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时间:2020-03-26
《基于云理论与前景理论的创业机会优选.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2叭6年第4期si。。d盏}j{。m。R。。hdoi:10.3969/j.issn.1000—7695.2016.04.043基于云理论与前景理论的创业机会优选王学慧,董墨菲(石家庄经济学院,河北石家庄050031)摘要:为解决创业机会评价与优选问题,提出基于云理论和前景理论的创业机会优选方法。首先,利用云理论建立自然语言云模型,把自然语言的定性描述合理地向定量描述转换;随后,结合TOPSIS方法,把正(负)理想方案作为机会选择的参照点,基于前景理论求解各创业机会的综合前景值,从中选取最优创业机会;最后,通过实例验
2、证该方法的科学性和可行性,并比较其与传统方法的优越性。关键词:创业机会;云理论;前景理论;TOPSIS方法中图分类号:F270文献标志码:A文章编号:1000—7695(2016)04—0234—05OptimalSelectionofPioneeringOpportunitiesBasedonCloudTheoryandProspectTheoryWANGXuehui,DONGMofei(ShijiazhuangUniversityofEconomics,Shijiazhuang050031,China)Abst
3、ract:Inordertosolvetheproblemsofassessmentandoptimalselectionofpioneeringopportunities,anoptimalmeth—odofpioneeringopportunitiesisproposed.basedoncloudtheoryandprospecttheory.Firstly.thecloudmodelofnaturallanguageisestablished,whichreasonablyconvertsthequalita
4、tivedescriptionsofnaturallanguagetoquantification.Second—ly,theTOPSISmethodisappliedtotakethepositiveandnegativeidealsolutionsasreferencepoints;Comprehensivepros—pectvalueofeachopportunityissolvedbasedonprospecttheory,whichisusedtoselecttheoptimalopportunity.F
5、inally,casestudyshowsitsscientificityandfeasibility,andtheadvantagesofproposedmethodarecomparedwiththetraditionalmethod.Keywords:pioneeringopportunities;cloudtheory;prospecttheory;TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimi—laritytoanIdealSolution)机性完美地结合在一起,实现了定
6、性与定量的相互1研究背景与方法映射,能够更加客观地把决策者的自然语言评价进目前我国正在逐步进入知识经济时代,知识已行量化处理。前景理论认为人是有限理性的,决经成为推动经济发展的核心力量,新技术产业化的策时对待损失和收益的态度是不同的,对待收益往壁垒也在日益降低,这就为拥有丰富知识的新一代往趋于“风险规避”,而对待损失往往趋向“风险大学生带来了大量的创业机会;同时,我国高校越追求”_】”j。相比较传统的风险决策理论,前景理来越重视对大学生的创新创业教育,使他们具备了论更符合实际人类决策的心理。因此,本文把云理基本的创
7、业意识、创业素养和创业能力。两者的结论与前景理论引入创业机会选择过程中,使评价优合为我国经济的发展注入了新的活力。如何识别、选过程更加精确合理,为创业者选择创业机会提供评价、开发和利用创业机会达到成功创业,成为社科学依据。会关注的焦点,创业机会研究现已成为创业研究的2定性指标的定量转换4大主题之一l1j。但国内外学者对创业机会的产生与识别研究较多,而对创业机会评价与选择研在创业机会评价优选过程中包含着大量的定性究较少,且大多数集中在对创业机会评价指标的设指标,为了能够建立起全量化的指标体系,需要对计层面上一,涉及评
8、价方法的研究较少。科学、这些定性指标进行数值量化,在此,以云理论来实合理的评价方法可以有效地帮助创业者选择合适的现语言表述的定性概念向定量数值的不确定性转换。创业机会,极大地增加创业的成功率。云模型所描述概念的整体特性可以用云的3个云理论把模糊理论中的模糊性和概率论中的随数字特征来表示:期望Ex(ExpectedValue)、熵En收稿日期:2015—02—
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