基于熵权TOPSIS的企业自主创新项目投资方案评价

针对企业自主创新项目的特点,从人、财、物、时间和环境五个角度构建了企业自主创新项目方案投资评价指标体系。基于熵权TOPSIS方法建立了企业自主创新项目投资方案综合评价模型,并通过对某自主创新项目投资的八种不同方案的实证分析,结果验证了该方法切实可行,可以为企业自主创新项目投资方案的评价提供一种较好的分析工具。

基于区间超效率DEA的企业自主创新项目方案评价

当投入和产出数据为区间数时,传统的超效率DEA模型转化为区间超效率DEA模型。首先建立了求解每个决策单元的最高效率值和最低效率值的确定型超效率DEA模型,从而求得每个决策单元的区间效率值。然后按区间效率值将所有决策单元分为三类,即区间DEA有效、区间DEA部分有效和区间DEA无效,并以简单平均区间效率对各决策单元进行充分排序。最后,将区间超效率DEA模型应用于某自主创新项目8个投资方案评价中,结果较传统的超效率DEA模型更具柔性、更为合理。

基于超效率DEA的企业自主创新项目投资方案决策

本文依据企业自主创新项目具有多投入、多产出的特点,构建了以参与人数、总投资和能耗为投入指标、年产量为产出指标的企业自主创新项目投资方案评价指标体系;基于超效率DEA方法建立了企业自主创新项目投资方案评价模型,并通过某自主创新项目8种投资方案进行了实例研究,结果验证了该方法不仅能够判断出最终最优方案,而且能够提出进一步的目标改进措施。与传统DEA方法相比,基于超效率DEA的企业自主创新项目投资方案评价模型更具应用优势。

企业自主创新项目风险评价模型与实证研究

针对企业自主创新项目风险评价中的高维、非线性问题,提出了一种基于主成分分析和遗传神经网络的企业自主创新项目风险评价方法。该方法利用主成分分析对企业自主创新项目风险评价体系进行特征提取,利用遗传算法直接训练神经网络的权重形成遗传神经网络,特征提取后的综合主成分指标进入遗传神经网络的智能评价系统。实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准BP神经网络方法相比,该方法具有明显的优势。

基于生态位构建的企业自主创新项目投资方案评价

本文提出了基于生态位构建的企业自主创新项目投资方案综合评价模型。该模型用组合熵权系数法确定指标权重,用企业自主创新项目投资方案生态位的适合程度测定其进化惯量,用现实生态位对其最佳生态位的偏离程度测定其进化动量,通过线性集成进化惯量和进化动量获得综合评价值。结合企业自主创新项目的特点,从人、财、物、时间、环境和预期效益6个方面构建了企业自主创新项目投资方案评价指标体系,并将该模型应用于某企业自主创新项目8种不同投资方案进行实证分析。结果验证了该方法切实可行,可以为企业自主创新项目投资方案评价与选择提供理论依据。