基于复杂网络-ACO的数字创业企业风险预警与控制研究

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随着数字技术的高速发展,数字创业企业作为繁荣的数字经济中一股中坚力量,面临的机会和挑战并存。数字创业企业风险在数字技术的作用下异化而呈现出不一样的特征,传统创业企业风险预警和控制理论具有一定局限性。本文通过与传统创业各要素对比厘清数字创业的含义,描述了数字创业企业及其风险的独特性,发现了现有风险预警与控制模型对于数字创业企业这一特殊复杂主体而言具有不适用性,为了给创业者提供全局的、系统的、连贯的而非碎片化的风险预警与控制机制,本文做了以下工作:首先通过相关分析和主成分分析筛选出数字创业企业财务风险预警指标,再基于扎根理论整理出数字创业企业特有的风险预警指标,基于风险预警指标之间的耦合关系建立数字创业企业风险预警复杂网络并分析其网络特征,将PageRank算法与MABAC方法结合,构建出数字创业企业风险预警模型,企业输入相关风险预警指标数值,能够得到企业所在警度。在此基础上,进一步提出相应的风险控制模型,基于容量-负荷模型对风险在复杂网络的传播规律进行数学表述,运用蚁群算法对最高传播路径进行搜寻,从而为数字创业企业提供明确而非模糊的风险控制方向。最后以70家科创板数字创业企业作为样本对风险预警模型进行实证检验,相比Z-Score在预警结果上具有一定的优越性。再选取哈啰出行对风险预警与控制模型进行案例应用,通过在不同风险感知参数β下仿真分析发现,敏捷的风险控制策略能够降低数字创业企业的脆弱性,提高资源利用率,证明了风险控制模型的有效性。
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