综合评价方法第一章

综合评价方法第一章
综合评价方法韩君课程介绍一、课程性质本课程是专门讨论综合评价技术和原理的方法论课程，属统计学本科专业的选修课之一。

二、教学目的通过本课程的教学，使学生掌握综合评价的基本原理及基本方法，并形成一定的应用能力。

三、教学时数本课程教学计划规定为每周2课时，共计30课时。

四、教学方法
本课程以课堂讲授为主，同时可根据情况引导学生开展一些综合评价训练。

五、考试要求 1、平时成绩占10%，期中考试占20%，期末考试占70%。

总成绩=平时成绩+期中考试+期末考试 2、考勤、课堂提问、课堂讨论等均为平时成绩的考察内容；课程论文作为期中考试的考察内容。

六、教学内容第一章总论第二章综合评价指标体系的建立第三章评价指标的预处理第四章综合评价方法第五章组合评价方法的讨论第六章综合评价的前景展望参考文献（1）顾基发，《综合评价方法》，北京：中国科学技术出版社，1990；（2）邱东，《多指标综合评价的系统分析》，北京：中国统计出版社，1991；（3）胡永宏、贺思辉，《综合评价方法》，北京：科学出版社，2000；（4）秦寿康等，《综合评价原理与应用》，北京：电子工业出版社，2003；（5）许树柏，《层次分析法原理》，天津：天津大学出版社，1988；（6）郭亚军，《综合评价理论、方
法及应用》，北京：科学出版社，2007。

第一章总论学习重点与难点 1、统计评价的演进历程 2、综合评价的基本步骤 3、综合评价方法的分类主要内容第一节统计评价的演进历程一、统计评价演进历程的概述二、统计评价的发展阶段举例我们要比较甲、乙两个企业的优劣，假如采用的指标体系非常简单，只包含A，B两个指标，并且均为正指标。

对于A指标，甲企业高于乙企业；对于B指标，甲企业低于乙企业。

在这种情况下，我们就很难说到底是甲企业较优还是乙企业较优。

第二节综合评价的基本问题一、综合评价的概念二、构成综合评价问题的要素三、综合评价的基本步骤四、综合评价方法的分类一、综合评价的概念综合评价是指通过一定的数学模型（或算法）将多个评价指标值“合成”为一个整体性的综合评价数值。

1、评价目的必须首先明确评价的目的，这是评价工作的根本性指导方针。

对某一事物开展综合评价，首先要明确为什么要综合评价，评价事物的哪一方面等。

2、被评价对象同一类被评价对象的个数要大于1。

假定（均为同一类的）被评价对象或系统分别记为。

3、评价指标各系统的运行（或发展）状况可用一个向量表示，其中每一个分量都从某一个侧面反映系统的现状，故称为系统的状态向量，它构成了评价系统的指标体系。

每个评价指标都是从不同的侧面刻画系统所具有某种特征大小的度量。

评价指标体系的建立，要视具体评价问题而定。

一般来说，在建立评价指标体系时，应遵守的原则是：（1）系统性；（2）科学性；（3）可比性；
（4）可测取性；（5）相互独立性。

设有项评价指标并依次记为。

4、权重系数相对于某种评价目的来说，评价指标之间的相对重要性是不同的。

评价指标之间的这种相对重要性的大小，可用权重系数来刻画。

若是评价指标的权重系数，一般应有。

当被评价对象及评价指标都给定时，综合评价的结果就依赖于权重系数了。

即权重系数确定的合理与否，关系到综合评价结果的可信程度。

5、综合评价模型
所谓多指标（或多属性）综合评价，就是指通过一定的数学模型（或算法）将多个评价指标值“合成”为一个整体性的综合评价值。

可用于“合成”的方法较多，问题在于我们如何根据评价目的（或准则）及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。

6、评价结果
输出评价结果并解释其含义，依据评价结果进行决策。

应该注意的是，应正确认识综合评价方法，客观看待评价结果。

综合评价结果只具有相对意义，即只能用于性质相同的对象之间的比较和排序。

7、评价者评价者可以是某个人或某团体。

评价目的的给定、评价指标体系的建立、评价模型的选择，权重系数的确定都与评价者有关。

三、综合评价的基本步骤（1）明确评价目的（2）建立评价指标体系（3）对指标进行预处理（4）确定各项评价指标的权重系数（5）选择或构造综合评价模型（6）计算各系统的综合评价值并进行排序或评价四、综合评价方法的分类综合评价的方法有很多，按照不同的标准可以有不同的分类。

按照各评价方法所依据的理论基础不同，大致可以分为五类：第一类是常见的综合评价方法，主要有评分法、综合
指数法、功效系数法等，这些方法在使用时的特点就是简单、便捷，容易掌握。

第二类是多元统计分析中的综合评价方法，主要有主成分分析法、因子分析法、等，这些方法相对来说比较复杂，同时在使用的过程中要借助计算机来实现。

第三类是运筹学中的综合评价方法，主要有层次分析法、模糊综合评价法、数据包络分析法等，这些方法比较抽象，掌握起来有一定的难度。

第四类是新型的综合评价方法，主要有人工神经网络评价法、灰色综合评价法等，这些方法非常抽象，掌握起来难度较大。

第五类是组合方法，主要是几种方法组合使用的情况。

如AHP+模糊综合评价、模糊神经网络评价法等。

这些方法目前处于初步研究和探索阶段。

第三节评价发展简史一、国外的发展二、国内的发展三、主要评价方法的发展一、国外的发展评价，自古有之，“论功行赏”之说，足以佐证。

开现代科学评价之先河者，当推艾奇沃斯（Edgeworth）。

早在1888年，他在英国皇家统计学会的杂志上发表的论文“考试中的统计学”中，就已经提出了对考试中的不同部分应如何加权。

1913年，斯皮尔曼（Spearman）发表了“和与差的相关性”一文，讨论了不同加权的作用，此文实际上已用了多元回归和典型分析。

在20世纪30年代，瑟斯通（Thurstone）和利克特（Likert）又对定性记分方法的工作给予了新的推动。

20世纪70―80年代，是现代科学评价蓬勃兴起的年代。

在此期间，产生了多种应用广泛的评价方法，诸如ELECTRE 法（1971―1977、1983）、多维偏好分析的线性规划法（简记LINMAP，1973）、层次分析法（简记AHP，1977）、数据包络分析法（简记DEA，
1978）、逼近于理想解的排序方法（简记TOPSIS，1981）等。

二、国内的发展 20世纪80―90年代，是现代科学评价在我国向纵深发展的年代，人们对评价理论、方法和应用开展了多方面的、卓有成效的研究，主要表现为： 1、常规评价方法在国民经济各部门中的应用 2、数种常规评价方法的组合应用 3、新评价方法的研究 4、评价属性集的设计及其标准化变换三、主要评价方法的发展 1、主成分分析法主成分分析是多元统计分析的一个分支。

20世纪30年代，由于费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）、许宝禄及罗伊（Roy）等人的一系列奠基性工作，使得多元统计分析成为应用数学的一个重要分支。

主成分分析，先是由卡尔（Karl）、皮尔逊（Pearson）应用于非随机向量，而后霍特林（Hotelling）将之推广到了随机向量。

主成分分析法是将其分量相关的原随机向量，借助于一个正交变换，转化成其分量不相关的新随机向量，并以方差作为信息量的测度，对新随机向量进行降维处理，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。

2、层次分析法 1977年美国运筹学家、匹兹堡大学教授萨迪（.y）在第一届国际数学建模会议上宣读了“无结构决策问题的建模――层次分析法”一文，宣告一种新的决策方法问世。

1988年，在中国天津召开了第一届国际层次分析法研讨会，以后每两至三年举办一次，至今已召开了六届。

1996年，萨迪在层次分析法的基础上，又提出了网络分析法。

层次分析法的基本特征，其一是要有一个属性集的层次结构模型，它是层次分析法赖以建立的基础；其二是针对上一层某个准则，把下一层与之相关的各
个不可测度的因素，通过对比，按重要性等级赋值，从而完成从定性分析到定量分析的过渡。

3、数据包络分析法 1978年，美国著名运筹学家查恩斯（A.Charnes）等人，以相对效率概念为基础，以凸分析和数学规划为工具，创建了一个以他们的名字命名的DEA模型――模型。

20世纪80―90年代，又相继提出了诸如
和带AHP约束锥模型等多个DEA模型。

DEA法不仅可对同一类型各决策单元的相对有效性作出评价与排序，而且还可进一步分析各决策单元非DEA有效的原因及其改进方向，从而为决策者提供重要的管理决策信息。

正因如此，DEA的模型、理论、方法和应用依旧是第十五届国际运筹学会议的一个热门话题。

4、模糊评价法模糊评价法奠基于模糊数学。

模糊数学诞生于1965年，它的创始人是美国自动控.h。

这一理论提出之后，开始在西方学术界为某些偏见所左右，并未引起足够的重视。

20世纪80年代后期，日本将模糊技术应用于机器人、过程控制、地铁机车、交通管理、故障诊断、医疗诊断、声音识别、图像处理、市场预测等众多领域。

模糊理论在日本的成功应用和巨大的市场前景，给西方企业界以巨大的震动，在学术界也得到了普遍的认同。

当前，模糊理论和应用正向深度和广度飞速发展，研究成果大量涌现，成为世界各国高科技竞争的重要领域之一。

模糊评价法不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。

* 兰州商学院四、教学方法六、教学内容五、考试要求三、
教学时数二、教学目的一、课程性质第一节统计评价的演进历程第二节综合评价的基本问题第三节评价发展简史统计指标是统计学的一个基础性概念，也是人们认识社会经济现象的一个有效工具。

随着社会经济现象的逐渐复杂化和人们认识水平的提高，统计评价也经历了一个由简单到复杂、由具体到抽象、由比较片面到比较全面、由非整体性到整体性、由单指标到多指标的演进过程。

一、统计评价演进历程的概述二、统计评价的发展阶段（一）实物指标1、实物指标是人类使用最早的一类统计指标，它是采用自然单位或实物特征来计量的统计指标。

由于实物指标将社会经济中的一些最基本、最重要的现象和事物的综合数量特征概括了出来，代表性地反映一个社会的物质基础和社会经济实力，在生产力水平不太发达的情况下，实物指标可以满足社会经济管理的需要。

2、实物指标的局限性实物指标只能在同种、同类事物间进行加总，面对越来越多的不同种类经济产品，实物指标的综合力显然是不够的，并且统计总体也在不断扩大，单纯地使用实物指标的难度也在逐渐加大。

在这种背景下，实物指标就越来越难以满足社会经济管理的需要。

1、价值指标是利用价格作为同度量因素把不同种类的产品进行加总计量的一类统计指标。

与实物指标相比，价值指标是一种较为全面、更加综合的评价方法，能够对社会经济活动各个方面的总规模和总水平加以定量描述，满足了社会经济管理的需要。

（二）价值指标2、价值指标的局限性在相当长
的时期内，价值指标都满足了人们进行社会经济管理的需要，但随着社会经济活动复杂性的提高，对人们认识社会经济现象的能力也提出了更高的要求。

从指标评价方法来说，单个统计指标只能反映复杂社会现象的一个侧面，无法给出全景式的描绘，即便是最综合的价值指。