基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法

针对以最大程度的拉开被评价对象间差异的综合评价问题,通过分析线性拉开档次法存在的局限性,本文提出了一种基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法,旨在进一步丰富和完善拉开档次法的理论知识。首先对线性拉开档次法进行简单的介绍,并分析了线性拉开档次法的局限性;然后提出前提假设,给出非线性因子选取的原则以及确定指标序关系的方法,并给出排序后相邻指标重要程度比值的选取方法,根据评价原则利用规划模型求解各评价指标的权重系数,利用求得的指标权重采用非线性集结模型计算最终的评价结果;最后用一个算例验证了方法的有效性。     

基于"纵横向拉开档次法"的上市公司经营业绩评价

鉴于目前已具有较全面、完整、连续的有关上市公司各项指标的纵横向数据，为充分利用数据所蕴涵的信息，本文提出运用“纵横向拉开档次”的综合评价方法，其特点是使指标权重的确定能尽量将被评价对象在纵横向拉开档次。将该法运用于安徽地方板块的18家上市公司业绩评价，获得了各公司在1999～2001年间动态发展的分析结果。     

1995—2004年西部各省区经济运行状况的综合评价

选取合适的系统和评价指标,对所收集的数据进行无量纲化的处理,然后用“纵横向”拉开档次法对处理后的数据进行分析得到权重系数,建立综合评价模型并进行评价,最后用最大序差对评价结果进行分析总结.     

差异驱动型评价方法的稳定性及差异凸显能力比较

针对综合评价中方法种类繁多且无统一比较标准的问题,选取了四种突出被评价对象之间差异的评价方法,采用随机模拟的方式分别从评价方法的稳定性及对差异的凸显能力两个方面进行了比较分析。得出了四种方法稳定性由高到低分别为均方差法、最大离差法、熵值法、拉开档次法,且评价方法的稳定性越高,则其对差异的凸显能力反而越差的结论。该研究不仅验证了差异驱动型评价方法的相关特性,为评价者关于评价方法的选取提供了参考意见,而且随机模拟方法的应用,可为类似的多评价方法的比较问题提供技术参考。     

基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法及应用研究

针对群评价中的数据质量问题, 从评价专家和评价值两个角度进行了异常数据处理, 提出了基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法。基于改进的云距离模型测算被评价对象云和目标云之间的差距, 采用TOPSIS法进行评价排序。将数据质量改进方法和云距离模型用于区域物流竞争力群评价, 改进了群评价的数据质量, 提高了评价结果的稳定性和代表性。     

一种体现发展趋势的动态综合评价方法

针对动态综合评价中没有考虑被评价对象指标的发展趋势的问题,综合考虑评价指标的发展趋势、指标权重和时间权重的影响,构建了一种体现发展趋势的动态综合评价模型。定义了发展因子,用于表示被评价对象指标的发展趋势,在纵横向拉开档次法的基础上采用离差平方和最小化的方法确定指标权重,并建立了一种体现“厚今薄古”思想的时间函数来确定时间权重。最后,将该动态综合评价模型应用于中国西部地区宏观经济发展评价问题中。     

多层次系统的动态评价研究

针对多层次系统的动态评价问题,首先,应用极大不相关法筛选指标以去除重复的信息;其次,对指标进行一致化和无量纲化的预处理;再次,采用逐层纵横向拉开档次评价法确定评价对象在不同时刻的评价值;最后,应用时序几何平均算子来集结多个时间点的评价值,以得出最终的动态排序。这种方法没有丝毫主观色彩,适用于经济管理系统的动态评价问题。以评价电力企业的效益作为算例,说明了方法的应用价值。     

长三角地区城市经济综合实力的评价

为了对长江三角洲城市群的经济综合实力做合理的评价,提出用作为“纵横向”拉开档次法对城市综合经济实力进行评价,并通过16个城市的2000、2002和2003三年数据进行了实证分析,最后给出了这些城市综合经济实力的排序和分类.     

基于F-DEA赋权耦合的军工企业装备维修能力评价模型

权重系数的确定是多指标综合评价中的核心问题.针对传统数据包络分析评价模型中对指标赋权方法研究的不足,以军工企业装备维修能力的评价为例,在构建装备维修能力评价指标的基础上,利用SPSS软件计算出各决策单元的因子得分,并依据可测函数的有关性质对非正得分进行转换,利用转换结果构建了数据包络分析的有关输入、输出矩阵,最终构建出基于因子分析（Factor Analysis, FA）与数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）的F-DEA赋权耦合模型.借助MATLAB 的运算结果,证明了该模型的可行性与有效性;并据此给出提高相应决策单元装备维修能力的关键因素及其改进方案.     

一种动态评价法在钢铁企业低碳竞争力评价中的应用

在企业竞争力评价过程中,经常会遇到周期性、偶然性等问题,为解决这类问题,笔者在综合前人所提出“拉开档次”这一研究思路的基础上对TOPSIS法进行了拓展,并采用该方法对我国部分钢铁企业低碳竞争力进行了评价。研究结果表明,相对于现行的静态评价法,该法具有动态性、灵活性、综合性等优点,可以从各种角度反映钢铁企业的低碳竞争力状况。实证研究既验证了本方法的实用性和有效性,又解决了评价周期内巨大变化影响评价结论的问题,为企业低碳竞争力动态评价的研究提出了一种新的拓展思路。     

数据的多流形结构分析

建立了基于ALM和权值的LRR聚类改进模型,对高维数据进行分析,将其分为两个独立的子空间,并与传统k-means聚类模型进行对比,采用评价指标模型对聚类结果进行评价分析.提出的LRR聚类改进模型在正则项引入了权重系数w,可以更好地将扰动分开,求解结果及评价指标均有效地验证了其稳定性、精确度等性能均有所提升.建立了SMMC改进模型,对机器工件外部边缘轮廓进行分类.从求解结果可看出该模型非常适合用于处理混合多流形聚类问题,对于比较复杂的曲线有着很好的分类性能.按照数据预处理、数据建模分析、模型结果评价步骤,通过使用谱聚类分析和多流形学习方法,对所给出的高维数据进行分析和处理,并通过评价模型得出相应的评价指标,对数据的多流形结构进行了深入的研究和探讨.     

多指标面板数据融合聚类分析

针对多指标面板数据的样品分类和历史时期划分问题,从多元统计分析理论角度提出一个多指标面板数据的融合聚类分析方法。该方法改进了多指标面板数据的因子分析和系统聚类方法,依据Fisher有序聚类理论,构造了Frobenius范数形式的离差平方和函数,提出了多指标面板数据的有序聚类方法。实证结果表明,该方法能够满足系统分析的统一性要求,保证指标之间的不相关;能够克服时间维度上均值处理造成的偏误,信息损失较少;能够解决面板数据有序聚类的问题;弥补了单一分析的片面性和局限性。     

几种综合评价方法的稳定性分析北大核心CSCD

针对综合评价方法稳定性分析研究极少的情况,提出一种基于STDEV和SPEARMAN等级相关系数的综合评价方法的稳定性测度方法.首先,从规范化后的各综合评价方法评价值和排序值出发,通过各种综合评价方法得出稳定性测度所需的初始评价值和排序值;其次,将评价指标个数改变和评价对象个数改变两者作为“横向”与“纵向”切入点,根据多次实验的评价值矩阵和排序值矩阵得出标准偏差均值和斯皮尔曼等级系数,并由两者得出综合稳定性指标值;最后,对7种常见综合评价方法稳定性进行比较分析,并得出初步稳定性结论.文章设计了综合评价方法稳定性的分析思路,并通过一个算例分析了几种常见综合评价方法的稳定性,为解决由于选取不同综合评价方法引起的评价结论不一致问题提供了一种途径.     

评价指标体系的设计方法研究——基于产业集群竞争力

产业集群竞争力评价是一个复杂的多属性决策问题,论文探讨了整个评价环节中的指标遴选问题。通过对相关评价指标的综合,借助于Delphi问卷获取了指标筛选的基础数据,并借助模糊隶属度、差异性分析、相关性分析、信度与效度检验、稳定性与贴近度等技术指标得到了较为合理的评价指标体系。这一方法的提出,为评价系统中指标体系的遴选提供了一种新的思路和方法。     

中国利用外资的市场绩效——基于装备制造业的实证研究

本文以我国装备制造业为例,运用回归分析和"拉开档次"综合评价法,选取资源配置效率、规模经济效益和技术进步作为评价市场绩效的指标,对我国利用外资的市场绩效进行实证分析。结果表明:(1)外资有助于整体市场绩效的提高;(2)外资促进了资源配置效率的提高,但提高的速度在减缓;(3)外资与规模经济效益呈正相关关系,但同样存在着增加趋势减缓的现象;(4)外资在很大程度上推动了产业技术进步,促进了创新能力的提升。基于研究结论,给出了我国引进外资的政策建议。     

基于改进区间数密度集结算子指标群赋权方法

针对指标数据已知,而权重数据未知的群组赋权问题,给出了一种基于改进的区间数密度集结算子来进行指标群组赋权的决策方法。首先给出了区间数和区间数密度集结算子(IDM)的定义及性质,改进了以前区间数聚类的方法,应用直接法对一维区间数据组进行聚类,并定义了模糊统计量,以确定最为合理的一种聚类方式。然后基于改进的区间数密度集结算子这种数学模型,来解决指标值数据已知,而权重未知的群组赋权问题。最后举例说明该方法的可行性和实用性。     

多指标面板数据因子分析的分层模型及应用

针对多指标面板数据的公因子提取及评价问题,提出一种充分挖掘面板数据时间序列价值的分层因子模型.模型在底层上通过对各个时点上截面数据指标变量的精炼实现对截面样本数据的评价,将截面数据压缩成只具有时间维度的样本评价值向量;模型顶层进一步实现了对由各个截面样本评价值向量形成的综合评价矩阵时间维度的精炼,并推导出面板数据因子得分公式及评价函数.最后,运用模型方法对我国大陆31个省市国有及规模以上非国有企业生产及经营状态面板数据进行了因子分析,分析结果显示了方法的合理性.分层模型实现了对面板数据各样本的指标维度与时间维度的双重提炼,弥补了现有方法的片面性与局限性.     

基于大数据的在线课程熵权Topsis评价模型研究

为推动供给侧课程评价改革、提高在线课程质量,构建了基于大数据的在线课程评价模型,从课程资源构建、学习过程和教学成效3个方面评估在线课程质量,丰富了在线课程评价的理论模型和指标体系.利用因子分析和熵权法计算评价指标的权重,并将加权重的TOPSIS多属性决策排序跟专家综合打分评价结果做相关性分析,两者呈显著的正相关关系.模...     

基于组合赋权-TOPSIS法的区域人力资本质量评价模型及应用

为科学有效地评价区域人力资本质量水平,构建了人力资本质量评价体系,提出了G1法和灰色关联度法相结合的组合赋权指标方法,建立了基于TOPSIS法的人力资本质量评价模型;并以河北省为例,构建了河北省人力资本质量评价模型,且以11个地市的相关数据为样本进行了实证分析.     

基于改进理想解法的动态评价方法研究

为了比较多个系统在不同时刻的发展水平和某一段时间的动态累积水平,需要进行动态评价,将二维数据加入时序数据扩展为三维数据(评价对象、评价指标、时间),提出基于改进理想解法的动态评价方法.该方法利用决策矩阵的信息,客观地赋予各指标权重系数,并以各方案到理想点距离的加权平方和作为综合评价的判据,该方法同时考虑各评价指标值的差异程度和增长程度,利用二次加权法,计算出各评价对象某个时间段内总体评价值.通过实际案例模拟研究,发现该方法较好地实现对不同评价对象在不同时刻的动态评价.基于改进理想解法的动态评价方法给比较多个系统在不同时刻的总体发展水平(动态评价)提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究.