基于改进的RBF神经网络的航空公司绩效评价模型研究

发布时间：2017-04-14 05:02

  本文关键词：基于改进的RBF神经网络的航空公司绩效评价模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着全球航空业增长飞速,中国逐渐成为了这个市场中增长最快的国家之一。中国国民经济的持续增长,出门旅行的人和商务旅客大幅度增加,居民收入中交通费用的支出尤其是航空费用的开销比例也相应增长。而在企业绩效研究中,针对我国航空公司的绩效研究并不多见,也相对缺乏比较有效的绩效评价方法。此时,对于中国上市航空公司的绩效评价方法进行研究有一定的意义。有利于推动整个航空业建立规范的上市公司绩效管理制度;有利于我国上市航空公司经营效率的自我提升与改进,并能够对我国本土的各类民营航空公司提供一个良好的示范效应。本文通过归纳和分析我国航空公司绩效评价所应用到的指标体系及其评价的模型,对我国航空公司绩效评价指标进行合理的选取,构建了上市航空公司绩效评价指标体系。其中包括了航空企业的盈利能力状况、偿债能力状况、运营能力状况三个方面。本文通过分析赋权方法的优缺点,结合了我国航空公司绩效评价的特点,选择了熵权法作为指标赋权的方法。本文基于中国的四家上市航空公司的财务指标和非财务指标,利用关联度确定各个指标评价级别,利用熵权法计算指标的权重,从而得到我国上市航空企业绩效的综合评定等级。并且本文在分析我国航空公司绩效评价方法研究和RBF神经网络理论研究的基础上,选择使用改进的RBF神经网络进行建模。利用MATLAB对RBF网络的改进算法进行建模,并结合2000到2015年我国四家A股上市的航空公司财务统计数据和生产运营数据,进行了实证研究。通过该实证研究证明了改进的RBF神经网络模型的有效性。本文研究客观反映了我国航空公司绩效的实际水平,丰富了航空企业绩效评价中的理论方法。通过对我国上市航空公司绩效评价的研究,对我国民营航空公司的绩效评价给出指导和参考,具有实践意义。
【关键词】：上市航空公司 径向基底神经网络 绩效评价
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;F562.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-24
• 1.1 研究背景9-14
• 1.1.1 课题来源和研究背景9-12
• 1.1.2 课题研究的目的和意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-21
• 1.2.1 航空公司绩效评价的理论方法研究现状14-18
• 1.2.2 现有研究的局限性比较18-21
• 1.3 研究思路及研究内容21-24
• 1.3.1 研究思路21-22
• 1.3.2 研究内容22-24
• 第2章 RBF神经网络理论基础24-33
• 2.1 RBF神经网络理论简介24-27
• 2.1.1 RBF神经网络理论24-25
• 2.1.2 RBF神经网络理论结构模型和学习算法25-26
• 2.1.3 RBF神经网络的实现过程26-27
• 2.1.4 RBF神经网络理论方法的优点和局限性27
• 2.2 改进的RBF神经网络理论27-32
• 2.2.1 改进的RBF神经网络理论的推导27-31
• 2.2.2 改进的RBF神经网络的优点31-32
• 2.3 本章小结32-33
• 第3章 航空公司绩效评价体系研究33-45
• 3.1 企业绩效评价体系综述33-36
• 3.1.1 公司绩效评价概述33-34
• 3.1.2 国有资本金评价系统34-35
• 3.1.3 中央企业综合绩效评价35-36
• 3.2 航空公司绩效评价概述36-37
• 3.3 航空公司绩效评价体系的构建37-41
• 3.3.1 构建的原则38
• 3.3.2 航空公司绩效评价指标体系的建立38-41
• 3.4 航空公司绩效评价体系的指标赋权41-44
• 3.4.1 指标赋权方法比较41-43
• 3.4.2 熵权法指标赋权的概念和计算过程43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 基于改进RBF神经网络的上市航空公司绩效评价研究45-57
• 4.1 样本数据的选取和计算45-50
• 4.1.1 样本数据的选取45-46
• 4.1.2 样本数据的计算46-50
• 4.2 改进RBF网络模型建立50-53
• 4.3 上市航空公司绩效评价结果分析53-56
• 4.3.1 上市航空公司绩效评价结果分析53-55
• 4.3.2 基于改进RBF网络模型的航空公司绩效评估结果分析55-56
• 4.4 本章小结56-57
• 结论57-59
• 参考文献59-63
• 附录63-75
• 附录 1：上市航空公司绩效评价标准值63-64
• 附录 2：用熵权法计算权值原始数据64-65
• 附录 3：用熵权法计算权值数据标准化65-66
• 附录 5：用熵权法计算权值指标信息熵66
• 附录 6：训练集样本原始数据66-73
• 附录 7: 随机抽取样本MATLAB程序73-75
• 致谢75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 汪本强;;中国航空工业上市公司经营绩效的评价研究[J];科技与管理;2009年05期

2 傅毓维;尹航;杨贵彬;;BP神经网络在企业经营绩效评价中的应用[J];运筹与管理;2006年04期

3 李巍巍;吴冲;刘庆华;;上市航空公司盈利能力综合评价[J];资源开发与市场;2011年01期

  本文关键词：基于改进的RBF神经网络的航空公司绩效评价模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：305234