第一篇：灰色模型在细菌性和阿米巴性痢疾发病率定量宏观评估中的应用研究
灰色模型在细菌性和阿米巴性痢疾发病率定量宏观评估中的应用研究
[摘要] 目的 探索灰色模型GM(1,1)在全国细菌性和阿米巴性痢疾发病率定量宏观评估中的合理性与应用条件。方法 收集1990-202_年中国大陆地区细菌性和阿米巴性痢疾发病率。首先，利用1990-202_发病率建立灰色模型，然后对202_-202_发病率进行预测。结果 灰色模型GM(1,1)基本适合细菌性和阿米巴性痢疾发病拟合与预测研究，C=0.399，p=0.882。结论
GM（1,1）模型本质上是指数模型，当传染病发病率数据服从指数模型时，利用GM(1,1)效果较好。当数据不服从指数模型时，GM(1,1)拟合结果不理想，此时应考虑采用其它方法。近年来，风险分析理论在传染病防制方面的应用逐渐增加，传染病风险评估主要是在构建风险评估模型的基础上，研究传染病风险发生规律和风险控制技术。各种传染病定性或定量风险评估方法中，灰色系统理论已经得到广泛应用[1]。灰色系统理论的模型体系是以灰色模型(Grey Model，GM)为核心，该模型针对生成的时间序列建模。最为常见的是GM(1,1)模型，它以时间序列性资料为基础，通过对无规律的原始数列进行转换、建立有规律的生成数列的回归方程，并应用该方程对疾病的动态发展趋势进行预测。GM(1，1)预测虽具有思路简单，数据单纯，运算简便等特点。本该研究尝试基于灰色模型对中国大陆地区细菌性和阿米巴性痢疾发病率进行拟合与预测，并探讨使用此模型进行宏观评估的可能性、适用范围及模型的预测精度。1资料与方法
1.1资料来源
资料来自于《中国卫生年鉴202_》[2]，收集1990-202_年中国大陆地区22年间细菌性和阿米巴性痢疾发病率。1.2方法
1.2.1 GM(1,1)预测方法
将1990-202_年原始发病率数据排列成时间数列Xt(t=0,1,2,…,n)。其中Xt表示第t时刻的原始数据。
然后按照如下步骤进行：
（1）生成累加数：将原始数据按（1）式累加生成，使其变更为有规律的生成数列Yt，(t=0,1,2,…,n)
（1）
（2）生成移动平均数：对累加生成数据Yt按照（2）式生成移动平均数Zt，(t=1,2,3，…,n)
（2）
（3）建立GM(1,1)模型：在GM(1,1)模型中，Yt满足一阶线性微分方程（3），其中α、μ为待定系数。
（3）
1.2.2 建模 利用1990-202_年发病率建立灰色模型，然后对202_-202_年发病率进行预测。； 1.2.3 统计分析： 利用Excel2007输入数据并构建灰色系统模型，模型的判别标准为：模型的精度由C和p共同决定。一般地,将模型的精度分为四级。当C≤0.35，p≥0.95 时，模型的精度等级为1级(好)；当0.35
2.1灰色模型计算过程与评估
细菌性和阿米巴性痢疾发病率的灰色模型计算见表1。模型优劣评估参数、线图及指数模型R2见图1。可以看出灰色模型GM(1,1)应用较好，C=0.399，p=0.882，α=0.080，μ=107.749，模型精度为2级。从拟合来看，除1991年和1993年外，绝对误差均小于6%，拟合较准确。从发病趋势看，细菌性和阿米巴性痢疾发病率呈现下降趋势，从1990年的127.44/10万下降至202_年的27.99/10万，18年间下降近4.5倍。
2.2灰色模型外推预测比较
在前述模型精度基本合格（2级）的基础上，利用1990-202_年全国细菌性和阿米巴性痢疾发病率建立灰色模型，对202_-202_年发病率进行预测，预测结果见表1，预测相对误差均小于10%。3讨论
灰色系统中单变量一阶线性微分模型GM(1,1)是灰色数列预测的基本模型，它对样本含量的概率分布无严格要求，计算过程相对简单。GM(1,1)模型本质上是指数模型，可以简化为
-[ ] =。通过指标C和p来判别灰色GM(1,1)优劣的结果与通过指数曲线拟合(决定系数R2=0.897)基本相一致。灰色模型适用于小样本应该和其自变量少有关，只有一个t，参数个数为2个，因此不需要太多自变量，在这点上和指数模型并没有区别。但灰色模型的优点在于在传染病发病率数据中有许多非常低的率，接近于或等于0，此时需要取对数才能进行指数曲线拟合，而0无法取对数，则无法利用拟合指数模型分析，而灰色模型此时则适用。对于预测精度，有研究利用动态GM(1,1)模型提高预测精度，其基本思想是利用前k个数据来预测第k+1个，并且找到合适的k，但无论如何数据必须满足指数规律[3]。我们也可采用加权的办法提高临近点的权重来提高预测精度。
本文虽然基于全国细菌性和阿米巴性痢疾数据对于灰色模型GM(1,1)定量宏观评估中的应用进行了一定的探索，但并不代表此类结果可以推广到各省市县等传染病数据的分析。灰色模型GM(1,1)的适用性和适用范围仍需要针对具体问题或数据进行具体分析和探讨。
第二篇：AHP分析法在风险投资项目评估中的应用研究
系 统 工 程 概 论 论 文
AHP分析法在风险投资项目评估中的应用研究
摘要：本文针对在风险投资项目的风险评估中存在的多指标且难统一，定量评估少等问题，将AHP分析法引入，使得风险投资项目的风险评估决策统一于一个模型中，从而在一定程度上保证了风险评估决策行为的客观、科学、可靠。
关键词：风险投资项目；风险评估；AHP分析法；研究 0引言
风险投资(VentureCapital)，也称为创业投资。它是由专业投资机构在自担风险的前提下，通过科学评估和严格筛选，向有潜在发展前景的新创或市值被低估的公司、项目、产品注入资本，并运用科学管理方式增加风险资本附加值的一种投资。其投资对象一般是刚刚起步或还没有起步的高技术企业或高技术产品，属高新技术中的“种子”技术或创新思想，由于处于起步设计阶段，不够成熟，尚未经历市场检验，能否转化为现实生产力，尚有许多不确定的因素，因而风险较大。风险投资的风险是指风险资本投资于项目而造成损失的可能性，包括投入的资本不能收回造成损失的风险和不能达到预期收益造成损失的风险。损失有以下几种方式:第一，投资项目未能产生收益、投资资本未能回收而造成的损失;第二，投资项目产生了收益，但产生的收益低于预期收益;第三，由于财务等原因为变现投资而抛售投资项目所造成的损失;第四，由于通货膨胀及其它不可预料事件的发生而造成的损失。追求最大收益是风险投资者的愿望，而风险却是未知的。风险投资项目的高风险性，更迫切要求对风险进行科学的、全面的分析、评估，以作出正确判断，采取防范措施减弱风险，获取最大的收益。风险投资的风险因素很多，如技术风险、市场风险、管理风险、环境风险等。这使得风险投资的风险评估指标多且不能定量表示。另外，风险投资家在进行投资时，面临众多风险投资的目的，比较决策，并从中选出风险小、发展潜力大的项目。但是任何两个或两个以上的风险投资项目，往往在各个风险因素上存在不同程度的差异。这就使得风险投资项目在进行风险评估时，经常遇到某一项目的一些指标较优，一些指标较差，而另一项目却恰恰相反。因此，需要用一种方法将各个因素统一起来进行处理。
自分析法创造以来，AHP作为一种适用的有效的决策方法，已在世界上众多领域得到了广泛应用。本文将AHP分析法引入风险投资项目的风险评估决策中，通过建立AHP模型，可以将风险投资项目的风险评估决策统一到一个模型中，从而解决多指标分析时所遇到的复杂问题。
1.AHP分析法的基本原理
AHP分析法的基本原理:根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互关联影响以及隶属关系，按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，最终把系统分析归结为确定最低层(方案、措施、因素等)相对于最高层(总目标)的重要性权值或优劣次序的排序问题。AHP是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它常常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题。AHP决策分析法，是一种将决策者对复杂问题的决策思维过程模型化、数量化的过程。通过这种方法，可以将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案重要性程度的权重，从而为决策方案的选择提供依据，是解决复杂的非结构化的地理决策问题的重要方法，是计量地理学的主要方法之一。风险投资项目的风险评估中的多因素决策，其过程与思路正好同AHP分析法的要求相符。层次分析法是把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定各个因素相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总排序。运用层次分析法进行系统分析、设计、决策时，可分为4个步骤进行：（1）分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构；（2）对同一层次的各元素关于上一层中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；（3）由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重；（4）计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序因此，可以采用AHP分析法进行风险投资项目的风险评估中多因素决策。AHP分析法模型的一般形式如图1所示
最高层表示解决问题的目的，即AHP分析法所要达到的总目标;中间层表示实现预定目标所涉及的中间环节，一般分为策略、约束、准则等，并可有多个层次;最低层表示解决问题的各种措施、方法和方案等。
2.风险投资项目风险评估的AHP层次结构模型
风险投资项目的风险从项目运作过程的纵向来划分，可以分为:技术风险、生产风险、市场风险、管理风险、环境风险、财务风险等。而各个风险又是由众多的风险因素所构成，如市场风险，包括市场前景、产品竞争力、潜在竞争者影响、企业营销能力等风险因素。因此，可以建立风险投资项目的风险评估层次结构模型，具体如图2所示。
3.风险投资项目的风险评估数学模型
根据上述风险投资项目的风险评估层次结构模型，运用AHP分析法确定各指标权重，再选取适当方法确定各指标的不同取值对应的风险投资项目的风险标度值。因此，可以得出风险投资项目的风险评估数学模型(如式1所示)。
式中:β为风险投资项目的风险评估矩阵，R为风险投资项目的单指标风险评估矩阵，R=(rij)m×n，rij为第i个风险投资项目的第j个指标的风险标度值;W为指标权重矩阵，W=(rj)n×1，Wj表示第j个指标的权重。4.运用AHP方法确定各评价指标的权重
(一)构造判断矩阵
对图2所示的风险投资项目的风险评估层次结构模型，采用1～9标度法综合专家群体咨询意见构造各层的判断矩阵。
(二)层次单排序及其一致性检验
采用方根法、和积法等方法来计算各判断矩阵的最大特征根λmax及其对应的特征向量，对特征向量作归一化处理，确定各层次单排序权向量W，并计算各判断矩阵的一致性指标CI，查取相应随机一致性指标RI，进而计算随机一致性比率CR，进行一致性检验。
(三)层次总排序及其一致性检验
根据层次单排序的计算结果，由层次结构模型的最高层向最底层，逐层推求层次总排序权重向量，即指标权重，并计算总排序随机一致性比率CR，进行一致性检验。5.确定各指标的风险标度值
根据各指标具体的特征对风险投资项目带来的风险影响程度，采用一定的方法(如10分制打分法等)将各定性指标量化，并使其标准化，依此作为各定性指标的风险标度值。对于定量指标的指标值，可选用适当方法确定定量指标的风险标度值。本文采用下列方法进行定量指标风险标度值的计算。
(一)对越小越优的定量指标，采用升半梯形分布函数如式(2)所示。
式中x表示定量指标的指标值，a1，a2表示定量指标值的合理取值范围的上、下限(一)对越大越优指标，采用降半梯形分布函数与式(2)类似。(二)对取a1、a2间某一点a为最优的指标，采用三角形分布函数
6结束语
综上所述，将AHP分析法运用到风险投资项目的风险评估中，在一定程度上解决了风险投资项目在风险评估中评价指标难以统一、评价定量化程度低等问题。当然，风险投资项目的风险影响因素很多，远不止本文所提到的这些风险因素，而且各个风险因素还可以继续细分，这样，整个风险评估的结构模型就更加复杂且计算工作量大，但是比较其他评价方法来说，AHIP分析法运用在风险投资项目的风险评估中仍具有较为客观、全面、合理、易于操作的好处。参考文献
[1]赵焕巨，许树柏，和金生.层次分析法[M].北京:科学出版社，1986.[2]陈晓剑，梁梁.系统评价方法及应用[M].北京:中国科技大学出版社，1994.[3]任天元.风险投资的运作与评估[M].北京:中国经济出版社，202_.[4]卢有杰，卢家仪.项目风险管理[M].北京:清华大学出版社，1998.[5][英]菲尔・荷马斯著，王嗣俊，白玉明译.投资评价[M].北京:机械工业出版社，1999.ApplicableStudyofAHPMethodonVentureEvaluationforVentureCapital
dingyingli(Department of Engineering Management Luoyang Institute of Science and TechnologyHe’nan Prov.Luoyang471023)Abstract:The indicators of risk evaluation in venture investment project in the unity of quantitative evaluation and difficult, less problems, AHP analysis is introduced, making the risk of investment project risk assessment decision unified in a model, so as to ensure the reliable, objective, scientific decision-making risk assessment in a certain extent.KeyWords:Risk Investment ProjectRisk Assessment
第三篇：BIM模型在物业管理及设备运维中的应用研究
BIM模型在物业管理及设备运维中的应用研究
摘要：BIM模型的功能非常的强大，这一技术在很多领域当中都起到了较为良好的作用。本文章对BIM模型技术在物业管理与设备的运维方面的应用做了详细的分析，在这一基础上，对BIM模型在物业的管理与设备的运维过程中的工程应急处理、安防能力及车库定位上的应用进行了研究，并同时对其在物业管理和设备运维上的有效应用做了深入的分析，希望可以为相关人员及相关领域提供参考依据。
关键词：BIM模型；物业管理；设备运维；应用
建筑信息的BIM模型是通过建筑工程中的各种相关数据信息来做支撑，构建了建筑模型，利用数字信息的仿真性模拟出建筑本身特有的真实信息。其具有很多的优势特点，既具有可视化、协调性、模拟性与优化性，还可以制图。
1、BIM模型的动态性
只有建立动态的BIM环境才可以让BIM模型在运行当中发挥出其最大的效用。不单只是一种动态的三维图像，还能让BIM模型中含有动态的数据信息。1.1、整栋楼的空调管理
针对繁琐且规模庞大的建筑空调系统，需实时的清楚其实际具体的运行状态，通过使用BIM模型便可以较直观的掌握整个空调系统的具体情况，对于空调运行的设计、气流、水流、能源分布等的研究都有着非常重要的意义。针对所采用的VAV变风量式的空调系统与多冷源的项目来说，其运用的意义更是不可估量的。能够很轻松的清楚冷机的实际运行状态，及类型、台数、板换的数量、送出的水温、空调机风量、风的温度与末端设施的送风温度和湿度、房间的温度和湿度等众多的参数，便于进行运行计划的明确与能源的有效节约。1.2、智能照明
现在很多系统中均都有智能照明的这个功能，通过BIM模型能够对现场进行有效的管理，特别是对大堂、中庭、夜景、庭院等一些特殊区域的照明系统给予良好的展现，给物业的工作人员提供了直观性的展示，更便于工作人员对相关区域的有效管理。
2、工程的应急处理 2.1、跑水情况的应急处理
如果市政的自来水管线发生破损时，水从没有全封闭的穿管进到楼内的地下楼层，虽然有些房间是有漏水的报警系统，但因水势太大，并且还从管线、电缆桥架、没有做防水的地面等特殊位置漏到地下的楼层当中，尽管有设计图纸但因为地下楼层的构造复杂，上下对应的联系不直观，从而需要大量的人力来对配电室的电缆隔层、仓库、别的辅助性用房等实行一一的检查。如果可以把漏水的报警系统和BIM模型技术有效的相融合，便能够直观的查看浸水地区的平面与三维立体图像，从而更有效科学的构建抢救的具体方案，降低损失的发生。2.2、主要阀门位置的展示
正常楼层的水管与阀门其安装与设计均都有其各自的规律，利于方便准确的找出水管损坏的位置并关掉阀门。但如果是大堂和中庭这样的区域，因为空间的变化大，施工期间，水管阀门的施工人员大多是根据自己施工的方便来明确安装的位置的。例如有的工程因为天气非常的冷，导致大门入口处的风幕水管发生冻裂损坏，经过反复多次的找寻阀门，最后是在二层的一个角落发现的。这种情况尽管存有基础管理上的不足，但如果应用BIM模型来进行直观的展示，阀门的位置便会及时并且准确的被找到，如此对紧急事故的处理就会更有效率。2.3、对入户管线进行验收
市政项目的电力、光纤、自来水、热力、燃气等众多个管线都需接进楼内，如此就产生了很多的接口，对这些接口如果封闭的不好，并且在验收的时候不合格的情况下，如果外部有水时，水便会流进楼内。通过使用BIM模型便能够较好的对地下楼层的入口进行准确的定位与验收，便于堵严及利于对质量的检查。如此可有效降低事件发生的机率。2.4、对火灾的处理
当有火灾出现时，指挥的人员能够通过大屏幕来通过对讲系统或是楼区广播装置及消防专用的电话，参照屏幕显示的火灾形成位置、蔓延情况与电梯运行的信息，有效指引消防救援人员，帮助人们借助电梯疏散到首层或是避难的指定地点。针对各个电梯是不是能够有效的运行，在BIM模型当中都可以清楚的显示，有助于做好良好的决策。
3、提高安防能力 3.1、对可疑人员进行准确的定位
通过使用视频的识别与跟踪系统，对不良的人员及非法的人员，或是恐怖人员等实行标注，通过视频的识别软件设置摄像装置自动智能的跟踪，对可疑对像实施锁定。
在晚上设防期间，可将双鉴、红外、门禁及门磁等多种安防系统中的数据统一传入到BIM模型中之后显示在屏幕上。在大屏幕中可以看到其中有一红色点在水平、上、下的到处移动，不管目标移动到什么位置都可以在屏幕当中清楚的观看到，如亲临现场一样清晰。3.2、对人流及车流的监控
通过使用视频系统与模糊计算的有效结合，能够获取人流、车流的大约数量，如此可以在BIM模型当中清楚建筑物中各个地区出口与入口、电梯间、步梯等各进出区域内的人流量和车流量。一旦每平方米超过5人的时候，便会产生预警的信号，当大于7人的时候则会产生警报。从而可以良好的计划好是不是需要开设备用的出入口或是使用备用的电梯及人为性的对人流及车流进行疏导的应急性安排。如此行为对于安全的相关工作是很有必要的。3.3、对较重要的接待进行模拟
通过BIM模型能够与安保部门，如公安、警卫等一些部门联合统一的对主要人员的接待计划进行模拟，明确行车的路线、中转的路线、电梯具体运行的方案等。同时还可以明确各个安防值守位置的布置，如此对于重要的项目及会展场所的管理有很实际性的作用。通过使用BIM模型对大型的活动全方位安保计划的构建进行模拟会在很大程度上促进其有效的实现。
4、BIM模型的其它应用 4.1、车库的定位及寻找车辆
利用BIM模型对车库的停车实施定位与取车寻找车，这一应用对于现时期还是一个比较新的内容。可在停车的地方设置二维码，通过用智能的手机进行扫描以后，便可在手机上显示出停车具体详细信息，之后再通过区域位置的定位，就可以找到自己的车辆，这个办法不但简便而且所需的投资金额也较低。但是如果没有智能的手机，这个方法便不会实现。然还可以通过摄像识别的系统或是给每个车发一张定位使用的停车卡，利用精准度高的定位系统来找寻所停的车也是能够实现的。但需要思考领卡需要的时间对于大流量的车库入库效率会产生影响。4.2、避免维修及调整设施而拆除天花板
如房间的分隔想要进行调整、风道的风口需改变、灯光电线需增加等一些涉及在天开板内操作的项目，因受天花板的阻档影响，对于线路具体情况及安装空间是不是充足等都不清楚，从检修孔处探头进去看也会被空调的末端所阻挡，根本观看不到任何需要清楚的情况，这个时候便会想到拆除天花板，以方便查明情况。利用BIM模型可以很有效的解决这一难题，在现场通过电脑，调取出施工房间的图纸，制作出去除天花的处理，这时天花板就从图中去除，同时还可以去除四个墙壁，如此天花板内、需调整的设备、相应管线、电线都显示的非常清楚，给各种改造与检修工作提供了便利。结束语：
总体来说，BIM模型在物业管理当中对工程的应急处理、安防水平的提升与车库的定位及寻找车辆方面都有非常良好的作用，可以对现时期的物业管理与设备运维过程中所存在的一些问题进行有效的解决。给相关的工作人员带来了便利。参考文献：
[1]何关培.BIM 总论[M].北京:中国建筑工业出版社,202_.[2]何清华,钱丽丽等.BIM 在国内外应用的现状及障碍研究[J].工程管理学报,202_,02:12-16.
第四篇：浅谈模糊判断在网络安全风险评估中的应用研究论文（共）
引言
模糊判断综合评价方法在网络安全风险评估中是针对多种影响因素进行安全评价的一种方法，其运用模糊数学原理对具有一定模糊性的事物进行系统的分析评价，是在模糊推理基础上进行的定量定性判断，也是精确判断与非精确判断方法的统一体，极大程度上解决了评估指标单一或者评估过程不甚合理等网络安全风险评估问题。
一、问题的提出
众所周知，网络信息系统是非常复杂的，可能会受到各方面条件的限制，某个运作阶段环境、科学技术条件、网络系统本身问题等因素的不足都会造成网络系统安全漏洞的存在，为不法分子提供进行网络系统侵害的漏洞，对网络安全造成威胁。此外，网络本身的开放性和系统的脆弱性也会带来一定的信息风险。所以，要想全面地解决网络信息安全问题，及时地解决网络系统可能存在的各种未知或已知风险，需要对网络系统有一个全面的掌握与了解，对系统进行有效地安全风险评估分析，降低网络风险对系统安全的影响;并且尽可能地预测将来一段时间内，网络系统可能会形成的漏洞或遭受的攻击，并以此为依据，建立安全完善的网络信息安全防护系统及安全隐患解决措施体系。
二、评估信息的原则与方法
网络安全风险评估过程纷繁复杂，系统运行的主机、环境、管理等的安全防护及必要的网络安全、危险应急体系都具有非常大的影响，在如此广泛的网络安全影响范围内，要想保证整个网络系统的安全运行，必须详细地了解网络系统的方方面面的问题，对系统形成一个全面的网络信息风险评估。并且，要想完美得做到网络安全防护，还需要对网络系统的整体构架和运行方式认识清楚，并进行全面的网络系统实践调研，通过各种高科技综合技术手段获得更多更完善的安全风险信息。
(一)评估信息获取原则
网络安全风险评估信息获取不同于在信息传输过程中的信息获取，主要是针对的网络系统风险评估分析过程中的各种信息进行筛选，进而及时准确地获得这些信息，同时这也是保证网络风险信息评估的基本正确性与高度精确性的前提。在准确地获取信息传输过程中所需信息，直接关系到网络系统安全风险评估及信息管理工作的高质量进行，所以，我们在进行网络的安全评估信息获取时，必须坚持全面、准确、时效的基本原则，以能够系统完善及时地获取相关的准确信息，防止网络安全隐患的发生。
(二)评估方法
对于网络安全评估，其评估方法使决定风险评估效率的重要因素之一，直接贯穿于整个网络风险评估的各个环节，甚至会严重影响到风险评估的最终结果。所以，我们在获取网络信息安全风险评估信息时，必须依照网络系统的运行具体情况，科学合理地选择相应的评估方法。一般来说，常见的评估方法可以基本分为三类，即定量分析方法、定性分析方法和定量、定性两种角度相结合的风险分析方法。通过对风险信息的多角度、全方位评估，对于数量方法在网络信息科学及目前社会科学中的应用，我们需要重新进行思考与定位，以在网络安全风险评估应用的决策问题上，将精确的数学分析与基本的人类思维决策规律有效地结合运用，并在此基础上，发展出了更为准确、全面的层次分析方法。
三、网络安全风险评估模型
(一)网络安全风险评估要素
对网络安全进行风险评估，主要要从资产评估、威胁评估及脆弱性评估三方面进行综合的识别评价，以建立完备的网络风险等级、评估方法原则以及科学安全防患措施体系，及时准确的确定网络风险的存在于等级大小。所以，我们在进行网络安全风险评估时，要从安全风险的角度对网络信息系统资产、威胁与脆弱性三个至关重要的元素进行衡量，以保障网络系统的整体安全性运行。其中，需要我们对其明确地了解与注意的是风险、资产、威胁、脆弱点等几个重点概念: 风险即某些网络系统特定威胁有可能发生的概率，并且会产生相应的综合结果，具有潜在威胁性;资产是网络系统中具有一定价值的软件、硬件、信息等资源;威胁是有可能对资产造成一定损害的可能发生的意外事件;脆弱点是网络系统资产中可能会被威胁利用的脆弱部分。
(二)资产评估
资产评估主要是以企业的整体运作有相关性的安全资产进行的风险评估过程，通过对资产安全性的评估以及网络系统的安全需求，及时筛选出对企业直观重要的资产项目，避免这些可能会威胁到企业的资产出现安全性问题。对于资产评估，需要从资产的价值与重要性两方面进行评估，价值评估是评估有形的资产的整体或部分价值，重要性则值得是资产及其安全属性对企业的影响作用，通过资产评估可以了解企业中重要资产的有效价值和重要性，并对企业内部的资产进行合理有效的管理，以准确地确定相应的漏洞扫描设备的安装位置。
(三)威胁评估
网络系统的安全威胁对整个网络运作体系都是十分关键的，极有可能造成企业的信息资产的重大损失，造成一些不可挽回的资产安全事故。我们在获取网络安全因子过程中，经常综合使用顾问访谈、IDS 取样、人工评估以及模拟入侵测试等手段，依据具体情况采取合适的威胁评估手段，进行策略分析与安全审计，在了解相关的网络安全组织信息环境的同时，针对安全威胁使用不同的半定量赋值标识安全威胁的不同强度。对网络安全威胁的评估主要可以从重要财产与其价值的安全要求确定、资产薄弱环节的明确、威胁损坏能力的分析、受到威胁攻击的代价分析、解决威胁措施费用要求等方面实施。
(四)脆弱性评估
网络安全系统的脆弱性表现在其自身缺陷形成的安全漏洞上，包括网络漏洞的信息扫描、收集、安全事件的相关信息收集以及网络系统漏洞的风险结果评估等，通过对企业网络脆弱性扫描结果，可分析出企业的相关设备及其服务系统存在的安全风险，得出不同的网络服务设备风险值，并结合相应的资产占据总资产价值权重以及服务系统的风险等级，以得到最终的网络信息资产服务的漏洞风险值。
四、评估方法
(一)传统评估方法
我们通常使用的传统的网络安全风险评估方法是以简单的数学模型为基础的，并依此来计算网络安全的风险值，可根据“风险= 威胁值+ 脆弱值+ 资产值;风险= 威胁值·脆弱值·资产值”进行逻辑计算，进而评估网络安全风险值。
(二)模糊判断的评估方法
为了计算出准确的风险值，需要针对各个风险组成要素进行单独计量，现有的网络风险评估方法是使用数字指标作为简单的分界线，分成两个不同的级别，但各风险要素的风险赋值是非连续性的，相对比较离散，所以具有非常大的风险主观性，同时会造成更多的不精确性。通过模糊判断的评估方法对网络安全风险进行分析研究，可以较大程度地解决安全评估的模糊性问题，也在一定程度上缓解了定性定量难题。模糊判断模型通过借鉴模糊数学的相关方法，得到的结果直观简单，而且对影响因素及影响精度考虑全面，最大限度上消除了评估的主观性带来的普遍误差，将复杂的评估工作变得更为方便、容易。这种评估方法在实际运用过程中，首先要确定隶属函数以刻画模糊界限及风险等级;其次要建立出关系模糊矩阵，对安全风险的各单项评估指标进行分别评价;接下来建立权重模糊矩阵;最后，通过模糊综合的评价算法进行风险值计算评估。
五、模糊判断在网络安全风险评估中的应用
模糊判断评价方法适合于在不确定因素较多的网络系统安全评估工作中应用，其中校园网路便是十分常见的适用实例。在校园网络系统应用中，首先要综合考虑对校园网络安全具有影响的各种因素，建立完善的网络安全评价体系;然后通过对每个指标的风险评价指标确定相应的隶属函数，确定模糊运算的模糊界限，同时根据其离散型特点进行资产等级划分。因此，在这一基础上，对资产的隶属函数进行定义，可根据资产等级进行划分，也可根据评估对象及其具体的威胁值与脆弱性进行定义，同时建立相应的关系模糊矩阵和权重模糊矩阵，并依据矩阵结果进行计算分析，进而可知校园网络安全系统中具有的危险系数等级，结语
综上所述，模糊判断方法在网络安全评价体系中具有较大的实用价值，适用于复杂的多指标影响、大系统的网络中，具有直观、简单的优势。但在实际应用中，我们仍需要综合考虑风险评估的实际情况及各项影响指标风险值，并结合传统的风险评估方法，在层次分析法的基础上，实现最高效的模糊判断网络安全评估模型，并科学合理地应用于企业的网络安全服务系统，以取得符合企业发展意愿的良好结果。
第五篇：财务指标与非财务指标在管理者业绩评估中的应用研究 文献综述
徐岩（202_）认为，非财务指标的使用如果与企业的环境特征相符合有助于抑制管理者的盈余管理行为。他利用了62家上市公司的数据，运用JONES模型计量盈余管理，分析环境不确定程度、总体非财务指标使用情况与盈余管理的关系以及环境不确定程度分层面的非财务指标使用程度与盈余管理的关系。王华兵（202_）重点梳理了非财务指标融入管理层激励契约设计的兴起历程、理论基础、研究现状和未来的研究趋势，为管理层薪酬契约设计研究提供了参考。李玉倩（202_）认为企业不能单单以财务指标作为对企业业绩的客观评价手段和衡量指标，而要把非财务指标也纳入到评估体系中去。李世明（202_）认为，非财务指标的应用不仅与企业当年业绩显著正相关，与企业未来两年的业绩也呈现显著正相关关系。
国外对EVA的研究较早。Anil K.Sharma和Satish Kumar（202_）回顾了112篇研究EVA的文章，发现EVA在很大程度上能够得到发达国家的普遍支持，而且，大多侧重于研究对公司绩效报告以及经理人绩效的评价。在发展中国家，对EVA的研究仅限于将其作为一种公司绩效评价的工具，指出EVA能够有效度量公司的价值增加。我国国内对EVA的研究起步较晚，近年来，理论界和学术界也逐渐开始关注EVA的理论研究和实证研究。赵坤和王娟（202_）从EVA的绝对值、分解值和相关的非财务因素出发，对每个部分的驱动指标、判断标准以及分类问题作了具体分析，在参考国有资本金绩效体系的结构的基础上，建立了一个新的业绩评价体系框架。高晨和汤谷良（202_）根据202_年底国资委发布的《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》，针对设定的会计利润与EVA这一双重考核目标，对EVA考核体系中的目标设定、指标分解进行研究，以有效地引导中央企业完成新老考核体系的平稳交替。赵治纲（202_）全面系统研究了EVA的概念框架，在新会计准则下我国企业要用EVA，必须要重点选择和确定合适的调整事项和调整方法。
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