(完整版)评价方法综述

评价方法综述

综合评价是指对以多属性体系结构描述的对象系统作出全局性、整体性的评价，即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。

常用的综合综合评价方法可以分为以下几大类：

（1）定性评价方法，包括专家会议法、德尔菲法(Delphi法)。这类方法具有操作简单，可以利用专家的知识，结论易于使用的优点，但是主观比较强，多人评价是结论难收敛，适合于不能或难以量化的大系统，简单的小系统。

（2）技术经济分析方法，包括经济分析法和技术评价法，分别通过价值分析、成本效益分析、价值功能分析，采用NPV(Net Present value)、IRR(Internal Rate of Retum)等指标和通过可行性分析、可靠性评价等。该方法含义明确，可比性强，但是建立模型比较困难，只适用评价因素少的对象。

（3）多属性决策方法(Multi Attribute Decesion-makingMethod，简称DADM)，这类方法通过化多为少、分层序列、直接求非劣解、重排次序法莱排序与评价，具有描述精确，可以处理多决策者、多指标、动态的对象的优点，但由于隶属刚性的评价，无法涉及模糊因素的对象。

（4）系统工程法，包括评分法、关联矩阵法和层次分析法(Analytic Hierarchy Proeess，简称AHP)，前两者具有方法简单、容易操作的优点，但只能用于静态评价；AHP法的可靠度比较高，误差小，但评价对象的因素不能太多(通常不多于9个)。

（5）模糊数学方法，包括模糊综合评价、模糊积分、模糊模式识别等，能克服传统数学方法中的“唯一解”的弊端，根据不同可能性得出多个层次的问题解，但不能解决评价指标间相关造成的信息重复问题，隶属函数、模糊相关矩阵等的确定方法有待进一步研究。

（6）物元分析方法与可拓评价，可以解决评价对象的指标存在不相容性和可变性的问题。

（7）统计分析方法，包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等，具有全面性、可比性、客观合理的优点，但都需要大量的统计数据，没有反映客观发展水平。

（8）运筹学方法，数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，简称DEA，包括C2R/C2GS2等)具有可以评价多输入多输出的大系统，并可用“窗口”技术找出单元薄弱环节加以改进，但只能评价单元的相对发展指标，无法表示出实际发展水平。

（9）系统工程法，包括评分法、关联矩阵法和层次分析法(AHP)，前两者具有方法简单、容易操作的优点，但只能用于静态评价;AHP法的可靠度比较高，误差小，但评价对象的因素不能太多(通常不多于9个)。

（10）对话式评价方法，包括逐步法、序贯解法和Geffrion法，是人机对话的基础性思想，体现柔性化管理，但没有定量表示出决策者的偏好。

（11）智能化评估方法，如基于BP(Error Back Propagation)人工神经网络的评价，该方法具有自适应能力、可容错性，能够处理非线性和非凸性的大型复杂系统，但是精度不高，需要大量的训练样本等。

（12）有系统模拟与仿真评价方法，可以实现动态评价，能解决高阶次、非线性等复杂特征的系统，能对数学模型很难表示的系统评价，但是建立模型的难度大。

（13）信息嫡理论评价，包括绝对信息嫡方法和相对信息嫡方法，可以不同程度地反映出投资项目各时期成功或失败消息出现的概率。

（14）灰色综合评价，该方法能处理信息部分明确，部分不明确的灰色系统，所需的数据量不是很大，可以处理相关性大的系统，但定义时间变量几何曲线相似程度困难。

（15）粗糙集理论评价方法，是一种处理模糊性和不确定性的方法，可以评价特定条件属性的重要性，建立属性的约简，并利用规则对新对象进行决策。

（16）交合分析评价法，包括权衡法和全景法，前者要求被调查者负担的信息量不太多，因此可以调查的属性数可以较多，但没有考虑属性之间的交互作用，而且被调查者和实际购买者之间有较大差异；后者可以突出待评价对象的主要属性，能体现决策者的主观偏好，使用时不要多于6个属性以减少负效应。

（17）组合评价方法，就是将组合思想引入评价领域，从而产生新的评价思想或评价方法。但国际上对于组合评价的研究较少，相关文献主要是集中在对单一方法评价结论不一致原因的分析，以及采用计算机仿真技术讨论如何确定单一

评价相对于一个具体问题的偏差。