高技术虚拟企业失信人为因素分析R-S-ECA模型构建研究

为解决高技术虚拟企业运行过程中的失信问题,借鉴人为因素分析Reason模型和SHEL模型,结合ECA模型的特点,构建了高技术虚拟企业失信人为因素R-S-ECA模型,并将其应用于基于产品级高技术虚拟企业失信人为因素实证分析中,运用Dijkstra算法找出各个失信事件的主要失信链,给出了预防高技术虚拟企业失信事件的最优方案.研究有助于调查分析引发高技术虚拟企业失信事件的原因以及为其失信风险的识别提供依据.     

基于模糊线性规划和熵值法的虚拟企业任务分解风险评价研究

虚拟企业既有助于提高企业竞争力,也可能使企业面临的风险加大.根据虚拟企业风险分析与控制的原理,将虚拟企业项目分解成若干个任务(节点),建立虚拟企业的节点及整个联盟的风险评价模型,即用主观与客观方法相结合的模糊线性规划的赋权方法,确定各评价指标的权重,分别集结出每个项目结点的风险度,再用传递熵的方法计算出参与评价的每个专家的权重,集结出每个结点的风险度,最后计算出整个联盟项目的综合风险度,并给出了具有代表意义的案例,验证了模型的可行性.     

高技术虚拟企业风险结构解析模型研究

结合高技术特点,深入分析了对高技术虚拟企业(High-tech virtual enterprise,HTVE)具有重要影响作用的风险因素.在此基础上,利用解析结构模型(Interpretative Structural Modeling,ISM)对HTVE风险因素之间的相互影响关系进行了描述与研究,得到了HTVE风险解析结构模型.通过对HTVE风险的ISM进行分析可知,知识风险、资金风险和市场风险是影响HTVE的3个主要风险因素.从而,可以有针对性地制定相应的风险控制策略,降低HTVE的风险,为HTVE的风险管理提供了理论依据和分析手段.     

基于敏捷虚拟企业内部风险的模糊聚类分析

虚拟企业的风险远远大于传统企业,而各个风险因素的大小,界限不明,具有模糊性。通过对虚拟企业内部风险的模糊聚类分析,将各风险按照风险程度的大小进行分层,以使盟主企业及成员企业在虚拟企业的构建和经营中,有针对性地对大的风险因素加以重点防范和控制。     

虚拟企业模块化组织结构的要素分析与设计

在分析虚拟企业模块化的三要素:产品模块化、价值链模块化和企业模块化及其相互关系的基础上,构建一种基于联邦/星形的虚拟企业的模块化组织结构模型,同时进行该组织结构的接口设计。该模型在实现虚拟企业灵活性的同时能减少管理与协调的复杂性,较好地解决集中控制与分布自治的问题,为虚拟企业提供一种较好的组织机制。     

虚拟企业的合作风险研究

虚拟企业是针对某一市场机遇,由若干个企业依托信息网络资源而组成的动态的企业联盟。与传统的实体企业相比,虚拟企业中的不确定性更多,因此它在给成员企业带来新的市场机遇和较高收益的同时,也出现了一些新的风险。通过对虚拟企业中的各种合作风险进行分析,提出了若干风险控制策略,并指出了风险分配与利益分配之间的关系,对虚拟企业的有效运作有较好参考价值。     

基于移动Agent的分布式虚拟企业知识管理系统研究

当今知识经济时代,知识资源已成为虚拟企业运营的根本要素之一,知识管理和共享在整个虚拟企业运作过程中变得极为重要.由于虚拟企业呈动态性和多样性,因此其知识管理具有更大的难度.分析了虚拟企业的运作特点,在此基础上建立了分布式虚拟企业知识管理系统的体系架构,并给出了基于软件Agent和移动Agent技术的系统实现方案、相关模型和实现技术.该方案充分考虑了虚拟企业中各成员企业在合作过程中的相对独立性及知识共享及协调需求,能更好地满足虚拟企业在进行知识管理和共享中的需求.     

敏捷虚拟企业知识共享风险分析

知识共享是敏捷虚拟企业组建的主要动机之一,也是一项蕴含不确定性和风险的活动,因知识共享程度不足引发的敏捷虚拟企业绩效风险和知识共享过度引发的敏捷虚拟企业关系风险以及成员企业核心能力丧失等而给敏捷虚拟企业带来的危害越来越大.通过对敏捷虚拟企业知识共享风险进行分类,研究了知识共享风险产生的根源,并对知识共享风险的影响因素进行了分析.     

高技术虚拟企业资源定价决策研究

为解决高技术虚拟企业运行过程中的资源定价决策问题,采用层次系统的二层决策理论和方法,建立了以管理者为上层、成员企业为下层的高技术虚拟企业二层资源定价模型,给出了混合粒子群优化求解算法,并将其应用于基于产品级盟主型高技术虚拟企业资源定价实证分析中,证明模型的实用价值及其有效性.     

资源池模式下虚拟企业信任治理模型及实例研究

以核心资源整合为导向组建虚拟企业时,针对如何实现虚拟企业中各成员企业资源共享与风险分担等管理问题,提出了一个资源池模式下虚拟企业信任治理模型,实现了面向企业资源的虚拟企业资源的协调管理与控制。     

基于蒙特卡洛模拟和挣值分析的项目完工预测优化

基于挣值分析和风险管理，通过蒙特卡洛模拟获取项目数据，使用二次判别分析、随机森林和支持向量机进行模型学习和完工预测是项目控制的有效方法之一。在现有研究基础上，考虑项目执行过程中的剩余工作时间、剩余工作费用和风险，分别应用现有研究方法、梯度提升树和人工神经网络进行模型学习，利用嵌套交叉验证进行模型选择和模型评估。研究结果表明，优化后的方法显著提升项目完工预测的准确率。     

载人空间站载荷元器件供应商评价——基于蒙特卡罗数据包络分析法

载人空间站是高端装备典型代表，载荷设备具有技术复杂、可靠性要求高和时间节点计划性强等特点。载人空间站的研制按照“装备－分系统－设备－元器件”的结构开展，元器件质量、交付、价格的不确定性直接影响装备研制成果，因此对元器件供应商提出了更高的不确定性控制要求。针对载人空间站的工程需求，采用结合蒙特卡罗模拟和博弈交叉效率数据包络分析（DEA）模型的蒙特卡罗DEA法，研究在部分投入产出项的分布函数已知情况下决策单元效率值的分布函数，以期提供更全面可信的评价结果。并通过在某载人空间站承研单位的应用，进一步论证蒙特卡罗DEA法的有效性。     

RIC环境下企业风险的识别、扩散与防范机制

利用风险转移算法(RTA)改进的聚类分析法,对区域产业集群(RIC)中的企业风险进行了分类识别,给出了其风险关联图。基于RTA和Bass模型描述了RIC中企业风险的扩散机制,揭示了企业风险因子在RIC网络中的转移过程,并可处理时间上相互并行的随机网络情景,较Monte Carlo模拟法和随机网络解析法具有更好的解释性和通用性。并且,提出了应对RIC网络中企业风险扩散的防范机制,强调对企业风险管理战略、组织、方法、信息、文化和过程六要素的有机融合。     

Output feedback stabilization of switching discrete-time linear systems with parameter uncertainties

This paper deals with observer-based control design for a class of switched discrete-time linear systems with parameter uncertainties. The main contribution of the paper is to propose a convenient way based on Finsler’s lemma to enhance the synthesis conditions, expressed in terms of Linear Matrix Inequalities (LMIs). Indeed, this judicious use of Finsler’s lemma provides additional decision variables, which render the LMIs less conservative and more general than all those existing in the literature for the same class of systems. Two numerical examples followed by a Monte Carlo evaluation are proposed to show the superiority of the proposed design technique.     

基于GARCH模型的上证指数的VAR研究分析

风险管理、风险预测是金融市场最为热门的话题,而风险价值法是最受关注的风险管理方法。针对股票市场波动服从正态分布常规假设的不足和缺陷。选用能很好模拟股市尖峰厚尾特性的GARCH族模型,估计风险价值的主要参数;并选用蒙特卡罗模拟方法计算风险值,以具有股票市场综合特征的上证指数为样本数据进行实证研究,结果显示：该改进提高了蒙特卡罗模拟方法模拟结果的精确程度,使其预测结果更符和实际状况。     

Dynamic output-feedback control for nonlinear continuous-time systems based on parametric uncertain subsystem and interval type-2 fuzzy model

This paper addresses the interval type-2 fuzzy robust dynamic output-feedback control problem for a class of nonlinear continuous-time systems with parametric uncertainties and immeasurable premise variables. First, the parametric uncertainties are assumed to be a subsystem based on the control input matrix and output matrix, and described as a linear fractional. Secondly, the nonlinear continuous-time systems are described by the interval type-2 fuzzy model. Thirdly, the new dynamic output feedback controller is designed based on the interval type-2 fuzzy model and the linear fractional (parametric uncertainties), the sufficient conditions for robust stabilization are given in the form of linear matrix inequalities (LMIs). Compared with previous work, the developed methods not only have abilities to handle the fuzzy system with immeasurable premise variables but also can deal with the parametric uncertainties effectively. The results are further extended to a mobile robot case and a chemical process case. Finally, two simulation examples are performed to show the effectiveness of the propose methods.     

Non-fragile finite-time sliding mode control for Markovian jump systems with randomly occurring uncertainties and controller gain variations

This paper considers the sliding mode control (SMC) problem of a class of uncertain Markovian jump systems, in which there exist randomly occurring parameter uncertainties and random gain variations in the controller. By introducing two independent random variables obeying Bernoulli distribution, the random characteristics of parameter uncertainties and controller gain variations are described. A mode-dependent sliding surface is constructed, and then, the non-fragile SMC scheme is synthesized such that the specified sliding surface is reached in finite time. Furthermore, the stochastic finite-time boundedness over both the reaching and sliding stages are ensured simultaneously under some sufficient conditions. Finally, the developed non-fragile SMC approach is verified by a practical example.     

空间科学卫星工程项目进度及风险分析——基于蒙特卡洛模拟仿真

通过Crystal Ball软件对空间科学卫星工程项目进度进行蒙特卡洛模拟仿真模拟,预测工程项目完成的时间,并进行敏感度分析,识别出整个研制项目过程中的风险主要存在的阶段.研究表明,蒙特卡洛模拟仿真方法是一种适用于空间卫星工程项目进度管理以及风险识别分析的便捷方法;要注重加强对空间科学卫星工程项目立项论证阶段以及正样研制阶段的风险管理.此方法对空间科学卫星工程项目的进度以及风险管理具有一定的决策依据.     

基于pair copula-GARCH模型的多资产组合VaR分析

提出了多资产组合风险分析的pair copula-GARCH 模型.相比于以往的copula-GARCH模型,它能够更好描述投资组合中两两资产间的尾部相关性的差异,从而更好地度量多资产组合间的相依结构.在此基础上,还探讨了pair copula-GARCH 模型下的多资产线性组合的VaR的计算方法.最后给出模型的实证分析.     

新型农村合作医疗保险欺诈风险度量实证研究

本文根据损失分布法的基本原理,采用聚合风险模型度量新农合医疗保险的欺诈风险,并运用蒙特卡洛模拟对新农合欺诈风险的经验数据进行了实证分析.研究表明,社会专门欺诈团伙、定点医疗机构和参合农民是三大主要欺诈主体,其中社会专门欺诈团伙和定点医院的欺诈对新农合基金造成的损失最大(占94％);欺诈风险损失频率服从正态分布,其损失强度(损失金额对数值)服从weibull分布,在99％的置信水平下,我国每年需计提约2897万元的欺诈风险准备金.