基于直觉模糊聚类和粗糙集的非市场物品价值量评估理论

摘要

非市场物品价值量评估技术是开展具有公共物品特性的环境物品或生态系统服务的经济价值评估的基本方法.非市场物品评估的区域是由各个属性不同的个体区域组成的,所以在非市场物品价值量时考虑调查区域的自然属性,经济属性和社会属性.考虑到不同属性的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,在模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下聚类,提出了基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,并将其应用到选择区域上,同时通过直觉模糊随机效用最大化原理,计算出各区域非市场物品价值量总和;在非市场物品总体价值量评估中,被调查者的个人属性常常只做统计意义的处理,忽略了个人属性以及被调查项目对评估本身的影响.
　　由于非市场物品价值量评估中市场是假想的,参与者对假想市场问题的参与和对真实市场的反应不同,调查的假想性导致参与者所申明的个人支付意愿与真实的支付意愿不完全一致.本文借助模糊语言变量对被调查者的个人属性进行分析,通过属性加权聚合算子来提高被调查者对问题理解的确定性,进而减少非市场物品总体价值量评估中的假想性偏差.最后给出了算例.

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第 I 章绪论

1. 1 研究背景与意义

1. 2 本文的主要内容及结构

第 2 章预备知识

2.1 模糊集与直觉模糊集

2.2 粗糙集

2.3 模糊数

2 .4 非市场物品评估经济学原理[1]

第 3 章基于粗糙集和模糊聚类的非市场物品总体价 值量评估

3.1 基于粗糙集属性重要性及模糊聚类的区域选择

3.2 基于模糊聚类及随机效用最大化原理的非市场物品价 值量评估

第 4 章基于模糊不确定语言变量及语言集成算子的 假想偏差

4.1 基于模糊不确定语言变量及语言集成算子的假想偏差

4 .2 基于梯形模糊数期望的假想性偏差

4 .3 非市场物品价值量评估案例

参考文献

攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢