基于粗糙集的财务预警指标体系权重研究——以汽车制造业为例

企业在经营过程中时刻潜藏着财务风险,财务预警则显得至关重要,同时汽车制造业在国民经济产值中占有重要地位,本文以汽车制造业为例,基于粗糙集理论,将财务指标和非财务指标构成的预警指标体系进行约简,从而获得核心指标及其权重,便于对公司进行综合评价.研究结果表明,该行业非财务指标权重高达10％以上,因此,投资者和经营者需要综合考虑财务和非财务指标,从而全面分析企业经营现状.     

连续值属性约简算法改进

目前存在的基于粗糙集理论的属性约简算法多数只适用于离散型数据。而在现实工作中,不仅有符号、类别等离散型数据,更有大量的连续型或实型数据,甚至二者的混合。传统的离散化过程并不能保存属性在数值上的差异,造成了一定程度的信息损失。本文提出一种将模糊聚类和粗糙集相结合的属性约简算法,从而避免了实型数据的离散化。     

基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测研究

为了解决传统电子商务知识获取瓶颈问题,本文提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,将其应用于电子商务消费行为预测条件属性集约简中,并对产生的规则进行提取和约简,得到了一种新的基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测方法。算例表明该方法预测效果良好。     

利用粗糙集-模糊熵理论指引供应链物流管理

通过对制造企业供应链物流能力的分析,建立了关于制造企业中生产物流能力、供应物流能力、组织管理能力和销售物流能力四个方面的评价体系。利用粗糙集理论的属性重要性确定子层面指标的权系数,并根据模糊理论中的隶属度函数确定指标隶属等级的矩阵,针对该矩阵,结合熵理论确定供应链物流能力四层面的综合权系数,并以此作为评价标准,实现指标的量化。最后运用建立的指标体系和改进的评价方法对制造业的供应链物流能力进行研究,证实了该方法的有效性。     

基于粗糙集和灰局势决策的水务上市公司经营绩效评价分析

水务行业作为我国国民经济的基础产业,对保障生活、生产的正常进行有至关重要的影响。文章建立了基于粗糙集和灰局势决策的公司经营绩效评价模型,并对我国10家水务上市公司的经营绩效进行了评价,得到最终的排序结果以辅助投资者的证券投资决策。     

上市公司股权制衡与并购绩效——基于夏普利(Shapley)指数与粗糙集的实证研究

本文利用1998～2009年中国上市公司的数据,以夏普利(Shapley)指数构建公司股权制衡指标,运用粗糙集理论分析了中国上市公司中股权制衡与并购绩效的关系。并购绩效是并购决策的最终体现,公司的并购决策会因为大股东之间的相互制衡而发生变化,进而影响并购后的公司绩效。因此,在评估上市公司的并购绩效时,应该对公司的股权制衡情况给予重点关注。在分析股权制衡与并购绩效的关系时,综合应用粗糙集法与回归分析法,能够得到一个更加稳健和全面的结论,即股权制衡是影响并购绩效的重要正面因素。     

直觉模糊粗糙推理的规则库输出研究

针对逻辑规则库的输出问题,研究了直觉模糊粗糙逻辑推理规则库的理想输出和实际输出之间的关系。引入了直觉模糊集、Vague集、模糊粗糙集等定义,针对规则的互作用性定义,揭示了系统设计的理想输出与实际输出的关系,并给予了证明。实践证明,运用直觉模糊粗糙集理论对规则库的输出进行研究,将有助于检验规则库的合理性和有效性。     

基于粗糙集理论的航材故障影响因素分析

对航材故障进行分析及数据挖掘,找出造成航材故障的因素。通过运用粗糙集理论对采集到的数据进行属性分析,对不必要的数据进行属性约简,从中得到影响航材故障发生的关键因素。