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

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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)化配置風險預警模型,為提高企業(yè)創(chuàng)新資金配置效率,增強風險防范意識,提高風險識別能力,合理制定風險防范對策提供基礎。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)化配置風險的評價指標體系。為建立預警模型,首先利用CRITIC方法將風險劃分為低風險、較低風險、較高風險、高風險四個區(qū)間,風險逐漸加大,利用人工智能方法支持向量機(SVM)構(gòu)建預警模型,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)化配置風險預警模型。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)中處于低風險區(qū)間的企業(yè)有12家,較低風險70家,較高風險37家,高風險8家。結(jié)論表明,創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風險指標以及預警模型的設計可以有效衡量創(chuàng)新資金生態(tài)化配置風險大小,對于創(chuàng)新資金配置風險的防范和控制具有重要作用。
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F426.72;F406.7

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