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基于多属性群决策方法的障碍诊断模型
  • ISSN号:1000-2995
  • 期刊名称:科研管理
  • 时间:2013
  • 页码:115-121
  • 分类:O225[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]中南大学商学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金创新群体科学基金项目(70921001/G0104,2010-2015),国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(71210003)
  • 相关项目:复杂环境下不确定性决策的理论与应用研究
作者: 陈晓红|杨立|
中文摘要:

将多属性群决策方法和指标偏离度的思想结合,提出基于多属性群决策方法的障碍诊断模型。模型首先对诊断目标进行多层次分解,然后集结专家对属性的判断矩阵,对指标偏离度进行综合量化运算,得到各层次指标的障碍水平,最后对指标障碍水平进行排序分析。该模型克服了主观赋权的局限,提供了障碍诊断的新思路,拓展了多属性群决策方法的应用。利用该模型对我国531家中小企业上市公司2010年的成长性障碍进行了诊断,得到各个公司在成长能力、盈利能力、资金营运能力、市场预期和公司规模5个方面的障碍水平,深化了中小企业成长性评价的研究,同时也验证了模型的有效性。

英文摘要:

Combining the principles of multi - attribute group decision - making with the idea of index deviation degree, an obstacle di- agnosis model is developed based on the multi -attribute group decision-making. First the model decomposes diagnosis targets multi - levelly, then assemble the matrix of expert attributes judgment in order to quantitatively calculate index deviation degree and get each obstacle level of all indexes. Finally, the obstacle levels of index are sorted and analyzed. The model offers a new thought of obstacle diagnosis for overcoming the limitation of subjective weight, and expanding the applications of multi - attribute group decision - making method. Empirical analysis has diagnosed the growth obstacles of 531 listed Small and Medium- sized Enterprises(SMEs) in the year of 2010, and gets the obstacle level of five aspects, including growth ability, profitability, capital operation ability, market expectation, and enterprise scale of each SME, expanding the study of SMEs growth and proving the validity of the model.

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期刊信息
  • 《科研管理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院科技政策与管理科学研究所 中国科学学与科技政策研究会
  • 主编:穆荣平
  • 地址:北京海淀区中关村东路55号8712信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:kygl@casipm.ac.cn
  • 电话:010-62555521
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2995
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1567/G3
  • 邮发代号:2-505
  • 获奖情况:
  • 国家自然科学基金委员会管理科学部认定为中国管理...,2000年中国社会科学引文索引来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:31017