基于AHP和BP神经网络的煤炭企业综合绩效评价研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2.1 绩效评价指标体系的构建 | 第14-15页 |
| 1.2.2.2 评价模型的构建方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第16页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 创新点 | 第19-20页 |
| 2 相关概念和理论基础 | 第20-25页 |
| 2.1 绩效评价理论概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 价值最大化理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 利益相关者理论 | 第21-22页 |
| 2.1.3 战略管理理论 | 第22页 |
| 2.2 层次分析法概述 | 第22-23页 |
| 2.3 BP神经网络概述 | 第23-25页 |
| 3 煤炭企业综合绩效评价指标体系构建 | 第25-35页 |
| 3.1 绩效评价指标体系构建的一般原则 | 第25-26页 |
| 3.2 煤炭行业绩效评价的特殊性 | 第26-30页 |
| 3.2.1 煤炭行业现状分析 | 第26-28页 |
| 3.2.2 煤炭行业指标设计的特殊性 | 第28-30页 |
| 3.3 煤炭企业绩效评价指标的选取 | 第30-35页 |
| 3.3.1 煤炭企业财务绩效指标 | 第30-32页 |
| 3.3.1.1 盈利能力指标 | 第30-31页 |
| 3.3.1.2 偿债能力指标 | 第31页 |
| 3.3.1.3 营运能力指标 | 第31-32页 |
| 3.3.1.4 发展能力指标 | 第32页 |
| 3.3.2 煤炭企业非财务绩效指标 | 第32-35页 |
| 3.3.2.1 安全生产指标 | 第32-33页 |
| 3.3.2.2 技术研发指标 | 第33页 |
| 3.3.2.3 节能环保指标 | 第33-34页 |
| 3.3.2.4 社会贡献指标 | 第34-35页 |
| 4 煤炭企业综合绩效评价模型构建 | 第35-51页 |
| 4.1 BP神经网络模型的构建 | 第35-41页 |
| 4.1.1 确定网络层次 | 第35页 |
| 4.1.2 确定网络输入、输出节点数 | 第35页 |
| 4.1.3 确定隐含层神经元数目 | 第35-36页 |
| 4.1.4 确定传递函数、其他参数 | 第36页 |
| 4.1.5 使用AHP确定期望输出 | 第36-41页 |
| 4.1.6 MATLAB实现 | 第41页 |
| 4.2 数据来源与样本公司 | 第41-44页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第41-43页 |
| 4.2.2 样本公司 | 第43-44页 |
| 4.3 数据处理 | 第44-45页 |
| 4.3.1 数据修正 | 第44页 |
| 4.3.2 归一化处理 | 第44-45页 |
| 4.4 BP神经网络模型的运行 | 第45-47页 |
| 4.5 评价结果分析 | 第47-51页 |
| 4.5.1 财务绩效评价结果分析 | 第48页 |
| 4.5.2 非财务绩效评价结果分析 | 第48-49页 |
| 4.5.3 综合绩效评价结果分析 | 第49-51页 |
| 5 研究结论与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 建议 | 第51-52页 |
| 5.3 不足之处 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 | 第58-60页 |
