简介：农村信用社是我国广大农村地区重要的金融机构，自五十年代筹建至今，一直担负着为农业产业经济发展提供金融支持的重要任务，目前，农村信用社已经成为农村金融的绝对主力，其在广大农村地区的市场份额占有率和营业网点的覆盖性是其他金融机构无法比拟的，这种垄断性质的经营为农村信用社的盈利能力提供了有力支撑，但在其背后却隐藏着巨大财务风险。建立财务风险预警指标体系，对财务风险进行分析、预警，是防范大规模财务风险爆发的有效手段。

简介：随着社会的不断发展,人们开始意识到愈演愈烈的环境污染问题,因此绿色供应链的发展也逐渐受到关注.近年来,关于绿色供应链的研究越来越多,并且涉及众多领域,与此同时人们开始关注绿色供应链带来的风险.因此,当前绿色供应链急需解决的难题是如何帮助企业来分析、识别、预测供应链风险的因素,并将风险因素造成的损失控制在可承受范围内,保证其在企业内安全高效地运作并带来回报.文章在研究汽车绿色供应链管理的基础上,运用层次分析法,得到汽车绿色供应链风险评价体系,再通过模糊综合评判法对风险进行评估,从而进行有效的风险预防与控制.本文旨在为汽车绿色供应链的风险管理提供理论方法与策略支持,推动我国汽车绿色供应链的可持续发展.

简介：近年来许多美国公司经理报酬水平呈现指数化增长,相应地,公司也开始检查经理报酬与公司业绩的关系。就当前而言,评价经理业绩的标准主要是公司现实财务业绩。近年来评价经理业绩的标准大大扩展,其显著特征是标准中增加了很多非财务指标。

简介：根据卓越计划的特点和培养标准,确定卓越现场工程师综合素质的评价指标,采用层次分析法确定各指标的权重,构建技术本科卓越现场工程师综合素质的AHP评价体系。该评价体系具有较好的可信性、准确性与合理性。

简介：基于前面的研究工作，我们分别确定了四角链关于Hosoya指标和Merrifield-Simmons指标的上界和下界．

简介：国内外关于树指标随机过程的研究已经取得了一定的成果．Benjamini和Peres首先给出了树指标马氏链的定义．Berger和叶中行研究了齐次树图上平稳随机场熵率的存在性．杨卫国与刘文研究了树上马氏场的强大数定律与渐近均分性．杨卫国又研究了一般树指标马氏链的强大数定律．为了以后更有效的研究树指标随机过程的一系列相关问题，本文在分析研究前人成果的基础上，给出了树指标马氏链的等价定义，并用数学归纳法证明了其等价性．

简介：令u（n）表示具有n个顶点的单圈图.在一个圈C3的一个顶点上悬挂n-3个悬挂边的n个顶点的单圈图记为U~＊（n-3,0,0）.本文证明了在u（n）中具有最小hyper-Wiener指数的单圈图是U~＊（n-3,0,0）.

简介：主要研究了树指标马氏链的若干性质,它与一般直线上的马氏链有类似的性质.

简介：M．Randic首先引入了Wiener．Hosoya指标，该指标可用于对分子的结构，性质和活跃性等方面进行研究．有且仅有一个顶点的度大于或等于3的树称为spider．本文对直径为d，且具有最大Wiener-Hosoya指标的spider进行了刻划．

简介：针对某市最近6年来的历史数据,建立了灰色预测模型,预测出2003年正常情况下部分经济指标的发展规律,再根据实际统计数据,从而可以计算出因SARS疫情对2003年相应的经济指标所造成的损失做出评估.

简介：针对区间数多指标系统的决策特点，对指标数据初始化处理时，利用“奖优罚劣”原则，提出了一种易于计算且实用的[-1，1]线性变换算子，然后定义正、负理想方案，结合灰色关联分析方法，建立一种新的区间数多指标的灰色关联决策模型．该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法，并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性．

简介：图G的广义Randic指标定义为Rα=Rα（G）=∑uv∈E（G）（d（u）d（v））^α，其中d（u）是G的顶点u的度，α是任意实数．本文确定了单圈共轭图的广义Randic指标R-1的严格下界，并刻划了达到最小R-1的极图，这类极图还是化学图．

简介：对《基于数据的Goodgrant基金最优投资策略》一文使用主成分分析进行综合评价,对候选学校绩效指标值排名进行了探讨。首先,综合前人研究与本题实际,指出使用主成分分析进行综合评价存在的争议与不足;然后,分别建立TOPSIS模型和综合评价模型对候选学校的绩效指标值进行排名,并对不同方法得到的结果进行对比。结果表明,TOPSIS模型和综合评价模型得到的排名具有高度一致性,前50名重合率达98%,而与主成分分析综合评价的重合率仅有6%,说明使用TOPSIS等传统评价模型对候选学校绩效指标值进行排名更合适。

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简介：引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将数据按照相似程度不同分类,以分类中出现的孤立点为疑似欺诈点;最后,通过人工复检的方式验证了模型的有效性和准确性。

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