本文關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險評估模型的研究

  更多相關(guān)文章： 產(chǎn)業(yè)集群 灰色理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)險評估

【摘要】： 近二十年來,產(chǎn)業(yè)集群(Industrial Clusters)已逐漸成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué),產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)等研究領(lǐng)域的熱門課題。產(chǎn)業(yè)集群提高區(qū)域創(chuàng)新能力和企業(yè)的競爭優(yōu)勢,同時也暴露了許多不穩(wěn)定的因素,產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展面臨著巨大的風(fēng)險。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們對產(chǎn)業(yè)集群的風(fēng)險開展了大量的研究工作,特別是對集群風(fēng)險成因、風(fēng)險的表現(xiàn)形式和風(fēng)險的預(yù)防和解決措施做了深入的探討。這些研究工作為產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險分析提供多層次的研究角度和研究方法;但是這些研究大部分是定性的分析,很難對集群能力面臨風(fēng)險的大小、抵抗風(fēng)險能力的強(qiáng)弱作出準(zhǔn)確的評價。 本課題在借鑒前人研究成果基礎(chǔ)上,通過對產(chǎn)業(yè)集群主要風(fēng)險的分析,按照全面、簡單、易操作等原則,提煉出評價集群風(fēng)險的指標(biāo)體系;并結(jié)合灰色理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險的定量評價模型。 灰色預(yù)測模型GM(1,1)形式比較簡單,可利用較少的數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型。建模和計算都很方便,但灰色預(yù)測模型預(yù)測波動性較大的物理系統(tǒng)的效果并不十分理想,而且預(yù)測結(jié)果精度隨時間的增加逐漸下降。本論文針對上述的GM(1,1)模型的局限性,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了改進(jìn)。 由于非線性系統(tǒng)的預(yù)測性能很明顯,但其訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候需要以大量的樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對其特點,在本論文基于灰色預(yù)測模型簡單算法、建模所需數(shù)據(jù)較少的特點和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性預(yù)測性能的特點出發(fā),將以上兩種預(yù)測模型有機(jī)地結(jié)合起來,提出了適用于產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險預(yù)測的數(shù)學(xué)模型。最后結(jié)合具體的長沙高新區(qū)機(jī)械產(chǎn)業(yè)集群的實例,用本文所建立的模型進(jìn)行了風(fēng)險預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明,該組合模型在充分發(fā)揮兩種預(yù)測模型單獨預(yù)測時的優(yōu)點的同時也弱化了它們單調(diào)預(yù)測時的各自的缺點,而且預(yù)測的結(jié)果比單一的預(yù)測結(jié)果具有更高的精度,也更加符合產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險因素的變化趨勢。
【關(guān)鍵詞】：產(chǎn)業(yè)集群 灰色理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)險評估
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F062.9;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 選題的背景和研究的意義10-12
• 1.1.1 選題的背景10
• 1.1.2 研究的意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究對象和方法13
• 1.4 研究的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)13-16
• 第二章 產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險的相關(guān)理論綜述16-22
• 2.1 相關(guān)概念的界定16-18
• 2.1.1 產(chǎn)業(yè)集群概念的定義16-17
• 2.1.2 產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險本質(zhì)的定義17-18
• 2.2 產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險的類型18-22
• 2.2.1 內(nèi)源性風(fēng)險18-19
• 2.2.2 外源性風(fēng)險19-20
• 2.2.3 結(jié)構(gòu)性風(fēng)險20-22
• 第三章 產(chǎn)業(yè)集群的風(fēng)險成因分析22-28
• 3.1 內(nèi)源性風(fēng)險成因分析22-23
• 3.1.1 基于集群創(chuàng)新的風(fēng)險成因分析22-23
• 3.1.2 基于信息共享風(fēng)險成因分析23
• 3.2 外源性風(fēng)險成因分析23-25
• 3.2.1 基于集群發(fā)展能力的風(fēng)險成因分析23-24
• 3.2.2 基于市場風(fēng)險成因分析24-25
• 3.3 結(jié)構(gòu)性風(fēng)險成因分析25-28
• 3.3.1 基于集群結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險成因分析25
• 3.3.2 基于集群政策型的風(fēng)險成因分析25-28
• 第四章 產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險評估模型的構(gòu)建28-44
• 4.1 集群產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評估的原理和指標(biāo)的確定28-30
• 4.1.1 集群產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評估的原理28-29
• 4.1.2 風(fēng)險指標(biāo)的確定29-30
• 4.2 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用30-35
• 4.2.1 灰色系統(tǒng)概述30
• 4.2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析30-35
• 4.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法35-39
• 4.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、結(jié)構(gòu)和算法35-38
• 4.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評價推廣38-39
• 4.4 基于灰色關(guān)聯(lián)分析和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型39-44
• 4.4.1 模型的構(gòu)建39-42
• 4.4.2 基于灰色理論和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程42-44
• 第五章 基于長沙工程機(jī)械產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險的實證分析44-60
• 5.1 風(fēng)險指標(biāo)與權(quán)重因子的確定44-51
• 5.1.1 指標(biāo)的確定44-49
• 5.1.2 風(fēng)險因子權(quán)重的確定49-51
• 5.2 模型的構(gòu)建與數(shù)據(jù)的計算、處理51-56
• 5.2.1 模型的構(gòu)建51-53
• 5.2.2 數(shù)據(jù)的計算及處理53-56
• 5.3 模型的結(jié)果與建議56-60
• 5.3.1 模型的結(jié)果56-58
• 5.3.2 長沙工程機(jī)械產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的建議58-60
• 第六章 結(jié)論與展望60-62
• 6.1 本文的工作和結(jié)論60-61
• 6.2 未來研究工作的展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-64
• 致謝64-66
• 附錄166-68
• 附錄268-70

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 夏智倫;產(chǎn)業(yè)集群的競爭優(yōu)勢與區(qū)域競爭力[J];湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報;2005年04期

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9 梁宏;;產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險的研究綜述[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2006年01期

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本文編號：708585