会计硕士毕业论文

哈尔滨理工大学管理学硕士学位论文

论。这五个评语等级的集合即被成为评价等级论域。记为Y??y1,y2,?yn?，yj表示评价等级论域中各个评价项目的评价等级。

3.隶属度的计算。

评价因素论域中的各个因素xi对于评价等级论域中各等级yj的关系有以下几种：一是xi属于yj，二是xi在一定程度上属于yj，三是xi不属于yj。对上述三种情况用数字描述为：属于yj记为1；在一定程度上属于yj用0-1之间的一个数值来表示；不属于yj则记为0。对于评价因素论域中的每一个因素xi，都有一个介于0和1之间的数值与之对应，用来描述xi对yj的隶属程度，则这样的数值就是xi对于yj的隶属度，记为pij，且0?pij?1。

隶属度的评判方法则是根据各评判项目的不同特点而具体确定的，并没有一个固定不变的模式。对于定性评判项目，一般采用等级比重法来确定。即邀请足够数量的专家对评价对象进行评价，并在规定的评语等级域中让其选择一个他认为最适合的等级，用每个评语等级的得票数除以各等级的得票总数，就可以得出该评价对象在各评语等级上的隶属度。

对于定量评判项目，可以在论域中先建立各评语等级的参照标准，即隶属函数表达式；然后，分别在不同的统计数据取值区间建立各评语等级和其隶属函数的表达式；最后，把收集到的评判项目的真实值分别代入其相对应的表达式当中，所得到的函数值即为该评价对象在各评语等级上的隶属度。出于对本文可操作性的考虑，本文采用等级比重法，计算各指标的隶属度。

4.模糊矩阵的合成。

模糊评价法是对被评价的各因素进行综合的分析。从统计学的角度讲，是用多个指标分别地对被评价项目进行考察，同时，对每一个指标的评价结果规定了几种评语等级。因此，每个指标与任何一种评语都有一定的数量关系，这种关系被成为模糊关系。有了前述理论作为基础，就可以计算出模糊矩阵P。P是一个m?n阶的模糊矩阵，表示的是从X到Y的模糊关系。用矩阵表示如下：

P??pij?m?n?p11?p??21????pm1p12p22?pm2p1n??p2n?? ?????pmn??-25-

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2.2指标权重的确定

在企业绩效的综合评价分析，由于研究目的的不同，各指标所起的作用也有所不同。为了保证绩效评价的科学实用性，需要根据指标的重要性对不同的指标赋予不同的权数。所以，指标权数的确定对于整体的评价来说是一个非常重要的环节。确定指标权数的方法主要分为定性赋权法和定量赋权法两类，本文在综合评价中采用的是定性与定量相结合的方法，即首先采用专家评价法，根据得到的结果再采用层次分析法进行进一步的计算。设定指标权重矩阵

S??s1,s2,???,sn?，其中si?0，且?si?1。下文以一级指标层为例，

?介绍层次分析法确定权重的步骤如下：

1.建立指标比较判断矩阵K。

根据总体的指标体系将各指标层次化，并建立递阶的层次结构。邀请专家分别对同级指标进行两两比较打分，构造各层次的判断矩阵K??kij?n?n。kij表示对于K而言，ki对kj的相对重要程度，一般kij按“1-9尺度”规则取值。具体含义如表2-2所示：

表2-2 1-9尺度表 Table 4-2 1-9 scale table

尺度 1 3 5 7 9 2、4、6、8 尺度的含义 ki与kj的影响相同 ki比kj的影响稍强 ki比kj的影响强 ki比kj的影响明显的强 ki比kj的影响绝对的强 ki与kj的影响之比在上述两个相邻等级之间 根据专家的评价进行两两打分后，则可以建立出评价矩阵K。以本文的五维一级指标为例，建立的两两评价矩阵如下表2-3所示：

表2-3 一级指标的评价矩阵 Table 4-3 One class index evaluation matrix

K K1 K2 K1 1 1.43 K2 0.7 1 K3 2 2.86 K4 1.5 2.15 K5 1.8 1.5 -26-

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K3 K4 K5 0.5 0.67 0.56 0.35 0.47 0.67 1 1.34 2.5 0.75 1 1.11 0.4 0.9 1 或

0.721.5?1?1.4312.862.15??0.50.3510.75?1?0.670.471.34??0.560.672.51.11

2.计算权重S。

1.8?1.5??0.4? ?0.9?1??首先，计算判断矩阵每一行元素的乘积，得到?kij，其中i?1,2,???,n；其

j?1n次，将其开n次方，计算权重向量si?n?kij如下：

j?1ns1?51?0.7?2?1.5?1.8?1.30

s2?51.43?1?2.86?2.15?1.5?1.68 s3?50.5?0.35?1?0.75?0.4?0.55 s4?50.67?0.47?1.34?1?0.9?0.82 s5?50.56?0.67?2.5?1.11?1?1.01 再次，将S进行归一化处理，使得si?si?si?1n，即可得到其权重值如下：

is1?s2?s3?s4?1.30?0.25

1.30?1.68?0.55?0.82?1.011.68?0.31

1.30?1.68?0.55?0.82?1.010.55?0.10

1.30?1.68?0.55?0.82?1.010.82?0.15

1.30?1.68?0.55?0.82?1.01-27-

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1.01?0.19

1.30?1.68?0.55?0.82?1.01n(KS)i最后，计算出最大特征根?max??如下：

nsj?1is5?0.721.51.8??0.25??1.23??1?1.43??0.31??1.56?12.862.151.5??????AS??0.50.3510.750.4??0.10???0.52?

??????0.670.471.3410.90.150.77????????0.560.672.51.111????0.19????0.95??1.231.560.520.770.95?max??????5.06

5?0.255?0.315?0.105?0.155?0.193.进行一致性检验。

当需要确定权重的指标较多时，计算出的矩阵内的初始权数可能会出现互相矛盾的情况。而如果判断矩阵的阶数较多时，则难以直观的对其进行一致性的判断，这就要求必须要对所计算出的权重矩阵进行一致性的检验。

一致性检验的步骤为：先计算判断矩阵的偏差一致性指标CI??max?nn?1=

5.06?5?0.015，再根据判断矩阵的平均随即一致性指标RI计算随机一致性比4率CR?CI0.015??0.013?0.1，其中RI的取值如表4-4所示： 1.12RI表4-4随机一致性指标RI的数值 Table 4-4 Random consistency index value

n 1 0 2 0 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 R?I? 如上所示，计算出的CI?0.013?0.1,则该权重向量通过了一致性检验，具

有满意的一致性。否则要对判断矩阵进行修正。对于每一层指标的权重都用以上的方法来确定，此处不再赘述。

3模糊综合评价

在计算出了各层指标的权重后，就可以对企业进行模糊评价了。首先从最

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