检索结果-内蒙古大学图书馆

科研管理 2007年第z1期28卷 45-51页

作者：王小琴西南科技大学经济管理学院四川绵阳621010

本文针对我国科技人才评价中存在的重要问题,准确界定了“科技人才”以及“科技企业”,并对科技人才从智力素质、身心素质、能力素质、绩效素质和思想品德素质等五个方面设置了一套较为完整的评价考核指标体系,应用模糊数学中模糊综合... 详细信息

本文针对我国科技人才评价中存在的重要问题,准确界定了“科技人才”以及“科技企业”,并对科技人才从智力素质、身心素质、能力素质、绩效素质和思想品德素质等五个方面设置了一套较为完整的评价考核指标体系,应用模糊数学中模糊综合评价技术建立相关评价模型,较为准确地计算出科技人才综合素质模糊综合评价值,从而得到较为公正的评价结果,为薪酬激励奠定基础。

关键词：科技人才评价模型模糊综合评价技术

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房地产投资风险评价研究

房地产投资风险评价研究

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作者：李境知江苏大学

学位级别：硕士

随着我国社会主义市场经济的稳步增长,房地产业因其高投资报酬率以及较强的保值增值能力而成为重要的投资工具之一。同时,房地产投资的高投入、长周期的特点也决定了投资过程具有高风险。房地产投资风险与房地产投资风险评价体系的探索... 详细信息

随着我国社会主义市场经济的稳步增长,房地产业因其高投资报酬率以及较强的保值增值能力而成为重要的投资工具之一。同时,房地产投资的高投入、长周期的特点也决定了投资过程具有高风险。房地产投资风险与房地产投资风险评价体系的探索与实践应用已成为一个重要的研究课题,引起国内外有关专家和房地产投资者的高度重视,并已形成了一系列的理论与方法。我国对房地产投资风险研究起步较晚,对投资风险的分析和评估缺乏全局性把握,其风险分析还很片面,投资具有较高的投机成分。因此,对房地产投资风险的科学分析和定量评估已显得十分必要。本文从研究我国房地产投资现状与特点出发,系统分析了影响我国房地产投资的各种风险因素。运用模糊综合评价技术,构建了一种适合我国房地产投资特点的风险评价方法。首先,我们回顾了近年来国内外对房地产投资主要研究方向、方法和最新进展。针对我国房地产投资过程中的高投机性和片面逐利性,提出对房地产投资风险进行系统分析和科学评价的必要性和紧迫性。本文通过分析房地产投资的特点及现行主要投资风险的识别、测量、分析与控制方法,提出了构建适合我国房地产市场特点的投资风险评价的总体思路。以房地产建设周期为基础,将投资风险分为投资决策阶段风险、建设前期风险、建设阶段风险、销售阶段风险和使用阶段风险五个阶段的风险。从政策、社会、经济、技术、自然和国际影响以及企业决策、管理、资源等不同角度系统分析了影响我国房地产投资的主要风险因素。根据科学性、完备性、可行性和可操作性和明确性原则,按房地产建设周期筛选出5大类共22个评价因子组成房地产投资风险评价指标体系。运用AHP技术和模糊理论,建立一套适合我国房地产投资特点的房地产模糊综合评价模型。最后在理论分析的基础上,本文通过实证研究,分析了模糊综合评价模型在房地产投资风险分析时的可操作性和有效性,并证明新模型能够良好地综合评价房地产开发项目的风险程度,在预测开发项目风险度方面具有较高的实用价值。

关键词：房地产投资风险模糊综合评价技术

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房地产投资风险决策与规避策略研究

房地产投资风险决策与规避策略研究

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作者：刘海林上海大学

学位级别：硕士

随着中国当前国民经济持续健康发展、城市化进程加快，中国房地产业迅速发展起来，房地产市场规模不断扩大。房地产正日益成为一种重要的投资工具。\n 但是，房地产业也是一项典型的高风险行业。中国房地产业的领军人物深圳万科董事... 详细信息

随着中国当前国民经济持续健康发展、城市化进程加快，中国房地产业迅速发展起来，房地产市场规模不断扩大。房地产正日益成为一种重要的投资工具。\n 但是，房地产业也是一项典型的高风险行业。中国房地产业的领军人物深圳万科董事长王石说：“房地产企业做大以后，规避风险就成为其首要任务。利润是附带的产品。”房地产投资者在获得丰厚投资收益的同时，也往往面临着巨大的风险。当前，在中国市场化水平不高的房地产市场中，各种不确定因素，如宏观经济政策、银行利率、土地供应、投资者心理预期等等无时无处不在，使得房地产这一投资品既是金矿又是吞噬财富的黑洞。城市随处可见的烂尾楼、常年空置的豪宅、别墅、无人光顾的度假村、商业广场，无不验证这一行业的高风险事实。据统计，我国目前积压一年以上的商品房面积达1.

关键词：房地产投资风险决策风险规避策略模糊综合评价技术蒙特卡罗模拟法贝叶斯统计推断技术

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智能算法在住宅性能评估中的分析及应用体系

智能算法在住宅性能评估中的分析及应用体系

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作者：张勇大连理工大学

学位级别：硕士

随着房屋改革的不断深入，对商品住宅的性能检测和分析已经显得越来越重要，对商品住宅性能的检测手段和分析工具也在不断更新。随着人工智能算法理论的模糊集理论(Fuzzy Sets Theory，FST)、人工神经网络(Artificial Neural Networks，... 详细信息

随着房屋改革的不断深入，对商品住宅的性能检测和分析已经显得越来越重要，对商品住宅性能的检测手段和分析工具也在不断更新。随着人工智能算法理论的模糊集理论(Fuzzy Sets Theory，FST)、人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)等非线性科学技术在各个行业的广泛推广和应用，为非线性科学技术在土木工程的工程监测和分析领域的应用提供了全新的思路和方法。本文将这些算法与传统的工程检测与分析方法相结合，在商品住宅热性能检测、A级商品住宅综合性能的评价两个方面进行了尝试，并建立了一套相应的检测模型和体系，效果比较满意。本项研究为商品住宅性能检测与分析开辟了新的途径和方法，并提供了有效的应用手段。全文的主要研究内容和研究成果概括如下： 1)本文对神经网络在住宅热性能检测和分析的应用可行性进行了分析和实践。在结合工程实践和相关理论的基础上，对影响住宅热性能的因素进行了分析和分类。结合大连市某商品住宅楼的工程资料，建立了一套完整的神经网络预测模型体系，通过选择不同的模型参数，较好地实现了工程的实际应用。结果表明，该模型能够对住宅热性能进行正确的预测，精度较高，方法过程简单，同时还具有良好的外延性和推广性。 2)由于受到人为的主观因素的影响，对于商品住宅性能综合评判的公正性和客观性及科学性往往会受到置疑，进而使评判方的权威性大打折扣。结合模糊集理论中的模糊综合评价技术理论，为科学、客观、公正地对商品住宅综合性能的评判提供了有效的手段。根据实际工程经验和理论，本文建立了一套三级综合评判指标体系模型和评判方法，该方法能较客观的实现对A级商品住宅综合性能的分析和评价。该体系具有原理较通俗易懂、可操作性强、容易实现、易于与原有的评价指标体系结合及便于实际应用和推广的优点。最后，概括总结本文的主要研究内容以及取得的成果，并对有待于进一步研究的问题进行了展望。

关键词：智能算法神经网络住宅热性能模糊集理论模糊综合评价技术商品住宅综合性能分析和检测

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