接下来生产的几批产品延用相同的学习率,下列哪项最好的说明了
(1)公司正在经历的学习曲线的类型(即程度)和
(2)生产201-400单位产品的平均单位工时(即最后200单位)?
•A、80%学习曲线,7.68小时/个
•B、20%学习曲线,10.24小时/个
•C、80%学习曲线,10.24小时/个
•D、20%学习曲线,3.84小时/个
学习曲线百分比可以用每个16累计平均小时除以每个20累计平均小时,也就是16/20=0.8,或80%。
当产出翻番至4批,4批(或200个)的累计平均小时为0.8(16小时)=12.8小时,前面200个的总时间是2,560小时(12.8小时乘以200)。
当产出再次翻番至8批时,8批(或400个)的累计平均直接人工小时将是0.8(12.8)=10.24小时,400个的总时间是4,096(10.24小时乘以400)。
因此,后面200个(201至400)的总时间是400个的总时间减去前面200个的总时间(4,096小时–2,560小时=1,536小时)。
后面200个的平均时间是200个的总时间除以200个(1,536小时/200=7.68小时)
35、为了竞争一军事合同,作为承包商,Aerosub公司已经为太空飞船开发出一新产品,需要制造一复杂部件。
于是,管理层估计80%的学习曲线。
整个合同需要提供8单位产品。
那么预期再生产7单位产品所需的直接人工工时总计为
•A、30,960小时
•B、40,960小时
•C、56,000小时
•D、70,000小时
因此,如果第一个的直接人工小时是10,000,并且假设有80%的学习曲线,因而2个的累计平均直接人工小时是0.8(10,000直接人工小时)=8,000直接人工小时。
当产出翻番至4个时,累计平均直接人工小时是0.8(8,000直接人工小时)=6,400直接人工小时。
当产出再次翻番至8个时,累计平均直接人工小时是=0.8(6,400直接人工小时)=5,120直接人工小时。
8个的累计直接人工小时是(5,120直接人工小时)(8个)=40,960直接人工小时。
最后7个的人工小时是8个累计直接人工小时减去10,000小时(40,960直接人工小时–10,000直接人工小时=30,960
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