系统综合评价方法

yij ) /(max yij min yij ), j J1 ( yij min i i i zij (min yij yij ) /(max yij min yij ), j J 2 i i i
y / max y , j J ij ij 1 i zij min yij / yij , j J 2 i 1 y / max y , j J ij ij 2 i
yij / zij y / ij
y , jJ
i 1 2 ij n i 1 2 ij
n
1
y , jJ
2
zij
yij y j 1 2 yij y j n i 1 yij y j
n
, j J1
系统评价基本知识 1.基本概念 1.1 评价与评价系统
1.1.1评价
评价是指按预定的目的，确定研究对象的属性（指标）， 并将这种属性变为客观定量的计值或主观效用的行为。
属性是关于目的的框架结构，是对研究对象本质特征的概
括。 指标是关于研究对象属性的测度，是对向属性的具体化。
评价是对研究对象功能的一种量化描述，它既可利用时序 统计数据去描述同一对象功能的历史演变，也可以利用统计数 据去描述不同对象功能的差异。
对于相对数是否需要经过无量纲化处理？
无量纲化处理这不仅适合于绝对数、平均数， 也适合于相对数，因为相对数不能直接加总， 各自对比标准不同，数据的变化范围不同，也 需要无量纲化。
5.6神经网络法
是根据人的神经系统思维的方式，来确定评价对象的权重。
6.1 综合评价的程序
综合评价的程序一般为：
（1）明确评价目的和评价内容； （2）确定评价对象； （3）建立评价指标体系； （4）评价指标预处理及权重系数确定；
（5）选择或构造综合评价模型；
（6）计算综合评价值并进行排序或分类。
第二章 评价指标的预处理与权重确定方法 1. 评价指标的预处理的意义 评价指标的预处理一方面解决了评价对象属性之间不可公度 问题；另一方面也解决不同属性之间数值上相差悬殊问题。 2. 评价指标的预处理的方法 2.1 评价指标类型的一致化（同向化）
（4）权重系数及算法。权重系数刻划了评价指标相对重 要性的大小。权重系数算法是用来确定评价指标之间重要度大 小的方法。 （5）综合评价模型是将多指标合成为整体性综合评价值 的方法。 （ 6 ）评价环境指评价系统以外且与评价联系较紧密的其 他部分。
评价系统从其本质来看就是一个信息处理系统，评价方法 是对信息进行加工的方法。
2.评价指标体系的建立 根据系统论的观点，评价对象作为一个系统，是具有层 次性和多样性的。因此反映评价对象特性的指标也必然呈现 出相应的层次性和多样性。因此，在对评价对象进行评价时， 应根据评价的目的，建立不同的评价指标体系。 同时要注意的是：由于评价是一种主观活动，人的主观 意识对评价对象的认识不同，也会对评价指标体系的建立产 生影响。 在实际评价过程中，评价环境对评价活动也有较大的影 响。如统计工作的好坏、政策等。
主成份分析法是多元统计的一个分支。它是将具有相关性的 随机向量，借助于正交变换，转化成不相关的随机向量，以方差 作为信息量的测度，进行降维处理，再通过构造适当的价值函数， 将低维转化为一维系统。
5.3数据包络法
DEA是以相对效率概念为基础，以凸分析和数学规划为工具， 对同一类型各决策单元的相对有效性作出评价与排序，并可进一 步分析决策单元非DEA有效的原因和改进方向。
2.1 评价指标体系建立的原则
为了保证评价指标体系的合理性和科学性，在进行指标 体系设计时，有一些原则是必须遵守的。主要有：
（1）整体性原则：系统观点； （2）简要性原则：简单、明了，层次及指标不宜太多； （3）导向性原则：体现政策导向；
（4）可比性原则：相对指标、绝对指标相结合；
（5）均匀性原则：对周期较长、时间滞后的属性宜采用平均 值；


对于中间型
max yij min yij 2( yij min yij ) i i i , min y y ij ij i yij min yij 2 max i zij i 2(min yij yij ) max yij min yij i i , i yij max yij max y min y i 2 ij ij i i
n
（2）阈值处理法 阈值法——阈值即临界值，是衡量事物发展变化的一些特殊指 标值，如极大值、极小值（此时又称极值法）、满意值、不允 许值、标准值（如平均数）等。 阈值法的优点： 指标个数及指标的分布无要求； 转换后的数据相对数的性质很明显； 数据转换需要的信息量不多。事实上阈值法只利用了极大值、 极小值等阈值。 这种方法丢失了大量的原始信息（？），因为只参考了阈值。 具体有：极值法与功效系数法
综合评价一般表现为以下几类：
分类——对所研究对象的全部个体进行分类，但不同于复合
分组（重叠分组）；
比较、排序（直接对全部评价单位排序，或在分类基础上对
各小类按优劣排序）；
考察某一综合目标的整体实现程度（对某一事物作出整体评
价）。如小康目标的实现程度、现代化的实现程度。当然必须 有参考系。
1.1.3 评价系统 评价系统由以下几部分组成：评价主体（评价者）、评价 客体（评价对象）、评价指标体系、权重系数及算法、综合评 价模型。除此，还要考虑评价环境。
2.2 评价指标无量纲化 主要是为了消除各项指标的单位不同以及其数值数量级间 的悬殊差别所带来的影响。无量纲化，也叫指标数据的标准化、 规范化。它是通过数学变换来消除原始数据指标单位影响的方 法。常用的方法有：标准化法、阈值法。
（1）标准化处理法 与总体的全部数据都有关，需要的信息量大（因为用到平均 数）；
1 2 yij y j n i 1
n
, j J2
对于区间型
q1j yij j , yij q1 1 j j q1 min yij , max yij q2 } max{ i i zij 1, yij q1j , q2j j J3 j yij q2 j 1 , y q ij 2 j j q1 min yij , max yij q2 } max{ i i
定。
4. 评价理论 4.1 效用理论 效用理论是以评价主体个人的价值观为基础而建立起来的数 学理论。它通过评价者对各评价对象的效用大小的相对比较，从 而决定方案的排序。 效用理论包含了许多假定，其运用受到现实情况的制约。 4.2 确定性理论 对确定性问题的评价，主要是用统计方法使评价数量化。即 运用统计模型找出评价对象属性之间的关系，然后再用相应的分 析进行评价方法进行评价。 4.2不确定性理论 对不确定性的问题，确定其期望值后运用确定性理论进行评
极值处理法
zij
功效系数法
yij min yij
i
max yij min yij
i i
zij c
yij m j M j mj
d
M j 和m j 分别为y j 满意和不允许值， c, d为变换常数。
（4）无量纲化方法选择的原则
在评价模型、评价指标的权重系数、指标类型的一致化方 法都已确定的情况下，应选择能尽量体现被评价对象之间差异 的无量纲化方法。即选择使各指标值的离差平方和最大的无量 化方法。 问题：对于相对数是否需要经过无量纲化处理？
（来自百度文库）评价指标的类型
根据属性自身的内涵，评价指标可分为效益型（极大型）、 成本型（极小型）、区间型、居中型四类。
若评价指标体系中以上类型中有多种类型并存，则在对综合 评价值的排序上无法确定排序原则。因此进行指标类型一致化是 进行评价之前必须进行的工作。
（2）评价指标类型一致化的方法 评价指标一致化时必须遵循一个基本原则：即对每一个属性 而言，对象全体在一致化前后的次序不变。即保序原则。 设n为评价对象数，P为属性数，yij为第i个对象的第j个属性 值，Zij为yij的一致化属性值。jk（k＝1,2,3,4）分别为效益型、成 本型、区间型和中间型。 对于效益型和成本型有：
1.1.2评价分类 根据不同的分类标准，可将评价划分为不同的种类： 按评价指标：单项评价与综合评价；
按评价方法：定性评价与定量评价；
按评价对象所处阶段：事前评价、事中评价、事后评价、 跟踪评价。
按评价模式：传统评价模式和现代评价模式。
（ 1 ）传统评价模式：评价指标体系不全面、不规范；评 价方法基本以定性为主；主观性较大；手工计算为主，简单、 方便。 （ 2 ）现代评价模式：系统性强；定量方法为主；借助计 算机技术；客观性较强；评价方法具有理论基础；但比较复杂。
5.4模糊评价法
模糊评价法是运用模糊集理论对评价对象进行的评价。通过 模糊评价，能获得评价对象优先顺序的有关信息；以及根据模糊 评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。。 5.5聚类分析法
是解决事物分类问题的一种数学方法。是根据样本数据的内 在结构，在样本相似性度量基础上，对样本进行分类的方法。
（ 1 ）评价主体。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。 （ 2 ）评价指标体系是用来对评价对象各特征大小进行度 量的体系。从多个视角和层次反映了特定评价客体数量规模与 数量水平。一个“具体一抽象一具体”的辩证逻辑思维过程， 是人们对现象总体数量特征的认识逐步深化、求精、完善、系 统化的过程。因此，综合评价指标及指标体系的设计者不仅要 对被评价领域的理论有较深的了解，而且要对评价领域的有关 基础理论有一定深度和广度的了解。
标准化法得到的样本数据值在0的上下； 在评价对象个数较多时才用，即要求样本数据较多（数据多
时作为对比标准的平均数更具有稳定性）；
原始数据大体呈正态分布时，转换结果才比较可靠。
zij
yij y j 1 2 ( yij y j ) n i 1
n
1 , y j yij n i 1
（6）可操作性原则：强调数据的可获得性和易采集性；
（7）适应性原则：与现状一致。
2.2 指标筛选的方法 （1）专家调研法。如德尔菲法。 （2）最小均方差法。
（3）极小极大离差法。
（4）相关系数法。
3.评价方法 3.1 评价方法必须具备的功能 （1）解决属性之间不可公度的问题。主要是通过属性值的 规范化来解决； （2）构建评价函数（价值函数），有以权衡评价对象的综 合效用或水平。它是评价方法的核心问题。一般在评价函数确 定的情况下，权重的确定变成问题的焦点。 3.2评价方法的分类 根据指标权重计算的方法一般将评价方法分为：客观赋权 法，与主观赋权法两类。 客观赋权法中各指标的权重是根据统计数据本身来确定； 主观赋权法中各指标的权重是根据专家的知识和经验来确
价。
4.4非精确理论 在对评价对象进行评价时，评价者往往会采用一些定性描述 的语言来对评价对象给出程度上的差异性。这往往是模糊的、不 精确的。模糊集理论是非精确评价的理论基础。
4.5最优化理论
主要是运用数学规划方法对评价对象进行的评价。此时，评 价对象的数学模型本身就成为了评价函数。
5.目前常用的几种评价方法 5.1层次分析法 AHP是一种定性分析和定量分析相结合的评价决策方法。它 将评价者的思维过程数学化、系统化，同时所需定量信息较少。 它要求评价者对评价对象属性及其属性的逻辑关系非常清楚。 5.2主成份分析法
1.1.4 评价二要素 （1）评价指标体系 指标是指描述评价对象功能的量；是评价对象本质特性的 具体表现。任何一个评价对象都是由若干不同的要素组成的， 具有多种不同的功能和特性，因此描述的指标也很多，这就构 成了一个评价指标体系。 （2）评价方法 从本质上讲，评价方法是一种为了方便人们进行不同对象 之间比较，对对象的各种特性进行综合，用一个单一指标来反 映总体情况的方法。也就是将多指标综合为单一指标的过程。