基于AHP-TOPSIS评判模型的中药企业研发人员胜任力研究

研发人员作为企业中运用知识进行创新活动的群体,具有知识型员工的行为特质,因而导致研发人员的努力程度和贡献大小很难准确地测量.为了解决科学地评价研发人员胜任力的问题.在层次分析法(AHP)和逼近理想解的排序法(TOPSIS)两个理论的基础上,构建了AHP—TOPSIS综合评判指标体系模型,对3类中药企业研发人员胜任力进行综合评判优选.从职业态度、知识—技术、个人魅力、创新能力和团队合作能力5个方面综合考虑影响研发人员胜任力的评判指标,旨在为企业和不同行业全面评价以及甄选研发人才提供一种可行的方法.     

改进的云重心评判法在高技术企业信用评价中的应用

提出一种改进的云重心评判法,并应用于高技术企业信用评价.首先,借鉴TOPSIS法的基本思想,基于理想状态和负理想状态,对综合云重心向量进行归一化,并采用修正的加权偏离度来衡量云重心的变化,从而克服了传统云重心评判法的不足.其次,针对高技术企业信用评价中的不确定性,运用改进的云重心评判法对高技术企业信用状态进行实证测评,结果证明了该方法的合理性和适用性.     

适合中小型制造企业的客户信用评估的研究

本在对中小型制造企业的客户管理调研基础上，建立了适合中小型制造企业的信用评估指标体系，提出了基于AHP、TOPSIS和聚类分析的客户信用评估方法，并在上海某企业进行了实践，取得了较好的效果。     

基于熵权TOPSIS-PSO-ELM的制造企业绿色创新能力评价模型及实证研究

为客观和准确地评价制造企业绿色创新能力,本文构建了制造企业绿色创新能力评价指标体系,提出了基于熵权TOPSIS的粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)集成学习算法的制造企业绿色创新能力评价模型。首先运用熵权法客观确定指标权重,结合TOPSIS测度并综合评价制造企业绿色创新能力,然后将评价值作为先验样本进行极限学习机的训练与测试,训练过程中利用PSO优化极限学习机的网络结构与连接权值,从而对绿色创新能力进行全面的分析和评价。最后以60家制造企业为例进行实证分析,并将熵权TOPSIS-PSO-ELM算法与极限学习机回归拟合算法对比,结果表明:基于熵权TOPSIS-PSO-ELM模型所得评价结果较已有方法更为准确可靠。此外,为进一步提高我国制造企业绿色创新发展能力提出了理论建议。     

供应链融资模式下中小企业信用风险评估研究——基于左右得分的模糊TOPSIS算法

中小企业信用风险评价是供应链融资实现的关键。本文在对已进行的研究总结的基础上,建立了一套比较完整的评价指标体系,然后运用DEA、AHP和基于左右得分的模糊TOPSIS相结合的评价方法对中小企业在供应链融资中的信用风险进行评价。最后,将方法成功应用到具体实例,结果表明将AHP方法和左右得分模糊TOPSIS结合应用到多层次指标评价问题是合理、可行的,能够为供应链融资信用风险评估提供决策依据。     

TOPSIS-GRA法下的企业动态信用评价方法及其应用

针对传统信用评价方法较少考虑到时间的延续性,且只注重信用基础值而忽视其发展趋势的问题,本文提出了一种具有风险抗性信用奖惩特征的TOPSIS-GRA的动态信用评价方法。首先,利用指标信息量诱导密度算子对静态数据进行综合集成,得到静态综合信用评价值,在此基础上构造动态信用评价加权决策矩阵;其次,在对矩阵进行TOPSIS法验算的过程中嵌入企业风险抗性信用奖惩点,进而得到包含奖惩性质的相对贴近度;再以GRA方法得到各受评企业理想的信用发展趋势关联度,结合两者最终得到融合风险抗性奖惩量、信用基础值和信用发展趋势三项特征的稳定科学的企业动态信用评价结果。最后,给出了一个实证分析,验证了该方法的有效性及合理性。     

基于MC-ZF-HD-DS的高端装备制造企业持续创新能力评价研究

为客观和准确地评价高端装备制造企业的持续创新能力,建立了高端装备制造企业持续创新能力评价指标体系,采用MC-ZF-HD-DS对具体的高端装备制造企业持续创新能力进行评价。通过模糊粗糙集法对高频海选评价指标进行筛选,采用极差最大化组合赋权法对已筛选出的指标体系进行赋权,运用灰色定权聚类对评价对象进行聚类,在此基础上,运用证据理论对聚类结果进行合成,形成最终评价结果,最后通过实证分析验证了该方法的可行性和有效性。     

兼顾功能与协调的企业专利质量评价研究——中国上市芯片企业的实证分析

现有研究缺乏一个较为合理完善的针对企业层面的专利质量评价方法,为科学、合理地评价企业专利质量,从专利技术质量、法律质量和经济质量三个维度建立了企业专利质量评价体系。基于主客观组合赋权法,进一步利用客观偏好系数融合两种聚合算子构建了兼顾功能与协调的企业专利质量组合赋权评价模型。并对2010年至2015年中国上市芯片企业专利质量进行实证研究,结果表明:该时期内芯片企业专利质量整体发展情况较为良好,但部分企业评价值存在较大起伏;一些芯片企业存在专利质量指标间“不协调”的问题,可能造成评价结果“虚高”,这在规模较小的企业中更为普遍;发明专利在芯片企业专利质量中具有重要地位。本文的研究可对企业提升专利质量以及政府制定专利政策提供实践借鉴。     

基于数据的银行信贷行业的信用风险研究

目前多数研究利用美国旧金山市KMV公司于1997年建立的模型(KMV模型)计算企业年违约距离来评估具体企业的信用风险,但缺乏信贷行业的信用风险评估方法,也不能给出随时间变化的信用风险.首先提出基于数据的信贷行业随时间动态演化的信用风险评估模型,然后利用2016年18个行业的数据得到了中国信贷行业动态演化的信用风险,该信用风险随时间演化特征可分为波动上升、下降后波动、下降后稳定、稳定四种类型.进一步研究发现金融业、科学研究和技术服务业、信息传输软件和技术服务业这三个行业动态演化的信用风险平均值高且不稳定,住宿和餐饮业的信用风险很高但是比较平稳,其他行业的信用风险较低且较平稳.     

Credit rating prediction using Ant Colony Optimization

The introduction of the Basel II Capital Accord has encouraged financial institutions to build internal rating systems assessing the credit risk of their various credit portfolios. One of the key outputs of an internal rating system is the probability of default (PD), which reflects the likelihood that a counterparty will default on his/her financial obligation. Since the PD modelling problem basically boils down to a discrimination problem (defaulter or not), one may rely on the myriad of classification techniques that have been suggested in the literature. However, since the credit risk models will be subject to supervisory review and evaluation, they must be easy to understand and transparent. Hence, techniques such as neural networks or support vector machines are less suitable due to their black box nature. Building upon previous research, we will use AntMiner+ to build internal rating systems for credit risk. AntMiner+ allows to infer a propositional rule set from a given data set, hereby using the principles from Ant Colony Optimization. Experiments will be conducted using various types of credit data sets (retail, small- and medium-sized enterprises and banks). It will be shown that the extracted rule sets are both powerful in terms of discriminatory power and comprehensibility. Furthermore, a framework will be presented describing how AntMiner+ fits into a global Basel II credit risk management system.     

行业内中小企业信用评估模型及应用

在对中国中小企业特点的分析基础上,建立起三层次的行业内中小企业信用评估指标体系。并将其中的财务状况指标体系单独列出,通过对20家安徽省农资中小企业的调查,以此行业为例,利用主成分分析法筛选变量.简化原指标系统,进一步利用Logistic函数对财务状况指标计算公式进行了修正.然后通过层次分析法对各层指标权重进行计算,建立起行业内中小企业信用评估模型.同时根据商业银行的放贷目的,对模型进行了进一步讨论,在确定银行贷款临界概率的基础上,利用中小企业信用评估模型建立起银行贷款决策模型,并代入2005年度上半年合肥丰乐种业股份有限公司的数据进行了实证分析.     

基于不均衡数据的小企业信用风险评价

小企业信用风险评价既是银行风险管理问题,又事关经济社会稳定。针对小企业贷款实践中,违约样本远少于非违约样本、且违约客户误判对银行影响较大的现实,采用不均衡支持向量机对小企业信用风险评价指标进行赋权,进而构建了能有效区分违约客户、非违约客户的评价模型。根据有无特定评价指标、特定评价指标数值变化对贷款小企业违约状态的影响程度赋权;反映了对违约状态影响越大、评价指标权重越大的赋权思路。将违约样本正确识别率、违约样本的准确率与查全率等因素作为支持向量机赋权模型中客户识别率的度量标准,改变了样本数据不均衡所导致的样本总体精度很高、违约样本精度反而不高的现象。研究结果表明:行业景气指数、资本固定化比率、净利润现金含量、恩格尔系数、营业利润率等评价指标对小企业信用风险的影响较大。     

基于二元语义组合赋权的制造企业绿色创新能力评价模型及实证研究

随着可持续发展战略成为21世纪全球人类面临的共同选择,绿色创新也逐渐成为企业发展的新趋势和学者关注的新领域。从绿色创新投入能力、绿色创新产出能力及绿色创新支撑能力3个方面构建了制造企业绿色创新能力评价指标体系,运用二元语义AHM法、二元语义离差最大法及二元语义熵值法确定指标权重,然后基于最小距离-最大熵原理集成赋权结果得到组合权重,由此构建出制造企业绿色创新能力评价模型。最后以黑龙江省两家装备制造企业为例进行实证分析,结果表明:两企业在绿色创新方面取得较好的效果,且整体评价值对关键指标变动不敏感。此外,提出进一步提高可持续发展能力的具体决策指导,为我国制造企业绿色创新能力评价和未来决策提供理论参考。     

线性无量纲化方法对比及反向指标正向化方法

线性无量纲化方法的对比及反向指标的正向化方法都是综合评价的重要研究内容。从指标差异信息的角度,以TOPSIS、基于街区距离的TOPSIS和线性加权综合法为例,基于理论推导和实证分析对比了常用的线性无量纲化方法,并提出了两种反向指标正向化方法。研究发现,对于线性加权综合法和TOPSIS,不同线性无量纲化方法下同一指标归一化极差的不同是导致排序结果存在差异的关键因素;本文提出的反向指标正向化方法,不仅可以保证正向化前后TOPSIS、基于街区距离的TOPSIS的评价值不变,也可以实现反向指标正向化后线性加权综合法与基于街区距离的TOPSIS在排序目的上的等效性。最后,本文提出了线性无量纲化方法和反向指标正向化方法的应用建议。     

An intelligent-agent-based fuzzy group decision making model for financial multicriteria decision support: The case of credit scoring

Credit risk analysis is an active research area in financial risk management and credit scoring is one of the key analytical techniques in credit risk evaluation. In this study, a novel intelligent-agent-based fuzzy group decision making (GDM) model is proposed as an effective multicriteria decision analysis (MCDA) tool for credit risk evaluation. In this proposed model, some artificial intelligent techniques, which are used as intelligent agents, are first used to analyze and evaluate the risk levels of credit applicants over a set of pre-defined criteria. Then these evaluation results, generated by different intelligent agents, are fuzzified into some fuzzy opinions on credit risk level of applicants. Finally, these fuzzification opinions are aggregated into a group consensus and meantime the fuzzy aggregated consensus is defuzzified into a crisp aggregated value to support final decision for decision-makers of credit-granting institutions. For illustration and verification purposes, a simple numerical example and three real-world credit application approval datasets are presented.     

国企高管人力资本优势度评析方法及应用

鉴于资历、职称、学历等刻度人力资本的“名本”倾向,按照科学人才观,构建包括七类质性要素的国企高管人力资本指标体系;为了识别国企高管的综合优质能力水平及其优劣势,提出人力资本优势度群评析方法,能够定量识别单项指标优劣度及多项指标综合水平。应用本方法对国企高管开展实证研究:国企高管综合优质能力较好,单项优势度强弱比较结果为:心理品德观念与理念能力政治知识。最后,从完善选拔任用机制、差异化管理、培育成长环境、适度把握政治性等提出对策建议。     

基于信息增益的小型工业企业信用评级模型

信用评级就是衡量一笔债务违约的可能性,评价债务违约风险的大小。本文利用信息增益方法建立了信用评级模型,并以小型工业企业贷款数据为对象进行了实证分析。本文的创新与特色:一是按照指标的信息增益越大、越能将违约与非违约企业区分出来的思路,筛选出对违约状态有较大影响的指标。改变了现有研究不以违约鉴别力作为指标遴选标准的不足。二是在相关程度高的一对冗余指标中,删除信息增益小、即违约鉴别能力差的指标,既避免指标间反映信息重复,又避免误删违约鉴别能力强的指标。三是利用信息增益值对指标进行赋权,保证违约鉴别能力越大的指标赋予的权重越大。改变了现有研究赋权不反映指标的违约鉴别能力大小的弊端。实证结果表明:本文遴选的包括资产负债率、行业景气指数、抵质押担保等31个指标对违约状态有显著的鉴别能力,且反映信息不重复。偿债能力是影响小型工业企业信用评级的关键要素。     

逆向物流企业绩效决策与判定——基于主因子TOPSIS和DEA超效率模型的分析

逆向物流企业绩效不但关系到供需双方企业在经济全球化和资源短缺状态下的市场竞争能力,而且也关系到双方企业环境社会责任的管理水平。TOPSIS分析法作为一种离散的多目标决策方法,已经在许多领域取得了成功的应用,本文采用主成分分析和TOPSIS(逼近理想解法)相结合的组合评价法,建立了逆向物流企业绩效评价与决策的主因子TOPSIS模型,在此基础上运用DEA超效率模型,对样本逆向物流企业的经营效率进行分析,并对分析结果进行相对效率判定。研究结果表明,样本逆向物流企业的经营效率总体上较高,但各逆向物流企业存在不同的效率问题,也存在不同的改进方向。     

A Personnel Selection Problem in Healthcare System Using Fuzzy-TOPSIS Approach

The methods of multiple criteria decision-making (MCDM) are increasingly becoming the most desired tools for making daily decisions in various fields of human endeavors. Staff employment in any sector requires a thorough evaluation of the applicant before selection to ensure effective and efficient service delivery. Besides, healthcare is one of the most complicated organizations dealing with human lives. This paper has developed a staff selection model considering a fuzzy environment by using the technique for order preference similar to the ideal solution (TOPSIS) method. For the delivery and promotion of quality healthcare systems, medical staff selection is crucial to the system. Therefore, the study evaluates medical staff by using the expert''s linguistic judgement under the criteria of skill, experience and ability to respond to a problem. The expert''s vagueness in judgments has been represented by using fuzzy triangular numbers. The study determines the closeness coefficient, the measures of separation and the ideal solutions of the TOPSIS method. The most appropriate medical staff are ranked and selected based on the available criteria. The Fuzzy-TOPSIS method is simple and can help other organizations achieve proper ranking, evaluation and selection of qualified candidates, as it takes imprecise information into account.     

考虑专家偏好的创新型企业创新能力评价方法

为解决创新型企业创新能力评价过程中专家偏好差异和指标量纲不一致等问题,文章构建了一个科学的评价指标体系,运用考虑专家偏好的效用函数对创新能力评价指标进行效用估算,并计算灰色关联系数;最后运用TOPSIS方法对创新型企业的创新能力进行综合评价和排序。数值实例证明了该方法的科学性和实用性。