基于人工神经网络的高新技术企业合作研发项目风险评价研究.pdfVIP

2ol0年第20期 Science drre 。m。tR。erch 文章编号：1000—7695 (2010)20—0039—05 基于人工神经网络的高新技术企业合作研发项 目风险评价研究 周 凯，杨梅英 (北京航空航天大学经济管理学院，北京 100191) 摘要：合作研发在为高新技术企业带来丰厚利润的同时，其不确定性为研发过程带来了巨大的风险，因此合作 研发的风险管理显得尤为重要。文章针对合作研发项 目的特点，提 出一种合作研发风险评价指标体系，用人工 神经网络方法建立风险评价模型并进行实证分析 ，提 出相应的风险应对策略。 关键词 ：合作研发 ；指标体系；评价模型；人工神经网络 中图分类号：F273．7 文献标识码：A ResearchOilRiskAssessmentforRDCooperationbetweenIIigh—tech EnterprisesBasedOliArtificialNeuralNetwork ZHOU Kai，YANG Meiying (SchoolofEconomicsandManagement，BeihangUniversity，Beijing100191) Abstract：TheRD cooperationbetweenhigh—teehenterpriseshasbroughthugeprofitsforthem，whiletheuncertaintyof ithasalsobroughthugerisksfortheRDprocess．Therefore，theriskmanagementofRDcooperationbecomesespecially important．InresponsetothefeaturesofRDcooperation，thispaperhasproposedariskassessmentindicatorsystem，and builtariskassessmentmodelbyusingartificialneuralnetwork．Thenithas analyzedanexamplebyusingthemodelnad proposedrisk—copingstrategies． Keywords：RD cooperation；indicatorsystem ；assessmentmodel；artificialneuralnetwork 系列评价指标，并针对定性评价方法进行探讨，而 1 引言 基于评价指标体系的定量评价方法的研究还很缺乏。 目前，企业的研发 (RD)方式主要分为 自主 目前，常用的定量评价方法主要有模糊综合评价法、 研发与合作研发。由于合作研发在资源共享、效率 层次分析法、人工神经网络法等等。文献 [4]建 提升等方面较 自主研发有更为明显的优势，近年来 立了企业合作创新的综合评价指标体系，构造了相 正逐步成为高新技术企业开展研发活动的主要方式。 应的多层次模糊综合评价模型，最后通过实例检验 同时合作研发过程的诸多不确定性为企业带来巨大 了模型的有效性。文献 [5]提出了一种基于人工 的风险，因此构建合理的合作研发风险管理体系显 神经网络的IT项 目多指标综合风险评价模型，并通 得尤为重要 。 过实例数据对模型进行了验证。 高新技术企业合作研发问题受到理论界和企业 人工神经网络具有较好的客观性与准确性，在 界重视 ，已取得一些成果。该领域的研究多集 中于 各个领域有着广泛的应用，但在高新技术企业合作 研发合作伙伴的选择、组织模式的选择及风险因素