基于区间直觉集的互联网金融模式择优方法

文章根据互联网金融模式择优评价过程中存在的不确定性,提出一种群组专家参与的区间型直觉模糊集评价方法.给出了区间型直觉模糊集的精确函数计算方法,根据互联网金融模式择优评价过程中存在的不确定性和模糊性,利用能综合群组意见的区间型直觉模糊集作为评价标度,给出一种互联网金融模式择优评价方法.层次分析法用来确定互联网金融模式择优影响因素的指标权重确定.最后实证分析了某省金融模式择优过程,验证了本方法的可行性和科学性.     

基于不确定群决策的社会保障评价方法

文章针对社会保障评价过程中存在的不确定性问题,提出一种基于区间测度的群组专家独立评价的群决策方法.探讨了社会保障评价过程中的评价指标集;为克服评价过程中存在的不确定性,并减少人力和物力消耗,提出了采用区间数作为社会保障评价测度,给出了一种基于区间序列组合加权算术平均算子的社会保障评价方法.实际案例验证了方法的可行性和合理性.     

三参数区间灰数信息下产业创新能力评价

产业创新能力关系到区域经济的可持续发展,定期的产业创新能力评价对产业经济发展具有重要的指导作用.文章针对产业创新能力评价过程中存在的不确定和信息不完整的特征,提出一种基于三参数区间灰数的产业创新能力评价体系.在利用模糊层次分析法确定指标权重的基础上,提出利用三参数区间灰数作为产业创新能力评价标度,给出一种基于三参数区间灰数的产业创新能力TOPSIS评价方法,最后实证分析了该方法的合理性和可行性.     

混合评价标度下的经济增长评价方法

经济增长评价过程中存在定性和定量双重评价指标,文章通过分析现有经济增长评价指标体系中的不足之处,给出了新的经济增长评价指标集.针对经济增长中的定性指标,采用区间数和模糊数刻画的评价中存在的不确定性和模糊性;对经济增长的定量指标,采用统计方式获得实数型评价值,针对同时存在实数、区间数和模糊数的混合型评价数据,提出一种基于TOPSISI方法的经济增长评价方法.     

企业融资风险的灰关联度评价

文章针对企业融资风险评价过程中存在信息披露不完全的特性,提出一种基于灰核信息的企业融资风险评价方法.首先分析了影响企业融资风险的主要因素,接着针对企业融资风险评价过程中存在信息不完备和评价过程中存在不确定性,提出基于群组专家参与的评价方法,并将群组专家评价信息构成的区间数作为企业融资风险评价的区间灰数,给出一种基于灰色关联度的企业融资风险TOPSIS评价方法.为降低灰色关联度的计算复杂度,采用区间灰数的核代替区间灰数进行灰数关联度计算,提升了评价方法的可操作性.最后实证分析了某地区金融机构对企业融资风险的评价,验证了本方法的可行性和可具操作性.     

不确定环境下产业结构择优评价

针对产业结构择优评价过程中存在的不确定性,文章提出一种群组专家参与的产业结构择优评价方法.分析了影响产业结构择优评价的主要因素,提出对不同来源的评价人群进行问卷调查,采用统计分析的方式获取基于正态分布的产业结构评价值;针对正态分布函数计算负责的特性,利用置信度将正态分布转化成区间数,给出一种群组专家参与的区间型产业结构评价方法用于产业结构的择优评价.最后实证分析了某区域内产业结构升级模式的择优评价过程,验证了本文方法的合理性和可行性.     

中小企业融资模式择优的评价方法

文章基于中小企业的特点,构建了一套融资模式择优评价指标体系,并针对评价过程中存在的不确定性,提出基于区间标度的评价方法.实证分析了某企业的融资模式择优评价过程,并利用文中所给的可靠度测度指标,分析了基于文章所建立的融资模式择优评价方法得到的评价结果的可靠度.     

区间数序列处理方法新探

区间估计是专家评价中的一种重要方法,目前对给定为区间数的决策方法研究较多,而对区间数的处理大多基于均匀分布或正态分布。文章针对这种对区间数序列的分析和处理方法研究的不足,提出了一种新的基于β分布的处理方法。该方法通过用β分布对区间数序列分布进行拟合,从而解决了对区间数序列难以进行分析和处理这一难点,并通过案例验证了该方法。结果表明,该方法原理正确,简便可靠,在决策管理中具有广泛的应用前景和普适性。     

基于区间标度的旅游需求组合预测方法

针对旅游需求预测中存在的不确定性问题,文章提出一种基于区间标度的旅游需求组合预测模型.为克服旅游需求预测中存在的不确定性因素的影响,构建了基于区间数时间序列的旅游需求组合预测模型,利用最优原理构建了基于区间数的旅游需求组合预测模型的组合权重确定方法,给出一种快速确定区间型旅游需求组合预测模型的组合权重计算公式,实证验证了此方法的合理性和可行性.     

基于正态分布点值化的区间主成分评价法及应用

针对区间数据点值化过程中所存在的“代表性不足”的缺陷,提出了基于正态分布的点值化方法并将之应用于区间主成分评价法。通过与基于中心点值化的区间主成分法的比较,得到三个主要结论：第一,基于正态分布的点值化方法能将各样品的点值化结果导向指标均值,而非区间值的中心点;第二,基于正态分布的点值化结果增加了数据信息量;第三,基于正态分布点值化的区间主成分评价法提高了数据降维效果,具有更好的因子命名能力。应用结果表明,在考虑正态分布情况下,对区间数据的点值化处理方法具有较好的效果,基于正态分布点值化的方法可推广至基于区间数的评价和决策问题。     

区间误差评价法及其应用

针对数值范围较大时误差评价中存在的绝对误差和相对误差均不能合理反映误差的问题,文章提出一种以区间划分为基础、以模糊数学理论为依据的误差评价新方法——区间误差评价法(IEEM).此方法先对序列数据进行区间划分,区间划分以现实中广泛应用的等级划分为依据;再根据区间临界点建立连接点,误差评价函数可以是连接点连接而成的分段函数,也可以是根据连接点的拟合函数.这种基于区间划分的误差评价方法可以避免常规方法对预测误差评价不合理的问题.IEEM用于降雨量预测的误差评价中,得到了更为合理的结果.     

一种基于多维区间数可能度的投资决策方法

区间数是描述不确定性的一种数学方法。通常的不确定多属性决策方法基于一维区间数。基于多维区间数比较的可能度概念,文章提出了一种多维区间数排序的多属性投资决策方法。首先在介绍一维区间数和相关运算的基础上,分析了多维区间数概念及其相关运算,并给出多维区间数比较的可能度概念;然后类似于一维区间数比较的可能度方法,提出基于多维区间数可能度概念的多维区间数排序新方法,进一步研究了一种基于多维区间数可能度的不确定性投资决策排序方法,确定最优投资方案;最后给出一个算例说明了提出方法的有效性。     

二分类集群数据下灵敏度和特异度的置信区间构建

在医学诊断等应用领域中广泛存在二分类集群数据,其特征是来自同一个群的反应结果存在相关。对于该数据下灵敏度和特异度的置信区间构造,目前已有方法在小样本及灵敏度或特异度偏大时区间覆盖率较差,通过利用二项分布得分区间的构造思想,基于灵敏度和特异度的最优加权估计量构造一种新的置信区间;通过蒙特卡洛模拟表明,与已有方法相比新区间的覆盖率明显最优、且区间长度较小;新区间在二分类集群数据的应用中值得推广。     

基于分层效率的区间DEA方法研究

文章针对现有的区间DEA方法采用非统一指标进行效率评价的不足,提出一种基于分层效率的区间DEA方法。并该方法能有效得到多层效率前沿面及每层前沿面的有效决策单元,并可按效率前沿面层次实现决策单元的分类。在此基础上,文章进一步提出了各效率前沿面层内有效单元的排序方法;并采用一个算例分析说明了该方法的合理性和可行性。     

基于区间Vague集的人-岗动态匹配模型

针对现实生活中人岗匹配问题,文章提出一种新的决策方法.该方法首先引用区间Vague集来描述人岗匹配中的模糊性,通过自下而上的逆向指标体系构建方法,构建了人岗匹配的评价指标体系.为了体现出人岗匹配的动态性,定义了区间Vague集的预测方法,运用新的方法对属性权重进行赋权.在此基础上,利用前景理论对人岗匹配度进行测算,并在时间维度上进行纵向集成.     

基于区间灰色关联度的食品产业集群发展评价方法

产业集群发展水平评价对促进食品产业集群发展和建设具有重要的指导作用,文章针对食品产业集群发展评价过程中存在的不确定性问题,提出一种基于区间数评价标度的产业集群发展TOPSIS评价方法.最后实证验证了本文方法的合理性和可行性.     

基于效用最大化的区间值投资组合模型及其应用

采用区间数测度投资收益,利用半绝对偏差作为投资风险的测度,并在考虑投资者效用的条件下提出一种新的基于效用最大化的区间值投资组合模型。为得到该模型的解,引入一个反映市场经济环境因素的系数,从而将区间值规划问题转化成为一个一般的线性规划问题,并结合实例说明该模型的应用。     

基于模糊测度的城镇化水平折中比值评价法

文章针对新型城镇化水平评价过程中存在的不确定性问题,提出了有一种基于折中比值的TOPSIS评价方法,构建了一套新的城镇化水平评价指标集,并采用组合赋权法确定出评价指标的权重.针对城镇化水平评价过程中存在的不确定性因素,采用三角模糊数作为评价测度,基于逼近理想解方法,对各区域城镇化水平评价信息与正负理想解之间的距离进行折中融合,给出一种基于理想解方法的城镇化水平评价方法.     

不确定性多属性决策中区间数排序的一种新方法

文章针对区间型多属性决策问题的研究,提出了一种新的区间数排序方法.首先引入极大区间数的概念.然后借助于区间数距离公式给出了区间数比较的一个相对优势度公式.基于优势度矩阵提出了区间数排序的一种简洁算法.最后通过一个算例说明了此算法的有效性.     

考虑决策者风险偏好的区间粗糙数多属性决策方法

文章针对属性值为区间粗糙数的多属性决策中如何考虑决策者风险偏好问题进行了研究,提出了一种新的区间粗糙数多属性决策方法.首先基于属性值与正负理想点距离远近来反映决策者偏好的思想定义了偏好距离,在此基础上利用熵权法计算属性权重,然后计算各方期望效用并按此排序.最后通过算例证明了此方法有效.