我国工业电力用户价值画像模型构建与应用研究

在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动供电企业的综合效益,笔者开展了我国工业电力用户价值画像模型研究。本文对电力用户价值进行了分析和定义,从安全稳定价值(S)、经济效益价值(E)、契约信用价值(C)与有序用电价值(O)四个维度,构建了我国工业电力用户价值评级SECO指标模型,并集成智能算法中的RST(粗糙集理论)与数据挖掘技术中的PAM(围绕中心点切割聚类算法),构造了一种半监督自动化用户价值识别、预测与特征展示模型,模型包括基于RST的指标体系设计、基于Gower相异度系数与PAM的用户价值评级,以及基于用户画像的价值特征展示三大模块。其中,为增强聚类分析结果的科学性与可靠性,采用霍普金斯统计量进行聚类趋势判断,利用间隔统计量输出理论最佳聚类数目,运用轮廓系数评估模型效果与识别误判样本。以我国南方电网公司下属某供电企业电力用户数据进行模型测试与应用研究,得到具有较高解释性与区分度的用户细分方案,表明本模型是一套可行有效的用户价值评级与特征可视化工具。     

基于云模型关联规则的企业转型战略风险预警

针对评价指标数据的特点,构造了一种基于云模型的数值型关联规则挖掘算法,并将其运用于企业转型战略风险预警。首先运用云模型约简评价指标;然后,采用属性空间软划分方法对定量型属性的定义域进行划分,使定量型关联规则挖掘转换为定性关联规则挖掘,此基础上提取规则模版;最后采用有规则约束的Apriori算法挖掘云关联规则,并对检验样本风险等级进行判别。实证分析结果表明,与标准BP神经网络模型相比,该模型是一种更为有效和实用的战略风险预警工具。     

基于战略转换的企业战略风险预警模型研究

将粗糙集理论与神经网络相结合,构建了基于战略转换的企业战略风险预警模型。该模型首先运用基于信息熵与MDV函数的模糊聚类算法进行连续属性离散化,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后采用BP神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险等级进行判断。实证分析表明：基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果;添加动量因子的改进BP算法提高了网络学习效率,且该预警模型对检验样本的总体预测精度较高,是一种有效和实用的战略风险预警工具。     

基于粗糙神经网络的客户消费分类模型研究

针对客户消费属性的多维、相关及不确定的特点,提出了基于粗糙神经网络(RS-NN)的客户消费分类模型.在揭示了客户消费分类问题的粗糙集特性基础上,设计出由预处理分类知识空间、建立消费分类模型、分类模型应用构成的研究框架,系统阐述了基于粗糙集的约简消费属性、提取分类规则、构建粗糙集神经网络初始拓扑结构、训练和检验网络模型等一系列关键技术,最后以某地区电信客户管理为建模示例.结果表明:RS-NN模型在模型结构、模型效率、分类预测精度方面均优于BP-NN算法,是一种有效和实用的客户分类新方法.     

基于模糊神经网络的小微企业信用评级研究

当前小微企业贷款需求日益增加,建立行之有效的小微企业信用评级模型已成为学术界和实务界关注的焦点.本文在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于模糊神经网络开展小微企业信用评级的研究步骤,以某农村商业银行小微企业信贷微观数据为实证样本,分别进行小型企业和微型企业信用评级检测.实证结果表明,模糊神经网络模型在小微企业信用评级研究中具有较BP神经网络模型更高的检测精度.模型能够实现评级主观性与客观性结合,可对数据进行定性调节和批量处理,且具有明确的计算过程和决策规则,故适用于信用评级研究且具有稳健性.     

产业集群赋能平台从何而来：功能开发与信任构建共演的视角

产业集群是实体经济发展的重要形态，量大面广的集群中小企业如何推进数字化转型是现实难点。已有研究指出借助大平台赋能是推进集群中小企业数字化转型的重要路径，但需要追问的是产业集群赋能平台从何而来？对此，本文理论抽样物产中大化工集团进入浙江海宁经编产业集群，构建“经编产业集成服务平台”的案例开展研究，归纳出一条集群外部企业联合集群企业和区域政府共同构建平台的路径。研究发现：产业集群赋能平台构建是功能开发行为与信任构建行为的共演，推动平台螺旋式成长的过程。具体包括“统一平台价值认知”“沉淀平台数据资源”和“挖掘平台数据价值”3个阶段。首先，平台构建以“统一平台价值认知”为起点，通过“平台用户痛点挖掘”和“数据价值主张形成”的功能开发行为，指引推进“制度信任构建”，吸引天使用户加入共创，获取价值反馈；其次，推进“沉淀平台数据资源”，通过“平台数据获取”和“平台数据汇聚”的功能开发行为，形成数字工具，服务“关系信任构建”，进而促进平台与用户共创、强化数据获取的深度；最后，发力“挖掘平台数据价值”，通过“数据驱动效率提升”和“数据驱动业务创新”的功能开发行为，支撑“计算信任构建”，快速提升用户数据规...     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.     

基于粗糙集理论的专有技术价值评估模型研究

应用粗糙集理论对专有技术价值评估指标体系进行了约简并给出了相关算法,在此基础上构建了基于粗糙集理论的专有技术价值评估模型.     

社交媒体中企业分享奖励营销模式研究

社交媒体中用户之间的分享行为具有潜在的经济价值,因此越来越多的企业通过分享奖励模式开展社会化营销,以挖掘新用户。本文构建“嵌套”Stackelberg博弈模型,研究了企业的最优分享奖励机制设计,并对比分析了分享奖励营销模式与传统大众广告营销模式。主要研究发现,企业的最优奖励策略包括单独奖励新用户、单独奖励分享者以及同时奖励分享者和新用户三种。不同策略的选择受到价格以及用户之间社交关系的影响。当用户之间的社交关系较弱时,由打折奖励引起用户购买概率增加的“折扣作用”强于由分享奖励金引起的“推荐作用”,企业适合采用单独奖励新用户策略;当用户之间的社交关系较强时,“推荐作用”强于“折扣作用”,企业适合采用单独奖励分享者策略。同时,企业选择大众广告营销模式或者分享奖励模式受到市场渗透率和用户之间社交关系两个主要因素的影响。     

基于可变精度粗糙集的新兴技术企业信用风险识别

针对新兴技术企业信用风险评估的必要性和现有评估方法仅局限于财务指标且指标之间高度相关的缺点,借鉴了可变精度粗糙集（VPRS）模型具有噪声数据的强适应能力和强抗干扰能力的优点,提出了一类基于VPRS的新兴技术企业信用风险识别方法,并用已上市的部分新兴技术企业对其进行实证检验,检验结果表明了该方法具有较好的识别能力。该方法首先运用VPRS理论的最新研究成果,并借助于粗糙集分析软件ROSETYA,对由训练样本组成的数据关系表进行数据补缺、离散化及属性的β约简等处理,从而导出识别规则,形成识别规则库;然后集成二叉树构建一类新兴技术企业信用风险识别方法;最后用测试样本对方法的识别精度进行检验。     

基于新产消合一的供应链价值最大化研究

供应链管理追求的终极目标是供应链价值最大化。本文指出了现有的供应链价值创造研究存在的缺陷,在托夫勒产消合一理念的基础上提出了新产消合一理念,基于该理念构建了供应链价值最大化模型,然后就新理念下供应链创造的整体价值、企业联盟价值、消费者价值、二次利益分配等问题进行了讨论,获得了一些重要的结论。阐明了企业联盟与消费者合作的重大意义,展示了消费者对于供应链价值创造的反馈和促进作用,并给出了增加供应链价值的有效途径。     

基于指标体系违约鉴别能力最大的小企业债信评级体系及实证

债信评级是通过评级体系确定债务违约的可能性大小。根据单个指标违约鉴别能力大小的遴选来建立评级指标体系看上去似乎是一个不错的选择，但事实并非如此。因为用违约鉴别能力强的单个指标组成的一组指标，其指标体系的违约鉴别能力却不一定强。本研究基于一组指标构成的指标体系的违约鉴别能力最大标准，构建了小企业债信评级体系。创新与特色：一是通过将单个违约鉴别力最强的指标组成的指标体系的b值，与本文建立的整体违约鉴别力最大的指标体系的b值对比，证明了单个违约鉴别力强的指标，组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。在构建债信评级指标体系时，应关注指标体系整体的违约鉴别力，而非单个指标的违约鉴别力。二是在由n和n-1个指标构成的两组指标中，根据两组指标体系的非违约客户的综合得分S_i越高，则S_i偏离非违约状态（y_i=0）的距离越大；违约客户的综合得分S_i越低，S_i偏离违约状态（y_i=1）的距离越大；则布莱尔分数b越大，指标体系鉴别力越强的思路来遴选违约鉴别能力最大、而不是单个指标违约鉴别能力最大的一组指标体系，确保了评级体系具有最大的违约鉴别能力。三是在相关系数大于阈值的一对指标中，删除违约鉴别能力b值小、即区分违约状态能力弱的指标，既避免了指标体系的信息冗余、又避免了误删区分违约状态能力强的指标。实证表明：一是由于指标间的相互影响，单个违约鉴别力强的指标，组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。二是非财务指标在小企业债信评级中的地位更加重要。     

基于Vidale-Wolfe模型的多市场广告预算分配决策模型

广告决策问题很长时间以来都是营销经理和学者们关注的热点。随着社会经济发展,越来越多的企业面对多个市场。如何在多个市场、广告总预算固定的状况下,合理分配各个市场广告预算以收到最优广告效果,是一个企业关心的较为重要的问题。经过比较,选择Vidale-Wolfe模型作为广告反应模型,在此基础上建立了多市场广告预算分配决策模型。考虑到一些营销策略对某些市场有特殊销售速率要求,该模型分为无特殊销售速率维持要求的多市场广告预算分配决策模型和有特殊销售速率维持要求的多市场广告预算分配决策模型两类,后者探讨了销售速率变化与达到指定销售速率两种要求下的广告预算最优分配问题,构建了优化模型,提出了模型参数取值与模型求解方法,最后给出了一个算例。     

企业社会责任与企业价值:营销竞争力与顾客意识的作用机理

虽然企业社会责任与企业价值相关性的研究已有数十年,但至今仍未取得一致结论,更缺乏对影响两者关系的权变因素和中间变量的探讨。为了深入分析企业社会责任与企业价值的内在联系,研究以2013-2015年501家A股上市公司为样本,从企业竞争力视角出发,选择营销这一与企业价值密切相关的经营活动,首次将营销竞争力作为中介变量展开分析,同时检验了企业提高顾客意识对两者关系的调节作用,通过构建企业社会责任对企业价值作用机理的概念模型,并使用固定效应与随机效应模型来进行实证分析,研究结果证实:企业社会责任与企业价值正向相关,而营销竞争力在两者关系中发挥部分中介作用;顾客意识正向调节了CSR对企业价值的影响,但这种效应仅在广告强度代理顾客意识时体现。研究结论有助于企业积极履行社会责任,以实现顾客忠诚度与营销竞争力的提升,经济与社会共享价值的创造。     

基于隐形契约的集群企业知识共享伙伴选择研究

产业集群中隐性契约的存在抑制了集群合作中机会主义行为的产生,使得集群企业间的知识共享合作比一般企业更具有稳定性。本文基于产业集群隐形契约约束,根据Hotelling博弈模型,分阶段对集群企业间知识共享伙伴的选择机制进行研究。研究表明,早期建立更为广泛的知识共享伙伴合作关系对集群企业的长远发展较为有利,集群企业总是更愿意与网络权力较大的企业形成知识共享关系,隐形契约的约束有利于产业集群建立更为稳定的知识共享关系网络,提升集群企业知识收益,有助于产业集群的良性发展。     

金融推荐服务的渠道竞争策略研究

投资者对理财产品的认知能力有限,主要依赖外部“价值信号”形成自己对收益期望的“愿景”,从而简化投资过程。据此,本文通过构建一个新的三方博弈模型研究银行与数字金融平台之间的竞争决策,以探讨当银行有选择其销售顾问能力水平时,如何利用投资者的价值感知和对手特征来占客户对“愿景”错误理解的“便宜”,从而将这种系统性偏差转化为另一种获利来源。研究表明,金融服务强度的有效配置提升了银行的竞争力,但投资者剩余往往被完全剥夺。有趣的是,在同平台竞争中,银行增加了提供金融知识培训的额外动机,并且可能更喜欢强敌而不是弱者。此外,银行应该努力控制服务成本,以规避监管者为防止恶意竞争而禁止银行销售理财产品的风险。     

基于非线性理论的企业市场价值取向战略研究

针对传统企业对市场价值的线性思维模式,利用非线性理论建立了基于Logistic方程的市场价值模型,以及企业内部市场领先战略与技术领先战略模型;通过模型分析了实施单一市场领先战略或技术领先战略企业的发展前景;提出了企业市场价值取向的双绞线均衡战略及战略动态控制要求.     

产业集群网络演化中知识转移研究

基于信任与合作博弈构建了产业集群网络演化模型,并建立了知识转移模型,在此基础上,研究了交易关系型产业集群、混合型产业集群以及过度嵌入型产业集群网络演化过程中知识转移特征。模拟分析表明:在此3种产业集群网络演化过程中,交易关系型集群中知识增长速度最高,过度嵌入型集群中知识增长速度最低,而且随着时间的推进产业集群增长速度在降低;通过扩大产业集群网络规模、提高产业集群中行为主体吸收能力以及提高知识转移率,均可提高产业集群知识增长速度;在知识转移率较小时,只有大幅度提高知识转移率,其对产业集群知识增长速度提升效果才明显。