灰色关联综合评价法在投资项目决策中的运用

第一篇：灰色关联综合评价法在投资项目决策中的运用

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灰色关联综合评价法在投资项目决策中的运用

作者：冯 伟

来源：《沿海企业与科技》2006年第02期

[摘 要]在企业的经营活动中，投资往往是企业形成新的利润增长点，增强市场竞争力过程中重要的一环。如何准确地评价各种方案的优劣是项目投资决策的成败关键。文章运用灰色关联分析方法对项目投资方案进行了综合评价并得出结论，认为灰色关联分析方法能够更好地对各种方案进行综合评价比较。

[关键词]项目；灰色系统；关联度；综合评价

[中图分类号]F830．59

[文献标识码]A

第二篇：多层次灰色综合评价法及ahp验证

多层次灰色综合评价法及ahp验证 % grey_correlation_appraisal_ahp.m clear all clc %指标数

a1_0=[2421 7409 2732 12188];a2_0=[1293 4372 1350 4018];a3_0=[300 0 100 100];a4_0=[200 190 240 240];a5_0=[2000 1150 2000 7791];a6_0=[22 1148 35 931];

a7_0=[0.035 0.13 0.045-0.088];a8_0=[4 0 0 3];a9_0=[50 165 100 220];a10_0=[1 0 2 0];%待判数据矩阵

A=[a1_0',a2_0',a3_0',a4_0',a5_0',a6_0',a7_0',a8_0',a9_0',a10_0']';

p=0.6;for i=1:10

B(i,:)=(A(i,:)-min(A(i,:)))/(max(A(i,:))-min(A(i,:)));

end %最佳值取每列的最大值（指标的最大值）for i=1:10

V0(i)=max(B(i,:));end

for i=1:10

for j=1:4

C(i,j)=abs(B(i,j)-V0(i));

end

end r_min=min(min(C));r_max=max(max(C));% 计算相关系数E i=1;for i=1:10

for j=1:4

E(i,j)=(r_min+p*r_max)/(C(i,j)+p*r_max);

end

end E;% A的权重向量

Wa =[0.1062 0.2605 0.6333];% B1的权重向量

Wb1= [0.2198 0.4265 0.0769 0.1648 0.1119];% B2的权重向量 Wb2=[0.1667 0.8333];% B3的权重向量

Wb3=[0.2519 0.5889 0.1593];% B1的指标关联度 Rb1=Wb1*E(1:5,:);% B2的指标关联度 Rb2=Wb2*E(6:7,:);% B3的指标关联度 Rb3=Wb3*E(8:10,:);% A的指标关联度

RA=Wa*[Rb1;Rb2;Rb3];fprintf('利用多层次灰色综合评价计算结果为：n');fprintf('A的指标关联度为[%f %f %f %f]n',RA);% 利用层次分析法验证

% W为由层次分析法得到的各指标的权重系数 W =[0.1062*Wb1 0.2605*Wb2 0.6333*Wb3];RAHP=B'*W';fprintf('利用层次分析法计算结果为：n');fprintf('评价结果大小为[%f %f %f %f]n',RAHP);% 将结果显示出来 subplot(2,2,1);plot(RA);subplot(2,2,3);bar(RA);

%柱状图 subplot(2,2,2);plot(RAHP);subplot(2,2,4);bar(RAHP);

第三篇：向量法在立体几何中的运用

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向量法在立体几何中的运用

作者：何代芬

来源：《中学生导报·教学研究》2013年第27期

摘 要：在近几年的高考中利用向量的模和夹角公式求立体几何中的线段长和两直线的夹角已多次出现，随着新一轮课改的推进，直线的方向向量和平面的法向量在解决立体几何问题中的应用必将成为高考命题的一个新的热点.直线的方向向量和平面的法向量在解决立体几何的“点线距离”，“点面距离”，“线面夹角”，“面面成角”以及“两异面直线间的距离”这五种题型中的应用，涉及的题目用传统立体几何法求解有一定的难度，而空间向量的介入使得问题迎刃而解.从中充分展现了向量法的独到之处和强大威力.关键词：高中数学；立体几何；向量法

向量的引入为数形结合思想注入了新鲜血液，为其开辟了更为广阔的天地。特别是将空间向量知识应用在立体几何题目中，更是一改立体几何题目以前单一的传统几何法，给我们以耳目一新的感觉.下面通过一个题的不同问题，领会空间向量中”直线的方向向量”和“平面的法向量”在解立体几何题目中的独到应用。

例题1 长方体ABCD-A1B1C1D1中，AB=4，AD=6，AA1=4，M是 A1C1的中点，P在线段BC上，且CP=2，Q是DD1的中点。

一、求点线距离

第四篇：灰色多层次评价法在房地声企业核心竞争力评价中的应用[最终版]

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灰色多层次评价法在房地声企业核心竞争力评价中的应用

作者：高 松

来源：《沿海企业与科技》2005年第03期

[摘要]随着房地产行业竞争的加剧，房地产企业核心竞争力的培育就愈发重要，这就需要运用合理科学的方法对其核心竞争力进行评价。文章在结合房地产行业特点的基础上，提出了房地产企业核心竞争力的评价指标体系，并运用灰色多层次评价法对其进行了评价。

[关键词]核心竞争力；多层次灰色评价法；指标体系

[中图分类号]F272

[文献标识码]A

第五篇：行为决策理论在理财规划中的运用

得益于行领导的关心和人力资源部门的精心组织安排，近期我有幸参加了分行第十期管理干部赴北京大学光华管理学院参加《行为决策和风险管理》高级培训课程，短短4天的培训不仅让人终身难忘，更让我终身收益！

此次培训的课程由美国南达科达州终身教授、博士生导师王晓田教授和光华管理学院张志学副教授主讲，两位教授从生理学、心理学、社会学、组织行为学、进化和人类行为等多角度，旁征博引古今中外学者的研究成果，在我们面前全景展示和描绘人类行为决策的全过程，深刻剖析和探究行为决策与风险管理的内在关联，从理论的高度启发我们在实践决策中的学会规避陷阱、理性决策，对我们今后的工作实践产生深远影响。

在培训中边听边思考，感受最深的是王晓田教授的“三参照点理论”，通过该理论的学习，觉得运用到银行理财规划也十分有效，现把我的学习体会汇报如下，供大家参阅。

一、“三参照点理论”简介

“三参照点理论”是在“前景理论”的发展和升华，“前景理论”由诺贝尔奖得主美国卡尼曼教授提出，他通过一个s型价值函数来更为准确的描述了决策过程，并表明非理性行为可以被识别及预测，王晓田教授在此基础上提出了“三参照点理论”，他认为人们在面临决策和选择时，同时在考虑两件事：如何使达到目标的可能性最大化，如何最大限度地降低底线不保的可能性。因此，人们在实际决策过程中，心理上实际考虑了三个参照点（三个要素）：目标、现状、底线，由此推导出失败、损失、获益、成功四大区域。

运用三参照点理论模型，可以很好解释决策者风险决策心理，借此启发决策者在风险决策时应尽量做出理性决策，减少失误。用通俗语言解释就是：当人们处于赢利状态时，他会选择不冒险或减少冒险，成为风险规避者，求稳；反之，当处于亏损状态时，会选择破釜沉舟，放手一博，成为风险寻求者，以期乱中取胜。

二、“三参照点理论”在银行理财规划的实践运用

当前，银行理财、财富管理正成为零售业务重点，我们平时为客户量身定制理财规划时可以很好地运用这一理论。我们都知道“以客户为中心”、“以市场为导向”的观点，观点是对的，但正确观点背后的理论依据是什么？我们没有细想，但通过此次学习，让我有种豁然开朗、似曾相识的感觉，上述观点不正是“前景理论”、“三参照点理论”的实际运用吗。

例如：以客户为中心，就是要我们从客户需求角度出发量身订作理财规划，但这只是我们工作的目标，那么how？“三参照点理论”提供了思路。

首先，我们要倾听客户的讲述、向客户提问，弄清客户的理财缘由、客户财务现状，但这还只是其中的一个参照点，还不够，我们还要弄清客户另外两个参照点：“理财目标、风险承受底线”；弄清客户的理财“三参照点”后，我们就可以结合外汇、基金、证券等理财产品收益和风险特征，向合适的客户以合适的渠道在合适的时间推荐合适的产品，比较准确地向客户提供个性化理财规划了。

平时我们也在这样做，但没上升到理论高度而已，现在知晓了“三参照点理论”，我们就以拿来主义观点，将理论运用到理财实践中，通过掌握了客户三参照点，我们就能比较轻松、准确、客观地帮助客户做出更理性地决策，减少失误，满足客户个性化需求，大幅提升我们理财的水平，进而提升我行理财品牌知名度。

另外，学好“三参照点理论”不仅有利于客户个性化理财，对自身理财也是大有裨益的。例如，它可以广泛运用到我们日常的证券、外汇以及外汇期权等投资决策中去，大家在投资前考虑好自己的三参照点，或根据情况实时调整，然后根据三参照点为自己何时获利了结、何时该止损决策提供理性依据，避免一时冲动、感谢决策而后悔。

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当然，理论回归到现实之中总有偏差，这需要我们结合实情缩小决策的偏差，灵活运用。因为，任何一种理论只有放在实际的背景下运用才有生命力，才有实际意义，教条主义是不可取的。

沙滩红楼、未名燕园、百年底蕴、博大精深，实践与理论结合之路还很长，理论更多的是给我们指明了方向，我们更多的是从中领悟理论在提炼和总结过程中的方法论和思考方式。这才是我们此行最大的收获、最深的感悟！