现代综合评价方法综述
张晶
管理科学与工程
现代综合评价方法综述
摘要：将现代综合评价方法归纳、分类，讨论了各方法的原理、优缺点及适用领域，并提出综合评价方法研究的趋势及存在问题。
0引言
评价是人类社会中一项经常性的、极为重要的认识活动。对一个事物的评价常常要涉及多个因素或多个指标，评价是在多因素相互作用下的一种综合判断。综合评价概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。
1现代综合评价方法分类及基本方法
评价方法的分类很多，按照评价与所使用信息特征的关系，可分为基于数据的分析、基于模型的评价、基于专家知识的评价以及基于数据、模型、专家知识的评价。由于本文的定位是现代综合评价方法，根据各评价方法所依据的理论基础，把综合评价方法大致分为四大类：
1.1 专家评价方法
1.1.1 专家打分评判法
专家评分法是出现较早且应用较广的一种评价方法。它是在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。主要步骤是：首先根据评价对象的具体情况选定评价指标，对每个指标均定出评价等级，每个等级的标准用分值表示；然后以此为基准，由专家对评价对象进行分析和评价，确定各个指标的分值；最后采用加法评分法、加权评分法、连乘评分法或加乘评分法求出各评价对象的总分值，从而得到评价结果。专家评分法的最大优点是，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以做出定量估价，专家评价法具有使用简单、直观性强的特点。但专家评价的准确程度，主要取决于专家的阅历经
验以及知识的广度和深度，主观性极强，并且其理论性与系统性不强，一般情况下难以保证评价结果的客观性和准确性。
1.2 运筹学与其他数学方法
1.2.1 层次分析法（AHP）
层次分析法（AHP）是1973年美国学者T.L.Saaty最早提出的，经过多年的发展现已成为一种较为成熟的，一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。其主要步骤为：首先确定明确问题，将决策问题的有关元素分解为目标层，准则层和方案层。其次两两比较，一般采用1－9标度及其倒数的标度方法，建立判断矩阵，求解权向量。然后层次单排序，归一化判断矩阵A的特征根问题AW=λmax W的解W。并计算一致性指标CI=(λmax –n)/(n-1)，判断一致性，当随机一致性比率CR=CI/RI<0.01时，可认为层次单排序的就够有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵的元素取值。最后层次总排序，计算个层元素对系统目标的合成权重，进行总排序，并进行一致性检验，从而根据分析计算结果，考虑相应的决策。
AHP的优点：首先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；既包含了主观的逻辑判断和分析，又依靠客观的精确计算和推演，从而使决策过程具有很强的条理性和科学性。其次，AHP把问题看成一个系统，整个过程体现出分解、判断、综合的系统思维方式，也充分体现了辩证的系统思维原则。但是也存在不足：（1）在应用中仍摆脱不了评价过程中的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性;（2）并且判断矩阵易出现严重的不一致;（3）AHP方法得出的结果是粗略的方案排序。
AHP已广泛应用在经济管理规划、能源开发利用与资源分析、城市产业规划、企业管理、人才预测、科研管理、交通运输、水资源分析利用的方面。
1.2.2 模糊综合评判法（FCE）
1965年，美国加利福尼亚大学的控制论专家查德，第一次成功地运用精确的数学方法描述了模糊概念，宣告了模糊数学的诞生。模糊综合评判（FCE）是就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化一种综合评价方法。分为如下步骤：
1）给出备择的对象集：X=（x1,x2,…,x t）
2）找出因素集（或称指标集）：U=﹛u1,u2,…,u m﹜,表明从评判事物的哪些方面进行评判描述。
3）找出评语集：V=﹛v1,v2,…,v n﹜, 一般用﹛优,良,中等,较差,差﹜。
4）确定评判矩阵：R=（r ij）m×n
5）确定权数向量：A=（a1,a2,…,a m ）
6）选择适当的合成算法并计算评判指标。
模糊综合评判方法很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题。所得结果包含的信息量丰富，克服了传统数学方法结果单一性的缺陷。模糊综合评判法的缺点:（1）不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题。（2）各因素权重的确定带有一定的主观性。（3）在某些情况下，隶属函数的确定有一定困难。尤其是多目标评价模型，要对每一目标、每个因确定隶属度函数，过于繁琐，实用性不强。
模糊综合评价法在消费者偏好识别、决策中的专家系统、证券投资分析、银行项目贷款对象识别等拥有广泛的应用前景。
1.2.3 数据包络分析法（DEA）
数据包络分析（DEA）是1978年由美国A.Charnes 和W.W.Coope等人首先提出来的，是以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的单位（部门）进行相对有效性或效益评价的一种新的系统分析方法。它是处理多目标决策问题的好方法。
DEA方法应用的一般步骤为：明确评价目的、选择决策单元（DMU）、建立输入输出评价指标体系、收集和整理数据，DEA模型的选择和进行计算、分析评价结果并提出决策建议。
其优点为：在处理多输入－多输出的有效性评价方面，DEA具有绝对优势；在实际应用中，投入指标和产出指标均有不同的量纲，但这并不构成使用DEA 时的困难，决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关；DEA最突出的优点是无须任何权重假设，每一输入输出的权重是由决策单元的实际数据求得的最优权重，因此，它排除了很多主观因素，具有很强的客观性。但是DEA只表明评价单元的相对发展指标，无法表示出实际发展水平。
DEA 方法的应用领域也很广泛, 可以用于多种方案之间的有效性评价、技
