考虑人因-环境因素的山区公路警觉水平量化模型

为描述山区公路驾驶者的警觉状态及水平,综合考虑人因-环境因素,提出了一种山区公路警觉水平量化方法。通过分析驾驶者的眼动及行为数据来确定初始观测指标,基于核主成分分析法对多源数据进行降维,对降维后的主成分使用K-means聚类方法划分高低警觉水平;以低警觉水平样本概率为目标变量,通过筛选人因-环境因素得到了警觉水平量化因子;基于评分卡方法建立了山区公路警觉水平量化模型,并对模型进行了实例验证。研究结果表明:基于人因-环境因素的山区公路警觉水平量化模型的AUC值为0.907,KS值为71.86%,模型效果较好,能为山区公路驾驶者警觉水平动态评价及安全配套设施建设提供参考依据。

基于XGBoost机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比

分别基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型构建了信用评分卡,比较了两种模型在个人信用评分上的表现,指出XGBoost机器学习模型在“AUC、KS、F1和Accuracy值”上表现更加优秀.首先,从数据的包容性、可解释性以及模型的准确性方面对两个模型进行了对比;其次,使用住房贷款违约风险预测的竞赛数据,分别构建了基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的信用评分卡,并使用了AUC、KS、F1和Accuracy来评估这两个模型的分类效果和预测准确程度;最后,通过对比两个模型的评估结果,分析了XGBoost机器学习模型相较于逻辑回归模型更加优秀的原因.结论指出:XGBoost机器学习模型在测试集上的AUC、KS、F1和Accuracy值比逻辑回归模型分别提升了19.9%、17.5%、15.4%和11.9%,其原因在于XGBoost机器学习模型纳入了更多的维度信息、更加科学的缺失值处理方式以及考虑了正则化项的算法原理.

通信网络运维多维评估模型设计及应用

通信网络运行维护工作是电信运营商的一项基础性重要工作。当前,世界各运营商网络运维工作公开披露的信息相对较少,缺乏评估各运营商电信网络运维水平的有效模型。以平衡积分卡方法为基础,结合长期通信网络运维体系研究及工作实践,创新性地提出了通信网络运维多维评估模型,并应用该模型对国际大型电信运营商、创新型电信运营商、高增长型电信运营商3种不同类型的运营商进行对比分析,以期对国内运营商网络运维工作发展提供有效的评估和指引。

基于BSC-SCOR的生鲜供应链绩效评价

新冠肺炎疫情等突发公共卫生事件导致生鲜农产品供应链反复中断,影响了正常生产生活。因此,对企业供应链运作情况进行合理地评价显得十分重要。而绩效评价是对供应链实际效益与预期目标接近度进行衡量的有效方法之一。因此,基于BSC(平衡记分卡)模型从4个维度选取影响指标,并结合SCOR(供应链运作参考)模型进行生鲜供应链绩效评价分析,通过有效的评价指标反映生鲜产品企业绩效的综合水平。针对生鲜供应链的特殊性提出改进措施,帮助生鲜企业实现更好发展。

平衡计分卡修正及其评价指标体系的构建

平衡计分卡是一种较好的企业战略性业绩评价方法,但结合波特的五种竞争作用力模型,平衡计分卡忽视了供应商、替代品、潜在竞争者和现有竞争者等对企业竞争力的影响;同时考虑到在"新经济"形势下创新的特殊作用,创新理应单独作为战略性业绩评价的系统。因而需要对平衡计分卡进行改进,即从财务、顾客、内部业务流程、学习与增长、创新和竞争者六个维度(本文称为六维评价法)对企业业绩进行评价,此外,评价指标体系的构建也增强了平衡计分卡的适用性。

基于SEM的煤炭企业绩效评价研究

基于拓展型平衡计分卡(BSC),从财务、客户、安全与环境、内部流程、学习与成长5个维度构建了煤炭企业绩效评价指标体系,考虑到指标之间的复杂关系,提出了煤炭企业绩效评价结构方程模型,并进行了实证分析。通过问卷调查的方式收集数据,运用SPSS21.0软件对收集的数据进行信度和效度分析,运用AMOS24.0软件对构建的结构方程模型进行验证和模拟,探讨指标之间的路径情况,进而确定各个评价指标的相对权重,得出评价煤炭企业绩效水平的方法,可为煤炭企业进行绩效评价提供参考和指导意见。

锅检机构绩效测评指标体系构建及优化

为提高锅炉压力容器安全检验机构(BPVSI)的绩效,基于平衡计分卡(BSC)理论,通过文献查阅法和专家调查法,建立锅检机构BSC战略使命目标分解驱动模型。初步构建锅检机构绩效测评指标体系。采用内容效度检验法,筛选得到28个指标。引入结构方程模型(SEM)理论,建立锅检机构绩效结构方程模型,对指标体系的结构进行优化。最终确定26个测评指标及其权重。结果表明:锅检机构BSC绩效测评体系和SEM模型优化得出的影响因素重要度由高到低依次为服务对象、内部流程、学习与成长、财务。锅检机构的安全发展应以服务对象为核心,同时注重BSC 4个维度的平衡。

基于BSC&AHP的高校院系本科教学工作绩效评估模型的构建与应用

高等学校各院系办学绩效水平直接关系到高校人才培养的质量,本文针对目前高等院校对下属各院系本科教学考核评估指标权重确定方法中存在的问题,将平衡记分卡(BSC)和层次分析法(AHP)引入到本科教学工作绩效评估中,设计了一种用来确定高校对本科教学目标管理量化考核评估指标权重的决策方法既是一种理论创新,也是一种方法创新。解决了以往凭经验确定指标权重导致评估失衡的问题。

基于平衡计分卡的高校图书馆绩效评价

针对中国目前高校图书馆的传统人事管理造成的弊端:考核定位不明确、考核标准不科学、考核方式的重心过于倾向于定量考核。这些现象阻碍图书馆的发展。通过探索行之有效的绩效考评方法,建立动态平衡计分卡这一科学的现代化管理,提出了建立动态平衡计分卡的模型,以及对平衡计分卡的设计,对图书馆绩效管理进行规范化的管理。

基于BSC的软件服务外包供应链绩效评价研究

软件服务外包作为服务业的重要产业在企业价值链中的作用日益增大,然而软件服务外包企业的供应链思想尚未成熟,企业对供应链管理和绩效评价缺乏理论指导。从软件服务外包供应链结构出发,对软件服务外包企业利益相关者进行分析,获取软件服务外包供应链战略目标,继而利用战略地图模型与平衡计分卡方法分解得到ITOSSC战略特点,并依据软件服务外包企业绩效管理特点构建了基于ITOSSC的绩效指标体系。最后,采用基于三角模糊数的层次分析法进行了实例分析,结果表明该绩效评价体系能有效分析软件服务外包企业供应链的现状,为其提升供应链运转效率提供依据。

基于平衡记分卡的综合工程教育模式研究

本文主要介绍平衡计分卡和战略地图在高等工程教育体系构建中的适应性,在此基础上,结合我国高等工程教育实际,从国家、企业、高校和人力资源结构四个层面,全方位的构思与设计了包括4个构面、6个战略主题、17个战术目标和51个量化指标的综合工程教育体系,并运用战略地图打破了工程教育的战略制定与战略执行之间的鸿沟,代之以量化的指标将抽象的战略转化成了可执行的行动方案,以推动工程教育战略的实施。

科研行为主体信用评分卡技术研究

科研信用是广义社会信用在科研管理领域应用的产物,为保障国家的科研环境和声誉,科研诚信建设研究急需加强。利用信用评分卡技术建立基于科研人员信用大数据的信用评价模型,可以解决铁路科研活动中的信息不对称问题,开发基于信用大数据的科研人员信用评分卡模型,具有十分重要的理论和现实意义。文章研究基于Logistic回归模型的科研人员信用评分卡模型技术问题,对科研人员信用指标选取、数据预处理、信用模型建模、模型性能验证、信用评分转换等技术方法进行讨论,并对应用场景进行展望。

全面创新审计模型及其应用研究

本文在回顾前人技术创新审计理论及模型的基础上,界定了创新型企业和全面创新审计模型,进一步开发了全面创新审计记分卡,并在浙江区域范围内的创新型企业中进行了试验性应用,实证检验了全面创新审计模型和创新型企业评价标准。

基于属性层次模型的平衡计分卡前置指标权重研究

以平衡积分卡技术为依据,运用属性层次分析模型(AHM)技术,对平衡计分卡中的前置指标体系权重进行研究。该研究结果从定量的角度描述前置性指标在平衡计分卡中的重要性以及对绩效管理的影响程度。

PPP项目绩效考核体系研究

近年来,随着PPP模式在我国越来越广泛地应用,健全的PPP项目绩效考核体系显得尤为重要。在介绍PPP项目绩效考核体系主要特征的基础上,基于平衡记分卡构建4个维度共16个指标的绩效考核体系模型,采用层次分析法对指标赋予权重,采用加权综合指数法对结果进行评价考核。并引入武汉市清水入江项目进行实证研究,从理论和实践层面为PPP项目绩效考核提供参考。

实施财务共享模式的相关问题研究

20世纪80年代以来,发达国家的经济发展逐渐放缓,发展中国家经济增长强劲,跨国企业开始在发展中国家投资建立分支机构并拓宽业务。于是,如何降低成本、提升客户满意度、改进服务质量、提升业务处理效率的问题被提到日程。在这样的背景下,财务共享模式便应运而生。如今,财务共享服务已被外国的跨国公司广泛应用,并被证实效益显著。尽管我国引入该模式较晚,但我们不能照抄照搬,应寻找适合我国国情的财务共享之路。

基于Denison模型的组织文化与政府绩效关系的实证研究

借鉴Denison将组织文化分为四种价值属性的方法，通过对陕西、山西的6个政府组织的问卷调查，运用因素分析和相关性分析对组织文化与政府绩效的关系进行实证研究．结果显示，参与性文化与内部流程维度的绩效呈显著正相关关系，一致性文化与财务维度的绩效呈显著正相关关系，适应性文化与学习成长维度的绩效呈显著正相关关系，使命性文化与顾客维度的绩效呈显著正相关关系．

数据融合建模在信用卡申请评分模型中的应用

从背景、建模思路、模型指标体系构建,以及实际建模过程中的样本选择、建模数据安全防范、数据处理和变量特征分析、模型训练及检验、模型比较和模型结果应用等方面,描述如何使用信用卡申请表数据、支付类数据、互联网信贷类数据,进行数据融合建模,来解决传统信用卡申请评分模型辨识精度低及排序性差的问题,以覆盖更多的互联网申请用户和减低不良率。

基于逻辑回归模型的电力客户停电敏感度评分卡研究与实现

针对当前基于逻辑回归模型的客户敏感度分析模型输出结果复杂、不易理解与应用的问题,提出了一种基于逻辑回归模型的电力客户停电敏感度评分卡实施方法。从电网公司营销业务系统、95598系统提取客户停电敏感相关属性数据,通过信息值筛选出具有高预测力的属性;计算各属性的证据权重转换值,运用逻辑回归模型构建客户停电敏感度分析模型;基于停电敏感度分析模型的输出参数和各属性证据权重转换值,构建客户停电敏感度评分卡。以某电网公司实际数据对该方法进行了验证,取得了良好效果。

信用评级模型构建的统计学解读

不断累积的征信信息为判断借款人信用表现提供了数据支持,计算机技术的飞速发展为批量处理贷款申请提供了技术保障。金融机构利用统计方法建立信用评级模型,能够尽可能准确地挖掘违约借款人的信用特征,对借款人信用表现进行精准预判。从信用评级模型的概念入手,揭示信用评级模型的统计学本质,通过对比信用评级建模的输入端和输出端,即征信数据和信用评分卡,从统计学的视角解读建模过程中需要解决的数据离散化、特征选择、数据缺失、拒绝推断和数据不平衡五类技术难题。