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Método de evaluación integral basado en el modelo de nube para la tolerancia a la incertidumbre de los emprendedores

Autores: Guo, Pan; Li, Xiaofeng; Jia, Yanlin; Zhang, Xu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Método de evaluación integral basado en el modelo de nube para la tolerancia a la incertidumbre de los emprendedores


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Evaluación
Emprendedores
Tolerancia a la incertidumbre
Modelo de nube
Método
Estudio de caso

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación de la tolerancia a la incertidumbre (UT) de los emprendedores es más significativa, por ejemplo, para predecir sus comportamientos, elaborar estrategias de asesoramiento psicológico para ellos, etc. De hecho, es un problema incierto que simultáneamente contiene aleatoriedad y difusión al evaluar la UT de los emprendedores. Por lo tanto, es difícil resolverlo mediante métodos de evaluación tradicionales. Este documento presenta un método de evaluación integral basado en el modelo de nube para la UT de los emprendedores que supera la incapacidad de otros métodos para tener en cuenta la aleatoriedad y la difusión simultáneamente. Primero, se dividen cinco niveles de UT. Luego, se construye un sistema de índices de evaluación que contiene 14 índices de nivel secundario y cuatro índices de nivel primario, y se utiliza un método de proceso jerárquico analítico (AHP) para obtener los pesos de los índices de nivel secundario. Posteriormente, se utilizan el generador de nube inverso (BCG) y el modelo de nube virtual (CM) para obtener el CM de los índices de evaluación, y se generan gráficos de nube de los resultados de la evaluación mediante el generador de nube hacia adelante (FCG). Finalmente, se eligen cinco fundadores principales de una empresa de alta tecnología en China para un estudio de caso que ilustre nuestro método. En comparación con otros métodos de evaluación tradicionales, nuestro método ha sido verificado como un método más competitivo. Sus resultados son más visualizados y con baja pérdida de información.

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