評價指標體系構建原則及綜合評價方法[精品文檔]

1、暢想網(wǎng)絡評價指標體系構建原則及綜合評價方法設置評價指標體系時一般要遵循以下原則：（1）區(qū)域性原則衡量一個研究對象的運行情況，要從特定的區(qū)域出發(fā)因地制宜、發(fā)揮優(yōu) 勢，評價指標要具有針對性。（2）動態(tài)性原則研究對象是一個動態(tài)的過程，指標的選取不僅要能夠靜態(tài)的反映考核對象 的發(fā)展現(xiàn)狀，還要動態(tài)的考察其發(fā)展?jié)摿?。選取的指標要能夠具有動態(tài)性，可 以衡量同一指標在不同時段的變動情況，并且要求所選指標在較長的時間具有 實際意義。（3）可量化原則數(shù)據(jù)的真實性和可靠性是進行監(jiān)測的前提條件和重要保障，需要大量的統(tǒng) 計數(shù)據(jù)作為支持。選取的指標應該具有可量化的特點，在保證指標有較高反映 考核對象的前提下，能夠直接查到

2、或者通過計算間接得到指標數(shù)據(jù)，以保證評 價的可操作性，同時數(shù)據(jù)來源要具有權威性，這樣能保證正確評估研究對象。（4）層次性原則一級指標同時分別設立多個具體的子指標。在眾多指標中，把聯(lián)系密切的 指標歸為一類，構成指標群，形成不同的指標層，有利于全面清晰的反映研究 對象。綜合評價方法的選?。弘S著計算機技術飛速發(fā)展和普遍應用，用于定量評價多指標問題的多指標暢想網(wǎng)絡I rnr5gincit :&: Nutvr-：綜合評價法被廣泛應用到經(jīng)濟、生活的各個方面，特別是SAS、SPSS等統(tǒng)計軟件的使用更加提高綜合評價法的實用性。目前用于分析多指標體系的綜合評價 方法主要有模糊綜合評價法、灰色綜合評價法、

3、數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA法）、層次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多種方法，不同方法的評價結 果都是依據(jù)指數(shù)或分值對參評對象的綜合狀況進行排序評價。在綜合評價過程中，指標權重的確定十分重要。對指標賦值主要有主觀賦 值和客觀賦值，也有將主觀、客觀賦值法結合起來的。對于指標數(shù)量比較大 時，采用傳統(tǒng)的主觀賦值法確定指標的權重則難以全面把握眾多指標，依賴主 觀判斷會增大或降低一些指標的重要程度，導致實證的結果難以反映客觀實際 情況。客觀賦值法如主成分分析法、變異系數(shù)法、熵值法等，權重的確定是根 據(jù)各項指標的變異程度或者各指標之間的相互關系。具體采用哪一種方法需要 根據(jù)所構建指標體系的特點以及實證的

4、目的來確定。綜合評價方法的選取要依據(jù)研究對象的特點而定，采用客觀賦權法的主成分分析能避免主觀因素的影響，且提取主成分也能減少工作量。以下對常用的 層次分析和主成分分析兩種綜合評價方法做簡單介紹。（1層次分析法層次分析法（The Analytic Hierarchy Process簡記AHP，是美國運籌學家T.L.Satty等人提出的一種定量和定性分析相結合的多準則決策方法，廣泛應用 于分析復雜的社會、經(jīng)濟以及科學管理領域的問題。其基本原理是通過構造層 次分析結構，排列組合得出優(yōu)劣次序來為決策者提供依據(jù)。具體步驟如下：首 先構建包括目標層、準則層和指標層三個層次的層次分析結構模型，反映系統(tǒng) 各因

5、素之間的關系。其次是構造判斷矩陣，將各層因素進行兩兩比較，對于各cr=c" <0.1RI暢想網(wǎng)絡lrn-ginati&n乂因素之間重要性的比較可以通過專家咨詢法，判別主要依據(jù)常用的1-9標度法。然后對構造的判斷矩陣進行層次單排序及一次性檢驗。層次單排序主要是 為了確定下層的各因素對上層某個因素的影響程度，由于專家確定重要性具有 一定的主觀性，要對構建的判別矩陣進行一致性檢驗，即使得。若檢驗通過，則按照總排序權量表示的結果進行權重賦值。（2）主成分分析法主成分分析法（Principal components）能夠通過降維”作用把X“ X2、X3、.Xk等眾多指標綜合成比較

6、重要的幾個指標，消除指標間的相關性。評價的基本思想就是將多個指標信息綜合成一個綜合指標值進行評價，但并不是指標的簡單組合，而是將目標對象的不同側面，層次以及不同量綱的 統(tǒng)計指標轉換為相對評價值。當指標體系涉及大量指標時，若只選用研究對象 的個別指標，盡管方便但卻損失了其他信息；若對研究對象的每一個指標都做 出評價，這些評價結果也只是獨立的，且各指標間做出的評價有一定的信息重 疊。選用主成分分析法可以解決這一問題。主成分分析的數(shù)學模型：按照累計方差貢獻率大于等于85%來提取k個主成分（k<n）進行綜合評價，這樣可以盡量減少信息量的損失F 厲必！52X253X3u1nXnF2二出必！ U22

7、X2U23X3氏広.Fp =口1 UP2X2 UP3X3 UpnXn其中F1,F2,F3Fp為p個主成分進行主成分分析的具體步驟如下 原始指標數(shù)值進行準化。主要包括對原始數(shù)據(jù)的同趨化和無量綱化處理暢想網(wǎng)絡Irn-iginciI:d-ri Mbb沁Z兩個方面。分析的指標最好具有相同趨勢的變化，對于有些指標數(shù)值越大，則 優(yōu)化情況越好，稱為正指標，反之為逆指標，可以通過取“逆指標”本身的倒數(shù) 值代替原始數(shù)據(jù)進行轉化。另外，各指標數(shù)據(jù)在含義、單位和計算方法等方面 不同，各種數(shù)據(jù)表現(xiàn)為不同的特性，使用指標數(shù)據(jù)時需要先對指標值進行標準 化處理即無量綱處理，轉為無量綱的相對評價值，使各指標均處于同一數(shù)量級

8、別上，方便進行綜合評價分析。無量鋼化指標的方法有很多種，如“最小-最大標準化” Z-Score標準化”“函數(shù)化處理法、“均值化處理法”等。主成分分析中一般SPSS軟件默認的標準化方mean）和標準差（standard1 n _var(Xj) (Xj _ j為指n y采用Z-Score法對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，也是 法，可以自動執(zhí)行。該方法基于原始數(shù)據(jù)的均值（deviation），公式為：X - X j1 nXjj，其中Xj Ji Xij為指標平均值,.var(Xj)n y標的方差，使得每個屬性值均為 0,方差為1。即各樣本在同一指標上的標準分數(shù)以0為平均水平，它們與平均水平的距離是標準差1的倍數(shù)。 計算相關系數(shù)矩陣R。通過對指標之間的相關性進行判定，得到相應的特征值和因子載荷矩陣，計算矩陣 R的特征值人及其特征向量e（=1,2n。由方程-R =0得到n個特征值，并將矩陣R的特征值由小到大排列順序即 /. 2 人 n。 計算主成分得分和綜合測評值。主成分分析的“降維”作用關鍵在于主成 分個數(shù)的確定，確定方法有特征值大于 1和碎石圖。實際運用時可以將兩種方 法結合起來確定提取的主成分個數(shù)。第 k個主成分方差貢獻率為：nak ='k/（v 'i）,提取出的主成分R,F2,.Fp的累積方差貢獻率要滿足暢