本文關(guān)鍵詞：高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險預(yù)警研究　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：創(chuàng)新活動是高新技術(shù)企業(yè)尋求發(fā)展的關(guān)鍵,而創(chuàng)新資金是高新技術(shù)企業(yè)開展創(chuàng)新活動的重要支撐。傳統(tǒng)的創(chuàng)新資金配置效率低,風(fēng)險難以把控。本文結(jié)合生態(tài)化理論,依據(jù)生態(tài)化特性對創(chuàng)新資金進行配置,提高創(chuàng)新資金配置的效率,同時分析影響高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險的各種因素,結(jié)合支持向量機建立高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險預(yù)警模型,為提高企業(yè)創(chuàng)新資金配置效率,增強風(fēng)險防范意識,提高風(fēng)險識別能力,合理制定風(fēng)險防范對策提供基礎(chǔ)。本文從創(chuàng)新資金的來源、創(chuàng)新資金的使用、創(chuàng)新資金的回收以及創(chuàng)新資金分配的角度分別對各階段高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險進行分析,構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險的評價指標(biāo)體系。為建立預(yù)警模型,首先利用CRITIC方法將風(fēng)險劃分為低風(fēng)險、較低風(fēng)險、較高風(fēng)險、高風(fēng)險四個區(qū)間,風(fēng)險逐漸加大,利用人工智能方法支持向量機(SVM)構(gòu)建預(yù)警模型,結(jié)合果蠅算法(FOA)對SVM進行優(yōu)化,建立基于FOASVM的高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險預(yù)警模型。為對模型的有效性進行驗證,選取127家醫(yī)藥行業(yè)的高新技術(shù)企業(yè)的2014年數(shù)據(jù)作為研究樣本進行驗證。模型分類結(jié)果是在127家醫(yī)藥企業(yè)中處于低風(fēng)險區(qū)間的企業(yè)有12家,較低風(fēng)險70家,較高風(fēng)險37家,高風(fēng)險8家。結(jié)論表明,創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險指標(biāo)以及預(yù)警模型的設(shè)計可以有效衡量創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風(fēng)險大小,對于創(chuàng)新資金配置風(fēng)險的防范和控制具有重要作用。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F426.72;F406.7

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