基于智能演算法的企业绩效FOA―ROE模型研究.doc

基于智能演算法的企业绩效FOA―ROE模型研究
[摘要]《中国制造2025》的正式出台,强国目标已由“中国制造”加速向“中国智造”转型,意味着新的“智能科技时代”已经到来。文章提出以果蝇演算法优化智能科技产业经营绩效模型。结果显示,果蝇演算法能有效优化模型预测能力,其中固定资产周转率、总资产周转率及研发生产力三项为最有影响力之指标,与智能科技企业经营绩效具有显著正相关关系。
[关键词]智能科技;经营绩效;果蝇优化演算法
[DOI].
1 前言
,。为此,中国政府一方面出台《中国制造2025》规划,作为实现智能化改造的国家战略;另一方面也积极吸引海内外有关投资和加速智能制造的研究实践推广。目前,整个中国智能制造相关行业的市场空间已达到1000亿元,而根据艾瑞咨询公司的行业研究报告,2015年中国智能硬件热门品类的销量已达千万以上,,%,整个行业的规模将实现持续增长的态势。[1]
企业在营运发展的过程中,若能便捷地透?^自身经营数据提前预知营运危机及有效地掌握经营实况,在适当时间做出合宜反应,是为企业实现永续经营的关键之处。在智力密集型和技术密集型企业当中,常被用于衡量企业经营绩效的指标主要有股东权益报酬率;[2]另外,企业绩效基本受到结构资本、流程资本、创新资本等因素的影响,例如:总资产周转率、存货周转率、固定资产周转率、研发投入、研发密集度等皆对企业绩效有显著影响。[3-4]
由于中国的智能科技产业发展起步较晚,对于该产业经营绩效的评估与预测目前也无具体明确的指标与模型。有鉴于此,本研究采用前沿优化算法――果蝇演算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)来优化智能科技企业经营绩效预测模型的参数,该算法过去被成功应用于企业财务绩效预测、[5]交通流量预测[6]、基金买卖决策预测[7]领域,优化后的模型预测能力均得到提升;同时,FOA有比其他优化算法计算量较少、复杂度较低、精确度更高[8]的优点。因此,本研究目的采用FOA提高模型预测力,并找出最适合的预测模型及对企业经营绩效具有重要影响力的预测指标,为中国智能科技产业经营绩效预测提供较适合的模型,以保持智能科技产业高速稳定的发展。
2 研究设计
研究架构
本研究主要根据国家发展目标为依据,选定研究对象为智能科技产业,并了解该产业发展的现状;再者,通过大量文献资料及研究目的,分别采用多元回归方法(Regression)及果蝇演算法优化后的多元回归(FOA-Regression),建构企业经营绩效应变量的预测模型,找智能科技企业经营绩效预测的最适合模型与指标,研究架构如图1所示。
图1 研究流程图情况
数据选取
本研究旨在为中国智能科技产业建构具有较强预测力之经营绩效预测模型,因此以中国上市智能科技产业公司为研究对象,通过国泰安数据库筛选出2006―2016年11年间企业数据资料共2554笔,希望从中探寻中国智能科技企业的发展轨迹,以助智能科技产业经营战略和健全体制的发展。