20、伊斯兰小额信贷、社会资本与信息通信技术对马来西亚女性微型企业家绩效的影响研究

ICT与社会资本对女性创业绩效的影响

伊斯兰小额信贷、社会资本与信息通信技术对马来西亚女性微型企业家绩效的影响研究

在当今经济发展的浪潮中,女性微型企业家逐渐成为推动经济增长的重要力量。然而,关于小额信贷对女性微型企业家绩效的影响尚无定论,因此有必要考虑其他促进因素,如提供资源等。本文旨在探讨伊斯兰小额信贷、社会资本和信息通信技术(ICT)的使用对马来西亚伊斯兰小额信贷机构(IMFI)中女性微型企业家绩效的影响。

研究背景与目的

以往关于小额信贷对女性微型企业家绩效影响的研究结果并不一致。同时,大部分学术研究未能充分认识到资源在支持企业整体增长中的关键作用。资源基础观(RBV)理论认为,企业所拥有的资源和能力对其发展至关重要。本研究聚焦于伊斯兰小额信贷、社会资本和ICT使用这三种资源,探究它们对女性微型企业家绩效的影响。此前,很少有研究将这些变量的综合影响纳入一个模型进行实证分析,因此本研究旨在填补这一空白。

文献综述
  • 资源基础观理论 :RBV将企业视为资源和能力的集合。资源可以是影响企业增长的任何优势或劣势,企业拥有的有形和无形资源是该理论框架的核心关注点。在本研究中,伊斯兰小额信贷、社会资本和ICT使用这三种资源可能会影响女性微型企业家的绩效。
  • 女性微型企业家的绩效 :女性正成为推动经济快速发展的关键力量。在马来西亚,女性企业家对经济发展做出了重要贡献。然而,女性微型企业家的绩效在立法和学术讨论中备受关注。绩效是一个复杂的多维度现象,许多研究将企业增长作为衡量女性微型企业家绩效的指标。
  • 伊斯兰小额信贷 :资金短缺会导
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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