Ranking of different of investment risk in high-tech projects using TOPSIS method in fuzzy environment based on linguistic variables

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 241

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JFEA-2-3_003

تاریخ نمایه سازی: 20 آذر 1400

چکیده مقاله:

Examining the trend of the global economy shows that global trade is moving towards high-tech products. Given that these products generate very high added value, countries that can produce and export these products will have high growth in the industrial sector. The importance of investing in advanced technologies for economic and social growth and development is so great that it is mentioned as one of the strong levers to achieve development. It should be noted that the policy of developing advanced technologies requires consideration of various performance aspects, risks and future risks in the investment phase. Risk related to high-tech investment projects has a meaning other than financial concepts only. In recent years, researchers have focused on identifying, analyzing, and prioritizing risk. There are two important components in measuring investment risk in high-tech industries, which include identifying the characteristics and criteria for measuring system risk and how to measure them. This study tries to evaluate and rank the investment risks in advanced industries using fuzzy TOPSIS technique based on verbal variables.

نویسندگان

Mohammad Ebrahim Sadeghi

Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.

Hamed Nozari

Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University, Central Tehran Branch, Tehran, Iran.

Hadi Khajezadeh Dezfoli

Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.

Mehdi Khajezadeh

Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Mousakhani, M., Saghafi, F., Hasanzadeh, M., & Sadeghi, M. E. ...
  • Fallah, M., Sadeghi, M. E., & Nozari, H. (۲۰۲۱). Quantitative ...
  • Shin, J. C., Li, X., Byun, B.-K., & Nam, I. ...
  • Tyebjee, T. T., & Bruno, A. V. (۱۹۸۴). A model ...
  • Kaplan, S. N., & Strömberg, P. (۲۰۰۳). Financial contracting theory ...
  • Zutshi, R. K., Tan, W. L., Allampalli, D. G., & ...
  • Han, J. X., & Ma, L. (۲۰۰۱). Analysis and measurement ...
  • Shan, X. L., & Sun, Q. B. (۲۰۰۸). Risk analysis ...
  • Fanousse, R. I., Nakandala, D., & Lan, Y.-C. (۲۰۲۱). Reducing ...
  • Tang, W., Zhang, F., Ye, Z., & Li, J. (۲۰۱۱). ...
  • Wang, L., Peng, J.-j., & Wang, J.-q. (۲۰۱۸). A multi-criteria ...
  • Wu, Y., Zhang, T., Chen, K., & Yi, L. (۲۰۲۰). ...
  • Dehgan Tezerjani, H., Ramazani Khorshid Doost, R., & Khajezadeh Dezfoli, ...
  • Shirazi, F. (۲۰۲۱). Managing portfolio’s risk for improving quality in ...
  • Sadeghi, M. E., & Sadabadi, A. A. (۲۰۱۵). Evaluating science ...
  • Sagnak, M., Berberoglu, Y., Memis, İ., & Yazgan, O. (۲۰۲۱). ...
  • Nozari, H., Sadeghi, M. E., Eskandari, J., & Ghorbani, E. ...
  • Sadeghi, M. E., Khodabakhsh, M., Ganjipoor, M. R., Kazemipoor, H., ...
  • Solangi, Y. A., Longsheng, C., & Shah, S. A. A. ...
  • Hwang, C. L., & Yoon, K. (۱۹۸۱). Methods for multiple ...
  • Varatharajulu, M., Duraiselvam, M., Kumar, M. B., Jayaprakash, G., & ...
  • Rajak, M., & Shaw, K. (۲۰۱۹). Evaluation and selection of ...
  • Khodadadi-Karimvand, M., & Shirouyehzad, H. (۲۰۲۱). Well drilling fuzzy risk ...
  • نمایش کامل مراجع