AHP综合评价（精选十篇）
AHP综合评价 篇1
(一) 市场环境
市场环境在企业创新过程中起着非常重要的作用。首先, 市场需求的变化刺激并引导高新技术企业不断创新, 研制生产出市场喜欢的产品;其次, 市场竞争的压力迫使企业必须依靠不断创新来保持和扩大市场份额;最后, 市场的规范度, 如供应商的诚信度、客户的诚信度等, 也会影响企业创新的积极性。创新需要一个公平、统一、开放、竞争有序的市场环境。
(二) 政策法律环境
高科技企业的发展离不开政府的推动, 政府政策是企业创新的外在诱导力, 高新技术产业是一项特殊产业, 对法律法规体系, 有着较高要求, 需要对其产权、投资、生产、交换等方面进行有效保护。法律的健全、稳定与否是大多数高新技术企业生存与发展的重要条件。
(三) 资源环境
资源依赖理论认为, 企业的行动自由被局限于满足那些给予企业生存所需资源的外部实体的需要。对资源的需求能否得到满足直接制约着高新技术企业创新的实现程度。
(四) 服务环境
服务环境因素对技术创新成果转化成生产力起着重要的“催化”作用。技术创新成果只有流动起来才能真正找到需要它的地方、充分发挥它的作用。因此一个国家或地区的技术服务环境的优劣将直接影响这个国家和地区的技术成果转化率。
(五) 技术文化环境
社会科技水平和科技力量是高新技术企业创新的可借鉴力量和支撑。一方面丰富多样的技术成果能够满足企业全方位创新的需要;另一方面标准化的技术体系影响和规范着整个高新技术产业的发展。任何创新活动本身都是一种冒险, 失败的可能性总是存在的, 以“鼓励探索、容忍失败、包容个性”为核心的创新文化更有利于促进企业创新。
二、AHP-模糊综合评价模型的建立
AHP-模糊综合评价法是将层次分析法和模糊综合评价法有机结合起来对目标对象进行评价的, 即通过层次分析法确定子目标和各指标权重, 用多层次模糊综合评价来进行综合评价。采用这种方法对高新技术企业自主创新环境进行评价, 既减少了人为确定权重可能带来的误差, 又可以解决自主创新环境的多层次性与复杂性造成的评价结果的离散问题。
三、AHP-模糊综合评价法在大庆市高新技术企业自主创新环境的应用研究
(一) 数据来源及初步分析
为了测度大庆高新技术企业自主创新环境具体情况, 我们选取了自主创新主体为调查对象, 并进行了问卷调查, 以此来测度与评价大庆市高新技术企业对现有的创新环境的认可程度及其效果。发出120份问卷, 收回110份;其中有效问卷102份, 回收率91%, 效率92%, 调查汇总结果见表1所示:
(二) 运用层次分析法确定各自主创新环境要素的权重
1. 单一准则下被比较元素的相对权重———即层次单排序
根据构建的大庆高新技术企业自主创新环境指标体系, 确定各因素的重要程度。由数位专家对指标体系中各因素的重要性进行打分, 由1-7比例标度法分别对每一层次的评价指标的相对重要性耐定性描述, 并定量化表示, 确定两两比较判断矩阵:
通过计算:A层-B层的判断矩阵求解得权重向量。
通过对所得的行向量做规一化处理, 得到单一准则下所求个被比较元素的排序权重向量, 并作一致性检验如下:
这说明判断矩阵具有满意的一致性, 因此, 有判断矩阵计算的出来一级评价指标的权重向量值是比较可靠的。同理, 计算结果见表2。
2. 进行层次总排序———计算同一层次所有元素的组合权重
由综合权重计算公式ak=Bkak-1得各评价指标的权重见表2:
注:文中为简化, B1简称为“市场环境”, B2简称为“政策法规环境”, B3简称为“资源环境”, B4简称为“服务环境”, B5简称为“技术文化环境”。
3. 构建模糊评判矩阵及综合模糊评价
本文的评价体系中的定性指标采用问卷调查综合评议的方法, 主要是调查问卷, 将各调查单位对各指标的打分表分别进行频率汇总, 在R中, , 式中d表示参与打分的企业数, dij指对第i评价指标作出第评价尺度uj的企业数, rij值大说明对Bi作出Yj评价的可能性就大。评判矩阵来源于调查问卷汇总结果, 如表1所示。
(1) 一级模糊评价
根据公式Bi=ωi*Ri, 式中:Bi为B层第i个指标所包含的各下级因素相对于它的综合模糊运算结果, ωi为B层第i个指标下级各因素相对于它的权重;Ri为模糊评价矩阵, 表示B层第i个指标下级各因素相对于评语集的关系。
查阅表1, 由指标C11, C12, C13评语集组成的模糊综合评价矩阵为:
由表2知:C11, C12, C13相对于B1层的权重, 分别为0.6370, 0.1047, 0.2587, 所以:ωl= (0.637 0.105 0.259)
B1=ωl*R1 (0.396, 0.340, 0.198, 0.062, 0.000, 0.000, 0.005)
综上, 可得一级模糊评价结果见表3:
3.4.2二级综合评价
将Bi看成A层 (目标层) 的5个单因子判断, 则对目标层A综合评价为:
B=ω*R, 其中, B为A (目标层) 包含的各下级因素相对于A (目标层) 的综合模糊运算结果, ω为A层下级各因素 (即B1, B2, B3, B4, B5) 相对于A层的权重, 可知:
ω= (0.394 0.339 0.121 0.099 0.047) (B-A)
R为模糊评价矩阵, 表示目标层A下级各因素相对于综合评判结果的关系, 即由一级综合评价结果可知:
经矩阵相乘运算后, 得到如下结果, 二级评判结果:
E= (0.345, 0.359, 0.202, 0.082, 0.005, 0.004, 0.003)
依据模糊综合评价法的分析结果可知:大庆市自主创新环境对市内高新技术企业自主创新的作用程度水平为:认为“非常高”的比例为0.345;认为“高”的比例为0.359;认为“较高”的比例为0.202;认为“一般”的比例为0.082;认为“较低”的比例为0.005;认为“低”的比例为0.004;认为“非常低”的比例为0.003。根据最大隶属度原则, 在七个等级的隶属度中“高”的数值最大, 因此, 所评价的大庆市高新技术企业自主创新环境对企业的影响程度为“高”。
四、结论
二级评价结果可知, 根据最大隶属度原则, 在七个等级的隶属度中“35.9%”的数值最大, 因此, 大庆市高新技术企业自主创新环境对企业自主创新的效果为“高”。表明大庆市高新技术企业自主创新环境与高新技术企业的自主创新行为关联度很高, 即自主创新就环境效果很明显。因此, 为促进大庆市高新技术企业的自主创新, 大庆市应该加强创新环境的建设。
参考文献
[1]黄灏然, 俞守华, 周玉意.基于AHP的模糊综合评价方法在方案评价中的应用[J].价值工程, 2007 (1) :84-85.
AHP综合评价 篇2
摘要：通过分析研究，建立综合评价上市公司经营业绩的六大指标体系：盈利能力指标、偿债能力指标、资产管理能力指标、成长能力指标、股本扩张能力指标和现金流量指标。用层次分析法构造上市公司经营业绩的层次分析结构模型，并以实例进行应用分析。
1.引言
随着证券市场不断完善，投资者越来越趋于理性，越来越关注上市公司经营业绩，上市公司的财务报表是上市公司全部重要信息的浓缩反映，而财务指标是诊断上市公司经营业绩的重要工具。许多学者通过设立反映上市公司经营业绩的指标体系，并采用多元统计分析的综合评价方法对上市公司经营业绩进行综合评价。本文通过设立反映上市公司经营业绩的指标体系，并采用AHP法对上市公司经营业绩进行综合评价。通过对上市公司的板块分析，让企业的投资者和经营者了解该企业在同行业所处的位置，这样可以对上市公司经营者起到激励和鞭策的作用和上市公司的投资者作出投资决策。
2.上市公司经营业绩的综合评价指标体系
上市公司经营业绩的综合评价包括：盈利能力评价、偿债能力评价、资产管理能力评价、成长能力评价、股本扩张能力评价和现金流量评价等六大方面18项财务指标，各项指标之间，并不是完全互相独立，有些具有一定的相关性，必须综合考虑。
2.1盈利能力评价
评价上市公司盈利能力我们选取四个财务指标：主营业务利润率(C11)、总资产利润率(C12)、净资产收益率(C13)、每股收益(C14)。
2.2偿债能力评价
上市公司偿债能力评价我们选取三个财务指标：资产负债率(C21)、流动比率(C22)、速动比率(C23)。
2.3资产管理能力评价
对上市公司资产管理能力评价选取三个财务指标：总资产周转率(C31)、存货周转率(C32)、应收帐款周转率(C33)。
2.4成长能力评价评价
上市公司成长能力我们只选取三个财务指标：总资产增长率(C41)主营业务收入增长率(C42)、净利润增长率(C43)。
2.5股本扩张能力评价
对上市公司股本扩张能力评价我们选取三个财务指标：每股净资产(C51)、每股公积金(C52)、每股未分配利润(C53)。
2.6现金流量评价
对上市公司现金流量评价我们只选取二个财务指标：每股现金流量(C61)、现金净流量与净利润比率(C62)。
根据上面的分析，建立了上市公司经营业绩综合评价的`六大指标体系和18个具体财务评价指标。可以用层次分析法构造如图1所示的层次分析结构模型。
3.上市公司经营综合评价的层次分析结构模型应用
对图1所示的上市公司经营业绩的层次分析结构模型，不同的上市公司其指标的权重可以有所不同。下面我们综合分析沪深两市的白酒类4家(宁城老窖、山西汾酒、沪州老窖和五粮液)上市公司的经营业绩，其它们的18项财务指标见表1(数据摘自上市公司年报)。我们认为，盈利是上市公司生存的“灵魂”，成长性是上市公司可持续发展的源泉，偿债能力反映了上市公司资产的安全性，资产管理能力是上市公司日常经营能力的表现，股本扩张能力是上市公司不断扩大规模的潜力，现金流量是反映上市公司的财务收支状况和加强上市公司的资金管理。根据这六个方面在上市公司经营业绩综合评价的重要性，同时经过我们和财务专家们的反复讨论，得到如下的判断矩阵，通过计算可以得到有关的一致性检验结果。
表1
财务指标 宁城老窖 山西汾酒 泸州老窖 五粮液 主营业务利润率(C11) 30.27% 29.03% 50.95% 45.74% 总资产利润率(C12) 4.34% 0.84% 5.25% 16.69% 净资产收益率(C13) 6.82% 1.61% 12.68% 24.09% 每股收益(C14) 0.16 0.0219 0.219 1.6 资产负债率(C21) 15.3% 30.47% 34.68% 30.64% 流动比率(C22) 4.43 1.97 2.79% 2.12 速动比率(C23) 3.3 0.93 1.4 1.42 总资产周转率(C31) 0.38 0.33 0.51 0.93 存货周转率(C32) 1.27 0.44 0.68 2.41 应收帐周转率(C33) 1.84 2.26 6，04 66.2 总资产增长率(C41) 15.46% 2.51% 11。77% 17.4% 主营业务收入增长率(C42) -7.46% 22.81% -3.49% 19.49% 净利润增长率(C43) -30.48% 242.58% 32.68% 18.35% 每股净资产(C51) 3.08 1.8268 2.69 6.643 每股公积金(C52) 1.4399 0.6912 0.956 2.1709 每股未分配利润(C53) 0.384 0.033 0.2721 2.8263 每股现金流量(C61) -0.0636 0.0006 -0.0497 1.6198 财务指标 宁城老窖 山西汾酒 泸州老窖 五粮液 主营业务利润率(C11) 30.27% 29.03% 50.95% 45.74% 总资产利润率(C12) 4.34% 0.84% 5.25% 16.69% 净资产收益率(C13) 6.82% 1.61% 12.68% 24.09% 每股收益(C14) 0.16 0.0219 0.219 1.6 资产负债率(C21) 15.3% 30.47% 34.68% 30.64% 流动比率(C22) 4.43 1.97 2.79% 2.12 速动比率(C23) 3.3 0.93 1.4 1.42 总资产周转率(C31) 0.38 0.33 0.51 0.93 存货周转率(C32) 1.27 0.44 0.68 2.41 应收帐周转率(C33) 1.84 2.26 6.04 66.2 总资产增长率(C41) 15.46% 2.51% 11.77% 17.4% 主营业务收入增长率(C42) -7.46% 22.81% -3.49% 19.49% 净利润增长率(C43) -30.48% 242.58% 32.68% 18.35% 每股净资产(C51) 3.08 1.8268 2.69 6.643 每股公积金(C52) 1.4399 0.6912 0.956 2.1709 每股未分配利润(C53) 0.384 0.033 0.2721 2.8263 每股现金流量(C61) -0.0636 0.0006 -0.0497 1.6198
表2 A B1 B2 B3 B4 B5 B6 W B1 1 8 4 3 2 8 0.4145 B2 1/ 8 1 1/ 2 1/3 1/5 1 0.0487 B3 1/4 2 1 1/2 1/ 3 2 0.0908 B4 1/3 3 2 1 1/2 3 0.1467 B5 1/ 2 5 3 2 1 5 0.2506 B6 1/8 1 1/2 1/ 3 1/ 5 1 0.0487λmax=6.0257，C.I.=0.005
R.I.=1.26, C.R=0.004<0.1
表3
B1 C11 C12 C13 C14 W C11 2 2 2 2 0.4 C12 1/2 1 1 1 0.2 C13 1/2 1 1 1 0.2 C14 1/ 2 1 1 1 0.2λmax=4，C.I.=0
R.I.=0.89, C.R=0<0.1
表4
B 2 C21 C22 C23 W C 21 2 2 3 0.5396 C 22 1/ 2 1 2 0.2969 C 29 1/3 1/2 1 0.1635λmax=3.0092，C.I.=0.0046
R.I.=0.52, C.R=0.0088<0.1
表5
B 3 C 31 C 32 C 33 W C 31 1 2 2 0.5 C 32 1/ 2 1 1 0.25 C33 1/ 2 1 1 0.25λmax=3，C.I.=0
R.I.=0.52, C.R=0<0.1
表6
B 4 C41 C42 C43 W C 41 1 1/21 0.25 C 42 2 1 2 0.5 C 43 1 1/2 1 0.25λmax=3，C.I.=0
R.I.=0.52, C.R=0<0.1
表7
B 5 C51 C52 C53 W C 51 1 22 0.25 C 52 1/2 1 1 0.5 C 53 1/2 1 1 0.25
λmax=3，C.I.=0
R.I.=0.52, C.R=0<0.1
表8
B 6 C61 C62 W C 61 1 20.6667 C 62 1/2 1 0.333
λmax=2，C.I.=0
R.I.=0, C.R=0<0.1
第三层的组合一致性检验：C.I.=0.0002，R.I=0.648，C.R=0.0003<0.1。由于判断矩阵C-D有18个之多，因此对于判断矩阵C―D的数据给予省略，但计算及一致性检验的结果列于表9。
表9判断矩阵C-D
判断矩阵 C11-D C12-D C13-D C14-D C21-D C22-D C23-D C31-D C32-D C层合成权重 0.1658 0.0829 0.0829 0.0829 0.0263 0.0145 0.0079 0.0454 0.0227 W1 0.109 0.1151 0.01353 0.1075 0.5158 0.1091 0.1111 0.1409 0.2885 W2 0.109 0.0632 0.07 0.062 0.1894 0.3509 0.4445 0.1409 0.0675 W3 0.4852 0.1909 0.2707 0.186 0.1054 0.189l 0.222 0.2628 0.1117 W4 0.2968 0.6308 0.524 0.6445 0.1884 0.3509 0.2222 0.4554 0.5323 λmax 4.0206 4.0249 4.0022 4.0209 4.0206 4.0104 4 4.0104 4.0215 C.I.0.006 0.0083 0.0007 0.007 0.0069 0.0035 0 0.0035 0.0072 R.I. 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 C.R. 0.0077 0.0093 0.0008 0.0079 0.0077 0.0039 0 0.0039 0.0081
续表9判断矩阵C-D判断矩阵 C33一D C41一D
C42-D C43-D C51-D C52-D C53一D C61―D C62-D 层次D总排序结果 C层合成权重 0.0227 0.0367 0.0733 0.0367 0.1253 0.0626 0.0626 0.0325 0.0162 W1 0.063 0.2888 0.0567 0.0575 0.1972 0.2471 0.1468 0.0701 0.0699 0.1480 W2 0.063 0.0591 0.5191 0.6913 0.0699 0.0642 0.0561 0.1225 0.1972 0.1462 W3 0.1554 0.1959 0.0971 0.156 0.1186 0.101 0.1468 0.0701 0.1186 0.2125 W4 0.7186 0.4762 0.3371 0.0952 0.6143 0.5877 0.6503 0.7373 0.6143 0.4933 λmax 4.091 4.0658 4.0693 4.066 4.0453 4.0572 4.0328 4.0417 4.0453 C.I.0.0303 0.219 0.0231 0.022 0.0151 0.0191 0.0109 0.0139 0.0151 R.I. 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 0.89 C.R. 0.0341 0.0246 0.026 0.247 0.017 0.0214 0.0123 0.0156 0.017第四层的组合一致性检验：C.I=0.11，R.I.=0.89，C.R=0.0123<0.1。根据层次D总排序结果可知，五粮液的综合权重最高，其次是沪州老窖，第三是宁城老窖，最后是山西汾酒。作为证券投资者，我们可以选择五粮液作为股票投资。
4.结论
上市公司经营业绩的综合评价是一个比较复杂的问题，它牵涉到诸多因素。本文通过对上市公司一年的经营情况进行分析，建立了上市公司经营业绩综合评价的六大指标体系和18个具体财务评价指标，并且构造了上市公司经营业绩综合评价的AHP结构模型，通过AHP方法选择经营业绩相对较好的上市公司。在实际工作中，有关评价指标和权得可能会因不同的上市公司而不同。本方法适用于板块分析，从而找出最具实力的板块龙头股。本文将AHP法引入到上市公司经营业绩综合评价中，取得了较理想的结果，从而扩展了AHP法的应用领域。
AHP综合评价 篇3
[关键词] 科技查新 质量评价 模糊层次综合评价法（FHAP） 实证分析
科技查新，是指查新机构根据查新委托人的要求，按照《科技查新规范》，围绕项目科学技术要点，针对查新点，判定其新颖性的信息咨询服务工作。具体而言，科技查新是针对某一特定的研究课题进行的，首先通过计算机检索和手工检索等手段查出国内外公开发表的与该课题相关的文献；再对查出的相关文献与被查课题进行对比分析；最后根据分析结果对被查课题的“新颖性”进行判定并作出结论[1]。科技查新的结果，是为被查课题出具一份包括检索过程陈述、检索结果分析和新颖性结论等内容的“查新报告”。科技查新的开展能够避免科学研究项目的盲目立项、科技资源的浪费和低水平重复研制，有利于国家科学研究水平的提高。
科技查新的实际意义和作用取决于查新质量，查新质量是科技查新的生命线，如果没有质量，查新工作在科研管理中也就毫无意义可言。因此，科技查新质量的评价是查新工作管理的一项重要内容，是科技查新工作机构自我完善科技查新工作的重要依据。本文采用模糊层次综合评价法对科技查新质量评价进行探讨，并在此基础上提出完善本校科技查新质量的建议与对策。
1 南昌大学科技查新质量评价
南昌大学科技查新中心是具有部级查新资质的理工类科技查新机构，是2009年教育部批准的“教育部部级科技查新工作站(L25)”，也是目前江西省内唯一的部级查新工作站[2]。它主要面向江西省以及临近省份的高校、政府机构、工矿企业、科研院所开展科技查新与咨询服务，为省内外科研人员在科研课题立项、科技成果鉴定和奖励、专利申请、技术交易等方面提供客观评价依据。
模糊层次综合评价方法是将层次分析法中的指标分层方法和模糊数学的理论相结合，它集层次结构、模糊数学、权衡比较于一体，在科学决策中占有重要的地位。该方法中判断矩阵的模糊性弥补了AHP的缺点，简化了人们判断目标相对重要性的复杂程度，并借助模糊判断矩阵实现决策由定性向定量化转化，直接由模糊判断矩阵构造模糊一致性判断矩阵，使判断的一致性得到解决[3]。FAHP对评价对象的指标体系进行分层归类，构造一个多层次的结构体系模型，利用层次分析法计算出各层指标相对于上层目标的权重，并利用模糊关系矩阵得出评价结果，将底层的评价结果作为上一层的原始数据，再使用模糊评价模型进行分析处理，得出最终结果。
本文采用美国著名运筹学家萨蒂提出的1-9标度法（见表1）建立评价标度，对不同指标进行两两比较构造判断矩阵来确定指标的权重系数w，根据公式Mi= ，j=1，2，3…n； ； 计算，确定权重为：w111=0.104729，w112=0.258285，w113=0.636986，w121=0.139648，w122=0.332516，w123=0.527836，w131=0.5，w132=0.5，w141=0.104729，w142=0.636986，w143=0.258285，w211=0.2，w212=0.2，w213=0.6，w221=0.069416，w222=0.29801，w223=0.29801，w224=0.29801，w225=0.036554，w231=0.5，w232=0.5，w311=0.75，w312=0.25，w321=0.833702，w322=0.099514，w323=0.166298。
针对近两年的科技查新工作，咨询了10位专家和课题项目委托人（主要针对曾经向南昌大学查新站申请过课题项目查新的委托人）评价南昌大学图书馆科技查新质量现状和满意度（其详情见表2）。利用模糊层次分析法，分析各个指标的具体情况，判断其质量状况，提出相应的质量控制方法。
表中数字示意：例“用户满意度”所在行的数字为3，7，0，0，0的含义为10位专家中对南昌大学科技查新站的用户满意度的情况有3位专家非常满意的，7位比较满意，0位一般，0位不太满意，0位不满意。依此可知其他数据的意义。根据上表的调查统计结果，得到R11、R12、R13、R14、R21、R22、R23、R31和R32。
R11= ，R12= ，R13= ，R14= ，R21= ，R22= ，
R23= ， R31= ， R32=
根据单因素判断矩阵和指标的权重，利用U= •R模糊评判该层次的质量：
U11= 11•R11=（0.104729，0.258285，0.636986）
=（0，0.46213，0.453226，0.084644，0），U’11=67.55
U12= 12•R12=（0.139648，0.332516，0.527836）
=（0.066748，0.60049，0.266258，0.0665032，0），U’12=73.35
U13= 13•R13=（0.5，0.5） =（0.25，0.65，0.1，0，0）
U14= 14•R14=（0.104729，0.636986，0.258285）
=（0.191096，0.338578，0.406628，0.063699，0），U’13=83 ，U’14=73.14
U21= 21•R21=（0.2，0.2，0.6） =（0.24，0.68，0.08，0，0）
U22= 22•R22=（0.069416，0.29801，0.29801，0.29801，0.036554）
=（0.610228，0.382831，0.006942，0，0），U’21= 83.2，U’22=92.06
U23= 23•R23=（0.5，0.5） =（0.45，0.45，0.1，0，0）
U31= 31•R31=（0.75，0.25） =（0.6，0.2，0.1，0.05，0.05）
U32= 32•R32=（0.833702，0.099514，0.166298）
=（0.3，0.703273，0.046484，0.049757，0），U’23=87， U’31= 79，U’32=91.04
所以起始环节的质量评价U1、中间环节质量指标评价U2和最终环节质量评价U3计算如下：
U1= 1•R1=（0.304593，0.047332，0.097001，0.551074）
=（0.304593，0.047332，0.097001，0.551074）
=(0.132712，0.418806，0.384423，0.06403，0) ，U’1=72.4
U2= 2•R2=（0.104729，0.258285，0.636986）
=(0.465202，0.456739，0.07387，0，0) ，U’2=87.5
U3= 3•R3=（0.833333，0.166667）
=(0.55，0.283879，0.09108，0.049959，0.041667)，U’3=86
根据最大隶属度原则和上述评价结果，该校的科技查新起始环节的质量介于比较满意和一般水平之间，中间环节质量是比较满意的，最终环节的质量一般，因此，总体质量还有待提高。
2 问题分析
2.1 起始阶段质量
起始阶段质量的总体质量偏低，主要受文献资源质量、网络环境的不稳定以及查新人员对课题掌握的不够全面、学历职称结构不合理的影响。专家咨询和单因素评价结果显示：南昌大学科技查新站起始阶段的总体质量为72.4分，处于比较满意和一般之间。5位专家对南昌大学馆藏纸质文献比较满意，3位专家认为该校的馆藏文献一般，2位专家对该校的文献馆藏量不太满意，2位专家认为南昌大学图书馆中早期的文献资源的数量不够；对于南昌大学查新站拥有的网际联机系统现状，4位专家比较满意，5位专家认为一般，1位专家不太满意该校目前的网际联机系统；2位专家对南昌大学的网络环境的稳定性比较满意，6位专家认为网络环境一般，还有2位专家认为网络环境不够稳定，偶尔不能进行网上文献传输，影响到用户查阅文献的时间。查新人员的素质也是影响科技查新起始阶段质量的一个重要因素，1位专家认为查新人员对课题内容的掌握程度一般，2位专家认为南昌大学科技查新站硕士以上查新人员的数量不够，需要提高查新人员的学历。
2.2 中间阶段质量
中间阶段质量主要受文献检索质量、专家学科背景和咨询保障率的影响。文献检索质量是科技查新质量的重中之重，专家们对南昌大学科技查新过程中检索策略、命中密切相关文献率、查新点逐条分析率和密切相关文献引用率比较满意，但是3位专家和1位专家认为南昌大学查新人员选择的检索手段和检索范围一般。“对专业性查新，将查新定位于创新点上时，专家参与查新咨询就成为必要。科技查新提出信息与专家相结合的捆绑模式，即信息检索+同行专家=初步判断+反馈”[4]，专家学科背景以及专家咨询保障率影响科技查新中间阶段质量的可靠性。分别有1位和2位专家认为南昌大学科技查新站的专家学科背景和专家咨询保障率处于一般水平，还有待于继续完善和提高。
2.3 最终阶段质量
最终阶段质量中，档案管理查询的自动化程度和查新知识的宣传力度是影响查新质量的主要因素。提高科技查新档案的自动化程度和查新用户知晓率可节约查新人员对类似课题项目查新的时间和精力。2位专家对南昌大学科技查新站的档案查询自动化不太满意，认为该校尚未建立档案管理自动化系统；5位专家对查新用户知晓率不太满意，用户填写的查新委托书不明确，在查新技术要点中常常填写课题项目的具体内容，不利于查新人员判断课题项目的创新点，最终影响科技查新质量。
3 建议与对策
针对南昌大学科技查新工作站在科技查新起始阶段、中间阶段和最终阶段的不足之处，笔者提出相应的改进对策。
3.1 文献资源、人员素质、文献检索质量的提高和工作环境的改善
3.1.1 加强文献资源建设 南昌大学图书馆是中国高等教育文献保障系统（CALIS）成员馆，是江西省高校文献信息服务中心，现有图书文献270万余册，电子图书108万余册，订购中、外期刊1 338种，引进EI、SCI、ELSEVIER等数字资源40种，其中自建“重点学科导航数据库”、“南昌大学博、硕论文数据库”等特色数据库6种，目前已基本形成了以重点学科文献建设为中心，理、工、医、农、文、史、哲、经、管、法、教育等多学科文献并存的文献资源保障体系。虽然具备了科技查新站文献资源的基本要求，但随着学科的发展和教育的需求还应该加强文献资源建设力度，确保科技查新的文献保障支撑作用。
3.1.2 不断提高查新人员业务素质 查新人员的素质高低是决定文献检索质量和查新报告质量的关键，其直接影响检索策略的制定及其完善程度、检索效果的满意度、查新点综合分析对比和查新结论的言语表达能力。结合本地区学科特色，建立一支高效专业的科技查新人员队伍，并且通过各种途径加强查新人员的专业知识培训和查新业务的学习，提高查新人员的专业素养和查新能力是很有必要的。
建议南昌大学科技查新站的查新人员在文献检索时，应注意学科的交叉性和相关文献分布的分散性，加强联机检索中的测词与选择数据库的学习与运用；重大课题进行团队联合查新，注重加强团队成员的合作意识；注意检索结果整合的层次与语言表达能力和方式的训练，保障查新结论有层次、通顺和简练。同时建立完善的培训制度，安排查新人员参加不同层次和不同要求的业务培训，以便查新人员之间进行学术交流，不断提高自身的业务水平，共同提高查新质量。
3.1.3 不断提升文献检索质量 文献检索质量涉及到检索策略的选取和检索式的制定。检索策略是依据查新项目内容和数据库系统选择合适的检索词、检索途径、组配符号，应具有可重复性，满足机器语言的需求。检索式的制定要符合项目内容，逻辑层次要清晰，从检索式的列举中可以反映检索项目的研究内容。
检索范围应注意全面性、系统性和连续性。检索文献的年限根据不同的委托查新项目类别、相关研究领域的发展情况而定。在检索过程中要做到机检为主，手检和机检相结合，并根据检索的具体情况适时调整检索策略，使检索结果符合用户的查新需求。
3.1.4 营造良好的工作环境 查新需要先进的设备和良好的设施支持。联机检索对于网络畅通的要求是非常重要的，没有网络，手动检索质量是非常有限的。为确保查新咨询质量，查新机构应加强对设备、设施的建设，投入和更新必不可少。同时，要营造良好的工作环境，保障查新机构整体的可持续发展。
3.2 专家咨询机制和档案管理自动化的建立
3.2.1 建立专家数据库，提高咨询质量 科技查新涉及学科范围广，为提高查新效率，查新站可建立查新咨询专家库，聘请相关学科专家作为科技查新的咨询专家，进行查新的学科专业知识指导。为保证查新结论的准确性，减少查新人员因专业知识缺乏而造成的查新质量下降，各查新工作站应利用所在高校的人力资源优势，将院、系中从事科研的教授聘为咨询专家，也可聘请校外专家弥补查新课题专业覆盖面不足的问题，这样有利于及时解答查新员在查新中遇到的专业问题，保证科技查新与咨询服务的质量。南昌大学查新站虽然聘请了江西省相关学科带头人担任查新咨询专家，但咨询专家学科背景覆盖率不高，此方面的工作还应予以改善。
3.2.2 建立档案自动化管理系统 查新机构应建立查新咨询档案自动化管理数据库，实现查新咨询工作的各项数据的登录、修改、核查、检索以及打印、统计、备份等功能，并由专门的档案管理人员进行管理。在每项查新工作完成以后，都有一套完整的项目资料、项目档案，包括查新合同、查新项目的主要科学技术资料、查新咨询专家的书面咨询意见、查新人员的工作记录等。档案管理的自动化管理系统可以保障每项查新课题有案可查，每个流程有迹可寻。
3.3 科技查新知识的宣传
查新站要加强对科技查新知识的宣传，使用户明确科技查新的目的与作用，为科研立项提供客观依据。通过科技查新活动，论证委托查新课题在论点、研究开发目标、技术路线、技术内容、技术指标、技术水平等方面是否具有新颖性。可避免科研课题重复立项，提高科研立项水平，促进科研管理工作的科学化；为科技成果的鉴定、评估、验收、转化、奖励等提供客观依据，以保证科技成果评价的科学性和可靠性；为科技人员进行研究开发提供可靠而全面的信息。
查新站要加强对科研管理部门的宣传与培训，发挥科技查新对高校科研管理工作的支持作用。科技查新可为学科研究方向的制定提供客观依据，为科研项目选题提供保障，为科研成果的鉴定、评审及推广应用等提供客观依据，专题情报服务整合还可为科研工作提供更深层次的服务。
建议教育部职能部门建立查新门户网站，共享人才与文献资源，缓解忙与闲业务量不均衡、质量上难以保障的局面。作为链接67所教育部部级查新网站的平台，可通过联合协同的服务模式，向社会公开提供查新服务，凡具有查新证的人员可凭业务能力产生优先级别，上网从事查新项目，进而保障服务质量。
科技查新是国家为避免科研课题重复立项和客观正确地判别科研成果的新颖性而设立的一项工作，由具有科技查新资质的查新机构承担完成。查新不只是一项专题文献调研，更是一门专题信息咨询技术。需要查新工作承担单位拥有较完整的文献资料获取能力以及很强的国际、国内联机检索支持能力，以保证对相关领域的检索能达到全面性、系统性和连续性的要求。
因此，建立和完善一套科学、完备、实用的查新质量评价指标体系，与时俱进地指导查新工作，实行全面、有效的质量控制，是科技查新系统工程中的重要环节，需要深入研究和探讨。
参考文献：
[1] 中国高等教育数字图书馆．[2010-11-01]．http://www.calis.edu.cn/educhina/libnav.do?page=servicenav．
[2] 南昌大学图书馆．[2010-04-20]．http://lib.ncu.cn．
[3] 潘宏伟.基于模糊层次分析法的信息安全风险评估研究[学位论文].南京：南京师范大学，2007.
[4] 夏萍，汪凯，霍永忠，等．专家可靠性分析在建立定点医院医疗保险业务监督评价指标体系中的运用．中国医学理论与实践，2006，6(8)：922-923，921.
［作者简介］何晓萍，女，1955年生，教授，发表论文30余篇。
基于AHP的MIS综合评价算法 篇4
关键词：层次分析,信息管理系统,算法
1 层次分析法概述
人们在日常生活中经常面对决策问题, 要考虑的因素有多有少, 有大有小, 涉及经济、社会、人文等方面的因素。在比较、判断、评价、决策时, 这些音速的重要性、影响力或优先程度旺旺难以量化, 主要取决于人的主观选择。T.L.Satty等人提出了解决这类问题的使用方法, 称为层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) , 是一种将定性和定量想结合的、系统化、层次化的分析方法。
层次分析法的基本思路与人对一个复杂决策问题的思维、判断过程大体一致。以信息管理系统MIS的综合评价为例, 例如有3个系统待评价, 我们会根据系统建设、系统性能、系统应用等准则去反复比较三个系统。首先, 我们会确定这些准则在心目中各占多大比重, 其次, 我们就每一个准则将3个系统进行对比, 如系统1的性能最好, 系统2的应用最好等等。最后, 我们要将这两个层次的比较判断进行综合, 在三个系统中确定哪个为最优。
2 应用AHP进行MIS综合评价的基本步骤
评价管理信息系统, 需要考虑系统建设、系统性能、系统应用等三个准则, 有三个待考察的系统, 要通过综合评价选出最优的系统。
层次分析法的基本步骤如下:
(1) 建立层次结构模型:最上层为目标层, 中间层为准则层, 最下层为方案层。如图1。
(2) 构造成对比较矩阵:从第二层开始, 对于从属于上一层每个因素的同一层诸因素, 用成对比较法和适当比较尺度构造成对比较阵, 直到最下层。如准则层对目标层的成对比较阵, 其中aij表示对于目标A而言, 准则Bi与准则Bj的重要性之比.显然, 此矩阵是一个正互反矩阵。若当前有n个因素需要比较, 则共须比较次。其中比较尺度采用Satty等人提出的1-9尺度, 即aij的取值是, , 及其互反数,
(3) 计算权向量并做一致性检验:由于每次只比较两个因素, 可能使得最终得到的成对比较矩阵出现不一致的状况。因此, 我们需要对每一个成对比较矩阵计算最大特征根及对应归一化的特征向量, 做一致性检验。若检验通过, 则该特征向量为权向量;若不通过, 须重新构造成对比较阵。要求一致性指标其中, k为最大特征值, n为矩阵阶数, RI (记f (n) ) 取值由表1决定:
(4) 计算组合权向量:计算方案层对目标层的组合权向量, 权值最大的方案即为最优。
3 应用AHP进行MIS综合评价的算法
先考虑准则层有n个准则, 方案层有m个方案的一般情形:
Step 1.输入准则层B对目标层A的nn成对比较阵A;
Step 2.计算A的最大特征值k和对应的归一化特征向量u;
Step 3.一致性检验, 若, 通过检验, 令w=u, i=i+1, 转下一步;否则, 转Step 1.
Step 4.输入方案层C对准则Bi的mm比较阵Bi.
Step 5.计算Bi的最大特征值ki和对应归一化特征向量ui.
Step 6.一致性检验, 若, 通过检验, 令wi=ui, 若i=n, 转下一步;若i<n, 令i=i+1, 转step 4;若不通过检验, 转step 4.
Step 7.计算方案层C对目标层A的组合权向量
Step 8.求出kk11, , kk22, (42) kkmmm的最大值kj, 输出cj为最优方案。
以上算法中, 令n=3, m=3即为上例MIS综合评价算法。
更进一步, 如需细化准则, 即在准则层下还有子准则, 则将这些子准则插入到层次图第三层 (准则层和目标层之间) 。比如, 对于系统应用, 我们还可以进一步考查这些子准则:经济效益 (降低成本、增加利润、提高竞争力、改善服务质量等) , 社会效益 (提高科技水平、合理利用资源、增加社会福利、保护生态环境等) , 用户满意度 (人机界面友好、操作方便、容错性强等) , 功能应用程度 (是否达到预期的级数指标) 。
给出子准则对准则层每一个准则的成对比较矩阵, 以及目标系统对于每一个子准则的成对比较矩阵, 之后按上述方法检验这些成对比较矩阵的一致性, 并计算组合权向量, 作为系统综合评价的判别指标。
4 结语
本文首先介绍了层次分析法, 它是利用人们分析决策问题时的主观判断转化为定量的方式, 从而更加客观的得出结论的方法。然后, 描述了层次分析法具体的实施步骤以及其中涉及到的一些数学方法。最后, 利用层次分析法对信息管理系统MIS的综合评价给出算法。该算法不仅对信息管理系统的评价适用, 也适用于日常生活中涉及到的许多问题的决策。
参考文献
[1]姜启源等.数学模型 (第四版) .高教京, 2012.
[2]杜建卫等.数学建模基础案例.化学工业出版社, 2009.8.
[3]居余马等.线性代数 (第二版) .清华大学出版社, 2004.6.
[4]王莲芬, 许树柏.层次分析法引论.北京:中国人民大学出版社, 1990.
[5]Lucas W F.离散余系统模型.长沙:国防科技大学出版社, 1996.
[6]Satty T L.The Analytic Hierarchy Process.Mc Graw-Hill Company, 1980.
AHP综合评价 篇5
【摘要】
目的:探讨模糊综合评价法在临床科室绩效评价中的应用。方法：运用理论和实证相结合的研究方法。结果：运用模糊综合评价法得到的医院某一临床科室绩效评价结果与实际情况相符。结论：基于AHP的模糊综合评价法能够很好的运用于临床科室绩效评价中，但还需要进一步研究和改进。
【关键词】 层次分析法(AHP)； 模糊综合评价法； 临床科室； 绩效评价
面对日益提高的医疗服务需求，激烈的医疗市场竞争，卫生体制改革的压力，医院的管理者要想从激烈的竞争中获胜，实现医院的可持续发展，就必须对医院作出科学的、客观的评价，而绩效评价作为医院评价的重要组成部分也受到越来越多的重视。目前，国内大多数医院绩效评价体系的研究都是以医院整体评价为基础的，例如以平衡积分卡理论为基础的医院绩效评价体系的研究等,都取得了一定的成果,而以医院临床科室为基础的绩效评价研究较少。临床科室作为医院的基本构成单位，能否对其绩效进行客观、真实的评价，对于医院的发展有重要的影响。本研究以我院所实行的科室分类综合目标管理相关考核项目为基础，结合平衡积分卡的理论［1］建立评价指标体系，利用模糊数学的理论和方法对临床科室的绩效进行评价，旨在对医院绩效评价体系的研究提供参考。
评价指标体系及其无量纲化
1.1 评价指标体系
医院临床科室绩效评价是一个层次复杂、因素众多的多变量系统，其评价指标的选取，不仅要遵循客观性、科学性、可行性、全面性、有效性等普通原则，还需满足层次性和导向性原则［2］。本研究以科室分类综合目标考核项目为基础,参考以平衡积分卡理论为基础所提出的评价指标体系,根据绩效评价的一般特点，共列出17项指标，见表1。
1.2 评价指标的无量纲化
表1中的指标由于各自单位及量纲的不同而存在着不可公度性，难以进行比较，因此在进行评价前，为尽可能反映实际情况，排除由于各项指标的单位不同以及其数量级间的悬殊差别所带来的影响，需要对指标进行无量纲化处理。无量纲化方法从几何角度可归纳为3类：直线型无量纲化方法、折线型无量纲化方法和曲线型无量纲化方法。本研究采用直线型无量纲化方法，常用的直线型无量纲化方法有以下几种：成本型（越小越好型）、效益型（越大越好型）、适中型（既不能太大也不能太小为好型）、区间型（属性值在某一固定区间内为好型）［3］。
表1 医院临床科室绩效评价指标体系（略）
模糊综合评价的数学模型
2.1 基本原理［4］
设因素集U={u1,u2,…,um}，评价集V={v1,v2,…,vn}。由全体单因素评价组成的模糊子集Ri（i =1，2，…，m）构成总的评价矩阵R为：
R=R1
R2
Rm=r11r12…r1n
r21r22…r2n
…………
rm1rm2…rmn
R就是一个U→V 的模糊关系矩阵。
根据各个因素在总的因素集中所起的作用不完全相同，选用不同权重组成的集合为A=(a1,a2,…,am)，那么综合评价的结果B是V上的模糊子集，B的表达式为：
B=AR=(b1,b2,…,bm)
采用加权平均原则，将评价结果向量单值化，即：
A=mj=1bkj·jmj=1bkj
其中，k为待定系数，目的是控制较大的bj 所起的作用；j为评价等级的分级值。
2.2 建立模型
由表1可知，医院临床科室绩效评价因素集为U={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8}，分别为服务满意、收费合理、诊断准确、治疗有效、资产管理、工作效率、人力资源和发展创新，即u1={u11,u12 }，u2={u21,u22}，u3={u31,u32}，u4={u41,u42}，u5={u51,u52 }，u6={u61,u62 }，u7={u71,u72 }，u8={u81,u82 }。
本研究将各评价指标分为5个等级，即V={v1,v2,v3,v4,v5}={好，较好，一般，较差，差}。
隶属函数的建立
指标隶属函数的构造采用半梯型函数和线性函数相结合的方法。设Di和Di+1 为相邻两级的分级标准，显然 Di>Di+1，则因素对Di的隶属函数为:
r(x)= 0 xDi+1
Di+1-xDi+1-Di Di 对Di+1的隶属函数为: r(x)= 0 xDi+1 x-DiDi+1-Di Di 权重的确定 权重是指在一个领域中对目标值起权衡作用的数值［5］，系数越大，指标越重要。权重向量采用层次分析法(The Analytical Hierarchy Process，AHP)，该法将决策问题有关元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法，具有简洁、实用的特点。 4.1 构造判断矩阵 先建立层次模型，如表1所示，在同一层次对各评价因素进行两两重要性比较，获得综合比较矩阵，根据重要程度排序指数构造相应的判断矩阵。各评价因素的重要性评判采用如下准则（表2）。 表2 矩阵中各元素确定参考表（略） 4.2 计算评价指标权重 由判断矩阵A确定权重Wi，可以有许多方法，本研究采用和积法。 设判断矩阵： A=a11a12…a1n a21a22…a2n ………… an1an2…ann ① 将判断矩阵每一列归一化： ij=aijnk=1akj i,j=1,2,…,n ② 将每一列经归一化后的矩阵按行相加： Mi=nj=1ij i,j=1,2,…,n ③ 将向量M=(M1,M2,…,Mn)T 归一化： Wi=Minj=1Mj i,j=1,2,…,n 所求得W=(W1,W2,…,Wn)T 即为所求特征向量。 ④ 计算判断矩阵最大特征根λmax=ni=1(AW)inWi，式中(AW)i表示向量AW的第i个元素。 一致性检验是通过计算一致性指标和检验系数检验的。 一致性指标： CI=λmax-nn-1 检验系数： CR=CIRI 其中，RI是平均一致性指标，可通过查表获得。一般地，当CR＜0.1时，可认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要重新调整判断矩阵。 应用实例 运用上述评价理论方法，本研究采用二级模糊综合评价模型对我院某临床科室2004～2006年的绩效进行综合评价。 首先，将各个评价指标进行无量纲化处理；然后，根据AHP法得到准则层、指标层的权系数（表3）；再根据隶属函数确定各评价指标的隶属程度，得到指标层的评判矩阵R=(rij)mn；通过M(·，）算子模型，计算得到评价向量；最后利用加权平均原则，将评价向量单值化。本研究取待定系数k=2，分别对各影响因子赋予分值{20，40，60，80，100}，见表4。 表3 评价指标的权重（略） 表4 某三级甲等医院某临床科室2004～2006年的绩效评价结果（略） 由此可见，该临床科室绩效水平总体上是逐年提高的，呈现上升趋势。从各准则层、指标层来看，并不是所有指标都呈现良好的发展趋势，有些指标波动较大，也有些指标上升缓慢，与这一临床科室的实际情况相符。6 结语 由于医院的行业特点,医院绩效评价具有很大的模糊性和非确定性,因此运用模糊综合评价方法对临床科室绩效进行评价是可行的。 模糊综合评价法是针对管理过程中评估对象的复杂性和评价指标的模糊性,采用模糊数学的理论和技术,对复杂的评估对象进行综合评价,从而得到定量评估结果的方法，因此医院管理者通过该评价方法可以发现临床科室管理中的薄弱环节,为加强科室管理提供科学依据。 关键词：汽车制造企业；财务风险；AHP-模糊综合评价 改革开放以来，我国汽车制造企业取得了迅速的发展，生产技术、管理水平都取得了巨大的进步。随着我国汽车制造业兼并重组的不断推进，汽车制造业的产业集中度将会逐步提高，规模优势也会日益凸显。然而，面对机遇的同时企业也将承受更大的风险。财务风险、财务危机时有发生给企业带来了巨大的压力。它直接危及着企业的健康发展。为此，本文将对我国汽车制造企业财务风险进行研究，以求能够促进企业持续、健康的发展。 一、基于AHP-模糊综合评价方法构建我国汽车制造企业财务风险评价模型 由于汽车制造企业风险评价是一个复杂的问题，既包括定量指标又包括定性指标，要做到客观、科学的评价，就要从不同的角度进行分析，同时，构建模型时必须遵循科学、全面、可操作和经济性原则，因此，本文选用AHP-模糊综合评价方法对我国汽车制造企业财务风险进行研究。该方法能够从定量和定性两方面进行分析，而且评价结果清晰、系统性强，能够较好的解决汽车制造企业风险评价这个问题。 （一）选取评价指标，构建风险评价指标体系 根据影响我国汽车制造企业财务风险的主要因素，建立我国汽车制造企业财务风险评价指标体系，如图1所示。从图1中可以看出，内部因素可以进行定量分析，而外部因素难以量化，为此，本文将选择模糊综合评价方法解决这个问题。 （二）建立模糊综合评价评价集 设评价指标集 u=（u1，u2），u1=（u11，u12） u21=（u211，u212，u213，u214），…，u24（u241，u242，u243，u244），u25=（u251，u252，u253） 风险评价集v（v1，v2，v3），其中v1，v2，v3分别表示指标的评语为“优良”、“中”、“差”。 （三）构建模糊评判矩阵 在本文中，对于每个因素ui都会有vj（j=1，2，3）种评判，我们将评判结果rij称为隶属度，rij=（ri1，ri2，ri3）。如果有 m个因素，则由这m个因素的隶属度所构成的矩阵即为模糊评价矩阵R。 （四）构造判断矩阵及确定权重 专家根据判断矩阵的准则，对元素进行两两比较后按照元素的重要性程度赋值1-9：当两两者同等重要时赋值为1，前者比后者稍重要时赋值为3，前者比后者明显重要时赋值为5，前者比后者强烈重要、极端重要时分别标度为7和9，用2，4，6，8表示上述判断的中间值。若元素i与j的重要性之比为aij，则元素j与元素i的重要性之比為1/aij从而得到判断矩阵A=（aij）n×n。 对于得到的判断矩阵要进行层次单排序及一致性检验。首先，通过求解判矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，对特征向量做归一化处理得到相应的权重。计算公式如下： AV=λmaxV 其中：A为判断矩阵、λmax为最大特征值、V为最大特征值所对应的特征向量；其次，对判断矩阵进行一致性检验，以此避免判断矩阵因为指标过多而出现逻辑上的错误。 一致性检验过程如下： 1.计算一致性指标C.I.。计算公式为C.I.=，n为判断矩阵的阶数。 2.确定平均一致性指标R.I.。根据判断矩阵的阶数在“平均随即一致性指标表”中查找相应的R.I.值，如表1所示。 3.计算一致性比率C.R.及判断。计算公式为C.R.=，当一致性比率（C.R.）小于0.1时，判断矩阵不符合一致性要求，应该修正判断矩阵；当一致性比率（C.R.）大于0.1时，判断矩阵符合要求。 （五）进行模糊综合评价 根据指标体系由低到高的顺序，对处于同一层的各指标的指标权重与其判断矩阵进行模糊合成。然后一直重复此步骤，直至到达最高层，得到最终的合成结果。最后，根据最大隶属度原则确定评价对象的模糊综合评价结果。 二、案例分析 由于上市汽车制造企业的财务数据容易获取，也比较准确，本文选取其中的某家汽车制造企业作为例来说明AHP-模糊综合评价模型在我国汽车制造企业中将如何应用。 （一）构造评价矩阵 设计调查问卷，请20位专家们根据宏观经济环境、市场环境、该公司的财务状况等因素，按照各定量指标以及定性指标的重要程度打分，得出评语。对于取得调查结果则根据该指标的各种评语出现的次数除以专家总人数，例如流动比率这一指标， 有8名专家人给出“优”这一评语，7名专家给出“一般”的评语，5名专家给出“差”这一评语，则流动比率的判断向量为（0.40，0.35，0.25），同理，剩余指标也可取得各自的评价矩阵。 偿债能力矩阵（R21）=0.30 0.35 0.35 0.30 0.50 0.20 0.25 0.35 0.40 获利能力矩阵（R23）=0.35 0.25 0.40 0.40 0.25 0.35 0.30 0.30 0.40 成长能力矩阵（R24）=0.45 0.35 0.20 0.50 0.40 0.10 0.40 0.40 0.20现金流量矩阵（R25）=0.30 0.25 0.45 0.35 0.20 0.45 宏观经济环境矩阵（R11）=[0.40 0.35 0.25] 市场环境矩阵（R12）=[0.50 0.35 0.15] （二）构造判断矩阵及确定其权重 专家由上到下对每一层各指标之间的相对重要程度进行两两比较判断，然后利用算术平均法对数据进行统计，得到各自的判断矩阵。本文中，我国汽车制造企业财务风险（u）问题的综合指标为最高层，第二层是u1，u2，分别代表定量评价指标和定性评价指标，专家通过对，进行两两比较后按1-9标度法打分，然后利用算数平均法统计得到u1u2判断矩阵，用字母A表示，如表2所示。 表2 u1u2的判断矩阵A 本文基于AHP算法的方根法来计算该矩阵所对应的特征值和特征向量。 1.判断矩阵每一行的元素相乘得到元素的乘积M。判断矩阵A的M=[1/3 3]T。 2.各行乘积M开n次方根（n为比较指标的个数）得到V′。判断矩阵A的M开二次方根后得V′=[0.59 1.73]T 3.将V′进行归一化处理，得到判断矩阵的特征向量V，V=。判断矩阵的特征向量为V==0.25 0.75 由此可知U1即定性评价指标的权重为0.25，U2即定量评价指标的权重为0.75。由于二阶矩阵都是满足一致性要求的，所以判断矩阵A不再进行一致性判断。同理，可以得出U1的下一层的判断矩阵为A1=5 ，特征向量V1=[0.25 0.75]T。 U2的下一层有U21，U22，U23，U24，U25五个指标，根据专家的打分，统计得到判断举证A2。 A2=1 1/3 3 3 4 3 1 2 3 5 1/3 1/2 1 2 2 1/3 1/3 1/2 1 2 1/4 1/5 1/2 1/2 1 根据上面的三个步骤，同理可解得判断矩阵A2的特征向量V2=[0.26 0.40 0.17 0.10 0.07]T。又由AV=λmaxV，AV=A2V2=1 1/3 3 3 4 3 1 2 3 5 1/3 1/2 1 2 2 1/3 1/3 1/2 1 2 1/4 1/5 1/2 1/2 10.26 0.40 0.17 0.10 0.07=0.50 2.17 0.55 0.44 0.35，解得判断矩阵A2的最大特征值λmax=Σni=1=（++++）=3.12。 因为此处n=5，n值大于2，所以需要进行一致性检验，由一致性指标C.I.===-0.47，在“平均随即一致性指标表”中可查到R.I.=1.12，因此C.R.==-0.42，一致性比率小于0.1，判断矩阵符合要求。如果一致性比率大于0.1，则需要专家组重新打分，得到新的判断矩阵再检验。 同理，对剩余的判断矩阵计算其最大特征向量及最大特征值，并进行一致性检验。具体结果如下： V21=[0.33 0.53 0.14]T V22=[0.10 0.59 0.31]T V23=[0.54 0.33 0.13]T V24=[0.30 0.54 0.16]T V25=[0.58 0.42]T （三）模糊综合评价 1.一级模糊综合评价。由判断矩阵最大特征向量Vi得出相应的指标权重ViT，令ViT和相应的评价矩阵Ri相乘，求出该指标的模糊综合评价。例如偿债能力的模糊综合评价为： B21=V21T·R21=[0.293 0.4295 0.2775] 专家组认为该汽车制造企业偿债能力“优”的可能性为0.2930，认为“良”的可能性为0.4295，认为“中”的可能性为，认为“差”的可能性为0.2775。同理，其他指标也可以这样分析。 B22=VT22·R22=[0.3065 0.4190 0.2745] B23=VT23·R23=[0.3600 0.2565 0.3835] B24=V24T·R24=[0.4690 0.3850 0.1460] B25=V25T·R25=[0.3210 0.2290 0.4500] 2.二级模糊综合评价。在一级模糊综合评价的基础上，进行二级模糊综合评价，得出： B2=V2T·R2=V2T·（B21，B22，B23，B24，B25）T=[0.3224 0.3824 0.2932] B1=V1T·R1=V1T·（R11，R12）T=[0.4750 0.3500 0.1750] 3.三级模糊综合评价。在二级模糊综合评价的基础上，进行模糊计算，得出三级模糊综合评价，也就是最终评价： B=VTB=V（B1，B2）T=[0.4379 0.3581 0.2050] 据模三级模糊计算结果可知，该汽车制造企业财务风险被认为是 “优良”的程度为，被认为是“中”的为，被认为是“差”的为，被认为是“差”的为0.41。根据最大隶属度原则可知该汽车制造企业财务状况还是比较好的。 三、結束语 根据上述分析可知，AHP-模糊综合分析法从定量指标和定性指标两方面着手对财务风险程度给予评价，而且结果简单明了，能够较好的解决我国汽车制造企业财务风险评价问题。但是该方法也存在着一些缺陷，例如对于不同的企业，需要根据其自身的情况确定各指标权重，只有这样才能更加准确的对企业财务风险进行评价。 参考文献： 1.陈淑航.基于模糊综合评价的房地产财务风险研究[J].财会研究，2010（4）. 2.崔团结.我国汽车制造企业财务风险预警分析[J].北方经贸，2009（7）. 3.李泽红，王薛.谈中小企业财务风险综合评价[J].财会月刊，2008（2）. 目前,物流园区布局评价的方法主要有优缺点列举法、因素分析法、权值分析法等,这些评价方法都不同程度存在一定的主观性、随意性,特别是由于评价指标权重的分配过于简单,导致评价结果优劣难分。因此,为了获得更为有效的评价结果,我们应当采用定性和定量相结合的方法,建立评价模型,合理确定评价指标体系和指标权重,进行有效的可行性分析[1]。九华物流园区布局评价是一个典型的涉及到多因素的综合评价问题,由于各因素的影响程度是由人们的主观判断确定的,并且这种评价不可避免地带有结论上的模糊性[2]。因此,要提高评价的有效性,必须找到一种能够处理多因素、模糊性及主观判断等问题的评价方法。AHP-模糊评价方法正是基于这样情况提出的,它基于科学的数学原理和精确的数学计算,为物流园区系统布置的评价提供了依据。层次分析法[3](Analytic Hierarchy Process,AHP)是美国著名运筹学家匹兹堡大学教授I.LSaaty于20世纪70年代中期提出的一种将定性分析和定量分析相结合,定性问题定量化的实际决策方法。这个方法的基本思路是将一个复杂的问题分解成若干个组合因素,然后将这些因素按其支配关系,分组构成递阶层次结构,通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性,然后综合人的经验判断,以决定诸因素相对重要性的顺序和权重[4]。模糊集合的概念是由美国控制论专家扎德教授在1965年提出来的,从而开创了模糊数学这个崭新的分支。用模糊数学能够有效地解决行为信息不全、决策目标具有模糊性且难以量化的问题。 2 九华物流园区规划方案确定 根据九华物流园区所在区域城市规划和交通规划的要求,以及九华物流园区所在区域的特征,我们提出了九华物流园区总平面布局方案。九华物流园区[5,6]各个组成部分介绍如下: 2.1 物流作业区 九华物流园区主要的物流功能区域包括:仓储中心、配送中心、包装中心、流通加工中心、货运代理区、零担专线区、码头作业区、堆场等,其中仓储中心与其他各个功能区域的关联性程度较高,布置在中心区域。 2.2 办公服务区 由于主园区紧邻长潭西线和风光路,考虑到交通衔接因素,将综合办公大楼和主要的出口道路设置于风光路一侧,这样既方便主园区内车辆运行路线的组织,又方便了车辆的进出,并且也能避开长潭西线的交通繁忙情况。该区域与物流作业区域内的物流作业区相分离,形成相对安静的区域。该区域单独设置出入口,使出入该区域的人流、车流与园区的大量货车车流相分离,互不影响。办公大楼布置于园区西边,临近长潭高速,作为九华物流园区的标志性建筑,利用美观的建筑造型和临街而设的特点美化市容。 2.3 车辆服务区 车辆服务区主要位于九华物流园区主园区的西北侧。它既能够为车辆提供保修服务,又不会对园区内的交通造成影响。 2.4 园区出入口 园区设有东南西北4个出入口,它们非常方便车辆的进出,又能够实现园区内的车流与社会车流更好地衔接。 2.5 绿化 为创造较好的园区环境,在园区内部种植花草。我们在不影响园区物流作业与道路交通的前提下,尽可能增加园区的绿化面积。在园区的周边布置沿街绿化带与大型绿地,能够形成较好的街景,并起到美化城市的效果。 2.6 交通组织 园区四周设置环形车道,方便车辆进出物流园区。在园区内部东西向设置20m的交通大道,非常方便车辆的行驶;园区内部各个功能分区之间的10m宽的道路,便于功能区之间的搬运。在园区东、南、西、北设置大门,方便车辆和人员的出入。 2.7 预留场地 我们将近期及中期的预留面积布置在长潭西线西侧,预留面积规划为135.65亩。预留场地引导主园区向西北方向发展,该方向符合九华经济区发展的方向,有利于主园区与西园区的衔接。 3 九华物流园区规划方案评价 将AHP模型作为AHP-模糊综合评价的一部分,主要是为了将九华物流园区布局评价中的定性指标进行量化处理,以确定定性指标的权重。 3.1 建立园区的AHP模型层次结构 我们评价指标由环境保护、交通衔接、扩充弹性、内部组织结构合理性、景观匹配、生态协调6个指标体系,建立了如下所示的层次结构(见图1)。 3.2 建立比较判断矩阵 根据九分位比率表,采用成对比较法,建立判断矩阵。采用九分位比率是因为人们头脑中通常有个明显的等级,每两个等级之间各有一个中间状态(见表1)。 利用上述九分位比率表,请专家对物流园区系统布置的各项指标进行打分,并建立判断矩阵(见表2)。 3.3 对判断矩阵分别单排序并进行一致性检验AHP综合评价 篇6
AHP综合评价 篇7
RI-随机一致性指标,其值为(见表3):
当CR<=0.1时判断矩阵的不一致性可以接受。
3.4 模糊综合评价
(1)确定评价指标集为A={A1,A2,A3,A4,A5,A6},分别表示环境保护、交通衔接、扩充弹性、内部组织结构合理性、景观匹配、生态协调方面。
(2)确定评价等级及其对应标准,确定评语集为V={V1,V2,V3,V4}={高效,良好,合格,不合格},给评语集的每个等级赋分,赋值后的评语集合为H=(95,80,65,50),并规定90分以上为高效,80~90分之间为良好,60~80分之间为合格,60分以下为不合格。
(3)确定层次指标的权重向量,由计算结果可知,评价指标的权向量为:W={0.04,0.24,0.16,0.4,0.10,0.06}。
(4)对单因素建立模糊综合评判矩阵。由5位专家对提出的布局方案进行评估,根据每个布置方案符合各指标程度的情况,由每个专家单独对指标层的每个指标进行等级打分。由于指标的模糊性,可以综合每个专家对该指标的打分次数,得出该指标属于某个评语等级的隶属度。我们取5位专家赞同该指标的评语等级的比重为隶属度,从而建立单因素模糊综合评价矩阵,计算结果如下:
(5)进行单因素评价Bi=W*R,i=1,2,…,6,
(6)计算综合评价值:E=B*H=87.08。
4 结论
园区靠近长潭西线和风光路的区域多为绿化地带,能够形成良好的风光带。具有标志性的办公大楼面向长潭西线,给外界很好的景观象征。根据AHP-模糊综合评价方法对九华物流园区规划方案进行评价,结果是能满足物流作业的顺利进行,在环保方面也能符合要求,能跟外界交通进行很好的衔接,也能形成具有特色的景观。
摘要：文章介绍了AHP-模糊综合评价方法,并利用这种方法对九华物流园区的布局进行了评价。通过确定各项评价指标的权重,再利用模糊评价法对评价结果进行定量计算,结果表明这种方法在评价九华物流园区布局的实例中具有科学性和可靠性。
关键词：AHP-模糊综合评价,九华物流园区,评价指标体系,布局
参考文献
[1]龙泉.AHP-模糊综合评价法在绩效评估中的应用研究[J].冶金经济与管理,2007(2):47-50.
[2]常大勇,张丽丽.经济管理中的模糊数学方法[M].北京:北京经济学院出版社,1995.
[3]胡刚,陈峻,等.基于层次分析法(AHP)和多指标决策的物流园区建设序列研究[J].公路交通科技,2003(2):159-162,166.
[4]苗壮.交通运输项目评价中的权重问题[J].公路交通科技,2001(5):111-113.
[5]李旭宏,毛海军.开发区专业物流园区规划[J].交通运输工程学报,2002(3):84-87.
[6]王战权,杨东援.物流园区规划初探[J].系统工程,2001(1):79-83.
AHP综合评价 篇8
高级会计人员作为单位财务方面的主要管理负责人, 全面负责单位的财务会计管理和经济核算, 参与单位的重大经营决策活动, 是单位负责人的参谋和助手。随着世界经济从工业经济到知识经济的转变及中国经济发展的产业升级, 会计人员的能力与素质也面临着各种新的挑战, 所以有必要对高级会计人员的综合素质进行评价。
分析现有研究成果以及评价方法, 以前的研究多采用定性研究方法, 而缺少定量考核和评价, 因此本文选用层次分析法和模糊综合评价法进行评价。它的优点是能在一定程度上能显著降低主观因素干扰, 对非定量因素进行定量分析, 且在各层次指标权重的确定和计算上较为科学。
2 高级会计人才综合素质AHP模型的构建
2.1 AHP法及其原理简介
AHP 法 (层次分析法) 是20 世纪70 年代初期美国运筹学家 (T.L.Saaty) 教授提出的一种定性、定量分析相结合的多目标决策分析方法。AHP法原理是把复杂的问题分解为若干组成因素, 将这些因素进行两两比较, 确定同一层次中诸因素的相对重要性, 通过综合专家的判断以决定各因素相对重要性的总顺序。
2.2 指标权重的确定
2.2.1 体系的构建
按照AHP的基本思想, 在对高级会计人才综合素质评价系统充分了解的基础上, 结合有关文献资料、专家教授意见和建议, 分析系统内在因素之间联系联系, 建立了如图1所示的高级会计人才综合素质评价指标体系。
2.2.2 各指标的权重的确定
本文应用Saaty 的1 ～9 标度法 (表1) 来反映指标间的相对重要性。
对图1 所示各个上层元素, 我们采用1～9 标度的专家赋值法对同一下层中的各元素进行两两比较, 判断确定下层元素对上层某一元素的相对重要性, 分别构造两两比较的判断矩阵A、B1、B2、B3、B4。判断矩阵A (相对高级会计人员综合素质而言各因素之间相对重要性的比较) 形式见表2。
(1) 构造判断矩阵。
(2) 确定指标权重。
①计算判断矩阵A 中每行所有元素的几何平均值。
undefined, 得到undefined
②将undefined归一化, 即计算undefined, 得到W = (W1, W2, …, Wn) T, 即为所求特征向量的近似值, 这也是各元素的相对权重。
在本例中为: W= (W1, W2, …, Wn) T= (0.4671, 3.3504, 0.5373, 1.1892) T。
③计算判断矩阵的最大特征λmax。
判断矩阵的最大特征λmax计算公式为:undefined, 其中 (AW) i为向量AW的第i个元素。在本例中:AWT= (0.3390, 2.4191, 0.3891, 0.8626) , 则undefined。
(3) 一致性检验。
理想的判断矩阵应该满足undefined;同时有λmax = n, 其余特征根为0。但根据人们主观判断得到的不可避免带有估计误差, 这就导致了矩阵的特征根和特征向量也带有偏差。现用以下算法对判断矩阵进行判断。
①计算判断的一致性指标C.I, n为矩阵阶数, n>1, 则
C.I = (λmax-n) / (n - 1) =0.0052
②确定平均一致性指标R.I。平均一致性指标是每次重复进行随机判断矩阵特征值计算后取算术平均值得到的, 多级矩阵的平均随机一致性指标见表3。
③根据随机一致性比率C.R, 检查判断矩阵是否具有满意的一致性。随机一致性比率为判断矩阵的一致性指标和同级平均随机一致性指标之比。若C.R = C.I/ R.I< 0.1, 判断矩阵具有满意的一致性指标;否则需要重新调整判断矩阵。按上述方法计算得C.R = C.R/ R.I = 0.0052/0.89 = 0.0059 < 0.1, 所以判断矩阵具有满意的一致性指标。
其余第二、三层指标体系权重的算法与上述方法相同。根据计算结果得出, 判断矩阵B1、B2、B3、B4都具有满意一致性。
④计算最低层各种素质对最高层高级会计人才综合素质的合成权重。
w11=W1×W11=0.0843×0.2838=2.39%, w12=W1×W12=0.0843×0.5182=4.37%
采用同样的方法可计算得, w13=0.83%, w14=0.83%, w21=2.37%, w22= 19.67%, w23=11.19%, w24=20.69%, w25=6.51%, w31=3.16%, w32=0.51%, w33=2.95%, w34=1.53%, w35=1.53%, w41=11.57%, w42=6.37%, w43=3.51%.
3 高级会计人才综合素质模糊评价过程
利用AHP法确定各指标的权重后, 对会计师事务所的高层从业人员 (合伙人、主任会计师、高级经理) 、财务总监等高级会计人才的综合素质进行评价以验证检验指标权重的合理性。首先, 确定高级会计人才综合素质评价等级论域, 集合V={v1 v2 v3 v4 v5}, 其中v1～ v5分别代表很好、较好、一般、较差和很差五个等级。对于不同的高级会计人才岗位, 分别选取了相应岗位的10位就重要性程度1～10进行评分调查问卷, 以给分9、10为很好, 7、8分为较好, 5、6分为一般, 3、4分为较差, 1、2分为很差, 分别得出模糊关系矩阵Ri。
由AHP法所得出的职业道德指标各末级指标权重, 即W1= (0.0239, 0.0437, 0.0083, 0.0083) , 根据B1=W1R1, 通过运算得到B1的单层评价结果, 即B1= (0.0462, 0.3079, 0.0591, 0.0144, 0) , 归一化后, B1= (0.1080, 0.7200, 0.1383, 0.0336, 0) 在建立的指标评价体系下, 有10.80%的会计师事务所的高层从业人员认为高级会计人才在职业道德方面很好, 有72%认为较好, 而有13.83%认为一般, 有3.36%的认为较差, 没有人认为很差。采用同样方法可以得出其它3个准则的单层次综合评价, 并分别对它们进行归一化。
对于目标层A归一化后有A= (0.3229, 0.2844, 0.2312, 0.0976, 0.0640) , 其中对于目标层A的计算为W乘以B1、B2、B3、B4组成的矩阵。各级评语B确定一个权数很好为100, 较好为80, 一般为60, 较差为40, 很差为20, S加权=74.08;同理按照上述方法对财务总监根据数据算得S加权为76.34。考虑到受访者存在主观因素, 有的数据来源于网络匿名, 大体结论一致, 说明上述层次分析法的比重划分比较合理。
同时从AHP法重要性排序表4可见:沟通协调能力、风险控制能力、管理能力、工作能力这四项占的比重都超过10%, 其次是终身学习能力重要性所占比例高达6.51%, 也就是说在培养高级会计人才时这几项能力的培养非常重要。
4 结语
高级会计人才是会计这个行业的塔尖人物, 而它的综合素质评价是一项系统工程, 有其自有的复杂性。应用层次分析法和模糊评价法建立的高级会计综合评价模型, 发挥了两种方法的优点, 将定性与定量的分析有机结合起来, 既可以全面考虑高级会计综合素质的各个方面, 确定了各个素质的权重;又充分体现了评价因素和评价过程的模糊性, 取得可行又满意的评价结果。此模型的构建与评价, 能够帮助客观、公正地确定高级会计人才的综合素质, 从而为高级会计人才的培养提供建议。
摘要：为了对高级会计人才素质进行更好的了解, 定量评估高级会计人才综合素质, 通过使用AHP层次分析法构建高级会计人才综合素质的评价模型, 建立了高级会计人才综合素质指标体系, 并对其中较为重要的指标进行了分析;然后通过模糊综合评价法进行了实证检验, 验证了体系评价的有效性。
关键词：AHP层次分析法,模糊评价法,高级会计,综合素质
参考文献
[1]王振, 李学工.基于FAHP-模糊层次分析法的港口综合竞争力平价研究[J].港口科技, 2011, (1) :4-8.
[2]周宏等.企业会计人员能力框架与会计人才评价研究[J].会计研究, 2007, (4) :83-89.
[3]何忠伟, 任钰等.基于AHP法的我国高等职业院校大学生创业能力评价[J].农业技术经济, 2010, (12) :111-117.
[4]王祖和, 李冲, 王小静.基于层次分析法与模糊综合评价法的项目执行力综合评价[J].项目管理技术, 2010, (06) :29-31.
AHP综合评价 篇9
关键词：用电企业,AHP,模糊综合评价法,信用评价
当前,我国电力产品的销售主要是“先用电,后付费”的赊销方式,这一交易方式给某些用电企业有意或无意拖欠电费创造了条件,随着我国电力体制改革的深入,供电企业已成为具有独立法人资格和自主经营能力的经济主体。用电企业电费的拖欠,不仅影响供电公司的正常经营,而且影响供电公司的健康发展。如何对用电企业的信用进行评价,提高经营效益是目前供电公司迫切需要解决的问题。因此,依据怎样的指标体系和方法对用电企业的信用进行综合评价,借此选择信用良好的用电企业,进而有效降低供电公司的经营成本,保护企业的合法权益,开展对用电企业信用评价方法的研究,建立用电企业信用评价体系,具有很强的现实意义和迫切要求。
目前关于用电企业信用评价的研究相对较少,评价指标体系的建立相对也不健全。对用电客户信用评价的研究方法目前主要有定性评价和定量评价两大类。文献[1]从电力客户失信的原因进行分析;文献[2]首先建立电力客户信用风险评价指标体系,运用层次分析法求出各指标的权重;文献[3]建立了一套适合用电客户信用评价的指标体系;并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观感觉值,将基于期望值的模糊多属性决策法引入用电客户的信用评价中。本文在建立用电企业信用评价指标体系的基础上,首先采用基于AHP的信用指标分析,对用电企业信用进行定性评价,在这一过程对建立的指标体系矩阵运用MATLAB计算所需数据,提高了所需数据的准确性和时效性。继而采用模糊综合评价法对用电企业信用进行定量评价,将两者相结合,在定性与定量之间进行客观的综合评价。
1 用电企业信用评价指标体系的建立
电力客户信用评价是一种普遍用来测量电力客户信用风险的方法。信用等级是对一个电力客户信用状况的整体评价,通过评估客户的信用级别,决定给予客户怎样的信用额度,是供电企业控制信用风险的重要手段。企业的信用等级划分通常采用四等十级制,信用评语集如下:
V={AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C,D}
信用评语集各级别对应分值集标准综合考虑了用电企业的性质和特点,将影响用电企业信用等级的因素分为四大类:外部环境、运营因素、风险管理和财务因素。外部环境着重考察经济环境、监管环境和行业环境;运营因素考察公司治理、管理与战略、竞争地位和行业承保;风险管理分析侧重于资产负债管理、投资管理、产品定价管理和业务管理等方面;财务因素主要分析用电企业的财务制度、盈利能力、投资组合、偿付能力、资产流动性和准备金等内容如表1。
2 用电企业信用评价方法设计
为了更好的评价用电企业信用,文中把AHP和模糊综合评价法综合起来,构建对用电企业信用评价的方法。对用电企业信用进行评级,首先把要处理的问题细化为各种因素,并细分为若干层次根据需要建立相应指标体系,之后确定指标分值和权重,再构造判断矩阵请专家进行评判。运用AHP—模糊综合评价法的具体步骤如下。
2.1 运用AHP对所列指标进行分析
1)建立层次结构模型。把面临的问题划分为不同的层次,如目标层、准则层、指标层等。
2)构造权重判断矩阵。判断矩阵的元素值可以反映专家对各因素相对重要性的认识,邀请专家运用1-9标度法进行打分,把所得各个指标权重构造判断矩阵。
3)依照所得判断矩阵,运用MATLAB计算最大的特征根和特征向量。
4)进行一致性检验。当判断矩阵的阶数n=1,2时,矩阵总具有完全一致性;当判断矩阵的阶数n>2时,采用随机一致性比率CR检验其一致性。其计算公式为CR=CI/RI,CI为一致性指标。CI=(λmax-n)/(n-1),式中:λmax为判断矩阵的最大特征根,n为判断矩阵的阶数。RI为随机一致性指标。对于n=3,…,9阶判断矩阵,RI的取值如表3。
当CR<0.10时,即认为判断矩阵具有满意的一致性。
2.2 基于AHP的模糊综合评价
模糊综合评价法是利用集合和模糊数学的理论方法将实际中的模糊量数值化来进行定量的评价。主要包括单因素集评价和多层因素集评价方法。本文中,用电企业信用评级步骤为:
1)确定因素集和评语集。因素集是以影响评价对象的各种因素组成的集合,用R表示,如:R={R1,R2,…,Rn}。评语集是以评判者对评判对象可能做出的各种总的评判结果组成的集合,通常用V表示,如:V={V1,V2,…,V10}={1级,2级,…,10级}。
2)建立权重集。基于AHP的权重设计反映各因素的重要程度。对各个因素Ri赋予相应的权数Wi,其集合为W={W1,W2,…Wn}。对因素Ri的子因素Rij(i=1,2,…,n且j=1,2,…m)赋予相应的权数Wij(i=1,2,…,n且j=1,2,…m),其集合表示为
3)建立各因素Ri的综合评价矩阵。运用专家小组评价法对Ri下属的各子因素评级。
其中,rij表示从因素Ri着眼某事物能被评为Vi的隶属程度,也就是rij为因素Ri对等级Vi的隶属度,因而矩阵Ri的第i行ri={ri1,…,rin},为第i个因素Ri的单因素评价,它是V上的模糊子集。
4)模糊综合评判数学模型。当权重集
将Si转化为综合评价得分值
其中,T是评判系数矩阵,T={t1,t2…,t10}={-9,-7,-5,-3,-1,1,3,5,7,9},转化之后
根据
用电企业信用评级的综合评价指标为
3 算例
论文针对某用电企业的实际情况,进行应用分析举例(信用评级机构对该企业的信用评级原为A)。为此邀请专家运用1-9标度法进行打分,得到评价结果如下表6所示。在对外部环境定性因素进行评判时,邀请专家小组进行评判。结果如表7所示。
3.1 基于AHP的权重设计
由专家构造的判断矩阵,用MATLAB计算最大的特征根和特征向量,并计算一致性指标和随机一致性比率。
1)目标层——准则层。
由MATLAB计算最大特征根为4.177,一致性指标CI=(4.177-4)/(4-1)=0.059,查得平均随机一次性指标RI=0.9,于是一致性比率CR=CI/RI=0.066<0.1,矩阵的一致性符合要求。
2)准则层——要素层。
用MATLAB计算最大特征根为3.085,一致性指标CI=(3.085-3)/(3-1)=0.043,查得平均随即一次性指标RI=0.58,于是一致性比率CR=CI/RI=0.074<0.1,矩阵的一致性符合要求。
由MATLAB计算最大特征根为4.209 7,一致性指标CI=(4.209 7-4)/(4-1)=0.069 9,查得平均随即一致性指标RI=0.9,于是一致性比率CR=CI/RI=0.078<0.1,矩阵的一致性符合要求。
用MATLAB计算最大特征根为4.209,一致性指标CI=(4.209-4)/(4-1)=0.069 9,查得平均随即一次性指标RI=0.9,于是一致性比率CR=CI/RI=0.078<0.1,矩阵的一致性符合要求。
由MATLAB计算最大特征根为6.47,一致性指标CI=(6.47-6)/(6-1)=0.094,查得平均随机一次性指标RI=1.24,于是一致性比率CR=CI/RI=0.076,矩阵一致性符合要求。
3.2 基于模糊综合评价法的定量化
采用模糊综合评价法对各层次指标进行分析,以影响用电企业信用等级的外部环境为例予以说明,外部环境由经济环境、监管环境、行业环境三方面组成。定性指标评判的结果分为1至10个等级,用评语集V={V1,V2,…,V10}={1级,2级,…,10级}表示。应用层次分析法求得指标R11,R12,R13对R1层次的权重为W1=(0.09,0.28,0.63),专家小组评价结果如表11:
根据专家评级结果,以经济环境R11为例,专家小组有两位评价为2,7位评价为3,4位评价为4,2位评价为5,则R11在2级、3级、4级、5级上的隶属度分别为2/15,7/15,4/15和2/15。
同样可得,信用评级在外部环境R1上的单因素是:
由于每个因素在评价中所占权重不同,因此,需要对各因素评判结果进行加权处理。信用评级在外部环境R1方面的综合评判结果为
将上述综合评价结果转换成得分值,可得外部环境综合评价得分是
依次类推,运营因素、风险管理和财务因素各自的等级D2,D3,D4分别为5级,4级,3级,应用层次分析法求得R1,R2,R3,R4对用电企业信用评级的权重为W=(0.05,0.13,0.26,0.56),于是可得用电企业信用评级的综合评价结果是:
CP=0.05×3+0.13×5+0.26×4+0.56×3=3.52
从而可得该用电企业的信用等级为A。
4 结论
由于对用电企业信用进行评价,具有很大的模糊性和不确定性,因此运用AHP—模糊综合评价法对用电企业的信用进行评价具有很强的可行性。该方法不仅综合评价了影响用电企业的信用指标体系,而且充分考虑了评价者的主观偏好;通过层次分析法和模糊综合评价法的结合运用,很好地解决了评价过程中定性指标难于比较的困难,在定性与定量之间通过模糊数学的理论架起了一座桥梁,所得结果具有很强的综合性。本文使用的评价方法基本上实现了把专家的主观经验和数理评价方法有机的结合起来,提高了对用电企业信用评价的科学性,增强了信用评价的说服力,对改进用电企业信用评价具有实际意义。
参考文献
[1]蔡冠中.电力用户信用等级分类[J].农电管理,2005(12):24-25.
[2]刘新才,曾鸣,黄琰.基于层次分析法的电力客户信用风险评价[J].电力需求侧管理,2005,7(6):19-21.
[3]李翔,杨淑霞,黄陈锋.基于模糊多属性决策法的用电客户信用评价[J].电网技术,2004,28(21):55-59.
[4]伍萱.客户信用管理体系的建立[J].中国电力企业管理,2002(11):33-35.
[5]卢志刚,张炜,王新华.多目标多层次模糊综合评价在电力企业运营状况评价中的应用[J].电网技术,2002,26(2):54-57.
[6]夏国军.企业信用等级管理研究[J].江南论坛,1998(3):32-33.
[7]方兆本,杨培洁,彭甘霖,等.电力企业客户信用风险管理实证研究[J].电力系统自动化,2005,29(1):61-64.
[8]吴金星,王宗军.基于层次分析法的企业信用评级方法研究[J].华中科技大学学报:自然科学版,2004,32(3):109-111.
[9]KENNETH BLACK JR,HAROLD SKIPPER JR.Life Insur-ance,Twelfth Edition[M].Prentice-Hall,Inc,1999:33-40.
[10]LIOU T S.Wang M J.Ranking Fuzzy Numbers with Inte-gral value[J].Fuzzy Sets and Systems,1992,50(3):247-255.
[11]LIANG G S,WANG M J.Theory and methodology:FuzzyMCDM Based on Ideal and Anti-Ideal Concepts[J].Europe-an Journal of Operational Research,1999,112(3):682-691.
AHP综合评价 篇10
关键词：城市交通,公交服务水平,模糊综合评价,AHP法,yaahp软件
0 引言
公共汽车作为城市居民出行的重要交通工具, 具有容量大、耗能少、经济等特点, 能有效缓解城市交通拥堵, 有利于城市的发展。提高公交服务水平、改善服务质量不仅可以吸引更多的市民选择公交出行、加大公交企业收入促进公交产业可持续发展, 而且可以减少尾气排放, 起到保护城市环境的作用。近年来, 政府在加快城市经济建设的同时也越来越重视城市公共交通的发展。2007年开始广州市政府通过每年投入一定的财政资金实施公交地铁票价优惠政策, 鼓励市民乘坐公交地铁以支持广州市公共交通的发展, 从而改变出行结构达到缓解交通拥堵的目的。
目前国内对公交服务水平的研究较多, 主要是采用常规数值法和模糊评价法进行评价, 还没有系统地将AHP (analytic hierarchy process) 法和模糊算法结合起来应用于公交服务水平综合评价。笔者以广州市公交服务水平问卷调查为基础, 结合乘客乘车体验及公交系统特点建立多层次评价指标体系, 利用AHP-模糊算法建立综合评价模型。最后对广州市公交服务水平进行实例分析, 根据综合评价结果进一步分析广州市公交服务水平情况, 为提高广州市公交服务水平提供参考依据。
1 确立公交服务水平评价指标体系
公交服务水平评价指标体系是以提高公交服务水平为目标, 在分析影响公交服务水平因素的基础上运用系统的观点构建的具有综合性及层次性的评价指标体系。公交乘客是公交系统服务的直接对象, 公交服务水平的高低在很大程度上直接影响了市民是否选择公交出行。因此, 公交服务水平指标既要能够反映公交系统的服务特性, 又要能够较直观全面地反映乘客的乘车感受。
根据广州市公交系统的特点, 分析影响公交服务水平的主要因素, 在评价指标客观、可量化的前提下, 结合以往建立评价指标体系的经验, 文献[1-3]从经济性、准时性、方便性、快捷性、安全性、舒适性、服务性7个方面入手确立公交服务水平评价指标体系。经济性主要指市民选择公交出行所花费的交通成本以及公交企业实施的优惠票价力度;准时性主要是反映公交发班车次的准点率;方便性则体现公交的首、末班车时间是否便于市民的早、晚出行, 以及线路的布局、线路的换乘衔接是否能满足市民的出行需求;快捷性则从高峰期的发班频率、乘客候车时间及公交车的行驶速度3个方面体现, 它也间接反映了乘客出行时间的长短;安全性则指市民乘坐公交出行的安全程度;服务性主要指公交司机的服务态度以及公交企业在乘客投诉方面处理的效率;舒适性从乘客体验最直接的车内拥挤度及内部设施、站点设施来体现。
根据2012年11月对广州市公交服务水平的调查, 从经济性、准时性、方便性、快捷性、安全性、舒适性、服务性7个方面入手, 建立了城市公交服务水平二级评价指标体系, 它由7个一级指标和15个二级指标构成, 见图1。
2 建立公交服务水平模糊综合评价模型
公交系统的服务对象是乘客, 因此评价因素对公交服务水平的影响程度是由乘客乘车体验的主观感受决定的。由于评价指标的多样性及差异性, 很难做到对它们进行统一的定量描述, 只能采取相对模糊的设计原则来处理多因素、非定量性及主观性的评价问题。而且, 利用问卷调查所得到的基础数据直接作为衡量无形的公交服务水平的判定依据, 也并非十分客观科学。根据上述对公交服务水平综合评价特点的分析, 笔者把AHP方法和模糊评价方法结合起来, 利用层次分析法确定各评价指标的权重系数, 利用模糊数学的概念处理调查得到的数据, 建立AHP-模糊综合评价模型, 具体算法步骤如下。
2.1 确定评价对象集、因素级和评语级
根据评价需求确定评价对象集、评价因素集及评语集[4]。
对象集。O={O1, O2, …, Oi}, 一般情况下对象集只有1个集合元素, 即评价对象是惟一的。
因素集。U={U1, U2, …, Um}。式中Ui={Ui1, Ui2, …, Uij (i=1, 2, …, m;j=1, 2, …, n) 是一级评价因素, Uij为一级评价因素Ui对应的第j个二级评价因素。在这里, 评级因素即评价指标, 二者没有本质上的区别。
评语集。V={V1, V2, …, Vk}。式中:Vk为评语集中的第k个评价等级。评语集中的元素可以是定性的描述词, 也可以是定量的具体分值。
2.2利用yaahp软件实现AHP法确定评价指标权重系数
评价指标体系中的评价指标在“评价对象”中占有不同的作用和分量, 即各评价指标对综合评价产生不同的贡献值, 把这个贡献值称为权重系数。确定指标权重系数的方法有很多, 常用的有专家调查法、Delphi法等[5], 它们不能有效地处理评价过程中存在的主观因素。在公交服务水平评价中, 城市居民是评价者, 他们对公交服务水平的评价是基于个人的乘车体验, 带有比较明显的主观性。而采用AHP法确定评价指标权重系数, 能有效地避免评价者的主观性, 确保结果的客观性和科学性。
大部分层次分析法的应用都是采用较为传统的人工方法进行计算, 工作量较大且不易于数据调整。例如在文献[6-7]中应用层次分析法确定指标权重系数, 一旦一致性检验不合格需要对评价因素重新标度建立新的判断矩阵, 加大了数据处理工作量且效率偏低。而Yaahp是1种层次分析法可视化的建模与计算软件[8], 应用yaahpV0.5.3进行AHP法计算指标权重系数具有易操作、计算简单、灵活性等特点, 同时也能保证结果的科学性和权威性。
2.3 确定评价指标隶属度矩阵
综合评价中一般存在多级评价因素。笔者采用从低层到高层的渐进式评价, 即先对最低层因素进行模糊综合评价, 再对次高层因素进行评价直到评价目标层。根据二级评价指标隶属度矩阵, 利用式 (1) 计算一级评价指标隶属度矩阵R。
式中:γi (ri2, ri2, …, rik) 为第i个一级评价指标Ui的单因素评价向量;rik为第i (1≤i≤m) 个评价指标Ui关于评级等级Vk的隶属度;wij为第i个一级评价指标Ui对应的第j个二级评级指标的权重。
2.4 进行模糊综合评价
根据综合评价模型 (2) 、 (3) 进行复合矩阵运算, 得到评价对象的综合评价分值M, 它反应了综合评价结果的优劣趋势, 从而进一步分析研究综合评价结果。
式中:B=[b1, b2, …, bi], bi为第i个一级评价指标的综合分值;W=[w1, w2, …, wi], wi是第i个一级评价指标的权重系数。
3 广州市公交服务水平模糊综合评价
2012年11月, 结合广州市公交地铁票价优惠绩效评价项目, 编制了广州市公交服务水平问卷调查表[9], 对全市1 500位市民进行了抽样调查, 对广州市目前公交服务水平进行了综合评价。本次调查采用配额抽样与随机抽样相结合的方法, 以问卷调查的形式成功访问了广州市7区乘坐公交车的1 328位市民, 调查结果较真实可靠。根据前面介绍的AHP-模糊综合评价的计算方法, 结合问卷调查结果, 对广州市公交服务水平进行综合评价。
3.1 确定评价模糊集
确定公交服务水平评价对象集、评价因素集和评语集。
1) 确定评价对象集。O={广州市公交服务水平}
2) 确定评价因素集。U={U1, U2, …, U7}={经济性, 方便性, 准时性, 快捷性, 安全性, 舒适性, 服务性}, 为一级评价因素。
3) 确定评语集。对公交服务水平采用5等级划分法进行综合评价, 即V={V1, V2, …, U5}={很满意, 比较满意, 一般, 不太满意, 很不满意}。为了便于计算, 将定性的等级描述词进行量化, 并依次赋值为5, 4, 3, 2, 1分, 即V={5, 4, 3, 2, 1}。
3.2 确定评价指标的权重系数
应用yaahpV0.5.3软件采用1~9标度法, 根据已构建的评价指标体系输入7个一级评价指标关于评价对象城市公交服务水平的判断矩阵, 输入界面见图2。一般地, 当一致性比例因子C.R<0.1时, 接受判断矩阵的一致性检验。一级评价指标判断矩阵的一致性比例为0.038 6, 符合检验标准, 认为输出结果合理可靠。二级评价指标的权重系数采取相同的方法获取, 将一级、二级评价指标的权重系数整理见表1, 输出界面见图3。
通常情况下评价指标的判断矩阵是由与评价对象相关领域的专家给出, 但是基于公交系统的服务对象是乘客, 乘客的乘车感受直接反应了公交系统的服务质量, 所以这里的评价指标判断矩阵由随机抽样的乘客给出, 这也更符合实际情况。由表1可见, 一级评价指标“快捷性”和“方便性”权重系数较高, “经济性”和“服务性”权重系数偏低, 说明乘客比较注重城市公交的便捷性, 对公交出行成本, 以及服务性的关注度则较小。
3.3 确定模糊综合评价矩阵
对于公交服务水平综合评价, 采用平均百分制法计算二级评价因素隶属度, 即根据调查问卷实际结果, 将1 328份调查问卷按不同因素不同评价等级进行求和统计, 再取平均值, 该平均值就是相对应的二级评价指标隶属度, 见表2。
参考2.3节, 一级评价指标综合评价按二级评价指标进行, 得到一级评价指标隶属度矩阵R。
3.4计算综合评价结果
根据2.4节的综合评价模型, 得到一级评价指标的综合分值为:B=R·VT={3.648, 3.152, 3.240, 2.990, 3.757, 2.878, 3.440};公交服务水平综合评价结果为:M=B·WT=3.648×0.050 9+3.152×0.243 5+3.240×0.163 9+2.990×0.314 6+3.757×0.116+2.878×0.070 7+3.44×0.40 4=3.206。
从评价结果来看, 一级评价指标“经济性”、“安全性”、“服务性”得分较高, 说明广州市公交乘客比较认可全程两元的公交票价以及政府实施的票价优惠政策。此外, 较低的公交车事故率以及公交司机认真、负责、热情的工作态度也得到了乘客的肯定, 高峰期间公交车内的过度拥挤则是造成“舒适性”评分较低的主要原因。最终综合评分为3.206分, 参考评价等级得出目前广州市公交服务水平处在“一般”和“比较满意”之间。从综合评价结果来看, 建议广州市政府除了从公交票价优惠方面促进市民出行选择公共交通以外, 也可以从乘客普遍比较关注的便捷性及舒适性两方面入手, 如适当增加早、晚高峰的发班车次以缓解高峰期车内的拥挤程度、完善公交线网的连贯性方便市民换乘来提高广州市公交服务水平, 吸引更多地市民选择公交出行。
4 结束语
笔者从系统的角度出发建立了评价指标体系。在层次分析法的基础上, 运用改进的模糊算法建立综合评价模型, 将模糊理论应用于公交服务水平评价中。不同于传统的定性分析评价方法, AHP-模糊综合评价方法是将不易进行量化的评价指标进行量化分析, 对公交服务水平的多级评价指标进行综合评价, 能有效避免评价过程中的主观随意性, 使评价结果更加客观、真实可靠。AHP-模糊综合评价方法适用于单目标且评价指标体系相对较简单的综合评价, 当子级评价指标过多且存在多个评价目标时, 由于数据处理量大评价过程会比较缓慢。在今后的评价中可以考虑引进新的算法构建新的评价模型对多目标多指标的评价对象对进行综合评价。
参考文献
[1]李映红, 孙慧娟.快速公交 (BRT) 服务水平评价研究[J].重庆交通大学学报:自然科学版, 2010 (2) :285-290.
[2]李春清, 宋瑞, 韩洋.城市公交服务水平综合评价指标体系研究[J].交通标准化, 2008 (9) :180-181.
[3]黄莎, 蒙井玉.中小城市公共交通评价指标体系研究[J].交通信息与安全, 2011 (1) :32-36.
[4]杨纶标, 高英仪.模糊数学原理及应用[M].广州:华南理工大学出版社, 2005.
[5]武荣桢, 翟栋栋, 郗恩崇, 等.城市公共交通服务满意度评价模型[J].交通运输工程学报, 2009 (8) :65-70.
[6]张丽娜.AHP-模糊综合评价法在生态工业园区评价中的应用[D].大连:大连理工大学, 2006.
[7]李世美, 韩庆兰.基于AHP的高校教师绩效考核综合评判研究[J].北京教育学院学报:自然科学版, 2008 (5) :21-27.
[8]吴云超, 任蕾.国际工程承包项目风险评估:基于AHP的Yaahp软件实现[J].黑龙江对外经贸, 2009 (11) :28-30.
【AHP综合评价】相关文章：
AHP方法综合评价上市公司经营业绩05-12
AHP-模糊综合评价方法的分析与研究06-21
基于AHP的通信企业人力资源绩效的多级模糊综合评价方法02-13
综合素质评价自我评价05-19
综合素质评价自我评价05-15
综合评价表自我评价05-21
AHP评价法06-17
综合评价系统05-24
综合评价江苏04-10
高三综合评价05-07