概率语言多属性群决策方法及其在金融科技公司选择中的应用

论文摘要

“无科技,不金融”已经成为银行业的共识,随着科学技术的不断发展,以科技推动金融创新,助力银行业转型发展已经迫在眉睫。因为银行业面临着跨境转账缓慢、服务审批缓慢、风险管控不力、客服服务成本高、产品单一固化等痛点,银行要想在日趋激烈的竞争中生存下去,就必须颠覆痛点适应未来的经济金融发展要求,全面推进行业转型。“金融科技”成为了银行业转型的新基因。银行业转型的有效途径之一是银行与金融科技公司合作。然而,在众多良莠不齐的金融科技公司中,银行如何选择最合适的金融科技公司并与其达成战略合作实现共赢,此问题属于多属性决策问题。多属性决策问题的研究基础是被评价对象的评价信息。由于客观事物固有的复杂性与人类与身俱来的犹豫性,决策者往往不能仅仅定量地描述被评价对象的评价信息。然而决策者总是倾向于用自然语言表达评价信息,概率语言术语集能够较全面地概括决策者的偏好信息、犹豫程度与事物的模糊性。为了公平有效地决策,总是有多个决策者参与问题的决策分析。因此,研究基于概率语言的多属性群决策问题并将其应用于金融科技公司的选择具有重要的研究意义。在金融科技公司的选择中,概率语言术语集是一个便于表达决策者评价信息的工具。本文提出了两种概率语言多属性群决策模型用于解决多属性群决策问题,并将其应用于金融科技公司选择问题中。首先,定义了概率语言可能度算法,算法用于对多个概率语言术语集排序;其次,提出了概率语言术语集的距离测度与相关系数,并将其拓展于概率语言矩阵中;再次,基于阿基米德T模与S模,提出了概率语言集的运算法则与概率语言术语集的集结算子,包括广义概率语言加权平均算子、广义概率语言有序加权平均算子、广义概率语言加权几何算子与广义概率语言有序加权几何算子,并详细讨论了算子的基本性质。基于上述基础理论研究,提出了基于概率语言可能度的多属性群决策模型与基于概率语言相关系数的多属性群决策模型。模型一提出了基于概率语言可能度确定属性权重的方法与基于概率语言矩阵距离测度确定专家权重的方法,并改进ELECTRE方法确定方案排序。模型二提出了基于概率语言相关系数确定属性权重的方法与基于概率语言矩阵相关系数确定专家权重的方法,并改进PROMETHEE方法确定方案排序。最后,通过金融科技案例分析说明了本文所提方法的有效性,进一步通过敏感性分析与比较分析说明了方法的合理性与优势性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外相关研究现状
•     1.2.1 金融科技研究现状
•     1.2.2 多属性决策研究现状
•     1.2.3 概率语言术语集研究现状
•   1.3 本文的研究内容、方法和技术路线
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 研究方法
•     1.3.3 研究技术路线
•   1.4 本文的创新点
•   1.5 本章小结
• 第2章 相关理论概述
•   2.1 语言术语集
•   2.2 概率语言术语集
•     2.2.1 定义
•     2.2.2 规范化准则
•     2.2.3 比较方法
•     2.2.4 运算法则与集结算子
•     2.2.5 距离测度
•   2.3 阿基米德T模与S模
•   2.4 ELECTRE方法
•     2.4.1 四种偏好模型
•     2.4.2 ELECTRE-Ⅰ方法
•     2.4.3 ELECTRE-Ⅱ方法
•     2.4.4 ELECTRE-Ⅲ方法
•   2.5 PROMETHEE方法
•     2.5.1 PROMETHEE-Ⅰ方法
•     2.5.2 PROMETHEE-Ⅱ方法
•   2.6 本章小结
• 第3章 概率语言术语集的理论改进
•   3.1 概率语言术语集的可能度算法
•   3.2 概率语言术语集的距离测度
•   3.3 概率语言术语集的相关系数
•   3.4 概率语言术语集的运算法则
•   3.5 概率语言术语集的集结算子
•     3.5.1 广义概率语言Hamacher加权平均算子
•     3.5.2 广义概率语言Hamacher有序加权平均算子
•     3.5.3 广义概率语言Hamacher加权几何算子
•     3.5.4 广义概率语言Hamacher有序加权几何算子
•   3.6 本章小结
• 第4章 概率语言多属性群决策模型
•   4.1 问题描述
•   4.2 基于概率语言可能度的多属性群决策模型
•     4.2.1 基于概率语言可能度确定属性权重
•     4.2.2 基于概率语言矩阵距离确定专家权重
•     4.2.3 ELECTRE方法确定方案排序
•     4.2.4 决策过程
•   4.3 基于概率语言相关系数的多属性群决策模型
•     4.3.1 基于概率语言相关系数确定属性权重
•     4.3.2 基于概率语言矩阵相关系数确定专家权重
•     4.3.3 PROMETHEE方法确定方案排序
•     4.3.4 决策过程
•   4.4 本章小结
• 第5章 金融科技公司选择案例研究
•   5.1 金融科技公司选择案例分析
•     5.1.1 背景描述
•     5.1.2 问题描述
•   5.2 基于概率语言可能度的多属性群决策过程
•   5.3 基于概率语言相关系数的多属性群决策过程
•   5.4 敏感性分析
•   5.5 比较分析
•     5.5.1 与PL-LINMAP方法的比较分析
•     5.5.2 与基于PLWA集结算子方法的比较分析
•   5.6 本章小结
• 第6章 结论与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 研究展望
• 参考文献
• 在攻读硕士期间研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 吴敏

导师: 毛小兵

关键词: 多属性群决策,概率语言术语集,运算法则,集结算子

来源: 江西财经大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,金融

单位: 江西财经大学

分类号: O225;F832.3

总页数: 85

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