量化投资论文范文

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第1篇

尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R.,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异

在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。

(一)资产定价与收益的预测

根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显着正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。

(二)无套利条件与交易成本

在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。

(三)风险控制与市场情绪

在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。

(四)执行高频交易与算法交易

在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易

优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。 三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考

从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。

(一)市场微观结构与流动性冲击

在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。

(二)业绩评价与高杠杆

对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。

(三)人为因素与模型风险

在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。

第2篇

一、投资组合的基本理论

马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。

一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。

从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。

基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。

二、投资战略

投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。

选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。

市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。

类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。

最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。

公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。

三、投资组合风险

我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。

四、投资组合业绩评价

通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。

投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。

没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。

【参考文献】

[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用

[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.

第3篇

下面我将从论文的目的、结构内容、不足之处三个方面向各位老师作一大概介绍，恳请各位老师批评指导。

首先，在目的和意义上，本文研究将实物期权理论引入城市轨道交通项目投资决策评价过程之中，目的在于完善轨道交通建设投资项目的评估方法和体系，通过完善评估手段，使轨道交通项目价值能够被更准确地计算和评估，进而帮助轨道交通项目建设方进行科学决策。

当前，将实物期权理论应用于城市轨道交通项目投资评价的相关研究较少，本文成果可作为以投资者为主体，评价城市轨道交通项目价值理论的一个新的思路，同时为决策方法的选择提供理论支撑，对我国轨道交通基础设施建设领域的发展有一定的意义。

其次，在结构内容上，本文的基本思路是：首先分析城市轨道交通项目特征并回顾传统方法在处理项目投资决策问题上的局限性。在此基础上，分析轨道交通项目特性以及期权特征，并构建基于推迟期权的城市轨道交通项目评价模型。最后，通过实例对投资决策模型进行了验证。本文的主要研究内容结构如下：

第一章是论文的绪论部分，此章节中首先对城市轨道交通等相关研究背景做了简要介绍，并对于此次研究提出了其研究的必要性和意义所在。通过文献综述，系统阐述了国内外学者和专家对于实物期权等方法的研究过程和现状，并最后提出本论文的研究内容和框架结构。

第二章对于城市轨道交通项目和投资决策方法两方面分别做了系统阐述。其中轨道交通项目阐述包含对于城市轨道交通的简介、分类及特征，重点对轨道交通项目的经济特征和投资特征进行分析，为下一步研究做铺垫。在投资决策方法综述中，重点分析和对比了传统项目评价方法及实物期权方法。首先是对传统项目评价方法的阐述，并总结其存在的问题和缺陷。其后，对实物期权方法做了系统介绍，最后总结了实物期权方法应用的基本思路和步骤。

第三章和第四章是本论文的核心部分，本文第三章着手于分析轨道交通项目的期权特征，并建立了城市轨道交通 推迟期权模型，指出了该模型的实际指导意义。

第四章中并运用具体案例进行实证分析和量化的计算，增强论文的说服力。

第五章是本文的最后一章，通过前面两章的模型构建和验证，初步总结将实物期权方法应用于城市轨道交通项目的结论，并指出本次研究中未能考量的因素以及可能存在的问题，指出将来进行完善和开拓研究方向。

最后，在不足之处上，关于本文存在的不足以及对未来的展望总结如下：

1、 模型参数的确定较难。城市轨道交通项目价值增长率的数据难以获得，本文以客流量增长率近似代替。实际上，决定轨道交通项目价值的因素较为复杂，固定资产折旧、维修费用增加、沉没价值计算等都将影响项目价值。另外，价值增长率的方差难以直接获得，利用类似项目历史年数据近似代替的手段无法考量项目未来年的不确定性。因此，模型参数的确定仍需有更准确的测算方法。

2、 在构建推迟期权定价模型中，未能准确得到推迟期权的时间，并将其量化为公式进行计算，给项目确定决策操作时机带来较多不便，而这正是项目本身的不确定性特征所决定的。

3、 未能考虑存在其他竞争对手情况下的博弈模型。本文构建推迟期权定价模型以及案例验证均以仅有一个投资者的条件为基本假设，但实际当中往往有多个投资者进行竞争，因此需进一步对其博弈特性及模型进行构建和验证。

第4篇

关键词：分析 短线

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）09（c）-0252-02

2012年以来，以量化分析技术投资著称的量化基金表现得一枝独秀，逐渐从振荡市中脱颖而出。一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而按照Wind分类的13只量化基金，其平均业绩为2.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亚洲量化基金中排名第一，超越同期上证指数4.77个百分点。

美国私募基金复兴科技公司的第一支纯粹的量化投资基金—— 大奖章基金，从1988年3月成立至2008年的21年里，平均年度净收益高达36%，远远跑赢同期道指年均8.81%的涨幅，比索罗斯、巴菲特同期的业绩高出10%，原因：一是数学家基金经理；二是量化分析技术。

1 基本面分析量化分析是投资机构先后采用的2种投资技术

基本面分析，是分析员和基金经理通常采用研究财务报表，与公司高层会谈，与相关人员荷香业专家讨论等方式，对少数几家公司股票（约10到100只股票）进行非常深入的研究分析，来决定要投资哪些股票以及如何投资。在基本面分析分类中，会根据行业不同，有专员长期跟踪和深入研究其中一个行业，而这几名专员最后则会成投资这个行业的专家。在股票市场成立以来长期采用的较为传统的分析和投资方式就是基本面分析。基本面投资，通过企业内部财务报表的形式，来发现企业的潜在价值，以求企业得到稳定持续的高额收益，一旦买入，长期持有。

量化分析，借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时选股。量化分析员和量化基金经理，通常会同时研究全盘数千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是会强调量化财务指标。量化的指标（又称因子）也可以是其他更有特色的数据。从事量化分析投资的基金经理通常不去上市公司实地调研，而是将精力放在不断完善模型上，量化分析投资的模型是决定投资业绩的关键，投资模型始终处于绝密状态，不同市场设计不同的量化分析投资管理模型，在全球各种市场上进行短线交易。

2 量化分析技术获取超额投资收益之道

在变幻莫测的市场经济中，能否理性思考投资、不受情绪影响，将是成功的关键。而利用计算机的筛选得出的量化分析基金，不受投资中非理性因素影响，使投资更有计划行、纪律性、规律性，基金管理人要做到不贪婪、不恐惧、不放弃，不受情绪影响，以一颗平常心追求利益瘦小。

量化分析，有一套完整、科学的投资体系。严格的纪律性是量化投资明显区别于主动投资的重要特征。在量化分析基金的运作中，主观判断也会出现和量化分析模型相左的情兄，但会坚持量化分析投资的纪律，相信模型判断的长期稳定性，不会盲目去调整改变。与传统偏股型基金不同，量化分析基金采用独特的投资组合管理方式，渐进动态调整基金组合。这样不仅可以顺应瞬息万变的市场，还可以降低个股集中度，平稳投资业绩。因此，这种方式并不会产生传统意义的重仓股，也就大大降低了重仓个股的风险。

量化分析业绩，来自于量化分析模型批量选股的成功率大于失败率。量化分析的模型敏锐的“发觉”了开场环境的转变，自动调高了评估因子、预期因子及市场反转因子的权重，量化分析模型依此逻辑选择的股票大部分取得较好收益，提升了整体业绩。

3 量化分析技术创始人并非经济学家。

量化分析技术并非发端于华尔街，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。1970年代美国债券市场和股票市场全面崩盘，当时提出用量化分析方法管理投资组合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名远见的马克维茨，以该理论勉强通过博士答辩，到1990年10月，这些人中才有三位获得诺贝尔经济学奖。

2012年，美国伦斯理工学院金融工程硕士李炬澎，依据5000年中国古老的《易经八卦数理》研发立体数量模型分析微观经济，用超高频率政治外交词汇、交易数据、股票期权数据、公司债务数据来做个股分析，用《五行相克相生原理》来分析自然、社会、政治、人文如何影响宏观经济。比如用计算机分析新闻报道中天地雷风水火山泽8中自然天文现象与宏观经济关联程度，使五行基金取得亚洲量化分析投资行业第一名的业绩。

4 量化分析技术应用的载体是计算机软硬件技术的发展

马克维茨的投资组合现代金融理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算，1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”（单一指数模型），简化模型只用30s。1964年夏普又开发出资本资产定价模型（CAPM），不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”（APT），提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。

5 量化分析应用的关键是基本面分析无法快速精确处理丰富的金融产品和巨大交易量

1970年代以前，华尔街认为投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基本面分析师、基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意，1970年代初期，美国表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。

量化分析投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。仅有现资理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化分析投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如：机构投资者在市场中占据主导，随着社保基金和共同基金资产的大幅增加，成为市场上的主要机构投资者，专业机构管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，专业的投资管理人有能力和精力专注地研究、运用这些量化分析技术。

1970年代后期的Wells Fargo银行，率先用量化分析技术管理投资组合，投资高股息股票，用较少的风险获得了较大的收益，不用这些模型，不用电脑运算这些公式，会陷于困境。1980年代以来，面对数不胜数的各类证券产品和期权类产品，以及庞大的成交量，许多复杂的证券定价，必须靠大容量高速运算的电脑来完成。到2007年美国股市近一半的机构基金都是由量化模型来管理的。从2000年初到2007年全球量化分析基金市场连续8年表现远远超过其他投资方式。

6 量化分析在应对经济危机和突发经济事件中开拓前进

1987年10月大股灾，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股票直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。

1997年至1998年亚洲金融危机股市暴跌，量化分析投资的算法交易也起到了同样的坏作用。著名的长期资本管理公司，遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，也陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。

2007年8月金融危机中，许多量化基金出现巨额损失。其原因主要是几家大型对冲基金大量卖出它们的量化分析基金股票，去弥补其在其他投资方式上的损失。由于很大相同仓位的股票在很短的时间内被廉价卖出，从而加剧了很多投资指标的损失，尤其是价值和动量指标的损失。

2011年即使欧债金融危机发生，量化分析基金也再次表现优异，超过其他投资方式，虽然能否就此再度复兴仍属未知，此一趋势已不可逆转。

7 量化分析技术今后几年全球应用的热点在中国的A股市场

中国金融、资本、股市投资者结构很不合理，A股市场的专业投资机构持有市值的15.6%，而发达市场这一比例大致为70%。更为不合理的是交易结构，A股市场个人投资者持有市值占比26%，但却完成了85%的交易。根据Wind分类，目前我国市场上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指数基金和1只偏股混合基金。

中国现有的人才和技术都难以支持完全的量化分析投资，在缺乏国际化人才和成熟模型的情况下，经营业绩自然也差强人意。

量化分析今后几年全球热点在中国的A股市场。现在主要发达国家的股市很大程度上由量化基金所控制。为了寻找更高收益的市场，很多大型量化基金也开始大量投资于发展中国家市场，中国的A股市场是今后几年全球量化分析投资热点，所以近年来很多北美和欧洲的高层量化分析基金经理和分析员纷纷到中国大陆、香港和新加坡推广量化投资技术。这是国际国内的金融市场和投资者，都要面对的机会和挑战。

量化分析基金2002年才在中国刚刚起步，到2009年和2010年，才真正进入快速发展期，2010年末量化基金的总规模达到了779亿元。虽然规模有显著提升，但是与国外市场量化分析基金占共同基金总资产16%相比，国内量化分析基金还有非常大的发展空间。

第5篇

开题报告

1.毕业论文题目背景、研究意义及国内外相关研究情况

（1）研究背景

八十年代以利润和产值为主要的盈利分析，评价分析的方法比较简单单一，考虑的因素较少；九十年代以后综合性的盈利能力评价体系开始应用，它对复杂的市场分析更加客观和真实。伴随着市场经济的不断发展完善，特别是股份制企业的建立，越来越多的公司需要良好的盈利能力来吸引股东投资，很多公司每年都会进行盈利能力的分析。随着世界经济的全球化，企业间面对的竞争不仅来自国内，而且国外的企业的产品也进入到中国国内，因此企业要想生存壮大，在竞争中立于不败之地，就必须保证企业能够盈利，持续为企业的发展提供发展的动力。盈利能力，是企业各个层面都十分重视的一个问题。对公司盈利能力进行分析，实际上就是对公司的营业利润率、成本费用利润率、资本收益率等各项指标进行分析，企业的盈利能力的强弱是通过企业利润率来体现的。不管对经营者还是投资者来讲，进行盈利能力分析，能够及时发现管理经营和投资环节中出现的问题，并及时改进对策，促进利润率的提高，从而获得高额利润。不管是企业的债权人还是股东，进行盈利能力分析，能够防止投资失败的出现，从而实现投资资本的回收及增值。因此，对盈利能力进行分析是对企业进行客观评价的一个重要指标。

通过对企业盈利能力的分析，帮助企业对财务数据上的企业收入和利润分析，量化企业短期内的盈利能力的高低，并且通过发展趋势，重点关注企业长期的盈利质量，对企业盈利能力的稳定性、成长性以及持续性进行重点描述，从而得出企业在长期的盈利能力的情况，对企业以及社会的稳定产生了绝大的帮助。另一方面，

盈利能力是企业外部和内部利益关注的方面，通过对其的分析对公司的保证具有重要的意义。因此研究本选题具有重要的实践意义：首先，本文首先对我国格力电器的盈利能力进行整体分析，得出了格力电器的发展现状、发展趋势、盈利现状以及可能的影响因素。并且根据这些信息发现格力电器经营中的问题，进而制定出更可行的格力电器运营政策。可以为其他企业盈利能力管理提供参考与借鉴。

（2）研究意义

通过对企业盈利能力的分析，帮助企业对财务数据上的企业收入和利润分析，量化企业短期内的盈利能力的高低，并且通过发展趋势，重点关注企业长期的盈利质量，对企业盈利能力的稳定性、成长性以及持续性进行重点描述，从而得出企业在长期的盈利能力的情况，对企业以及社会的稳定产生了绝大的帮助。另一方面，盈利能力是企业外部和内部利益关注的方面，通过对其的分析对公司的保证具有重要的意义。因此研究本选题具有重要的实践意义：首先，本文首先对我国格力电器的盈利能力进行整体分析，得出了格力电器的发展现状、发展趋势、盈利现状以及可能的影响因素。并且根据这些信息发现格力电器经营中的问题，进而制定出更可行的格力电器运营政策。可以为其他企业盈利能力管理提供参考与借鉴。

（3）国内外相关研究情况

盈利能力问题是一个企业管理重要核心之一。这一问题在西方国家较早受到各方面的高度关注。国外学者对于盈利能力基于不同的角度和立场对盈利能力进行了研究。

K.

Krausa（2017）在《跨国公司财务控制系统一实证调查》中出现了评价企业经营状况的指标，即投资报酬率。他通过分析美国30多家跨国大型公司的业绩状况，总结出了企业绩效分析中的一个重要指标就是投资报酬率[1]。

Jun

Ye（2017）提出了企业可持续增长的观点，即给可持续增长率下的定义为“公司销售在不耗尽财务资源情况下能够增长的最大比率”，该观点的出发点是基于财务管理的角度[2]。

相对于西方国家，我国不少学者在吸收和学习国外盈利能力理论成果的基础上，结合我国的现状，有自己独特的见解。

孙语诺（2018）提出了“超额利润增长率”绩效评价体系。该体系对企业的财务状况、市场实力、内部经营管理机制、创新与发展能力进行评价[3]。每一个评价内容由若干个指标构成。这些指标最终反映的经营成果体现在“超额利润增长率”上。

李明明（2018）选出4个影响企业盈利能力的指标：销售净利率、销售毛利率、资产净利率和净资产收益率，利用主成分法对其进行综合得分评价[4]。

王海林（2018）中提出：将企业周期与盈利能力结合起来，以中小企业(奇瑞)、房地产行业、资产重组作为研究对象，选取与研究对象盈利能力及生命周期判断有关的不同指标，建立模型并进行实证分析[5]。通过财务、非财务指标最终能够判断企业处于哪个阶段——萌芽期、发展期、成熟期、老化期。

俞旭芬（2018）从电力上市公司的市场背景和盈利现状出发，依据盈利能力分析基础理论，设计了一套适合电力上市公司的盈利能力分析指标体系，包括利润水平、现金流量和成长性三方面[6]。

王玉伦（2018）认为，“在企业的财务评价体系中，盈利能力是核心。盈利分析是衡量企业是否具有活力和发展前途的重要内容[7]。”由此可见，盈利能力分析在企业财务分析体系中具有关键重要的地位。

易文学（2018）认为盈利能力分析主要目的有三:从企业的角度看，经理人员可以利用盈利能力的相关指标衡量企业的经营业绩并发现其中存在的问题;从债权人的角度看，投资者可以通过盈利能力分析判断企业偿债能力的强弱;从股东的角度看，股息与企业的盈利能力密切相关，盈利能力提升使股东们获得更多的资本回报[8]。

李慧玲（2018）阐述企业盈利能力的重要性:“不论是所有者、债权人，还是企业的经营者，都非常重视和关心企业的盈利能力，因为利润是所有者取得投资收益，债权人收取本息的资金来源，是经营管理者经营管理业绩的集中体现，也是职工集体福利设施不断完善的重要来源[9]。

苏欣（2018）运用主成分分析和多元回归分析相结合的方法研究发现公司的盈利能力与其资产负债率和短期负债率均表现出极显著的负相关关系[10]。

田宇（2018）采用净利润与主营业务收入的比值为公司业绩的指标进行实证检验，发现企业盈利能力越强，负债水平越高，但其与行业并无明显的关系

[11]。

以上国内外学者对盈利能力的研究，有助于我们了解国内中小型公司的财务状况，通过分析盈利能力的形成原因，从而制定有利于改善这一现象的制度，有利于公司对盈利能力这一环节的科学管理，从而持续不断地提高自身的实际经营利润，以此来稳定甚至扩大公司自身的市场份额。

2.本课题研究的主要内容和拟采用的研究方案、研究方法或措施、步骤及进度安排

（1）研究的主要内容

本文以杜邦分析体系理论和盈利能力理论为指导，本文的研究思路，首先对盈利能力相关概念进行界定，在研究国内外文献的基础上，深入分析格力电器盈利能力管理现状及问题，进而对格力电器盈利能力存在问题的原因进行深入剖析，最后提出改善格力电器盈利能力管理的主要对策。

（2）拟采用的研究方案、研究方法或措施、步骤

文献资料法：查阅的文献资料，收集有关资料格力电器盈利能力的现状。

分析法：对收集的资料进行整合分析格力电器盈利能力存在的问题。

总结归纳法：根据论文的整体资料，提出格力电器盈利能力存在问题对应的对策。

（3）进度安排

2018年11月25日前：师生见面、确定论文选题；

2018年11月26日—2018年12月05日：下达毕业论文任务书；

2018年12月06日—2018年12月25日：文献资料查阅，提交开题报告；

2018年12月26日—2019年03月31日：毕业论文初稿撰写，毕业论文中期检查；

2019年04月01日—2016年09月10日：毕业论文修改、定稿；

2019年05月11日—2016年09月01日：毕业论文重复率检测，毕业生答辩资格审核；

20196年06月04日：毕业论文答辩；

2019年06月05日—2016年06月10日：成绩评定及优秀论文评选，根据答辩意见修改毕业论文，形成终稿，完善相关资料、存档。

3.本课题的重点、难点，预期成果和成果形式

课题的重点：

1.基于杜邦分析体系的盈利能力的相关理论基础；

2.格力电器盈利能力的现状；

3.格力电器盈利能力中存在的问题；

4.完善格力电器盈利能力对策建议。

研究难点：对格力电器的数据收集和分析以及完善格力电器盈利能力对策建议

预期成果和成果形式：形成“杜邦分析体系下的盈利能力分析-以格力电器为例”的论文。

4.指导教师意见（对课题的深度、广度及工作量的意见）

指导教师：

年

月

日

5.所在院（系部）审查意见

院（系部）主管领导：

年

第6篇

论文关键词：石化项目，综合后评估，AHP法

 

0 引言

近年来，随着经济的高速发展，我国石化项目的投资越来越多，投资额和投资风险也随之越来越大。为了更好的评价石化项目的投资决策，对石化项目进行综合后评估显得十分必要。所谓石化项目综合后评估，就是在项目实施并运营一段时间后对项目进行的再评价，是在财务、工程、质量、环境等各个专项评估的基础上，通过综合分析和全面集成的方法对项目的综合情况给出一个结论性的意见[1]。石化项目综合后评估主要依据控制理论，基本方法是通过项目后评估将项目评估的结果与原定目标相比较，找出偏差以及产生偏差的原因，及时提出改进的方法，以保证项目目标的实现，并为后期项目的决策提供依据，提高投资效益。

根据石化项目的生命周期项目管理论文，项目后评估的内容主要包括项目前期决策后评估、项目实施阶段后评估和项目竣工后评估。其评估程序可以归纳为确定目标、计划准备、收集资料、分析研究和编制后评估报告等步骤。

由于石化项目后评估的各个指标的指标值量纲不同，对于一些定性指标并不能直接量化表示，导致不能直接地进行比较和排序，因此，本文采用AHP法对石化项目的综合后评估进行分析。

1AHP法的简介

1.1 AHP法的概述

层次分析法（AHP）是由美国匹兹堡大学教授萨迪（A.L.Saaty）在20世纪70年代提出的一种系统分析方法[2]。AHP法将定性分析与定量分析相结合，在处理多目标、多准则、多要素、多层次的复杂问题，以及进行决策分析、综合评价等问题上都有广泛的应用，是一种简单、实用而有效的方法。

1.2 AHP法的计算过程

AHP法应用的具体程序如下：

第一步，通过分析各个基本要素之间的关系，建立系统的层次结构。一般情况下可以将结构层次分为目标层、准则层和指标层论文参考文献格式。

第二步，构造判断矩阵B。对每一层次各个要素的相对重要性进行判断，并将这

些判断用数值表示，构造判断矩阵。判断矩阵的含义是：相对于上一层次的某要素，

本层次各个要素重要性两两比较的判断值，bij表示要素i与要素 j重要性的比值。如要素i与要素j同等重要，bij=1；要素i比要素j稍微重要，bij=3；…，依此类推，要素i比要素j极端重要，bij=9。重要性介于1，3，…，9的记为2，4，6，8以及它们的倒数表示为要素j与要素i重要性的比值。

第三步，层次单排序及一致性检验。根据判断矩阵计算相对于上一层次某因素本层次所有因素重要性权重，并且需要检验判断矩阵的一致性项目管理论文，即计算一致性指标CI =(λmax-m)/(m-1)和一致性比率CR= CI/RI。当CR≤0.1时，接受判断矩阵，从而得到准则层的权重向量W=（w1，w2，…，wm)T；否则，修改判断矩阵，重新计算。其中，RI检验数值可直接从对照表上获得，见文献［2］。

第四步，层次总排序及一致性检验。计算各层次要素相对于最高层（总目标）的总权重，并依据此对方案进行排序。同时，层次总排序也需要进行一致性检验。当CR<0.10时，认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。

2 石化项目综合后评估的方法

2.1 综合后评估指标体系的选择

根据文献［3］的设计，本文把综合后评估的指标体系分为3个一级指标，11个二级指标，具体指标如表3-1所示。

表3-1 石化项目综合后评估指标体系

 

目标层A

准则层B

指标层C

指标名称

权重

指标名称

权重

石

化

项

目

综

合

后

评

估

立项决策评估B1

W1

项目主要目标实现率 C11

W11

设计质量优秀率 C12

W12

施工管理评估B2

 

  W2

 

劳动量安全完成率 C21

W21

焊接质量一次合格率 C22

W22

施工工期相对差 C23

W23

项目成本相对差 C24

W24

隐蔽工程验收合格率 C25

W25

项目竣工评估B3

  W3

 

技术进步程度 C31

W31

项目投资利润率 C32

W32

项目带动系数 C33

W33

第7篇

1.证券投资学课程的特点

1.1涵盖多门课程，理论与实践并存。

具体来看，证券投资学课程主要包括四个部分：证券基础知识、证券基本分析、证券技术分析和证券组合量化投资。证券基础和证券基本分析部分涉及西方经济学、财务管理、国际经济学、企业战略管理、会计学等多门课程理论知识。证券技术分析以应用为主，注重实战经验积累，要求学生不断完成从理论到实践的过渡。

1.2具备严谨的分析能力，数学功底较深厚。

证券投资学课程要求学生构建结构化分析思路，比如证券基础分析中三观分析（宏中微观），在分析过程中，建立个性化的思想、意识，并不断在实践过程中找到关联性，挖掘其内在含义并利用分析结果对未来做出预测，同时检验成果。形成闭环，不断完善分析思路。由于数学可以很好地将逻辑的严密性和概念的抽象性结合在一起，因此证券投资学包含较多数理模型，特别是在证券组合量化投资环节，比如资产定价模型，期权定价模型等。因此对学生数学功底有一定要求。

1.3以本地化为主，面向国际化。

由于证券投资学课程兴起于欧美发达地区，由于资本市场发达程度不一致，因此部分理论在国内资本市场无法应用。在长期教学过程中，强调以国内为主兼顾国外市场。随着我国经济发展，面向海外投资需求日益凸显，因此适当开展双语教学和合作办学，适应新常态下的突出特点。

2.当前证券投资教学中存在的问题

2.1教学方法与考核模式单一。

目前教学组织形式普遍采用课堂教学为主，实验教学为辅，以讲授法贯彻课程全部内容，由于涉及知识太多，往往采用多媒体辅助方式，导致学生上课忙着记笔记，没有时间对内容思考，同时没有使其学会自主学习。同样，考核模式单一，采用试卷考试方法，使得学生在期末期间突击抄笔记背笔记，凭借短时间记忆力以谋求通过考试，没有真正掌握所学知识，忽略教学考核的意义。

2.2教学内容宽与专的矛盾。

由于目前大学需要安排较多公共课程，专业基础课课时有所缩减，而证券投资学课程涉及内容比较多，因此如何合理安排教学内容成为主要问题。由于涉及分析内容，因此授课过程中要求势必细致准确。同时，由于专业基础课开设较早，多为其他课程的先修课程，因此，教学过程中不断补充相关课程知识让学生知识更宽阔，有限的课时变得更为紧张，使得宽与专的矛盾更突出。

2.3理论与实践相脱节。

由于证券投资学课程中大量模型和分析方法，使得学生感觉到理论知识枯燥，同时由于缺乏相关平台实践，难以将这些模型公式与其实践相联系，从而难以理解相关意义，导致学生动手能力不强。同时由于授课教师来自高校而非证券业从业的一线，因此从源头上束缚了开展实践教学的能力，使得理论实践再学习再理论再实践的循环一直无法形成。

3.关于证券投资学教学改革的几点启示

3.1采用灵活教学组织模式，构建自主学习环境。

英国高校一年分为3个学期，课程安排证券投资学安排一般都是理论课在第一学期，实践课程安排在第二学期。英国证券投资学课程主要体现在Investment和Financial Trading Techniques二门课程中，前者是理论课，后者是实践课程。组织形式采用是讲授课（Lecture）和辅导课（Tutorial）相互结合，讲授课也被称为大课，一般在2个小时左右，采用多媒体辅助教学，人数在60至150人不等。值得我们借鉴的地方是新学期开始课程时，授课教师会提前上传教学计划，课程课件，参考资料和作业等材料至学校网站，供学生下载，这样学生可以自主预习和复习。笔者就读的学校在上课之前会发本节课程讲义打印稿，预留空白让学生记笔记，这样有利于学生课上合理利用时间，提高学习效率。辅导课也被称为小课，辅导老师和授课老师不是同一人，一般在1个小时左右，人数控制在30人以内，通常是以小组讨论和教师辅导为主，课上疑点或者习题难点都可以问辅导老师，组员之间可以交流想法和认识，一般气氛比较活跃，自主学习热情很高。

3.2教学内容模块化，考核形式多样化。

英国高校的一个特色就是没有一本固定教材，每门课会有一个参考书目（ReadingList），教师可以自主选定内容，因此可以及时增加最新的理论和案例模块，而国内学校基本教学内容受制于教材内容，教材编制往往追求高大全，这样反而导致多门课程内容重复学习，学生的学习兴趣不浓厚。而且教材编订时间都是5至10年前，陈旧的内容也影响到教师教学。同样英国高校考核形式多样，比如小组讲演，小组报告，小组论文，个人小论文，个人大论文，平时考试，期末考试，等等，一般选取3项左右以组合形式考核。特别注重平时过程考核，比如提交小组人员分配名单，小组会议纪要等。相对国内平时成绩只注重出勤率而言，这种考核更精细，同样促使学生真正意义上小组自主学习。

3.3授课教师团队化，实践课程专业化。

国内强调课程一致性或者连贯性，因此一门课程通常是一位老师完成一学期任务。英国高校采用是团队模式教学，一般多以3人完成一门课程。比如Financial Trading Techniques课程，有效市场假说和公司财务模块是一个老师，股票和外汇交易技术模块是另外一个老师，期权与期货交易模块再是一个老师。每个老师根据自身专长授课，这样既减轻授课教师负担，又高质量完成教学，且学生学习热情很高。同时，实践教学老师一般都来自金融机构一线。比如讲授Financial Trading Techniques，老师一般都是来自投行或者金融机构兼职老师，富有丰富的实战经验，不拘泥于章节，理论与实践结合非常完美。

3.4校内讲座固定化，校外合作基地化。

英国高校还有一个特色就是每周都有固定讲座或者公开课，每周一个主题结合当前经济形势或者社会环境。主讲的嘉宾一般校内和校外兼可，这样一方面拓宽学生视野，了解前沿动态，另一方面激发学生兴趣，在与嘉宾讨论中不断完善理论知识，也为学生就业提供一个很好的平台。与此同时，英国高校通过建立校友会，联系各地校友，开展实践合作。比如组织学生去校友所在的交易所参观，或者去金融行业实习，同时针对金融机构提出问题开展研究，也提高授课教师实践和研究能力。

第8篇

论文关键词：石化项目，综合后评估，AHP法

0 引言

近年来，随着经济的高速发展，我国石化项目的投资越来越多，投资额和投资风险也随之越来越大。为了更好的评价石化项目的投资决策，对石化项目进行综合后评估显得十分必要。所谓石化项目综合后评估，就是在项目实施并运营一段时间后对项目进行的再评价，是在财务、工程、质量、环境等各个专项评估的基础上，通过综合分析和全面集成的方法对项目的综合情况给出一个结论性的意见[1]。石化项目综合后评估主要依据控制理论，基本方法是通过项目后评估将项目评估的结果与原定目标相比较，找出偏差以及产生偏差的原因，及时提出改进的方法，以保证项目目标的实现，并为后期项目的决策提供依据，提高投资效益。

根据石化项目的生命周期项目管理论文，项目后评估的内容主要包括项目前期决策后评估、项目实施阶段后评估和项目竣工后评估。其评估程序可以归纳为确定目标、计划准备、收集资料、分析研究和编制后评估报告等步骤。

由于石化项目后评估的各个指标的指标值量纲不同，对于一些定性指标并不能直接量化表示，导致不能直接地进行比较和排序，因此，本文采用AHP法对石化项目的综合后评估进行分析。

1AHP法的简介

1.1 AHP法的概述

层次分析法（AHP）是由美国匹兹堡大学教授萨迪（A.L.Saaty）在20世纪70年代提出的一种系统分析方法[2]。AHP法将定性分析与定量分析相结合，在处理多目标、多准则、多要素、多层次的复杂问题，以及进行决策分析、综合评价等问题上都有广泛的应用，是一种简单、实用而有效的方法。

1.2 AHP法的计算过程

AHP法应用的具体程序如下：

第一步，通过分析各个基本要素之间的关系，建立系统的层次结构。一般情况下可以将结构层次分为目标层、准则层和指标层论文参考文献格式。

第二步，构造判断矩阵B。对每一层次各个要素的相对重要性进行判断，并将这

些判断用数值表示，构造判断矩阵。判断矩阵的含义是：相对于上一层次的某要素，

本层次各个要素重要性两两比较的判断值，bij表示要素i与要素 j重要性的比值。如要素i与要素j同等重要，bij=1；要素i比要素j稍微重要，bij=3；…，依此类推，要素i比要素j极端重要，bij=9。重要性介于1，3，…，9的记为2，4，6，8以及它们的倒数表示为要素j与要素i重要性的比值。

第三步，层次单排序及一致性检验。根据判断矩阵计算相对于上一层次某因素本层次所有因素重要性权重，并且需要检验判断矩阵的一致性项目管理论文，即计算一致性指标CI =(λmax-m)/(m-1)和一致性比率CR= CI/RI。当CR≤0.1时，接受判断矩阵，从而得到准则层的权重向量W=（w1，w2，…，wm)T；否则，修改判断矩阵，重新计算。其中，RI检验数值可直接从对照表上获得，见文献［2］。

第四步，层次总排序及一致性检验。计算各层次要素相对于最高层（总目标）的总权重，并依据此对方案进行排序。同时，层次总排序也需要进行一致性检验。当CR

2 石化项目综合后评估的方法

2.1 综合后评估指标体系的选择

根据文献［3］的设计，本文把综合后评估的指标体系分为3个一级指标，11个二级指标，具体指标如表3-1所示。

表3-1 石化项目综合后评估指标体系

目标层A

准则层B

指标层C

指标名称

权重

指标名称

权重

石

化

项

目

综

合

后

评

估

立项决策评估B1

W1

项目主要目标实现率 C11

W11

设计质量优秀率 C12

W12

施工管理评估B2

W2

劳动量安全完成率 C21

W21

焊接质量一次合格率 C22

W22

施工工期相对差 C23

W23

项目成本相对差 C24

W24

隐蔽工程验收合格率 C25

W25

项目竣工评估B3

W3

技术进步程度 C31

W31

项目投资利润率 C32

W32

项目带动系数 C33

W33

项目投资回收期 C34

W34

从上述评估指标体系可以看出，该指标体系能够较好地反映和说明项目的必要性、可行性、整体发展状态和趋势等等，具有鲜明的系统性和层次性。

2.2 综合后评估的思路及步骤

首先，对石化项目综合后评估的指标值进行规范化。便于指标的量化运算，可先将各项指标的评分换算成百分比。同时，为了消除不同指标、不同量纲的差异与影响，尽可能地体现后评估工作的可操作性和指标可比性，将所有的指标都换算成极大型百分比指标值。其计算公式如下：极大型指标（越大越好）fij=(pi -pmin)/(pmax- pmin)*100%（pi为指标Xij的评估值，pmax为不同项目中指标Xij的最大值，pmin为不同项目中指标Xij的最小值）。

其次，确定各评价要素之间的相对重要性比较并计算各结构层次的权重，与此同时，还需要检验层次矩阵是否满足一致性的要求。

再次项目管理论文，计算石化项目综合后评估准确层B的得分。根据指标层C规范后的指标值及其C层各指标的权重计算准确层B的分数。其计算公式如下：=（i=1，2，3； j=1，2，…，5） （1）

最后，计算石化项目综合后评估目标层A的得分论文参考文献格式。根据指标层C规范后的指标值以及各个层次指标的权重计算目标层A的分数，并根据得分进行评估。其计算公式如下：

= （i=1，2，3；j=1，2，…，5）（2）

当XA≥90时，综合后评估的结果为优秀；当80XA

3 实证分析

青岛大炼油水处理项目总投资1.5亿元人民币，实际总耗资1.6亿元，占地面积1.65公顷，由SEI（SinopecEngineering Incorporation）总承包。除盐水设计输出能力为600t/h，采用4个系列，三个系列运行，一个系列备用；凝结水处理系统设计输出能力为650t/h，采用处于世界领先水平的两阴两阳的过滤系统，最长使用寿命40年。项目始于2006年10月8日，于2007年10月23日竣工，比原计划提前27天项目管理论文，且无重大全事故。经监理公司、业主、SEI技术质量部、经营部和中石化质检站评估，对所得的数据进行整理，得出以下评估结果。

表4-1 青岛大炼油一期水处理竣工评估层次结构及其指标值

目标层A

准则层B

指标层C

指标值

C区间范围

石

化

项

目

综

合

后

评

估

立项决策评估B1

项目主要目标实现率 C11

100%

80%~100%

设计质量优秀率 C12

97%

50%~100%

施工管理评估B2

劳动量安全完成率 C21

99.5%

95%~100%

焊接质量一次合格率 C22

98.7%

90%~100%

施工工期相对差 C23

6.64%

±8%(前后各1月)

项目成本相对差 C24

-6.67%

±20%

隐蔽工程验收合格率 C25

98.8%

90%~100%

项目竣工评估B3

技术进步程度 C31

4分

1~5分

项目投资利润率 C32

4%

0~20%

项目带动系数 C33

2分

1~5分

项目投资回收期 C34

20年

10~40年

注：指标层C的区间由项目立项目标、设计要求及石化行业项目管理有关规定确定

（1）对指标层C进行规范化处理，得表4-2。

表4-2 指标层C的规范化数值

准则层B

B1

B2

B3

指标层C

C11

C12

C21

C22

C23

C24

C25

C31

C32

C33

C34

指标值（X）

100

94

90

87

91.5

33.3

88

75

20

25

66.7

（2）计算出准则层（B）相对于目标层（A）的权重

表4-3准则层B相对目标层A的AHP判断矩阵及相对权重

A

B1

B2

B3

Wi

λmax=3.067

RI=0.58

CI=0.034

CR=CI/RI=0.059

B1

1

1/5

3

0.193

B2

5

1

7

0.724

B3

1/3

1/7

1

0.083

（3）计算指标层（C）相对于准确层（B）的权重

表4-4 指标层C11-C12相对准确层B1的AHP判断矩阵及相对权重

B1

C11

C12

Wij

λmax=2.001

RI=0

CI=0.001

C11

1

1/5

0.167

C12

5

1

0.833

表4-5 指标层C21-C25相对准确层B2的AHP判断矩阵及相对权重

B2

C21

C22

C23

C24

C25

Wij

RI=1.12

λmax=5.129

CI=0.032

CR=CI/RI=0.029

C21

1

3

5

4

7

0.487

C22

1/3

1

3

2

5

0.231

C23

1/5

1/3

1

1/2

3

0.096

C24

1/4

1/2

2

1

3

0.138

C25

1/7

1/5

1/3

1/3

1

0.048

表4-6 指标层C31-C34相对准确层B3的AHP判断矩阵及相对权重

B3

C31

C32

C33

C34

Wij

λmax=4.156

RI=0.89

CI=0.052

CR=CI/RI=0.058

C31

1

1/7

1/3

1/5

0.057

C32

7

1

5

3

0.559

C33

3

1/5

1

1/3

0.122

C34

5

1/3

3

1

0.264

（4）根据表4-2~4-6计算出的规范化数值和权重，依据公式（1）和（2）计算石化项目综合后评估的得分，并根据得分进行评估。

==0.193*95.002+0.724*81.530+0.083*36.114=80.360

由此可以计算出目标层A的得分是80.360，因此，石化项目综合后评估评定为良好。

4 结束语

本文给出了石化项目综合后评估的一种新方法，并对实例进行评估。结果表明，该方法能够直接和清晰地反映石化项目在立项决策、施工管理、项目竣工等各环节工程指标的实现情况，得出的评价结果也较符合实际，不失为石化项目综合后评估的一种行之有效的方法。当然，由于篇幅等原因，未将该方法与其它方法的评估结果进行比较，这也是较之不足之处。今后，作者将对此方法做进一步的改进。

参考文献

[1]戚安邦.项目评估学[M].天津：南开大学出版社.2006.

[2]许树珀，王连芬.层次分析法导论[M].北京：中国人民大学出版社.1990.

第9篇

论文关键词：可行性研究，环境影响，经济评估

一．建设项目环境的经济评估现状

环境影响评价是建设项目可行性研究中的一项主要内容。但是,建设项目可行性研究中的环境影响的经济评价存在一些问题。目前的现状是,环境影响评价仅仅通过影响项目投资额来作用于建设项目的经济可行性。对于项目建成之后运行期间,由环境影响产生的成本费用如排污收费、排污交易许可证收费、环境税等并没有在项目前期的可行性研究阶段作为影响项目可行性因素考虑进来，深入研究分析。

1.在项目可行性研究中存在的问题

（1）环评性质界定不明确

在项目立项论证的前期工作中,环境影响的经济评估应该是一个决定其是否可行的关键因素。但是，在现有的建设项目可行性研究中环境影响评价只被列为一个普通的参考项。环境影响评价在决定项目是否可行方面到底发挥多大的影响力? 目前的实践中对这个问题的认识存在很大的模糊。很明显,在分析项目对未来环境的影响时,如果技术上不能达标,则该项目不具有可行性；或者污染治理成本以及运行费用太高,也会导致该项目整体上不可行。但是,建设项目所作的“可行性研究报告”中,环评的约束力只停留在反映项目对环境造成的一般影响及相应的治理措施。

(2)环境成本分析缺失

原则上环境评估须包括环境成本效益分析，即通过项目的环境费用效益分析,比较不同方案的优先性,或者计算出项目实施后的环境污染经济损失, 以判断项目环境影响的可承受性和项目的可行性。虽然我国对项目的环境影响评价的工作早已起步,环境影响制度已经实施了近20 年,但是项目环境影响的经济分析始终是个薄弱环节。虽然评价内容也列入了环境影响的经济分析,然而由于缺乏经济分析的标准方法和参数,实际上没有什么实质性进展。对于项目建成之后运行期间,由环境影响产生的成本费用,现在的可行性研究报告都对此有意无意地忽略了。这项成本费用是项目现金流的组成部分,会对项目的可行性产生很大的影响,不考虑、不计入这个数字,严重地弱化了可行性研究的科学性、准确性。

2.项目可研中环境影响经济评估的必要性

目前我国现有的建设项目的经济评价中一般从项目本身角度进行财务性分析，而项目的环境影响由环保部门进行，环境影响的经济评估在可行性研究中几乎流于形式中国学术期刊网。以经济效益为目标，而没有考虑因环境影响所带来的社会成本和费用的评价模式，忽略了环境经济外部性，不利于做出正确的项目决策。

处于工业化、城市化加速时期的中国，持续、快速发展的同时面临着日益严重的环境问题。为了解决中国所面临的环境问题毕业论文题目，我国较早建立了投资项目环境影响评价制度。《中华人民共和国环境影响评价法》规定，建设项目环境影响报告书的内容应该包括“建设项目对环境影响的经济损益分析”。但是，目前我国并没有制定出环境影响的经济量化分析的实施细则或技术导则。根据有关研究，环境影响的经济量化分析对完善我国的环境影响评价制度具有重大现实意义。通过把环境效益、环境损害和环境保护费用纳入投资项目的费用效益或费用效果分析的框架体系之中，有助于实现经济分析所强调的核心效率目标，即要求以最低的成本来实现最优的政策目标。

二．建设项目环境经济评估案例研究

1.案例描述

（1）项目概况

项目名称：巫溪县300吨野生松籽加工生产扩建项目

建设性质：扩建

建设地点：重庆市巫溪县尖山镇大包村（原黄泥村）

（2）产品方案

本项目建成后，可实现年加工松籽2250吨和年产松仁 450吨目标，满足重庆周边及国内外市场对天然野生松仁产品的不断增长的需求。

充分利用、挖掘现有的基础生产条件和加工规模，在已有的松籽加工生产线基础上实现设备升级、加大研发力度、改善生产环境，购置包括松籽加工、松仁烘烤、松籽烘干、松仁脱红皮、松仁自动拣选等5套设备和运输车3辆；完成技术转让的引进；完成工厂绿化、给排水等基础设施的改善。

（3）项目效益

经济效益：项目建成投产后，可实现项目增量销售收入3600万元，增量净利润235.67万元，增量投资利润率22.75%，增量财务净现值1387.78万元，增量财务内部收益率41.42%，增量投资回收期3.87年。

社会效益：本项目的建设可直接带动当地农户5800户，2300户农户间接受益，安置农业就业人口200人。农户年均收入增加0.5965万元,人均增收0.376万元。对完善农副产品产业链条，提升种植业和加工产业比重，提高农业综合生产能力具有积极意义。

生态效益：本项目建设实现森林资源合理开发和永续利用，发挥林业建设的生态与经济、社会三大综合效益的结合毕业论文题目，有助于“森林重庆”目标在巫溪的实现。

（4）环境评估

环境影响：该项目对环境的主要影响为项目施工中和项目建成后所形成的废水、固体废弃物、废气和设备产生的噪音等，会对周边环境产生一定程度的影响。开发利用野生松籽，可以提高林业附加值；有效避免成熟松塔落地发芽生长，造成树林过于密集，影响林木正常生长；有利于实现森林资源合理开发和永续利用，促进林业健康和可持续发展。

环境治理措施：该项目严格执行建设项目“三同时”制度；项目在施工期间产生的污水和交付使用后产生的废水，基本上不含有对环境污染的有害化学物质；拟收集、处理后排入尖山镇市政工程管网；在施工过程中做好临时的排水沟渠，采取可行有效的施工方案；项目建成后营运期间垃圾或废弃物送至处理场予以填埋处理或回收站循环利用；项目建成后产生的废气也会较少；在项目建成后，也会严格按照《工业企业厂界噪声标准》中Ⅲ类标准，即：昼65dB，夜55dB。项目建设严格执行相应的水土流失防治措施，在工程建设后期会有计划的恢复。

环境影响评价及审批：经项目区环保部门综合论证认为，该项目符合国家的产业政策和重庆市的城市总体规划，加工厂选址合理，污染治理措施可行，污染物能达标排放。对于环境的影响在相关规定许可范围内，同意建设该项目。

2.案例解析

案例简介中建设项目基本情况涵盖建设名称、性质、地点、规模、技术方案、建设期限、投资结构、资金来源等，此外建设项目的可行性研究还要做项目的建设背景、基础条件、市场风险收益分析、项目组织管理、投资估算、财务评估和社会效益方面的分析研究。而项目环境评估是建设项目的可行性研究中的一个环节。

案例中建设项目的环境评估是从环境影响、环境治理措施、环境影响评价及审批等三个角度展开，环境影响部分只是针对项目施工中和项目建成后所形成的废水、固体废弃物、废气和设备产生的噪音等，对周边环境产生一定程度影响进行定性描述和分析。并提出若干一般性的措施，集中在项目施工方案及项目建成后营运期间垃圾或废弃物的循环利用等。但是毕业论文题目，环境影响评价的定量指标体系并没有建立，更谈不上实施过程中的操作性强弱问题。

如果项目方案的环境影响不能以货币价值的形式予以量化，就无法采用基于费用和效益量化结果进行分析评价，无法计算诸如经济净现值、经济内部收益率等经济评价指标，对各方案的经济费用和效益进行分析和比较以确定项目的取舍，因而也就无法采用费用效益分析方法对项目建设方案进行经济分析。在这种情况下，应借助于经济费用效果分析方法，对效益不能货币量化的环境影响效果进行定量分析。

三．结论与对策

通过以上对建设项目环境经济评估现状问题的总结分析，在案例剖析的基础上可得出如下结论与启示：现行建设项目的可行性研究中环境成本效益分析的缺失忽视了环境影响评价作为一项可行性因素的影响力, 忽略了项目建成之后运行期间由环境影响产生的成本费用,国家在税费征收管理的内容和标准方面有很多空白等。

针对这一现状，在建设项目的可行性研究中纳入环境影响的经济评估是亟需且必要的。如何有效纳入建设项目环境影响的经济评估不仅是环保观念的问题，更是制度设计的问题，尤其是现实可操作性问题中国学术期刊网。关于现实可操作性，本文提出“路径可行性”，这种“路径可行性”首先体现在项目环境经济评估的应用条件界定和使用方法的选择上。

1.项目环境经济评估的应用条件

经济费用效果分析是指当用于分析的资金有限、信息有限，难以用货币形式计算效益时，可以不考虑效益，只估算所有备选方案的费用，选择费用最小或在一定费用水平下效果最好的方寒。费用效果分析主要用于互斥建设方案的比选。环境所提供的物品和服务的效益无市场交易条件，很难用货币价值估算出来。当这些物品或服务的损失不可逆时，最优的选择就是选取某种方案，使环境破坏所造成的损失最小化。经济费用效果分析的应用必须满足一定的条件: (l)待评价的方案数目不得少于两个毕业论文题目，并且是互斥方案。 (2)待评价的方案有着共同的目标和目的。如果待评价的各个方案追求的目标不一致，各个方案就没有可比性，费用效果指标也就失去了意义。(3)各方案的费用采用货币单位计算，效果采用非货币的同一单位计算。

2.项目环境经济评估的方法选择

常用的环境成本计算方法包括市场价值法、机会成本法、恢复和防护费用法、影子工程法、人力资本法等。可以分为三类：第一类是按对环境造成的损害价值作为计算基础；第二类是以污染后果的消除与损失补救的成本作为计算的基础；第三类是以建设项目的环保设施投资及运行费用作为计算基础。第一类计算基础为众多专家学者所接受，认为其最合乎经济学原理，主要从经济学角度进行环境成本的计量；第三类指标主要针对建设项目的环保设施投入量进行的，技术上最可行，信息处理量不大。综合对比，第一类的环境的损害价值与第三类建设项目的环保投入，在操作上最可行。由于相同的投入所带来的环境效益的不同和消除环境不良影响的成本差异的巨大，所以在项目可行性的论证中容易造成决策重点偏差，影响决策质量。而环境的影响有四大类：生产力、选择价值、健康和舒适性，所以在可行性研究的操作中，可根据项目对环境产生影响的实际情况来选择环境成本的计算方法。

参考文献：

[1]张一驰、冯良华.环境影响评价在建设项目可行性研究中的经济影响分析.林业建设.2007.2

[2]李开孟.投资项目环境影响经济分析的必要性.中国工程咨询.2008.1

[3]李佳、吴军年.建设项目环境经济损益分析指标体系建立.2007.10

[4]张群、荀志远.考虑环境成本的项目经济分析方法.决策参考.2005.10

第10篇

【关键词】财务管理；课程；考核

《财务管理》是大多数高校经济、管理类各专业的必修课程，也是其他多个专业的选修课程。本课程主要介绍财务管理的基本理论和基本方法，使学生对财务管理有一个基本的认识，领会财务管理在现代企业管理中的作用，并能为本专业的学习提供帮助。要求学生明确企业财务管理的目标以及货币时间价值、风险与收益等基本概念，掌握财务分析、投资决策、筹资决策、收益分配以及企业价值评估等理论和方法。

《财务管理》课程考核是教学评价的重要组成部分，对实现教学目标具有重要的督导作用。设置得当的课程考核有利于调动学生的学习积极性、培养学生的创新精神和创造能力，并对教学起到反馈、调节、评价和促进作用。那么应该如何安排课程考核，才能起到以上作用？在从事多年财务管理教学的基础上，笔者就以下几个方面谈一谈自己的体会。

一、实行分专业考核还是统一考核

以往本门课程考核时，考虑到各专业班级之间评分的公平与可比性，以及教师命题、评价的可操作性和效率性，一般都要求统一命题，统一考核。但基于以下原因考虑，笔者认为分专业考核更为合理：

首先，虽然各专业开设的本课程教学总体目标基本相同，但课程定位不同。对会计学、财务管理专业，该课程（也称中级财务管理）是核心课程；对经济管理类其他专业，该课程是专业教育必修课；而对于经管类以外的各专业，如语言类，社科、理工类各专业，则是为扩展知识面而开设的选修课。

其次，学时安排不同。会计和财务管理专业的本课程学时安排比较多，以本校为例，一般有中级财务管理48或54学时，高级财务管理48或54学时；其他经管类各专业，本课程一般安排48学时或54学时，不分中级和高级课程；经管以外各专业，一般设置为选修课，只安排32学时的课程。

再次，教学重点不同。对于会计和财务管理专业，重点在于财务决策、财务分析等方法的具体应用上。比如讲到项目投资决策部分，基本方法对这些专业的同学来说非常简单，只要介绍清楚就可以，而后面的不同寿命期投资项目的决策，设备更新决策、考虑折旧和所得税问题的复杂决策等才是研究的重点；但对于经管类其他专业的同学来说，由于会计方面知识学的比较少，复杂问题的决策不宜过多展开；而对于经济和管理类以外得各专业，重点应该放在基本方法比如贴现分析的几种不同决策方法上。

二、采用形成性评价还是总结性评价

形成性评价是指对学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展做出的评价，是在对学生学习过程的持续观察、记录的基础上做出的评价。形成性评价重视的是过程，具体可以采用观察、提问、作业、测验、问卷、案例分析、分组讨论等手段。形成性评价应设置得较为频繁，比如可安排一个章节或一个单元后的作业、小测验等。

在《财务管理》课程中采用形成性评价的好处在于：

首先，可以及时获得反馈信息，有利于教师改进教学。比如在课堂讲解的同时，通过观察学生对所讲内容的反应，了解学生对所学知识的理解情况，可以随时调整教学。

其次，促使学生及时掌握已学部分知识。如“货币时间价值”部分学习结束后，可以安排作业或者小测验，促使学生及时回顾课堂所学内容，并加深理解，为以后投资、筹资等单元的学习扫清概念理解和方法基础上的障碍。

再次，可以及时发现学生学习过程中存在的问题，比如通过提问、作业等发现部分同学在与折旧相关的现金流量分析上发生错误，教师可以对这部分内容重新讲解，学生也可以及时发现自己有哪些理解上的偏差，存在哪些错误，并根据教师讲评和自己的重新认识进行更正。

第四，增强学生学习积极性。通过教师的正面肯定，使学生通过情感反应加强了进一步学习的积极性，也通过学生的认知反应加固了其对正确概念、原理等的认识，校正了含糊的理解和不清晰的记忆。

第五，促使学生参与评价。比如在以往的教学中，安排问卷调查，请学生自己分析什么样的评价方式更为合理，同学们也提出了很多建设性的意见。

当然，形成性评价在应用时也存在一些弊端，比如：如果不把形成性评价的结果量化并计入到学生最终成绩中，学生的积极性和参与度不够，如果量化并计入最终成绩，其评价结果本身可能并不公允，比如提问时每位同学回答的问题不同；作业很难保证独立完成；分组讨论时部分同学不开口不参与；作业、测验的评价难以标准化；频繁评价的时间精力难以保证等等。

总结性评价则是在教学活动告一段落后，为了解教学活动的最终效果而进行的评价，也称为“事后评价”。总结性评价最常用的手段就是学期末的考试，其目的是检验学生的学业是否最终达到了课程教学目标的要求。

在《财务管理》课程中采用总结性评价的好处在于：

首先，可以考察教学目标的实现程度，考察学生掌握知识、技能的程度和能力水平。通过期末的考试可以考察学生是否明确企业财务管理的基本概念，是否掌握了财务分析、投资决策、筹资决策、收益分配、企业价值评估等的理论和方法，是否具备财务决策分析等能力。

其次，便于评定学生的学习成绩。总结性评价最常见的作用是评定学生的学习成绩，通过对学生达到教学目标的程度予以确定并打出分数，评出等级。

再次，对教师的教学提供反馈。教师可以从评价结果中获得有用的信息，了解学生对这门课程的掌握程度、存在的问题和难点，这些信息将会对教师下一次组织教学提供参考。

应用总结性评价也存在一些弊端：比如，学生不重视过程只重视结果，平时学习积极性不高，考试前临时抱佛脚；总结性评价有一次考试定终身之嫌，忽略了过程的考核；基于考核时间的限制，难以覆盖绝大多数知识点，也难于满足对学生创新和创造能力的考核。

在实际应用中，对《财务管理》课程考核应将总结性评价和形成性评价相结合。在形成性测试时，不要简单地只打分数，而应通过适当形式地让学生知道他是否已掌握了该单元的学习材料。如果学生掌握，应明确指出；如果没有掌握，也要尽可能予以鼓励并提出改进建议。在进行总结性评价时，要采用合适的考核形式，设定适当的考核难度，选用多种类型的考核题目，保证评价结果的客观、公正，能够反映出学生对知识和技能的掌握程度以及学生的能力。

三、采取开卷、闭卷还是论文形式

在总结性评价时，应该选用哪种考核形式呢？目前普遍采用的有闭卷考试、开卷考试和论文几种形式。

在《财务管理》以往的教学中，笔者和同事都倾向于采用闭卷考试的形式。从评分角度来看，闭卷考试确实有不少优点，更适合标准化评分。闭卷考试的特点是：第一，有利于直接考查学生的识记、理解和应用能力，也是对学生多方面基本能力素质的考查。第二，试题形式封闭，有利于培养学生思维的敏捷性和流畅性。第三，闭卷考试不允许学生携带任何与考试无关的资料和工具，不允许学生交头接耳，可能会给学生造成紧张的氛围，影响其发挥。

采用开卷考试，考生可以自由查看资料，但是仍应独立完成。与闭卷考试相比，开卷考试的试题更具开放性，更加灵活，为考生回答问题提供了充分的思考空间，有利于学生充分发表自己的见解，展现自己的能力，发挥自己的水平。开卷考试的特点是：第一，有利于考查综合能力素质。开卷考试时，试题的提问角度不是直接的，大多不是能从书面上直接找到答案的问题。第二，试题形式比较开放，只有对系列知识的融会贯通，才能灵活地驾驭问题的回答，进而发表个人的独特见解。第三，开卷考试允许考生翻阅随身所带的各种资料，考试环境相对宽松，能够减轻学生的考试压力。

以写论文作为考核形式，对教师来说，命题的工作量大大减轻；同时学生也没有考试压力；论文也比试卷更能反映学生的综合运用能力和创新能力。但是论文无法像闭卷或开卷考试那样，有比较大的考核知识点覆盖面，学生可以只选择自己比较熟悉或感兴趣的部分内容展开论述；论文写作时学生可以参考大量资料，有的同学会在网上下载大量资料照搬或者抄袭，对此难于完全杜绝；论文的评分不像试卷那样易于标准化，采用百分制评分并不太合适，也难以体现客观和公正。

对会计和财务管理专业，建议采用闭卷笔试的形式，考核内容覆盖面广，既考核财务分析，财务决策等的方法掌握程度，又考核基本知识点和背景知识了解情况，考虑到这些专业的同学多有参加注册会计师考试的需要，因此在题型安排和难度设置上可以部分参考CPA考试的情况，但对于CPA考试中未考察的实务以外的知识点等仍应考察。

对于金融、国贸、经管、市场等其他经管类专业，难度应该降低，考核基本概念、理论知识和复杂程度一般的分析决策等技能的掌握情况，另外考虑到和本专业结合的要求，可以采用开卷或闭卷笔试加论文的方式考核，开卷或闭卷笔试可以考察学时基本知识点和基本方法的掌握情况，论文又能促使学生结合本专业具体情况，选择部分问题展开研究。

经管类以外的各专业，由于是作为扩展知识面开设的课程，只要学生能了解基本理论，应用基本方法解决经济生活中的简单问题即可。因此只考核基本知识点，最基本的决策和财务分析能力，可以采用有条件的开卷考核方式。

参考文献：

[1]李宇,易松芝.财经类院校课程考试改革研究[J].当代教育论坛,2011(3).

[2]笪强生,翟晶.大学课程考核改革探索性研究[J].出国与就业(就业版),2010(19).

第11篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线，其预测值y为技术性能指标，t为时间自变量，l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以bp神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。

2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。七、论文研究的进展计划

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社xx

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.xx/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.xx/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.xx/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.xx/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.xx/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.xx/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.xx/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.xx/4

第12篇

【关键词】 本科毕业论文； 答辩模式； 机会成本

大学本科毕业论文是学生在毕业前独立从事科学研究工作的初步尝试，也是学生四年学习成果的展示，体现了学生的理论知识基础和运用理论分析、解决问题的能力，是一个展示学校教学、学生个人综合素质的平台，更是本科教育的核心环节之一。其中，毕业答辩又是此项工作中最严格，也是最重要的环节，它用于衡量本科毕业生的学术水平、实践能力以及理论与实践相结合的综合素质，是正确评价本科生学术与工作能力的重要尺度。目前毕业论文答辩越来越形式化，有必要分析答辩模式存在的问题并提出改进措施。

一、当前答辩模式存在的问题

（一）答辩时间短，答辩流于形式

高校扩招，导致参加答辩的学生人数激增，答辩时间的集中安排导致参加答辩的学生没有充分的时间陈述论文，也没有充分的时间进行答辩。另外，许多老师在学生答辩之前没有对学生的论文进行详细审阅，更没有认真地对答辩学生进行提问和质疑。论文答辩是一个师生互动交流的过程，重在答，其次才是辩；而毕业生往往混淆了主次，重点放在了辩，而忽略了答，或者答非所问。而且，论文答辩以后毕业生是否按照答辩小组老师的建议进行了修改，修改的效果如何，是否达到本科毕业论文的要求，缺少后续检查。毕业答辩流于形式，学校缺乏对答辩过程的监督与管理。

（二）缺乏统一的评分标准，答辩质量有待提高

毕业论文的评分环节缺乏统一的量化标准，许多评审教师往往根据经验和主观印象给出综合评分，在答辩过程中存在控制各成绩段的比例等问题。主观上凭感觉对毕业论文的质量进行评价，其结果难免有失偏颇。此外，有些老师答辩时对自己指导的学生给人情分，这种现象的普遍存在导致答辩质量难以保证。

由以上分析不难看出，现行答辩模式存在的问题主要是所有学生都要参加答辩，没有重点与针对性，不仅使学生无暇顾及毕业论文，也造成老师疲于应对，缺乏统一的评分标准，答辩质量难以保证，使得毕业答辩成了“走过场”，失去了其原本的意义。

二、毕业答辩机会成本及效果的实证对比分析

（一）机会成本的涵义

机会成本也叫经济成本，指的是把一定的社会资源投入某种特定用途后所放弃的在其他用途中所能够获得的最大利益。机会成本包括显性成本和隐性成本。显性成本就是通常所说的会计成本，是对过去事实发生的一个客观陈述，是可见的各种支出的反映，它对会计利润作出贡献；而隐性成本则是指无法归于显性成本中的成本，它包括由于选择了这项方案而没有选择其他方案时所放弃的收益，不计入会计成本。虽然机会成本具有不确定性，但是对个人或组织做决策具有极其重要的作用。

（二）毕业答辩机会成本分析

1.显性成本

显性成本是指生产所需投入物的实际支出。本文所指的显性成本是毕业答辩整个过程中各方投入经费的实际支出，包括：参加答辩教师的工资、学生打印毕业论文相关资料的支出、学生答辩期间的生活费支出以及使用教室及设备（投影仪、空调等）答辩所耗费的水电费等。主要分为：教师成本、学生成本及间接成本。其中教师成本可用“每个答辩小组教师每天工资×答辩小组数×答辩天数”表示，目前全部学生都需要进行答辩，每个答辩小组需要一名教授、三名副教授和一名秘书（讲师）；学生成本可用“参加答辩天数×每人每天生活费×答辩人数+论文打印成本”表示，论文答辩时，学生要将毕业论文及相关材料（包括正式毕业论文、开题报告、外文翻译原件及翻译稿）装入档案袋中，上交指导老师；间接成本主要指使用教室及设备进行答辩所支付的水电费，此项目在总成本中所占的比例很小，故本文在以下计算中暂且忽略。

2.隐性成本

隐性成本是指所放弃的用于其他用途能够获得的最大收益。本文指学生参加毕业答辩及教室用于答辩所放弃收益的最大收入，包括投资收益和学生兼职收益、教室出租收益。投资收益指如果显性成本不用于毕业答辩，而用于其他投资所得的回报或存入银行所得的收入。因为答辩的时间非常短，显性成本用于投资的话，投资收益要根据行业来定，而且不一定产生收益，即使有收益，金额也较小；若这部分花费存入银行，产生利息的金额也较小，故投资收益可以忽略不计。兼职收益，指学生如果不参加答辩而做兼职取得的收入，本文取兼职做家教的收入。出租收益，指用于答辩的教室出租得到的租金收入。

（三）实证对比分析

本文以西北地区某大学为例，以上述理论核算为依据，分析并测算当前答辩模式下及模式改进后其20X2届本科生毕业论文答辩成本。

1.当前答辩模式的答辩成本测算

（1）显性成本

1）教师成本

20×2年，西北地区某大学教师待遇如下：讲师薪酬3 500元/月，副教授薪酬4 200元/月，教授薪酬6 500元/月，每个答辩小组由一名教授、三名副教授和一名秘书（讲师）组成，则毕业答辩一小组平均每天教师成本=（6 500+4 200×3+3 500）/30

=753元。

按照全校60个答辩小组，每个答辩小组的答辩在2天内完成计算，20×2届本科生毕业答辩的教师成本为753×60×2=90 360元。

2）学生成本

本科毕业论文答辩时，每个学生都要上交一份完整的资料。论文及相关材料打印费加上档案袋等总共花销约20元，如果是工科学生，毕业设计还要打印图纸，或者购买图纸来手工绘图，这样总费用约40元。该大学20×2届共有文科班40个，工科班60个，平均每班人数为40人，则论文打印成本为20×40×40+40×40×60=128 000元。

据调查，20×2年西安大学生生活费平均为800元，每个学生答辩所用时间大约为30分钟，但是加上答辩前后所花费的时间共花大约为半天，则学生答辩生活费=（40+60）×40×800/30/2=53 333.3元，故学生成本=128 000+

53 333.3=181 333.3元。

则20×2届毕业答辩的显性成本（会计成本）=90 360+181 333.3=271 693.3元，即毕业答辩实际付出的成本高达271 693.3元。

（2）隐性成本

本文中的隐性成本主要指学生兼职做家教的收入和教室出租收入。据调查，西北地区20×2年学生兼职家教收入约为30元/小时，这里假定每个学生答辩的半天时间可用于做两个小时的家教，一间高校多媒体教室租金约为360元/天，60个答辩小组占用60间教室，则20×2届答辩的隐性成本=兼职收益+出租收益=（40+60）×40×30×2+360×60×2=240 000+43 200

=283 200元。

因此，20×2届答辩的机会成本=271 693.3+283 200

=554 893.3元，说明仅20×2届学生答辩机会成本就高达55万多，这还只是毕业答辩机会成本的近似计算。故有必要改进当前答辩模式，以达到降低答辩成本、提高答辩质量的目的。

2.实施答辩模式改革的成本对比分析

针对当前答辩模式存在的问题，本文拟提出改进答辩模式的构想方案：成绩靠前的10%的学生和成绩靠后的10%的学生必须参加答辩，其余80%的学生分层抽样答辩，即根据学生综合测评成绩按3■2■3分为三层，每层抽取50%参加答辩，则中间部分抽取40%的学生，模式改进后共有改进前60%的学生参加答辩，答辩小组个数也为之前的60%。

则改进后的答辩成本为：显性成本=271 693.3×60%=163 016元，隐性成本=283 200×60%=169 920元，机会成本=554 893.3×60%=163 016+169 920

=332 936元。如图1。

由图1可见，模式改进后答辩的显性成本即会计成本下降了108 677.3元，机会成本下降了173 957.3元，下降幅度均为40%。说明采用改进后的答辩模式对降低成本有显著的作用。

3.实施答辩模式改革的效果分析

上述论文答辩模式的改革，从会计角度讲，可以看作是降低成本、优化效益的极佳方式。抽取部分学生进行答辩，既减少了纸张的浪费，节约不必要的经济开支，又避免了师资力量的浪费。要求优秀的学生必须答辩，成绩较差的学生必须答辩，中等学生随机抽取部分答辩，这样可以减轻老师的负担，使答辩过程变得严格，学生自然不敢再“东拼西凑”应付论文，老师也可以有更多精力指导优秀论文，学生面对不能确定的答辩也无法掉以轻心。同时由于答辩人数的减少，充分的答辩时间使得学生有充分的时间陈述论文，进行答辩。该方案既可以对学生起到督促作用，又可以提高学生的论文质量。

三、本科毕业论文答辩模式改进构想

（一）论文答辩模式的改革

首先，优秀论文应该答辩。我们应当努力将优秀的论文发掘、选，通过培养和指导使学生的素质和论文水平都进一步提高。例如可以参照学生综合测评成绩，选择成绩靠前的10%的学生答辩，通过“一对一”、“面对面”的方式，选拔出优秀的论文，并对这些论文进行细致的指导，有创意、有见解的论文还可以列表保留下来。这种方式对培养高素质的本科毕业生、提升高校的教学质量有着十分重要的意义。同时，为避免部分学生因为嫌麻烦或者害怕面对老师，主动要求别给他的论文打“优”这种情况的出现，可以对优秀的本科毕业论文给予鼓励和奖金。

其次，平时成绩较差的学生应参加答辩。对于平时成绩较差的学生，尤其是成绩居于后10%的学生，其学习积极性和主动性较差，如果取消这部分学生的答辩环节，可能会导致他们放任自流，态度更不认真。因此，要求平时成绩较差的学生必须参加答辩，这样可以通过答辩给他们施加压力，督促他们认真完成论文的写作与答辩。

最后，较为一般的论文应部分进行答辩。对于成绩较为普通的毕业论文，可采用分层抽样的方式进行检查，即根据这80%学生的综合测评成绩按3■2■3分为三层，每层随机抽取50%的学生参加答辩。但考虑到每个学生都需要有毕业论文的成绩，笔者建议，首先让学生之间进行论文交换评阅，互相打分并做出简要的评述，再由指导老师把关，同时检阅写论文与评阅论文学生的写作与思维水平，要求条理、思维、写作等较差的学生必须答辩，其他的学生则随机抽取进行答辩，对未抽到答辩的学生，成绩可由评阅其论文的学生和指导老师给出的分数共同组成。这样不仅能督促学生认真完成论文，还减轻了教师的负担，使其能有更多的经历投入到优秀论文中，有助于培养高素质的本科毕业生、提升高校的教学质量。

（二）论文答辩过程的优化

1.规范答辩程序

答辩前应认真审查学生的答辩资格，毕业论文应由除指导教师外的答辩小组1名以上教师认真评阅，写出评阅意见与评分，评分不及格者不得参加答辩。在答辩过程中，尽量缩短学生对论文介绍的时间，而增加问答的时间。秘书应详细记录答辩小组对每位毕业生论文的点评，对于存在问题较多、需要改动较大，甚至需要二次答辩的学生，当场宣布名单。答辩结束后，给学生两至三天的修改时间，并由各学院抽调专业教师组成本科毕业论文检查小组，对照秘书记录对毕业论文的修改结果进行逐项检查，对于检查不合格的学生提请院学术委员会参加二次答辩，杜绝学生只要参加答辩论文就能通过的错误想法。

2.制定合理的成绩评定标准

学校应制定统一的毕业论文成绩评定标准，教师严格按评分标准评分，力争公平公正。最后的论文成绩由指导教师、评阅教师、答辩小组三方的成绩构成，院答辩委员会根据比例3■3■4的原则，最终确定学生的毕业论文成绩。答辩成绩分为优秀、良好、中等、及格和不及格五级，由答辩百分制成绩折合得来。对成绩评定为不合格的学生，提请院学术委员会进行二次答辩。对于有抄袭现象的论文要毫不手软，实行论文抄袭一票否决制度，坚决杜绝抄袭现象的发生。

3.加强对答辩过程的监督与检查

学校应组织校、院两级教学督导团（组）对毕业论文答辩环节实施全过程跟踪检查，重点监控答辩小组履行职责的情况，包括是否根据学生毕业论文内容准备答辩中提出的问题，答辩审查毕业论文成果中有无抄袭、外文翻译是否严格准确、成果是否符合规范要求，评语和答辩成绩是否公正等。

四、结语

本文基于机会成本的角度，对答辩模式改进前后的成本及其效果进行了对比分析，提出抽取部分学生答辩的改进构想，有助于降低答辩成本，提高答辩质量。虽然机会成本的数据存在估算误差，但并不影响实际效果。高校应结合自身的实际情况灵活运用，不断完善论文答辩模式，同时应注重改进毕业论文的其他环节，从而提高毕业论文的质量。

【参考文献】

[1] 陈婷.高校本科毕业论文存在的问题与对策：以广西财经学院为例[J].高教论坛，2010（2）：84-85.

[2] 郑敬刚.本科毕业论文写作中的常见问题与改进对策[J].中国电力教育，2011（14）：57-58.

[3] 范先佐.教育财务与成本管理[M].上海：华东师范大学出版社，2004：174.

第13篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为： Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种： 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有： 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素： (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有： Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是： (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在： (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在： (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

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第14篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究

之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的

可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

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[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

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[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

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[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

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[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)

第15篇

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