创新生态系统如何驱动企业微创新——一个组态视角的fsQCA分析

近年来,微创新是创新研究领域的热点,如何驱动企业微创新是相关研究亟需回答的问题。整合创新生态系统3个层面六大要素,运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法,以18个微创新案例为样本,探讨创新生态系统驱动企业微创新的复杂因果机制。结果发现：第一,单个创新生态系统要素并不构成企业高微创新的必要条件。第二,存在3条高微创新驱动路径,即机会识别主导下的用户驱动型、机会识别主导下的环境与用户参与驱动型,以及机会识别主导下的环境、组织学习与领先用户驱动型。此外,非高微创新驱动路径仅有一条,且与高微创新驱动路径存在非对称关系。第三,机会识别能力作为核心条件出现在高微创新的3个组态及非高微创新一个组态中,说明机会识别能力对企业微创新具有重要作用。     

Fuzzy Rasch model in TOPSIS: A new approach for generating fuzzy numbers to assess the competitiveness of the tourism industries in Asian countries

This study proposes a novel approach, the Fuzzy Rasch model, which combines Item Response Theory (IRT) and fuzzy set theory. This paper applies the Fuzzy Rasch model in Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to analyse the Tourism Destination Competitiveness (TDC) of nine Asian countries: China, Hong Kong, Japan, Korea, Malaysia, Singapore, Taiwan, Thailand and the Philippines. The study was conducted in 2009 using 6 criteria and 15 indices. The results demonstrate the feasibility of applying the Fuzzy Rasch model in TOPSIS to analyse TDC in Asian countries. In addition, the proposed model also provides an effective means of applying the MCDM method to study TDC. Furthermore, in 2009, the Asian countries were ranked from most to least competitive as follows: China, Japan, Hong Kong, Malaysia, Thailand, Singapore, Taiwan, Korea and the Philippines.     

房地产投资项目融资风险的灰色模糊评判研究

房地产投资项目的融资风险问题具有灰色性(信息不完全)和模糊(概念不明确)性。考虑到灰色性和模糊性的影响,采用适用性更广的灰色模糊多级综合评判理论,对房地产投资项目融资风险的多级指标体系进行综合评判,可以有效地、全面地和系统地评价房地产投资项目融资风险的大小,为项目融资项目决策提供准确依据。     

TS模糊模型在个股股价预测中的应用研究

个股价格短期内的变化量一般可通过股票技术指标间接反映出来,且这些指标间有着一定的相关性;另外,股票价格模型具有Takagi-Sugeno(TS)模糊模型所研究问题的非线性、时变性特点,基于此,本研究将TS模糊模型与分析出的股票常用技术指标相结合进行股价预测。结果显示预测出的价格与股票实际价格近似一致,精度高,因此研究具有一定的实用价值。     

模糊综合评价技术在核心竞争力评价中的应用

企业核心竞争力是一个综合性与模糊性较强的范畴,如何使其定量化,已成为学术研究的一个热点和难点。本文将根据模糊数学中的模糊综合评价技术原理,通过实例对企业核心竞争力进行定量研究和评价,从而为推进核心竞争力的研究和企业提高核心竞争力提供可行思路。     

模糊积分模型在公共组织绩效评价中的应用研究

加强对公共组织绩效评价方法的研究,可以有效反映公共组织管理的效率,为上层组织提供决策依据.本文首先指出了模糊积分模型能消除指标间相关影响的客观性的优点,阐明模型在解决公共组织绩效评价问题上的可行性和优势,随后构建了公共组织绩效综合评价的理论模型,创新地引入了对模糊数的调整来确定各指标的权重,提高了权重的准确性.最后通过实证研究,验证该方法的适用性和局限性,为公共组织绩效评估的实际操作提出了若干建议.     

基于DFNN的金融股指预测及金融非线性系统辨识研究

针对证券市场内部结构的复杂性、外部因素的多变性,本文采用动态模糊神经网络（DFNN）进行金融股指预测。DFNN能够实现在线学习,并且参数估计与结构辨识同时进行;同时采用误差下降率（ERR）修剪技术,保证网络拓扑结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,确保了DFNN的泛化能力。本文以上证指数为例．通过与同样以高斯函数作为传递函数的RBF算法预测结果的比较和分析．表明DFNN预测上证指数的偏差较小,预测的方向准确性较高。通过DFNN模型提取的模糊规则对金融系统运行模式进行分析．为研究金融非线性系统辨识提供了启发性思路。     

深圳旅游目的地营销系统（DMS）绩效评价及对策研究

作为信息时代的产物,旅游目的地营销系统（DM S）已经成为目的地营销的主要手段,其营销绩效直接影响着目的地的整体营销效果,因此,对其进行科学、准确的评价具有重要的现实意义。目前国内外相关研究极少,亟待开创性的探索。尝试建立了适合我国DM S发展现状的绩效评价指标体系,并运用综合评价和模糊数学的相关理论构建了多层次模糊综合评价模型,在此基础上,对深圳旅游目的地营销系统营销绩效进行了定量评价。研究结果表明,影响深圳DM S营销绩效的最直接因素是目的地旅游形象的美誉度,而最敏感因素是目的地旅游收入增长率和接待人次增长率。最后,以评价结果为依据,对深圳DM S的运营给出了系列针对性建议。     

多重目标决策在企业管理中的应用

本文通过对多重目标综合决策的方法改进,对几家企业的经营管理进行评估.结果表明,这种方法能使评判结果更客观地、合理地、正确地反映事实的本来面目.