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1、第12卷第3期系统工程理论方法应用Vol.12No.32003年9月SYSTEMSENGINEERING-THEORYMETHODOLOGYAPPLICATIONSSep.2002文章编号:100522542(2003)0320262208结构方程模型与人工神经网络模型的比较赵海峰,万迪(西安交通大学管理学院,西安710049)【摘要】结构方程模型作为一种统计建模技术越来越多的应用在企业管理研究中,线性结构方程模型(LISREL)是其中最有代表性的一种。针对LISREL应用中的问题引入了人工神经网络方法,在民
2、营企业治理结构影响企业绩效的案例分析中对人工神经网络方法和LISREL方法作了一个对比分析,并根据对比分析的结果,探讨了两者的互补性以及结合应用的方法。关键词:结构方程模型;人工神经网络;公司治理;企业绩效中图分类号:F271文献标识码:ALISRELandArtificialNeuralNetworkModelingComparisonResearchZHAOHai2feng,WANDi2fang(SchoolofManagement,Xi'anJiaotongUniv.,Xi'an710049,China
3、)【Abstract】Asausefulstatisticsmodelingapproach,structuralequationmodelingiswidelyappliedinre2searchfieldsofenterprisemanagement.AtypicalapplicationLISRELisintroducedtotheempiricalstudyongovernanceissuesofcivil2runningenterprise.Todealwiththecommonproblemsar
4、isingformestima2tionprocessofLISRELanalysis,acomparativeanalysisismadebyuseofartificialneuralnetworkmodel2ingtechnique.Finally,aconcisecomparisonatkeydifferencesandsimilaritiesbetweentwoapproachesandthebenefitsofcombinationanalysisareofferedintheconclusionp
5、art.Keywords:structuralequationmodeling;artificialneuralnetwork;corporategovenance;corporationper2formance域的统计分析方法的综合。与多元回归、通径分析及1研究的理论基础计量经济学中的联立方程组等方法相比,结构方程1.1结构方程模型简介模型有着独特的优势。首先,它没有很严格的假定限结构方程模型(StructuralEquationModeling,制条件;其次,它允许自变量和因变量存在测量误SEM)是一种非
6、常通用的线形统计建模技术,广泛差,为分析潜在变量之间的结构关系提供了可能,这应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的是其最大优势所在。结构方程模型的基本原理是“三研究,是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领个二”:即两类变量(测量变量和潜在变量)、两个模型(度量模型和结构模型)以及两条路径(潜在变量收稿日期:2002207201[1]与测量变量之间的路径和潜在变量之间的路径)。基金项目:国家自然科学基金资助项目(79970013);国家社会科因为在社会科学及管理学等领域许多变量并不能直学基金资助项目(
7、02BJY045);国家自然科学基金优接测量,实际上,这些变量基本上是人们为了理解和秀群体资助项目(70121001)作者简介:赵海峰(19712),男,博士生。主要从事公司治理、信研究问题的目的而建立的假设概念,对于它们并不息技术与组织学习的研究。存在直接的测量方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”,然而这些潜在变©1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cn
8、ki.net第3期赵海峰,等:结构方程模型与人工神经网络模型的比较—263—量的观察标识总是包含了大量的测量误差,这是其输入层进入,通过中间层(隐层)和输出层的处理后,他的分析方法所难以解决的问题,结构方程模型则主输出层输出。实际应用中根据需要可以设置多个能够使研究人员在分析中处理测量误差,并分析潜隐层。采用非线性作用函数,多层前向无反馈神经元在变量之间的结构关系。线性结构方程模型(LIS2网络可以