基于模糊综合评价法的社会企业合作伙伴选择研究

社会企业是一种受社会创业活动热潮推动产生的创新组织形式,其行为逐渐成为整个社会创新的助推力。基于组织间协同性、社会影响力、持续发展能力及组织外部环境等4因素构建社会企业非营利组织类合作伙伴选择评价指标体系,结合Theil不均衡指数和模糊综合评价法建立社会企业合作伙伴选择评价模型,通过实例应用既验证了社会企业非营利组织类合作伙伴选择评价指标体系的科学性和合理性,也检验了合作伙伴评价模型的有效性与可操作性。     

发包企业合作伙伴选择评价指标体系研究——基于企业信用评价指标体系的改造

本文通过分析发包企业所注重的合作伙伴的特质,以企业信用评价指标体系为蓝本,寻找接包企业受青睐的关键因素,选取、转化企业信用评价指标体系中的相关指标,并添加必要的新指标,构建了发包企业合作伙伴选择评价指标体系。     

基于AHP的虚拟企业合作伙伴评价与选择

<正>21世纪是以高速发达的信息技术为核心的网络经济时代。网络经济时代企业市场环境竞争越来越激烈,市场机遇稍纵即逝,企业越来越感到单靠自身的力量难于适应这种环境的变     

新能源汽车上市公司综合绩效评价研究——基于模糊神经网络的实证模型

构建财务指标与体现新能源汽车行业特点的特色指标相结合的综合评价指标体系,并基于建立的模糊综合评价系统对2016年新能源汽车概念板块的107家上市公司进行综合绩效的评价,鉴于该方法计算工作量大且不易于一般使用者掌握,进而提出建立仿真模糊综合评价系统的模糊神经网络模型,结果表明所建立网络具有非常好的仿真能力。并借助该网络进行了影响新能源汽车上市公司综合绩效的要素分析。最后根据分析评价结果提出了相关建议。     

基于BP神经网络模型的中小企业信用评价体系研究

针对中小企业信用评价机制存在的突出问题,本文通过引入因子分析方法,从企业偿债能力和偿债意愿两个方面着手,构建了具有双输出值的BP神经网络综合评价模型。选取185户中小企业样本进行综合评价和验证,得到了较为客观的评价指标权重,模型对训练集样本的预测精度达84.62%,对测试集样本预测精度达78.18%,基本满足了对中小企业信用评价的精度要求。最后,总结梳理得出BP神经网络评价模型在客观、准确衡量中小企业信用水平方面存在的优势,以期为完善中小企业信用评价体系,缓解企业融资难、融资贵等问题提供参考。     

基于动态模糊评价的审计风险综合评价模型及其应用

审计风险量化评估是风险导向审计模式的关键技术,其难点在于审计风险要素评估是个复杂系统,存在大量模糊现象和概念。本文深入分析了风险导向审计内涵和审计风险特征,引入模糊综合评价法,尝试建立了审计风险综合评判层级体系。在此基础上,构建了审计风险定量模糊综合动态评估模型,并探讨其对预期审计风险、重大错报风险和检查风险评估的应用,以期为完善审计技术程序提供借鉴。     

电费缴纳合作伙伴选择评价指标体系与权重确定

一、现代管理理念的巨变市场环境的改变,信息技术的发展,全球经济一体化,使得现代企业管理面临着巨大变化,主要体现在以下几点:(1)从产品管理向顾客管理转变。在买方市场上,顾客是核心,顾客是主要的市场驱动力,是企业谋求竞争优势所必须争夺的重要资源。(2)从利润管理向赢利性管理转变。国外实务界现在强调的是建立在"双     

基于模糊综合评价方法的第三方物流企业评价研究

对于个人和企业来说,选择一家合适的第三方物流公司是十分必要的。由于现有的第三方物流供应商选择方法存在许多不足之处,所以研究第三方物流供应商的选择方法对于协调企业和第三方物流供应商之间的关系具有十分重要的理论和现实意义。本文将针对如何选用第三方物流供应商的问题展开深入研究,运用了模糊综合评价方法对进行了分析,通过评价指标体系的建立和选择模型的构造来为企业评价选择恰当的第三方物流供应商。     

模糊聚类分析在供应商选择评价的应用

供应商是每个生产性企业的基础,也是企业核心管理的重点.回顾和评析了国内汽车零部件供应商评价的研究情况,发现国内大多数专家学者仅对企业供应商总体绩效评价进行打分评估,用加权平均的结果来辅助供应商的选择.但是对于供应商的决策问题,这种方法很难做到很好的辅助决策分析.本文引入模糊聚类方法,确定了以产品合格率、准时交货率、订货满足率、产品性价比、总资产收益率、总资产周转率、资产负债率、库存周转率、成本费用利润率、基本运输费用率、技术人员比例、研发资金投入比率、顾客满意率作为汽车零部件供应商绩效的评价指标体系,通过针对于一般评价问题运用的模糊综合评价方法,来仔细、深入的研究发现,模糊聚类分析的方法,更适合于企业供应商选择一类的问题.参考有关的汽车零部件供应商评价指标,建立了新的评价指标体系,然后遵循基于模糊聚类算法,按照系统的编程思想来构建模型的仿真系统.     

基于模糊评价的金融机构反洗钱评价方法

《中华人民共和国反洗钱法》出台后中国人民银行需要进行反洗钱监管的机构数量大幅度增加,如何利用有限的资源有效而全面的开展反洗钱工作成为我国需要积极面对的一个问题。本文提出使用模糊评价方法对金融机构进行反洗钱评价试图缓解或解决上述问题,根据金融机构在反洗钱工作方面的历史表现对其进行评价,帮助人民银行把有限的人力和物力投入到反洗钱洗钱工作较薄弱的机构,以提高工作效率。     

基于BP神经网络的股价趋势分析

对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱.对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度.最后还对波动期股价预测的难易.股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论.基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论.     

基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例

在变量选择的基础上,构建基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的预测模型,并对我国城乡居民的消费支出进行预测,结果显示：基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的组合预测精度要明显高于 BP 神经网络、Lasso方法的预测精度;在2014~2020年,我国农村居民消费增长率有所提升,城镇居民消费增长率减缓,城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势,但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。     

Ex ante governance decisions in inter-organizational relationships: A case study in the airline industry

This paper discusses the theory behind ex ante governance decisions in inter-organizational relationships and uses an explanatory case study involving an inter-firm relationship between two European airlines to empirically assess the theoretical propositions. The case study complements existing literature by providing a comprehensive explanation of opportunism-based ex ante governance decisions. It deconstructs opportunism, links such behavior to unique governance responses and discusses the ex post effects of ex ante governance decisions in light of the necessary development of trust and relational governance mechanisms. In this context, it also takes account of differences in bargaining power between the two partners and examines the “control strategy” employed by the dominant partner. The paper offers further insights into the influence of bargaining power on governance decisions by illustrating how cooperating partners can address ex ante power differences. An interesting finding from this case study is the fact that the more powerful of the two partners deliberately relinquished the advantages associated with its ex ante privileged position. It accepted a governance structure that virtually equalized positions to motivate its weaker partner to participate and stimulate the development of trust.     

Martingales and Portfolio Decisions: A User’s Guide

This article gives an overview and introduction to the Martingale approach to multi-period (dynamic) portfolio decisions. While Martingale pricing techniques have long been used with considerable success in the pricing of derivatives and financial assets in general, their potential to improve the practice of dynamic portfolio decisions is not sufficiently recognized yet. This article shows that the approach is, in principle, not difficult to implement for readers equipped with standard option replication techniques if markets are sufficiently “complete” in order to provide investors with the relevant information about the pricing of financial risks. The article provides a practical guide to implement the basic features of the approach in a binomial framework.     

基于智能信息处理的供应链绩效评价方法

从软计算的角度出发,比较分析相关供应链绩效评价模型,结果显示不同处理方法的联合将在供应链绩效评价中保持较高的准确度。结合某供应链绩效案例,进行基于智能信息处理的供应链绩效评价方法仿真,结果表明,通过粗糙集约简和模糊综合评估的融合,可显著缩小数据处理规模,降低评估模型的计算复杂度,同时克服模糊评估过度依赖专家知识的缺点。通过粗糙集约简和BP神经网络的融合,可降低BP网络的设计复杂度,克服神经网络训练时间长、知识解释性较差的缺点。     

基于多层次模糊综合评价的中小企业信用风险评估

引入多层次模糊评价方法,设计包括行业状况、上下游状况、产品状况、管理水平、财务状况和资信状况的指标体系,构建多层次模糊综合评价的中小企业信用风险评估模型。算例分析表明该方法综合了定性因素和定量因素,能有效地评价中小企业的信用风险。     

Pronóstico de los índices accionarios DAX y S&P 500 con redes neuronales diferenciales

This paper uses a differential neural network (DNN) to describe the behavior of daily closing values of German DAX and USA S&P 500 stock indices between July 3, 2000 and January 13, 2012. Then, by the use of DNN a four-week forecast is performed of the daily closing values of these indices, from January 16 to February 10, 2012. The results obtained confirm that the differential neural networks can become one of the most powerful and accurate tools to predict future values of financial assets.