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-making， 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。