發(fā)布時間：2017-03-18 05:01

  本文關鍵詞：中國造船業(yè)產能過剩及其預警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：船舶工業(yè)是中國的戰(zhàn)略產業(yè)，在全球造船業(yè)進入周期性調整的情況下，中國船舶工業(yè)面臨著巨大的產能過剩壓力。由于造船業(yè)產品投資大、建造周期長、產業(yè)鏈長以及船舶建造行業(yè)運行的滯后性，，導致其產能過剩產生危害的影響程度大并在短時間內難以消除。為防止造船業(yè)因產能過剩引發(fā)大幅波動，保持中國造船業(yè)健康發(fā)展，有必要對造船業(yè)的產能過剩進行識別界定、評價和預警研究。 本文從中國造船業(yè)產能過剩的識別界定、產能過剩評價、產能過剩預警和產能過剩對策建議四個方面進行了研究。采用數(shù)理統(tǒng)計方法進行了造船業(yè)產能過剩的界定，運用熵值法對中國造船業(yè)的產能過剩進行了評價研究，采用熵值法與BP神經網絡構建的模型對造船業(yè)的產能過剩進行了預警研究，并提出了中國造船業(yè)產能過剩的對策建議。 產能過剩識別方面，根據(jù)產能過剩的相關研究結合造船業(yè)本身的行業(yè)特點，從固定資產投資、產需與手持訂單、行業(yè)效益、勞動力規(guī)模和生產成本五個方面對造船業(yè)的產能過剩進行了識別。產能過剩界定方面，參照關于產業(yè)安全度的估算研究，將造船業(yè)的產能過剩程度劃分為嚴重過剩、顯著過剩、安全、產能不足和產能瓶頸五個等級，并利用統(tǒng)計方法中的3σ法則來確定各指標的產能過剩區(qū)間。 產能過剩評價方面，根據(jù)造船業(yè)產能過剩的識別研究，從五個方面選取了11個指標構建了產能過剩的評價指標體系。采用熵值法衡量了各評價指標的權重，在此基礎上計算得到了歷年造船業(yè)的產能過剩情況。 產能過剩預警方面，探討了熵值法和BP神經網絡相結合進行造船業(yè)產能過剩預警的思路和方法，結合造船業(yè)產能過剩的特點，提出了造船業(yè)產能過剩的EM-BP預警方法。之后，運用Matlab神經網絡工具箱構建了產能過剩的網絡預警模型，并對中國造船業(yè)的產能過剩狀況進行了實證研究。 產能過剩對策建議方面，從產業(yè)和企業(yè)兩個層面提出了緩解造船業(yè)產能過剩矛盾的對策建議，希望能對中國造船業(yè)產能過剩的應對起到重要的現(xiàn)實指導意義。
【關鍵詞】：中國造船業(yè) 產能過剩 預警 熵值法 BP神經網絡
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F426.474
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-17
• 第1章 緒論17-28
• 1.1 研究背景和研究意義17-19
• 1.1.1 研究背景17-18
• 1.1.2 研究目的及意義18-19
• 1.2 國內外研究綜述19-24
• 1.2.1 產能過剩研究綜述19-20
• 1.2.2 造船業(yè)產能過剩國內外研究現(xiàn)狀20-21
• 1.2.3 預警方法研究綜述21
• 1.2.4 神經網絡預警國內外研究現(xiàn)狀21-24
• 1.3 研究思路與研究內容24-26
• 1.3.1 研究思路24
• 1.3.2 研究內容24-26
• 1.4 研究方法與創(chuàng)新之處26-28
• 1.4.1 研究方法26
• 1.4.2 創(chuàng)新之處26-28
• 第2章 相關理論概述28-34
• 2.1 產能過剩相關研究28-29
• 2.1.1 產能過剩的形成機理研究28
• 2.1.2 產能過剩的實證研究28
• 2.1.3 產能過剩的度量方法28-29
• 2.2 熵值法簡介29-31
• 2.3 BP 神經網絡技術31-32
• 2.3.1 人工神經網絡技術簡介31
• 2.3.2 BP 神經網絡特點31-32
• 2.3.3 BP 神經網絡預警32
• 2.4 本章小結32-34
• 第3章 中國造船業(yè)產能過剩的界定34-48
• 3.1 中國造船業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析34-38
• 3.1.1 中國造船業(yè)總體現(xiàn)狀分析34-35
• 3.1.2 中國造船業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢35-37
• 3.1.3 中國造船業(yè)產能過剩嚴重37-38
• 3.2 造船業(yè)產能過剩概述38-43
• 3.2.1 造船業(yè)產能過剩概念38-39
• 3.2.2 造船業(yè)產能過剩分類39
• 3.2.3 造船業(yè)產能過剩動因39-41
• 3.2.4 造船業(yè)產能過剩的識別41-43
• 3.3 造船業(yè)產能過剩研究的必要性43-45
• 3.3.1 造船業(yè)產能過剩危害性大43
• 3.3.2 造船業(yè)產能過剩涉及面廣43
• 3.3.3 造船業(yè)產能過�；鈺r間長43-44
• 3.3.4 造船業(yè)產能過剩存在滯后性44-45
• 3.4 造船業(yè)產能過剩的界定45-47
• 3.4.1 產能過剩程度的等級劃分45
• 3.4.2 產能過剩的程度分析45-46
• 3.4.3 造船業(yè)產能過剩的界定46-47
• 3.5 本章小結47-48
• 第4章 中國造船業(yè)產能過剩的評價研究48-60
• 4.1 研究方法選擇48-50
• 4.1.1 常用權重確定方法48
• 4.1.2 熵值法48-50
• 4.2 造船業(yè)產能過剩評價指標體系的構建50-52
• 4.2.1 產能過剩評價指標體系的構建原則50-51
• 4.2.2 產能過剩評價指標體系的構建51-52
• 4.2.3 產能過剩評價指標分析52
• 4.3 各指標產能過剩界限的確定52-57
• 4.3.1 變量說明及數(shù)據(jù)來源52-54
• 4.3.2 產能利用率的計算54-55
• 4.3.3 評價指標的等級界限55-56
• 4.3.4 指標值到分數(shù)值的映射56
• 4.3.5 產能過剩指標分數(shù)值56-57
• 4.4 產能過剩的測算57-59
• 4.4.1 數(shù)據(jù)處理57-58
• 4.4.2 計算指標的信息熵58
• 4.4.3 計算指標的熵權58
• 4.4.4 測算產能利用綜合指數(shù)58-59
• 4.5 本章小結59-60
• 第5章 中國造船業(yè)產能過剩的預警研究60-75
• 5.1 預警方法選擇60
• 5.2 EM-BP 產能過剩預警60-61
• 5.3 BP 神經網絡預警模型建立61-68
• 5.3.1 網絡拓撲結構設計61-62
• 5.3.2 激活函數(shù)選取62-63
• 5.3.3 網絡誤差函數(shù)63-64
• 5.3.4 輸入輸出數(shù)據(jù)預處理64
• 5.3.5 初始參數(shù)設定64-65
• 5.3.6 算法設計過程65-66
• 5.3.7 算法改進66-68
• 5.4 中國造船業(yè)產能過剩預警的實證分析68-73
• 5.4.1 BP 神經網絡預測模型的訓練68-70
• 5.4.2 BP 神經網絡模型預警結果檢驗70-72
• 5.4.3 模型預警72
• 5.4.4 預警趨勢分析72-73
• 5.5 本章小結73-75
• 第6章 中國造船業(yè)產能過剩的對策建議75-78
• 6.1 產業(yè)層面的對策建議75-76
• 6.1.1 嚴格控制固定資產投資75
• 6.1.2 擴大船舶內需75-76
• 6.1.3 開展行業(yè)兼并重組戰(zhàn)略76
• 6.1.4 推進產業(yè)轉型升級76
• 6.2 企業(yè)層面的對策建議76-77
• 6.2.1 堅決淘汰落后產能76
• 6.2.2 轉變企業(yè)增長方式76
• 6.2.3 強化產能過剩風險意識76-77
• 6.3 本章小結77-78
• 結論與展望78-80
• 參考文獻80-85
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文85
• 攻讀學位期間參與編著的教材85-86
• 致謝86-87
• 詳細摘要87-91

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 韓偉;李杰;;基于熵權法的財務危機預警指標選擇研究[J];北京交通大學學報(社會科學版);2007年04期

  本文關鍵詞：中國造船業(yè)產能過剩及其預警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：253929