一、科技型企业安全性预警模型分析——灰预测模糊识别模型的构建（论文文献综述）
张顺帆[1]（2021）在《G公司供应链金融的信用风险评价及控制研究》文中研究表明供应链金融是指供应链条的上下游中小企业借助于核心企业的信用外溢来提高自身的信用,并由此获得银行或第三方金融机构的授信,其本质是一种融资模式。但传统的供应链金融审批流程较为复杂,融资效率低下,因此,随着互联网信息技术的不断发展,基于互联网平台下的新型供应链金融融资模式应运而生。互联网供应链金融是传统的供应链金融与互联网金融平台进行有效结合而衍生出的一种全新的融资方式,为中小企业由于缺少抵押和担保等主客观约束而导致的融资问题提供了行之有效的解决方法,提高了融资效率。但是新的融资方式在为中小企业提供便利的同时,随之产生的诸多风险也值得关注,其中最为重要也最难把控的就是信用风险。因此,企业如何在发展供应链金融业务的同时进行信用风险分析并加以控制是本文研究的重点。本文在信息不对称理论、委托代理理论等相关理论的基础上,选取了我国互联网供应链金融中发展较快、问题较多的G公司为研究对象,对G公司供应链金融的信用风险进行探究。论文首先介绍了G公司供应链金融的背景、动因以及模式;其次研究了G公司供应链金融信用风险现状,分析其存在的问题;再次,本文对G公司供应链金融的信用风险来源进行识别后,在阅读前人文献的基础之上,选取G公司供应链金融的信用风险评价指标,构建G公司供应链金融的信用风险评价体系。综合运用层次分析法与模糊综合评价法,对G公司供应链金融的信用风险进行评价;最后,根据G公司供应链金融的信用风险评价结果,结合G公司目前信用风险控制的不足之处,提出了控制信用风险的具体对策。本文构建的供应链金融信用风险评价指标体系以及提出的信用风险控制措施,对基于互联网平台上进行操作的供应链金融信用风险管理具有一定的现实意义和参考价值,同时,希望能为相关企业有效应对供应链金融信用风险提供指导和建议。
张豆豆[2]（2021）在《虎牙直播公司财务风险预警体系研究》文中认为随着互联网技术和新媒体模式的跨越式升级,直播逐渐转变成一种新型的网络社交形态,其实时性、真实性和互动性极大地满足了人们的娱乐需求。近几年直播行业呈现出快速地发展势头,引得各方势力都想从中获取利益,竞争俨然十分激烈,随时可能面临着遭遇行业洗牌的危机。由于其发展起步较晚,又属于轻资产行业,融资存在一定的难度,加之运营成本很高和市场竞争风险高等基本特征,导致直播公司在发展过程中面临着各方面的挑战和风险。因此,建立一套完整有效的财务风险预警系统是企业财务战略实施过程中的重要内容,可以帮助企业及时发现财务风险,减小财务危机发生的可能性,避免企业陷入财务困境。围绕财务风险预警这一主题,本文将以虎牙直播公司为研究对象,根据其行业特点制定有针对性的财务风险预警体系,以便能较为准确地判断出公司目前的财务状况并及时规避风险。本文从以下几方面研究:（1）构建财务风险预警指标体系。本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力和线上运营能力五个方面设计了指标体系。（2）运用熵值法和相关性分析来筛选初始指标和指标权重的计算,并运用模糊评价法得出各年的评价分值。（3）制定防范风险的措施。通过虎牙直播公司2019年年报数据在模型中的运用,判断出2019年财务风险为轻度,且预警综合得分较低,接近中度风险。在对预警结果进行全面分析之后,为虎牙直播公司合理控制财务风险提出若干可行措施,以期帮助虎牙直播公司实现持续稳定的发展。
许嘉禾[3]（2021）在《我国体育产业高质量发展的金融支持研究》文中研究表明体育承载着国家强盛、民族振兴的梦想。体育强则中国强,国运兴则体育兴。体育要强、要兴,发展体育产业是主要途径。2019年,国务院办公厅发布《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》,高质量发展逐步成为体育产业发展的重要战略目标。金融是现代经济的血脉。体育产业要提质增效和持续高速发展,需要金融的有力支持。然而当下,金融体系在体育产业中的效用功能尚未能够充分发挥。因此,体育产业高质量发展所面临的金融支持问题,成为一个难以回避的命题。本研究立足于体育产业的经营实践,综合运用体育学、管理学、系统科学及金融学的相关研究方法及范式,以现代产业和金融发展的相关理论为指导,按照金融支持体育产业高质量发展的现状与问题、特征与机理、宏观效应、微观效率以及系统运行的次序,从理论分析到实证研究,展开工作。本研究的工作主要如下:一是梳理体育产业的金融支持现状,发现体育产业金融支持存在的不足。二是总结体育产业高质量发展的金融需求特征,剖析金融支持体育产业高质量发展的作用机理。三是在宏观产业层面,以耦合协调的视角,审视体育产业与金融体系的关联关系。通过建立序参量体系,引入耦合协调、剪刀差以及灰色关联等模型进行实证研究,分析二者的耦合协调发展效应及影响因素。四是从在微观企业的层面,以“黑箱”的视角,根据金融支持与体育产业的不同维度,测度金融支持体育产业高质量发展的效率水平。通过筛选体育企业样本,利用DEA、Malmquist指数及收敛性模型进行实证研究,分析金融支持体育产业高质量发展的效率水平及其演变特征。五是根据体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,构建金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型。分别从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行模拟仿真,分析不同策略对体育产业高质量发展所产生的影响。以期为优化体育产业金融支持,促进体育产业高质量发展提供理论依据和策略着力点。本研究的结论主要包括六个方面:（1）政府金融支持和市场金融支持均对体育产业高质量发展具有重要意义,在体育产业高质量发展的过程中扮演了不同的角色。随着体育产业金融需求的不断升级,政府部门对体育产业金融活动的认识持续深化,政策工具与国有资本逐步活跃。金融市场对体育产业的支持力度不断提升,各类体育产业金融市场蓬勃发展,风险投资市场异军突起。体育产业嵌入金融体系的程度不断加深。但同时,体育产业的金融支持仍存在一定问题:一是金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充;二是金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足;三是风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺;四是新兴金融工具利用不充分,体育金融复合人才供给不足。（2）我国体育产业具有快速成长的阶段性特征、业态丰富的结构性特征、高不确定性的风险性特征和消费供需的不平衡特征。在高质量发展的目标要求下,体育产业的发展特征进一步衍生出了独特的金融需求特征。体育产业高质量发展亟需的是政策引导下的规模化金融支持、层次多元化的系统性金融支持、风险偏好的针对性金融支持,以及科技赋能的普惠性金融支持。（3）资本形成、创新推动和消费刺激是金融支持体育产业高质量发展主要功能组成。金融体系一是可以扩大资本积累,促进资本形成,缓解体育产业融资约束;二是能够降低交易成本,优化资源配置,分散创新风险,推动体育产业技术、模式创新;三是可以实现跨期平滑、财富效应和风险保障,刺激体育产业消费发展。有效的金融支持作用于体育产业的投资和消费两端,通过平衡产值结构、改善融资结构、变革消费结构,促进产业的结构转型升级;通过扩大要素供给、加快要素流通、推动技术进步,提高产业的要素生产效率;通过加速企业成长、优化公司治理、形成循环激励,促进产业的价值增值,精准作用于体育产业的成长痛点,协助体育产业迈向高质量发展。（4）宏观产业效应的实证研究表明:金融体系与体育产业高质量发展之间存在内生耦合机理和外部耦合功能,具有双向耦合协调发展机制。二者不仅维持了长期、高度的耦合关联性,并且实现了耦合协调度的持续跃升,呈现出由低水平协调向高水平协调演化的动态趋势。金融体系对体育产业的短时间、爆发性增长起到了有效地支撑作用。且二者的耦合协调发展尚处于发展周期的前期,其交互胁迫作用远小于耦合协调发展所带来的正向效应。与此同时,二者的耦合协调效应受到多种内生因素和外部环境的共同影响。风险投资市场、消费金融、政府扶持和金融创新等内生动力型因素,以及居民消费结构、产业结构变动等外生环境型因素,均与二者的耦合协调发展存在密切关联。（5）微观企业效率的实证研究发现:第一,静态来看,体育产业高质量发展的总体金融支持效率尚可,多数样本企业接近最优生产前沿面,但同时具有明显的技术制约特征。扩大金融资源投入规模前,需要着重改善金融技术水平。在金融支持效率内部,债权效率较好,股权效率欠佳,且股权效率呈现规模制约特征。在体育产业内部,体育企业板块、行业业态和空间地域方面均存在不同程度的金融支持效率差异。第二,动态来看,金融支持体育产业的动态效率水平并未产生良性改观,反而出现小幅下降。主要原因是技术进步不足,产业金融技术创新水平难以支撑金融资源规模的快速增长。其中,股权动态效率下滑,技术进步水平下降明显,是导致整体金融效率下滑的主要原因。第三,动态效率的收敛性分析表明,效率落后企业对领先集团具有追赶效应,但收敛速度较慢,且收敛速度存在体育产业内部的结构性差异,达到产业金融支持效率的均衡仍需要较长时间。（6）系统建模与仿真的实证研究说明:金融支持体育产业高质量发展可以视为由政府金融支持、金融市场发展、宏观金融环境和体育产业发展所组成的动力学系统。第一,强化金融市场支持力度可以有效提升体育产业发展质量。相对而言,强化股权市场的效能略优于债权市场。股权市场更有利于体育产业规模扩张和要素生产率提升,债权市场则更有利于体育产业结构优化。第二,政府干预会对体育产业发展质量产生影响。弱化政府干预无益于体育产业发展质量,维持一定强度的政府金融支持具有必要性。适度增强政府干预有利提升体育产业发展质量。但当政府干预过度时,会造成规模增长与要素生产率下降并存,仅能“做大”而不利“做强”体育产业,最终无益于产业发展质量。第三,宏观金融风险能够对体育产业发展质量产生显着的负面冲击。随着体育产业深度嵌入金融体系,金融风险的损害力度可能进一步增大,需要审慎防范、积极应对金融风险。在结论的基础上,提出了完善金融政策体系,优化制度顶层设计;丰富金融服务市场,创新投融资渠道模式;推动金融技术创新,开发新型金融工具;优化企业金融管理,重视复合人才培养等策略建议。本文主要有以下创新点:（1）探讨了金融与体育产业高质量发展的关系。在现状梳理的基础上,总结体育产业高质量发展的金融需求特征,明确金融功能的作用支点,厘清金融支持体育产业高质量发展的作用机理。（2）结合体育产业高质量发展的宏观产业与微观企业视角进行实证研究。综合运用数理模型及相关评价方法,设计序参量体系,测度并分析金融支持体育产业高质量发展的耦合协调发展效应及其影响因素;构建投入、产出指标体系,从不同维度测度并评价金融支持体育产业高质量发展的效率特征及其变动规律。形成对体育产业高质量发展的金融支持问题的深层次认识,为优化体育产业的金融支持效能提供着力点。（3）构建了金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型,分析体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,设计模型变量及函数关系,并从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行仿真。探究不同策略对体育产业高质量发展产生的影响,为企业部门的金融决策和主管部门的政策制定提供更具现实意义的参考。
刘庆[4]（2020）在《基于文本挖掘的科技型企业信用风险管理研究》文中认为进入21世纪以来,信用风险已成为金融机构、投资者和政府监管部门面临的核心风险,尤其是对易发生财务危机的科技型企业而言。金融业实施科学有效的风险管理,直接关系到金融机构的生存和发展。当前与西方社会相比,中国的金融发展在意识形态、风险管理和控制技术水平等许多方面仍存在较大差距,我国尚未建立一套完善的科技型企业信用风险评估体系,存在财务指标信息失真,难以真实反映企业发展情况,评估体系单一等问题。目前,互联网新闻媒体已成为公众获取信息的主要来源,近年来学术界关于采用文本挖掘技术对金融相关的文本进行挖掘的研究越来越多,结果也证明了上市公司财务报表、管理层信息披露、财经新闻等文本都含有潜在并有价值的增量信息,这些信息可能反映着上市公司的经营情况,以及上市公司未来的发展趋势。可见对互联网财经新闻进行挖掘,将文本信息进行量化,挖掘公司隐含的价值信息,对科技型企业信用风险管理进行研究有着重要的现实与理论意义。因此本文以沪深A股115家科技型上市企业作为样本,选取2016年-2018年数据,利用网络爬虫获取新浪财经新闻,采用文本挖掘技术将财经新闻文本进行量化,与财务指标相结合构建logistic回归模型。实证结果表明,加入财经新闻文本信息可以有效提高模型的预测准确度,同时用T-1年数据预测T年企业信用风险的准确度较高。本文主要的研究内容可以分为以下几个部分:第一部分为绪论,介绍本文的研究背景与意义,阐述国内外学者的研究成果,以及本文的研究内容、方法与技术路线,最后对本文的创新点进行了说明;第二部分为相关概念界定与理论基础,首先阐述了信用风险与信用风险管理相关概念与理论,同时从传统与现代两个方面介绍了信用风险度量模型,并简单介绍了本文所使用的文本挖掘相关技术知识;第三部分对我国科技型企业信用风险发展现状进行了分析,并总结出目前我国科技型企业信用风险发展存在的问题;第四部分从网络爬虫、数据预处理、文本分词、文本分类、文本可视化等技术展示了本文文本信息指标构建的过程与结果。第五部分为实证分析,首先构建指标体系,利用主成分分析检验指标之间的共线性问题,之后分别构建纯财务指标的logistic回归模型以及财经新闻文本信息与财务指标混合的logistic回归模型,对比模型的预测准确度;第六部分为结论及建议,对本文实证结果进行总结分析并提出相应的政策建议。
刘森,张书维,侯玉洁[5]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中提出根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
张新启[6]（2019）在《企业持续创新过程战略风险决策研究》文中研究表明创新是引领发展的第一动力,习近平总书记在庆祝改革开放四十周年大会上作出“创新是改革开放的生命”的重要论断,深刻指出创新对于改革开放的极端重要性,创新是一个民族进步的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭动力。这都说明创新对于一个国家和民族的重要性,企业持续创新是国家创新的重要载体,企业持续创新的成败决定着国家的前途命运。然而,企业创新容易,持续创新很难,并且企业持续创新过程并不是一帆风顺的,而是充满了风险,战略风险是企业持续创新过程中面临的最严重的风险,当前,对企业持续创新过程战略风险决策的研究还很欠缺。本研究基于企业持续创新过程战略风险管理较为薄弱的现实,结合当前对企业持续创新过程战略风险决策研究较少的理论现实,及持续创新对国家及企业的重要性,本研究认为有必要对企业持续创新过程战略风险决策进行深入研究。本研究按照提出问题、分析问题和解决问题的思路展开对企业的持续创新过程战略风险决策的研究,主要解决以下几个关键问题:一是对企业持续创新过程战略风险的形成机理及决策过程进行分析;二是对企业持续创新过程战略风险关键因素分析;三是对企业持续创新过程战略风险进行决策分析,并运用案例验证决策模型的有效性;四是构建企业持续创新过程战略风险决策机制。首先,本研究采用文献分析法对持续创新过程战略风险的概念进行了界定、类型进行了划分、特点进行了分析、形成机理进行了阐述、构成要素进行了总结,并对企业持续创新过程战略风险决策过程进行了分析。其次,本研究对企业持续创新过程战略风险关键因素进行实证分析。综合运用问卷调查法、因子分析法和多元回归方法对企业持续创新过程战略风险关键因素进行实证分析。结果发现战略环境风险维度的政策、法律环境风险、行业市场环境风险与战略风险后果呈正相关关系,并且通过了显着性检验;战略资源风险维度的人力资源风险、资金资源风险、技术资源风险与战略风险后果呈正相关关系,并且通过了显着性检验;重大创新项目风险维度的创新项目决策风险、资源转化能力风险与战略风险后果呈正相关关系,并且通过了显着性检验;经营者人因风险维度的经营者道德风险、经营者知识经验风险与战略风险后果呈正相关关系,并且通过了显着性检验;创新能力风险维度的创新效率低下风险与战略风险后果呈正相关关系,通过了显着性检验。社会文化环境风险、创新项目管理风险、经营者健康风险、创新目标不明确风险与战略风险后果的相关关系不显着。剔除不显着的指标,最终本研究确定了五个一级战略风险关键因素指标,11个二级战略风险关键因素指标。第三,在构建企业持续创新过程战略风险关键因素指标体系的基础上,本研究构建了基于DEMATEL-ANP可拓物元法的企业持续创新过程战略风险决策模型,选取YBY公司作为案例对战略风险决策模型进行了验证,结果发现YBY公司存在政策法律环境风险、行业市场环境风险、人力资源风险、资金资源风险、经营者知识经验风险、创新效率低下风险、资源转化能力风险七个方面的战略风险。根据战略风险决策的结果,对不同程度的风险提出了相应的决策方案,针对低和较低程度的战略风险的因素提出了战略风险自留的应对方案;针对中等程度的战略风险提出了战略风险转移的方案;针对高级别和较高级别的风险提出了战略风险控制的具体决策方案。第四,构建企业持续创新过程战略风险决策机制。本研究根据对企业持续创新过程战略风险决策分析的结果,从战略环境风险性机遇管机制、经营者选拔任用、培养和激励机制、战略风险决策组织架构和人员安排、重大创新项目管理机制、战略风险预警机制和战略风险应急预案机制六个方面,构建了企业持续创新过程战略风险决策机制,为企业持续创新过程提供了降低和应对战略风险的策略和机制。本研究主要有以下几点贡献和创新点:一是本研究的视角比较独特。根据对当前文献的总结和分析,对企业持续创新过程风险的研究,大多从一般风险和重大风险的角度进行研究,本研究则从战略管理的角度对企业的持续创新过程战略风险进行研究,研究视角具有一定的独特性。此外,本研究综合运用多种实证分析方法对企业持续创新过程战略风险决策进行研究。以往的研究大多是从理论上构建战略风险决策指标体系,本研究采用定量的分析方法构建战略风险决策关键因素指标体系,此外,本研究运用DEMATEL-ANP方法确定企业持续创新过程战略风险决策指标权重,比之前的层次分析法、熵权法、灰色分析法等权重分析方法更加适用。二是创新性地对企业持续创新过程风险决策进行研究。本研究在对前人研究进行分析的基础上,对企业持续创新过程战略风险形成机理、类型、定义和特点进行分析,以往的研究主要是对风险管理的某一个部分进行研究,本研究则系统构建了企业持续创新过程战略风险关键因素分析模型、企业持续创新过程战略风险决策模型和构建企业持续创新过程战略风险决策机制。形成了一个比较完整的战略风险决策过程,比以往的研究更加全面和详细。三是为降低企业持续创新过程战略风险提供了决策方法和机制。以往的研究比较注重对风险应对的分析,很少对风险决策机制进行构建,或者构建的决策机制不够全面,本研究则在对企业持续创新过程战略风险决策进行深入分析的基础上,从战略环境风险性机遇管理机制、经营者选拔任用、激励和培养机制、战略风险决策组织架构和人员安排、重大创新项目管理机制、战略风险预警机制和战略风险应急预案处理机制的角度构建了一个完善的企业持续创新过程战略风险决策机制,把企业持续创新过程战略风险管理常态化和机制化,从而为企业的持续创新过程战略风险决策提供理论指导和实践参考,为政府部门制定相关政策提供借鉴和参考。
郭微微[7]（2018）在《资源型企业生态责任承担模式研究》文中指出生态文明建设是习近平新时代中国特色社会主义思想的一个重要组成部分,在十九大报告中,习近平指出:“人与自然是生命共同体,人类必须尊重自然、顺应自然、保护自然。生态文明建设功在当代、利在千秋。我们要牢固树立社会主义生态文明观,推动形成人与自然和谐发展现代化建设新格局,为保护生态环境作出我们这代人的努力。”生态问题是个全球的问题。近几年,人类轻率地掠夺自然界的各类财富,气候变暖、空气和水资源污染、土地退化、森林资源缺失、物种多样性锐减等生态问题接踵而来。资源型企业是我国经济发展的重要能源企业,一方面在保障我国能源供给的同时,其生产过程也给当地的自然资源造成巨大的破坏。资源型企业能耗高、效能低,在从事资源开采生产的过程中除了一般企业所具有的“三废”污染以外,还极易造成自然生态环境的破坏例如地面塌陷、固体废弃物堆积、水土流失等,对人们的生产生活造成严重的威胁。目前,我国资源型企业生态责任问题研究缺失,如何促进资源型企业承担生态责任已成为学者们研究的焦点。因此,本文结合资源型企业的行业特点,从利益相关者的视角,对资源型企业生态责任的承担模式展开全面的系统的研究,以期在理论上构建资源型企业生态责任承担模式的理论框架,在实践上促进资源型企业承担生态责任,从而实现资源型企业的可持续发展。本文从利益相关者理论的视角,综合运用资源依赖理论、契约理论等理论,对资源型企业生态责任承担模式的敏感利益相关者、实现路径、模式建立及效果评价等几方面的问题进行了研究。（1）明确资源型企业生态责任的涵义及其具体内容。本文在分析资源型企业行业特点的基础上,运用契约理论和利益相关者理论,对资源型企业生态责任的概念及其特点进行界定,从而明确本文的研究对象。同时,结合资源型企业行业的特殊性,从政府层面、企业层面和社会层面三个方面明确资源型企业生态责任的具体内容。（2）资源型企业生态责任承担模式研究内容的确定。根据分析国际上典型的三种企业生态责任承担模式,确定本文研究的资源型企业生态责任承担模式的主要内容包括资源型企业承担生态责任的敏感利益相关者、实现路径、模式建立和效果评价,从而建立适合资源型企业生态责任的承担模式。（3）识别资源型企业承担生态责任的敏感利益相关者。在详细分析利益相关者与资源型企业生态责任作用机理的基础上,界定了资源型企业承担生态责任的敏感利益相关者的概念,并运用FUZZY—DEMATEL方法建立资源型企业生态责任的敏感利益相关者识别模型,识别出资源型企业生态责任的承担主体分别为政府、股东、当地居民和环保组织。（4）分析资源型企业生态责任的实现路径。运用演化博弈理论,建立资源型承担生态责任的敏感利益相关者的演化博弈模型,并运用系统动力进行仿真,研究表明,资源型企业承担生态责任的敏感利益相关者通过在博弈的过程中不断地学习,最终可达到最佳的均衡状态,即政府不监管、资源型企业承担生态责任、环保组织不监督、当地居民不举报。同时发现在政府、资源型企业、环保组织和当地居民中,对资源型企业承担生态责任行为起主导作用的是政府,虽然环保组织和当地居民对促进资源型企业承担生态责任的行为有一定的作用,但是相比政府对资源型企业的作用却很小,因此,政府是推进资源型企业承担生态责任的重要力量。（5）资源型企业生态责任的承担模式的建立。通过对资源型企业生态责任实现路径的研究,确定资源型企业生态责任的主要推动力是政府。在此基础上,从角色定位和实施策略两个维度对企业承担生态责任的模式进行划分,分为独立承担模式、合作承担模式、价值链推动模式和社会服务模式。根据资源型企业生态责任的特点选择合作承担模式,运用契约理论对资源型企业生态责任的合作承担模式进行分析,最终建立了正式契约为主,关系契约为辅的资源型企业生态责任合作承担模式。（6）建立资源型企业承担生态责任的效果评价模型。建立资源型企业生态责任承担模式的最终目的是为了资源型企业能够更好地承担生态责任,但是,目前我国资源型企业承担生态责任并不理想,资源型企业承担生态责任无法得到保障。因此,本文结合资源型企业生态责任的特点和具体内容,建立资源型企业承担生态责任效果评价指标体系,并运用直觉模糊集—TOPSIS法对资源型企业承担生态责任的效果进行评价,根据评价结果找出资源型企业承担生态责任的困境,从而提出保障资源型企业承担生态责任的政策建议。
肖震霆[8]（2018）在《基于BP神经网络的科技银行信贷风险预警研究》文中认为随着经济全球化进程的演进,科技创新已成为推动一国经济发展的“新引擎”,而我国正处于推动创新型国家建设和实现经济结构转型升级的重要时点。在我国以银行为主导的金融环境下,银行如何既能满足处于不同生命周期的企业融资需求,又能合理控制信贷风险,是规整我国科技金融创新体系、推动产业升级和经济增长的重中之重。科技银行正是为解决科技型企业融资困境、提高资金配置效率、构建合理的科技金融体系而发展起来的,但我国对科技银行的有关分析与研究还不够深入全面,难以控制和管理科技贷款的高成本、高风险以及银企信息不对称、科技信用评价体系不完善等多方面因素严重制约着科技银行的发展。因此在此背景下研究科技银行信贷风险预警问题,具有重要的现实意义。本文在梳理国内外相关研究基础上,从科技银行、科技创新型企业的概念、特点出发,借鉴信贷风险预警理论与神经网络模型的方法,构建科技银行信贷风险预警模型,并进行实证检验,同时提出控制科技银行信贷风险的相关对策建议。具体研究成果及结论如下:（1）科技银行运营模式及信贷风险成因分析。本文从分析硅谷、苏州和上海科技银行的不同运营模式出发,指出了未来科技银行的发展目标是建设更具优势的科技法人银行;同时,通过对科技银行信贷参与主体的分析,指出科技银行信贷风险的类别和成因。（2）信贷风险预警指标体系的筛选与构建。本文从企业创新能力、银行内部控制、外部环境三个视角构建科技银行信贷风险预警指标体系,并运用组合赋权的方法确定指标最终权重。（3）科技银行信贷风险预警模型的构建。本文应用BP神经网络确立了科技银行信贷风险预警模型。通过指标体系的数理特征确定了 BP神经网络各层节点个数、激活函数、学习速率等参数,并以浦发硅谷银行为实证样本,对构建的神经网络模型进行训练和测试,最后通过遗传算法优化神经网络,模型的误差较小,预警结果满意。
郑茂宽[9]（2018）在《智能产品服务生态系统理论与方法研究》文中提出随着20世纪末以来世界范围内制造业服务化的深刻变革,基于产品与服务相结合的新型产业模式,成为制造型企业新的利润和价值增长点。传统以生产制造为核心的企业运营模式,逐渐被以面向客户提供集成化的服务与解决方案的运营模式所取代。同时,随着数字化、网络化、智能化技术的崛起,世界正处在通向新的创新与变革时代的门口,推动价值链由基于产品的模式向基于智能化产品和服务的模式转变。同时,生态战略已经成为当前创新型企业构建全兴竞争格局的新思路,通过生态开放、资源共享、价值共创等社会化方式打破企业边界,推动各类商业要素的整合与重构。随着当前制造型企业服务化转型、智能互联技术的提升、企业生态战略的实施,各个领域都在朝着打造智能产品服务生态系统（Smart Product Service Ecosystem,SPSE）的方向发展,然而当前学术界还未形成系统化的理论支撑。因此,本文围绕智能产品服务生态系统的关键核心问题展开理论体系的构建和方法研究,主要研究内容包括:（1）智能产品服务生态系统理论框架。通过广泛收集、整理和分析国内外有关文献,基于对智能化、生态化、服务化等发展趋势的分析,构建了智能产品服务生态系统总体框架:提出了智能产品服务生态系统的基础定义;分析了智能产品服务生态系统的智能、生态、服务三大特征;提出了智能产品服务生态系统六面体构成要素模型,包括智能技术、用户体验、商业模式、市场定位、关联关系及联接交互;进一步分析了智能产品服务生态系统六大要素与三大特征之间的映射矩阵,以及系统要素之间的交互逻辑关系;提出了包括需求分析、系统解析、系统设计、服务交付等环节的智能产品服务生态系统研究技术路线图,为企业向智能产品服务生态系统转型提供了理论依据和指导。（2）智能产品服务生态系统需求分析。从智能产品服务生态系统的运行边界分析入手,研究了业务范畴横向、纵向拓展以及生态价值识别的相关方法;基于对客户需求静态结构和动态结构两个方面特征的分析,开发了基于模糊认知图（Fuzzy Cognitive Mapping,FCM）的客户隐性需求挖掘方法和基于自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）的客户动态需求预测方法。（3）智能产品服务生态系统解析。解析智能产品服务生态系统的内部运行机制,应用生态化可生存系统模型（Eco-Viable System Model,EVSM）对系统结构进行层次拓扑分析,基于耗散结构理论、Type 2模糊集生态位理论等研究了SPSE的平衡态发展过程,提出了智能产品服务生态系统稳健性的抵抗力和恢复力双维度评估方法,以及增强系统稳健性的冗余机制,研究了基于涌现理论的智能产品服务生态系统价值增值模型。（4）智能产品服务生态系统设计。构建了智能产品服务生态系统总体设计流程,开发了基于模糊关联聚类方法的智能产品/功能层次聚类方法,开发了基于服务蓝图、业务流程建模与标注（Business Process Modeling Notation,BPMN）等多方法融合的智能服务流程配置模型,并提出了基于价值网络分析（Value Network Analysis,VNA）的智能产品服务生态系统价值交互与基于价值传递矩阵的价值平衡理论。（5）智能产品服务生态系统交付。基于智能生态产品服务交付体系架构的研究,从宏观、中观、微观及战略、战术、执行两个维度出发,构建了智能产品服务生态系统的能力层次模型,开发了智能产品服务资源虚拟化方法,分析了智能产品服务交付的产品互联协同、服务业务协同、服务组织协同、生态价值协同等四个层次的协同化过程,以及线上线下相结合的服务交付渠道,开发了基于动态资源池的服务资源共享配置方法。通过智能家居和智能网联汽车服务生态系统两个应用示例对以上理论研究内容进行了验证,结果表明了本论文所提出方法和技术的可行性和有效性。智能产品服务生态系统理论体系、技术方法与相关解决方案的研究,源于工业界实际需求,也将会对企业向服务化、网络化、智能化、生态化转型提供一定的理论指导与借鉴。
范宝营[10]（2017）在《煤炭科技企业战略风险管理研究》文中研究表明近年来宏观经济波动,煤炭行业形势低迷,煤炭科技企业外部环境不确定性加剧,战略风险凸现。而针对煤炭科技企业战略风险管理的研究却很少。本文根据煤炭科技企业战略风险管理的实际需要与理论现状,综合运用战略管理与风险管理理论,对煤炭科技企业战略风险识别、评估、预警及风险防范体系展开研究,主要研究工作与结论如下。（1）企业外部战略环境、战略管理与技术领先能力、内部资源、内部运营能力四个方面刻画了煤炭科技企业战略风险识别框架。结合文献研究与企业访谈,设计了煤炭科技企业战略风险因素的构成因素。通过对煤炭科技企业战略风险因素进行问卷调查,对结果进行统计分析,验证了煤炭科技企业战略风险因素假设的合理性,并运用因子分析对设定的变量关系进行了检验,对煤炭科技企业战略风险构成因素进行了分类,确立其层次结构。并运用系统动力学原理,从外部战略环境、战略管理与技术领先能力、内部资源、内部运营能力四个因素的视角刻画了煤炭科技企业战略风险的形成过程。（2）设计了煤炭科技型战略风险评价指标体系,并提出了一种基于区间数TOPSIS方法的战略风险评价方法。从外部战略环境风险、战略管理与技术领先能力风险、内部运营管理能力风险和内部资源风险四个方面构建了煤炭科技企业战略风险评价的综合指标体系,二级评价指标有13项,具体的三级评价指标39项。在风险评价方法上,运用基于区间数的TOPSIS方法来进行样本企业战略风险的评价。实证研究表明了该方法的有效性和科学性。（3）建立了煤炭科技企业战略风险预警的模型并进行了实证分析。采用上市公司的季度数据建立战略风险动态预警模型,考虑了财务指标的历史累积影响,运用指数加权移动平均控制图模型建模。实证研究取得了比较理想的结果。在此基础上对煤炭科技行业龙头企业天地科技股份有限公司的战略风险预警状况进行了分析。
二、科技型企业安全性预警模型分析——灰预测模糊识别模型的构建（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、科技型企业安全性预警模型分析——灰预测模糊识别模型的构建（论文提纲范文）
（1）G公司供应链金融的信用风险评价及控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 供应链金融及其信用风险的概念 |
| 2.1.1 供应链金融的内涵及特征 |
| 2.1.2 互联网供应链金融的参与主体及融资模式 |
| 2.1.3 供应链金融信用风险的概念 |
| 2.1.4 供应链金融信用风险的来源及特征 |
| 2.2 供应链金融信用风险管理的理论基础 |
| 2.2.1 信息不对称理论 |
| 2.2.2 委托代理理论 |
| 2.2.3 交易成本理论 |
| 第三章 G公司供应链金融的发展及其信用风险现状 |
| 3.1 G公司供应链金融概况 |
| 3.1.1 G公司简介 |
| 3.1.2 G公司供应链金融发展的背景 |
| 3.1.3 G公司供应链金融发展的动因 |
| 3.2 G公司供应链金融业务运作模式 |
| 3.2.1 应收账款融资模式 |
| 3.2.2 存货质押融资模式 |
| 3.2.3 信用贷款融资模式 |
| 3.3 G公司供应链金融信用风险现状及存在的问题 |
| 3.3.1 逾期金额不断增加且风险显现 |
| 3.3.2 不良贷款率持续上涨 |
| 第四章 G公司供应链金融信用风险识别与评价 |
| 4.1 G公司供应链金融信用风险识别 |
| 4.1.1 内部信用风险识别 |
| 4.1.2 外部信用风险识别 |
| 4.2 信用风险评价目的及方法的选择 |
| 4.2.1 评价的目的 |
| 4.2.2 评价方法的比较与选择 |
| 4.3 G公司供应链金融信用风险评价指标的选取 |
| 4.3.1 评价指标的选择原则 |
| 4.3.2 评价指标选取依据 |
| 4.3.3 评价指标的确定 |
| 4.4 G公司供应链金融信用风险评价的具体实施 |
| 4.4.1 层次分析法确定指标权重 |
| 4.4.2 评语集及隶属度的确定 |
| 4.4.3 模糊综合评价法运算分析 |
| 4.5 模糊综合评价结果分析 |
| 第五章 G公司供应链金融信用风险控制对策 |
| 5.1 加强融资企业审核,完善跟踪及管理机制 |
| 5.2 减少信用风险损失,加大失信惩罚力度 |
| 5.3 定期进行融资平台测试,提升融资平台安全系数 |
| 5.4 建立信用风险止损机制,完善信用风险管理制度 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 关于 G 公司供应链金融信用风险指标的问卷调查表 |
| 附录二 G 公司供应链金融信用风险专家打分问卷调查表 |
| 附录三 G 公司供应链金融的信用风险评价调查问卷 |
| 附录四 4.3.3 模糊综合评价法详细运算过程 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）虎牙直播公司财务风险预警体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 财务风险概述 |
| 2.1.1 财务风险的界定 |
| 2.1.2 财务风险的分类及特征 |
| 2.1.3 财务风险的成因 |
| 2.2 财务风险预警概述 |
| 2.2.1 财务风险预警概念 |
| 2.2.2 财务风险预警功能 |
| 2.2.3 构建财务预警体系的意义 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 现代资本结构理论 |
| 2.3.2 模糊数学的隶属度理论 |
| 第三章 虎牙直播公司经营环境及财务风险分析 |
| 3.1 虎牙公司概况及经营特点 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 公司组织结构 |
| 3.1.3 公司经营特点 |
| 3.2 虎牙直播公司宏观环境分析 |
| 3.2.1 政策及监管方面 |
| 3.2.2 市场竞争方面 |
| 3.2.3 技术变革影响 |
| 3.3 虎牙直播公司财务风险分析 |
| 3.3.1 偿债能力 |
| 3.3.2 盈利能力 |
| 3.3.3 营运能力 |
| 3.3.4 成长能力 |
| 3.4 建立财务风险预警体系的必要性 |
| 第四章 虎牙直播公司财务风险预警体系的构建 |
| 4.1 财务风险预警体系的构建目标和原则 |
| 4.1.1 财务风险预警体系的构建目标 |
| 4.1.2 财务风险预警体系构建原则 |
| 4.2 财务风险预警模型的选择 |
| 4.3 财务风险预警指标体系的构建 |
| 4.3.1 财务风险预警指标初始设计 |
| 4.3.2 财务风险预警指标权重衡量 |
| 4.3.3 相关性分析及指标筛选 |
| 4.3.4 最终预警指标及其权重确定 |
| 4.4 基于模糊评价法的财务风险预警模型 |
| 4.4.1 模糊评价法的原理 |
| 4.4.2 确定因数集 |
| 4.4.3 确定评语集 |
| 4.4.4 构造隶属度矩阵 |
| 4.4.5 计算模糊综合评价结果 |
| 4.5 预警警限的确定 |
| 4.6 预警结果反馈 |
| 第五章 虎牙直播公司财务风险预警体系的应用及风险防范措施 |
| 5.1 财务风险预警体系的应用 |
| 5.1.1 财务风险预警体系的应用流程 |
| 5.1.2 财务风险预警结果计算 |
| 5.1.3 财务风险预警结果分析 |
| 5.2 财务风险防范措施 |
| 5.2.1 强化风险意识并运用预警模型 |
| 5.2.2 开拓新付费内容发展多元盈利模式 |
| 5.2.3 积极拓宽融资渠道合理运用股权融资方式 |
| 5.2.4 加强平台运营成本控制 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）我国体育产业高质量发展的金融支持研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 体育产业高质量发展的现实需要 |
| 1.1.2 金融与实体经济关系的重新审视 |
| 1.1.3 体育产业高质量发展的金融诉求 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 主要内容与研究方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 体育产业 |
| 2.1.2 高质量发展 |
| 2.1.3 体育产业高质量发展 |
| 2.1.4 金融支持 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 经济高质量发展的金融支持研究 |
| 2.2.2 新兴产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.3 体育产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.4 体育产业高质量发展与金融支持的关系认识 |
| 2.2.5 文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 产业生命周期理论 |
| 2.3.2 产业结构理论 |
| 2.3.3 产业融合理论 |
| 2.3.4 Schumpeter金融促进理论 |
| 2.3.5 金融结构理论 |
| 2.3.6 金融深化、金融约束与金融内生理论 |
| 2.3.7 系统理论与经济效率理论 |
| 第3章 体育产业高质量发展的金融支持现状与不足 |
| 3.1 体育产业高质量发展的金融支持现状 |
| 3.1.1 政府金融支持现状 |
| 3.1.2 信贷市场支持现状 |
| 3.1.3 债券市场支持现状 |
| 3.1.4 股票市场支持现状 |
| 3.1.5 风险投资支持现状 |
| 3.1.6 其他金融市场支持现状 |
| 3.2 体育产业高质量发展的金融支持不足 |
| 3.2.1 金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充 |
| 3.2.2 金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足 |
| 3.2.3 风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺 |
| 3.2.4 新兴金融工具利用不尽充分,体育金融复合人才供给不足 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 体育产业高质量发展的金融支持特征与机理 |
| 4.1 体育产业高质量发展的金融需求特征 |
| 4.1.1 “支柱地位”与扩张趋势: 亟需政策引导的规模化金融支持 |
| 4.1.2 丰富业态与结构演进: 亟需层次多元的系统化金融支持 |
| 4.1.3 投资风险与不确定性: 亟需风险偏好的针对性金融支持 |
| 4.1.4 消费升级与供需优化: 亟需科技赋能的普惠性金融支持 |
| 4.2 体育产业高质量发展的金融支持机理 |
| 4.2.1 金融支持体育产业高质量发展的功能组成 |
| 4.2.2 金融支持体育产业高质量发展的作用机理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 体育产业高质量发展的宏观金融支持效应分析——基于耦合协调视角 |
| 5.1 研究方案设计 |
| 5.2 研究方法选择 |
| 5.2.1 金融支持体育产业高质量发展的复杂系统特征 |
| 5.2.2 耦合的应用 |
| 5.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.3.1 耦合机制的内涵 |
| 5.3.2 金融支持体育产业高质量发展的耦合机理 |
| 5.3.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.4 模型构建与数据处理 |
| 5.4.1 耦合测度模型 |
| 5.4.2 灰色关联模型 |
| 5.4.3 序参量体系与数据选取 |
| 5.4.4 熵值赋权处理 |
| 5.5 耦合协调效应分析 |
| 5.5.1 系统发展水平分析 |
| 5.5.2 耦合关联与耦合协调效应分析 |
| 5.5.3 基于剪刀差的进一步讨论 |
| 5.6 耦合协调效应的影响因素 |
| 5.6.1 影响因素识别 |
| 5.6.2 变量选取 |
| 5.6.3 影响因素分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 体育产业高质量发展的微观金融支持效率评价——以上市公司为例 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 研究方法选择 |
| 6.2.1 金融支持体育产业高质量发展的投入产出特征 |
| 6.2.2 方法思路与适用性 |
| 6.3 模型构建与数据处理 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 样本选取 |
| 6.3.3 指标测算与数据处理 |
| 6.4 静态效率矩阵分析 |
| 6.4.1 综合金融效率分析 |
| 6.4.2 股权静态效率分析 |
| 6.4.3 债权静态效率分析 |
| 6.5 动态效率演变分析 |
| 6.5.1 金融效率的动态演变 |
| 6.5.2 股权效率的动态演变 |
| 6.5.3 债权效率的动态演变 |
| 6.6 效率收敛性分析 |
| 6.6.1 金融效率的收敛性分析 |
| 6.6.2 股权效率的收敛性分析 |
| 6.6.3 债权效率的收敛性分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 体育产业高质量发展的金融支持系统建模与仿真 |
| 7.1 研究方案设计 |
| 7.2 研究方法选择 |
| 7.2.1 系统动力学原理 |
| 7.2.2 系统动力学组成模块—基于Vensim实现 |
| 7.2.3 系统动力学特点及适用性 |
| 7.3 建模准备 |
| 7.3.1 模型构建原则 |
| 7.3.2 系统边界确定 |
| 7.3.3 模型基本假设 |
| 7.4 模型与变量关系构建 |
| 7.4.1 子系统组成及因果关系 |
| 7.4.2 总系统组成及因果关系 |
| 7.4.3 系统流图设计及主要变量 |
| 7.4.4 变量函数关系确定 |
| 7.5 模型检验 |
| 7.5.1 外观检验 |
| 7.5.2 运行检验 |
| 7.5.3 稳定性检验 |
| 7.5.4 历史检验 |
| 7.5.5 灵敏度检验 |
| 7.6 策略仿真分析 |
| 7.6.1 基础仿真结果 |
| 7.6.2 市场金融策略仿真 |
| 7.6.3 政府金融干预仿真 |
| 7.6.4 金融风险情景仿真 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、建议与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）基于文本挖掘的科技型企业信用风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述及述评 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 2 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 信用风险的界定 |
| 2.1.1 信用风险的内涵 |
| 2.1.2 信用风险管理的内涵 |
| 2.2 信用风险管理相关理论 |
| 2.2.1 资产管理理论 |
| 2.2.2 负债管理理论 |
| 2.2.3 资产负债综合管理理论 |
| 2.2.4 全面风险管理理论 |
| 2.3 信用风险的评估模型 |
| 2.3.1 传统信用风险评估模型 |
| 2.3.2 现代信用风险评估模型 |
| 2.3.3 logistic回归模型 |
| 2.4 文本挖掘技术 |
| 2.4.1 网页抓取技术 |
| 2.4.2 文本预处理技术 |
| 2.4.3 情感极性分类技术 |
| 2.4.4 文本可视化技术 |
| 3 我国科技型企业信用风险管理现状及问题分析 |
| 3.1 科技型企业的界定与特征分析 |
| 3.1.1 科技型企业的界定 |
| 3.1.2 科技型企业的特征分析 |
| 3.2 我国科技型企业的信贷需求现状 |
| 3.3 我国科技型企业信用风险管理的问题分析 |
| 3.3.1 信用风险管理水平落后,风险管理效率低下 |
| 3.3.2 科技型企业信用风险防范制度不完善 |
| 3.3.3 财务信用缺失,缺乏科研创新能力 |
| 3.3.4 信用风险传染性高,波及范围广 |
| 3.3.5 信用体系不完善,担保体系不健全 |
| 4 基于情感词典的文本信息指标构建 |
| 4.1 网络数据来源 |
| 4.2 网页数据采集 |
| 4.3 数据预处理 |
| 4.3.1 文本去噪 |
| 4.3.2 文本分词 |
| 4.4 基于情感词典的文本分类 |
| 4.4.1 情感词典的构建 |
| 4.4.2 文档情感倾向值的计算 |
| 4.5 文本可视化结果 |
| 5 基于文本挖掘的科技型企业信用风险实证分析 |
| 5.1 样本选择与数据来源 |
| 5.2 指标体系构建 |
| 5.2.1 指标体系构建的原则 |
| 5.2.2 指标体系构建 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 主成分分析 |
| 5.3.2 logistic回归结果分析 |
| 5.3.3 logistic模型检验 |
| 6 结论及建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 国家层面的政策建议 |
| 6.2.2 企业层面的政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（6）企业持续创新过程战略风险决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 技术路线和研究方法 |
| 一、技术路线 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 创新点和研究内容 |
| 一、创新点 |
| 二、研究内容 |
| 第四节 本章小结 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 企业持续创新研究综述 |
| 一、企业持续创新概念研究 |
| 二、企业持续创新实现途径研究 |
| 三、企业持续创新影响因素研究 |
| 第二节 战略风险决策过程研究综述 |
| 一、战略风险识别研究 |
| 二、战略风险评价研究 |
| 三、战略风险决策研究 |
| 第三节 企业持续创新与战略风险研究综述 |
| 一、企业持续创新过程战略风险定义研究 |
| 二、企业持续创新过程战略风险识别研究 |
| 三、企业持续创新过程战略风险评价研究 |
| 四、企业持续创新过程战略风险应对研究 |
| 第四节 总结与评述 |
| 第三章 企业持续创新过程战略风险形成机理及决策过程分析 |
| 第一节 企业持续创新过程战略风险与技术创新过程风险对比分析 |
| 一、企业持续创新过程阶段划分 |
| 二、企业持续创新过程战略风险特点分析 |
| 三、企业技术创新过程风险特点分析 |
| 四、企业持续创新过程战略风险与技术创新过程风险对比 |
| 第二节 企业持续创新过程战略风险定义及类型划分 |
| 一、企业持续创新过程战略风险定义 |
| 二、企业持续创新过程战略风险类型划分 |
| 第三节 企业持续创新过程战略风险形成机理分析 |
| 一、企业持续创新过程战略环境风险形成机理分析 |
| 二、企业持续创新过程战略资源风险形成机理分析 |
| 三、企业持续创新过程重大创新项目风险形成机理分析 |
| 四、企业持续创新过程经营者人因风险形成机理分析 |
| 五、企业持续创新过程创新能力风险形成机理分析 |
| 第四节 企业持续创新过程战略风险决策过程分析 |
| 一、企业持续创新过程战略风险关键因素分析 |
| 二、企业持续创新过程战略风险决策分析 |
| 三、企业持续创新过程战略风险决策机制分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 企业持续创新过程战略风险关键因素分析 |
| 第一节 理论基础与研究假设 |
| 一、企业持续创新过程战略风险后果假设 |
| 二、战略环境风险因素 |
| 三、战略资源风险因素 |
| 四、重大创新项目风险因素 |
| 五、经营者人因风险因素 |
| 六、创新能力风险因素 |
| 第二节 变量测度 |
| 一、自变量测度 |
| 二、因变量测度 |
| 三、控制变量测度 |
| 第三节 问卷设计与数据收集 |
| 一、问卷设计 |
| 二、问卷的预测试 |
| 三、问卷的发放及回收 |
| 第四节 问卷的信度和效度检验 |
| 一、问卷的信度效度分析 |
| 二、因子分析 |
| 第五节 企业持续创新过程战略风险关键因素实证分析 |
| 一、描述性统计 |
| 二、相关性分析 |
| 三、回归分析 |
| 四、确定企业持续创新过程战略风险决策关键因素指标体系 |
| 第六节 本章小结 |
| 第五章 企业持续创新过程战略风险决策分析 |
| 第一节 企业持续创新过程战略风险决策概念及方法选择 |
| 一、企业持续创新过程战略风险决策概念界定 |
| 二、企业持续创新过程战略风险决策方法选择 |
| 三、DEMATEL-ANP可拓物元决策模型的优点 |
| 四、基于DEMATEL-ANP可拓物元战略风险决策模型的思路 |
| 第二节 基于DEMATEL-ANP可拓物元法的企业持续创新过程战略风险决策模型 |
| 一、构建企业持续创新过程战略风险决策指标体系 |
| 二、DEMATEL-ANP法确定战略风险决策指标权重 |
| 三、构建战略风险决策多维特征物元矩阵 |
| 四、确立战略风险决策经典域和节域物元矩阵 |
| 五、确立待评物元矩阵 |
| 六、战略风险决策指标等级划分 |
| 七、风险关联度 |
| 第三节 企业持续创新过程战略风险决策分析—以YBY公司为例 |
| 一、案例选择的依据 |
| 二、案例背景 |
| 三、YBY公司持续创新过程战略风险现状分析 |
| 四、问卷设计及数据收集 |
| 五、YBY公司持续创新过程战略风险决策分析 |
| 第四节 YBY公司持续创新过程战略风险决策对策 |
| 一、YBY公司持续创新过程战略环境风险对策 |
| 二、YBY公司持续创新过程战略资源风险对策 |
| 三、YBY公司持续创新过程重大创新项目风险对策 |
| 四、YBY公司持续创新过程经营者人因风险对策 |
| 五、YBY公司持续创新过程创新能力风险对策 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 企业持续创新过程战略风险决策机制 |
| 第一节 企业持续创新过程战略环境风险性机遇管理机制 |
| 一、企业持续创新过程政策、法律风险性机遇管理 |
| 二、企业持续创新过程行业市场环境风险性机遇管理 |
| 三、企业持续创新过程社会文化环境风险性机遇管理 |
| 第二节 经营者选拔任用、激励和培养机制构建 |
| 一、建立经营者选拔、任用机制 |
| 二、完善经营者激励机制 |
| 三、构建经营者监督约束机制 |
| 四、完善经营者培养机制 |
| 第三节 企业持续创新过程战略风险决策组织架构与人员安排 |
| 一、企业持续创新过程战略风险决策的组织架构与人员安排的思路 |
| 二、企业持续创新过程战略风险决策的组织架构与人员安排的内容 |
| 第四节 企业持续创新过程重大创新项目管理机制 |
| 一、企业持续创新过程重大创新项目进度控制 |
| 二、企业持续创新过程重大创新项目成本控制 |
| 三、企业持续创新过程重大创新项目质量管理 |
| 四、企业持续创新过程重大创新项目风险管理 |
| 第五节 企业持续创新过程战略风险预警机制 |
| 一、企业持续创新过程战略风险信息收集系统 |
| 二、企业持续创新过程战略风险分析系统 |
| 三、企业持续创新过程战略风险决策系统 |
| 四、企业持续创新过程战略风险决策反馈控制系统 |
| 第六节 企业持续创新过程战略风险应急预案机制 |
| 一、企业持续创新过程战略风险排查 |
| 二、企业持续创新过程战略风险应急预案的编制 |
| 三、企业持续创新过程战略风险应急预案机制构建 |
| 第七节 本章小结 |
| 第七章 研究结论、局限性及展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究局限性及展望 |
| 一、研究局限性 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 企业持续创新过程战略风险关键因素调查问卷 |
| 附录B 企业持续创新过程战略风险决策关键因素问卷预测试结果. |
| 附录C YBY公司持续创新过程战略风险决策调查问卷 |
| 附录D 未加权、加权和极限超矩阵分析结果 |
| 致谢 |
| 在读期间研究成果 |
| 一、发表的文章 |
| 二、主持和参与的课题 |
| 三、获奖情况 |
（7）资源型企业生态责任承担模式研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 研究对象的界定 |
| 1.2.1 资源型企业 |
| 1.2.2 资源型企业承担生态责任的必要性 |
| 1.2.3 资源型企业生态责任 |
| 1.2.4 资源型企业生态责任承担模式 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架及技术路线 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 企业生态责任 |
| 2.1.1 企业社会责任 |
| 2.1.2 企业生态责任的概念 |
| 2.1.3 企业生态责任的影响因素 |
| 2.1.4 企业生态责任的实施 |
| 2.1.5 企业生态责任的评价 |
| 2.2 利益相关者理论 |
| 2.2.1 利益相关者理论的概念 |
| 2.2.2 利益相关者的主要分类 |
| 2.2.3 利益相关者理论与企业生态责任 |
| 2.3 其他理论基础 |
| 2.3.1 资源依赖理论 |
| 2.3.2 现代契约理论 |
| 2.3.3 关系契约理论 |
| 2.4 研究文献评述 |
| 本章小结 |
| 第3章 资源型企业承担生态责任敏感利益相关者的识别 |
| 3.1 利益相关者对资源型企业生态责任的影响分析 |
| 3.1.1 利益相关者对企业生态责任影响的必然性 |
| 3.1.2 利益相关者对资源型企业生态责任影响的互动性 |
| 3.2 资源型企业承担生态责任敏感利益相关者概述 |
| 3.2.1 资源型企业生态责任的利益相关者 |
| 3.2.2 资源型企业承担生态责任的敏感利益相关者 |
| 3.3 识别方法 |
| 3.3.1 DEMATEL方法 |
| 3.3.2 模糊集合论 |
| 3.3.3 Fuzzy-DEMATEL方法 |
| 3.4 研究设计与数据分析 |
| 3.4.1 问卷设计 |
| 3.4.2 问卷的发放和分析 |
| 3.4.3 数据的收集与处理 |
| 3.5 结果分析 |
| 本章小结 |
| 第4章 基于敏感利益相关者的资源型企业生态责任实现路径 |
| 4.1 演化博弈理论 |
| 4.1.1 演化博弈理论的基本概念 |
| 4.1.2 演化博弈理论在资源型企业承担生态责任问题中的应用 |
| 4.2 资源型企业生态责任敏感利益者关系网络构建 |
| 4.2.1 资源型企业生态责任敏感利益者的关系 |
| 4.2.2 资源型企业生态责任敏感利益者的因果关系图 |
| 4.3 演化博弈模型的构建 |
| 4.3.1 模型的基本假设 |
| 4.3.2 复制动态方程 |
| 4.3.3 博弈模型的稳定性分析 |
| 4.4 资源型企业生态责任实现路径稳定性分析 |
| 4.4.1 基于SD的演化博弈模型框架 |
| 4.4.2 演化博弈的系统动力学模型 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 纯策略仿真分析 |
| 4.5.2 主要影响因素的仿真分析 |
| 4.5.3 仿真结果 |
| 本章小结 |
| 第5章 资源型企业生态责任承担模式的建立 |
| 5.1 资源型企业生态责任承担模式 |
| 5.1.1 企业生态责任承担模式 |
| 5.1.2 资源型企业生态责任承担模式的选择 |
| 5.2 政府与资源型企业的行为分析 |
| 5.2.1 政府与资源型企业的行为特点 |
| 5.2.2 政府与资源型企业之间的道德风险问题 |
| 5.3 契约设计的基本假设 |
| 5.3.1 理论假设 |
| 5.3.2 模型基本假设 |
| 5.4 正式契约下资源型企业生态责任合作承担模式 |
| 5.4.1 资源型企业生态责任正式契约的模型建立 |
| 5.4.2 资源型企业生态责任正式契约模型求解 |
| 5.5 关系契约下资源型企业生态责任合作承担模式 |
| 5.5.1 资源型企业生态责任关系契约模型建立 |
| 5.5.2 资源型企业生态责任关系契约模型求解 |
| 5.5.3 资源型企业生态责任关系契约模型结论分析 |
| 本章小结 |
| 第6章 资源型企业生态责任承担模式评价及改进 |
| 6.1 资源型企业生态责任效果评价指标体系 |
| 6.1.1 评价目标 |
| 6.1.2 评价指标体系的构建原则 |
| 6.1.3 效果评价指标体系的构建 |
| 6.2 评价方法 |
| 6.2.1 TOPSIS法 |
| 6.2.2 直觉模糊集 |
| 6.2.3 直觉模糊集—TOPSIS法的评价过程 |
| 6.3 实证分析 |
| 6.3.1 样本选取 |
| 6.3.2 分析过程 |
| 6.3.3 实证结果分析 |
| 6.4 资源型企业承担生态责任的困境及改进措施 |
| 6.4.1 资源型企业承担生态责任的困境 |
| 6.4.2 资源型企业生态责任承担模式的改进措施 |
| 本章小结 |
| 第7章 结论与创新点 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间科研成果 |
| 附录 |
（8）基于BP神经网络的科技银行信贷风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.5 创新点和技术路线图 |
| 2 科技银行信贷风险预警相关概念及理论 |
| 2.1 科技银行相关概念 |
| 2.2 科技创新型企业的概念及特点 |
| 2.3 银行信贷风险预警理论 |
| 2.4 BP神经网络理论 |
| 2.5 小结 |
| 3 科技银行运营模式及信贷风险预警现状 |
| 3.1 科技银行运营模式分析 |
| 3.2 科技银行信贷风险的特征与判定标准 |
| 3.3 我国科技银行信贷风险控制现状 |
| 3.4 科技银行信贷风险成因分析——基于信贷参与主体角度 |
| 4 科技银行信贷风险预警指标体系构建 |
| 4.1 指标体系的构建原则及作用 |
| 4.2 科技银行信贷风险预警指标体系的构成 |
| 4.3 信贷风险预警财务指标的筛选及权值确定 |
| 4.4 信贷风险预警非财务指标的处理 |
| 5 基于BP神经网络的科技银行信贷风险预警实证分析 |
| 5.1 实证数据来源及处理 |
| 5.2 基于BP神经网络的科技银行信贷风险预警模型设计 |
| 5.3 BP神经网络的算法实现及信贷风险状况分析 |
| 5.4 基于GA算法改进BP神经网络 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论、建议与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 发展建议 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
（9）智能产品服务生态系统理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与挑战 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 面临的挑战 |
| 1.2 产品服务系统的智能化和生态化转型 |
| 1.2.1 转型路径分析 |
| 1.2.2 转型需求分析 |
| 1.2.3 解决方案 |
| 1.3 论文研究意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 智能产品服务生态系统研究现状与分析 |
| 2.1 智能产品服务生态系统框架研究现状 |
| 2.1.1 智能化服务化转型研究现状 |
| 2.1.2 生态系统的应用研究现状 |
| 2.2 智能产品服务生态系统边界及需求分析研究现状 |
| 2.2.1 智能产品服务生态系统边界研究现状 |
| 2.2.2 智能产品服务生态系统需求分析研究现状 |
| 2.3 智能产品服务生态系统解析研究现状 |
| 2.3.1 智能产品服务生态系统建模理论研究现状 |
| 2.3.2 智能产品服务生态系统稳态研究现状 |
| 2.4 智能产品服务生态系统设计研究现状 |
| 2.4.1 智能产品功能层次聚类与系统生成 |
| 2.4.2 智能产品服务流程图形化建模与量化分析 |
| 2.5 智能生态产品服务交付研究现状 |
| 2.6 研究现状小结 |
| 第三章 智能产品服务生态系统理论总体框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 智能产品服务生态系统相关概念定义 |
| 3.3 智能产品服务生态系统特征分析 |
| 3.3.2 智能的特征 |
| 3.3.3 生态的特征 |
| 3.3.4 服务的特征 |
| 3.4 智能产品服务生态系统要素构成 |
| 3.4.1 智能技术 |
| 3.4.2 用户体验 |
| 3.4.3 市场定位 |
| 3.4.4 商业模式 |
| 3.4.5 关联关系 |
| 3.4.6 联接交互 |
| 3.4.7 生态特征与系统要素之间的关联关系 |
| 3.5 智能产品服务生态系统总体研究框架与流程 |
| 3.6 智能家居服务生态系统示例验证 |
| 3.6.1 智能家居服务生态系统的定义与演变 |
| 3.6.2 智能家居服务生态系统的特征体现 |
| 3.6.3 智能家居服务生态系统要素构成分析 |
| 3.7 先进性与可行性分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 智能产品服务生态系统需求分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 智能产品服务生态系统需求分析研究思路与框架流程 |
| 4.2.1 智能产品服务生态系统边界拓展特征分析 |
| 4.2.2 智能产品服务生态系统客户需求特征分析 |
| 4.2.3 智能产品服务生态系统客户需求分析研究框架流程 |
| 4.3 智能产品服务生态系统边界研究 |
| 4.3.1 智能产品服务生态系统业务边界研究 |
| 4.3.2 智能产品服务生态系统价值边界研究 |
| 4.4 智能产品服务生态系统客户需求挖掘与预测 |
| 4.4.1 客户需求分析方法选择 |
| 4.4.2 基于模糊认知图(FCM)的客户隐性需求挖掘方法 |
| 4.4.3 基于ARIMA模型的客户动态需求预测方法 |
| 4.5 智能家居服务生态系统需求分析示例验证 |
| 4.5.1 智能家居服务生态系统边界研究 |
| 4.5.2 智能家居服务生态系统客户需求挖掘与动态预测 |
| 4.6 先进性与可行性分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 智能产品服务生态系统解析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 智能产品服务生态系统解析研究思路与框架流程 |
| 5.2.1 智能产品服务生态系统解析的问题特征 |
| 5.2.2 智能产品服务生态系统解析研究框架流程 |
| 5.3 智能产品服务生态系统层次结构拓扑分析与建模 |
| 5.3.1 智能产品服务生态系统层次分析 |
| 5.3.2 智能产品服务生态系统生存系统模型(EVSM) |
| 5.3.3 基于EVSM的智能产品服务生态系统结构建模 |
| 5.4 智能产品服务生态系统稳健性研究 |
| 5.4.1 智能产品服务生态系统稳健性研究思路 |
| 5.4.2 智能产品服务生态系统的耗散结构演变 |
| 5.4.3 智能产品服务生态系统生态位分离 |
| 5.4.4 智能产品服务生态系统稳健性评价 |
| 5.4.5 智能产品服务生态系统的冗余机制 |
| 5.5 智能产品服务生态系统价值涌现 |
| 5.5.1 智能产品服务生态系统价值涌现机理 |
| 5.5.2 智能产品服务生态系统的价值空间的拓展 |
| 5.5.3 智能产品服务生态系统价值空间评价 |
| 5.6 智能家居服务生态系统解析示例验证 |
| 5.6.1 智能家居服务生态系统结构拓扑层次分析 |
| 5.6.2 智能家居服务生态系统稳健性研究 |
| 5.6.3 智能家居服务生态系统价值涌现 |
| 5.7 先进性与可行性分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 智能产品服务生态系统设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 智能产品服务生态系统设计研究思路与框架流程 |
| 6.3 智能产品与功能层次聚类 |
| 6.3.1 主要问题特征与研究思路分析 |
| 6.3.2 智能产品功能模糊层次聚类算法 |
| 6.4 智能产品服务流程建模 |
| 6.4.1 智能产品服务配置框架 |
| 6.4.2 基于服务蓝图的智能产品服务包划分 |
| 6.4.3 基于BPMN图的智能产品服务过程建模 |
| 6.5 智能产品服务生态价值交互与平衡 |
| 6.5.1 智能产品服务生态价值交叉补贴 |
| 6.5.2 智能产品服务生态系统价值网络分析 |
| 6.5.3 智能产品服务生态系统价值传递矩阵 |
| 6.6 智能家居服务生态系统设计示例验证 |
| 6.6.1 智能家居产品与功能层次聚类 |
| 6.6.2 基于多方法融合的智能家居服务流程建模 |
| 6.6.3 智能家居服务生态价值交互与平衡 |
| 6.7 先进性与可行性分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 智能产品服务生态系统交付 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 智能产品服务生态系统交付研究思路与框架流程 |
| 7.2.1 智能产品服务生态系统交付问题特征分析 |
| 7.2.2 智能产品服务生态系统交付研究框架流程 |
| 7.3 智能产品服务能力规划 |
| 7.3.1 智能产品服务能力层次分析框架 |
| 7.3.2 智能产品服务能力与资源的虚拟池化 |
| 7.4 智能产品服务交付管理 |
| 7.4.1 智能产品服务交付协同化过程 |
| 7.4.2 智能产品服务交付渠道 |
| 7.4.3 基于动态共享资源池的智能产品服务资源配置 |
| 7.5 智能家居服务生态系统交付示例验证 |
| 7.5.1 智能家居服务能力规划 |
| 7.5.2 智能家居服务运营管理 |
| 7.6 先进性与可行性分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 智能网联汽车服务生态系统示例验证 |
| 8.1 案例背景 |
| 8.2 智能网联汽车服务生态系统框架结构 |
| 8.2.1 智能网联汽车服务生态系统基础框架 |
| 8.2.2 智能网联汽车服务生态系统的特征体现 |
| 8.2.3 智能网联汽车服务生态系统的要素构成 |
| 8.3 智能网联汽车服务生态需求分析 |
| 8.3.1 智能网联汽车服务生态系统边界研究 |
| 8.3.2 智能网联汽车服务生态系统客户需求挖掘与动态预测 |
| 8.4 智能网联汽车服务生态系统解析 |
| 8.4.1 智能网联汽车服务生态系统结构拓扑层次分析 |
| 8.4.2 智能网联汽车服务生态系统稳健性研究 |
| 8.4.3 智能网联汽车服务生态系统价值涌现 |
| 8.5 智能网联汽车服务生态系统设计 |
| 8.5.1 智能网联汽车产品与功能层次聚类 |
| 8.5.2 基于多方法融合的智能网联汽车服务流程建模 |
| 8.5.3 智能网联汽车服务生态价值交互与平衡 |
| 8.6 智能网联汽车服务生态系统交付 |
| 8.6.1 智能网联汽车服务能力规划 |
| 8.6.2 智能网联汽车服务运营管理 |
| 8.7 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.1.1 内容总结 |
| 9.1.2 创新点 |
| 9.2 展望 |
| 9.2.1 不足之处 |
| 9.2.2 后续研究 |
| 参考文献 |
| 附录一 英文缩略语 |
| 附录二 模糊层次聚类算法的MATLAB实现 |
| 附录三 基于EXCEL的资源动态配置算法实现 |
| 攻读博士学位期间发表或录用的学术论文 |
| 以第一作者发表的学术论文 |
| 第一作者撰写中和拟投稿论文 |
| 与他人合作发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（10）煤炭科技企业战略风险管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究范围、目标与研究内容 |
| 1.3 研究框架与结构安排 |
| 1.4 研究方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 科技型企业风险管理研究 |
| 2.2 战略风险含义与构成的相关研究 |
| 2.3 战略风险识别的相关研究 |
| 2.4 战略风险度量的相关研究 |
| 2.5 战略风险应对的相关研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 煤炭科技企业战略风险成因分析 |
| 3.1 煤炭科技企业的特征及面临的环境分析 |
| 3.2 煤炭科技企业战略风险形成机理及识别框架 |
| 3.3 煤炭科技企业战略风险形成系统分析 |
| 3.4 煤炭科技企业战略风险因素构成分析 |
| 3.5 调查问卷的设计与数据收集 |
| 3.6 统计分析和研究结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 煤炭科技企业战略风险评价 |
| 4.1 战略风险评价方法 |
| 4.2 煤炭科技企业战略风险评价指标体系 |
| 4.3 基于区间数属性的TOPSIS方法 |
| 4.4 基于区间数TOPSIS方法的煤炭科技企业战略风险评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 煤炭科技企业战略风险预警 |
| 5.1 煤炭科技企业战略风险预警指标体系的建立 |
| 5.2 企业战略风险预警方法选用 |
| 5.3 企业战略风险预警模型的应用及检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要研究成果与创新点 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、科技型企业安全性预警模型分析——灰预测模糊识别模型的构建（论文参考文献）
- [1]G公司供应链金融的信用风险评价及控制研究[D]. 张顺帆. 西安石油大学, 2021(12)
- [2]虎牙直播公司财务风险预警体系研究[D]. 张豆豆. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]我国体育产业高质量发展的金融支持研究[D]. 许嘉禾. 山东大学, 2021(11)
- [4]基于文本挖掘的科技型企业信用风险管理研究[D]. 刘庆. 贵州财经大学, 2020(07)
- [5]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [6]企业持续创新过程战略风险决策研究[D]. 张新启. 云南财经大学, 2019(01)
- [7]资源型企业生态责任承担模式研究[D]. 郭微微. 武汉理工大学, 2018(07)
- [8]基于BP神经网络的科技银行信贷风险预警研究[D]. 肖震霆. 山东科技大学, 2018(03)
- [9]智能产品服务生态系统理论与方法研究[D]. 郑茂宽. 上海交通大学, 2018(01)
- [10]煤炭科技企业战略风险管理研究[D]. 范宝营. 中国矿业大学, 2017(01)