參與方個(gè)體視角下大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系研究

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	趙輝
出版社：	中國(guó)金融出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787522002903	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	236	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　在大型工程項(xiàng)目日益增多與大型工程項(xiàng)目廣泛采用項(xiàng)目融資的雙重背景下，進(jìn)行融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究，勢(shì)在必行。本書(shū)提出對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)”先分擔(dān)（解決針對(duì)性）后評(píng)價(jià)（解決準(zhǔn)確性）”的核心思路，并基于這一核心思路，形成以”融資風(fēng)險(xiǎn)階段劃分（實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)性）→融資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別（形成當(dāng)前階段的總?cè)谫Y風(fēng)險(xiǎn)體系）→融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)（參與方個(gè)體獲得當(dāng)前階段應(yīng)該承擔(dān)的融資風(fēng)險(xiǎn)因素）→融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（參與方個(gè)體得出當(dāng)前階段應(yīng)該承擔(dān)的融資風(fēng)險(xiǎn)狀況）”為核心內(nèi)容的專(zhuān)門(mén)針對(duì)參與方個(gè)體的融資風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系。在理論方法上依次為采用了：基于不完全契約理論的動(dòng)態(tài)性、粗糙集理論與自組織影射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相集成的融資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、灰色關(guān)聯(lián)度分析與優(yōu)劣解距離法相結(jié)合的融資風(fēng)險(xiǎn)初次分擔(dān)方法、基于隨機(jī)合作博弈理論的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)比例決策模型以及支持向量機(jī)與遺傳算法相集成的融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。以青島膠州灣海底隧道為案例的實(shí)證分析表明，該評(píng)價(jià)體系是科學(xué)合理的，該書(shū)的研究成果能為提升參與方個(gè)體融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的科學(xué)性和合理性提供理論支持。

作者簡(jiǎn)介

　　趙輝，男，1978年4月生，副教授，工程管案例理專(zhuān)業(yè)博士，工商管理學(xué)科博士后，英國(guó)拉夫堡大案例學(xué)訪問(wèn)學(xué)者，碩士研究生導(dǎo)師?，F(xiàn)任青島理工大學(xué)案例管理工程學(xué)院副院長(zhǎng)兼臨沂校區(qū)管理工程系主任，案例青島理工大學(xué)重點(diǎn)學(xué)科（管理科學(xué)與工程）學(xué)科帶案例頭人。主要從事項(xiàng)目投融資方面的研究。案例主持完成了國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、山東案例省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、山東省高等學(xué)校人文社科基案例金項(xiàng)目以及青島社科基金項(xiàng)目等課題10余項(xiàng)。出案例版學(xué)術(shù)專(zhuān)著3部，以第一作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余案例篇。案例先后獲得青島理工大學(xué)“優(yōu)秀研究生導(dǎo)師”案例（2015年），“十大優(yōu)秀教師提名”（2016年），案例“十大師德標(biāo)兵”（201 7年）以及“教書(shū)育人楷?！卑咐?019年）等榮譽(yù)。案例

圖書(shū)目錄

第l章緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析
1.3.1 工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析
1.3.2 工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)現(xiàn)狀及趨勢(shì)
1.3.3 發(fā)展動(dòng)態(tài)
1.4 研究?jī)?nèi)容
1.4.1 研究?jī)?nèi)容
1.4.2 研究目標(biāo)
1.4.3 擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題
1.5 研究方法
1.5.1 研究方法
1.5.2 技術(shù)路線
1.5.3 關(guān)鍵技術(shù)
1.6 本書(shū)的特色與創(chuàng)新之處
第2章大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)階段劃分
2.1 大型工程項(xiàng)目的融資概況
2.1.1 大型工程項(xiàng)目融資的主要理論
2.1.2 大型項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)管理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.1.3 大型工程項(xiàng)目的融資結(jié)構(gòu)
2.1.4 大型工程項(xiàng)目的融資模式
2.1.5 大型工程項(xiàng)目的融資特點(diǎn)
2.1.8 大型工程項(xiàng)目的融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源
2.2 不完全契約理論基本概述
2.2.1 不完全契約理論的發(fā)展
2.2.2 基于PRT。的不完全契約理論應(yīng)用研究
2.2.3 不完全契約理論的基本思想
2.2.4 關(guān)于契約不完全的后果問(wèn)題
2.2.5 關(guān)于不完全契約的治理問(wèn)題
2.2.6 不完全契約理論的主要缺陷
2.2.7 對(duì)早期不完全契約理論的修正
2.2.8 不完全契約理論在契約理論中的地位
2.2.9 不完全契約理論的應(yīng)用
2.2.10 不完全契約理論的內(nèi)核以及分析范式
2.2.11 不完全契約理論模型構(gòu)建
2.3 大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)階段劃分
第3章大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
3.1 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的確定
3.1.1 項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究現(xiàn)狀
3.1.2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的遴選
3.1.3 項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的確定
3.2 粗糙集理論
3.2.1 粗糙集理論的背景
3.2.2 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
3.2.3 粗糙集理論的基本概念和公式
3.2.4 基于遺傳算法的屬性相對(duì)約簡(jiǎn)
3.2.5 基于離散粒子群算法的屬性約簡(jiǎn)
3.2.6 粒子群算法的應(yīng)用
3.2.7 粗糙集理論的應(yīng)用
3.2.8 粗糙集理論的前景
3.3 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)
3.3.1 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的基本概念
3.3.2 SOM算法的基本理論
3.3.3 SOM網(wǎng)絡(luò)諺『主要應(yīng)用
3.3.4 S6FM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的展望
第4章大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)
4.1 融資風(fēng)險(xiǎn)的初次分擔(dān)
4.1.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析(Grey Relational Analysis，GRA)
4.1.2 融資風(fēng)險(xiǎn)初次分擔(dān)的模型構(gòu)建
4.2 融資風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)比例的確定
4.2.1 隨機(jī)合作博弈理論(Stochastic Cooperative Game Model SCGM
4.2.2 基于隨機(jī)合作博弈的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)比例
第5章大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
5.1 支持向量機(jī)
5.1.1 支持向量機(jī)(SVM)基本概述
5.1.2 支持向量機(jī)的改進(jìn)算法
5.1.3 SVM應(yīng)用
5.1.4 需要解決的問(wèn)題和進(jìn)一步的研究方向
5.2 遺傳算法
5.2.1 遺傳算法(GA)基本概述
5.2.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法
5.2.3 遺傳算法的特點(diǎn)
5.2.4 遺傳算法的收斂性分析
5.2.5 遺傳算法的應(yīng)用
5.2.6 遺傳算法的未來(lái)研究方向
5.3 基于GA優(yōu)化的SVM模型
第6章大型工程項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系實(shí)證研究
6.1 融資風(fēng)險(xiǎn)金分擔(dān)
6.2 融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
參考文獻(xiàn)