基于熵权法和Weaver-Thomas模型的战略性新兴产业评价与选择研究——

合集下载

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建一、引言随着全球化和信息化的发展，物流行业正逐渐成为世界经济的一个重要组成部分。

在物流行业中，金融风险评价一直是一个重要的研究课题。

物流金融风险评价是指通过对物流企业在运输、仓储、配送、信息流等方面的运作状况进行评估，以确定其所面临的金融风险，并据此制定相应的风险管理措施。

建立一个科学有效的物流金融风险评价模型至关重要。

熵权法是一种多指标综合评价方法，能够将不同指标的评价结果进行综合分析，从而提高评价的客观性和准确性。

本文将通过熵权法构建物流金融风险评价模型，以实现对物流企业金融风险的科学评估和管理。

二、熵权法的原理熵权法是一种基于信息熵的多指标综合评价方法。

它的基本原理是利用信息熵来衡量各指标之间的差异性，从而确定各指标的权重，进而进行综合评价。

具体步骤如下：1.计算各指标的信息熵设有n个指标，每个指标的取值集合为Si（i=1,2,...,n），则第i个指标的信息熵为：\[E_i = -\sum_{j=1}^{m}p_{ij}log_2(p_{ij})\]m为Si中的取值个数，p_{ij} 为第i个指标取第j个值的概率。

根据信息熵，可以计算各指标的权重，其计算公式如下：3.进行综合评价利用各指标的权重，可以进行多指标的综合评价，从而得到最终的评价结果。

1.确定评价指标体系物流金融风险涉及多方面的因素，如运输成本、仓储设施、供应链可靠性、市场需求等。

基于这些因素，构建了一个物流金融风险评价的指标体系，具体包括以下指标：货运成本、仓储设施利用率、货物损耗率、供应链可靠性、资金回笼周期等。

2.收集数据并计算信息熵在确定了评价指标体系后，需要收集相关数据，并对每个指标的信息熵进行计算。

以货运成本为例，假设货运成本的取值集合为S1={1000,2000,3000}，其对应的概率分布为p1={0.3,0.4,0.3}，则可以计算出货运成本的信息熵。

3.计算指标的权重根据各指标的信息熵，可以计算出各指标的权重。

中国战略性海洋新兴产业选择研究

产业经济现代商贸工业2021年第18期6作者简介:谢晓彤(1995-),女,汉族,山东泰安人,中国海洋大学在读研究生,研究方向:海洋经济理论与资源可持续利用㊂中国战略性海洋新兴产业选择研究谢晓彤(中国海洋大学,山东青岛266100)摘要:战略性海洋新兴产业对实现国家经济高质量发展具有重要作用㊂本文在主导产业选择理论的基础上,综合考虑海洋新兴产业的内涵和特征,提出战略性㊁成长性㊁创新性和关联性四个战略性海洋新兴产业选择基准,构建了战略性海洋新兴产业选择评价指标体系㊂结合中国海洋产业及宏观经济相关数据,采用熵权T O P S I S 法对中国战略性海洋新兴产业选择问题进行实证分析㊂分析结果表明:中国应选择海洋电力及海水利用业㊁海洋生物医药业和滨海旅游业作为海洋战略性新兴产业㊂关键词:战略性海洋新兴产业;产业选择;熵权T O P S I S 法中图分类号:F 2 文献标识码:A d o i :10.19311/j.c n k i .1672-3198.2021.18.0030 引言战略性海洋新兴产业是以海洋科技发展为基础,具有巨大发展潜力和市场需求,对相关产业具有较大带动作用,可以为国民经济发展提供持续动力的海洋产业㊂2012年‘十二五国家战略性新兴产业发展规划“和2015年‘中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议“对海洋战略性新兴产业进行了专门部署,提出要以战略性新兴产业发展为基础,培育海洋经济发展的新增长点㊂发展战略性海洋新兴产业是中国加快转变海洋经济增长方式,调整海洋产业结构㊁抢占科技发展制高点,促进海洋经济可持续发展的重要举措㊂科学筛选战略性海洋新兴产业对转变我国海洋经济发展方式和优化海洋产业结构具有重要意义㊂战略性海洋新兴产业属于海洋战略主导产业,同时也具有新兴产业的特性,是一个综合㊁抽象的系统,其发展方向与其他主导产业和新兴产业具有密切关联,因此,中外学者大多是以主导产业及新兴产业选择的理论为基础,结合海洋产业的特征㊁发展状况和沿海地域的区域特性,对海洋战略性新兴产业的选择标准展开研究㊂关于主导产业的选择原则,代表性理论有罗斯托基准赫希曼产业关联度基准和筱原两基准㊂在此类经典理论的基础上,出现了很多关于主导产业以及新兴产业选择的研究㊂国内的产业选择研究大致可以划分为定性分析和定量分析㊂定性分析中,吴殿延等分析了战略性新兴产业的内涵和特征,认为战略性新兴产业应具有领先性㊁创新性和高成长性等特点;杨歌等从选择基准㊁条件和原则三个方面入手,对主导产业选择理论进行了整理总结;刘洪昌通过分析战略性新兴产业的特性,阐述了培育新兴产业的六个基本原则,即国家意志原则㊁市场需求原则㊁技术创新原则㊁产业关联原则㊁就业吸纳能力原则和可持续发展原则㊂定量研究方面,刘铁等主要采用分层次多指标综合法,对我国东北地区战略性新兴产业选择中的趋同问题进行评价和分析;王琦等运用A H P -模糊综合评价法确定济南市的战略性新兴主导产业;王哲等将熵权法与W e a v e r -T h o m a s 模型相结合,以皖江城市带为例,对战略性新兴产业进行了选择研究㊂1 战略性海洋新兴产业选择指标体系构建1.1 指标体系的构建基准战略性海洋新兴产业选择指标体系的构建应遵循可行性和客观性原则,以保证指标体系的科学合理㊂结合中国海洋战略性新兴产业的发展状况和基本特征,本文设定中国海洋战略性新兴产业选择的四个基准㊂1.1.1 战略性基准海洋战略性新兴产业发展对中国海洋产业结构升级㊁海洋经济增长方式转变和海洋经济可持续发展具有重要意义㊂中国海洋战略性新兴产业的选择要从经济发展全局入手,重点培育的海洋新兴产业应该具有自身独特的发展优势,能够带动整个海洋经济持续快速发展㊂同时也必须具有较大的市场需求潜力以及强大的就业拉动能力,能够带来巨大的经济效益和社会效益,促进国民经济平稳健康发展㊂1.1.2 成长性基准发展新兴产业需投入大量资源,产业的成长速度和成长可持续性在很大程度上决定了投入资源的利用效率㊂重点培育的海洋新兴产业应具有较大的发展潜力,能够长期㊁迅速㊁健康发展,逐渐成为海洋经济的支柱产业,否则将造成严重的资源浪费㊂在选择海洋战略性新兴产业时须关注产业的成长能力,评估产业的增长速度和发展态势,判断各海洋产业能否突破资源和环境的制约,在未来较长时期内实现快速可持续的发展㊂1.1.3 创新性基准海洋战略性新兴产业属于海洋新兴产业,高技术性是新兴产业的基本特征㊂科研成果和新兴技术的应用对中国海洋战略性新兴产业的发展具有重要作用,海洋战略性新兴产业的科技创新性可以提高海洋产业的产出效率,有效缓解经济发展与资源环境之间的矛盾,为海洋经济增长提供持续的驱动力,从而实现海洋经济高质量发展,抢占未来海洋经济的制高点,增强国家在海洋领域的国际竞争力㊂1.1.4 关联性基准一个海洋产业的运营发展过程,从原材料供给,到生产加工,再到产品销售,每个环节都要与其他产业发生密切关联㊂具有较高关联度的新兴产业能够通过产现代商贸工业2021年第18期7业链上下游产业之间的相互作用,把自身的发展优势辐射到其他产业中去,同时也能从其他产业的发展中获取正面影响,从而形成产业间的联动机制,促进整体经济发展㊂因此,国家选定的战略性海洋新兴产业应该具有高产业关联度的特征㊂1.2 指标体系构建基于上述选择原则和基准,建立战略性海洋新兴产业选择指标体系,如表1所示㊂表1 战略性海洋新兴产业选择指标体系选择基准评价指标指标说明战略性劳动生产率X 1劳动生产率X 1=Y i tL i t ,Y i t 为i 产业在t 期的生产总值,L i t 为i 产业在t 期的就业人数㊂需求收入弹性X 2需求收入弹性X 2=ΔQ /Q ΔI /I ,ΔQ /Q 为需求量增长率,ΔI /I 为居民人均可支配收入增长率㊂就业增长率X 3就业增长率X 3=L i t -L i t 0L i t 0,L i t 为i 产业在t 期的就业总人数,L i t 0为i 产业在基期的就业人数㊂成长性产值增长率X 4产值增长率X 4=Y i t -Y i t 0Y i t 0,Y i t 0为i 产业在基期的生产总值㊂生产率增长率X 5生产率增长率X 5=A i t -A i t 0A i t 0,A i t 为i 产业在t 期的生产率,A i t 0为i 产业在基期的生产率㊂能源利用效率X 6能源利用效率X 6=Y i t E i t,E i t 为i 产业在t 期的总能耗㊂创新性科技贡献率X 7科技贡献率X 7=l n A i t -l n A i t 0l n Y i t -l n Y i t 0㊂科研人员比重X 8科研人员比重X 8=l i t L i t ,l i t 为i 产业在t 期的科研人员就业人数㊂关联性影响力系数X 9反映海洋产业对其他部门拉动作用的大小,基于投入产出表进行计算㊂感应度系数X 10反映经济发展对海洋产业的需求感应程度,基于投入产出表进行计算㊂2 中国海洋战略性新兴产业选择实证分析2.1 测度方法本文采用熵权T O P S I S 法对我国海洋战略性新兴产业选择问题进行分析㊂熵权T O P S I S 法是将熵权法和T O P S I S 法结合起来的一种目标决策方法,常用于多方案综合评估㊂熵权法是一种客观的权重确定方法,其原理是利用数据变异程度反映指标的信息量,从而计算出各评价指标的权重㊂一般情况下,数据的变异程度越大,信息熵越小,承载的信息量越大,该指标权重越大㊂反之,则权重越小㊂T O P S I S 法,即距离综合评价法,是根据评价对象与理想解的接近程度对研究对象进行评价和排序的方法㊂熵权T O P S I S 法应用熵的概念,克服了主观因素对评价结果的不良影响,计算简便,对样本量要求较低,能够得出科学的评价结果㊂2.2 数据来源本文数据来源于‘中国统计年鉴“‘中国海洋统计年鉴“‘中国能源统计年鉴“和‘中国投入产出表“㊂2.3 实证分析根据上文中建立的战略性海洋新兴产业选择指标体系,收集并整理相关数据,应用熵权T O P S I S 法,对中国的海洋渔业㊁海洋船舶工业㊁海洋生物医药产业等10个主要海洋产业进行综合评价,具体测算步骤如下㊂(1)采用极差法对数据进行标准化处理㊂本文选取的评价指标全为正向指标,采用以下公式进行数据标准化处理:Z i j =X i j -m i n X i j )m a x X i j )-m i n X i j )其中,i 表示产业,j 表示评价指标,X i j 和Z i j 分别表示标准化前后的指标值,m a x X i j )和m i n X i j )分别表示X i j 的最大值和最小值㊂(2)计算指标的信息熵H j :H j =l n 1n ðni =1[(Z i j /ðni =1Z i j )l n Z i j /ðni =1Z i j )](3)确定指标权重W j :W j =(1-H j )ðnj =1(1-H j )指标权重计算结果如表2所示㊂表2 评价指标权重指标信息熵值H j信息效用值权重系数W j X 10.77440.225611.16%X 20.81190.18819.30%X 30.85550.14457.14%X 40.81190.18819.30%X 50.92520.07483.70%X 60.76450.235511.65%X 70.92930.07073.50%X 80.3290.67133.19%X 90.90110.09894.89%X 100.87540.12466.16% (4)建立加权指标矩阵Q ,根据矩阵Q 确定最优解S +j 和最劣解S -j :Q =q i j m ˑn =W j *Z i jS +j =m a x q i j ,S -j =m i n q i j ,j ɪm (5)计算指标标准化向量到最优解和最劣解的欧氏距离D +i 和D +i :D +i=(ðmj =1S +j-qi j )2,D -i=(ðmj =1S-j -q i j )2(6)计算各产业的评价指数C i ,C i 越大表明该产业越适合被选择为战略性海洋新兴产业:产业经济现代商贸工业2021年第18期8C i =D +jD -j +D -i,C i ɪ0,1 各海洋产业的综合评价指数及其排序结果如表3所示㊂表3 中国战略性海洋新兴产业选择综合评价结果产业最优解距离D +i 最劣解距离D -i 综合评价指数C i 排序结果海洋渔业0.3740.1030.2165海洋油气业0.3820.0870.1868海洋砂矿业0.3820.0590.13310海洋船舶工业0.370.0970.2076海洋化工业0.3860.10.2067海洋生物医药业0.3340.1970.3712海洋工程建筑业0.3750.1330.2624海洋电力及海水利用业0.2010.3380.6281海洋交通运输业0.3850.0790.1699滨海旅游业0.3520.160.3123 按照综合评价选择的原则,从上述熵权T O P S I S分析结果可以看出,在中国战略性海洋新兴产业选择评价中,得分较高的产业为海洋电力及海水利用业㊁海洋生物医药业和滨海旅游业㊂3 中国战略性海洋新兴产业选择建议3.1 海洋电力及海水利用业根据实证分析结果,海洋电力及海水利用产业的综合得分排名第一,是最具有战略性海洋新兴产业特性的海洋产业㊂海洋电力产业主要是利用海洋潮汐能㊁温差能和海洋波浪能等清洁能源获取电力㊂目前我国的海洋电力产业发展迅速,其发展对产业链上其他产业能产生较大的带动作用,与海洋电力产业相关的交通运输业㊁建造业以及旅游服务等产业的技术水平都能因其发展而得到有效提升,并通过关联作用和技术扩散效应反作用于该产业,使该产业发展成为整个海洋经济增长的强大动力㊂海水综合利用业主要包括海水淡化㊁软化㊁冷却㊁脱硫㊁制盐等资源利用产业㊂近年来,在国家科技攻关计划的大力支持下,中国的海水利用技术取得了较大进步,但与国外相比,无论是在大型关键设备自主研发和产业化方面,还是在相关政策法规方面,均存在较大差距,主要表现在关键设备需大量进口,万吨级海水利用工程的核心技术发展不成熟,相关政策法规和产业政策落后于产业的发展进程等方面㊂因此,海水利用产业在未来的发展中需要结合沿海区域科技发展状况,关注国际海水利用技术发展前沿,增加科研投入,建设科研平台,着力解决关键材料㊁关键设备㊁核心技术制约以及法律法规缺失等问题㊂3.2 海洋生物医药业海洋生物医药业是指从海洋生物中提取有效成分,利用生物技术生产生物化学药品㊁保健品和基因工程药物的生产活动,其产品种类繁多,主要包括基因㊁细胞㊁酶㊁疫苗㊁抗生素和微生态制剂等㊂当前,随着人口膨胀㊁老龄化㊁资源枯竭㊁环境恶化和疾病蔓延等诸多问题的出现,海洋资源深层次开发利用,尤其是海洋生物医药资源的研究与开发已成为世界各国竞争最激烈的领域之一,该产业的相关产品拥有广阔的市场需求㊂经过长期努力,中国建立了海洋药物研究技术平台,掌握了海洋药物开发和生产中的部分关键技术,为海洋药物产业化奠定了一定的基础,相关研究已经从沿海㊁浅海开始向深海和极地延伸㊂但是,中国海洋生物医药研究与开发起步较晚,技术与产品品种积累存在一些不足,目前仍处于发展的不成熟阶段㊂为此,要加快研制具有显著海洋资源特色㊁自主知识产权和良好国际市场前景的创新型海洋药物,培养建立实力雄厚的研发队伍,开发国际先进的生物资源利用技术,建立符合国际规范和标准的海洋药物创新体系,降低生产成本,提升中国海洋医药产业的国际竞争力㊂尽快实现高端产品产业化,促使海洋生物医药成为中国海洋经济的新增长点㊂3.3 滨海旅游业近年来,随着居民收入和生活水平的提高,中国滨海旅游业需求量不断扩大,成了具有良好发展前景的海洋产业,在带动相关产业发展㊁落实滨海生态环境保护政策㊁加快渔民转业转产等方面发挥着不可替代的作用㊂我国海洋旅游资源丰富,拥有长达32000公里的海岸线,其中包含14000公里岛屿岸线,18000公里大陆海岸线,地处热带㊁亚热带㊁温带三个气候带,礁石滩㊁沙滩等类型的旅游资源同时存在,能够满足多种不同模式的旅游项目㊂然而,中国的滨海旅游业也存在诸多限制性因素,在飞速发展的同时暴露出了诸多问题㊂在将滨海旅游业培育成为战略性新兴产业的过程中,要及时制定相关政策,从宏观层面进行调控,杜绝过度开发,应用先进技术手段,开展滨海旅游区域环境监测工作,保护滨海资源环境,打造产业可持续发展机制㊂同时也要避免同质化竞争,根据区域差异构建多样化的产品体系,结合有效的营销策略和手段,形成国际知名的滨海旅游品牌,以此来带动相关产业发展,促进国家经济产业结构优化升级㊂参考文献[1]宁凌,王微,杜军,等.海洋战略性新兴产业选择理论依据研究述评[J ].中国渔业经济,2012,30(06):162-170.[2]R o s t o w W W.T h e s t a ge s of e c o n o m i cg r o w th :An o n -c o m m u -ni s tm a n i f e s t o [M ].C a m b r i d g eU n i v e r s i t y Pr e s s ,1960.[3]赫希曼.经济发展战略[M ].北京:经济科学出版社,1991.[4]筱原三代平.产业结构论[M ].北京:中国人民大学出版社,1990.[5]吴殿廷,张明,吴昊,等.我国地区战略性新兴产业的选择和培育[J ].开发研究,2018,(04):33-37.[6]杨歌,管华.主导产业的选择理论探析[J ].徐州工程学院学报:社会科学版,2011,(4):49-51.[7]刘洪昌.中国战略性新兴产业的选择原则及培育政策取向研究[J ].科学学与科学技术管理,2011,32(03):87-92.[8]刘铁,王九云.区域战略性新兴产业选择过度趋同问题分析[J ].中国软科学,2012,(2):115-127.[9]王琦,马斌.济南市战略性新兴主导产业选择评价研究基于A H P -模糊综合评价模型[J ].中共济南市委党校学报,2014,(06):57-60.[10]王哲,杨桔.基于熵权法和W e a v e r -T h o m a s 模型的战略性新兴产业评价与选择研究以皖江城市带为例[J ].科技管理研究,2015,35(20):84-89+94.[11]刘起运.关于投入产出系数结构分析方法的研究[J ].统计研究,2002,(02):40-42.[12]W a n g CL ,Y o o nKS .M u l t i p l e a t t r i b u t e d e c i s i o nm a k i n g [M ].S p r i n g -v e r l i g ,Be r l i n ,1981.。

基于熵权-TOPSIS-德尔菲法的核心技术识别研究--以芯片产业技术为例

基于熵权-TOPSIS-德尔菲法的核心技术识别研究--以芯片产业技术为例田雪姣;鲍新中;杨大飞;杨武【期刊名称】《情报杂志》【年(卷),期】2022(41)8【摘要】[研究目的]我国在芯片产业领域仍存在核心技术受制于人的现象,但国内关于芯片领域核心技术识别的文献较少。

识别该领域的核心技术并分析其发展现状有助于我国芯片技术实现自立自强。

[研究方法]构建涵盖“技术-市场-法律”三维度的核心专利评价指标体系,应用基于熵权-TOPSIS-德尔菲法的核心技术识别模型对大为(Innojoy)专利数据库检索到的1985年以来芯片制造领域专利数据进行核心技术识别。

[研究结论]最终识别到32件芯片制造领域的核心技术,其中31件为美国持有,技术领域主要集中在生物医药、半导体元器件、数据存储和通信传输技术几个领域。

从专利申请时间看,核心技术布局已逐渐由通信及数据存储领域演变到了生物医药领域,当前美国在生物医药领域的芯片专利布局非常前瞻。

【总页数】7页(P69-74)【作者】田雪姣;鲍新中;杨大飞;杨武【作者单位】北京联合大学应用科技学院;北京石油化工学院经济管理学院;北京科技大学经济管理学院【正文语种】中文【中图分类】F204【相关文献】1.基于熵权法的战略性新兴产业识别和选择——以LED、IPV6、太阳能电池三产业为例的实证研究2.基于德尔菲调查法与技术路线图相结合的技术预测研究——以太原市"十二五"技术发展预测为例3.基于德尔菲调查法与技术路线图相结合的技术预测研究——以太原市“十二五”技术发展预测为例4.基于德尔菲—熵权法的规范化护士培训指导教师胜任力评价体系研究5.人工智能产业技术标准合作网络演化与主体识别:基于社会网络分析法与TOPSIS熵权法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

内蒙古自治区工业绿色发展效益评价姚淑晨

内蒙古自治区工业绿色发展效益评价姚淑晨发布时间：2021-11-05T06:11:35.681Z 来源：《中国经济评论》2021年第9期作者：姚淑晨[导读] 工业是我国产业结构中的的重要一环，改革开放以来，我国产业结构呈现出“二、三、一”的特点，工业仍然是拉动国家经济上升、提升国家竞争力的主力军。

内蒙古师范大学经济管理学院内蒙古自治区呼和浩特市和林格尔县 011599摘要：基于内蒙古自治区2007年-2017年的数据，采用变异系数法对内蒙古自治区的工业绿色发展效益进行纵向的计算和评价。

研究表明：2007年-2017年间，内蒙古自治区的工业绿色发展综合效益总体呈上升趋势；经济效益指数呈现先增后减的趋势；社会效益指数呈现先增后减的趋势，但总体呈上升趋势；生态效益指数在2007-2017年间呈现不稳定的发展状态。

关键词：内蒙古自治区；绿色发展；变异系数法；工业绿色发展效益一、引言工业是我国产业结构中的的重要一环，改革开放以来，我国产业结构呈现出“二、三、一”的特点，工业仍然是拉动国家经济上升、提升国家竞争力的主力军。

内蒙古自治区幅员辽阔，矿产资源丰富，有着适合工业发展的资源优势。

最近几年来，内蒙古自治区工业发展迅速，工业总产值保持着较为可观的增长速度，但是，资源型产业的发展对环境也造成了一定的影响。

十四五规划中明确指出当前内蒙古自治区发展的主题是“走以生态优先、绿色发展为导向的高质量发展新路子”，因此，在关注工业发展经济效益的同时也不能忽视其生态效益和社会效益。

基于此，本文采用变异系数法对内蒙古自治区工业绿色发展效益进行纵向计算和评价，旨在明确当前内蒙古自治区的工业绿色发展程度和趋势，为未来的工业绿色发展提供方向。

关于工业绿色发展评价，国内外学者主要运用熵权-TOPSIS方法、DEA等方法进行研究。

李琳、张佳选用熵权－TOPSIS 模型，比较分析了长江经济带108个地级市的工业绿色发展水平差异。

[1]刁莉娟、姚建、艾怡凝采用SPA-TOPSIS耦合模型，并对此模型加以改进，赋予权重，科学地评价了成都、沈阳等15个副省级城市的工业绿色发展程度。

基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究

第卷第期控制与决策年月文章编号基于熵权系数与集成评价决策方法的研究陈雷王延章大连理工大学管理学院辽宁大连摘要对于信息系统方案评价这种复杂问题提出一种新的方法以避免主观判断的不确定性和随意性针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足提出了将主观判断与客观情况相结合定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数进而将法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价将该方法应用于评标过程的实践取得了较为满意的结果关键词熵权系数信息系统集成评价决策中图分类号文献标识码引言随着信息化步伐的加快越来越多的电子商务电子政务和办公自动化等方面的建设项目需要进行方案的公开招标为在招标过程中有效地降低风险必须采用科学合理的方法进行评标真正评出最合理最有竞争力的中标者传统的评标方法是依靠组织者和专家的主观判断来确定各个指标的权重定性因素占主要部分往往使得不同的专家在同一个指标上给出的分值出入很大结果由于决策不当而造成浪费或根本不能完成任务因此需要从理论和实践上对评标方法进行研究和探索本文将专家的主观判断与信息系统集成方案的客观情况相结合提出用确定权重的优化熵权系数法和理想法来进行评标所要解决的问题是通过科学的权重系数来调整主观偏差定量地确定投标者在价格方案集成创新系统性能成熟收稿日期修回日期基金项目国家自然科学基金资助项目作者简介陈雷男辽宁新民人博士生从事计算机网络信息系统评价的研究王延章男辽宁开原人教授博士生导师从事计算机网络电子政务等研究度服务人力资源等一系列指标的权重通过熵计算出权重系数并同时确定接近的最优值再将熵权系数应用到理想法得出最接近的理想解熵权法对权重系数的确定信息系统集成项目方案评价属多目标决策问题需要对所有投标者的方案是否合理是否有集成创新资质是否响应等进行定量综合分析对比从中选择方案合理性能价格比高服务优良的中标者熵原本是热力学的概念但自从数学家香农将其引进通讯工程并进而形成信息论后熵在工程技术管理科学乃至社会经济等领域得到广泛的应用熵是对系统状态不确定性的一种度量当系统处于种不同状态每种状态出现的概率为时评价该系统的熵为其中满足熵具有极值性也就是说当系数状态为等概率即时其熵值最大本文利用熵的概念来衡量某一评价指标对信息系统集成方案优劣的影响程度设某一信息系统集成项目的评价指标体系中有个指标投标单位有个个投标单位对应于个指标的指标值构成评价指标决策矩阵即其中元素表示方案的第个指标对价格指标而言越小越好对性能等指标而言越大越好记中每列的最优值为即记与的接近程度对进行归一化处理记以个评价指标评价家投标单位为条件定义第个评价指标的熵值其中由熵的极值性可知的值越接近于相等熵的值越大当的值完全相等时熵达到最大为不难看出指标的熵越大说明各投标单位在该指标上的取值与该指标的最优值间的差异程度越小即越接近最优值需要说明的是决策者对差异程度的大小有不同的认同度如果认为差异程度越小的指标越重要则可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重熵值小表示指标的不确定性强反之如果认为差异程度越大的指标越重要则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重这里假定差异越大的指标越重要用对式进行归一化处理得表征评价指标的评价决策重要性的熵值对归一化得到指标的客观权重其中的确定取决于某信息系统集成方案中各家投标单位的固有信息因此称为客观权重同一评价指标对不同的投标单位可能有不同的客观权重为了全面反映评价指标的重要性并考虑到专家的经验判断力将专家对各指标给出的主观权重与客观权重相结合最终确定各指标的权重以此作为评价的权重系数对于第家投标单位可以得出一个初始评议值其中为中的最优值则较大的投标单位其综合评议值较高第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究运用法确定最优方案采用理想法求解多目标决策问题是一种非常有效的方法它概念简单但在使用时需要在目标空间中定义一个测度以度量某个解靠近理想解和远离负理想解的程度其中心思想是先选定一个理想解和一个负理想解然后找出与理想解距离最近且与负理想解距离最远的方案作为最优方案法中的距离是指加权欧氏距离理想解是一个设想的最好解方案它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值负理想解是一个设想的最差解它的各个指标值都达到各候选方案中最差的值现有的个方案中一般并没有这种理想解和负理想解但通过设定理想解和负理想解每个实际的解与理想解和负理想解进行比较如果其中有一个解最靠近理想解同时又最远离负理想解则该解应是个方案中最好的解用这种方法可对所有的方案进行排队一般说要找到一个距离理想解最近而又距离负理想解最远的方案是比较困难的为此引入相对贴近度的概念来权衡两种距离的大小判断解的优劣对上述个方案和个指标所确定的评价决策矩阵进行规范化得到规范化决策矩阵矩阵的元素为计算加权规范决策矩阵其中元素为式中是第个指标由式得到的权重解到理想解的距离其中是解的第个分量即第个指标规范化后的加权值是理想解的第个分量类似地定义解到负理想解的距离并且定义解到理想解的相对贴近度的值越接近则相应的方案越应排在前面最终的评议值由式和的线性组合确定即其中为对最终数据的放大系数案例研究信息系统集成项目的指标体系是通过广泛的调查研究和系统分析运用改进的法经信息收集分析和专家咨询而确定的在实际评标过程中指标可能很多而且随着系统的不同会有所改变为节省篇幅本文仅给出有代表性的指标示例设某一系统集成项目参加投标的单位为个重点对以下个指标进行评定即评价对象的指标集合总价人力方案设备公司级别能力成熟度投标单位的各项指标数量与分值如表所示表投标单位的各项指标数量与分值单位总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度设各个指标的主观权重为根据熵权法得到的熵权系数如表所示表根据熵权法得到的熵权系数总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度表最终的排序结果单位最终的排序结果如表所示根据值得到对家投标单位的排序为控制与决策第卷结语本文提出一种基于熵权系数与集成评价决策方法该方法曾应用于多家招标公司的招标项目取得了满意的结果信息系统建设方案的评价是非常复杂的问题评价过程包括对投标者的各种资质进行认证等环节并辅以其他方法来实现最终的中标方案在实际的评价过程中会根据不同的项目内容选择一些重点指标进行评价本文方法对于更为复杂的多级组合评价还没有应用因此对多级评价还需要进一步研究参考文献张世英张文泉技术经济预测与决策天津天津大学出版社杜纲岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型数理统计与管理戴文战一种动态多目标决策模型及其应用控制与决策徐维祥张全寿信息系统项目评价集成法计算机工程与应用上接第页V因而定理中的条件满足不难验证定理中其余条件也满足故系统的零解是一致渐近稳定的结语本文探讨了非线性时变系统的稳定性问题通过利用具有齐次导数的时不变函数和近似系统的概念和方法得到一般非线性系统渐近稳定充分条件的新结果文中给出的实例表明新判据具有易于验证的特点参考文献1 TLB1TNN VL1TB F NVb NV第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究作者：陈雷，王延章作者单位：大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024刊名：控制与决策英文刊名：CONTROL AND DECISION年，卷(期)：2003,18(4)被引用次数：79次1.张世英;张文泉技术经济预测与决策 19942.杜纲;岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型[期刊论文]-数理统计与管理 1999(01)3.Evangelos Triantaphyllou Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study 20004.戴文战一种动态多目标决策模型及其应用[期刊论文]-控制与决策 2000(02)5.Ma J;Fan Z P;Huang L H A subjective and objective integrated approach to determine attribute weights 1999(02)6.徐维祥;张全寿信息系统项目评价DHGF集成法[期刊论文]-计算机工程与应用 2000(05)1.尤天慧.樊治平区间数多指标决策的一种TOPSIS方法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版)2002,23(9)2.郭辉.徐浩军.刘凌.GUO Hui.XU Hao-jun.LIU Ling基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估[期刊论文]-系统工程与电子技术2009,31(12)3.许永平.王文广.杨峰.王维平.XU Yong-ping.WANG Wen-guang.YANG Feng.WANG Wei-ping考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法[期刊论文]-湖南大学学报（自然科学版）2010,37(1)1.周荣喜.范福云.何大义.邱菀华多属性群决策中基于数据稳定性与主观偏好的综合熵权法[期刊论文]-控制与决策 2012(8)2.彭绍雄.唐斐琼基于TOPSIS法和灰色关联度法的军队第三方物流供应商评价分析[期刊论文]-物流科技2012(12)3.刘慧敏基于组合赋权的理想解法及其应用[期刊论文]-物流技术 2009(2)4.陈红艳改进理想解法及其在工程评标中的应用[期刊论文]-系统工程理论方法应用 2004(5)5.康健.李一兵.谢红.林云D-S证据理论与信息熵结合的新算法[期刊论文]-弹箭与制导学报 2011(1)6.王旭.谢敏.林云TOPSIS定权的模糊综合评判法及其应用[期刊论文]-统计与决策 2011(20)7.刘军号.方崇施工导流方案优选的熵TOPSIS决策模型[期刊论文]-华北水利水电学院学报 2011(2)8.孟亮.张电电.李向林供应商平衡记分卡:基于供应链管理的合作伙伴选择与评价模型[期刊论文]-物流工程与管理 2010(4)9.秦勇.何有世.刘明离岸软件外包中承接企业竞争力的综合评价[期刊论文]-科技管理研究 2010(2)10.陈华.张岐山基于灰关联分析的加权TOPSIS法及其应用[期刊论文]-福州大学学报（哲学社会科学版）2010(6)11.刘亚坤.朱洪凯钢筋混凝土板梁式桥状况的模糊熵权决策评估方法[期刊论文]-城市道桥与防洪 2010(5)12.钟崇玉基于TOPSIS的铁路部门厂内机动车辆管理绩效评价研究[期刊论文]-中国高新技术企业 2010(17)13.廖飒TOPSIS在农作物品种评价中的应用研究[期刊论文]-安徽农业科学 2008(26)14.刘煜.郑恒基于熵的新产品开发决策方法[期刊论文]-科技进步与对策 2007(2)15.王才宏.杨世荣.董茜目标选择决策的组合熵权系数方法研究[期刊论文]-弹箭与制导学报 2006(4)16.陈继光.祝令德.马惠群.孙立堂水质评价的模糊熵权聚类模型[期刊论文]-水电能源科学 2005(6)17.陈雷.王延章熵权法对融合网络服务质量效率保障研究[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(23)18.苏超.方崇.麻荣永TOPSIS模型在城市防洪体系综合评价中的应用[期刊论文]-人民长江 2011(21)19.彭频.李静基于熵权TOPSIS的建筑供应商选择问题研究[期刊论文]-江西理工大学学报 2010(2)20.张先锋.郑建国基于模糊层次分析和模糊评价的信息系统供应商评价研究[期刊论文]-中国管理信息化2009(2)21.翁依TOPSIS法在材料供应商优选中的应用[期刊论文]-中国科技博览 2009(15)22.刘欣.罗小明基于综合集成赋权法的导弹攻击目标价值分析[期刊论文]-指挥控制与仿真 2008(2)23.黄晓霞.程论综合评价与数据挖掘的比较[期刊论文]-上海海事大学学报 2007(4)24.张先起.刘慧卿项目投资决策的投影寻踪评价模型及其应用[期刊论文]-南水北调与水利科技 2006(3)25.孙晓东.焦玥.胡劲松基于组合权重的灰色关联理想解法及其应用[期刊论文]-工业工程与管理 2006(1)26.宋杰鲲.张在旭.张晓慧一种基于熵权多目标决策和人工神经网络的炼油企业绩效评价方法[期刊论文]-中国石油大学学报（自然科学版） 2006(1)27.罗亚琼.马爱霞我国医药上市公司创新能力评价——基于熵权TOPSIS法[期刊论文]-现代商贸工业 2013(5)28.谢玖琪.林涛.王杰基于熵权和TOPSIS法对工程材料供应商选择的评价研究[期刊论文]-价值工程 2010(35)29.崔东红.杨榕.姚莉基于灰色模糊理想解的资格预审评审模型[期刊论文]-沈阳工业大学学报（社会科学版）2010(4)30.张颖.黄卫来.周泉基于"垂面"距离的TOPSIS和熵权法的产业关联分析——以我国机械设备制造业为例[期刊论文]-工业技术经济 2010(6)31.刘秋生.秦军亮供应链成员关系协调的综合评价研究[期刊论文]-商业时代 2010(18)32.谷丽丽.曹翠芬.崔利华浅析供应商选择中熵权法的不足与改进[期刊论文]-物流技术 2009(1)33.朱海平.邵新宇.张国军求解多准则决策问题指标权重的二次规划方法[期刊论文]-系统工程与电子技术2007(4)34.刘洋.荣春晖基于TOPSIS法的教师专业发展评价研究[期刊论文]-神州（上旬刊） 2013(7)35.张江涛基于TOPSIS方法的新产品开发决策问题研究[期刊论文]-价值工程 2012(16)36.于虎.李传春基于熵权模糊TOPSIS法的分销商评价与选择[期刊论文]-经济研究导刊 2011(32)37.邓懿基于TOPSIS-GAHP的地下水功能可持续性评价研究[期刊论文]-华人时刊（中外教育） 2011(11)38.杨樱SWOT与TOPSIS整合的战略决策方法研究[期刊论文]-管理观察 2009(28)39.陈贤.赵雁.龚元圣熵权法在番茄果实商品性状评价上的应用分析[期刊论文]-湖北农业科学 2008(11)40.侯立峰.何学秋事故损失分析与综合评价[期刊论文]-中国安全生产科学技术 2007(2)41.岳文辉.王晓俊.韩自强基于熵权法和TOPSIS的发动机关键零部件加工过程绿色特性评价[期刊论文]-制造技术与机床 2013(12)42.王娟.周好文基于Kullback散度的主客观权重相结合的投资决策方法[期刊论文]-济南大学学报（自然科学版） 2011(4)43.龚元圣.王晓春.陈贤标准差权重法在番茄果实商品性状评价上的应用分析[期刊论文]-安徽农业科学2008(31)44.付巧峰关于TOPSIS法的研究[期刊论文]-西安科技大学学报 2008(1)45.辛文鹏.龚时雨利用RBF神经网络对装备完好性敏感性进行分析[期刊论文]-物流科技 2008(4)46.谷丽丽.高学东.武森基于准则分类的伙伴供应商认证选择综合方法[期刊论文]-北京科技大学学报 2008(11)47.孙晓东.焦玥.胡劲松基于灰色关联度和理想解法的决策方法研究[期刊论文]-中国管理科学 2005(4)48.魏德才.张诤敏.李闯.刘纵横基于模糊贴近度和熵权的航空装备维修安全综合评价[期刊论文]-中国安全科学学报 2012(2)49.李洪波.董新民.李婷婷.郭军飞机环控/发动机系统多目标决策研究[期刊论文]-计算机工程 2011(24)50.尹德进.王宏力基于信息熵与证据推理的不确定多属性决策方法[期刊论文]-计算机应用 2011(5)51.单联宏基于灰色关联相对贴近度的评价方法研究[期刊论文]-现代商业 2010(15)52.徐宁.董新民.刘棕成.陈勇基于Pareto集与多目标决策的飞控参数优化[期刊论文]-飞行力学 2012(3)53.黄强.屈吉鸿.王义民.陈南祥熵权和正交投影改进的TOPSIS法优选水库特征水位研究[期刊论文]-水力发电学报 2009(1)54.安萌.陆卫.陈学武.季彦婕基于TOPSIS法的自行车停车场布局应用研究——南京鼓楼地铁站实例分析[期刊论文]-交通运输工程与信息学报 2010(2)55.杜俊慧.魏法杰基于灰色理想解法的模糊多属性决策方法研究[期刊论文]-中北大学学报 2008(6)56.徐存东.翟东辉.张硕.胡丹改进的TOPSIS综合评价模型在河道整治方案优选中的应用[期刊论文]-河海大学学报（自然科学版） 2013(3)57.王芸凤.于宝证基于改进TOPSIS法的高校大型精密仪器绩效评价与绩效提升策略研究[期刊论文]-实验技术与管理 2012(9)58.赵建三.尤冬梅基于熵权的公路选线模糊层次分析决策模型[期刊论文]-长沙交通学院学报 2007(1)59.王东海.段力伟基于TOPSIS的铁路应急资源调度优化模型[期刊论文]-铁道运输与经济 2013(2)60.许学娜.刘金兰.王之君基于熵权TOPSIS法的企业对标评价模型及实证研究[期刊论文]-情报杂志 2011(1)61.朱记伟.解建仓.黄银兵.肖瑜基于熵值和模糊贴近度的区域水资源承载力评价[期刊论文]-水资源与水工程学报 2012(5)62.杜彦斌.曹华军.刘飞.鄢萍.李聪波基于熵权与层次分析法的机床再制造方案综合评价[期刊论文]-计算机集成制造系统 2011(1)63.李洋.刘伟基于AGORA扩展模型的可信需求评价选择方法[期刊论文]-计算机应用研究 2010(5)64.辛晶基于熵权TOPSIS法的城市消防站选址模型[期刊论文]-消防科学与技术 2010(5)65.黄溶冰.胡运权产业结构有序度的测算方法-基于熵的视角[期刊论文]-中国管理科学 2006(1)66.邱凌.李后强理想解法与灰色关联度相结合的宜居城市评价决策模型研究——以四川省地级市为例[期刊论文]-世界科技研究与发展 2007(3)67.王健海基于熵权TOPSIS的高校校外实习基地评价法与可视化研究[期刊论文]-惠州学院学报 2012(6)68.公平.任建兰山东与苏浙粤可持续发展系统比较研究[期刊论文]-山东师范大学学报（自然科学版） 2012(3)69.王红旗.秦成.陈美阳地下水水源地污染防治优先性研究[期刊论文]-中国环境科学 2011(5)70.胡军.余文芳.陈云南基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用[期刊论文]-统计与信息论坛 2008(11)。

熵权法的值-概述说明以及解释

熵权法的值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述熵权法是一种多属性决策分析方法，它将熵的概念引入到权重计算中，用以解决多属性决策问题。

熵是信息论中的概念，衡量了信息的不确定性或混乱程度。

在熵权法中，熵被用来度量属性的不确定性，通过计算属性的熵值，进而确定属性的权重。

熵权法具有较强的普适性和灵活性，不依赖于具体问题的背景和特点，适用于各种类型的决策问题，包括社会经济、环境资源、工程管理等各个领域。

同时，熵权法可以有效地处理属性之间的相互影响，充分考虑属性之间的关联性，提高决策的准确性和可靠性。

该方法的原理相对简单直观，通过引入熵的概念，将属性的信息熵转化为权重，从而实现了对属性的排序和评价。

相比于传统的权重计算方法，熵权法能够避免主观因素的干扰，更加客观地评估属性的重要性，提高了决策结果的客观性和可靠性。

熵权法的应用领域广泛，可以在人才招聘、投资决策、项目评估等多个方面发挥作用。

通过对属性的熵值计算，可以确定各个属性对决策结果的影响程度，进而进行合理的决策、资源分配和风险评估。

然而，熵权法在实际应用中也存在一些局限性。

首先，该方法对原始数据要求较高，需要准确、全面的数据信息才能计算出准确的熵值。

其次，当属性之间存在非线性关系时，熵权法的效果可能受到一定的影响，需要结合其他方法进行综合分析。

尽管存在一些局限性，但熵权法作为一种简便、直观、有效的决策评价工具，具有较大的发展潜力。

未来，可以通过改进算法、完善理论框架，进一步拓展熵权法在多属性决策问题中的应用范围，提高决策过程的效率和准确性。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：在本篇文章中，主要介绍了熵权法（Entropy Weight method）的值。

本文将按照以下结构展开讨论：首先，引言部分将从概述、文章结构、目的和总结四个方面入手。

在概述部分，我们将简要介绍熵权法的概念和应用背景。

接着，文章结构部分将对整篇文章的结构进行详细介绍，包括各个章节的内容和布局。

基于熵权法的研究生学术能力评价研究——以图情档学科硕士研究生测试数据为例

2022年第8期总第560期No.8,2022SumNo.560 Journal of Science and Education基于熵权法的研究生学术能力评价研究——以图情档学科硕士研究生测试数据为例邬锦雯陈思婷韩洁（华南师范大学经济与管理学院广东·广州511400）摘要：该文从发展性评价角度出发，构建图情档学科硕士研究生学术能力评价体系，旨在对学术能力进行评价，为研究生学术能力的提升提供参考依据。

以测试卷的形式进行测试以获取研究数据，采用熵权法赋权、模糊综合评价法进行综合评价。

总体上来看，图情档学科硕士研究生的学术能力处于中等偏上水平，其中交流协作能力最强、创新能力最弱。

关键词：图书情报与档案管理；硕士研究生；学术能力；指标体系；综合评价中图分类号：G643文献标识码：A DOI：10.16871/ki.kjwh.2022.08.001近年来，随着《教育部办公厅关于进一步规范和加强研究生培养管理的通知》的发布，促进研究生培养单位规范管理，提高研究生培养质量越发引起人们的关注。

学术能力是研究生的核心竞争力与本质要求，然而随着高等教育大众化的发展，研究生学术能力较低、科研创新能力匮乏的问题日益凸显。

为更好地促进研究生学术能力的发展，构建科学合理的研究生学术能力评价体系已成为亟待解决的现实课题。

1学术能力的内涵及研究概况当前国内外学者对于“学术能力”的内涵多从知识与技能的层面进行界定。

在学术能力评价方面，Thomas[1]认为学术能力是科研工作者使用各种资源发现、分析和解决问题的能力。

亓璇璇[2]从科研素质、科研活动能力以及科研成果这三个维度构建了科研能力评价体系；徐玲玲[3]提出目标分析最优指标法、结合层次分析法和topsis法，通过目标分层筛选、确定指标权重、比较指标间的相对接近度和综合指数解决评价问题。

在学术能力构成方面，李润洲[4]在分析当前研究生学术能力缺失现状的基础上，探讨研究生学术能力的构成，认为应包括澄清问题的能力、探究能力、进行论证的能力。

基于熵权法的生态设计决策模型

基于熵权法的生态设计决策模型【摘要】环境性评价体系是生态设计决策的重要依据。

许多传统的环境性评价体系诸如生命周期评价、环境影响评价等都没有反映出对产品成本、性能和环境等各方面的综合评价，本文根据分析提出面对产品生命周期的多指标评价体系，运用熵权法综合评价生态设计作为生态设计决策的方法。

【关键词】熵权法生态设计生命周期随着全球对环境的关注，各国企业也越来越重视产品对环境的影响，对企业而言，不仅要考虑环境问题，还要考虑企业的经济效益。

因此，企业对环境成本的控制就显得尤为重要。

根据对国内外企业环境管理现状的综合分析，环境性分析和评价工具中具有代表性是风险评价、环境影响评价、成本一效益分析和生命周期评价等，但是这些方法都存在一定的缺陷。

对此本文提出面对产品生命周期的多指标综合评价体系，运用熵权法综合评价生态设计，作为生态设计决策的方法。

一、基于熵权法的决策模型熵权系数法系根据熵（Entropy）的概念与性质，把多指标决策评价中各待选方案的固有信息和决策者经验判断的主观信息进行量化综合，建立基于熵的多指标决策评价模型。

作为权数的熵权，它是在给定被评价对象集后，在各种评价指标值确定的情况下，各指标在竞争意义上的相对激烈程度系数。

在多指标综合评价经济效益问题的研究中，熵权法对于投资决策系统的综合评价起到了非常重要的作用。

多指标决策的熵权优化模型的建模步骤如下。

1、获取特征值矩阵设有n个生态设计方案待评，有m个评价指标构成一个指标体系，第j个设计待评方案中的第i个指标的特征值为xij，于是可得到指标的特征值矩阵X=（xij）m×n。

对于给定的i，xij的差异越大，则不同评价对象间指标值的相对强度越大，指标对评价对象间的比较作用也越大，它携带和传递的信息越多。

2、对特征值进行标准化处理根据算出的贴近度T值，对各决策方案进行排序，选择最低的设计方案，也就是最接近理想点的方案就是最优方案；若T值相等，则用d加以区别，选择d值小的设计方案。

基于熵权法的金融风险综合评价模型研究

基于熵权法的金融风险综合评价模型研究随着经济全球化的深入发展和金融市场的日益复杂化，金融风险成为影响经济发展的关键因素之一。

针对这一问题，熵权法是一种比较有效的评价方法，可以帮助投资人和银行等金融机构实现风险控制和风险管理。

本文将探讨基于熵权法的金融风险综合评价模型，为助力金融风险管理提供一些启示。

一、熵权法概述熵权法是一种综合评价方法，可以用于多指标、多层次、多因素的决策问题。

其主要思想是将各评价指标的信息熵作为权重，从而得到各指标的综合得分。

在金融风险评价中，各指标的信息熵表示了该指标所包含的信息量大小，信息熵越大则说明该指标在评价中的重要性越大。

因此，通过熵权法可以避免主观因素对权重的影响，从而提高评价结果的可靠性和科学性。

二、金融风险综合评价模型的构建1. 选取评价指标在金融风险综合评价中，涉及的评价指标比较多，如市场风险、信用风险、流动性风险等。

为了保证评价结果可靠，需要从多个角度选取评价指标。

一般而言，可以按照金融风险的分类，从市场风险、信用风险和操作风险等维度选择相应的指标。

2. 构建指标体系选取评价指标之后，需要构建评价指标体系。

评价指标体系应该按照权重大小分为不同层次，以避免不同层次指标之间存在无序性，并提高整体评价结果的可靠性。

例如，在市场风险评价中，可以将市场波动率、股票收益率、股票价格等指标作为第一层，将股票、债券、货币基金等投资品种作为第二层。

3. 计算权重和综合得分计算权重和综合得分是金融风险综合评价模型的核心。

具体而言，可以按照以下步骤进行计算：（1）计算各指标的信息熵，并将其归一化；（2）计算各指标的权重，即各指标的归一化信息熵之比；（3）计算各指标的得分，即各指标得分与权重的乘积之和。

最后，根据各指标得分的加权平均值，得到整个金融风险综合评价的结果。

三、熵权法在金融风险管理中的应用熵权法在金融风险管理中的应用是非常广泛的。

通过熵权法，可以实现动态风险管理、分散投资和投资组合优化等目标。

基于Weaver—Thomas组合指数模型的区域主导产业选择研究

基于Weaver—Thomas组合指数模型的区域主导产业选择研究作者：赵金煜信春华来源：《中国经贸导刊》2012年第10期摘要：本文结合区域产业结构的特点，借鉴产业结构优化的理论，在分析了区域主导产业选择的原则和指标体系的基础上，应用Weaver—Thomas组合指数模型选择区域主导产业，结合威海市主导产业结构的选择，说明了区域产业结构优化方法，结果表明Weaver—Thomas组合指数模型具有现实意义和较好的效果。

关键词：产业结构优化主导产业选择 Weaver—Thomas组合指数模型主导产业（leading industry）的概念由美国经济学家罗斯托提出并加以系统分析①。

主导产业的选择方法一般是从区内外比较优势、产业关联、市场潜力三方面来衡量②。

随着资源、环境对区域和产业发展的约束，主导产业选择是一个典型的多指标综合评价问题。

Weaver—Thomas组合指数模型是由威弗（Weaver）提出后经托马斯（O.Thomas）改进的组合指数模型，可以有效地克服单指标评价的缺点。

在充分考虑区域主导产业的跳跃性、高度开放性等特点的基础上，从区域产业结构的特点和实际出发，通过确立区域主导产业选择的原则和指标体系，运用weaver—Thomas组合指数模型来进行区域主导产业的优化选择，为区域产业发展战略的制定提供有力支持。

一、区域主导产业选择的原则及指标体系③④（一）区域主导产业选择的原则产业结构优化的根本性要求是建立以高效率的有优势的主导产业为核心的各产业间相互协调、互相带动的产业发展关系，形成“优势互补，专业化分工协作”的产业发展格局。

结合产业结构优化理论和区域产业结构演进特点，本文确定的区域主导产业的选择原则主要包括：1、区域优势最显原则区域主导产业必须能较好地、充分地发挥各种优势。

这些优势包括两个基本方面：一是在区域间的层面上，区域主导产业必须使得本区域可以在更高级的区域分工中占据有利位置；二是在区域内部结构上，区域主导产业必须有利于区域高效的产业结构体系的构建。

基于熵权TOPSIS法的房地产投资项目评价模型研究

基于熵权TOPSIS法的房地产投资项目评价模型研究【摘要】本研究基于熵权TOPSIS法，探讨了在房地产投资领域中的评价模型研究。

首先介绍了TOPSIS法的基本概念，然后详细解析了熵权TOPSIS法的原理。

接着构建了房地产投资项目评价模型，并进行了实证分析和案例分析。

研究结果表明，熵权TOPSIS法在房地产投资项目评价中具有较好的应用前景。

结论部分总结了研究成果，并展望了未来的研究方向。

通过本研究，我们可以更好地评估和选择房地产投资项目，为投资者提供决策支持，促进房地产市场的健康发展。

【关键词】房地产投资项目评价、熵权TOPSIS法、实证分析、案例分析、应用前景、研究成果、未来展望1. 引言1.1 研究背景房地产行业作为重要的经济支柱行业，一直受到广泛关注。

随着社会经济的发展和城市化进程的加快，房地产投资项目的数量不断增加，投资风险也在逐渐增大。

当前的房地产投资项目评价方法存在着一些问题，如评价指标权重确定不准确、信息量较大等。

熵权TOPSIS法在传统TOPSIS法的基础上引入熵权法则，考虑各指标间的相关性和重要性，有效提高了评价结果的准确性和可靠性。

本文将基于熵权TOPSIS法开展房地产投资项目评价模型研究，旨在提高评价的科学性和实用性，为投资者提供决策支持。

的内容到此为止。

1.2 研究意义房地产市场一直以来都是一个备受关注的领域，房地产投资项目的评价对于投资者和开发商来说具有重要意义。

在这个背景下，本文旨在研究基于熵权TOPSIS法的房地产投资项目评价模型，以提高评价结果的准确性和可靠性。

研究将对TOPSIS法进行概述，介绍熵权TOPSIS法的原理，探讨房地产投资项目评价模型的构建方法，进行实证分析和案例分析。

通过本研究，可以更好地指导投资者进行房地产投资决策，降低投资风险，提高项目的经济效益。

本文的研究意义在于为房地产投资领域提供一种科学、全面的评价方法，促进房地产市场的健康发展。

通过本文的研究，可以为相关政府部门制定相关政策提供参考依据，为房地产市场的稳定发展贡献力量。

基于熵值法的我国企业社会责任评价研究

基于熵值法的我国企业社会责任评价研究
随着社会的发展，企业社会责任评价越来越成为各个领域的研究热点之一。

目前在我国，企业社会责任评价体系已经逐渐形成，并且被广泛应用于企业管理中。

基于
熵值法的企业社会责任评价研究，旨在通过熵值法来评价企业的社会责任履行情况，
提高企业社会责任意识，全面推进企业社会责任的落实。

熵值法是一种多准则决策方法，它将多准则转换为单准则问题，并通过权重分析，综合考虑各准则的影响，将多个指标值转化为综合得分。

该方法已经被广泛应用于企
业绩效评价和社会责任评价领域。

在进行企业社会责任评价时，需要考虑到多个方面的要素，例如企业的环保措施、员工权益保障、公益慈善事业等。

为了体现不同要素的重要性以及公司在各项要素上
的表现，需要确定不同要素的权重。

不同的熵值法评价模型可以通过不同的权重来刻
画企业不同方面的特点。

在实际应用中，企业社会责任评价既需要考虑到社会责任的内在意义，也需要考虑到企业的经济效益。

因此，在确定评价指标时，需要考虑到企业的经济运行和社会
影响的相互平衡。

同时，对于不同行业和不同企业的社会责任评价，需要根据实际情
况进行综合分析。

总之，基于熵值法的企业社会责任评价研究，提出了一种全新的企业社会责任评价体系。

该方法通过权重分析和指标评价，真实反映企业的社会责任履行情况，有助
于推动企业进一步认识和履行自己的社会责任，推进企业管理智慧化，实现企业健康、可持续发展。

基于熵权理论的供应商选择与评价方法研究

基于熵权理论的供应商选择与评价方法研究随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，供应商的选择和评价越来越成为企业采购管理的关键问题。

传统的供应商选择和评价方法大多依赖于主观的经验判断或基于数量法的加权平均，存在着一定的不确定性和局限性。

因此，基于熵权理论的供应商选择和评价方法应运而生，并在实践中得到了广泛的应用。

一、熵权理论的基本原理熵权理论是信息论、统计学和决策理论等多学科交叉的产物。

其基本思想是在数据缺乏精确先验信息的情况下，通过使用熵概念来刻画不确定性和信息量，从而求出各个指标的权重。

熵权法的主要处理流程包括数据标准化、计算熵值、计算权重和综合评价。

例如，对于一个具有n个指标的评价对象，每个指标都有m个取值，则可以得到一个矩阵X。

假设第i列对应第i个指标，第j行对应第j个对象，则Xij表示第i个指标在第j个对象中的取值。

首先将矩阵X进行标准化处理得到矩阵Y，然后计算每个指标的熵值ei，进而计算出每个指标的权重wi。

最后，将各个指标的权重与其相应的指标值进行加权求和，得出每个对象的综合得分，从而实现供应商的选择和评价。

二、基于熵权理论的供应商选择和评价方法基于熵权理论的供应商选择和评价方法主要包括指标体系的构建、指标数据的获取、权重计算和供应商评价等环节。

1. 指标体系的构建供应商的选择和评价需要依据一系列的指标来进行综合评价。

在指标的选择过程中，需要考虑供应商的品质、成本、交货期、服务等方面的要求，并根据不同的行业和企业的特点进行调整。

一个合适的指标体系应该具备以下几个特点：（1）准确性：所选指标要能够准确反映企业对供应商的要求。

（2）完整性：所选指标应当全面反映企业对供应商的全部需求。

（3）可比性：所选指标中各项指标应该具有较好的可比性，方便进行综合评价。

（4）量化：所选指标应能够通过数据表现或其他简单的度量来量化。

在确定指标体系之后，还需要对各指标之间的关联程度进行分析，以便减少冗余指标和评价歧义的出现。

基于熵权TOPSIS法的房地产投资项目评价模型研究

基于熵权TOPSIS法的房地产投资项目评价模型研究摘要：随着经济的快速发展和城市化进程的加速，房地产投资项目的评价成为一个重要的研究课题。

本文将熵权TOPSIS法引入房地产投资项目评价模型之中，旨在提高评价模型的科学性和准确性。

首先介绍了熵权TOPSIS法的理论基础和应用特点，然后以某地区的房地产投资项目为例进行了实证分析。

研究结果表明，熵权TOPSIS法在房地产投资项目评价中具有一定的优势，并且能够为投资者提供科学、合理的决策依据。

关键词：熵权TOPSIS法；房地产投资项目；评价模型；科学性；准确性一、熵权TOPSIS法的理论基础和应用特点熵权TOPSIS法是基于熵权法和TOPSIS法相结合的一种多属性决策方法。

熵权法是在TOPSIS法的基础上发展起来的，在TOPSIS法中引入了熵权法对属性权重进行修正，以提高评价模型的准确性。

熵权TOPSIS法的基本思想是：在确定各属性权重时，考虑了属性之间的相关性和重要性，通过引入熵权法进行了修正并赋予属性权重，然后使用TOPSIS法进行综合评价，得出最优方案。

熵权TOPSIS法在多属性决策中具有以下特点：该方法考虑了属性之间的相互关系和权重分配的合理性，能够更客观地反映各属性的重要程度；该方法能够有效综合利用各属性的信息，使评价结果更加准确和可靠；该方法在实际应用中具有一定的灵活性和适用性，能够适用于不同类型的多属性决策问题。

二、房地产投资项目评价模型研究为了验证熵权TOPSIS法在房地产投资项目评价中的适用性，本文以某地区的房地产投资项目为例进行了实证分析。

首先确定了评价指标体系，包括项目总投资、成本收益比、市场前景、政策支持和风险预警等5个一级指标和15个二级指标。

然后利用层次分析法确定了各指标的权重，通过问卷调查和专家访谈确定了各指标之间的相关性，最后运用熵权TOPSIS法得出了各项目的得分，从而进行了项目的综合评价。

战略性新兴产业创新政策的研究综述

战略性新兴产业创新政策的研究综述随着全球经济的快速发展，战略性新兴产业的增长意味着创新和经济增长的机遇。

政府在战略性新兴产业中扮演重要角色，因为政府可以采取各种措施来推动这些产业的发展。

然而，政府在推动产业发展的同时也会面临一系列挑战。

本文将评估国际上产业政策的研究，探讨战略性新兴产业政策涉及的问题和挑战，并分析政策应该如何制定和实施，以有效地推动创新和创造就业机会。

1.合理的政策制定要实现战略性新兴产业的长期可持续发展，政策制定必须相应地进行。

政策制定过程中需要注意以下问题：（1）政策与时俱进，要考虑不断变化的市场趋势和技术发展。

（2）政策要具备长远性和稳定性，政策不应受到反复的政治干扰。

（3）政策要符合市场规律和发展阶段，不能仅仅依靠政府干预来推动产业发展。

（4）政策要明确产业目标，为新兴产业提供明确的政策支持和资金扶持。

2.市场趋势和技术变革随着市场趋势和技术变革的不断演化，政策制定需要适应市场趋势和技术发展的变化，政策制定者需要定期评估政策的效果，并及时修改政策以适应市场的变化。

政府的政策不能过度干预市场，并要给新兴产业足够的发展空间。

3.资金扶持战略性新兴产业政策需要提供资金支持，但是存在着如何适当选择融资渠道和理财产品的问题。

政府应该选择安全性强的投资和理财方式，以保障政策实施后的资金安全和稳定性。

同时，政府制定资金管理制度要具有规范性、灵活性和有效性。

4.国际竞争战略性新兴产业涉及到国际竞争，政府需要注意不同国家之间的竞争关系。

政府应将产业政策与产业竞争力发展战略紧密结合，制定出符合国际市场发展趋势和发展阶段的产业发展方案。

同时，政府还需要加强对新兴产业的科技创新和国际自主知识产权的保护。

1.市场调研和评估政府应该通过市场调研和评估确定哪些产业是战略性新兴产业，同时对这些产业的未来市场趋势和发展方向进行预测和评估。

政府应该考虑创新和科技发展的趋势，以及与新兴产业相关的法规和政策环境。

数字经济溢出效应的文献综述

数字经济溢出效应的研究概况目录一、引言 (2)二、形成过程 (2)（一）技术前提——数字技术的变革 (2)（二）经济基础——数字产业的发展 (2)（三）新时代的数字经济溢出效应 (3)三、研究方法 (3)（一）空间计量模型——杜宾模型 (3)（二）熵值赋权法 (4)四、溢出效应的空间计量 (4)（一）空间计量 (4)（二）结果检验 (5)五、前景与展望 (5)参考文献 (6)一、引言数字经济作为一种以数字技术为核心驱动力新兴经济形态，对我国技术革命下的经济增长具有重要意义。

溢出效应指的是一个组织在进行活动时对组织之外的人和社会产生的影响。

为了充分利用数字经济的正外部性，正确引导其溢出效应对产业发展产生积极影响，学者针对数字经济的溢出效应做出了一系列研究，在探索中逐渐形成了一套相对完备的理论体系。

下面将从数字经济溢出效应的形成过程、研究方法、空间计量以及前景展望进行研究。

二、形成过程数字经济溢出效应的形成过程大概经历了技术变革、产业发展与产生溢出效应三个阶段。

其中，部分学者认为信息技术的发展是数字经济溢出效应产生的前提，另一部分学者发现数字产业的发展为字经济溢出效应的产生提供了经济基础，在此基础上，更多的专家开始针对新时代的经济和技术发展进行研究。

（一）技术前提——数字技术的变革信息技术的发展为数字经济溢出效应的产生提供了技术保障。

第二次世界大战后，全球掀起了科学技术商业化的浪潮。

随着计算、存储、检错、加密等一系列手段完善，以数字化和智能化为特征的人工智能、云计算、区块链、大数据等新兴技术迅速崛起与发展，数字技术逐渐成为企业进行创新的核心组成部分。

早期数字经济主要指ICT作为现代计算的基础设施和组件，其产业领域的应用范围不断拓展（许恒，2020）。

随着新一代信息技术的广泛应用，数字经济的概念内涵及范围界定出现新变化。

Bart van Ark(2016)提出“新数字经济”，以突出新一代信息技术及其衍生的新模式。

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建随着全球经济一体化的深入和物流业的不断发展，物流金融风险评价成为了越来越重要的课题。

物流金融风险评价模型是衡量物流企业经营风险的重要工具，其准确性和科学性对物流企业的经营决策和风险管理至关重要。

本文将介绍基于熵权法的物流金融风险评价模型构建的方法与步骤。

一、熵权法的基本原理熵权法是一种多指标决策的权重确定方法，它是根据信息熵原理将决策权重分配给各指标的一种方法。

其基本原理是根据各指标的信息量大小来确定其权重，信息量越大的指标权重越高。

在物流金融风险评价中，我们可以利用熵权法来确定各项指标的权重，从而构建风险评价模型。

二、物流金融风险评价指标的选择在构建物流金融风险评价模型时，首先需要确定评价指标。

评价指标的选择应该包括物流风险的各个方面，如市场风险、信用风险、流动性风险等。

评价指标应该能够客观、全面地反映物流企业的经营状况和金融风险水平。

常用的物流金融风险评价指标包括资产负债率、流动比率、速动比率、偿债能力、盈利能力等。

2. 数据归一化处理对各评价指标的数据进行归一化处理，将其转化为0-1范围内的数值，以便进行后续的计算。

3. 计算权重利用熵权法计算各评价指标的权重。

首先计算各指标的信息熵，然后根据信息熵确定各指标的权重。

具体的计算公式为：\[E_i=-\sum_{j=1}^{n}p_{ij}\log(p_{ij})\]\[w_i=\frac{1-E_i}{\sum_{i=1}^{n}(1-E_i)}\]\(E_i\)为指标i的信息熵，\(p_{ij}\)为指标i在j个评价对象中的比重，\(w_i\)为指标i的权重。

4. 构建风险评价模型利用各指标的权重，构建物流金融风险评价模型。

可以采用加权求和的方法来计算各指标的得分，从而得到物流企业的金融风险评分。

得分越高，表示企业的金融风险越大。

四、案例分析以某物流企业为例，设定了资产负债率、流动比率、速动比率、偿债能力、盈利能力等5个评价指标，并利用熵权法确定了各指标的权重。

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建

基于熵权法的物流金融风险评价模型构建1. 引言1.1 研究背景在当今全球经济不断发展的背景下，物流金融风险日益引起人们的关注。

由于物流环节的复杂性和不确定性，物流金融风险存在着诸多挑战和隐患，需要通过科学的评估方法来进行有效控制。

物流金融风险评价作为物流金融管理的重要组成部分，直接影响着物流企业的经营效益和发展前景。

基于熵权法的物流金融风险评价模型的构建具有重要的理论意义和实践价值。

通过将熵权法与物流金融风险管理相结合，可以更好地识别和评估物流金融风险，为物流企业的决策提供科学依据，促进物流金融管理的持续优化和提升。

1.2 研究意义物流金融风险是指在物流金融活动中可能面临的各种不确定性和可能导致损失的因素。

在当前经济全球化和信息化的背景下，物流金融风险不断呈现复杂多变的特点，对相关企业和金融机构的经营与发展带来了挑战和压力。

加强对物流金融风险的评估和管控，具有重要的理论和实践意义。

对物流金融风险进行评价可以帮助企业和金融机构更好地识别、量化和管理潜在的风险因素，有助于提升其风险意识和应对能力。

通过建立科学有效的评价模型，可以为相关决策提供客观、可靠的依据，从而降低风险决策的主观性和盲目性，提高决策的准确性和有效性。

研究物流金融风险评价模型还可以促进相关理论和方法的不断创新和完善，为金融风险管理领域的发展提供新的思路和方法。

深入研究基于熵权法的物流金融风险评价模型构建，对促进我国物流金融风险管理的科学化、规范化和智能化具有重要的现实意义和发展价值。

1.3 研究目的研究目的是通过建立基于熵权法的物流金融风险评价模型，深入分析物流金融领域中存在的各种风险因素，并探讨这些风险因素之间的相互关系。

具体来讲，本研究旨在：1. 确定物流金融风险评价模型所需考虑的主要因素，包括但不限于物流环节的安全性、稳定性、成本控制以及信息流畅度等因素。

2. 探讨熵权法在风险评价中的应用，了解其在权重确定和主观因素衡量中的优势，并从理论上构建一个适用于物流金融领域的评价模型。

基于熵权法和CART决策树的量化选股策略

基于熵权法和CART决策树的量化选股策略基于熵权法和CART决策树的量化选股策略1. 引言在股票市场中，投资者需要根据一系列指标评估股票的潜在收益和风险，以制定投资策略。

然而，市场中的信息繁杂复杂，投资者往往难以找到最有效的选股方法。

因此，本文引入熵权法和CART决策树，将其结合起来，提出一种基于熵权法和CART决策树的量化选股策略。

2. 熵权法综合评价指标的重要性熵权法是一种多属性决策的综合评价方法。

它通过计算指标之间的信息熵和权重来评估各个指标的重要性。

在量化选股中，我们可以将各个指标作为属性，通过熵权法得到每个指标的权重，从而实现对股票的评估和排序。

3. CART决策树的构建和剪枝决策树是一种常用的机器学习方法，可用于分类和回归问题。

在量化选股中，我们可以使用CART决策树建立基于已知数据的股票分类模型。

该模型将依据数据特征的重要性进行分裂，从而得到一个简洁而高效的决策树。

在构建决策树时，我们需要考虑剪枝，以防止过拟合。

我们可以使用交叉验证方法选择最佳的剪枝点，从而得到更加准确和稳定的决策树模型。

4. 基于熵权法和CART决策树的量化选股策略本文提出的基于熵权法和CART决策树的量化选股策略主要分为以下几个步骤：步骤1：收集数据。

我们从股票市场中获取相关的财务数据和指标数据，例如市盈率、市净率、股息率等。

步骤2：数据预处理。

我们对收集到的数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、异常值和数据标准化等。

步骤3：熵权法求解指标权重。

我们使用熵权法对各个指标进行综合评估，得到每个指标的权重。

步骤4：建立CART决策树模型。

我们使用训练数据集构建CART决策树模型，根据特征的重要性进行分裂，得到一个分类模型。

步骤5：模型评估和优化。

我们使用测试数据集对建立的模型进行评估，并根据评估结果进行优化，例如剪枝操作。

步骤6：选股策略制定。

根据决策树模型的结果，我们制定选股策略，选择预测结果较好的股票。

5. 实证分析和结果讨论本文基于熵权法和CART决策树提出的量化选股策略在实证分析中进行了测试。

基于熵权法的电子工业行业绩效指标构建与评价研究

基于熵权法的电子工业行业绩效指标构建与评价研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 研究目的与问题 (3)1.3 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论基础 (6)2.1 熵权法理论概述 (6)2.2 电子工业行业概述 (8)三、基于熵权法的电子工业行业绩效指标构建 (8)3.1 指标体系构建原则 (9)3.2 指标筛选与确定 (10)3.3 指标权重计算方法 (11)四、基于熵权法的电子工业行业绩效评价模型构建 (12)4.1 评价模型构建思路 (12)4.2 评价模型数学表达式 (13)五、实证分析 (14)5.1 数据预处理与标准化 (15)5.2 模型求解与结果分析 (16)六、结论与建议 (17)6.1 研究结论总结 (18)6.2 对电子工业行业的建议与展望 (19)一、内容描述本研究旨在构建电子工业行业绩效指标评价体系，采用熵权法作为评价指标权重确定的方法。

研究通过对电子工业行业的特性、发展趋势以及竞争环境进行深入分析，初步筛选出能够反映行业绩效的关键指标。

这些指标包括但不限于生产效率、技术创新、市场竞争力、财务状况、环保节能等方面。

研究将利用熵权法确定各绩效指标的权重，熵权法是一种基于信息论的权重确定方法，通过计算各项指标的信息熵，来反映其在整个评价体系中的相对重要性。

这种方法能够克服主观赋权法的弊端，更加客观真实地反映各项指标的实际重要性。

在构建绩效指标评价体系的过程中，还将结合电子工业行业的实际情况，对各项指标进行科学合理的量化处理，以确保评价结果的准确性和可操作性。

研究还将探讨该评价体系在实际应用中的可行性和有效性，为电子工业企业的决策提供参考依据。

本研究将形成一套完整的基于熵权法的电子工业行业绩效指标构建与评价研究文档，包括绩效指标体系的构建、权重确定、量化处理、实际应用等方面的内容。

这套评价体系将有助于电子工业企业全面了解自身在行业中的竞争地位和发展水平，为企业制定发展战略提供有力支持。