作者社新乐对海外投资环境评估的类神经网络方法进行了研究,其中作者认为全球化浪潮下, 国际投资活动方兴未艾, 东道国投资环境评佑成为投资者最为关注也是最为棘手的问题。本文在分析以往评佑方法的基础上提出了基于类神经网络的海外投资环境评估模型, 在给出具体评估程序的同时, 着重探讨了倒传讯神经网络的学习机制, 发现以其强大的自学习功能在解决投资环境评佑等复杂问题时取得了较佳的效果。本研究的目的在于为我国企业向海外扩展提供一个科学、高效的决策模型, 提高我国企业海外投资的质量。一海外投资环境评估成为国际投资领域十分重要的研究
课题。不论是直接投资, 还是间接投资.不论是现阶段国际流行的直接投资方式一一一兼并、收购, 还是作为我国对外投资的主要形式一一绿地投资, 都对东道国投资环境的评估工作提 出了越来越高的要求。而且, 我国企业在进行海外投资环境评估时, 缺乏类似欧美日等发达 国家的评估模式作参照, 多为企业决策者主观所决定, 随着国际投资环境越来越复杂, 这种 作法无疑增加了海外投资的风险。基于海外投资环境评估的重要性与复杂性, 本研究之目的 在于借助其他跨国投资企业经验, 利用类神经网络技术建立一个定量、客观的海外投资环境 评估模式, 以提供国内企业海外投资环境评估方法, 减少评估成本, 降低评估风险
一、相关研究及问题的提出对投资环境评估方法的研究主要是涉及环境的不确定性和模糊性以往的评佑方式普遍存在的缺陷第一, 模型对投资变数的选择依赖于大量信息的占有与提取, 且属于静态系统, 模型本身对信息缺乏适应性和记忆功能, 因此当环境因素发生变化时, 模型的评价功能递减, 要提高精度, 只有在新信息基础上调整参数或变量, 甚至重新构建评估模型。第二, 较大程度地依赖专家知识和经验以及以往投资者的主观感受。基于类神经网络的分析方法是目前一种较有发展前景的应用方法类神经网络是对生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能, 以及若干基本特征在一定理论基础上的抽象、简化和模拟而完成的一种信息处理系统。。它的基本功能有四点4 第一, 联想记忆功能。第二, 自学习功能。第三, 非线性动态处理功能。类神经网络海外投资环境评估 类神经网络基本原理类神经网络模型是由大量简单处理单元% 一般称为神经元, 或节点& 按某种方式互连而成的复杂网络。评佑程序国际投资环境评估因素可分为定性和定量两类, 为了能够将其输人类神经网络模型进行计算, 要利用模糊评价法对输人信息进行处理, 将定性的文字描述转化为定量的数据, 将定量的数据进行归一化处理, 使其量纲与优劣趋向统一起来, 指标具备了可公度性, 从而可以在网络中进行运算。第一, 对定性因素的处理4 为定性因素建立评价指标体系及评价指标集Μ 与评价等级集Ν , 可以通过专家打分, 利用模糊统计法确确定投资环境评估因素。各种不同行业在进行跨国投资时所考虑的环境因素不尽相同, 因此首先必须确定适当的投资评估因素。这对投资者的专业理论和行业敏感度提出了较高的要求, 除了参考相关文献的研究外, 需要投资者依据行业性质、战略规划、价值链分布等目标整理统计出合理的投资环境因素。第二, 对定量因素的处理4 定量因素的指标因优劣趋向不同可分为三类4 一是正向指标, 指标值越大越好, 如市场需求增长率.二是负向指标, 指标值越小越好, 如突发事件概率.三是适中指标, 指标值大了或小了都不好, 趋于某理想值最好, 如经济增长率。
个人见解:我觉得本文可以在投资环境评估的类神经网络方法的优缺点上下的功夫,这样便于使用者分清楚在什么场合使用比较合适找到它合适的位置;而且作者还可以分析注重比较一下它与其它分析方法明显的优势与劣势.
