CSI模型构建及其参数的GME的综合估计研究

发布时间：2020-07-05 11:39

【摘要】：顾客满意是市场经济竞争的产物，是人们经济生活福利的体现，是企业极具价值的无形资产，她已成为衡量全面产品或服务质量的水准。而集成的顾客满意度指数已成为新经济时代的一种经济运行质量的方式。本文将顾客满意度指数模型的构建和模型参数的估计作为本文研究的重点，具体内容有：第一章阐述了顾客满意概念的产生和发展，回顾了有关顾客满意度模型的研究现状，并分析了测评顾客满意的意义。第二章分析了SCSB、ACSI、ECSI和CCSI模型的结构特点，提出了构建CSI模型的几点启示性建议。通过对顾客满意概念经济心理学的诠释，指出了测评累积满意的优越性，并对顾客忠诚的内涵进行了全面的分析。在对顾客满意前因后果结构变量关系全面分析的基础上，构建了一个新的CSI模型。第三章分析了LISREL和PLS建模的原理和方法，并指出了整合LISREL和PLS方法对测评CSI的必要性。第四章提出了基于GME原理测评CSI的的两种方法：GMEⅠ和GMEⅡ，并着重分析了GME的回归原理。考虑到支持权重的需要，特介绍了熵值法和主成分法确定权重的具体步骤。第五章对一个具体的CSI测评项目进行了全面的实证分析，首先使用LISREL、PLS、PCA和EV方法对模型的参数作了估计，然后使用GMEⅠ和GMEⅡ两种方法对模型进行了更为稳健可靠的参数估计，并得出了一些对企业经营有价值的结论。第六章对全文进行了总结与研究展望。本文的创新之处主要体现在四个方面： (1) 在众多学者对顾客满意概念诠释的基础上，重新界定了顾客满意的含义，给出了累积顾客满意的经济心理学解释，并对顾客忠诚的内涵进行了详细分析，指出顾客忠诚应包括四个方面的内容。 (2) 通过对经典的国家顾客满意指数模型的研究，提出了构建CSI模型的四点原则。在对顾客期望、感知质量、顾客满意、顾客价值和企业形象以及顾客忠诚之间关系全面分析的基础上，构建了一个新的动态化的CSI模型。 (3) 通过对LISREL和PLS建模原理的比较分析，指出了LISREL和PLS测评CSI各自的优点与不足，提出了基于GME原理测评CSI的两种方法GMEⅠ和GMEⅡ，从而实现了CSI模型参数更加稳健估计的目的。 (4) 针对方法GMEⅡ的优化问题，将遗传算法引入到CSI的测评中来，实现了参数全局寻优的目标。特别是GMEⅡ方法在一定条件的假设下，可以对不同参数的估计方法进行优劣比较。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：F224

【引证文献】