【摘 要】
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针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题,以我国上市物流企业为例,从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系,并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值.同时,采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对传统的BP神经网络进行优化,构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型.最后以36家样本企业数据为基础,对该模型进行训练和测试.测试结果证明了基
【机 构】
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上海理工大学 管理学院,上海 200093;宁波金田铜业集团,宁波 315034
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针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题,以我国上市物流企业为例,从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系,并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值.同时,采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对传统的BP神经网络进行优化,构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型.最后以36家样本企业数据为基础,对该模型进行训练和测试.测试结果证明了基于AGA-BP神经网络的上市物流企业绩效预测模型的有效性和实用性.
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