基于时空视角下新农合农户满意度研究:以福建省为例

文章基于福建省的入户调研数据,通过引入SCSB模型以及建立基于熵值法的综合评判体系,从参合者角度对新农合农户满意度进行时空分析。实证结果表明,时间层面上,参合者对新农合的价值感知是提升满意度的核心内容,改变参合者对新农合的预期是提升满意度的基础;从地区比较层面来分析,参合者的感知价值与地方政策的实施力度直接关联,而与经济综合发展水平无关。     

政府投资项目代建人选择评价模型研究

基于对国内试点地区政府部门与代建单位的调研,提出由代建人实力与业绩、代建项目组织管理水平、代建管理大纲、代建管理目标及保证措施、代建管理费用5个一级指标、13个二级指标构成的代建人选择评价指标体系,采用Likert 5点法对指标进行综合评分。在此基础上,运用模糊熵的方法,以条件熵度量各项评价指标的相对重要性,采用双基点法确定出代建人的优劣顺序,避免了依赖主观判断进行评分的弊端,提高了政府在代建人选择过程中的客观性和准确性。最后,通过项目实例验证了该模型的有效性。     

基于TOPSIS的大学生思想教育效果评价研究

依据大学生思想教育目标的要求和健康发展的需要,建立大学生思想道德教育效果考评的指标体系。论文首先选取若干指标来衡量大学生思想教育效果,其次在专家打分的基础上,利用信息熵法对指标权重进行修正;最后利用TOPSIS应用程序,确定正理想解和负理想解,找出距正理想解近且远离负理想解的学校,进行大学生思想教育效果的综合考评。     

基于组合赋权TOPSIS模型的项目评标方法研究

项目评标对业主选择最为适宜的承包商从而确保工程顺利完成至关重要,其本质是多目标情景下对多方案进行全面、客观的评定与优选。为改善现行评标模型的可靠性与便利性,将TOPSIS模型引入到项目评标决策中;通过深入分析评标指标赋权的特殊意义,提出了Delphi-AHP法和熵权法相集成的主客观组合赋权法,使权重既反映决策者主观偏好,又凸显方案客观差异;进而,构建了基于组合赋权TOPSIS模型的项目评标方法。通过案例研究,表明该方法的可行与高效,其得到的评标结果具有更好的区分度与决策精度,可以为业主决策提供更为科学、客观的依据。     

创业台法性的模糊综合评价

针对创业合法性评价中客观存在的模糊性和随机性,本文从创业者合法性、公司内部合法性、行为合法性、顾客合法性以及管制合法性五个维度建立创业合法的模糊评价的目标体系,采用主观权重来确定各个评价指标的权重值,量化评价创业合法性。     

模糊概率决策系统的属性约简

基于模糊等价关系及论域上的概率分布建立模糊概率信息系统,并给出了模糊概率信息系统的熵与条件熵.最后基于模糊概率信息系统的条件熵提出模糊概率决策信息系统的属性约简并给出了算法.     

基于Vague交叉熵的Topsis产品方案优选方法

产品的设计方案优选是个复杂的多准则团队协同决策过程。为解决产品设计方案优选中多准则间的关联被忽视的问题,提出一种改进的Topsis方法模型,即通过Vague交叉熵建立起多准则下的单个专家评价结果模型,再应用证据推理理论融合各专家的冲突性的评价结果,得到各方案综合评价值,以判断出优解顺序。最后,以共享底盘开发的方案评价与选择作为实例验证了该方法的可行性与有效性。     

内部审计在企业管理中的职责与作用——基于管理熵、管理耗散理论的视角

从管理熵、管理耗散理论的视角分析了内部审计在企业管理中的职责与作用,指出内部审计减少管理熵,促使企业形成管理耗散结构;并从改革内部审计组织形式,转变内部审计职能,拓展内部审计服务领域,强化内部审计质量控制,加强内部审计法律法规和制度建设等方面探讨了如何加强内部审计建设、发挥内部审计的作用。     

现代产业链韧性评价及提升路径

国际变局加剧产业链发展风险,产业链韧性是建设现代化产业体系和提升产业链安全的重要基础。理解产业链韧性的内涵及影响因素是建立产业链韧性理论分析的基础,构建包括产业链基础能力、产业链抵御能力、产业链链条控制力和产业链创新能力在内的多维评价指标体系,通过熵值法对产业链韧性水平进行测度评价,并与美国、日本、印度等国家进行国际比较。研究发现,支撑中国产业链韧性的主要因素是包括基础设施、劳动力供给在内的产业链基础能力。与发达国家相比,产业链抵御能力和产业链创新能力对产业链韧性提升的贡献相对较低;近年来中国产业链韧性水平总体呈现上升趋势,但是增速放缓。因此,应该加快关键核心技术攻关的产业链创新能力,提升产业链治理能力,积极开展高水平对外开放和推动产业链数字化转型,成为提升中国产业链韧性的主要政策主张。     

基于熵的同业税负测算方法研究

随着经济的不断发展,开展同业税负研究测算的意义也愈显重要.传统行业税负计算方法没有考虑非正常样本对计算结果的影响,所得到的税负平均值往往低于行业税负的正常值.本文首次将C4.5数据挖掘算法引入到行业税负测算过程中,有效避免了传统测算方法中的不足,并结合税收领域知识对该算法进行了改进应用;通过对算法测算结果进行验证表明,利用该算法选出的企业样本代表了真实的行业税负水平,具有很高的可信度.