关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择

在多指标综合评价中,有些是指标值越大评价越好的指标,称为正向指标(也称效益型指标或望大型指标);有些是指标值越小评价越好的指标,称为逆向指标(也称成本型指标或望小型指标),还有些是指标值越接近某个值越好的指标,称为适度指标。在综合评价时,首先必须将指标同趋势化,一般是将逆向指标和适度指标转化为正向指标,所以也称为指标的正向化。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,为了消除由此带来的不可公度性,还应将各评价指标作无量纲化处理。指标的同趋势化和无量纲化都有多种方法,应用时,应根据实际情况选择合适的方法。否则将会…     

指标无量纲化方法对综合评价结果可靠性的影响及其实证分析

文章认为无量纲化方法的合理性取决于运用该方法对被评对象进行等级排序的合理性。根据序号总和理论,在逐步探寻合理等级排序依据的前提下,可以根据各无量纲化方法所做的等级排序与合理等级排序的等级相关系数来进行无量纲化方法的优选,并通过实证分析得出了相应的结论。     

大样本评价的定量指标无量纲化方法

文章针对大样本评价的特点,提出一种结合指标原始数据的客观特性与专家主观经验的定量指标无量纲化方法,分别就大样本评价中存在的正指标、负指标、中间型指标及复合型指标等定量指标给出了相应情形下的指标归一化计算模型。实例分析表明,该方法对大样本评价的定量指标处理具有指标评分分布合理、评价结果区分度高、可操作性强等优点。     

供应链绩效指标模糊综合评价模型

文章所构建的供应链绩效评价指标体系是一套典型的多目标、多层次的评价指标体系,其中的指标既有正指标又有逆指标,既有定性指标又有定量指标,而在对这些指标进行分析中发现,大部分数据边界不清楚,中间过度不明显,因此,为保证绩效评价的科学性、准确性及客观性,将定量测试与专家系统结合起来,采用模糊综合评价法对绿色供应链管理企业绩效进行评价.     

综合评价方法中的最优无量纲化模型研究

针对综合评价过程中无量纲化方法选择盲目性较强的问题,文章首先引入综合评价结果优良性的度量指标,优化综合评价结果稳定性和区分度的度量函数,建立无量纲化有效性的统计检验方法;其次,以无量纲化有效为主要约束条件,分别以稳定性最高、区分度最高以及稳定性和区分度均最高为目标函数构建三类最优无量纲化模型,分析大平移尺度和小平移尺度约束条件对最优无量纲化模型的影响;最后,通过大量的数值模拟实验研究了6种常用综合评价方法中的最优无量纲化模型,并对结果进行深入分析。研究发现,大平移尺度约束下几种综合评价方法中的最优无量纲化结果均不同于现有无量纲化方法,小平移尺度约束下的最优无量纲化与均值化较为接近,但不完全相同;经过不断优化后的稳定性函数和区分度函数能更科学地度量综合评价结果的稳定性和区分度大小,无量纲化有效性的统计检验方法能准确判断指标间的量纲差异是否被有效消除;综合评价方法、目标函数和约束条件不同时所对应的最优无量纲化结果不同。     

线性综合评价模型中指标标准化方法的比较与选择

分析与比较各种指标一致化与无量纲化方法对综合评价结果的影响,并构建兼容度指标对无量纲化方法的相对有效性进行测度。结果表明：在线性综合评价模型中,减法一致化方法、Z-Score法和极差化法相比其他标准化方法更为有效。选择合适的指标标准化方法,能够有效提高综合评价结果的准确性。     

企业并购后的整合效率评价指标与模糊综合评判

文章试图从企业并购后企业整合的内容出发,结合层次分析的方法,建立起较科学、全面的评价指标体系,进而讨论模糊综合评判方法的具体应用,以在最大程度上避免依靠主观感觉进行判断带来的盲目性或仅从个别因素就做出判断而带来的片面性,实现企业并购后组织整合效率评价的定量化与科学化。     

综合评价指标筛选及预处理的方法研究

本文对综合评价指标筛选及预处理的方法研究,得出多指标综合评价时,首先要对指标进行预处理,包括:必须在多个信息的重迭指标中筛选有效评价指标;必须将指标一致化;要将无量纲化处理。每一个步骤都有多种方法,应用时,应根据实际情况选择合适的方法。     

非线性回归的计算机处理方法

1 线性回归分析的一般形式与求解软件线性回归可用于对客观事物数量依存关系的分析,是一种重要的统计分析方法。它广泛应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究。多元线性回归模型的一般形式为:Y=a b1x1 b2x2 …bkxk     

基于三角模糊数的投资项目经济评价指标及方法

文章对三角模糊教的计算公式进行了简化,并推导了经济评价中常用指标的计算公式,将其推广到折现率随时间变化的情形.文章还选择了两种较为简便易行的三角模糊数排序方法,方便在实践中的应用.     

综合评价体系指标的初选方法研究

指标的初次选择是构建综合评价体系的一个重要组成部分,传统的指标初选方法中多倾向于相对客观的指标,即更注重指标的可计量性,而忽视指标的全面性;而随着综合评价体系在应用中不确定性的增加,可计量的指标往往易受到限制,从而导致综合评价体系的先天不足.文章针对这一问题,在传统初建方法的基础上,通过对于主观和客观、财务与非财务指标的综合分析,提出了一套适用于不确定性条件下的指标初选方法.     

专利价值的模糊综合评价模型

基于以往对专利评价指标及评价体系的探索,文章利用模糊数学方法构建立了一种专利价值综合评价模型。该模型首先通过层次分析法确定各评价指标的权重值;然后计算出各评价指标的隶属度,最终根据最大隶属度原则确定出被评专利价值的等级。利用该模糊综合评价模型为专利价值的定量评价提供了一种面向实际、科学合理、操作性强的新方法。     

试论森林安全的评价指标和评价方法

环境与发展是全球关注的重大问题,森林安全是环境与发展的核心问题之一。从1992年的里约热内卢环境与发展大会到1997年在纽约召开的联合国环境与发展大会,都强调了森林安全在环境与发展领域中的重要性。     

GRA方法中的无量纲化比较

由于人们对事物的认识具有广泛的灰色性,即信息的不完全性和不确定性,灰色理论由此产生,并得到广泛的应用,但在关联度分析中,无量纲的处理不同得出的结论有时是矛盾的,本文旨在阐述这一问题.     

Sugeno模糊积分综合评价方法的改进

利用(G)模糊积分的收敛定理,得到了关于评分值和重要性测度序列同时收敛的近似客观评价值;将各种单一模糊积分评价值进行加权合成,作为参评对象的最终评价值,在一定程度上弥补了采用单一模糊积分进行综合评价的不足。     

熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨

在综合评价中,基于"差异驱动"原理的熵值法得到了广泛的应用,随之而来的是应用各种无量纲化方法对其进行改进。由于无量纲化方法有其各自的特点和适用范围,因此其各自的改进熵值法不可避免地存在优良性差异。文章通过理论推导与实证分析,对各改进熵值法的优良性进行探讨,最终得到最优的方法——极值熵值法,即极值处理法和熵值法的结合。     

应用Excel巧解模糊综合评价法

在没有专业软件的情况下,求解模糊综合评价法依靠手算,要重复着繁琐的计算过程,费时费力。巧妙地应用Excel编制计算表,可以简洁明了地求解模糊综合评价法,计算结果瞬息可就。文章详细介绍了计算表的结构及公式编辑方法。这种算法不仅思路清晰,而且能够输出各个环节的计算结果,还便于计算判断矩阵的敏感度。     

统计信息质量的评价标准与模糊评价方法

文章从统计信息的内容质量、表述质量及对统计信息的约束三个方面对统计信息质量进行考察,系统地阐述了统计信息质量的评价标准,并在此基础上建立三层结构的评价指标体系;利用层次分析法确定了各评价指标的权重,在一定程度上避免了完全由人为赋权的主观性和能准确地反映各评价指标的相对重要性;然后建立二级模糊综合评价模型,将定量分析与定性分析相结合,探讨统计信息质量的评价方法。