评价指标权重确定方法综述
指标权重的确定方法
欢迎阅读权重的确定方法一、权重的概念用若干个指标进行综合评价是，其对被评价的作用，从评价目标来看并不是同等重要。
在统计综合评价中，权属的大小反映了评价指标的重要程度，权数大的评价指标重要程度大，权数小的评价指标重要程度小。
一般有两种表现形式：一是绝对数（频数）表示，另一种是用相对数（频率）表示。
（1）从含信息的多少来考虑。
权数越大，评价指标所包含信息越多。
（2）从指标的区分能力来考虑，全数越大，说明评价指标区别被评价对象的能力越强。
二、权重的确定方法为三大类:(Delphi 法)。
1（1（2（3（4（5，2。
方法:i s 与js 绝对重要;当取值为1至9之间的偶数时，分别表示指标两两相比的重要性程度介于两个相邻奇数所表示的重要性程度之间，且1ij ji u u =。
则:()11()1,2,,nnj ij i W u j n ===∏（二）、客观赋权法客观赋权法，它是基于各方案评价指标值的客观数据的差异而确定各指标的权重的方法。
目前，关于客观赋权法的主要研究成果有：基于“差异驱动”原理的赋权方法，可分为突出整体差异的“拉开档次法”和突出局部差异的“均方差法”、“嫡值法”以及“极差法”、“离差法”。
1、主成分分析法方法:把多项评价指标综合成z 个主成分，再以这z 个主成分的贡献率为权数构造一个综合指标，并据此作出判断特点:用:个线性无关的主成分代替原有的n 个评价指标,当这n 个评价指标的相关性较高时，这种方法能消除指标间信息的重叠;而且能根据指标所提供的信息，通过数学运算而主动赋权 2“拉开档次”法“拉开档次法”的基本原理是从几何角度来看，将n 个被评价对象看成是 由m 个评价指标构成的m 维评价空间中的n 个点(或向量)。
寻求n 个被评价对 象的评价值就相当于把这n 个点向一维空间做投影。
选择指标权系数，使得各被 评价对象之间的差异尽量拉大，也就是根据m 维评价空间构造一个最佳的一维空 间，使得各点在此一维空间上的投影点最为分散，即分散程度最大，取极大型评 价指标X1,X2,...Xm 的线性函数1122T m m y w x w x w x w x =+++=为被评价对象的T 序无关;继承性”;3、4、熵值法方法：（1（2）2,,n（32,,n（4）计算各属性的加权系数1,1,2,,jj njj c w j nc===∑5、离差最大化法方法:引入总离差指标11()(1,2,,)m mij kj j i k Vj w r r w j n ===-=∑∑并假定各指标权数满足单位化约束条件求211njj w==∑，以此构造如下非线性规划模型211111max n m m ni j kj jjj i k j r r wF w ====⎧⎪-=⎨⎪⎩=∑∑∑∑求该优化模型，得出最优解Ｗ＝（W1，W2，.....Wn ），将其归一化的结果作为各指标的权重系数特点:可信，不具有主观随意性 6、均方差法方法:(1)以各评价指标为随机变量，各方案Xi 在指标Yj 下的无量纲化的属性值为该随机变量的取值，求出这些随机变量(（2） （3）1)n w T和2)n T，令11j j W k w =,n。
“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定
“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定一、内容简述“双高计划”是指高水平学校和高水平专业建设，是当前我国高等教育领域的重要战略任务。
为了有效推进“双高计划”绩效评价指标体系的构建显得尤为关键。
该绩效评价指标体系旨在全面衡量高校在高水平专业建设过程中的综合表现，包括教学水平、科研能力、社会服务等多个维度。
通过设立科学、合理的评价指标，可以客观反映高校在“双高计划”实施过程中的成果与不足，为高校的优化调整提供数据支撑。
绩效评价指标体系的构建也注重量化性和可操作性。
各评价指标应有明确的数据来源和计算方法，以便于评价工作的开展。
评价指标还应具有一定的导向性和灵活性，能够根据不同高校的实际情况进行动态调整。
在权重确定方面，该体系采用层次分析法等现代决策理论，对各个评价指标进行权重分配。
通过专家咨询、数据分析等方法，确保权重设置的科学性和合理性。
这样既保证了评价结果的客观公正，又能够激励高校在“双高计划”实施过程中更加注重长远发展。
1.背景介绍随着我国高等职业教育的快速发展，“双高计划”（即高水平学校和高水平专业群建设）已成为推动职业教育高质量发展的重要举措。
在这一背景下，构建科学、客观、公正的绩效评价指标体系显得尤为重要。
“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定将有助于提高我国职业教育的质量和水平，培养更多高素质技术技能人才。
2.研究意义在《“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定》关于“研究意义”的段落内容可以这样写：本研究具有深远的意义。
通过对“双高计划”绩效评价指标体系的内涵进行深入分析，有助于明确“双高计划”的实施目标和方向，为后续的绩效评价工作提供有力的理论支撑。
构建科学、合理的绩效评价指标体系，对于提升高职院校的教育教学水平、提高人才培养质量具有重要的现实意义。
该研究还有助于激发高职院校的创新活力，推动教育教学改革，更好地适应经济社会发展对高素质技术技能人才的需求。
研究“双高计划”绩效评价指标体系的内涵与权重确定，对于完善高职院校的评价制度、促进高职教育质量的全面提升也具有重要意义。
评价指标权重确定方法综述
评价指标权重确定方法综述＊＊*（西安科技大学地质与环境学院西安 710600）摘要:权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言的。
某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。
在多因素的各种评价决策问题中，确定各因素的权重是评价决策的关健之一，本文着重介绍了专家估测法、频数统计法、因子分析权重法、信息量权数法、独立性权数法、主成份分析法、层次分析法、模糊关系方程法等几种确定权重的方法.关键词：权重；变量；因子分析;层次分析.The review of the weighing values’s evaluation method*＊＊（xi'an university of science and technology Xi'an 710600 ）Abstract：the weight is a relative concept, is aimed at a certain indicators。
One refers to the weights of indicators in the evaluation of the overall relative important degree。
In multi-factor evaluation of decision making problems，determine the weight of each factor is one of the key evaluation decision, this paper emphatically introduces the expert estimation method，frequency statistics, factor analysis weighting method, weighting method, independent information weighting method, principal component analysis method, analytic hierarchy process (ahp) and fuzzy relation equation method of several kinds of determining weights methods.Key words: weight; Variables; Factor analysis；Hierarchical analysis。
评价指标权重确定方法综述
评价指标权重确定方法综述1.引言评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。
然后，按单目标决策原理进行决策。
指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。
权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。
因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。
2.指标权重确定方法研究现状目前国内外关于评价指标权系数的确定方法有数十种之多，根据计算权系数时原始数据来源以及计算过程的不同，这些方法大致可分为三大类：一类为主观赋权法，一类为客观赋权法，一类为主客观综合集成赋权法。
主观赋权评估法采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评估。
如层次分析法、专家调查法（Delphi法）［］（镇常青.多目标决策中的权重调查确定方法.系统工程理论与实践，1987，7(2)：16-24）、模糊分析法、二项系数法［］（程明熙.处理多目标决策问题的二项系数加权和法.系统工程理论与实践，1983，3(4):23-26）、环比评分法［］（陆明生.多目标决策中的权系数.系统工程理论与实践，1986，6(4):77-78）、最小平方法［］（宣家骥.多目标决策.长沙:湖南科技出版社，1989，陈挺.决策分析.北京:科学出版社，1997）、序关系分析法(G1法)［］（郭亚军.综合评价理论与方法[M].北京:科学出版社，2002.）等方法，其中层次分析法(AHP法)是实际应用中使用得最多的方法，它将复杂问题层次化，将定性问题定量化。
层次分析法（AHP）是由美国运筹学家，匹兹堡大学的萨迪教授于20世纪70年代初提出的，它是一种整理和综合人们主观判断的客观分析方法，也是一种定量与定性相结合的系统分析方法，它适合于具有多层次结构的多目标决策问题或综合评价问题的权重确定和多指标决策的可行方案优劣排序。
企业绩效评价研究方法综述
企业绩效评判探究方法综述一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业绩效评判在企业管理中发挥着重要的作用。
通过科学合理的绩效评判方法，可以援助企业了解自身的竞争力、发现问题并实行相应的改进措施。
本文旨在对企业绩效评判探究方法进行综述，探讨各种评判方法的优缺点以及适用范围，为企业管理者提供较为全面的参考。
二、主要探究方法1. 财务指标法财务指标法是企业绩效评判中最为常用的方法之一。
通过分析企业的财务报表，如资产负债表、利润表和现金流量表等，来评估企业的经营状况和财务表现。
常用的指标包括净利润率、资产回报率、流淌比率等。
优点在于数据来源广泛且具有较高的客观性，缺点是没有思量非财务因素对绩效的影响。
2. 市场指标法市场指标法主要通过分析企业在市场上的表现来评估绩效。
常用的市场指标包括市场份额、销售额增长率、客户满足度等。
优点是能够反映企业在市场竞争中的实际状况，缺点是有时受到市场波动等因素的影响。
3. 综合评判法综合评判法结合了财务指标法和非财务指标法，综合思量了多种绩效因素。
依据企业的详尽状况，可以选择不同的评判指标，如财务指标、市场指标、员工满足度等，并进行加权计算，得出一个综合的评判结果。
优点是能够更全面地评估企业的绩效，缺点是权重的确定较为困难。
4. 专家评判法专家评判法是一种定性评判方法，通过请相关领域的专家进行评判来衡量企业的绩效。
专家依据自己的阅历和专业知识，对企业的各个方面进行评估，并给出相应的意见和建议。
优点是能够综合思量各种因素，包括财务和非财务因素，缺点是受到评判者主观认知的影响。
三、不同方法的优缺点及适用范围1. 财务指标法优点：客观性高，数据来源广泛，易于计算和理解。
缺点：没有思量非财务因素的影响，只能反映企业的财务状况。
适用范围：适用于需要对企业财务状况进行评估的状况。
2. 市场指标法优点：能够反映企业在市场上的实际表现，包括市场份额、客户满足度等。
缺点：容易受到市场波动等因素的影响，数据来源相对较少。
权重的确定方法汇总
权重的确定方法汇总一、指标权重的确定1.综述主观赋权法是根据决策者（专家）主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法，其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。
常用的主观赋权法有专家调查法（Delphi法）、层次分析法（AHP）[106-108]、二项系数法、环比评分法、最小平方法等。
本文选用的是利用人的经验知识的有序二元比较量化法。
主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法，主观赋权法的优点是专家可以根据实际的决策问题和专家自身的知识经验合理地确定各属性权重的排序，不至于出现属性权重与属性实际重要程度相悖的情况。
但决策或评价结果具有较强的主观随意性，客观性较差，同时增加了对决策分析者的负担，应用中有很大局限性。
常用的客观赋权法[109-110]有：主成份分析法、熵值法[111-112]、离差及均方差法、多目标规划法等。
其中熵值法用得较多，这种赋权法所使用的数据是决策矩阵，所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。
客观赋权法主要是根据原始数据之间的关系来确定权重，因此权重的客观性强，且不增加决策者的负担，方法具有较强的数学理论依据。
但是这种赋权法没有考虑决策者的主观意向，因此确定的权重可能与人们的主观愿望或实际情况不一致，使人感到困惑。
因为从理论上讲，在多属性决策中，最重要的属性不一定使所有决策方案的属性值具有最大差异，而最不重要的属性却有可能使所有决策方案的属性值具有较大差异。
这样，按客观赋权法确定权重时，最不重要的属性可能具有最大的权重，而最重要的属性却不一定具有最大的权重。
而且这种赋权方法依赖于实际的问题域，因而通用性和决策人的可参与性较差，没有考虑决策人的主观意向，且计算方法大都比较繁锁。
从上述讨论可以看出，主观赋权法在根据属性本身含义确定权重方面具有优势，但客观性较差；而客观赋权法在不考虑属性实际含义的情况下，确定权重具有优势，但不能体现决策者对不同属性的重视程度，有时会出现确定的权重与属性的实际重要程度相悖的情况。
化工园区安全发展指标体系构建与评价方法综述
化工园区安全发展指标体系构建与评价方法综述摘要：为了更好构建化工园区安全发展评价模型，本文从化工园区安全发展指标体系构建、指标权重方法确定、评价方法3个方面探讨了化工园区安全发展评价体系的研究现状，指出了化工园区安全发展评价存在的问题，并从通过合理运用数据库技术，提高化工园区安全发展指标数据收集的可靠性和时效性；通过自适应等信息化技术，建立动态指标权重确定方法；借助计算机技术，研发化工园区模拟软件，进一步提升化工园区安全发展评价效果；通过机器学习等智能技术，提高化工园区安全发展评价方法深度学习能力，提升其评价的准确性与实用性等方面提出了未来化工园区安全发展评价的研究方向和发展趋势。
关键词：化工园区；安全发展；指标体系；权重确定；评价方法引言化工园区在国民经济体系中承担重任，自身安全风险和环境破坏效应也值得关注。
安全环保一体化管理理念的提出，为化工园区管理指明前进方向，因此有必要探讨化工园区一体化管理的思路。
1定义范围化工园区的首要特征是产业集聚，是指以化工为主导的产业在特定地域范围内相互集中的现象。
产业聚集能形成集聚经济效益，有利于产业合作共赢、降低成本、增加竞争力;同时从安全生产角度，将化工园区内的企业集中布置，比在城市区域内分散布置可更大程度上降低外部风险防控区域范围。
虽然化工园区局部区域内会造成风险增加，但整体上有利于城市的安全可持续发展，因此化工园区的范围应包括专业化工园区和化工集中区，而且鉴于目前化工集中区在我国化工园区中占有很大比重，因此将化工园区的范围只局限专业性化工园区不是很合适，也不符合各地方的发展实情。
2化工园区安全发展指标体系构建与评价方法2.1对火灾风险进行科学定量分析，对园区内部各类危害进行定性分析对于化工生产而言，风险预防与保障工作的价值远远超过其日常生产过程，在火灾等安全隐患发生之前，相关管理人员需要做好必要的防范工作。
企业管理人员可根据石油化工园区不同部门的分布与具体位置，科学分析不同区域火灾风险系数的高低，以及各类风险的分布规律，安全事故发生的可能，为后续保障体系的落实提供良好的基础条件。
权重确定方法综述
权重确定方法综述作者：郭昱来源：《农村经济与科技》2018年第08期[摘要]赋权研究一直是社会工作专业中的一个重要研究主题，针对多属性决策中指标权重的确定问题，目前已有的确定指标属性权重的方法大致可分为：主观赋权发、客观赋权法、主客观赋权法三个类别，本文将针对这三个类型的赋权方法，选取其中有代表性的方法加以介绍和总结，为目前权重的选择和研究提供借鉴。
[关键词]权重；赋权方法；综述[中图分类号]TP391.1 [文献标识码]A权重是用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值，是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度，它表示在其地指标项不变的情况下，这一指标项的变化对结果的影响。
目前关于属性权重的确定方法很多，根据计算权重时原始数据的来源不同，可以将这些方法分为三类：主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。
1 主观赋权法主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法，它根据决策者（或专家）主观上对各属性的重视程度来确定属性权重，其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。
常用的主观赋权法有专家调查法（Delphi法）、层次分析法（AHP）、二项系数法、环比评分法等。
本文详细介绍层次分析法和专家调查法。
1.1 层次分析法、专家调查法1.1.1 层次分析法。
层次分析法是一种解决测度难于量化的复杂问题的手段，它能在复杂决策过程中引入定量分析，并充分利用决策者在两两比较中给出的偏好信息进行分析与决策支持，既有效地吸收了定性分析的结果，又发挥了定量分析的优势，从而使评估过程具有很强的条理性。
利用AHP确定多因素权重分配的步骤为：第一，建立问题的递阶层次结构。
把一个复杂问题分解成各个组成因素，把这些因素按照属性和支配关系分成若干组，形成不同层次。
第二，构造两两比较判断矩阵。
对某一因素支配下的因素两两进行比较，用数值表明哪一个重要及重要程度。
第三，计算一致性比例CR。
CR=CI/RI当CR第四，计算所有因素对总目标的权重分配，并进行一致性检验。
综合评价中确定权重向量的几种方法比较
综合评价中确定权重向量的几种方法比较一、本文概述权重向量在综合评价中占据重要地位，其合理设定直接关系到评价结果的准确性和有效性。
本文旨在探讨和比较确定权重向量的几种常用方法，包括主观赋权法、客观赋权法以及主客观集成赋权法等。
我们将从各种方法的理论基础、操作流程、优缺点以及适用范围等方面进行深入分析，以期为读者提供全面、系统的权重向量确定方法指南。
我们将概述主观赋权法，包括德尔菲法、层次分析法等，这些方法主要依赖于专家的主观判断和经验积累，因此在一定程度上可能受到主观因素的影响。
我们将介绍客观赋权法，如熵值法、主成分分析法等，这些方法主要基于数据的客观特征进行计算，但可能忽视了某些重要的主观信息。
我们将探讨主客观集成赋权法，如基于博弈论的组合赋权法、基于最优距离的组合赋权法等，这些方法试图将主观和客观信息相结合，以更全面地反映评价对象的实际情况。
通过对比分析，我们期望能够帮助读者更好地理解和应用各种权重向量确定方法，以提高综合评价的准确性和科学性。
我们也希望本文能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、权重向量确定方法概述权重向量的确定是综合评价中的一个重要环节，其选择直接关系到评价结果的公正性和准确性。
在众多的方法中，主要有以下几种常用的权重向量确定方法。
主观赋权法：这类方法主要依赖于专家的经验和主观判断。
例如，德尔菲法（Delphi法）通过邀请多位专家对评价指标进行打分，经过几轮反馈和修正，最后达成一致的意见。
层次分析法（AHP）则通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，通过两两比较确定各因素的相对重要性。
主观赋权法简单易行，但受主观因素影响较大，可能导致评价结果的偏差。
客观赋权法：这类方法主要基于客观数据和信息来确定权重。
例如，熵值法通过计算各指标的熵值，反映其离散程度，从而确定权重。
主成分分析法（PCA）则通过降维技术，提取出影响评价结果的主要成分，并以其方差贡献率作为权重。
评价模型中权重的确定方法
评价模型中权重的确定方法在评价模型中，确定权重是一个非常重要的过程，它决定了不同指标在综合评价中的重要性。
权重的确定方法有很多种，以下我将介绍其中几种常用的方法。
1.主观赋权法2.层次分析法层次分析法是一种定量的权重确定方法，它能够帮助决策者通过分层的方式对不同指标的重要性进行比较和判断。
具体的步骤如下：（1）建立层次结构：将评价指标划分为不同的层次，并建立它们之间的关系。
（2）构建判断矩阵：通过专家调查或问卷调查的方式，构建判断矩阵，评价不同指标之间的相对重要性。
（3）计算特征向量：通过特征值法或逼近法，计算出判断矩阵的最大特征值和相应的特征向量。
（4）计算权重向量：将特征向量进行归一化，得到权重向量，即不同指标的权重。
层次分析法的优点是能够考虑到不同指标之间的相对重要性，适用于指标比较复杂、相互影响较大的情况。
3.主成分分析法主成分分析法（PCA）是一种基于统计学的权重确定方法，它通过对原始数据进行变换，将高维数据转化为低维数据，并提取出对原始数据变异性解释最多的主成分。
具体的步骤如下：（1）标准化数据：对评价指标进行标准化处理，使得各个指标具有相同的量纲和权重。
（2）计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。
（3）计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
（4）选择主成分：选择特征值较大的特征向量作为主成分。
（5）计算权重向量：将选择的主成分进行归一化，得到权重向量，即不同指标的权重。
主成分分析法的优点是能够保留数据的主要信息，减少冗余的指标，并能够考虑到不同指标之间的相关性。
除了以上几种方法，还有一些其他的权重确定方法，如熵权法、模糊综合评价法、灰色关联分析法等。
这些方法在不同的评价场景中有不同的适用性，可以根据具体情况选择合适的方法。
此外，在确定权重时，还需要考虑到评价指标的可行程度、数据可获得性和对决策目标的贡献度等因素，以保证权重的有效性和可靠性。
【优质】权重确定方法综述
权重确定方法综述引言多指标综合评价是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式据此选择多个因素或指标，并通过一定的评价方法将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息，其中评价指标与权重系数确定将直接影响综合评价的结果。
评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。
指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。
按照权数产生方法的不同多指标综合评价方法可分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类，其中主观赋权评价法采取定性的方法由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评价，如层次分析法、综合评分法、模糊评价法、指数加权法和功效系数法等。
客观赋权评价法则根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数进行综合评价，如熵值法、神经网络分析法、TOPSIS法、灰色关联分析法、主成分分析法、变异系数法等。
权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。
因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。
下面就对当前应用较多的评价方法进行阐述。
一、变异系数法变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。
是一种客观赋权的方法。
此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。
例如，在评价各个班级的考试状况时，选择班级平均成绩作为评价的标准指标之一，是因为平均成绩不仅能反映各个班级的考试状况，还能反映一个班级的学习水平。
但如果各个班级的平均成绩没有多大的差别，则这个指标用来衡量就失去了意义。
企业绩效评价研究方法综述共3篇
企业绩效评价研究方法综述共3篇企业绩效评价研究方法综述1企业绩效评价研究方法综述企业绩效评价是企业发展过程中非常重要的一项工作，通过对企业内部各项经营活动进行全面评价，可以帮助企业更好地了解自身的运营情况，发现问题并采取相应的措施来提高企业的绩效水平。
本文将综述几种常用的企业绩效评价研究方法，为企业管理者提供一些启示与思考。
一、财务指标法财务指标法是企业绩效评价的传统方法之一，主要是通过对企业财务数据进行分析，来判断企业的经营状况和财务风险。
其中包括利润率、资产收益率、偿债能力、运营能力等一系列指标，这些指标可以帮助企业管理者全面了解以往在经济方面的表现，并且可以为企业的财务决策提供支持。
但是财务指标法也有其局限性，其评价只是对企业财务状况的表面表现进行评估，无法涉及企业其他方面的情况。
而且也无法全面考虑企业内部的经济环境变动等因素，因此还需要结合其他评价方法作为辅助。
二、综合评价法综合评价法是一种将财务、非财务指标进行综合分析的绩效评价方法，该方法更加全面地考虑企业的运营状况，将经济效益、社会效益、环境效益等多方面绩效因素进行综合分析。
综合评价法可以使企业了解自身的优势和劣势，识别出压力点并采取提高绩效的措施。
但是综合评价法的评价过程比较复杂，需要适当掌握其评价方法，以便更好地进行评价，同时也需要选择适合企业的评价体系和方法，避免造成评价结果的不准确性。
三、管理评价法管理评价法是基于企业内部管理流程进行评价的一种方法，主要是从管理目标实现、管理流程规范性、管理效能等相关层面进行维度分析，反映企业的管理能力以及内部资源的应用效果。
这种评价法可以明确企业的管理目标和策略，帮助企业发现和解决管理中存在的问题，提高整个企业的管理水平和效率。
但管理评价法的评价结果比较主观，评价的准确性需要评价人员具有一定的管理能力和经验，同时对企业的开展也会产生一定的压力。
因此，对于管理评价，需结合其他评价方法以求取得更加客观的评价结果。
多指标综合评价方法综述
多指标综合评价方法综述一、本文概述在当前的学术研究和社会实践中，多指标综合评价方法的应用越来越广泛。
无论是企业管理、政策制定，还是科学研究、社会评价，都需要通过多指标综合评价来全面、客观地了解对象的特点和优劣。
本文旨在对多指标综合评价方法进行综述，梳理其发展历程、主要类型、优缺点以及应用前景，以期能为相关研究和实践提供参考。
本文首先介绍了多指标综合评价的基本概念和研究意义，阐述了其在各个领域中的应用情况。
然后，详细梳理了多指标综合评价的主要方法，包括层次分析法、模糊综合评价法、数据包络分析法等，并对每种方法的原理、步骤和应用案例进行了深入剖析。
在此基础上，本文进一步探讨了多指标综合评价方法的优缺点，以及在实际应用中需要注意的问题。
本文展望了多指标综合评价方法的发展趋势和未来研究方向，以期推动该领域的研究和实践不断向前发展。
通过本文的综述，读者可以全面了解多指标综合评价方法的基本知识和应用情况，掌握各种方法的优缺点和适用场景，为相关研究和实践提供有益的参考和借鉴。
本文也希望能够激发更多学者和实践者对该领域的兴趣和热情，共同推动多指标综合评价方法的创新和发展。
二、多指标综合评价的理论基础多指标综合评价方法主要基于统计学、经济学、管理学、心理学等多学科的理论，其核心在于将多个独立指标通过一定的方式转化为一个综合的评价指数，以便更全面、客观地反映评价对象的整体状况。
统计学基础：多指标综合评价方法运用了大量的统计学原理，如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
这些统计方法通过对原始数据的处理和分析，提取出能够反映评价对象主要特征的综合指标，为后续的评价工作提供数据支持。
经济学基础：多指标综合评价方法在经济学中得到了广泛应用，尤其是在资源分配、经济效益评价、社会福利评估等方面。
经济学中的供需理论、边际分析、效用理论等为综合评价提供了理论支持，帮助人们从经济角度出发，更科学地评价对象的优劣。
管理学基础：管理学的目标是提高组织的效率和效益，而多指标综合评价方法正是为了实现这一目标而发展起来的。
指标权重方法
指标权重方法
指标权重方法是一种用于确定不同指标在综合评价中的相对重要性的方法。
在指标权重方法中，通常会利用专家判断、主观评价或数据分析等方式来确定权重值，以便有效地对指标进行加权求和。
常见的指标权重方法包括：
1. 主观赋权法：依靠专家的主观判断和经验来确定指标的重要性。
专家可以根据自己的经验和知识对各个指标进行评估和排序，并根据其重要性给予相应的权重值。
2. 层次分析法（AHP）：采用层次分析法的核心思想是将复杂的判断问题分解成层次结构，通过专家对两两比较指标对重要性的判断，建立指标之间的权重矩阵，并进行计算，从而得到指标的相对权重值。
3. 熵权法：利用信息熵原理来确定权重，通过计算指标的信息熵值来衡量指标的多样性和不确定性，进而确定指标的权重。
信息熵值越大，表示指标越重要。
4. 变异系数法：通过计算指标的变异系数来衡量指标的波动程度，变异系数越大，表示指标的重要性越高，即权重越大。
5. 回归分析法：通过建立指标之间的回归模型，从而确定指标的权重，较为适用于指标之间存在线性相关关系的评价问题。
需要注意的是，不同的指标权重方法适用于不同的评价问题，选择合适的方法需要根据具体情况来确定。
评价指标权重确定方法综述
权重确定方法论述班级：环境工程1101姓名：***学号：*****50134评价指标权重确定方法综述摘要：对于一个多方案的多属性决策问题,由于其问题的复杂性,往往表现为多属性的综合评价.综合评价是决策的前提,正确的决策来源于对各方案的科学的综合评价.本文主要讨论了多属性综合评价过程中评价指标的权重的确定问题.一般来说,构成多属性综合评价的要素有：评价者或决策者；被评价对象或方案；指标集；权重系数和综合评价模型等.其中,各指标权重的确定是核心问题.关于权重的确定,一般分为主观赋权法和客观赋权法两大类,这两类方法各有利弊.为了消除主观赋权法和客观赋权法各自的不足,人们又提出了集成主、客观权重的组合赋权方法.目前,集成权重方法的研究已成为多属性决策问题的研究热点,取得了不少的研究成果.本文的结构如下：第一节简要介绍了多属性决策的模式和评价指标的建立、筛选以及评价指标的规范化方法.第二节介绍了主、客观赋权法的含义和特征,以及一些常用的主、客观赋权法的方法和特点.第三节介绍了运用一种主观权重和一种客观权重集成指标最终权重的研究成果.第四节将第三节中的运用一种主观权重和一种客观权重集成最终权重的模型推广到已知p(p≥1)种主观权重和q(q≥1)种客观权重集成最终权重的情形；并对已有的一些集成指标最终权重的模型做了改进,改进后的模型使得各指标权重的确定更加方便、简洁；同时,建立了新的基于最优化理论和Jay nes最大熵原理的集成指标最终权重的模型；最后,通过算例验证了作者所提出的这些方法的有效性.Abstra ct: in many practi cal proble ms, the traini ng data is differ ent, usuall y some traini ng data may be more import ant than otherdata. Each groupof traini ng data depict differ ent functi on is usuall y throug h each traini ng data givesan incred ibleweight s, basedon the fuzzydata, this paperhas deduce d the classi c againin the regres sionmethod, and the relati ve casesof fuzzyregres sionmethod, and analyz ed theirstatis tical proper ties. In fuzzystatis tic analys is of the tradit ional method s are incred iblyweight by settin g the fuzzymember shipfuncti ons, such as to determ ine the time sequen ce functi on etc. Consid ering the DEA method in the analys is of the relati ve effect ivene ss evalua tiondecisi on unit has not undere stima te the superi ority of the DEA method, then we introd uce fuzzystatis tic analys is, and usuall y use the fuzzymember shipfuncti ons of the incred ibleweight determ inedcompar ing method,fuzzystatis tic analys is method in DEA modelis superi or. Keywor ds: DEA analys is method, Least-square s regres sionanalys is, Fuzzystatis tic,1.引言权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。
多指标综合评价方法综述
多指标综合评价方法综述大家好呀！今天咱就来好好唠唠这多指标综合评价方法哈。
这玩意儿在好多领域都特别有用，就像是给各种复杂的事儿来个全面又准确的“打分”，能帮我们更好地了解和分析各种情况呢。
一、啥是多指标综合评价方法呀。
多指标综合评价方法呢，简单说就是当我们要评价一个东西或者一件事儿的时候，不能只看一个方面，得从好多不同的角度、用好多不同的指标一起来看。
比如说我们要评价一个大学生的综合素质，那就不能只看他的考试成绩，还得看看他的社会实践能力、团队协作能力、创新思维啥的。
这就像是给一个人画一幅完整的画像，每个指标都是画像上的一部分，合起来才能看出个全貌。
二、常见的多指标综合评价方法都有啥。
1. 层次分析法。
这个方法就挺有意思的哈。
它就像是建房子一样，先把我们要评价的大问题拆分成一个个小问题，一层一层地分析。
比如说我们要评价一个旅游景点好不好，那我们可以先分成自然景观、人文景观、服务设施这些大的层次，然后每个大层次下面再细分，像自然景观下面可以有山水景色、空气质量啥的。
然后通过比较各个层次和指标的重要性，给它们分配权重，最后算出综合得分。
这就好比是给每个部分都称了称，看看它们在整个“大盘子”里占多少分量。
2. 模糊综合评价法。
这个方法呢，主要是用来处理那些不太好明确界定的模糊问题的。
比如说评价一个人的性格好不好，“好”和“不好”之间没有一个特别清晰的界限，这时候模糊综合评价法就派上用场啦。
它会先确定一些评价因素和评价等级，然后让评价者根据自己的感觉给每个因素打个分，最后再综合算出来。
就好像是给一个模糊的东西找个相对准确的位置一样。
3. 主成分分析法。
主成分分析法就像是一个“浓缩大师”。
当我们面对好多好多指标的时候，有些指标可能之间有很强的相关性，这时候就可以用主成分分析法把这些指标进行一番处理，提取出几个主要的成分，用这几个主要成分来代替原来一大堆指标。
这样既能减少计算量，又能抓住问题的关键。
比如说我们要分析一个企业的经营状况，可能有几十项指标，通过主成分分析法，可能就只需要看几个关键的主成分就能大概了解这个企业的情况啦。
指标权重确认方法归纳总结
指标权重确认方法归纳总结指标权重确认是指在多指标评价体系中，确定各个指标所占权重的过程。
通过合理的权重分配，可以更准确地评估不同指标对整体结果的影响程度。
本文将对指标权重确认的方法进行归纳总结，帮助读者更好地理解和应用该方法。
一、主观方法主观方法是指由专家根据自身经验和判断，对各个指标进行权重赋值的方法。
主观方法常用的有专家打分法、专家会议法和Delphi法。
1. 专家打分法专家打分法是通过请专家根据各指标的重要程度进行打分，再根据打分结果计算权重。
该方法的具体步骤为：首先列出各个评价指标，然后请专家根据自己的经验和判断，为每个指标进行打分，最后根据打分结果计算权重。
2. 专家会议法专家会议法是通过组织专家进行会议讨论的方式来确定权重。
在会议上，专家可以依据自己的研究经验和专业知识，对各个指标的权重进行讨论和确定。
该方法的优点是能够充分发挥专家的经验和判断，但缺点是可能受到主观因素的影响。
3. Delphi法Delphi法是一种匿名的专家意见调查方法，通过多轮反馈和调整，逐步达成共识。
在Delphi法中，专家会先独立给出对各个指标的权重估计，然后由主持人进行统计和分析，再将结果反馈给专家。
随后，专家重新评估并调整自己的意见，直至达成一致。
二、客观方法客观方法是通过数据和模型进行权重计算的方法。
常用的客观方法有层次分析法（AHP）和熵权法。
1. 层次分析法（AHP）层次分析法是一种将问题层次化，通过构建层次结构和进行两两比较，最终确定权重的方法。
该方法首先将指标层次化，分为准则层、子准则层和指标层，然后通过专家的两两比较，构建判断矩阵，最后计算权重。
AHP方法具有结构清晰、计算简单等优点。
2. 熵权法熵权法是一种基于信息熵的权重计算方法，通过计算指标的信息熵和相对信息熵，确定权重。
该方法首先计算指标的信息熵，信息熵越大，表示指标对决策结果的影响越大；然后计算相对信息熵，确定指标的权重。
熵权法适用于指标数目较多且具有相似性的评价体系。
评价指标权重设计方法
评价指标权重设计方法
评价指标权重设计方法是一种用于确定各种评价指标在整体评
价中所占比重的方法。
该方法通过对各种评价指标进行量化分析和综合评价，最终确定各种指标在整体评价中的权重。
评价指标权重设计方法通常包括以下步骤：
1.明确评价目标和评价指标。
在确定评价目标后，需要选择与之相关的评价指标，例如在企业绩效评价中，相关指标可以包括营业收入、利润率、市场份额等。
2.建立评价指标体系。
在确定评价指标后，需要建立评价指标体系，将各个指标进行分类和整合，形成一个完整的指标体系。
3.确定指标间关系。
在评价指标体系建立后，需要确定指标间的关系，包括正向或负向关系、相关程度等。
4.量化评价指标。
对各种评价指标进行量化分析，例如将营业收入、利润率等指标进行数值化处理。
5.确定权重系数。
通过综合评价和专家意见，确定各种评价指标在整体评价中的权重系数，以体现不同指标的重要性。
评价指标权重设计方法的应用范围非常广泛，包括企业绩效评价、市场调研、政府绩效评估等领域。
在实际应用中，需要综合考虑各种因素，并根据具体情况进行调整和优化。
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综合评价方法综述
综合评价方法综述一、层次分析法（AHP）层次分析法是一种综合评价方法，它能够将复杂的问题分解为层次结构，并对每一层次的指标进行权重的确定。
在层次分析法中，评价者需要对不同指标进行两两比较，得出它们之间的相对重要性。
最后，通过层次分析法的计算，可以得出每个指标的权重，并根据指标的权重对对象进行评价和排序。
二、模糊数学方法模糊数学方法是一种用于处理模糊信息的方法，它将非精确和不确定的信息转化为模糊数，进而进行综合评价。
在模糊数学方法中，评价者可以给出模糊数的置信度、隶属度和非隶属度等参数，然后通过模糊数的运算得出对象的评价结果。
模糊数学方法适用于处理评价标准模糊、评价数据模糊或评价者主观不确定的情况。
三、主成分分析法（PCA）主成分分析法是一种常用的数据降维方法，它可以将多个相关指标转化为少数几个相互独立的主成分。
在主成分分析法中，评价者需要对多个指标进行测量，并通过主成分分析得出每个指标所占的主成分比例。
然后，可以根据主成分的比例对对象进行评价和排序。
主成分分析法在数据处理和综合评价中具有很高的效率和精度。
四、熵权法熵权法是一种基于信息熵的综合评价方法，它通过计算指标的熵值和权重，对对象进行评价和排序。
在熵权法中，评价者需要给出每个指标的取值和权重，然后通过熵值的计算得出每个指标的信息熵。
最后，根据指标的信息熵得出对象的评价结果。
熵权法可以考虑指标之间的相关性和离散度，适用于处理多指标数据的综合评价问题。
五、TOPSIS法TOPSIS法是一种基于最优解和最劣解的综合评价方法，它通过计算指标与最优解和最劣解之间的距离，对对象进行评价和排序。
在TOPSIS 法中，评价者需要给出每个指标的取值和权重，并确定最优解和最劣解。
然后，通过计算每个指标与最优解和最劣解之间的距离得出评价结果。
TOPSIS法可以考虑指标的正向效应和负向效应，适用于处理多指标数据的综合评价问题。
评价指标和权重计算
评价指标和权重计算评价指标是评估一个对象或一个系统优劣的标准或度量。
在进行评价指标的选择和权重计算时，通常需要考虑多个因素，包括评价对象的特性、评价目的及领域特定需求等。
下面将介绍评价指标的选择和权重计算的一般步骤和方法。
一、评价指标的选择评价指标的选择应当考虑以下几个方面：1.评价目的：明确评价的目标，确定所需评价的方面和维度。
2.评价对象的特性：考虑评价对象的特点和关键业务指标。
3.评价领域的需求：参考已有相关研究或专家意见，了解评价领域的特定需求和约束条件。
4.评价指标的可行性：评价指标应当易于测量和计算，且与评价对象的质量和性能有关。
5.评价指标的权威性：评价指标应当具备科学性和可靠性，有相关理论基础和实证支持。
在选择评价指标时，可以采用以下方法：1.文献调研法：通过查询相关文献，了解该领域已有研究中所使用的评价指标，并根据研究成果的科学性和实证性，确定适用于本次评价的指标。
3. Delphi法：利用Delphi技术，采取问卷调查等方式对一组专家进行多轮匿名交流，以达成共识并确定评价指标。
二、权重计算方法确定评价指标后，需要对这些指标赋予合适的权重，以反映它们对评价结果的贡献程度。
权重计算的方法有很多，下面介绍两种常用的方法。
1.经验法：经验法是基于专家主观判断的一种权重计算方法，主要通过专家分配权重来确定各个指标的重要程度。
可以采用以下步骤进行：（1）构建专家问卷：将评价指标列出，并要求专家根据其主观判断对各个指标进行打分。
（2）收集数据：收集专家的问卷，并进行整理和分析。
（3）计算权重：根据专家的打分和意见，计算出各个指标的权重。
2.层次分析法（AHP）：AHP是一种基于多因素层次结构的权重计算方法，通过构建因素层次结构模型，根据指标对比矩阵计算各个指标的权重。
（1）构建层次结构模型：将评价指标划分为不同的层次，并建立层次结构模型。
（2）构造对比矩阵：评价指标两两比较，根据其重要程度构造对比矩阵。
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权重确定方法论述班级：环境工程1101姓名：***学号：**********评价指标权重确定方法综述摘要：对于一个多方案的多属性决策问题,由于其问题的复杂性,往往表现为多属性的综合评价.综合评价是决策的前提,正确的决策来源于对各方案的科学的综合评价.本文主要讨论了多属性综合评价过程中评价指标的权重的确定问题.一般来说,构成多属性综合评价的要素有：评价者或决策者；被评价对象或方案；指标集；权重系数和综合评价模型等.其中,各指标权重的确定是核心问题.关于权重的确定,一般分为主观赋权法和客观赋权法两大类,这两类方法各有利弊.为了消除主观赋权法和客观赋权法各自的不足,人们又提出了集成主、客观权重的组合赋权方法.目前,集成权重方法的研究已成为多属性决策问题的研究热点,取得了不少的研究成果.本文的结构如下：第一节简要介绍了多属性决策的模式和评价指标的建立、筛选以及评价指标的规范化方法.第二节介绍了主、客观赋权法的含义和特征,以及一些常用的主、客观赋权法的方法和特点.第三节介绍了运用一种主观权重和一种客观权重集成指标最终权重的研究成果.第四节将第三节中的运用一种主观权重和一种客观权重集成最终权重的模型推广到已知p(p≥1)种主观权重和q(q≥1)种客观权重集成最终权重的情形；并对已有的一些集成指标最终权重的模型做了改进,改进后的模型使得各指标权重的确定更加方便、简洁；同时,建立了新的基于最优化理论和Jaynes最大熵原理的集成指标最终权重的模型；最后,通过算例验证了作者所提出的这些方法的有效性.Abstract: in many practical problems, the training data is different, usually some training data may be more important than other data. Each group of training data depict different function is usually through each training data gives an incredible weights, based on the fuzzy data, this paper has deduced the classic again in the regression method, and the relative cases of fuzzy regression method, and analyzed their statistical properties. In fuzzy statistic analysis of the traditional methods are incredibly weight by setting the fuzzy membership functions, such as to determine the time sequence function etc. Considering the DEA method in the analysis of the relative effectiveness evaluation decision unit has not underestimate the superiority of the DEA method, then we introduce fuzzy statistic analysis, and usually use the fuzzy membership functions of the incredible weight determined comparing method,fuzzy statistic analysis method in DEA model is superior. Keywords: DEA analysis method, Least-squares regression analysis, Fuzzy statistic,1.引言权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。
然后，按单目标决策原理进行决策。
指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。
权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。
因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。
2.指标权重确定方法研究现状目前国内外关于评价指标权系数的确定方法有数十种之多，根据计算权系数时原始数据来源以及计算过程的不同，这些方法大致可分为三大类：一类为主观赋权法，一类为客观赋权法，一类为主客观综合集成赋权法。
主观赋权评估法采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评估。
如层次分析法、专家调查法（Delphi法）（镇常青.多目标决策中的权重调查确定方法.系统工程理论与实践，1987，7(2)：16-24）、模糊分析法、二项系数法（程明熙.处理多目标决策问题的二项系数加权和法.系统工程理论与实践，1983，3(4):23-26）、环比评分法（陆明生.多目标决策中的权系数.系统工程理论与实践，1986，6(4):77-78）、最小平方法（宣家骥.多目标决策.长沙:湖南科技出版社，1989，陈挺.决策分析.北京:科学出版社，1997）、序关系分析法(G1法)（郭亚军.综合评价理论与方法[M].北京:科学出版社，2002.）等方法，其中层次分析法(AHP法)是实际应用中使用得最多的方法，它将复杂问题层次化，将定性问题定量化。
层次分析法（AHP）是由美国运筹学家，匹兹堡大学的萨迪教授于20世纪70年代初提出的，它是一种整理和综合人们主观判断的客观分析方法，也是一种定量与定性相结合的系统分析方法，它适合于具有多层次结构的多目标决策问题或综合评价问题的权重确定和多指标决策的可行方案优劣排序。
该方法于1982年由Saaty教授的学生高兰尼柴在天津召开的中美能源、资源、环境学术会上首次向中国介绍。
随着AHP法的进一步完善，利用AHP法进行主观赋权的方法将会更加完善，更加符合实际情况。
客观赋权评估法则根据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的关系来进行综合评估。
主要有最大熵技术法（宣家骥.多目标决策.长沙:湖南科技出版社，1989）、主成分分析（王应明，傅国伟.主成份分析法在有限方案多目标决策中的应用.系统工程理论方法应用，1993，2(2):43-48，严鸿和等.专家评分机理与最优评价模型.系统工程理论与实践，1989，9(2):19-23）、多目标规划法（樊治平.多属性决策的一种新方法.系统工程，1994，12(l):25-28,王应明，傅国伟.运用无限方案多目标决策方法进行有限方案多目标决策.控制与决策，1993，8(l):25-29）、拉开档次法、均方差法（郭亚军.综合评价理论与方法[M].北京:科学出版社，2002.）、变异系数法、最大离差最法（王应明.运用离差最大化方法进行多指标决策与排序[J].系统工程与电子技术，1998，20(7):24-26.）、简单关联函数法（黄祥志，佘成学.基于可拓理论的围岩稳定分类方法的研究[J].岩土力学， 2006，27(10):1800-1804，王锦国，周志芳，袁永生.可拓评价方法在环境质量综合评价中的应用[J] .河海大学学报，2002，30(l):15-18.）。
其中最大熵权技术法用得较多，这种赋权法所使用的数据是决策矩阵，所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。
此外，应竹青提出了一种将逼近于理想解的距离排序法和多维偏好线性规划法组合成迭代回路确定权重的方法—TOPSIS-LINMAP循环定权法（应竹青.一种决策指标定权的新方法.决策科学与应用，海洋出版社，1996）。
应天元将主成分分析法和多维偏好线性规划法有机结合，提出了PC-LNMAP耦合赋权模型（应天元.系统综合评价的赋权新方法—PC-LINMAP耦合模型.系统工程理论与实践，1997，2:8-13）。
王雪标等从内积、投影的角度出发，给出了分别对应于接近度相对比较准则、信息相对损失最少准则和评价对象相对分开准则的三种赋权方法（王雪标等.线性综合评价函数的充要条件及权系数的确定.系统工程理论与实践，2000，10:58-62）。
毛权、李登峰、宋如顺等提出用神经网络方法建立属性权重分配和调节模型（毛权等.基于神经网络的多属性决策方法.系统工程，1993，11(l):31-37,李登峰，陈守馒等.多属性决策问题的模糊神经网络综合决策方法.系统工程理论方法应用，1995，4(2):47-52,宋如顺.基于小波神经网络的多属性决策方法及应用.控制与决策，2000，15(6):765-768），这种方法使得权重的确定较为客观、准确，且具有自学习功能。
常用客观赋权法的原始数据来源于评价矩阵的实际数据，使系数具有绝对的客观性，视评价指标对所有的评价方案差异大小来决定其权系数的大小。
这类方法的突出优点是权系数客观性强，但没有考虑到决策者的主观意愿且计算方法大都比较繁琐，在实际情况中，依据上述原理确定的权系数，最重要的指标不一定具有最大的权系数，最不重要的指标可能具有最大的权系数（梁杰，侯志伟.AHP 法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法[J].系统工程理论与实践，2001，21(3):59-63.，得出的结果会与各属性的实际重要程度相悖，难以给出明确的解释。
为此，针对主观赋权法和客观赋权法的优缺点，学者又提出了主客观综合集成赋权法。
目前，这类方法主要是将主观赋权法和客观赋权法结合在一起使用，从而充分利用各自的优点。
其学术成果主要有：1997-1998年期间樊治平（樊治平，赵萱.多属性决策中权重确定的主客观赋权法[J].决策与决策支持系统，1997，7(4):87-91，樊治平，张全，马建.多属性决策中权重确定的一种集成方法[J].管理科学学报，1998，1(3):50-53.）等针对多属性决策中属性权重的确定问题，提出了一种主客观信息的集成方法。
该方法是通过一个数学规划模型，将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策矩阵信息进行有机地集成，使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。