主管单位:中国商业联合会
主办单位:中国商业经济学会
出版单位:《商业经济研究》杂志社
有限责任公司
总 编 辑:刘建湖
副 社 长:焦金平
副 总 编:李晓红
总编助理:贾辰豪
责任编辑:沈 昱 余建斌
理论编辑:陈晓波
贾艳琳
美术总监:田华阙
美术编辑:陈卓夫
排版制作:熊顺林 陈卓夫
刘佳洋 吕雅楠
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本刊简介
由《商业经济研究》杂志社有限责任公司出版的《商业经济研究》创刊于1982年,是原国家商业部创办的国家一级商业经济类学术期刊,是我国商贸流通领域的重要学术阵地。期刊创办30余年,为传播商业前沿理论、促进流通创新发展、推动商贸流通变革发挥了重要作用,在行业内和学界具有重要影响力。期刊多次入选“CSSCI来源核心期刊”、长期入选“《中文核心期刊要目总览》贸易经济类核心期刊”,系《中国知识资源总库社会科学期刊精品库》、《万方数据-数字化期刊群》、《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》、《维普中文科技期刊数据库》等收录期刊,中国人民大学书报资料中心复印报刊资料分类转载量排名前茅期刊,2023年继续入编最新版北京大学《中文核心期刊要目总览》目录,系贸易经济类核心期刊。
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我国物流企业竞争力水平评价 |
作者:韩 嵩 刘 娜 |
作者单位:北京物资学院信息学院 |
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基金项目:北京市属高校青年拔尖人才培育计划
中图分类号:C812 文献标识码:A
内容摘要:本文结合全国重点物流企业统计调查数据,建立我国物流企业竞争力水平评价指标体系,该指标体系在企业的财务指标基础上加入了企业规模指标。由于目前没有公布的物流企业竞争力排名,因此本文首先采用因子分析法、熵值法和变异系数法计算物流企业竞争力综合得分,利用Spearman秩相关检验进行对比分析,确定熵值法最为合理,然后利用分箱技术把物流企业的竞争力水平分为五个等级。为了提高物流企业竞争力水平测度的效率,本文创新性的利用决策树、人工神经网络、Logistic回归、Gradient Boosting和集成算法进行学习和预测,结果表明使用统计学习方法对物流企业竞争力进行预测有较高的准确率,具有可行性且径向基函数神经网络模型分类预测效果最佳。
关键词:物流企业 竞争力水平评价 统计学习 神经网络
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