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基于知识资本的建筑企业核心竞争力评价研究
作 者: 刘政哲
导 师: 姚立根
学 校: 河北工程大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 核心竞争力 知识资本 结构方程模型 蚁群算法 支持向量机
分类号: F224
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
建筑行业作为国民经济的支柱性产业,直接关系到钢铁、冶金、化工、电子物流等50多个产业的发展。建筑行业的稳定发展,保持持久的竞争优势,将促进全国经济持续快速发展和社会事业的进步。目前,市场经济全球化,建筑企业面临着国内外众多竞争对手的挑战,构建建筑企业独特的核心竞争力成为了保持企业竞争优势的必由之路。随着知识经济的到来,知识资本逐渐代替商品资本、生息资本等传统资本成为企业获得竞争优势的动力来源。越来越多的学者开始从知识资本角度讨论企业核心竞争力的构成要素和评价模型。本文在系统阐述知识资本与核心竞争力理论的基础上,分析知识资本与企业核心竞争力的内在关系。利用知识资本的构成要素对建筑企业核心竞争力进行指标体系建立,建立了以核心竞争力作为一级指标,下设基于人力资本的员工能力、基于技术资本的创新能力、基于组织资本的文化能力、基于市场资本的竹理能力、基于社会资本的协调能力5个二级指标和25个三级指标的建筑企业核心竞争力评价指标体系。运用结构方程模型对建立的指标体系进行验证,最终确定最佳的评价指标体系。利用支持向量机理论建立支持向量机评价模型,以20家建筑企业的相关数据作为样本数据,进行模型的训练和检验。为克服支持向量机参数选择的盲目性,运用蚁群算法对支持向量机参数进行优化,通过与交叉验证支持向量机模型的对比分析,验证蚁群支持向量机模型评价的准确性。最后,运用建立的蚁群支持向量机模型对邯郸市某建筑集团进行实例分析,给出相应提升该企业核心竞争力的对策与建议。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 第1章 绪论 11-20 1.1 选题背景及意义 11-13 1.1.1 选题背景 11-12 1.1.2 研究意义 12-13 1.2 国内外研究综述 13-18 1.2.1 国外核心竞争力研究综述 13 1.2.2 国内核心竞争力研究综述 13-15 1.2.3 建筑企业核心竞争力研究综述 15-16 1.2.4 基于知识资本的企业核心竞争力研究综述 16-18 1.3 研究内容、技术路线和创新点 18-19 1.3.1 研究内容 18 1.3.2 技术路线 18-19 1.3.3 创新点 19 1.4 本章小结 19-20 第2章 本研究的基本理论 20-27 2.1 核心竞争力理论 20-23 2.1.1 核心竞争力的界定 20-21 2.1.2 核心竞争力的特征 21-22 2.1.3 核心竞争力的评价方法 22-23 2.2 知识资本理论 23-26 2.2.1 知识资本的界定 23-24 2.2.2 知识资本理论的特点与构成 24-26 2.3 本章小结 26-27 第3章 基于知识资本的建筑企业核心竞争力研究 27-43 3.1 我国建筑企业发展概况 27-29 3.1.1 我国建筑企业发展现状 27 3.1.2 我国建筑企存在的问题 27-29 3.1.3 建筑企业的特点 29 3.2 基于知识资本的建筑企业核心竞争力 29-33 3.2.1 建筑企业中知识资本 29-30 3.2.2 知识资本与企业核心竞争力的内在关系 30-33 3.3 建筑企业核心竞争力的评价指标体系构建 33-38 3.3.1 构建评价指标体系的原则 33-34 3.3.2 建筑企业核心竞争力评价指标体系的构建 34-38 3.4 建筑企业核心竞争力指标体系检验 38-42 3.4.1 结构方程式原理 38-42 3.5 本章小结 42-43 第4章 基于ACO-SVM建筑企业核心竞争力评价模型 43-58 4.1 支持向最机理论 43-50 4.1.1 机器学习的基本问题 43 4.1.2 统计学习理论 43-45 4.1.3 支持向量机原理 45-50 4.2 蚁群算法理论 50-54 4.2.1 蚁群算法概述 50-52 4.2.2 连续优化问题的蚁群算法 52-53 4.2.3 连续域蚁群优化中参数的选择 53-54 4.3 ACO-SVM算法设计 54-56 4.3.1 ACO-SVM算法的基本思路 54-55 4.3.2 ACO-SVM算法的实现步骤 55-56 4.4 模型预测误差的确定 56-57 4.5 本章小结 57-58 第5章 基于ACO-SVM的建筑企业核心竞争力评价实例研究 58-77 5.1 建筑企业核心竞争力评价模型的建立 58 5.2 样本选取和数据处理 58-64 5.2.1 数据来源 58-59 5.2.2 数据的收集 59-60 5.2.3 数据的处理 60-64 5.3 结构方程模型指标体系验证 64-70 5.3.1 模型发展阶段 64-65 5.3.2 模型估计与评价阶段 65-70 5.4 蚁群优化支持向量机参数 70-72 5.5 ACO-SVM预测模型建立 72-73 5.6 实验结果及分析 73-75 5.6.1 交叉验证法参数选扦 73-74 5.6.2 对比分析 74-75 5.7 仿真运算和结果分析 75-76 5.8 本章小结 76-77 结论 77-78 致谢 78-79 参考文献 79-82 附录 82-90 附录1 调查问卷 82-84 附录2 ACO-SVM摸型的matlab程序 84-90 作者简介 90 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 90
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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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