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基于RS-BPNN的房地产企业核心竞争力的评价研究

发布时间:2017-05-08 14:17

  本文关键词:基于RS-BPNN的房地产企业核心竞争力的评价研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:伴随着我国经济的快速增长,城市化水平不断提高,人们对住房的需求也在不断的增加,这也促进了房地产企业的快速发展,使其成为近年来国民经济新的增长点。但是,我国的房地产企业在发展过程中存在许多问题,尤其是资金链的断裂屡见不鲜。且受政府政策、外界市场的影响以及全球化速度加快,国际上成熟的房地产企业不断进入我国的市场,导致国内房地产企业的发展受到了极大的挑战。因此,提高企业的核心竞争力对房地产企业来说是非常必要的,有利于促进房地产企业的发展,同时有利于促进整个行业的健康发展以及行业水平的提高。这篇文章中主要利用RS-BPNN模型来评价房地产企业的核心竞争力,二者相结合可以有效的克服各自自身的缺点,实现优势互补,提高评价结果的精确度与实用性。本文的研究工作如下:首先,介绍了我国房地产企业的发展现状以及问题,系统的介绍了企业核心竞争力的现状和研究成果;其次,根据国内外学者对企业核心竞争力的研究,界定了其概念、特点,并且阐述了粗糙集以及BP神经网络的相关的理论,为RS-BPNN模型的建立奠定理论基础;再次,通过对影响房地产企业核心竞争力的因素进行深刻剖析,建立指标体系;最后,建立RS-BPNN的房地产企业核心竞争力评价模型,结合M公司进行验证,结果证明该模型在研究房地产企业核心竞争力方面可行且具有较高的实用价值,为房地产企业在以后的发展过程中增强自身核心竞争力提供了依据。
【关键词】:房地产企业 核心竞争力 粗糙集 神经网络:RS-BP神经网络模型
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F299.233.4;F271
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 研究背景及意义10-12
  • 1.1.1 选题背景10-11
  • 1.1.2 研究意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 国内研究现状12-14
  • 1.2.2 国外研究现状14-15
  • 1.3 研究内容和方法15-16
  • 1.3.1 研究内容15-16
  • 1.3.2 研究方法16
  • 1.4 技术路线16-18
  • 第2章 理论概述18-28
  • 2.1 企业核心竞争力概述18-21
  • 2.1.1 企业核心竞争力概念界定18-20
  • 2.1.2 企业核心竞争力特点20-21
  • 2.2 粗糙集相关理论21-25
  • 2.2.1 粗糙集简介21-22
  • 2.2.2 粗糙集理论基础22-24
  • 2.2.3 粗糙集的应用及优点24-25
  • 2.3 神经网络相关理论25-27
  • 2.3.1 人工神经网络介绍25-26
  • 2.3.2 BP神经网络的理论基础26
  • 2.3.3 BP神经网络的优点26-27
  • 2.4 粗糙集结合BP神经网络合理性27
  • 2.5 本章小结27-28
  • 第3章 房地产企业核心竞争力指标体系建立28-40
  • 3.1 房地产企业相关概述28-30
  • 3.1.1 我国房地产企业竞争力现状28-29
  • 3.1.2 房地产企业核心竞争力的重要性29-30
  • 3.2 房地产企业核心竞争力概述30-33
  • 3.2.1 房地产企业核心竞争力概念界定30-31
  • 3.2.2 房地产企业核心竞争力特点31-33
  • 3.3 房地产企业竞争力的影响因素33-36
  • 3.3.1 企业的土地资源状况33
  • 3.3.2 企业财务状况33-34
  • 3.3.3 品牌效应34-35
  • 3.3.4 人力资源情况35-36
  • 3.3.5 企业创新能力36
  • 3.3.6 企业的管理能力36
  • 3.4 指标体系的构建原则36-37
  • 3.5 指标体系的建立37-39
  • 3.6 本章小结39-40
  • 第4章 基于RS-BPNN的房地产企业核心竞争力评价模型40-52
  • 4.1 我国对房地产企业竞争力评价方法的选取40-41
  • 4.2 RS-BPNN相结合的相关理论41-43
  • 4.2.1 RS-BP神经网络模型的合理性分析41-42
  • 4.2.2 RS-BP神经网络模型的基本思想42-43
  • 4.3 粗糙集在本文中应用43-48
  • 4.3.1 决策表43-44
  • 4.3.2 决策表属性约简44-45
  • 4.3.3 数据值离散归一化处理45
  • 4.3.4 指标约简45-48
  • 4.4 BP神经网络模型设计48-51
  • 4.4.1 BP神经网络基本构建思想48
  • 4.4.2 BP神经网络的执行步骤48-50
  • 4.4.3 BP神经网络的参数确定50-51
  • 4.5 本章小结51-52
  • 第5章 实证分析与研究52-61
  • 5.1 公司简介52
  • 5.2 评价模型在M公司的应用52-54
  • 5.2.1 数据的来源和收集方法52
  • 5.2.2 数据的分析与处理52-54
  • 5.3 样本训练54-57
  • 5.4 实证分析57-59
  • 5.5 房地产企业发展企业核心竞争力的对策59-60
  • 5.5.1 企业应该增强自身土地的利用效率59
  • 5.5.2 提高企业的资金利用率和整合能力59
  • 5.5.3 增加企业的品牌形象59-60
  • 5.5.4 提高企业的创新能力60
  • 5.6 本章小结60-61
  • 结论与展望61-63
  • 主要研究结论与成果61-62
  • 本文研究的不足与展望62-63
  • 致谢63-64
  • 参考文献64-67
  • 附录67-69
  • 作者简介69-70
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果70-71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 邹朝福;杨润高;;房地产企业评价方法探讨[J];云南财经大学学报(社会科学版);2008年03期

2 刘训波;房地产开发企业核心竞争力研究[J];盐城师范学院学报(人文社会科学版);2004年03期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张洁懿;网上支付企业核心竞争力研究[D];北京交通大学;2008年


  本文关键词:基于RS-BPNN的房地产企业核心竞争力的评价研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:351287

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