基于物元分析与熵值法的创新团队成员胜任特征评价

创新团队胜任特征是一个具有多层级指标的概念,目前关于胜任特征的评价都只关注综合得分,忽略了胜任特征的多层次性,不能对每个维度层级上被评价人员的胜任特征进行判断,因此无法对团队成员进行优化配置,制约了人力资源管理部门对其成员进行有效选拔、培训和考核.并且,在评价指标权重的确定上容易受到主观性的影响.将物元分析与熵值法结合对创新团队成员的胜任特征进行评价,不仅能从整体对团队成员的胜任特征做出评价,还能对同一等级不同维度的胜任特征进行比较.首先,构建创新团队成员五个胜任特征维度,建立评价成员胜任特征的物元模型;其次,采用熵值法确定了胜任特征维度的权重;最后,通过对装备制造行业某公司7名创新团队成员进行实例分析,验证了评价模型具有较好的实用性.     

非线性评估方法研究

研究了评估中评价指标间的非线性特征对评估的影响,提出了对非线性特征明显的因素进行修正的方法和思路,最后针对院校实验室评估进行应用举例.     

纪检监察办案人员胜任特征影响因素分析——基于新疆地区纪检监察干部基本情况

对胜任特征模型的机制探究和实践应用,是公共管理学和组织行为学研究的重要内容之一.目前,国内外对公务员胜任特征已有较丰富的研究成果,但对纪检监察办案人员这个特殊群体的胜任特征研究鲜有涉及.以新疆自治区纪检监察系统办案人员为例,首先从文献分析入手,通过采用重点访谈、工作分析、行为事件访谈、问卷调查、团体焦点访谈等定量分析和实证研究相结合的方法,深入探究纪检监察办案人员的胜任特征及其影响因子,在此基础上建立胜任特征模型并进行信度和效度检验;通过加入"大五类人格"、组织认同和国际智商测试的内容,从人口学变量、个性特征、组织认同、智力水平四个方面探究纪检监察办案人员的胜任特征各影响因子间的相关关系,从而揭示其胜任特征的内在关联性,增强胜任特征理论的实践意义和可操作性.     

考虑关键交通路段失效情景的中央储备库选址评估

我国中央储备库在应急管理中具有重要保障作用,针对现有中央储备库在应急资源保障过程中暴露出来的问题,研究了基于失效情景下的新增中央储备库选址合理性评估问题。首先进行情景分析,定义关键交通路段失效情景;其次基于失效情景设计了多级覆盖半径下的设施选址评估指标体系;最后,由于应急设施选址评估具有多影响因素特征,涉及输入和输出多个指标的测度,选取处理多输入多输出问题具有优势的评估方法—数据包络法。对新增中央储备库的不同建议选址方案,使用设计的失效情景评估指标体系进行选址合理性评估,验证了上述方法的有效性。     

人力资源约束下的项目群调度问题建模与求解

基于人员胜任力是影响工作绩效的关键因素,将资源受限项目调度问题中的可更新资源通过一系列科学合理的方法或者手段转变为存在胜任力差异的人力资源,由此构建起一个强调胜任力差异的人力资源约束项目调度问题模型,此模型最突出的优势在于选取了能够客观合理评估人员胜任力的指标,提供了严谨科学的关系式,将复杂的多项目总工期与总成本的双目标最小化问题转换为综合指标单目标最大化问题,建立数学优化模型,采用遗传算法求解。通过算例研究证实,相较于传统多模式模型,基于人员胜任力水平差异的模型明显更胜一筹,其优势集中表现为最优工期更短、最优成本更低。考虑了胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时遗传算法在求解方面不仅效率高,并且更容易获得客观准确的结果。     

装备多寿命指标变量现场数据的可靠性分析

在装备使用保障阶段,对于可由多个寿命指标衡量和控制的装备系统,其可靠性评估及维修保障策略制定都具有重要的工程应用价值.通过对飞机寿命指标不同形式的分析,建立了时间特征与使用特征寿命相关时装备系统多寿命指标变量联合可靠性评估模型,并通过实例对比研究,在评估方法的实用性和有效性等方面均有所改进,为装备多寿命指标变量现场可靠性评估提供了一种方法.     

基于灰色关联度和AHP的胜任特征评价研究:以边防军官为例

按照客观性、科学性与发展性原则,构建了边防军官胜任特征的评价指标体系,由3个一级指标与11个二级指标构成.在此基础上,提出了基于灰色关联度和AHP的胜任特征评价方法,并以某边防团对边防军官的胜任特征评价为例进行了实例分析,验证了方法的科学性与合理性.     

基于层次分析法-直觉模糊贝叶斯网络的作战保障能力评估

对作战保障综合能力提出一种新的评估方法,对定性指标构建直觉模糊贝叶斯网络模型,通过贝叶斯推理得到静态作战保障能力;对定量指标用层次分析法确定指标权重,得到动态后勤作战保障能力.采用直觉模糊贝叶斯网络和层次分析相结合的综合评价模型,并引入决策者的偏好因子得到作战保障能力的综合评价值.通过实例分析,验证了该方法的合理性以及有效性.     

基于贝叶斯网络的航材保障人员可靠性建模与评估

为了提高航材保障中保障人员的可靠性,在确定影响因素的基础上,建立了可靠性评估贝叶斯网络模型.以及评价指标体系,并通过算例对保障人员可靠性进行了评估和研究,结果证明了该模型的有效性,从而为降低航材保障工作时的人因故障提供了新的思路和方法.     

关于科研事业单位知识型团队绩效评价的实证分析——基于胜任力模型

我国科研事业单位普遍面临绩效考核困境,不能满足知识经济背景下知识型团队的管理要求。胜任力模型可以有效地对知识型团队成员进行选拔、配置与管理,是团队取得高绩效的关键。本研究采用问卷调查结合行为事件访谈的方法,筛选科研事业单位知识型团队的胜任力特征,并采用主成分分析方法,从7个维度构建了知识型团队胜任力模型。在此基础上,采用层次分析法,对团队业绩、胜任力、行为指标进行两两比较,确认其相对重要性,进一步构建了绩效评价体系。结果发现,在科研事业单位知识型团队中,成员个人能力的提升、团队信息共享和效率以及团队管理者的能力是最重要的团队胜任力特征,而外部支持和人际关系相对次要。胜任力指标在绩效评价体系中占有重要的地位。而团队行为对团队绩效的影响也不可忽视。     

外资评级机构进入中国能否发挥“鲶鱼效应”?

近年来,中国信用评级行业逐步对外开放。我国监管部门相继批准标普、惠誉等具有国际影响力的外资评级机构进入我国市场。在此背景下,本文采用博弈模型分析了外资评级机构进入中国市场对本土评级机构评级质量的影响。研究发现,高声誉外资评级机构进入中国市场能够起到激励本土评级机构公正评级并促进评级行业形成良性循环的作用。本文研究结论为我国信用评级行业对外开放以及引入更多具有国际影响力的外资评级机构提供了理论支撑。     

付费模式与评级制度对信用评级机构竞争的影响研究

基于信用评级行业的关键作用与改革争议,本文根据信用评级行业的双边市场特征,建立由信用评级机构、债券发行方、债券投资者组成的平台竞争模型,设定了发行方付费且单评级、投资者付费且单评级、发行方付费且双评级的三种信用评级制度,对信用评级机构的竞争行为与社会福利进行对比分析。研究发现:目前主流的发行方付费且单评级制度下,信用评级机构的评级费用和利润水平均为最高,社会总福利水平则居中。在单评级制度下推广投资者付费模式,可以在信用评级机构受冲击最小的情况下,适当提高社会总福利水平,不失为当前我国信用评级制度改革的最佳选择。单评级制度下,信用评级机构可以通过增加差异化程度来提高评级费用和利润水平,但在双评级制度下则面临全新竞争决策的挑战。     

基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证

本文通过银行的资产质量方面、资本充足率方面、管控效能层面、盈利状态层面、流动性层面与社会敏感度层面等构建商业银行信用风险评价体系。根据平滑扩充原理模拟生成大样本数据,对评级得分进行扩充,进而根据扩充后的大样本数据划分银行的信用风险等级。解决了由于样本少、无法对信用等级合理划分的难题。通过实证分析可以了解到,本文得出的银行评级信息和标准普尔提供的评价结论存在共同的序关系状态。因此,可根据本模型对大多数未经过国际权威机构评级的银行进行风险评级。     

基于在线评价且考虑消费者类型的酒店排序方法

针对在线评价的发布时间、获得的“有用”的投票数以及是否被贴上“砖家”点评标签对在线评价信息可信度和消费者购买决策具有重要影响,提出一种基于在线评价信息且考虑评价信息可信度及消费者类型的酒店排序方法。首先,将不同类型消费者群体给出的在线评价信息转换成考虑在线评价信息可信度的区间中智数;其次,依据区间中智数距离测度公式确定针对目标群体的各消费者群体权重,进而依据INLNPA集成算子集结各消费者群体评价信息确定针对目标群体的酒店-属性决策矩阵;再次,依据区间中智集熵测度方法确定各属性权重,在此基础上,基于VIKOR方法得到针对目标群体的酒店排序结果;最后,通过一个实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

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。     

Target training with soft computing tools

The personal capabilities and intentions of employees indicate their performance within their organization. It is important for the organization to capture this kind of tacit knowledge since the workforce are the true experts in perceiving the organization's current reality and evaluating which assets require development – including themselves as knowledge assets. The collective inner voice of the workforce helps the organization's management to steer the company and its assets in a sustainable direction.This article presents how the collective inner voice of the workforce can be captured and how it can be used for the benefit of the organization and its employees. The objective is to support individuals’ personal aspirations, as well as to save the money, time and resources that an organization spends on personnel training.The focus of this article is on demonstrating a possible soft-computing method used for competency simulation. The process starts with a linguistic self-evaluation conducted by employees, where individuals’ own perception of current and target competence levels is captured. The self-evaluation is conducted with the help of fuzzy logic. Clusters are formed from the result dataset using an unsupervised neural network clustering method: self-organizing maps. A demonstrator tool is then used to perform a “what-if” type of analysis/simulation on the clusters in the results. With the demonstrator tool, employees can roughly test the impact of alternative training scenarios for themselves. For individuals this may open up new directions for self-development, and for organizations this may allow the efficient use of training resources. We tested the approach with a dataset from a real human resource development project among nuclear power plant operators.The case study reveals the potential of soft-computing based collective competency simulation as one part of personnel development projects in the future. Yet the techniques and the demonstrator tool used in this experiment are far from being products that employees could easily use as part of their training project. Possible benefits of the proposed approach are demonstrated in this article.     

Utility indifference valuation of corporate bond with rating migration risk

A pricing model for a corporate bond with rating migration risk is established in this article. With the technology of utility-indifference valuation under the Markov-modulated framework, we analyze the price of a multi-rating bond and obtain closed formulae in a three-rating case. Based on the pricing formulae, the impacts of the parameters on the indifference price are analyzed and some reasonable financial explanations are provided as well.     

基于连续用电量和缴费时间差的客户信用动态评价模型

加大供电量和提高电费回收效率是供电商增加收益的主要途径,并且用电客户的缴费时间差直接影响着电费回收效率。在用电客户信息较少的情况下,仅仅依赖用电客户的用电量信息和缴费时间差信息,采用扩展的“S型”函数对用电量信息和缴费时间差信息进行整合建模,构建了一个能够度量客户持续用电能力和缴纳电费积极性的客户信用动态评价模型。应用构建的模型对赤峰市宁城县实际用电客户进行信用评价,评价结果与领域专家评价结果具有较高的一致性。     

Random effects model for credit rating transitions

This paper proposes a random effects multinomial regression model to estimate transition probabilities of credit ratings. Unlike the previous studies on the rating transition, we applied a random effects model, which accommodates not only the environmental characteristics of the exposures of a rating but also the uncertainty not explained by such factors. The rating category specific factors such as retained earning and market equity are included in our proposed model. The random effects model provides less diagonally dominant matrix, where the transition probabilities are over-dispersed from the diagonal elements. Our study is expected to incorporate potential chances of rating transitions due to extra random variations.     

Operational time and a fundamental problem of insurance in a data-rich environment

A problem of current concern in the assessment of claims experience in non-life insurance is addressed. The problem relates to the interface of two well-defined areas of actuarial activity, namely reserving and rating. A model is proposed that permits the analysis of claim settlement experience in such a way as to allow for variations in settlement rate, proportions of nil claims and variations from year to year in a risk-factorial background. From this, the reserving approach may be developed coherently into the area of risk costing for rating purposes.