基于PCA和GRA的虚拟企业信用评价模型

文章提出了一种基于PCA和GRA的集成信用评价模型.在该模型中,首先利用PCA原理从信用评价指标中遴选出了最能反映原始数据足够信息的主成分因子,并将该主成分因子作为关键指标构建虚拟企业信用评价的决策模型;然后利用GRA原理计算了虚拟企业信用综合评价值.算例验证了模型具有可行性.     

关于时序多目标最优投资决策的研究

本文首先利用时序多目标问题所拥有的信息得到决策方案与最优和最劣方案的关联度。然后,在综合所有时段和指标的基础上建立了时序多目标决策优化模型,以期望值的形式给出多阶段多指标决策问题的最优解。文中所给出的实例说明该模型及其最优解在解决时序多目标决策问题中具有重要的实用价值。     

基于人工神经网络的项目管理成熟度模糊综合评判

对于一个项目导向型企业,是否具备高水平的项目管理能力是评价其竞争力的重要因素。文章首先介绍了项目管理成熟度的概念,并对项目管理成熟度的评价指标进行了研究,建立了适用于项目导向型组织项目管理成熟度评价的指标体系,同时运用人工神经网络确定模糊综合评价中的权重值,克服了现有其他方法主观性判断的不足。提出了项目管理成熟度模糊综合评价模型,最后利用该模型进行案例分析,证明该模型在一定程度上是有效的。     

区域土地生态安全突变评价模型及其实证

对于多目标综合评价的问题,无论采用何种技术方法,只有减少权重赋值的主观性才能体现评价结果的客观性和科学性.文章依据突变级数法的基本原理构建了区域土地生态安全突变评价模型,以宁夏南部彭阳县土地生态安全评价为例验证了其具体用法,该模型不使用权重,只需按指标间的内在逻辑关系对指标的重要程度进行排序,很大限度地避免了人为制定权重的主观性,体现了该模型简捷、实用、科学、有效的优点.     

基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型

上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机,这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,构建Benford和Myer质量因子,引入BP神经网络模型,构造BM-BP神经网络财务风险预警模型;并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性;在不同质量因子的比较结果中,包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率,稳定性良好;利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。     

任务不确定程度的属性测度方法

文章在借鉴Perrow,Van de ven等人研究的基础上选择任务变化性、任务可分析性和任务相依性三个一级指标以及相对应的12个二级指标,构建了评价任务不确定程度的指标体系;利用属性测度理论构建了多指标综合属性测度模型;最后将该模型在企业实际中进行了应用分析,取得了较好的应用效果,为进一步研究任务不确定程度和管理机制之间的动态匹配关系提供了研究基础.     

大维变量选择、混频因子模型与新冠肺炎疫情冲击下的GDP现时预测

新冠肺炎疫情不仅对我国宏观经济造成了巨大冲击,也为准确预测我国宏观经济未来走势带来挑战。本文从新冠肺炎疫情冲击出发,将模型置信集检验与U-MIDAS模型组合,设计了一种在混频情形下利用预测变量的异质性波动从大维数据集中选取对GDP具有稳定预测效果变量的方法。通过利用选取出的稳定性变量构建多种形式的混频目标因子模型并与其他类型的混频因子模型对比,全面评估了不同模型在疫情前后对GDP进行高频现时预测的效果。研究发现,在疫情冲击前的平稳时期,利用覆盖范围较广的变量构建双因子MIDAS模型预测效果最优;利用稳定性变量构建的单因子U-MIDAS模型同样具有良好的预测效果。当经济从冲击中持续恢复时,利用部分稳定性变量构建的双因子U-MIDAS模型在捕捉到GDP的核心变化后率先对其连续做出准确的现时预测。经济稳定时,对预测变量设定较长的滞后阶数会提升预测效果;在冲击后的恢复期中则应减少滞后阶数,避免变量在冲击中出现的异常值对预测产生负面影响。本文也为当经济受到巨大外生冲击或处于冲击后的恢复期时其他宏观经济指标的预测提供了有价值的参考。     

综合评价方法中的最优无量纲化模型研究

针对综合评价过程中无量纲化方法选择盲目性较强的问题,文章首先引入综合评价结果优良性的度量指标,优化综合评价结果稳定性和区分度的度量函数,建立无量纲化有效性的统计检验方法;其次,以无量纲化有效为主要约束条件,分别以稳定性最高、区分度最高以及稳定性和区分度均最高为目标函数构建三类最优无量纲化模型,分析大平移尺度和小平移尺度约束条件对最优无量纲化模型的影响;最后,通过大量的数值模拟实验研究了6种常用综合评价方法中的最优无量纲化模型,并对结果进行深入分析。研究发现,大平移尺度约束下几种综合评价方法中的最优无量纲化结果均不同于现有无量纲化方法,小平移尺度约束下的最优无量纲化与均值化较为接近,但不完全相同;经过不断优化后的稳定性函数和区分度函数能更科学地度量综合评价结果的稳定性和区分度大小,无量纲化有效性的统计检验方法能准确判断指标间的量纲差异是否被有效消除;综合评价方法、目标函数和约束条件不同时所对应的最优无量纲化结果不同。     

顾客满意度的双维层次灰色评价方法

文章根据顾客满意度的多样性特征,建立了顾客满意度多层次评价指标体系.依据不同顾客对企业的贡献差异性,以及顾客认知的灰色特性,提出了双维层次灰色评价模型,并采用模糊层次分析法确定评价指标权重,利用灰聚类分析确定指标的灰度.最后,用实例说明了该评价模型是有效的.     

高等学校教师教学质量的统计评价方法研究

本文根据高等学校教师教学质量评价的特点,将模糊综合评价法和马尔可夫评估法相结合,对教学质量进行综合评价。对教学内容、教学态度、教学方法三个指标,应用模糊综合评价,较好的解决了强制打分中硬性截割和评分的问题;对教学效果则根据学生成绩变化情况利用马尔可夫链评估法评价,解决了由于学生来源、基础差别而产生的对教学效果的影响问题。并用实例分析了该模型的具体应用。     

教师教学工作评价指标的主成分分析

教学工作指标对学生评价教师教学工作所起的作用和影响是不同的。针对该问题,利用主成分分析统计方法,通过对实际评价数据的分析,说明这些指标在评价教师教学工作中的影响程度。分析结果可使教师有针对性地调整和完善自身状况,以适应学生的需求,促进教师教学工作质量的进一步提高。     

省域生态文明建设能力评价指标权重的确定

文章使用元分析和文献萃取方法,遵循系统论思想,以资源节约支持系统、环境保护支持系统、经济社会支持系统和智力支持系统为切入点,构建省域生态文明建设能力评价指标体系.采纳Group Eigenvalue Method确定省域生态文明建设能力评价指标体系中各评价指标的权重,根据评价指标权重,排序评价指标的重要程度和解释力度,识别影响省域生态文明建设能力的关键因子和子系统.     

基于因子分析的民营医院服务价值评价模型构建

文章在深入分析现有文献的基础上,通过专家访谈和预调查,提炼出民营医院服务价值的24个评价指标;采用因子分析法并运用SPSS软件对正式调查数据进行处理,得出信息价值、功能价值、环境价值、技术价值和经济价值等5个评价因子及其因子得分模型。     

专利价值的模糊综合评价模型

基于以往对专利评价指标及评价体系的探索,文章利用模糊数学方法构建立了一种专利价值综合评价模型。该模型首先通过层次分析法确定各评价指标的权重值;然后计算出各评价指标的隶属度,最终根据最大隶属度原则确定出被评专利价值的等级。利用该模糊综合评价模型为专利价值的定量评价提供了一种面向实际、科学合理、操作性强的新方法。     

基于因子分析的地震灾害评价指标体系研究

对地震灾害造成的损失和破坏程度的评价和测度是进行地震应急和灾后重建的重要依据,如何快速评价地震灾害的程度成为决策的关键所在.文章利用因子分析的方法,对地震灾情统计的相关指标进行分析,从而构建了以经济损失程度、人员损失程度和地震震级强度为主因子的地震灾情评价的指标体系.     

油田产能建设项目综合后评价指标体系与方法

文章通过因子分析法建立了综合后评价指标体系,基于结构方程模型的原理和方法,构建了油田产能建设项目综合后评价模型,并对评价模型进行了理论分析和实证检验。研究结果表明,该模型方法不仅可以系统、定量的评价各个项目指标之间的直接和间接路径系数关系,而且可以明确评价项目、评价指标之间的因果关系,为提高油田产能建设项目的投资效果指明改进方向,有助于提高未来项目决策和管理的科学水平。     

医院信息化水平综合评价模型的构建

揭示中国医院信息化过程中存在的问题,为国家制定相关政策措施及医院调整自身的信息化建设规划提供依据,采用文献研究、综合评分法和专家咨询法构建了由6个维度、57个指标构成的中国医院信息化水平综合评价模型,在抽样调查的基础上,对该模型的信度和效度进行了考评,结果显示,该模型具有良好的信度与效度,适用于对中国医院信息化建设水平的综合评价.     

如何正确运用因子分析法进行综合评价

将因子分析方法运用于综合评价方法,克服了传统评价方法在处理指标高度相关和权重设定上的缺陷,但所构造的因子得分模型仅适用于对评价对象的静态比较,并不适用于动态比较,本文探讨了运用因子分析法进行综合评价应注意的一些问题。     

基于顾客的品牌价值评价

文章以Keller和Aaker提出基于顾客的品牌价值（CBBE）为基础,构建了CBBE综合评价指标体系的11个指标,通过调查150名消费者和92名业内专家对各指标重要度进行评价,运用SPSS因子分析法获得了5个公因子,从而构建了基于顾客的品牌价值指标体系模型,为进一步基于顾客的品牌价值综合评价建立了基础。     

基于多层因子模型的我国核心通货膨胀估计

本文利用我国CPI分类数据,基于多层因子模型构建了一种新的核心通货膨胀指标.通过与单层因子模型方法的对比研究发现:单层因子模型会高估核心通货膨胀的波动性,原因在于其无法识别仅影响大类价格变化的局部因子,并将局部因子的大部分作用归于具有普遍性影响的全局因子.而多层因子模型不仅能够识别局部因子,并且利用分离局部因子之后的全局因子构造的核心通货膨胀指标具有更小的波动性,且更符合核心通货膨胀的内涵.