当前位置: 首页 >> 团队成员 >> 正文
关洪军

关洪军,男,1970年9月出生,汉族,山东惠民人;山东财经大学管理与科学工程学院教授,博士生导师,1987-1991年,就读于山东经济学院会计系会计学,获得管理学学士学位;2005-2007年,就读于大连理工大学软件工程电子商务专业,获得硕士学位;2008-2011年,就读于武汉理工大学安全工程企业风险防控方向,获得博士学位。是泰山学者岗位核心成员,武汉理工大学工学博士,中央财经大学管理学博士后。并长期从事企业创新、产业转型升级方面研究,近年来致力于利用社会科学计算方法和多属性决策方法及其在企业创新及互联网金融等领域的应用研究,包括企业创新演化模拟、大数据股指预测等。本人曾荣获“山东省科技进步奖三等奖”(2009)、“山东高等学校优秀科研成果一等奖(2013)”、“山东省计算机应用成果二等奖(2013)”、“山东省软科学优秀成果三等奖(2013)”和“山东财经大学年度科研成果奖(2016, 2017)”等科研奖励。

[1]  国家社科基金后期资助项目:电子商务精准扶贫研究(17FJY001),2017.10,20万,主持人。

[2] 国家社科基金后期资助项目:企业绿色创新行为研究(15FGL018),2016.01,20万,主持人。

[3] 国家旅游局科研课题重点项目:中国公民出境旅游不文明行为:形成机理、演化路径及其治理策略(2015LY103),2015.04,5万元,主持人。

[4] 教育部社科规划基金:绿色需求下企业环境创新行为演化及策略研究(14YJAZH025),2015.01,10万元,主持人。

[5] 全国统计科学研究项目:基于系统动力学的产业转型升级影响机理及评价体系研究(2014LY026 ),2014.10,1万元,主持人。

[6] 中国博士后科学基金:基于有限理性的电子商务消费者感知信用研究(2013M530862),2014.03,5万元,主持人。

[7] 山东省自然科学基金项目:基于有限理性的电子商务感知信用风险研究(2013ZRB01432),2013.10,6万元,主持人。

[8] 山东省重大财经应用研究课题:加快推进我省产业转型升级的财政政策研究(CJ-2014-21),2014.09,1.5万元,主持人。

[9] 山东省社科规划项目:区块链思维模式下计算机审计研究(会计专项)(17CKJJ22),2017.10,1万元,主持人。

[10]山东省重点研发计划:基于三维编码的农产品质量安全追溯技术研究与应用(2014GGH10002),2014.10,6万元,主持人。

[11]山东省社科规划项目:基于多agent和粗集的多属性决策方法在企业风险防控中的应用研究(09CJGZ09),2009.10,0.5万元,主持人。

[12]山东省社科规划项目:会计信息化条件下会计基础工作规范研究(11CKJJ21),2011.10,0.5万元,主持人。

[13] 蓝黄“两区”重大研究课题:黄河三角洲高效生态经济区产业转型升级影响因素与动力机制研究,2013.10,8万元,主持人。

[14] 山东省农业重大应用技术创新课题:基于物联网的农产品质量安全监控及溯源追踪系统,2014.01,30万元,主持人。

[1] “Research on innovation behavior and performance of new generation entrepreneur based on grounded theory”(发表于《Sustainability(Switzerland)》,2019)。该成果基于扎根理论和深入访谈,本研究使用NVivo 11处理录音材料。通过开放式编码,主轴编码,选择性编码和理论饱和度测试等一系列步骤,为新一代企业家构建了创新行为和创新绩效的理论模型。本研究的目的是改进企业家创新行为理论,为政府培养新一代企业家的创新精神和创新能力提供指导。

[2] “Neutrosophic Soft Sets Forecasting Model for Multi-Attribute Time Series”(发表于《IEEE Access》,2019)。该成果以传统的时间序列预测模型为基础,通过在考虑组合多个相关变量的基础上生成多属性预测规则来扩展当前模型。为了评估该模型的表现,探讨了台湾证券交易所资本化加权股票指数(TAIEX)的收盘价作为预测的主要参数以及股票振幅和交易量作为促进TAIEX预测的其他因素。

[3] “A Forecasting Model Based on High-Order Fluctuation Trends and Information Entropy”(发表于《Entropy》,2018)。 该成果提出了一种基于历史动态波动趋势抽象的逻辑规则模型及相应的不一致性。与传统的离散高阶FLR相比,所提出的NLR具有更高的通用性,可以解决由于缺乏规则而导致的问题。然后实施该方法预测台湾证券交易所资本化加权股票指数和恒生指数。

[4] “Intuitionistic fuzzy linguistic soft sets and their application in multi-attribute decision making”(发表于《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》,2016)。该成果介绍了一种称为直觉模糊语言软件集(IFLSS)的新测量方法,以表示决策者评估不同替代品属性的各个观点。 IFLSS结合了直觉模糊集和语言软集,帮助用户利用一组语言变量从不同的角度感知一个方面。举例说明了IFLSS在决策中的应用,验证了所提方法的实用性和有效性。

[5]“A Forecasting Model Based on Multi-Valued Neutrosophic Sets and Two-FactorThird-Order Fuzzy Fluctuation Logical Relationships”(发表于《Symmetry》,2018)。该成果提出了一种基于多值中智集的新型预测模型,以找出时间序列的波动规律和模式。探讨了台湾证券交易所资本化加权股票指数(TAIEX)作为预测的主要因素,并将道琼斯指数作为促进TAIEX预测的次要因素。为了显示模型的普遍性,应用所提出的模型来预测上海证券交易所综合指数(SHSECI)。

[6]“Forecasting model based on heuristic learning of high-order fuzzy-trend and jump rules”(发表于《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》,2018)。该成果提出了一种启发式学习方法,该方法基于历史训练数据生成的高阶模糊趋势跳跃规则来预测股票市场指数的未来表现。所提出的模型使用单因素和逐点一步预测优于其他模型且很容易通过软件计算实现而无需人工参与,并且可以扩展到处理多年的数据集。

[7]“Prevention and Control Model of Enterprise Business Risk Based on Multi-Agent”(发表于《Journal of Convergence Information Technology》,2010)。该成果根据风险事件属性的分类,引入多智能体来进行风险防范和控制。通过多智能体的通信与协作,构建了基于多智能体的业务风险防控模型的分布式体系结构,以控制业务风险。最后,描述了JADE解决方案

[8]“Dynamic Modeling and Computational Experiment of Consumers’ Green Purchase Behavior”(发表于《 Journal of Computational and Theoretical Nanoscience》,2015)。该成果为了模拟消费者在动态环境下的绿色购买行为,在现实场景下构建了计算实验模型。该模型以一种环保产品为例,根据客户的实际市场情况和问卷,消费者绿色购买行为的抽象属性和行为规则,利用计算实验方法构建交互式异构人工消费者及其行为模型,模拟消费者绿色购买的真实行为。

[9] “Simulating Environmental Innovation Behavior of Private Enterprise with Innovation Subsidies” (发表于《 Complexity》,2019)。该成果针对环境技术创新的双重外部性,采用多智能体建模方法,基于私营企业环境技术创新市场竞争的不同情境,模拟政策补贴对企业环境技术创新行为的影响,并提出激励企业环境技术创新的政策建议。

[10]“消费者异质需求下企业环境创新行为演化模拟与分析”(发表于《中国管理科学》,2018)。该成果基于消费者异质需求视角,运用计算实验方法,构建具有不同创新态度、创新偏好和可支配资金的异质企业主体,以及对产品价格、质量、环境属性具有不同偏好的异质消费者主体,模拟消费者产品选择及企业环境创新过程,并通过个体消费者异质需求的变化反映市场需求的动态演化及其对企业环境创新行为的影响,探索绿色需求对企业环境创新行为影响的内在机理及演化规律。

关洪军教授在数据处理、数据预测、情境建模与应用等方面具有丰富的经验,研究成果发表或者出版后得到各级政府部门、研究院所和同行专家的高度评价,研究成果多次被转载摘录或引用,部分研究成果被领导批示研究或应用,获得了较高的社会影响;在蒙阴挂职期间主持研发的电子商务精准扶贫平台项目,有效解决了农产品信息不对称问题;2009年获得山东省科技进步奖三等奖;2013年获得山东高等学校优秀科研成果一等奖、山东省计算机应用成果奖二等奖和山东省软科学优秀成果奖三等奖。