共词分析法与可视化技术的结合_揭示国外知识管理研究结构

管　　理　　工　　程　　学　　报

Journal of Industrial Engineering ΠEngineering Management

2008年第4期

共词分析法与可视化技术的结合:揭示国外知识管理研究结构

张　勤,徐绪松

(武汉大学经济与管理学院,湖北武汉430072)

摘要:本文在确定国外知识管理58个关键词的基础上,运用共词分析法,以SPSS 软件为工具,通过因子分子、聚类分析,以可视化的方式探究了国外知识管理的研究结构,揭示了国外知识管理领域的9大研究结构,进而分析了其内涵,发现了国外知识管理研究的两大维度:信息技术与组织管理维度;三大理论基础:人工智能理论、组织行为理论、战略管理理论。

关键词:共词分析;知识管理;研究结构;可视化

中图分类号:G 350　　文献标识码:A 　　文章编号:100426062(2008)0420030207

收稿日期:2006211203　修回日期:2007205210

基金项目:第42批中国博士后科学基金资助项目(20070420920)

作者简介:张勤(1976—),女,河南洛阳人,武汉大学经济与管理学院博士后,主要从事信息经济学与信息资源管理、知识管理研究。

0　引言

1975年,美国《Public Administration Review 》杂志率先刊发

了标题中含有“知识管理”术语的文章,此后,对知识管理的研究逐渐升温,来自管理学、经济学、哲学、社会学、计算机信息科学以及图书情报学等领域的学者从不同的角度进行了广泛的探索,企业、公共管理部门等也积极采取“知识管理战略”提高组织竞争力。一时间,知识管理研究风起云涌,大有成为当代显学之势。然而,在繁荣景象的背后不免潜伏着隐忧。知识管理研究是否真如某些学者所担心的那样只是“海市蜃楼”或“空中楼阁”抑或“新瓶装旧酒”,甚至终归是“昙花一现”?唯有通过实证研究才能给出令人信服的答案。本文拟在前期研究成果的基础上,采用共词分析法,深入揭示国外知识管理的研究结构,进而系统探讨其研究维度、学科背景和理论基础,以期进一步把握国外知识管理的研究现状、学术热点及其发展趋势。

1　共词分析法的基本原理

共词分析法(C o 2term Analysis )的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念,即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(多为主题词或关键词)在一篇文献中同时出现,表明这两个词之间具有一定的关系,同时出现的次数越多,表明它们的关系越密切、距离越近。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和尺度分析等多元分析方法,则可以按这种“距离”将一个学科内的重要主题词或关键词加以分类,从而归纳出该学科的研究热点、研究结构与研究范式。不仅如此,利用现代信息技术和统计软件图形显示功能,可将分析的结果直观形象的显现出来,进

而达到可视化的效果。由于共词分析法所研究的是当前该领域学术文献所集中关注的主题,因而比较适合探讨“知识管理”等新兴学科的研究热点与发展趋势。法国的Law 和

Serge Bauin 率先运用共词分析法分析环境酸化研究中的

和科学变化地图[1];其后,Law 又以环境的酸化研究为例,撰文验证共词分析方法[2];接着Qin 也撰文专门探讨如何用共词分析法发现学科知识结构[3];美国的P onzi 用术语共出现

(C o 2term Occurrence )的方法,以“The Ev olution &Intellectual Development of K nowledge Management (知识管理的演进和智力

结构)”撰写了博士学位论文,判定知识管理概念的跨学科特点[4]。

2　共词分析法的基本步骤:以国外知识管理研究领

域为例

共词分析法的运用,应通过四个循序渐进的步骤完成:第一,确定知识管理领域的主要关键词;第二,建立关键词共词矩阵和相异矩阵;第三,选取多元统计方法对所建矩阵进行统计分析;第四,对所得的数据进行分析。

在前期的研究中,我们已经完成了其中第一步和第二步的有关工作[5,6]:即选用1975～2005年间社会科学引文索引

(SSCI )和科学引文索引扩展版(SCI )数据库、1971～2005年间

商业信息全文数据库(Abstracts of Business In formation ΠI NFORM

G lobal 简称ABI )以及1994～2005年间Emerald 全文数据库,检索其中文章标题含有“知识管理”(knowledge management 或K M )术语的文献,经过去重处理,得到861篇相关文献,输入

到联合国教科文组织提供的Winisis 软件。利用Winisis 数据库中的字典统计功能,选取词频不低于10次,同时能够表征

知识管理研究方向的58个关键词参与共词分析;在Winisis 数据库中,对58个关键词进行两两共词检索,统计其在861篇论文中同时出现的频率,形成一个58×58的共词矩阵;然后,将相关矩阵分别转化为相似矩阵和相异矩阵,以适应不同的统计方法对数据的要求。

211　选取多元统计分析方法

用于分析学科结构和探究学科范式的多元统计方法通常有三种:因子分析、聚类分析、尺度分析,本文拟采取因子分析和聚类分析方法,探讨国外知识管理研究研究结构,并与前期研究成果相互印证。

(1)因子分析(Factor Analysis )。因子分析的目标就是用

尽可能少的因子去描述众多的指标或因素之间的联系,其基本思想是根据相关性大小把研究对象的变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,而不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构,这个基本结构称为公共因子,少量几个公共因子就可以反映原始数据的大部分信息。利用因子分析法,可根据因子得分值,在因子所构成的空间中把研究对象的变量点画出来,从而客观地达到分类的目的。

以上面抽取的关键词相关矩阵为基础对

58个关键词进

行因子分析,在统计软件SPSS1310中,选取Principal

C om ponents 主成分法和平均正交旋转(Equamax )方法进行操

作,结果表明有10个因子被提取,这10个因子累计方差解释贡献率为861617%。也就是说,将58个关键词分为10个类别,就可解释知识管理领域861617%的信息。其中,前三个因子解释的方差分别达到26%、19%和13%,累计方差解释贡献率为58%,表明这是国外知识管理研究中最重要的三个领域。

而与因子抽取相配套的因子个数碎石图(见图1)则直观显示因子分析的前六个因子类别是比较明晰的,这说明将知识管理研究划分为6～10类都是合理的。经过平均正交旋转后,共有10个公共因子被提取。根据统计学的一般惯例,在因子分析中,因子负载的绝对值超过015的才被接受,超过017的则认为对解释该因子有帮助。因此,可以确定7类国外知识管理研究结构,即:创新绩效、智力资本、电子商务系统、组织行为理论、信息资源管理、人工智能系统、人力资源管理,此外尚有3类因子有待于结合聚类分析的结果进一步分析。

图1　因子个数碎石图

　　(2)聚类分析(Cluster Analysis )。聚类分析是依照“物以类聚”的原理,根据事物本身的特性研究个体的分类。其原理是同一类中个体有较大的相似性,不同类的个体差异却很大;基本的思想是认为研究的变量之间存在着程度不同的相似性(亲疏关系)。于是根据一批研究对象的多个变量指标,具体找出一些能够测度这些变量指标之间相似程度的统计量,以这些统计量为划分依据,把相似程度较大的变量聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的变量聚合为另一类,关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的变量都聚合完毕,把

不同的类型一一划出来,形成一个由小到大的分类系统。最后再把整个分类系统画成一张谱系图,用它把所有的变量间的亲疏关系表示出来。

本文采用聚类分析中最常用的系统聚类法(Hierarchical

Clustering Method )对共词的相异矩阵进行聚类分析,亦在SPSS1310中完成。参考因子分析的因子个数碎石图,按6～10个因子个数的区间对相异距离矩阵进行分层聚类分析。

在聚类方法中选择离差平方和法(Ward )在距离测度方法中选择离散数据类型C ount 中的斐方(Phi 2square Measure )方法,

V ol 122,N o 14

管　理　工　程　学　报

2008年第4期

通过聚类分析,并参考因子分析的结果,确定国外知识管理的9种研究结构(见表1)。

表1　国外知识管理的9种研究结构

1234567

战略管理理论创新绩效知识管理实践组织行为理论智力资本人力资源管理信息资源管理电子商务系统人工智能系统Org Learn innovati C orpCult OrgBehav InteCapi PerfEval IRM E lecC omm DSS knowledge ProdDeve manageme OrgDevel OrgTheor HRM IS M SystDeve ExpeSyst

C om pAdva strategy K nowW ork T Quality T acitK no training K BS DB AI

S traM ana performa learning OrgChang benchmak LearnOrg ontology s oftware S traPlan K MS DeciM aki M anaTheo communic SystDesi

Inteprop technolo in fomati theory m odels In foSyst

OrgS truc intranet internet advantag systems

M anaS tyl ProjM ana netw orks

In foM ana IT

212　数据分析与结果讨论

聚类分析和因子分析的结果表明,具有技术属性的关键词类别分布一般比较稳定,具有组织管理属性关键词的类别分布则出现了波动。

综合因子分析与聚类分析的结果,国外知识管理研究结构可概括为9类:

(1)人工智能系统:人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究模仿和执行人脑的某些智力功能来开发相关理论和技术的学科,它重在模拟人的各种思维活动。基于AI的系统是一个知识处理系统,而知识的表示、利用和获取是AI系统的三个基本问题。知识管理中的人工智能理论研究,主要解决知识的组织和挖掘问题,其应用主要围绕知识管理软件开发、决策支持系统开发、专家系统开发以及网络知识组织等方面。

(2)电子商务系统:电子商务是基于计算机和网络技术的一种新的商务模式,世界经济合作和发展组织(OEC D)认为:电子商务是通过信息的电子交换,从而支持和管理商务活动,包括企业间、企业和消费者间的商业交易。可见,电子商务的实质是商务信息的电子化交流,而电子商务系统是电子商务存在的基础。

电子商务系统为企业实施知识管理创造了条件;知识管理则为电子商务系统的智能化发展提供了支持。知识管理通过从电子商务数据库中提取有用的数据,对数据进行清理以保证数据的正确性,将数据经转换、重构后存入数据仓库,使数据变为信息,然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析工具对信息进行处理,让信息变成辅助决策的知识,最后转变为智能化的决策。电子商务智能系统的实现,必须借助于以本体分类(Ontology)为基础的语义信息系统的开发和设计。

(3)信息资源管理:知识管理与信息资源管理具有密不可分的内在关系,信息资源管理是知识管理的基础,知识管理是信息资源管理的高级阶段与发展。国外信息资源管理研究主要关注信息系统和知识系统的开发运用,在知识经济时代和知识管理条件下,尤为强调的是知识系统的开发。信息库、数据库是信息资源管理系统的核心,为信息转化为知识的应用提供支持。知识管理利用信息技术分享知识或信息,并把它们作为创新的手段或杠杆。实现知识管理的最基本要求是建立便于公开交流的网络系统。这也是信息资源管理的硬件基础。

(4)人力资源管理:只有人与相关技术工具的整合,才能产生、创造新知识;新知识唯有变成组织的知识,才能促进组织成长。因此,知识管理的焦点应该是人本身,应关注人力资源管理对知识管理实践的影响[7]。人力资源管理在知识管理实践中的作用主要是推动组织学习,并把学习活动与组织的商业计划整合起来[8]。人力资源管理对学习型组织的培育提供以下方面的支持:帮助员工创造和使用知识;建立适当的交流通讯网络;使双循环学习成为可能[9]。

培育学习型组织是一种组织变革行为,其中人力资源管

张　勤等:共词分析法与可视化技术的结合:揭示国外知识管理研究结构

①为排版印刷方便,下文图表中分别将management、in formation、decision making、corporate culture、knowledge w orkers、knowledge management systems、new productΠproduct development、performance、innovations、technology、strategic management、intellectual property、com petitive advantage、strategic planning、organizational structure、organizational learning、knowledge、in formation management、management styles、organization theory、communication、intellectual capital、tacit knowledge、benchmarksΠbest practice、learning organization、performance evaluation、human res ource management、organization development、in formation sharing、project management、qualityΠtotal quality、in formation technology、organizational change、advantages、organization behavior、management theory、electronic commerce、system development、in formation systems、databases、systems design、expert systems、artificial intelligence、decision support systems、in formation res ources management、knowledge2based systems、in formation systems management简化成manageme、in formati、DeciM aki、C orpCult、K nowW ork、K MS、ProDeve、performa、innovati、technolo、S traM ana、Inteprop、C om pAdva、S traPlan、OrgS truc、Org Learn、knowledg、InoM ana、M anaS tyl、OrgTheor、communic、InteCapi、T acitK no、benchmak、LearnOrg、PerfEval、HRM、OrgDevel、In foShar、ProjM ana、T Quality、IT、OrgChang、advantag、OrgBehav、M anaTheo、E lecC omm、SystDeve、In foSyst、DB、SystDesi、ExpeSyst、AI、DSS、IRM、K BS、IS M。

图2　聚类结果树状图

理的影响首先从素质培训开始。素质培训的焦点在于开发员工处理组织内部和外部信息,并且把这些信息转化成对组织有用的知识的能力;知识管理的效果必须通过绩效评估来加以检验,绩效评估不但能够判定知识管理的内容及结果是否有效,而且还通过对员工行为的有效指导从而提高组织效率。绩效评估的作用表现在:使每一个成员都明白组织的发展目标;收集、处理、传递关于组织活动、产品、服务等方面绩

效的信息。

(5)创新绩效:知识管理的实质是创新管理,知识管理条

件下的组织绩效主要体现为组织的创新绩效,而产品Π新产品开发又是企业在创新方面的具体成果,因此,产品Π新产品开发绩效作为组织(企业)经营绩效的一种代表,

得到广泛研究。实践证明,一定的知识管理战略正确搭配对应的知识管理方法将会大大提高组织的创新绩效。大量的文献显示,国

V ol 122,N o 14

管　理　工　程　学　报

2008年第4期

根据交易成本理论,企业通过知识管理系统的实施,可以减少企业的管理、搜寻、决策成本,从而提高企业的知识管理绩效。

(6)组织行为理论:组织行为理论是知识管理研究的重要理论基础之一。在知识经济时代,如何适应经济全球化和信息技术迅猛发展所带来的冲击,提高竞争力,是摆在各类组织面前的一道难题。特别是20世纪90年代以来,为了在日益激烈的竞争环境中取得可持续竞争优势,组织在管理方面采取了许多新的措施和方法,其中包括:全面质量管理(T QM)、项目管理(P M)、学习型组织(LO)、流程再造(BPR)等,对这些实践的理论总结丰富和发展了管理理论的内容。知识管理就是在这些管理实践和理性思维基础上发展起来的一种新的管理理论,是适应时代需要脱颖而出的管理子系统。知识管理的主体是知识工人、管理的客体是知识资源、管理手段是信息技术工具和组织文化愿景,管理职能主要是知识的组织、存贮、传播、贡献、创新和利用。

知识管理利用信息技术分享知识或信息,并把它们作为创新的手段或杠杆。知识管理的任务是为知识的创造提供便利,管理人们共享及应用知识的方式。提高企业员工的知识认知能力,要求所有的管理者与员工协同工作,确保员工能够在工作中学习、在学习中工作,确保员工的经验与诀窍的信息在企业内部分享。知识管理作为一种新兴的管理模式,必将引起组织结构由传统的科层制结构变革为扁平化结构,以利于知识的传播、交流和共享,为组织的发展增添动力。尽管目前知识管理还不尽成熟,但随着知识经济的进一步发展,它必定是组织中最重要的管理工具和内容,并将为管理理论的发展和完善做出重要贡献。

(7)智力资本:智力资本理论是知识管理的核心理论之一。知识管理条件下的组织智力资本理论是基于知识,尤其是基于隐性知识开发、交流、转换并创造价值的理论。智力资本是一种组织现象,是各种知识元素在特定组织中被有效整合后所表现出的能够用于创造财富的组织能力。各种知识元素,比如知识、知识产权、经验等,是组织智力资本存在的前提,但并不简单地等同于智力资本,而是以一种潜在的智力资本形态存在,只有通过知识管理过程,促进各种知识要素在组织内外进行交流、传递、转化才能够成为提升组织能力、为组织创造价值的资本。因此,智力资本被定义“被组合起来的有用的知识”[12]、“已经转化为对组织有价值的知识”[13]等等,智力资本的识别和将知识动态转换为智力资本是智力资本管理的本质[14],智力资本通过对知识、实际经验、组织技术、顾客关系和专业技能的掌握,使组织享有竞争优势[15]。智力资本将智力的含义由个体范围拓展到组织范围,它是借用描述个人特征的方式来形象地描述一个组织的特征,描述那些存在于组织之中的、能够提高组织竞争力的、为组织增加价值的无形资产,是一个国家、组织、企业最重要的知识资产。

知识管理在围绕知识要素的整合和开发,尤其是隐性知识要素的开发和挖掘的过程中,形成了组织的智力资本网络,在网络内部,组织员工之间通过经验共享传递隐性知识,实现隐性知识到隐性知识的交流;在网络外部,通过标杆管理和最佳实践学习新的知识,促进知识在组织之间的交流和传递。组织在知识的内外流动和交流过程中,通过知识管理编码战略,实现了隐性知识的显性化转化。上述的这个过程也就是知识在智力资本三大结构:人力资本、结构资本、客户资本之间的流动和交流过程,在这个过程中,N onaka等人提出的知识转化SECI模型得到验证。在这种连续不断的、螺旋上升的知识流动和知识转化过程中,知识得到共享和创新,使组织的知识库不断扩充,带动了智力资本网络的更新和发展。在整体网络中“人”是所有知识流的源泉。因此对人的管理即智力资本管理中的人力资本管理是整个管理系统的基础,首先要留住优秀的人才,其次要使其能够发挥最大的创造力,以产生强大的动力向内部和外部辐射知识流。

(8)战略管理理论:战略管理理论是知识管理研究最重要的理论基础。战略管理理论在知识管理研究中的借鉴和应用,主要是将知识当作一种新的重要的战略资源,看作企业获得持续竞争优势与核心能力、甚至在某种程度上左右企业前途和命运的不竭源泉,在此基础上,通过战略规划的制定,有效实现对知识资源的战略管理。战略管理确定了企业知识管理的目标,战略规划为企业实现知识管理目标提供技术路线。

组识学习、知识产权的获得、信息管理支持是组织实现知识管理战略的重要途径。组织学习是实现知识管理的最根本途径。组织学习既包括对规范的显性知识的融会贯通与应用,又包括对存在于人们头脑中的隐性知识的归纳整理,后者往往能够带来更显著的效益。组织学习往往是从隐性知识显性化开始,组织成员共同将显性知识整理为新的知识体系,通过进一步的学习将其转化为自身的隐性知识,拥有不同知识背景的组织成员相互交流完成了知识的内在化,在此基础上又开始新的一轮组织学习循环,通过螺旋式的循环学习过程,知识得到积累,知识管理的目标得以实现;知识产权是企业的重要知识资产,它是以法律的形式存在于企业中的知识资源。企业通过知识资源的产权化保护,可以获得竞争优势;信息管理是企业实施知识管理的技术保障。

企业知识管理的实施必然会引发组织结构的变革,组织结构的变革必然导致新的管理模式、管理类型的出现。

(9)知识管理实践:知识管理实践即组织运用知识管理

张　勤等:共词分析法与可视化技术的结合:揭示国外知识管理研究结构策略,合理管理组织内外部知识资源,提高决策的科学性、有效性和针对性,提升组织竞争力的过程。企业知识管理策略的实施,离不开软环境和硬条件的配套:所谓“软环境”是以知识员工为中心,通过营造终身学习,鼓励知识贡献和知识共享的企业文化氛围实现企业的知识生产和积累;而“硬条件”是指企业以互联网为基础而建造的传递知识、进行信息交流的信息技术平台。只有通过两者的有机结合,才能实现知识管理的目标,才能帮助企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策。

以上9类研究结构,与Subramani等人通过作者共被引分析的研究结果大体一致,而且各类结构基本上都能在他们命名的8个子领域中找到对应点。有所不同的是,该文中“知识哲学”、

“情景学习和实践社群”2个研究子领域在本文的研究中无法反映出来,应当归结为研究方法所造成的差异[16,17]。

3　国外知识管理研究结构的主要特点

通过以上对国外知识管理研究结构图的揭示,可以看出:

(1)从总体上看,国外知识管理的研究可以分为信息技术和组织管理两大维度;

(2)国外知识管理研究的理论基础为:人工智能理论、战略管理理论、组织行为理论。其中,人工智能系统、电子商务系统、信息资源管理3类关键词的理论基础是人工智能理论,组织行为理论、人力资源管理、知识共享3类关键词的理论基础是组织行为理论,战略管理理论、知识管理实践、创新绩效3类关键词的理论基础则是战略管理理论(其中创新绩效同时还体现了进化经济学理论的影响)。

(3)国外知识管理研究的主要学科领域是以计算机科学为基础的信息科学领域、以工商管理为基础的管理科学领域以及以组织行为学为基础的社会学领域。

这一结论,与我们利用尺度分析探讨国外知识管理研究范式的结果不谋而合,相互印证补充。国外知识管理的研究已相继经历了前范式阶段(1975～1995年)、范式萌芽阶段(1996～2002年)、信息技术与组织管理二元范式并存阶段(2003年～)。二元范式必将逐步走向融合,成为统领、主导知识管理研究的基本原则、理论和方法,从而使知识管理成为一门成熟而稳定的学科。

参考文献

[1]　Law J,Bauin S,C ourtial JP,et al.P olicy and the mapping of

scientific change:A co2w ord analysis of research into environmental

acidification[J].Scientometrics,1988,14(3～4):251～2.[2]　Law J,Whittaker J.M apping acidification research:A test of the co2

w ord method[J].Scientometrics,1992,23(3):417～461.

[3]　Qin H.K nowledge discovery through co2w ord analysis[J].Library

T rends,1999,48(1):133～159.

[4]　Leonard J P onzi.The ev olution&intellectual development of

knowledge management[D].美国长岛大学博士学位论文,2003.

[5]　马费成,张勤.国内外知识管理研究热点———基于词频的统

计分析[J].情报学报,2006,25(2):163～171.

[6]　张勤,马费成.国外知识管理研究范式———以共词分析为方

法[J].管理科学学报,2007,10(6):65～75.

[7]　Salleh Y ahya,W ee2K eat G oh.M anaging human res ources toward

achieving knowledge management[J].Journal of K nowledge

M anagement,2002,(5):457～468.

[8]　Armstrong M.The name has changed but has the game remained the

same?[J].Em ployee Relations,2000,(6):576～593.

[9]　G aravan T N,G unnigle P,M orley M.C ontem porary HRD research:a

triarchy of theoretical perspectives and their prescription for HRD[J].

Journal of European Industrial T raining,2000,24(2Π3Π4):65～93.

[10]　M arianne G loet,M ile T erziovski.Exploring the relationship between

knowledge management practices and innovation performance[J].

Journal of M anu facturing T echnology M anagement,2004,15(5):402

～409.

[11]　K uoching Feng,Edward T Chen,W enching Liou.Im plementation of

knowledge management systems and firm performance:an em pirical

investigation[J].The Journal of C om puter In formation Systems,

2004,45(2):92～104.

[12]　S tewart Thomas A.Intellectual capital:The new wealth of

organization[M].New Y ork:D oubleday Dell Publishing G roup Inc,

1997.

[13]　K lein DA,Prusak L.Characterizing intellectual capital(LLP

W orking paper).Center for business Innovation,Emst&Y oung,

1994,(M arch).

[14]　Lynn BE.Culture and intellectual capital management:a key factor in

success ful IC M im plementation[J].T echnology M anagement,1999,

18(5):590～603.

[15]　Edvinss on L,M alone M.Intellectual capital:realizing y our

com panyπs true value by finding its hidden brainpower[M].New

Y ork:Harper C ollins Publishers Inc,1997.

[16]　Subramani Nerur.Exam ining the intellectual structure of knowledge

management,1990～2002———an author co2citation analysis(MISRC

W orking Papers N o.03～23).M inneapolis,M N:M anagement

In formation Systems Research Center,Carls on School of M anagement,

University of M innes ota,2003.

[17]　刘林青,潘春蝶.论知识管理研究的知识基础和主要研究领

域[J].图书情报工作,2005,49(3):50～52.

(下转第50页)

V ol122,N o14管　理　工　程　学　报2008年第4期

A Loan Portfolio T erm Structure Optimization Model on base of Copula

CHI G uo 2tai 1,X U Wen 2,3,LU Dan 3

(1.School of Management ,Dalian Univ.of T echnology ,Dalian 116024,China ;

2.P ostdoctoral Program ,Institute of Finance &Banking Chinese Academy of S ocial Science ,Beijing 100732,China ;

3.Bank of Dalian ,Dalian 116001,China )

Abstract :The paper uses copula m odel to the cons ociation distribution of short term and long term loans ,and use VaR method to determine the minimum risk assets portfolio ,to build a loan portfolio term structure optimization m odel on base of copula.Through the determination of loan πs structure of different terms ,the problem of liquidity risk and assets allocation efficiency w ould be s olved.The character of the research is firstly that we use the copula m odel to short term loan and long term loan πs cons ociation distribution function ,to s olve the problem that m ost present researches take the multiple normal distribution as the cons ociation distribution ,which w ould under estimate the assets portfolio πs risk.Secondly ,we build a loan portfolio term structure optimization m odel on base of copula ,which through the portion of short term loan and long term loan to control the assets portfolio πs risk and liquidity risk ,and to im prove the efficiency of m oney operation.Thirdly ,we combine the copula m odel and VaR method together as a determine m odel to consider the return and risk exposures.

K ey w ords :copula ;term structure ;assets portfolio ;the cons ociation distribution

责任编辑:杜　健

(上接第35页)

On Discovering the Structure Map of K now ledge Management R esearch Abroad

———I ntegration of a Bibliometric Analysis and Visualization Analysis

ZH ANG Qin ,X U Xu 2s ong

(Economics and Management School of Wuhan University ,Wuhan 430072,China )

Abstract :This paper ,on the basis of selecting 58key w ords

in knowledge management field abroad ,analyzes the structure map of knowledge management research with the method of co 2key w ord analysis and discovers the 9research structures ,tw o research dimensions and three main theory foundation in knowledge management field.

K ey w ords :co 2key w ord analysis ;knowledge management ;structure map ;visualization analysis

责任编辑:丛衍群

—05—迟国泰等:基于copula 函数的贷款组合期限结构优化模型