多源诱导信息集结模型及区域创新力测度研究

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随着时代的发展,综合评价问题也有了更加复杂的应用背景,具体表现在数据形式复杂和评价主体风险偏好复杂等方面。本文在分析当今综合评价问题的复杂应用背景的基础上,分别针对综合评价问题的数据形式复杂化,评价主体风险偏好复杂化的特点,提出了两种综合评价的信息集结方法。并结合专业背景,用两种评价方法对区域创新力测度的问题进行了应用层面的研究。主要工作如下:(1)提出了混合形式信息的一致化处理手段。本文将混合数据评价问题中所涉及到的多种数据形式,分为定量型和定性型两类。对于定性型数据,本文基于前人研究基础,考虑指标发展增速,提出两种新的非线性无量纲化方法。(2)改进了随机模拟的信息集结方法。改进的随机模拟集结方法通过根据各个指标下数据分布的离散程度,设置一个诱导增量,来衡量被评价对象两两之间的差距,然后分别得出一者“优于”和“强优于”另一者的概率,不仅体现了“是不是”,还体现了“是多少”,提供了更加丰富的信息。(3)考虑评价主体风险偏好的综合评价集结方法。首先“前景理论”以为基础,分析评价需求者的风险偏好如参照依赖,损失规避,确定效应等。然后对于评价问题构建模型,用诱导变量刻画评价主体对于风险的态度,并引入到集结模型中,使得评价者的风险偏好体现在评价结果中。(4)对于我国区域创新力测度的研究。选取合适的样本数据,分别采用前两个部分提出的信息集结方法对区域创新力进行测度研究,分析我国区域的创新力发展现状,提出相关结论和建议,并佐证本文提出方法的有效性。
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