1、企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)作為現(xiàn)代企業(yè)管理的重要方法和手段，在經(jīng)濟(jì)全球化的大背景下發(fā)揮著越來越重要的作用，它不僅引導(dǎo)著企業(yè)的發(fā)展方向，還影響著企業(yè)相關(guān)利益者們做出的決策。迄今，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)做了大量研究，涌現(xiàn)了許多評(píng)價(jià)方法。然而，一些方法在進(jìn)行企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)，只考慮了企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，沒有涉及反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程以及未來發(fā)展趨勢(shì)的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。這樣得到的評(píng)價(jià)結(jié)果只是對(duì)企業(yè)過去某個(gè)時(shí)間經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià)，對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)不能做出很好的預(yù)測(cè)。有些方法雖然

2、也涉及了非財(cái)務(wù)指標(biāo)，但是由于非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要依靠德爾菲法（專家打分法）獲得，其值人為主觀性較強(qiáng)。另外，在指標(biāo)權(quán)重設(shè)置方面，傳統(tǒng)方法主要根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度不同，設(shè)置的權(quán)重值存在較大差異，人為主觀因素影響也較大，這些都影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的真實(shí)性和客觀性。
　　 基于此，本文將企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效，同時(shí)將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域，用模糊理論的模糊化方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力最大限度的減少人為主觀因素對(duì)評(píng)

3、價(jià)結(jié)果的影響，構(gòu)建了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)組合模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的智能化。
　　 本文的主要工作如下:
　　 首先，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)方法在各個(gè)階段的發(fā)展?fàn)顩r，指出了其中一些方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 其次，系統(tǒng)地介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，并對(duì)模糊邏輯系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合特性和結(jié)合方式進(jìn)行了分析。
　　 第三，在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建思路和構(gòu)建原則，并最終建

4、立了本文研究的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該體系包括財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類，分別從企業(yè)的獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力、償債能力、發(fā)展能力、企業(yè)經(jīng)營(yíng)者、員工、顧客和企業(yè)對(duì)社會(huì)的貢獻(xiàn)等方面構(gòu)建。此外還對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的無量綱化方法作了研究，使評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)處在同一數(shù)量級(jí)上。
　　 第四，鑒于為解決模糊規(guī)則的“維災(zāi)難”問題、簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和減少網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間，構(gòu)建了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)組合模型，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)模型，Tak

5、agi-Sugeno模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建非財(cái)務(wù)指標(biāo)模型，最后再用二者的結(jié)果值作為輸入值構(gòu)建最終的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)模型。經(jīng)過樣本數(shù)據(jù)的選取、樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和網(wǎng)絡(luò)模型的仿真訓(xùn)練，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)績(jī)效評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比研究，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果并得出結(jié)論，表明應(yīng)用該組合模型進(jìn)行企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)是有效可行的，且有很好的準(zhǔn)確度，從而為企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)提供了一條新的途徑。
　　 最后，在上述企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)上，建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)