21、答案：a
解題思路：
11的期望報酬為0.2*(-500)+0.5*190+0.3*300=85；12的期望報酬為0.2*(-200)+0.5*50+0.3*300=75；13的期望報酬為0.2*(-300)+0.5*100+0.3*250=65；14的期望報酬為0.2* (-40)+0.5*70+0.3*180=81。
22、答案：c
解題思路：畫出圖形即可得到答案。
A．a(chǎn)—c=4+9=13天。
B．b—e=3+5=8天。
C．a(chǎn)—d—e=4+6+5=15天（關(guān)鍵路徑）。
D．b—d—e無此路徑。
23、答案：b
解題思路：
a．囚徒困境是指存在占有策略的博弈。
b．零和博弈是指一方輸一方贏的博弈。贏的—方得到的正好是輸?shù)囊环剿サ摹?
d. 后悔值是指最好的可能結(jié)果與實際結(jié)果之間的差。最小最大后悔值是指選擇是最大后悔值最小的方案。
24、答案：d
解題思路：
銷售的盈虧平衡點；(30，000／(5—3.2))*5=83，333美元
25、答案：d
解題思路：
降價前公司利潤為50，000美元，降價后公司利潤為0.25*100，000=25，000美元，故公司利潤減少25，000美元。
26、答案：a
解題思路：
雙方降價使雙方的利潤都下降，兩敗俱傷。
27、答案：a
解題思路：
a．模擬是一種實際現(xiàn)象的描述模型，包含一個或多個可調(diào)節(jié)變量，從而可評價這些變量的影響。
b．最小二乘法是計量經(jīng)濟學中二元線性回歸分析的一種方法。
c．當涉及權(quán)衡開設(shè)一條等候線的成本與維持等候線的服務成本的決策時，應用排隊論能夠有助于問題的解決。也就是說，排隊論是一種權(quán)衡維持等候線成本和增設(shè)服務臺(員＼以縮短等候線的成本的方法。
d．根據(jù)平滑次數(shù)不同，指數(shù)平滑法分為：一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。但它們的基本思想都是：預測值是以前觀測值的加權(quán)和，且對不同的數(shù)據(jù)給予不同的權(quán)，新數(shù)據(jù)給較大的權(quán)，舊數(shù)據(jù)給較小的權(quán)。
28、答案：a
解題思路：
a．敏感性分析是指研究線性規(guī)劃模型的原始數(shù)據(jù)變化對最優(yōu)解產(chǎn)生的影響。
b．統(tǒng)計估計是指對某一變量進行點估計或區(qū)間估計。
c．假設(shè)檢驗的基本思想是檢驗對總體的某種認識是否得到樣本的支持。
d．時間序列分析的主要思想是認為統(tǒng)一變量在現(xiàn)在時刻的取值，在時間上同以前的觀測值有聯(lián)系．這種聯(lián)系可以用一種模型來表示，利用這種模型用現(xiàn)有及以前的序列值可以預測未來的變化值。
29、答案：c
解題思路：
a．不正確。風險的影響是風險的結(jié)果。
b．不正確?？刂浦械娘L險是被管理的風險。
c．正確。剩余風險是指那些運用了所有的控制和風險管理技術(shù)以后而留下來的未被管理的風險。
d．不正確。潛在的風險是絕對風險。
30、答案：A
解題思路：
專家型官僚結(jié)構(gòu)是一個復雜的、正規(guī)的但分權(quán)化的受到過高度訓練的專家，是有很大自主權(quán)的組織，這些專家所執(zhí)行的工作需要受過多年的教育和訓練，從本質(zhì)上講，只有為這些專家提供充分的自主權(quán)，它們才能有效地工作。
31、答案：c
解題思路：
全部工資規(guī)定了年薪及其增加方式。而其余三項薪金增加均由管理層控制。
32、答案：b
解題思路：
一次性增加當然最明顯。
33、答案：d
解題思路：
員工可在一系列方案中自行選擇薪酬方案，提高了員工的靈活性。
34、答案：c
解題思路：
利潤分享將極大地提高員工的積極性，給公司帶來全面的改善。
35、答案：b
解題思路：
只要個人在技術(shù)、證書、文憑等方面有改進，以技能為基礎(chǔ)的評定將使員工的薪金得到提高。
36、答案：b
解題思路：
由于合同規(guī)定了年薪，容易引起高曠工率。
37、答案：a
解題思路：
由于員工可以自行選擇，所以給管理帶來困難，引起管理成本增加。
38、答案：c
解題思路：
由于薪金和技能掛鉤，員工會要求進行培訓，引起培訓費用的增加。
39、答案：d
解題思路：
增加績效獎勵支出會促使員工進一步提高績效，改善企業(yè)的經(jīng)營狀況和盈利狀況，從而帶來長期的好處。這足以補償績效獎勵方面的增加的支出。
40、答案：b
解題思路：
全部工資規(guī)定了年薪及其增加方式，對良好的績效進行獎勵的可能性最?。欢溆嗳N支付計劃都涉及到對績效進行獎勵。

（責任編輯：中大編輯）