面向大学生创业的风险感知算法研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(下)-137-技 术 经 济 与 管 理大学生创业是一个复杂、动态的过程,创业企业面临的风险复杂多样,这些风险之间也存在交互作用1。大学生创业风险评估的变化是动态的、非线性的,受国家政策、大学生自身素质和投资资金等多种因素的影响,大学生创业风险评估的过程相当复杂2。大学生创业存在经验不足、缺乏人际关系和业务网络、对市场把握不准确、缺乏市场意识和企业管理经验以及资金不足等一系列问题。对大学生创业进行风险评估可以预估未来风险,有利于根据预估结果采取有效的预防措施。因此,如何提高大学生创业风险评估的准确性和客观性是一个亟待解决的问题。目前,大数据分析技术的不断成熟
2、为大学生创业风险评估算法的研究提供了更多的技术支撑。大数据可以促进大学生了解未来需求发展趋势,是大学生选择创业方向的机会,增强了创业路径选择的正确性。本文提出基于模糊综合评价模型的风险感知算法,为制定大学生创业风险规避策略提供科学依据。1 模糊综合评估模型模糊综合评价法是利用模糊数学原理对具有“模糊性”的事物进行分析和评价的系统分析方法,是一种基于模糊推理的定性与定量相结合的分析评价方法,具有精确性和非精确性3。由于该方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂的系统问题过程中具有独特优越性,因此在许多学科中具有广泛应用4-6。设定 2 个有限域,如公式(1)、公式(2)所示。U=u1,u2,.
3、,um(1)V=v1,v2,.,vm(2)式中:U 是所有判断因素 u1,u2,.,um的集合;V 是所有评级等级 v1,v2,.,vn的集合;m 和 n 分别是判断因素和评级等级的个数。对于判断因素 ui,单因素判断结果为 Ri=ri1,ri2,.,rin,m 个判断因素的判断决策矩阵如公式(3)所示。111T121,.,nmmmnrrRR RRrr=(3)式中:R 为从 U 到 V 的模糊关系;rmn是第 m 个判断因素和第 n 个评级的模糊关系。假设评价因子的权重是 A=a1,.,am,应用模糊变换的综合运算可以获得全域 V 的模糊子集,综合评价结果如公式(4)所示。B=AR=b1,b2
4、,.,bn(4)式中:b1,b2,.,bn分别表示评级等级的评价结果。在一个复杂的大系统中,需要考虑的因素较多,而且因素的层次也不同。此时,应用单层次的模糊综合评价模型难以获得正确的评价结果。因此需要将评判因素集合按照一定的属性划分为若干类别,先对各类别进行综合评价,再对各类评判结果进行高水平的综合评价,这样就产生了多层次的模糊综合评价问题。可根据如下步骤建立多级模糊综合评价模型。首先,根据一个属性将判断因素集合 U 划分为 m 个子集,使其满足公式(5)。1miiijUUUU=(5)式中:表示 Ui和 Uj中不包括相同的因素。第二层的判断因素集如公式(6)所示。U=U1,U2,.,Ui,.,
5、Um(6)式中:Ui=Uik,i 1,2,.,m,表示子集 Ui包括 nk个判断因素;Um表示第 m 个子集的判断因素集合。其次,根据单级模糊综合评价模型评价每个子集 Ui中的 nk个判断因素。综合评价结果如公式(7)所示。Bi=AiRi=bi1,bi2,.,bin(7)式中:bi1,bi2,.,bin分别表示判断因素 i 的综合评价。最后,对 U 中 m 个评价因子子集进行综合评价,评价决策矩阵如公式(8)所示。111T11,.,nmmmnbbBBbb=R(8)模糊综合评价理论的综合评价方法根据模糊数学的隶属度理论,将定性评价转化为定量评价,即使 U 中各因素子集的权重为 A,可得综合评价结
6、果,如公式(9)所示。B*=AB(9)公式(9)不仅是对 U 的综合评价结果,也是对 U 中基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(项目编号:19C0651);衡阳市科技创新计划项目(202121034379);湖南环境生物职业技术学院青年基金项目(项目编号:JK2020-08)。面向大学生创业的风险感知算法研究李平杜振芳李清(湖南环境生物职业技术学院,湖南 衡阳 421005)摘 要:目前高校毕业生就业形势严峻复杂,大学生创业备受关注。本文针对大学生创业过程中的风险,提出了基于模糊综合评价模型的风险感知算法。首先,提出了单因素和多因素的模糊综合评价模型。其次,通过层次分析法对大学生创业的影响因素
7、赋予权重。最后,通过案例分析了创业管理风险各影响因素的风险水平。本文风险感知算法能为制定大学生创业风险规避策略提供科学依据。关键词:大学生创业;风险感知;模糊评价中图分类号:TP391文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.1(下)-138-技 术 经 济 与 管 理所有评价因素综合评价的结果。2 风险感知算法多标准决策是一个通用框架,用于解决具有多个相互冲突标准和不同偏好决策者的复杂决策问题。多标准决策方法涉及多个评估标准,不是单一的最优性度量。多标准决策模型分为多目标决策和多属性决策。二者的主要区别在于前者是在连续决策空间中定义的,后者是在离散决策空间中运行的。层次分析法是一种基于数
8、学和心理学的结构化技术,用于组织和解决复杂的决策问题。层次分析法使用决策标准之间的两两比较,并遵循互惠条件、同质性、依赖性和期望的原则,以确定每个标准的优先级。排序是层次分析法的基本原理,是指对方案层中每个元素赋予权重。在层次分析法中,决策问题包括 3个主要层,即目标层、指标层和评价层。指标层又可分为一级指标和二级指标。因此,可以使用模型树来描述复杂的问题(如图 1 所示)。为了量化指标层中各因素(即指标)的相对重要性,必须在客观比较 2 个指标的基础上构建判断矩阵。判断矩阵计算出的特征向量可以代表各指标的权重。另外,由于判断矩阵是定量和定性的结合,因此误差是不可避免的。为了检验判断矩阵的一致
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