第一次参加企业竞争模拟大赛就成功的闯进决赛并获得全国二等奖，我为此而感到非常的惊喜。因为对于像我这种初学入门者来说实在是太不容易了，在这里要衷心感谢在整个比赛过程中给我们参赛队伍排难解惑的指导老师，以及相互合作一起走到最后决赛的团队成员。以下是我个人通过这次比赛对企模的一些个人经验分享，旨在促进大家企模的思想交流，以及为后来的参赛选手提供一些参考经验。

      在企模里，我们操纵的是一个企业，在短短的8或9期内，要把一个小规模企业发展为一个大规模企业。在这个扩张过程中，我认为关键要把握好两个层次，即战略层次和战术层次。

      首先说说战略层次。众所周知，现实中的每个企业都会有自己的发展战略蓝图，而企模也不例外。战略是一个企业发展的根本大计，他贯穿于整个模拟时期，因此，制定一个正确合适的战略是在企模中获取好战绩的必要条件。

      从整体思路来看，企模的目标是在最后一期拿到最好的名次或标准分。为此，每期利润最大化是所要追求的。要增加利润，根本是要扩大企业产能，要扩大企业产能，提高机器数量是关键手段，要尽可能高的增加机器数量，就需要把多余的闲置资金都拿来购买机器。也就是说，企业资源利用最大化是企模中需要具有的战略观。资源利用最大化要求没有任何的资源浪费，这里的资源不局限于资金，还包括人力、机器、原材料等。尽管我们不可能做到百分百的不浪费，但我们可以通过努力，做到尽可能的接近百分之百。浪费的资源，就直接意味着你放弃了这些资源本来可以创造的利润。大家不能轻易地忽视看起来微不足道的浪费，要知道每期每处一点点的浪费，八期累积下来就是很大的浪费！

      若按照企业的利润率发展计算，刚开始的1万块钱可等于末段的3.5到5万块钱。打个比方说，如果第一期由于定价太低而比正常的卖亏了10万块，就意味着八期累积下来将会少赚了35到50万。所谓钱能生钱，越是在前期的钱就越重要，因此，我认为前三期是非常关键的，前三期的决策好坏，直接影响到企业的基础实力，并且很大程度上决定了你将以一个什么样的排位结束第八期。关于这方面，我在今年的全国决赛中就深有体会。当时我们第一期的定价普遍偏低，利润比当期第一名就少了足足50万，这将意味着我们已经潜在吃亏了至少100多万！而且，由于出现大量订货，第二期的利润也受影响。到了第三期，由于我们定价普遍偏高，形成大量库存，造成了大量资金积压。至此，我们的累计缴税和净资产等指标已经远远落后，潜在影响是后来的机器数也跟不上，追赶前三已显得有心无力。

      一般认为，整个过程可以分为三个阶段，即1、2期为前期，3、4、5、（6）为中期，（6）、7、8、（9）为后期。前期着重企业的原始积累，要为企业大好良好的发展基础，中期需要在保持稳定发展的前提下，实现最大限度的扩张，后期注重降低成本，提高利润，调节各个方面的指标，提升综合分。在开始做第一期决策之前，就应该对整个发展战略有个大致的把握，即前期和中期以什么速度来扩张，产品研发的计划，何时分红，是大量分还是少量分等，都应该做到心中有数。

      从全国赛来看，基本上都采用前两期最大限度招聘工人的策略，目的是以最快速度提高企业的规模。有些企业会采取第一期“偷分”的策略，这种策略主要表现在两种手段，第一，第一期就大量分红，通过提高累计分红、资产利润率等指标来大幅提升标准分。第二，第一期减少研发的投入，一般情况下会选择不研发C或不研发D，在全国赛里，我还没有见过有实力的队伍可以大胆到CD都不研发。这种方法主要是大幅降低研发费的分摊成本，从而大幅提高利润。但这种策略都是以牺牲未来的利益为代价的，前者的直接影响是减少净资产，从而减少企业的融资数量（公司某期发行的债券数额与尚未归还的债券之和不得超过公司该期初净资产的 50%），约束了企业的扩张速度。后者是延迟了产品的研发，直接影响是产品等级落后于对手，定价方面处于劣势，会在一定程度上影响到利润。当然，这些策略是否值得实施，其带来的效益是否足以弥补牺牲未来的代价，这就需要企业自己去衡量。

      因此，有时候不必太在意第一期的名次，毕竟第一期完了之后排名如何并不意味着些什么。在我们公司所在的赛区里，复赛时第一期过后排列前三的公司在最后一期分别名列9、1、12，半决赛时的第一期前三名到最后分别名列15、11、14，而决赛是分别名列4、1、2。

      究竟哪个产品最挣钱，这是每个参加企模比赛的团队都想迫切得到的答案。究竟有多少个团队是专门投入精力去研究这一方面的内容呢，我想为数不少，但能研究出真正成果的又有多少呢，我想这绝对是极少数。不然的话，在全国半决赛和决赛这样的高水平较量中，为何还会出现参差不齐的产品结构呢。如果是研究出正确的最佳产品组合模型，就应该坚定不移每期执行下去，除非人机比例不符合。在每一种比赛情境里，肯定存在最挣钱的产品，而在每一期的决策环境里，也肯定有一套最优的产品组合方案，但是若研究出某个产品最挣钱，那也只是在一定的产量范围内相对其他产品而言的，若产量过多，就会导致边际利润下降，当下降到某一程度时，便不再是最挣钱的产品了。

      在打全国赛时，我们团队曾经花时间研究过哪个产品最挣钱，也曾按照我们的思路得出了一些结论或方案，实践起来却发现并不是完全正确，仍然存在缺陷。为了弥补这个缺陷，我们在自认为是较好的方案里，通过微调，尝试几个不同的产品组合，然后选取最优。我们发现，若生产产品的重心不同，一期的利润可相差10万。没有研究出确定最挣钱产品的方法，是我们参加企模比赛其中的一大遗憾。或许正如王其文教授在颁奖仪式上做总结时所说的，要研究出哪个产品最挣钱，这可真的没那么简单啊！希望明年参加企模比赛的同学能攻克这个至关重要的难题吧。

接下来说说战术层次。

      士兵上战场需要利器或坚盾，而在企模中，运算模型好比是公司的一大利器，拥有一个好的运算模型，可以起到事半功倍的效果。基本上所有团队都是利用Excel作为运算模型的。首先，运算模型必须确保运算是百分百正确的，差之毫厘，谬以千里，在企模中，数据相差1或0.1，都很可能会导致质的变化。其次，运算模型应能符合自身决策的需要，最好是在前人已建立的模型表的基础上，自己再进行适当的设计和优化。再次，运算模型应能最大限度的减少人工作业量。一些常规或常用的计算法则最好都建立到运算模型里面，一来是可以大大节省人工计算的时间；二来可以保证准确率，计算机出错的概率要远远低于人脑计算的出错；三来运算模型直观清晰，便于数据之间的相互比较。尤其对于像全国决赛这样的快赛来说，运算模型显得尤为重要，当时我们的定价仍然是通过手工计算的，严重影响了决策的速度，赛后才发现我们完全可以在运算模型中建立定价模型，只需输入数据，而计算机自动算出价格，后悔莫及。

      在生产方案里涉及解聘工人数、招聘工人数、排班、购买原材料等方面。贯穿生产整个过程的是人机比，人机比为多少是建立在自己需要的生产产品组合基础上的（关于产品组合前已述及，在这里就不再赘述），需要怎么样的产品组合，人机比也会相对稳定的在一个较少的区间内，具体可以事先通过在模型中调试而得出大概的数值。若人机比例过小或过大，就容易出现产品生产比例失调，降低利润。规则里有这样的规定，企业每期解聘的工人数不得少于期初工人数的3%。例如，期初工人数为161人，则解聘工人数应为4.83人，但解聘人数必须取整数，理论上应解聘5人。后来经实践验证，可以解聘4人，即可把后面的小数直接去掉，也不需要四舍五入。一般情况下，不应多解雇工人，最少解雇是多少就解雇多少。每期在排班之前，先要确定出本期的招聘工人数。对于如何确定招聘多少，前两期一般是满额招人，第九期不招人，第八期不招人或少招人，因此第七期相对的多招人（这里我们主要考虑的是在后期提高人均利润率以及减少成本）。在中期，我们一般采用如下两种方法相结合：第一，由于下期机器数已知，根据我们需要的产品生产比例，在最大限度的利用机器的前提下，对下一期进行初步的生产排班，看看下期生产需要的标准工人数，然后通过倒算，算出本期需要的招聘工人数。第二，根据我们需要的人机比，通过已知下期增加的机器数，而算出本期需要增加的工人绝对数（招聘工人数-解聘工人数），进而确定本期招聘工人数。需要注意的是，规则通常会规定本期招聘工人数不得多于期初工人数的50%，如果据此算出的最大招聘人数不是小数，则需要把小数舍去取整数。例如，期初工人数为161人，则最大招聘工人数为80.5人，而在实际操作中，最多只可以招80人，不能招81人。

      确定了解聘工人数和招聘工人数之后，就可以进行排班。排班的基本原则是机器产能最大化，即使用比例尽可能接近100%，除非工人数太少，否则一般不会使用第一班加班。排班主要有一下几种模式：

模式一：

模式二：

模式三：

模式四：

      第一种以生产AB为主，人机比高。第二种是生产CD为主，人机比低。第三种是第一种和第二种的折中形式。第四种是在机器利用最大化的前提下，工人利用最大化，这种方式的好处是节约工人数，缺点是第二班加班人数多，成本高，是否采取这种方式，工人工资是主要的参考指标，即节约工人数节省的工资成本是否大于第二班加班增加的工资成本，以及对人均利润率的影响。

排班的时候要参考本期可运出量，十位数和个位数最好接近16、36、56、76、96等，因为供货时十位数和个位数是遵循09、29、49、69、89原则的，如果产成品可运出率是75%，某产品可运出量的小数是0.75的话，就应该尽可能把这0.75转化生产为其他产品。因为减少这0.75不会影响该产品的运出量，另外还可以增加其他产品的运出量。这样有利于降低产品的实际废品损失率，以及实现尽可能多的产成品运往市场。

      在排班的时候，还有两点想在这里说明一下。在比赛规则里，说到工人只能在第一班和第二班之间选择一个，即第一班的工人数和第二班的工人数之和不能大于本期的标准工人数。例如，若本期的期初工人数为161人，解聘4人，招80人，则标准工人数为177人（161-4+80*0.25），如果第一班生产需要工人数为97.75人，则第二班的最大工人数则为79.25人，在这里，小数不用取整。如果标准工人数不是整数，则小数点后的小数也可以用于生产，即如果标准工人数为177.75人，第一班生产需要的工人数为97.75人，则第二班的最大工人数为80人。另外，比赛规则规定用于第一班加班的机器不能用于第二班正班，即第一班加班使用的机器数与第二班使用的机器数之和不能大于总机器数，若出现小数，使用原理同上，不必舍去小数点取整数。虽然这方面与现实有点相违背，但我们应抓住一切可利用的资源最大限度的生产。

排班完成之后，就可以决定购买原材料的数量。原则上需要买多少原材料就买多少，不多买，除非购买量接近折扣点。原材料多买了意味着资金的积压，降低资金周转速度，而且会增加原材料的储存成本。

      供货的时候遵循十位数和个位数为09、29、49、69、89的原则，这样有利于降低产品的实际废品损失率。如果超出了以上特定数目的几个产品，则不运往市场，如果超出了10个左右，但因此而增加的利润极少，可以考虑也不运往市场，最后一期除外。

相同的供货量供往不同的市场所带来的利润是不同的。在确定某个产品在四个市场的供货分配比例时，要参考这个产品在这四个市场的利润率（我们是通过变动成本来计算的），往利润率高的市场多投放，但利润率与供货量是成反向变动关系的，供货量越大，利润率就最低。当四个市场的利润率相接近时即为供货分配比例的最优方案。一般情况下，额外的20个产品在不同的市场之间分别投放，其带来的利润差额在几百元到几千元不等。

       广告促销是影响需求量的主要因素之一，广告作用于产品，促销作用于市场。一般情况下，广告促销有边际效用递减效应，即随着资金投入量的增加，其拉动需求的作用会递减。当边际效用为零时，即广告促销的增加投入量等于由此带来增加的收入，此时的广告促销资金投入量为最大值。需要注意的是，不同情境下的广告促销的作用大小会有所不同，这个需要从之前系统已模拟的八期中找到广告促销在本情境下作用大小。

      对于广告促销的增加趋势目前尚未有公认的模式。我们一般的做法是，前期大量且平均的增加，在第四期接近或达到边际效用为零的资金点。接下来的三期少量增加或不变。最后一或两期少量减少广告，相对多的增加促销，这主要是考虑到广告影响有滞后作用，其影响范围是三期，同样的资金投入量，当期的影响可能促销要比广告的大，这一点我们尚未得到确切的验证，只是从理论上而言的。

       我们认为定价是整过决策过程中最考验技巧性的一个环节，也是一个至关重要的环节之一。定价定太低，会形成大量订货，意味着产品买亏了（不仅是这期卖亏，订货会造成下期也卖亏），本来可以多挣的钱挣少了，是资金的一种流失。定价定太高，会形成大量库存，虽然产品没有买亏，但库存积压了大量的资金，严重影响了资金的周转速度，也是形成资金链断裂的主要原因之一。因此，定价要适中，表现在订货和存货双为零。若双为零实在难以做到，那么是少量订货好呢，还是少量库存好呢？目前大多数的“界内”人士认为，相比之下少量库存会好一些，原因是保证了产品不会卖亏，因少量提价而增加的收入弥补了因少量库存而积压的一部分资金，而这部分积压资金数量较少，对企业的生产运作影响有限。

      产品价格的影响因素较多，归结出来有如下：本期市场供货量、市场库存、市场订货、广告、促销、产品等级、市场消息、产品的价格敏感系数、竞争对手的影响等。我们的一般做法是，确定出本期所有影响需求的因素与上期相比发生的变化，据以在上期的需求量上做出调整，确定出本期实际需求量，然后通过产品的价格敏感系数对供货量和实际需求量之间的差量进行调整，进而在上期价格的基础上确定本期的价格。这里的产品价格敏感系数是指产品价格的变动对产品需求量的影响大小。理论上应该用百分比的方式来计算是比较合理的，即在其他因素不变的情况下，产品价格变动100元，产品需求量变动了百分之多少。而我们团队采用的是绝对值的方法，即产品价格变动100元，产品需求变动了多少个。因为我们刚开始接触企模的时候就采用了这种方法，而且感觉这种方法计算方便，使用效果还算凑合，于是就一直使用下来了。在绝对值方法下，我们总结出的规律是，价格低的产品的需求对价格变动越敏感，同时，后期产品需求对价格的变动要比前期的更敏感。

      从总的定价趋势来看，是前期升价，后期降价。前期升价的主要原因是，企业产能小，未能满足市场的需求，在广告、促销和产品等级各方面的不断提升拉动了需求量。后期降价的主要原因是，企业产能不断增大，但广告、促销已经达到或接近边际效用为零的临界点，而且产品研发一般已经停止，产品等级不再提升，缺少继续拉动需求的影响因素，价格被迫下降。具体来说，我们认为第1、3、8、9期的定价是需要特别注意的。首先，第一期定价的时候往往有点蒙的感觉，因为第一期产能很小，而广告促销和产品等级的提升大大拉动的本期的需求，这样就导致了严重的供不应求，为此就必须要大幅度提价。究竟要提多少，我们认为主要还是要参考前八期的数据，总结出广告、促销、产品等级、价格敏感系数等因素对需求的影响，绝对不能凭感觉随便定。我们觉得第一期的价格不能过于保守，全国决赛的时候我们就因为犯了这个错误而影响深远。因此，宁愿出现库存也不要出现大量订货，其一，第一期资金充裕，不会导致资金断流；其二，第一期的库存在第二期再卖出去依然可以得到比较客观的利润，足以弥补第一期的损失；其三，由于第一期购买机器的数量不会受资金流的影响，只要稍稍多发债券即可弥补库存积压的资金；其四，第一期形成订货会影响到第一期和第二期的利润。然后，第三期的定价是非常值得需要注意的。第三期新到的机器导致每个企业的产能都爆炸性的扩大，市场上一下子就形成了供过于求的态势。为此，若按照常规思路定价的话会容易导致出现大量的库存，严重影响企业的资金运转，所以第三期的价格不能抬太多。我们的做法是，在原来定价思路的基础上，再凭经验人为的把价格适当的降低一点。至于最后的一期，各企业为了把产品都卖出去，不形成库存，可能定价会趋于保守，表现出来就是普遍降价的趋势。从我们的实践经验来看，最后一期无需大量压价，只需在以前的定价思路的基础上，再偏保守一点即可。

      在定价的时候，我们可以拿相似的市场作为参考。1、2市场被认为是国内市场，3、4市场被认为是国外市场，他们之间分别可以相互作为参考，但不能等同。例如，在影响价格因素都大致相同的情况下，1、2市场的价格出现了较大的差别，除非可以找出能说服自己的合理的理由，否则有99%的可能是在定价方面出现了错误。还有一点需要注意的是，我们认为价格与需求不是呈线性关系的，在价格适中的时候，价格与需求接近呈线性关系。当价格升到某一点的时候，需求量会急速下降。当价格降到某一低范围的时候，需求量增长突然变快。但若再往下降的话，需求量的增长又会变得缓慢，因为需求量不会随着不正常低价而无限增长。另外，我们发现，当价格明显比其他公司都要高的时候，需求量也会明显下降，同样的，当价格明显比其他公司都要低的时候，需求量就会明显增加。因此，在定价的时候要注意是否严重偏离了其他公司的价格。

       从全国赛来看，高研发路线成为主流，即从第一期开始，每期每种产品都进行研发，直到尽头。高研发路线使得前期投入大，成本高，但收入也高。尽管每个场景产品每升一级所带来的需求影响不尽相同，具体可以参考前八期已有的数据，我们估算了下，除了第一级的升级巨额费用外，其他等级的升级费用基本上三期内可把投入的资金收回。举个例子说，假设每期均卖200个D产品，产品D升一级需要10万元，由此可以带来200元的抬价，则第一期和第二期各分摊成本5万元，因为抬价带来的收入是4万元，则第一期和第二期利润上各减少了1万，第三期利润则增加4万，而且往后的几期利润也会有所增加。研发是早投入早受益，投入得越早，收益就越大，因此，建议从第一期开始每个产品都要进行研发。但是，从北大的长青公司（今年全国第一名，去年全国第二名）的决策来看，他们通常并没有把所有的产品研发到尽头，而是有选择性的把部分产品研发到第四等级。这种做法是在产品研发到第四等级的时候，在中间的某一期停止部分产品的研发，提前抛开研发带来的高成本压力。同时他们认为，由于资金时间价值的存在，产品升级到第五级后所增加的收入弥补不了前期的成本投入。

      在企模里融资有两种渠道，一是发行债券，而是银行贷款。前期是一般先发债券再银行贷款，第二期就应该达到最大限度的发行债券，购买机器，这样才能迅速扩大企业规模。中期主要是利用银行贷款融资，债券每期都要最大限度的发。后期的时候银行贷款基本用完，可以主要通过债券融资，但应尽可能的少发，一来是降低成本，二来是提高资本利润率，在最后一期尽量不用银行贷款，也不发行债券。在输入决策的时候，建议数位精确到千。我们开始的时候有个不好的习惯，只是随便的精确到万，后来发现那是纯粹的浪费，应能节省的尽量节省。当资金断流时几千块也显得非常重要。

       第一期究竟购买多少机器合适，这也是一个比较具有战略性的问题。每个参赛团队都有不一样的思考出发点，在这里仅介绍我们团队的做法，以供参考。首先，根据前两期最大限度的招聘工人，由此可以确定出第三期的期初工人数，在此基础上估算第三期要招聘的工人数，就可以推出第三期的实际工人数。然后是确定在该模拟背景下认为最合适的人机比（有关人机比的确定前已述及，在这里就不在赘述）。最后是根据实际工人数和人机比计算出第三期需要的机器数，再倒推第一期需要买的机器数。

第二期是通过最大限度发行债券来购买机器，之后的几期基本上是在不会导致资金链断裂的前提下，尽可能的购买，第六期是在考虑分红的情况下尽量多买，最后两期不买机器。但也有一些队伍在第七期也购买机器，主要目的是赌他会有延长期，冲击最后一期利润。我们团队不赞成这种做法，主要原因是第七期大量购买机器必定会严重影响分红的数量，在分红和资本利润率方面会严重吃亏，导致当期标准分难以提升。但如果购买机器只在个位数的话，那么对最后一期的利润的影响也不过10万左右，这10万的利润或许还抵不上分红和资本利润率减少的分数。而且，实现延长期也就是50%的可能性，若没有延长期，第七期购买的机器完全报废，属于零产出的投资。把话说回来，其实机器多的就不见得名次就排在前面。到后期有竞争力的队伍机器数最多就相差十几台左右，机器数之间的差距很少，最后的冲刺一定程度上还是要取决于其他各个方面的把握。

      基本原则是前期不分或少分，后期多分或尽量分。一般前期分红的话也是第一期分红，全国赛里做得比较好的队伍都基本不会在第二期和第三期分红的。第一期较大量的分红（30万左右）的好处是分红和资本利润率分值高，这种情况下只要本期利润排在中等或靠前，那么本期的名次会相当靠前，在起步上分数占优。弊端是影响了发债数量，限制了企业的扩张速度，有着比较深远的影响。因此，我个人提倡第一期不分或少分，而我们的做法是第一期一般分一到两万，主要是避免分红名次排在最后不太好看，可能是心理因素吧。

      全国赛里有少部分队伍在第五期就开始有比较明显的分红，其主要目的是抢在分红大浪潮之前自己先分，偷取一部分的分数。缺陷也是影响了企业的扩张速度。

大部分队伍都是在第六期开始分红，而其中的大部分队伍是分几十万（30-80之间较多），少部分是百万级的分红，因此，此时候分红达到一百万以上的企业在综合分数上还是有比较明显的增长的。此时究竟分多少主要考虑当时的资金状况，机器数的多少和企业的排名。如果机器数已经相当靠前，则可以考虑适当的多点分红。如果机器数明显处于劣势，数量追赶无望，且排名还在前列，最后已不能寄望通过产能来确立优势时，则可以适当的考虑多分红，先在本期把分数拉上来，但若出现延长期，则本期由于分红建立的分数优势将会在最后一期丧失殆尽。

      在这里需要特别指出的是，第六期分红时必须要算准下一期的现金流，因为大规模的分红将会严重影响到下期发债融资的多少，在全国赛里，由于第六期分红买机器分别耗用了大量资金而导致下期资金断流的情况屡见不鲜。

       提高工资系数可以降低废品率，提高产品等级，但成本太高，故一般不使用。

       做好预算是决策过程中的重要一环，若预算没做准确，将严重阻碍企业的发展。预算过高者，导致资金没得到充分的利用，降低企业的扩张速度。预算过低者，容易导致企业资金断流，影响正常生产。基本的要求是准确预算下一期，应精确到万位数，并大致预算接下来的第二期和第三期，但也要精确到十万位数。在做现金流的预算时，我们通常是根据经验和对定价准确程度的把握，做适量的市场预计库存，这时运算模型中会自动算出本期剩余现金和本期税后利润，那么，就可以凭此知道下期可融资量的多少。在不分红的时候，购买机器的金额=本期剩余现金+下期可融资数量-下期收入前所需费用，当然，前提是要满足期初现金数额满足系统规定。我们做预算的时候偏于保守，一般会留个二三十万，建议若对自己的决策有足够信心的话，预留几万空余即可。

       资金断流大多数发生在中期，主要原因是出现了大量的库存。资金断流30万以下还是比较好处理的，若是超过了50万，对企业生产扩张的影响是严重的。若是出现了资金断流的情况，一般在两个方面节省支出，一是减少本期的产品研发投入，二是减少第二班加班的生产，因为第二班加班的生产成本最高，而万万不能减少广告和促销的投入，因为降低广告促销就会减少需求，得不偿失。如果研发已经停止了的话，则只需要减少第二班加班的生产即可。如果研发尚未停止，则需要考虑断流资金的数量，以及停止研发将带来的潜在损失，而后在减少研发和减少第二班加班的生产这两者之间权衡。出现资金断流或接近断流的时候，定价方面要更加慎重，不能随便加价而造成存货继续积压，也不能盲目过度的降价甩卖而形成大量订货。

       为了增加模拟的真实性，系统增加了市场消息的内容。预计的事件发生与否是随机的，但我们发觉事件是否发生具有一定的连续性，即会连续几期事件发生，连续几期事件不发生，很少是两种情况交错发生。起初我们还比较注意市场消息的，每期决策都会把它考虑在内。但后来我们觉得市场消息的作用不太明显，甚至还左右了本身的决策思路，与其多一事不如少一事，就干脆不看了。这也许是我们研究企模的一个盲点，建议有兴趣的同道们可以在实践中花心思去研究研究，按理说系统既然设置出该项内容，就应该具有它的作用所在。

       每个参赛队伍都应该透彻理解比赛规则，甚至是利用规则打擦边球。例如前面说到的排班生产、人员的招聘和解雇等。在这里要特别提出两点，第一是比赛一般有规定“如果企业所留现金小于本期期初现金或本期费用，这意味着经营的连续性不佳，其标准分将适当下调”。经实践研究，这里所指的本期费用是指本期成本。第一，当“本期期初现金<本期期末现金<本期费用”，或“本期费用<本期期末现金<本期期初现金”时，随着本期期末现金的减少，标准分将会比较明显的逐渐下调，其总降幅大概在0.08分左右。直到本期期末现金同时少于两者为止。第二，当本期期末现金同时少于期初现金和本期费用时，在低于的一定范围内，如10%或20%，标准分呈递减性的趋势减少，总的降幅大概在0.02分左右。所以，对于“期末现金大于期初现金和本期费用”这一要求，最后一期必须满足，倒数第二期尽量满足。如果最后一期资金比较紧张的话，可以通过发行债券来分红。例如，最后一期预计利润400万，则可以分红300万，但在“期末现金大于期初现金和本期费用”这一要求之下，只能分红200万，则可以通过再发债100万，达到分红300万，这样可以在不会影响到资本利润率的同时，提高分红指标。

      第二点是各项指标的权重。到了后期应开始注意调整各项指标，使之达到综合最优，这时就要参考各指标的权重，尤其是分红和净资产指标的分值权重，将直接决定了后期分红应该分多少为宜。还有就是标准分的算法，当某项指标远远优于均值的时候，将会在综合分上有比较明显的体现，有些企业选择第一期分红就是出于这方面的考虑。当然，当某项指标远远低于均值的时候，也会把综合分严重拉下，此时就需要重点提高该项指标，因为提高该项指标所带来的“边际效用”更大。

      在企模的系统里，后台设置主要是为了贴近现实市场而设置的。绝大多数参数之间的关系是非线性的，有的还可能存在突变点。例如，价格与需求的关系非线性、产品促销价格与需求的关系非线性、产品等级与需求的关系非线性，指标值与该项分数的关系非线性等等。在明白了这一点之后，就可以在决策时避免很多的想当然。在相同的难度等级会有不同的模拟场景，而每个模拟场景是不尽相同的，具体表现在参赛设置上的大同小异。明显表示出来的是初始的工人数、机器数、发行债券数等企业状况和各项数据规则的具体数值。相对隐藏的有，各参数之间的关系和市场背景等。例如在情景X中，某个产品等级提升一级可以拉动需求10个单位，而在情景Y中，该产品升一级可能只拉动需求5个单位。又如，在全国决赛中，曾有一两期绝大部分的公司都在同一个产品和同一个市场发生了大量库存。后来王其文教授在赛会总结的时候说，这有可能是在这种模拟情景下，该种产品在该市场发生了特别状况，如销售淡季、金融风暴、自然灾害等。而这些是没有体现在市场消息里面的，这就与现实更加贴切，因为市场本来就有不可预见性。因此，不能用同一种战略应用到不同的模拟情景当中，而是要根据不同情景下的参数信息对战略战术进行调整。

      最后说说团队。优秀的决策必然来自于优秀的团队。团队成员之间应在比赛前就设立好相同的战略观，这样才能在做决策时避免分派行事或半天讨论不出结果。制定决策时要分工合作，相互信任，提高决策的效率。建议做出来的决策要相互检查，因为人也有粗心大意犯错的时候，说不定哪个时候就突然犯了低级的致命失误，相互检查是避免这种情况发生的最好办法。

      以上是个人参加了这次企模比赛的一些经验感想，只代表了个人观点，更多的都是从理论上和在实践的经验上而言的，由于时间和水平有限，很少系统的做过数据统计和分析。因此上述观点未必都是绝对正确的，仅供参考，若有不妥之处，欢迎大家批评指正。同时，希望下一届的参赛队伍能够达到我们这次未能达到的高度，在第十届全国企模大赛中获取更加优异的成绩，为校争光！