基于熵权TOPSIS和灰色预测模型的人工智能企业运营绩效评价

企业营运绩效评价作为衡量其可持续发展潜力与市场竞争力的关键要素,对于提升运营效能与管理水平具有不可估量的价值。本文聚焦于人工智能公司,通过精心挑选的六大核心财务指标——偿债能力(短期流动比率、总资产负债率)、总资产周转率、获利能力(净资产收益率、总资产收益率)及其他关键指标对人工智能上市公司进行营运绩效评价。构建了一套综合营运绩效评价体系。为确保评价结果的客观性与准确性,本文创新性地融合了熵权TOPSIS法与灰色预测GM(1,1)模型。首先,利用熵权法科学确定各财务指标的权重。熵权法作为一种客观赋权方法,有效规避了主观判断带来的偏差,确保了权重分配的公正性与合理性,为后续的绩效评价奠定了坚实基础。随后,引入TOPSIS法进行深入的营运绩效评价分析,在评价分析时利用GM(1,1)模型对指标未来值进行预测评估,这样做的好处是可以对企业将来运行状态进行分析和预测。该方法通过计算各评价对象与理想解和负理想解的相对接近程度,全面评估人工智能公司的营运绩效水平,为管理者提供了直观、量化的比较依据。通过预测分析,企业能够提前识别潜在风险与机遇,从而采取更加积极主动的管理措施。