综合评价模型——动态加权综合评价方法
动态综合评价方法在企业绩效评价中的应用研究
ｄｙｎａｍｉｃ Ｉｎ ｔｈｅ
ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ
ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｖｅｃｔｏｒ ｏｆ ｔｉｍｅ ｗｅｉｇｈｔ，ｗｈｉｃｈ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ
ｄｙｎａｍｉｃ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐａｎｙ’Ｓ
作者签名：盘昼望且
签字日期：！翌Ｚ：兰１ ２
中国科学技术大学学位论文授权使用声明
作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥 有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交 论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人 提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。
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嗽开 口保密（——年）
作者签名：ｊ堡垦丝
签字日期：型！Ｚ：兰：仝
芦仲朱 导师签名：
２峭．６．弓
签字日期：
第一章绪论
第１章绪论
１．１研究背景
进入新世纪以来，伴随着经济全球化与跨国公司的深入发展，世界各国经济 之间的联系越来越紧密，相互依赖程度日益提高，各国的经济规则不断趋于一致， 国际经济协调机制日益强化，各种多边或区域组织对世界经济的协调和约束作用 越来越强。可以说，当今世界早已进入了以经济金融全球化、信息化为主要特征 的新经济时代。伴随着新经济时代的到来，经济环境变化越来越复杂，金融环境 错综复杂，技术更新换代的速度越来越快，市场竞争变得更加激烈，企业受到前 所未有的挑战。与此同时，企业经营管理也在经历了生产管理、经营管理、战略 管理等几个发展阶段。进入战略管理阶段以后，以企业战略为中心进行管理是目 前一个普遍的发展方向和趋势。在新的时期，企业面临的外部环境己经发生翻天 覆地的变化，经济全球化已经是一个普遍的共识。金融市场的高度发达促使技术、 资金、原材料等大宗商品流动跨越国界，促使整个世界日益成为一个统一、开放 性的全球大市场。
数学建模讲座之二——数据处理和综合评价
8/10/2020
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模糊定性指标量化的应用案例
（1）CUMCM2003-A,C:SARS的传播问题
（2）CUMCM2004-D:公务员招聘问题；
（3）CUMCM2005-B:DVD租赁问题；
（4）CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题 ；
诸如:教学质量、科研水平、工作政绩、 人员素质、各种满意度、信誉、态度、意识 、观念、能力等因素有关的政治、社会、人 文等领域的问题。
如何对有关问题给出定量分析呢？
8/10/2020
13
二、数据处理的一般方法
3. 定性指标的量化处理方法
按国家的评价标准,评价因素一般分为五 个等级，如A，B，C，D，E。
4. 数据建模的动态加权方法 ５. 数据建模的综合排序方法 ６. 数据建模的预测方法
8/10/2020
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一、数据建模的一般问题 数据建模一般问题的提出一：般
•实际对象都客观存在着一些反映其特征的相 关数据信息； •如何综合利用这些数据信息对实际对象的现 状做出综合评价，或预测未来的发展趋势， 制定科学的决策方案？ --数据建模的综合评价、综合排序、预测与 决策等问题。
8/10/2020
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一、数据建模的一般问题
综合评价是科学、合理决策的前提。 综合评价的基础是信息的综合利用。 综合评价的过程是数据建模的过程。 数据建模的基础是数据的标准化处理。
如何构成一个综合评价问题呢？
8/10/2020
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一、数据建模的一般问题
综合评价：
依据相关信息对实际对象所进行的客观、 公正、合理的全面评价。
a ln x b , 3 x 5
长江水质污染评价
(5)对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。
二、问题分析
首先依据近两年 17 个观测点的数据对相应地区的水质情况做定量综合评价 与分析；然后依据这些地区的相对地理位置、水流量和水质数据，利用简化的一 维水质模型推算出相对地理位置的排污量， 从而来确定出长江干流主要污染源所 在的江段；再根据长江过去十年的总体水质检测分类数据，利用灰色预测和回归 分析对未来十年水质污染发展趋势做出预测分析； 最后对未来十年长江干流不可 饮用水可控水质的条件进行研究。 2.1 问题一的分析 根据 《地表水环境质量标准》 中 4 个主要项目标准限值， 共将水质分为六类， 即Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类和劣Ⅴ类，每一类都有对应的标准限值，只要 有一项指标达到高类别标准就算是高类别的水质， 而且同一类别的水污染在量上 有很大的差别，为此，在做综合评价时要考虑指标在“质”和“量”上的差异。 首先，对个各个数据进行标准化处理，然后用动态加权合理的构造综合评价指标 函数，能充分体现水质类别在量和质的差异。最后根据各地区综合评价指标值的 大小对各地区的水质状况做出分析。 2.2 问题二的分析 根据干流各观察站点的水质数据和相应站点的位置关系， 考虑到上游的污水 会对下游的水质造成一定的影响，同时江河本身具有一定的净化能力，又江河自 身对污染物的自然净化能力与流速、流量、水流距离等有关，又上游的水质对下 游水质的影响服从一维水质模型。 由此可推算出上游的污水对下游水质的影响程 度，从而可以推算出各个江段的污水排放量，即可确定主要的污染源所在地区。 2.3 问题三的分析 根据过去十年长江的总体水污染状况的数据， 可以观测到污染程度越来越严 重，主要是排污量的增加，又发现每一年的总流量变化不大时，不可饮用水所占 江段比例成增大趋势，故每一年的污染情况与当年的废水排放量和总流量有关。 因此，可根据前十年的废水排放量，利用灰色预测方法预测未来十年的废水排放 量，然后用回归分析方法确定出不可饮用水与废水排放量和总流量的关系，从而 可得出未来十年不可饮用水比例的发展趋势， 从而可以预测出未来十年的水质情 况。 2.4 问题四的分析 首先根据过去十年废水排放量和总流量与不可饮用水与劣Ⅴ类水的关系， 预 测出未来十年不可饮用水与劣Ⅴ类水的比例， 又未来十年内都要求干流的不可饮 用水比例控制在 20%以内，且没有劣Ⅴ类水，从而求出未来十年的污水处理量。
动态赋权和静态赋权相结合的模糊评价模型.pdf
摘要首先，结合目前各知名机构对大学和学科给出的评估结果，考虑到较为公认的世界一流大学的两个共同特点（一是拥有世界一流水平的教授队伍，二是有一套支持教授队伍培养人才、进行尖端科学研究的体制），分析出评判世界一流大学的一级指标：教育质量，科研成果，硬件设备，师生数量比和评判世界一流学科的一级指标；教学条件，科研成果，学生发展，硬件设备。
两个基本模型：世界一流大学评估模型和世界一流学科评估模型。
基本模型通过层次分析法给出子目标成对比较判断优选矩阵，进而求各评估指标的权重。
权值优化后模型：考虑到层次分析法给出权重具有一定的主观因素，并且静态加权有一定的局限性，即权值存在一定稳定性，不能随具体情况变化而变化。
所以，采用熵值法对初步给定的权值进行调整，作到静态赋权和动态赋权相结合。
针对第二问，选取QS排名前100中的12所大学，对搜集到的数据进行模糊化处理，分别求得层次分析法权重下，熵权法优化权值下的模糊综合评价结果，两次结果与各大权威评估机构的分析结果比对，发现熵权法优化后的权值更加合理。
针对第三问，用同样的思路，选取11个专业，每个专业选取12个大学，进行模糊化综合评价。
以土木工程为例，分别求出层次分析法权重下，熵权法优化权值下的模糊综合评价结果，比较发现熵权法优化后的权值更有其合理性。
针对第四问，除中南大学外，选取四所国内知名大学，用已经建立的模糊综合评价模型进行评价，通过中南大学与其他四所大学比较，发现中南大学在建设双一流大学道路上还有很多进取之处。
最后，基于以上问题解决过程中发现的问题，对模型进行评价，确定改进方向，并且为中南大学创建“双一流”给出建议。
关键词：“双一流”建设层次分析法熵权法动态赋权模糊综合评价一．问题提出1.1 问题的背景建设世界一流大学和一流学科，是党中央、国务院作出的重大战略决策，对于提升我国教育发展水平、增强国家核心竞争力、奠定长远发展基础，具有十分重要的意义。
多年来，通过实施“211工程”、“985工程”以及“优势学科创新平台”和“特色重点学科项目”等重点建设，一批重点高校和重点学科建设取得重大进展，带动了我国高等教育整体水平的提升，为经济社会持续健康发展作出了重要贡献。
综合评价方法及长江水质评价问题
（3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的 主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测 分析，比如研究未来10年的情况。
（4）根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求 长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有 劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法
根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。
附件4是“1995~2004年长江流域水质报告”给出的主要 统计数据。下面的附表是国标(GB3838-2002) 给出的《地 表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值，其中Ⅰ、Ⅱ 、Ⅲ类为可饮用水。
请你们研究下列问题：
（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价 ，并分析各地区水质的污染状况。
2. 动态加权综合评价的一般方法
2.2 动态加权函数的设定
考虑到评价指标的“质差”与“量差”，在确 定综合评价指标时，既要能体现不同类型指标之间 的差异，也要能体现同类型指标的数量差异。
根据实际问题具体取什么样的动态加权函数，主 要是从实际问题出发分析确定。
对于不同的指标可以取相同的权函数，也可以取 不同的权函数。
实际中问题的评价指标可能有极大型的、极小型 的、中间型，或区间型的四种情况，也有时各有不同 的量纲，这就需要根据不同情况分别作标准化处理， 即对三种不同类型指标变换成统一的、无量纲的标准 化指标。
一种基于证据理论的动态综合效绩评价实用方法_王雪荣
1 , 2 , …, s , 表示有 s 个分目标) ; 第三层为指标层 x ij ( tk) ( i 同上 ; j= 1 , 2 , … , m 表示有 j 个指标) 。由 l
第 4 期 王雪荣等 : 一种基于证据理论的动态综合效绩评价实用方法
· 123 ·
个专家评委( 其评语是{ p 1 , p 2 , …, p t } ) 构成的群体 对每个指标给出评判意见 , 并假设某个专家给出的 评判意见不受别的专家意见的影响 。 结合纵横向动 态评价数学原理 , 对 n 个被评价对象( 或系统 ) S1 , S 2 , …… , S n , 取 定 m 个 评价 指标 x i 1 , x i2 , …… , x im , 在 N 年内 , 且按时间顺序 t 1 , t 2 , … , tN 获得原 始数据{ x ij ( tk ) } 构成一个时序立体数据表 。 由动态评价问题建立的数学评价模型为 : y i( tk )= f (ω tk ) , ω tk ) , …ω tk ) ; X i1 1( 2( m ( ( tk ) , x i 2( t k) , … , x im ( t k) ) k =1 , 2 , …, N y i( t k) 为 S i 在 tk 时刻的综合评价值 。 在建立时序立体数据表前 , 需对数据{ x ij ( tk ) } 进行量化 、 一致化 、无量纲化处理 , 利用经处理后的 指标立体数据表{ x ij ( tk ) } 对 S 1 , S 2 , …… , S n 在不 同时刻 tk 处的运行状况进行综合评价 。 3. 2 基于证据理论观测值处理 证据理论( A mathematical T heo ry of Evidence) 可看作是依据不完全证据做决策的理论 , 是由美国 学者 G . Shaf er 于 1976 年首次提出的[ 12] , 设人们所 能认识到的可能结果用集合 H 表示 , 称为识别框架
数学建摸经典讲座之动态加权平均
排序方案。
长江水质的综合评价模型
针对长江水质的综合评价这一问题，采用动态加权综合评价方 法来解决。假设 17 个城市为被评价对象S1, S2 , , S17 ，共有四项评
价指标（或属性）DO、CODMn、NH3-N 和 PH 值，分别记为x1, x2 , x3 和 x4 ，前三项指标都有 6 个等级 p1, p2 , , p6 ，相应的分类区间值如
城市 排序
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9
S10
Borda 数 203 136 143 234 106 139 138 378 232 271
总排序 11 15 12 7 16 13 14 2 8 5
S11 S12
60 357 17 3
S13 S14 S15 S16 S17
277 264 438 214 217 4 6 1 10 9
以此作为问题的综合评价指标函数，如果每个被评价对象的 m
个属性
都有 N 组样本观测值{xij}(i 1, 2, , m; j 1, 2, , N ) ，代入上式计算，
则每一个被评价对象都有 N 个综合评价指标值 X k ( j) (k 1, 2, , n; j 1, 2, , N ) 。由此按其大小排序，可以给出 n 个被评价对象的 N 个
评价指标值，即可得到一个17 28 阶的综合评价矩阵( X ij )1728 。
4.各城市水质的综合评价
由 17 个城市 28 个月的水质综合评价指标 X ij (i 1, 2, ,17;
j 1, 2, , 28) ，根据其大小（即污染的程度）进行排序，数值越
大说明水质越差。由此可得反映 17 个城市水质污染程度的 28 个排
1,2,3)
综合评价模型
综合评价模型综合评价模块在数学建模⽐赛和数据分析中，综合评价模型的出场率还是⽐较⾼的，实际应⽤也确实⽐较⼴泛。
下⾯是我在学习过程中对综合评价模型的总结。
1 综合评价的⽬的综合评价⽆外乎两种：对多个系统进⾏评价和对⼀个系统进⾏评价。
对多个系统进⾏评价的⽬的基本上有两种：这东西是谁的——分类；哪个好哪个差——⽐较、排序。
对⼀个系统进⾏评价的⽬的基本上就是看它达没达标、及不及格——实现程度。
对⼀个系统的精确评价往往对它进⾏进⼀步的预测起着决定性的参考作⽤。
因为如果我们需要对某⼀系统进⾏预测的话⼀个良好的评价系统也⾮常关键。
2 综合评价的基本要素综合评价模型中的五个基本要素：被评价对象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
2.1被评价对象被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象。
这⾥将被评价对象记为2.2评价指标评价指标的选取对系统的综合评价起着⾄关重要的作⽤。
可以说根据不同的评价指标评价出来的结论之间可能⼤相径庭。
评价指标的选取应该主要以下⼏个原则：1. 独⽴性。
尽量减少每⼀个评价指标之间的耦合关系，即每个评价指标中包含的绝⼤部分信息在其他评价指标中应该不存在。
⽐如评价两地之间的交通状况，如果选择了汽车的平均⾏驶速度和公路距离为评价指标后，就不要在选取汽车平均使⽤时间作为评价指标了。
因为它包含的信息在其他的评价指标中能反映出来。
2. 全⾯性。
所有评价指标包含的信息总和应该等于被评价模型的所有信息。
独⽴性和全⾯性可以类⽐古典概型中样本点和样本空间的概念。
3. 量⼦性。
如果⼀个评价指标可以使⽤两个或者多个评价指标表⽰，那么将评价指标的进⼀步细化有助于我们实现指标之间的解耦和对问题的分析。
再分析清楚问题之后，在构建评价模型的时候我们可以通过合适的算法将相关的评价指标进⾏聚合。
4. 可测性。
保证选择的评价指标能直接或者间接的测量也⾮常重要。
评价指标我们⽤.表⽰。
2.3权重系数不同的评价指标的不同重要程度我们可以使⽤权重系数进⾏表⽰。
综合评价模型——动态加权综合评价方法
2005年中国大学生数学建模竞赛的A题：“长江水质的 评价和预测”问题的第一部份给出了17个观测站（城市）的 最近28个月的实际检测指标数据，包括反映水质污染程度的 最主要的四项指标：溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn） 、氨氮(NH3-N) 和PH值，要求综合这四种污染指标的28个月 的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法 根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。 在对17个城市的水质做综合评价时，要充分考虑这些指 标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的“量的差异 ”,在此简称为“质差”和“量差”。因此，这是一个较复 杂的多因素多属性的综合评价问题。
i
。也就是对于每一个属性而言，既有不
同类别的差异，同类别的又有不同量值的差异。对于这种既有“质差” ， 又有“量差”的问题，如果用通常的定常权综合评价法做综合评价显然是 不合理的，然而合理有效的方法是动态加权综合评价方法。
四、动态加权综合评价方法
2. 动态加权综合评价的一般方法
动态加权综合评价、灰色关联度分析、BP神经网络模型.doc
大气污染预报问题摘要本文针对大气污染问题，采用动态加权综合评价方法建立了合理的空气质量评价模型，同时，采用灰色关联度分析方法和BP神经网络模型较好地研究了空气质量和气象参数之间的关系。
问题一中，考虑到污染物浓度这一评价指标的“质的差异”和“量的差异”，采用动态加权综合评价方法建立评价模型。
首先对评价指标数据进行归一化处理，然后选取偏大型正态分布函数作为动态加权函数建立评价模型，从而对评价指标每天的观测值进行排序，最后用决策分析中的Borda数方法对四个城市的空气质量综合排序。
得到的最终排序结果为：空气质量最差的是B城市，其次是C城市，排在第三位是D城市，而A 城市的空气质量最好。
问题二中，对于空气质量与气象参数关系的问题，采用灰色关联度分析方法和BP 神经网络模型进行探讨。
首先，通过灰色关联度分析确定了大气污染物浓度与气象参数强弱主次关系，然后针对其复杂非线性关系建立BP神经网络预测模型，预测2009年7月26日至30日的污染物浓度。
最后用实际值对预测值进行了误差分析，结果表明预测值与实际值的误差较小，即BP神经网络模型的预测值具有较高的精度。
本文最大的特色是采用了动态加权综合评价方法建立评价模型，增大了评价结果的客观性，比定常加权模型更科学合理。
其次，鉴于空气质量与气象参数复杂的非线性关系，建立了BP神经网络模型，较好地讨论了大气污染物浓度与气象参数的关系，经过检验分析知此模型是解决非线性问题的有力工具。
关键词：动态加权综合评价、灰色关联度分析、BP神经网络模型、MATLAB一、问题提出大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。
人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。
一个人在五个星期内不吃饭或5天内不喝水，尚能维持生命，但超过5分钟不呼吸空气，便会死亡。
随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。
综合评价模型——动态加权综合评价方法
pk 都 包 含 一 个 区 间 范 围 ， 记 为[ ak( i ) , bk( i ) ) ， 且 于每一个等级 ak( i ) bk( i ) (i 1, 2, , m; k 1, 2, , K ) ，即当属性 xi [ ak( i ) , bk( i ) ) 时，则 xi pk (1 k K ) k
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法 根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。 在对17个城市的水质做综合评价时，要充分考虑这些指 标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的“量的差异 ”,在此简称为“质差”和“量差”。因此，这是一个较复 杂的多因素多属性的综合评价问题。
x4 ，前三项指标都有 6 个等级 p1 , p2 , , p6 ，相应的分类区间值如
表（1）所示，而 PH 值没有等级之分。
表（1）: 《地表水环境质量标准》 （GB3838— 2002） 中 4 个主要项目标准限值 指 标 Ⅰ类 Ⅱ类 Ⅲ类 Ⅳ类 [6,7.5) [5,6) [3,5) 溶解氧(DO) [7.5,∞) (0,2] (2,4] (4,6] (6,10] 高锰酸盐指数(CODMn) (0,0.15] (0.15,0.5] (0.5,1] (1,1.5] 氨氮（NH3-N） [6 , 9] PH 值（无量纲） 单位：mg/L Ⅴ类 劣Ⅴ类 [2,3) [0,2] (10,15] (15, ∞) (1.5,2] (2, ∞)
综合评价方法
综合评价方法一、综合评价方法介绍（一）概念综合评价方法是对评价对象的全体，根据所给的条件采用一定的方法，给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。
综合评价的目的通常是希望能对若干对象按一定意义进行排序从中挑出最优或最劣对象。
对于每一个评价对象通过综合评价和比较可以找到自身的差距也便于及时采取措施进行改进。
其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。
（二）特点1、评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位＂综合状况＂的排序。
（三）构成综合评价的要素1、评价目的。
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，评价的精确度要求如何等等。
2、评价者。
评价者可以是某个人或某团体。
评价目的的给定、评价指标的建立、评价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。
因此，评价者在评价过程的作用是不可轻视的。
3、被评价对象。
随着综合评价技术理论的开展与实践活动，评价的领域也从最初的各行各业经济统计综合评价拓展到后来的技术水平、生活质量、小康水平、社会发展、环境质量、竞争能力、综合国力、绩效考评等方面。
这些都能构成被评价对象。
4、评价指标。
所谓指标是指根据研究的对象和目的，能够确定地反映研究对象某一方面情况的特征依据，每个评价指标都是从不同侧面刻画对象所具有的某种特征。
所谓指标体系是指由一系列相互联系的指标所构成的整体，它能够根据研究的对象和目的综合反映出对象各个方面的情况。
指标体系不仅受评价客体与评价目标的制约而且也受评价主体价值观念的影响。
5、权重系数。
相对于某种评价目的来说，评价指标相对重要性是不同的，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。
动态综合评价模型及应用
动态综合评价模型及应用作者：王海元来源：《价值工程》2015年第13期摘要：目前，动态综合评价方法以指标集、评价对象和时间因素组成的评价系统中，各时间点评价指标是固定不变的。
评价的过程中，指标比较多的情况下，为保证指标相对独立，需找到主要指标，但不能保证在评价期间指标的一致性。
基于此，本文提出一种评价时间点指标不一致的动态评价方法，通过实例检验了该方法的有效性。
关键词：动态综合评价；港口类；上市公司；理想点法中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）13-0239-020 引言经济全球化和贸易的自由化促使港口的职能从作业区转变为物流服务、金融、工业和贸易等功能一体化的集合体。
作为多式联运的一个节点，与其他运输方式和节点之间的依存度不断升高，逐步出现了区域性乃至全球性生产、贸易和消费的中心.在发展的过程中，传统港口物流职能逐步弱化，港口的价值最大化越来越依赖合作伙伴和物流联盟的其他成员，近年来，港口物流对临港工业发展的作用日益明显，港口类上市公司正在日益受到投资者的关注.对港口类上市公司的经营情况进行综合评价是决策者和投资者决策的需要。
通过综合评价可以全面客观的考察港口类上市公司的业绩，做出合理的评价。
大量的研究者对综合评价的理论和方法继续进行了研究，并应用到各类上市公司、区域上市公司的业绩评价中，动态评价在静态综合评价的基础上加入时间影响因素，更加能够综合的分析指标时间序列的变化状况，应用领域拓展到很多方面有着非常广阔的应用前景，更加符合对于评价对象在考虑时间因素的情况下的时序综合评价。
王璐（2005）考虑上市公司静态评价指标值和指标值增长变化两个方面的因素，采用主成分分析和理想点法构造时序多指标序列对电力类上市公司进行了综合评价[1]，王璐等（2006）提出了综合评价问题的三种基本方式，构建了考虑静态指标值、指标值的增减变化和评价影响程度的时间效应的动态评价方法并进行了实证[2]，郑少锋等（2008）采用主成分分析和理想点法对我国农业上市公司2004-2006年经营业绩进行了综合评价，认为该方法更有利于投资者和决策者的经营状况预测[3]，张济建等（2013）利用主成分分析和相关性检验对指标体系进行筛选的基础上利用聚类方法进行排序，在此基础上通过对各个时间点进行主观赋权，对23家物流上市公司进行了动态评价[4]，孙秀峰（2009）分析了港口类上市公司的融资决策[5]；周霞等（2013）用数据包络法对物流上市公司技术效率进行了实证研究[6]。
课程设计中动态评估模型研究
课程设计中动态评估模型研究课程设计是教师工作中一项非常重要的任务。
它不仅涉及到教学策略和教材的选择，还包括考核方式和评估标准的制定。
评估是课程设计过程中不可或缺的一部分。
动态评估模型是一种有效的评估方法，在课程设计中有着广泛的应用。
动态评估模型是指一种依据学习者的发展变化而不断调整的评估方法。
它与传统的静态评估模型不同，后者仅仅针对某一时刻的学习成果进行评估。
动态评估模型能够更好地反映学生在学习过程中的长期变化和发展趋势，因此能够更好地指导课程设计。
动态评估模型的基本原理是通过对学习过程中的关键节点进行评估，来了解学生在学习过程中的表现和问题。
通过多次评估比较，可以发现学生在学习中的偏差和误区，从而及时调整教学策略和课程内容。
动态评估模型的优点在于能够及时发现学习问题，避免学生出现较大的落差和失落感。
同时，它也为教师提供了更好的指导方向。
动态评估模型的实施需要运用日常教学中的各种评估手段，例如考试、作业、实验、讨论、问卷调查等。
同时，这些评估手段需要在特定的时刻进行，例如开学初、期中、期末等关键节点。
在评估的过程中，需要注意评估指标的合理性和科学性。
评估指标应当具体、可操作和能够反映学习效果，同时要考虑学生的个体差异和学习特点。
动态评估模型的实施还需要考虑教学资源和教师参与度的问题。
教学资源包括学生能够接触到的书籍、电子资源、学科资源等。
教师参与度则是指教师在整个教学流程中的参与和指导程度。
教师需要在教学过程中不断地改进教学策略和调整课程内容。
在课程设计中，动态评估模型不仅仅是一种评估手段，更是一种教学哲学。
它要求教师不断地进行反思和改进，为学生提供更为优质的教育体验。
动态评估模型也能够帮助学生更好地发掘自己的潜力和发展空间，从而取得更好的学习成果。
综上所述，动态评估模型是一种非常有效的课程评估和教学指导方法。
它需要教师和学生一起努力，才能够取得良好的效果。
在未来的教育中，动态评估模型将会更为广泛地应用，成为一种理念和核心价值观。
动态加权综合评价方法
M j mj 其中 M j max{xij }, m j min{xij }( j 1, 2, , m ) 。
1i n 1i n
令 xij
xij m j
(i 1, 2,, n; j 1, 2, , m) ，
[0,1] 是无量纲的标准观测值。 则 xij
[60,100] 。 譬如若取 c 60, d 40 ，则 xij
18 2018年8月18日
二、综合评价的一般方法
3. 评价指标权重系数的确定方法
（1）基于“指标功能”的赋权方法
假设一个理想的评价系统是由 m 种“物质”构成的，其 质量分别记为 M 1 , M 2 ,, M n ，则第 j 种“物质”的权重系数
如 果 已 知 各 指 标 n 个 观 测 值 为 {xij }(i 1,2, , n;
j 1, 2,, m) ， 则计算出各系统的综合评价值 yi f (w, x(i ) ) ，
x(i ) ( xi1, xi 2 ,, xim )T (i 1, 2,, n) 。根据 yi (i 1, 2,, n) 值 的大小将这 n 个系统进行排序或分类，即综合评价结果。
12 2018年8月18日
二、综合评价的一般方法
２. 综合评价指标的预处理方法
（1） 评价指标类型的一致化
1 1 ）极小型指标 : 对极小型指标 x ，则 x ( x 0) , 或 x x M x ,其中 M 为 x 可能的最大值， 即可将指标 x 极大化。
2）中间型指标: 对中间型指标 x ，则
其中 k1 , k 2 为待定常数， k1 , k 2
22
0 ，且 k1 k 2 1 。
2018年8月18日
常用综合评价方法7
②确定各评价指标权重
研
究 目
③合理确定各单个指标的评价等级(evaluation grade)及其界限
的
④建立综合评价模型(synthetical evaluation model)
⑤确定多指标综合评价的等级数量界限，并根据实践对已建立模 型考察、修改及完善。
来刻画。如果用 w j 来表示评价指标 x j ( j 1, 2, , m) 的
m
权重系数，则应有 wj 0( j 1, 2, , m) ，且 wj 1。 j 1
注意到:当各被评价对象和评价指标值都确定以后， 问题的综合评价结果就完全依赖于权重系数的取值了， 即权重系数确定的合理与否，直接关系到综合评价结果 的可信度，甚至影响到最后决策的正确性。
合
要
③ 区别能力/ 灵敏性：即指标
评
求
值有一定的波动范围，而且其 高低在评价中有确切的含义。
价
指
④ 独立性：即选入的指标各 有所用，相互不能替代。
标
3.2 系统分析法及文献资料 分析优选法筛选指标
缺乏 有关 历史 资料， 或指 标难 以数 量化 时
系统分析法(systematic analysis method)： 是一种常用的凭经验挑选指标的方法， 首先将所有备选指标按系统（或属性、 类别）划分，再通过座谈或填调查表的 方法获得对各指标的专家评分，确定主 次，再从各系统内挑选主要的指标作为 评价指标。
评价指标体系应遵守的原则：系统性、科学性、可比性、
可测性（即可观测性）和独立性。这里不妨设系统有 m 个评 价指标（或属性），分别记为 x1, x2 , , xm (m 1) ，即评价指 标向量为 x (x1, x2 , , xm )T 。
建立以动态反馈模型为基础绩效评估
建立以动态反馈模型为基础绩效评估绩效考核，就是按照一定的标准，采用科学的方法，对企业员工的品德、工作绩效、能力和态度进行综合的检查和评定，以确定其工作成绩和潜力的管理方法。
其实质是人力资源管理开发关于现有员工的信息，为员工的报酬、晋升、调配、培训、激励、辞退和职业生涯管理等工作提供科学的依据。
当我们运用更科学、更先进的考核方法和手段时，我们面对的却是在一次抽样调查中有70%以上的人认为“假如把一年一度的业绩考核取消的话，不会对公司业绩产生影响”；居然甚至还有人觉得，取消业绩考核反而能提高公司业绩的现象。
为什么会出现这样的答案呢？我认为，这是因为仅对员工进行考核难以达到提高员工业绩造成的。
因此，建立以动态反馈模型为基础的绩效评估就显得很重要。
首先，动态反馈模型的实施前提。
第一，绩效考核更应建立导向创新，形成从奖惩报酬到培养发展。
我们必须首先明确考核的目的绝不仅仅局限于为奖惩提供依据，它更重要的用途是树立企业的价值观、为员工的职业发展指明方向。
第二，绩效考核应该形成功能创新，形成从被动到主动地考核结果反馈功能。
因为考核的另一个重要，同时也容易被企业管理者忽视的目的就是利用其评价和反馈功能，促进员工的职业生涯发展。
如何提高绩效考核的有效使用呢？我认为必须建立以动态反馈信息模型为基础的考核评估沟通体系。
成功有效地使用考核评估结果可以确定员工培训开发的方向，从企业来说，考核能发现员工的长处与不足，找出培训的需要和进一步开发的方向，据此制订培训措施与计划；从员工个人来说，考核可以作为员工个人确定自己发展计划的依据。
通过绩效评价结果的动态反馈，员工个人可以了解到自己的长处和存在的弱点，增加员工个人的自我认识，从而制定自己的最佳发展计划。
考核给员工提供了自我评价和提升的机会。
在考核后，员工的实际工作表现经过上级主管的考察与测评后，通过面谈或其他渠道，将结果从感官的被动接受转变为理性的主动吸收，并听取其反应、申诉。
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根据标准化后的各评价指标值，不妨仍用xi 表示，以及相应的动态
权函数 wi (x)(i 1, 2,L , m) ，建立综合评价模型来对 n 个被评价对象做
出综合评价。在此，取综合评价模型为各评价指标的动态加权和，即
m
X wi (xi ) xi 。 i1
以此作为问题的综合评价指标函数，如果每个被评价对象的 m
随后平缓增加趋于最大，相应的图形呈正态分布曲线（左侧）形状。那么，
此时对指标xi 的变权函数可以设定为偏大型正态分布函数。即
wi
(
x)
0 1
,
e
xi i
2
,
当 x i时, 当 x i时,
其中参数i 可取[a1(i) , b1(i) ) 中的某
定值，在此不妨取i (b1(i) a1(i) ) / 2 ，
个属性
都有 N 组样本观测值{xij}(i 1, 2,L , m; j 1, 2,L , N ) ，代入上式计算，
则每一个被评价对象都有 N 个综合评价指标值 X k ( j) (k 1, 2,L , n; j 1, 2,L , N) 。由此按其大小排序，可以给出 n 个被评价对象的 N 个
综合评价方法及其应用
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法
在以上综合加权评价方法中，关于权值wj ( j 1, 2,L , m)
都是属于定常权，即权值均为常数。虽然这种方法简单易行， 对某些较简单的实际问题也是可行的，但是主观性强、科学性 差，有些时候不能很好地为决策提供有效的依据。
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法
根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。
wi
(x)
2
1
x
a (i ) 1
b(i) K
a(i) 1
2
, a1(i)
x
c,
2
x bK(i)
b(i) K
a(i) 1
2
,c
x
bK(i) ,
其中参数
c
1 2
( a1( i )
b(i) K
), 且wi
(c)
0.5
。
(1 i m)
2. 动态加权综合评价的一般方法
2.3 综合评价模型的构建
(i 1, 2,L
, m; k
1, 2,L
,
K
)
，即当属性 xi
[ak(i )
,
b(i) k
)
时，则
属性 xi 属于第k 类pk (1 k K ) 。也就是对于每一个属性而言，既有不
同类别的差异，同类别的又有不同量值的差异。对于这种既有“质差”，
又有“量差”的问题，如果用通常的定常权综合评价法做综合评价显然是
四、动态加权综合评价方法
2. 动态加权综合评价的一般方法
2.2 动态加权函数的设定
考虑到评价指标的“质差”与“量差”的关系， 在确定综合评价指标时，既要能体现不同类型指标 之间的差异，也要能体现同类型指标的数量差异。
根据实际问题具体取什么样的动态加权函数，主 要是从实际问题出发分析确定。
对于不同的指标可以取相同的权函数，也可以取 不同的权函数。
2.2 动态加权函数的设定
（1） 分段变幂函数
如果某项评价指标xi 对于综合评价效果的影响大约是
随着类别 pk (k 1, 2,L , K ) 的增加而按正幂次增加，同时
在某一类中随着指标值的增加按相应的一个幂函数增加，
则对指标xi 可以设定分段
幂函数为变权函数。即
1
wi (x) xk ,
x
[ak(i
2005年中国大学生数学建模竞赛的A题：“长江水质的评 价和预测”问题的第一部份给出了17个观测站（城市）的最 近28个月的实际检测指标数据，包括反映水质污染程度的最 主要的四项指标：溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn ）、氨氮(NH3-N) 和PH值，要求综合这四种污染指标的28 个月的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。
)
,
b(i) k
]
，
(k 1, 2,L , K )
其中1 i m 。
2.2 动态加权函数的设定
（2）偏大型正态分布函数
如 果 某 项 指 标xi 对 于 综 合 评 价 效 果 的 影 响 大 约 是 随 着 类 别
pk (k 1, 2,L , K ) 的增加，先是缓慢增加，中间有一个快速增长的过程，
i 由 wi (aK(i) ) 0.9(1 i m) 确定。
2.2 动态加权函数的设定
（3）S 型分布函数
如果 某项指标xi 对 于综合评价 效果的影 响大约是随着 类别
pk (k 1, 2,L , K ) 的增加而增加的过程，呈一条“S”曲线，那么，
此时对指标xi 的变权函数可以设定为 S 型分布函数。即
不合理的，然而合理有效的方法是动态加权综合评价方法。
四、动态加权综合评价方法
2. 动态加权综合评价的一般方法
根据这个问题的实际背景和综合评价的一般原则， 解决问题的主要过程分三步完成： •将各评价指标作标准化处理； •根据各属性的特性构造动态加权函数； •构建问题的综合评价模型，并做出评价。
实际中问题的评价指标可能有极大型的、极小型 的、中间型，或区间型的四种情况，也有时各有不同 的量纲，这就需要根据不同情况分别作标准化处理， 即对三种不同类型指标变换成统一的、无量纲的标准 化指标。
排序方案。
五、长江水质的综合评价模型
个系统都有m 属性（或评价指标），分别记为x1, x2 ,L , xm (m 1) ，对于
每一个属性xi 都可以分为K 个等级，记为 p1, p2 ,L , pK (K 1) 。而对
于 每 一 个 等
个
区
间
范
围
，
记
为
[ ak( i )
,
b(i) k
)
，且
a(i) k
b(i) k
在对17个城市的水质做综合评价时，要充分考虑这些指 标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的“量的差异 ”,在此简称为“质差”和“量差”。因此，这是一个较复 杂的多因素多属性的综合评价问题。
动态加权综合评价问题的一般提法：
现设有n 个被评价对象（或系统），分别记为 S1, S2,L , Sn (n 1) ，每