近年來,文化企業(yè)之間的兼并、收購活動日益激烈,投資者不僅看重的是企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,更看重的是企業(yè)的商譽(yù)。商譽(yù)價(jià)值評估可以幫助文化企業(yè)了解自己的形象,清楚掌握影響商譽(yù)的敏感因素和薄弱環(huán)節(jié),從而促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估不但開辟了商譽(yù)價(jià)值評估的新方法和新理論,為日后的研究提供理論基礎(chǔ),而且構(gòu)建出新的評估指標(biāo)體系和模型,為管理者提供評估依據(jù)。因此,對文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值進(jìn)行評估具有一定的理論意義和實(shí)踐意義。論文主要基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值進(jìn)行評估。在文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論對文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的現(xiàn)狀進(jìn)行分析,構(gòu)建文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過對黑龍江省動漫企業(yè)商譽(yù)價(jià)值進(jìn)行案例分析,對評估模型進(jìn)行驗(yàn)證。本文深入地剖析了文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的特點(diǎn),豐富并完善了文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的理論和方法,為未來文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的順利開展提供了決策依據(jù)。主要的研究內(nèi)容如下:首先,運(yùn)用層級結(jié)構(gòu)理論構(gòu)建了文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估的理論框架,并對文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估進(jìn)行機(jī)理分析,在此基礎(chǔ)上分析了文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,為文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估提供了基本的研究方向。其次,運(yùn)用價(jià)值鏈理論,剖析文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估內(nèi)在影響因素的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,確定初級評價(jià)指標(biāo)體系;運(yùn)用調(diào)查問卷法,再次對指標(biāo)進(jìn)行篩選,確定最終的評價(jià)指標(biāo),從而構(gòu)建了文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估指標(biāo)體系。再次,運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,在構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,剖析指標(biāo)之間的層級關(guān)系,結(jié)合文化企業(yè)商譽(yù)自身的特點(diǎn),從而形成了三層獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過剖析其內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將三層網(wǎng)絡(luò)關(guān)系交叉在一起,構(gòu)建文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估模型。文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估指標(biāo)體系和模型的構(gòu)建,為文化企業(yè)商譽(yù)價(jià)值評估奠定理論基礎(chǔ)。最后,論文運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對黑龍江省動漫企業(yè)商譽(yù)價(jià)值進(jìn)行案例分析,發(fā)現(xiàn)存在的問題,并提出了發(fā)展建議與對策。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F275
【部分圖文】：

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型分為松散型和融合型兩種[93]：松散型一般是以小波分析為媒介，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的時(shí)候展開恰當(dāng)?shù)奶幚砉ぷ�，讓輸入神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信息更快地展開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的工作；融合型即小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然而又直接地融合，小波元取代神經(jīng)元的位置，小波函數(shù)中的尺度及平移參數(shù)會直接取代輸入層和隱含層共同的權(quán)值和隱含層具有的闕值。1 和連續(xù)參數(shù)相關(guān)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11 1Lij i jM Mjk k j kj jju x bf g ga (2-1)2 把框架當(dāng)基函數(shù)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)01 1 1M M Lmk k j k ij o jj j jf g g u a jx n b (2-2)3 正交的基小波網(wǎng)絡(luò)典型的正交基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型見圖 2-2：

圖 3-2 原時(shí)間序列圖Fig.3-2 The original time series趨勢項(xiàng)。我們匯出 Sk的圖形并觀察其趨勢項(xiàng)型來更好的逼近，如果說趨勢性不怎么明顯，對 SJ.進(jìn)行建模，算出擬合值以及預(yù)測值 SJ.行分解，然后，對全部各層的序列 Wj做擬合，采取觀察法對它的周期性和建模是不是容易且幅度小的就忽略不記；對能夠建模的就建值[127]。依次進(jìn)行，根據(jù)隨機(jī)項(xiàng)的大小決定是環(huán)。代公式，合成擬合值和預(yù)測值。網(wǎng)絡(luò)方法，對構(gòu)建的指標(biāo)體系和模型，用以對比分析，從而更能科學(xué)地對文化企業(yè)商譽(yù)值評估的真實(shí)數(shù)值。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2835758