上市公司经营绩效的熵权法综合评价模型及实现

物元可拓源码

物元可拓法于80年代由我国蔡文教授创立，目前已广泛应用于新产品构思与设计、优化决策、控制、识别与评价等各个领域，无论在理论还是在实践上都发挥了越来越重要的作用。 物元是描述事物的名称、特征及量值3个基本元素的简称，在形式上可记为M=(N，c，v)=(N，c，c(N))。其中M、N、c、v分别是Matter、Name，Character， Value的缩写。可拓集合是用关联度将模糊集合的[0，1]闭合区间连续取值拓广到(-∞，+∞)实数轴，以表达物元的量值为实轴上的一点时符合要求的程度。物元分析是研究物元及其变化并用以解决矛盾问题的规律和方法，可拓学是用形式化的工具，从定性和定量两个角度去研究解决矛盾问题的规律和方法。物元可拓法结合二者，是将辨证逻辑和形式逻辑相结合的可拓逻辑，丰富了事物的内涵，客观地反映了物质世界的真实状态。 本次选用评价因子污染贡献率方法来确定权系数。主要计算程序： Dim sRow As Integer, sCol As Integer'起始的行与列 Dim i As Integer, j As Integer'循环变量 Dim Xj As Double'定义实测值 Dim Aij As Double, Bij As Double'定义标准域区间 Dim Apj As Double, Bpj As Double'定义节域变量 Dim YZS As Integer'定义评价因子个数 Dim DJS As Integer'定义评价等级数 '得到起始行列值 sRow = InputBox("请输入监测数据第一个数的行号！", "输入行号", 0) sCol = InputBox("请输入监测数据第一个数的列号！", "输入列号", 0) YZS = InputBox("请输入评价因子个数!", "输入因子个数", 0) DJS = InputBox("请输入评价等级个数!", "输入评价等级数", 0) '插入标记列文字 With Sheets("sheet1") For i = 1To DJS Cells(sRow + DJS + 2 + i, sCol - 1).Value = "关联函数k_等级" & i Next i Cells(sRow + 2 * DJS + 3, sCol - 1).Value = "X/S" Cells(sRow + 2 * DJS + 4, sCol - 1).Value = "归一化权重" For i = 1To DJS Cells(sRow + 2 * DJS + 4 + i, sCol - 1).Value = "关联度K_等级" & i Next i Cells(sRow + 3 * DJS + 5, sCol - 1).Value = "可拓指数" '按列循环计算 For j = sCol To sCol + YZS - 1 '赋初值

基于层次分析法与熵权法建立供应链风险评估机制

基于层次分析法与熵权法建立供应链风险评估机制 【摘要】本文将企业供应链风险分为财务风险、运作风险、供应风险、客观环境风险和主管环境风险五个大类及24个小风险元素。并通过层次分析法和熵权法的权重计算方法相结合，从而得到一个综合各风险因子占比。建立供应链风险评估方法，根据评估结果对中高风险实施供应链风险管控的保障措施，通过供应链风险预警机制提高对整个供应链风险的管控能力。 【关键词】层次分析法；熵权法；供应链风险评估 一、背景介绍 汽车产业高速发展带动下游零部件企业网络的快速布局和延伸。全球化的采购导致大量供应商散布于全球各地，同整车企业之间距离的延伸导致的不仅仅是物流运输成本的增加，更预示着大量的全球性各类灾害对供应链的安全质量风险的陡增。近年来各类灾害频发不但导致大量的额外费用的产生，并且使供应链安全遭受重大影响。导致企业在销售额、利润甚至产品质量上都会受到较大影响。供应链风险已成常态化，因此对于供应链风险的研究显得十分重要，供应链风险是指由于供应链内外各种不确定因素综合导致企业实际收益与预期收益发生偏差，从而使供应链有受损的风

险。通过供应链风险评估机制的建立，可以辨识与预判供应链风险，从而有效地降低企业在供应链上的风险。 二、供应链风险评估体系方法确定 （一）层次分析法 层次分析法（AHP）是20 世纪70 年代美国运筹学专家提出的一种多准则决策方法。它通过把一个复杂问题表示为一个有序的有递阶层次的结构，在通过人们的意见决策来判断方案的好坏，从而据此对方法进行排序，层次分析法比较适用于有着复杂层次结构的多因素决策问题，该方法可以结合处理方案中定性和定量的因素，具有系统性、实用性、方便性的优点，广泛应用于各类评估领域。 其具体的步骤如下： 建立多层次结构模型->通过两两比较判断矩阵->求解权重及其一致性验证->计算各层级元素的综合权重 （二）熵权法 熵权法是一种客观赋权方法。在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。 其具体步骤如下： 建立数据矩阵->求各指标权重->确定指标的总体权重 （三）结合AHP及熵权法确定综合权重

指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考

指标权重确定方法之熵权法 一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 二、熵权法赋权步骤 1.数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了k个指标，其中。假设对各指标数据标准化后的值为，那么。 2.求各指标的信息熵 根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵。其中，如果，则定义。 3.确定各指标权重

根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为。通过信息熵计算各指标的权重：。 三、熵权法赋权实例 1.背景介绍 某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。 但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。 2.熵权法进行赋权 1）数据标准化 根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表 表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表 科室X1X2X3X4X5X6X7X8X9

A B C D E F G H I J K 2）求各指标的信息熵 根据信息熵的计算公式，可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下： 表3 9项指标信息熵表 X1X2X3X4X5X6X7X8X9 信息熵 3）计算各指标的权重 根据指标权重的计算公式，可以得到各个指标的权重如下表所示： 表4 9项指标权重表 W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重 3.对各个科室进行评分 根据计算出的指标权重，以及对11个科室9项护理水平的评分。设Z l为第l个科室的最终得分，则，各个科室最终得分如下表所示 表5 11个科室最终得分表

指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考

指标权重确定方法之炳权法 一、爛权法介绍 爛最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 矯权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个指标的信息矯越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息墉越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 二、爛权法赋权步骤 1.数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了&个指标，其中。假设对各指标数据标准化后的值为，那么。 2.求各指标的信息爛 根据信息论息矯的定义，一组数据的信息矯。其中，如果，则定义。 3.确定各指标权重 根据信息*商的计算公式，计算出各个指标的信息爛为。通过信息爛计算各指标的权重：O 三、爛权法赋权实例 1.背景介绍

某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。 表I 11个科室9项整体护理评价指标得分表 但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。 2.爛权法进行赋权 1）数据标准化 根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表 表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表

2）求各指标的信息埔 根据信息矯的计算公式，可以计算出9项护理指标各自的信息矯如下: 表3 9项指标信息爛表 3）计算各指标的权重 根据指标权重的计算公式，可以得到各个指标的权重如下表所示: 表4 9项指标权重表 3.对各个科室进行评分 根据计算出的指标权重，以及对11个科室9项护理水平的评分。设Z?为第/个科室的最终得分，则，各个科室最终得分如下表所示 表5 11个科室最终得分表

Excel,wps中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。【精品文档】

Excel 、wps 实现熵权法计算过程： 1.熵权法下指标权重的计算 熵权法下首先计算第i 年份的第j 项指标值的权重： ∑== n i ij ij ij y y p 1 ' ' i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （2） 令k=1/ln(n)>0,为调节系数，计算指标信息熵： )ln (1 ij n i ij j p p k e ∑=-= i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （3） 最后确定计算指标权重： ∑=--= m j j j j e m e w 11 （0

6 2003 0.1710 0.1261 7 2004 0.2852 0.1465 8 2005 0.3170 0.1291 9 2006 0.6475 0.2121 10 2007 0.6475 0.2803 11 2008 0.562183898 0.403750964 12 2009 0.585203446 0.588585521 13 2010 0.694865622 0.465106715 14 2011 0.500221291 0.472249607 15 2012 1 0.602993026 16 2013 0.863566837 0.558954944 17 2014 0.835655753 0.523401776 18 2015 0.193615668 0.586089558 19 2016 0.52105526 1.000347255 20 =SUM(B1:B19) =SUM(C1:C19) 21 pij =B1/B$20 =C1/C$20 下拉后得到19 行新数据

柯氏五层模型和熵权法

1.需求层评估 这一部分的评估是柯氏评估模型所缺少的。需求层评估是“国培计划”项目实施前对所制定的方案或规划的评估。应该说，培训方案设计与规划是一个培训的开端，其制定的合理性直接影响着培训质量。同时，满足参训教师与学校的培训需求才是实施“国培计划”的直接目的和价值所在，因此以需求为依据来验证培训规划与设计的合理性十分重要。需求层评估的对象主要是参训教师与中小学校;评估内容是考察教师实际需求或期望与培训方案或规划的一致性、合理性程度等;评估方法可以采用问卷调查法、访谈法。 2.反应层评估 反应层评估主要是了解参训教师对所参加的“国培计划”培训项目的主观感受程度，也就是了解参训教师对培训的喜欢程度或满意程度。这一层级的评估对象是参训教师;评估内容可从培训教师、培训课程、培训环境三个维度进行，当然在三个维度下内容还可细化;在评估方法上，由于反应层评估属于态度调查，它的结果难免带有主观倾向J险，因此最好编制李克特式的五点量表来调查，比如以非常满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意来划分满意程度，以量化的方法统计问卷或量表结果。同时，为弥补问卷的不足，也可以辅之以访谈法，使评估结果更加客观、科学;评估的时点应该放在培训结束前立即进行，这样才能较为准确了解参训教师的感受信息。 3.学习层评估 学习层评估是对参训教师在培训中掌握了哪些原理、知识和技能

的评估。评估内容可以依据2012年教育部正式公布的《中学教师专业标准》、《小学教师专业标准》、《幼儿园教师专业标准》所划分维度和领域来制定。仅以参加“国培计划”的中学教师培训为例，评估内容维度可以划分为专业理念与师德、专业知识和专业技能三个部分。专业理念与师德包括职业理解与认识、对学生的态度与行为、教育教学的态度与行为、个人修养与行为，专业知识分为教育知识、学科知识、学科教学知识、通识性知识四个领域。专业技能分为教学设计、教育教学评价手段两个领域。当然，如果是专题性的培训，应该设置针对该专题的评估内容;在评估方式方法上，可依据培训内容采取不同方法，如考查原理掌握程度可以封闭式的试卷题目为主，在专业技能评估环节可加入现场操作、情景模拟等方式，在专业理念与师德方面可用案例分析法;在评估时间选择上，不仅培训结束前要安排评估，在培训过程中也要选择恰当的时间点加以评估;在对结果处理方面，需要将培训前与培训后教师知识技能水平进 行前后测比较，这样才可获得科学的诊断结论。 4.行为层评估 行为层评估是对参训教师接受培训后行为产生的变化及将培训中所学知识、技能转化为实际教学行为进行的评估。评估内容主要是参训教师教学行为的变化，评估内容的具体维度同样可以依据《教师专业标准》进行划分，分为教学实施、班级管理与教育活动、教育教学评价、沟通与合作和反思与发展五个领域;评估方法主要运用观察法记录参训教师教学行为变化，采用360度评估法搜集参训教师及关

Matlab学习系列19.-熵值法确定权重

19. 熵值法确定权重 一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n 个国家，m 个指标，则x ij 为第i 个国家的第j 个指标的数值（i=1, 2…，n; j=1, 2,…，m ）； 2. 指标的归一化处理：异质指标同质化 由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令ij ij x x ，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于 正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下 :正向指标: 12' 1212min{,,...,}max{,,...,} min{,,...,}ij j j nj ij j j nj j j nj x x x x x x x x x x x 负向指标:

12' 1212max{,,...,}max{,,...,}min{,,...,} j j nj ij ij j j nj j j nj x x x x x x x x x x x 则'ij x 为第i 个国家的第j 个指标的数值（i=1, 2…，n; j=1, 2,…，m ）。 为了方便起见，归一化后的数据' ij x 仍记为x ij ;3. 计算第j 项指标下第i 个国家占该指标的比重： 1 ,1,2...,,1,2...,ij ij n ij i x p i n j m x 4. 计算第j 项指标的熵值： 1ln() n j ij ij i e k p p 其中，k=1/ln(n)>0. 满足e j ≥0; 5. 计算信息熵冗余度： 1j j d e ; 6. 计算各项指标的权值： 1 ,1,2,...,j j m j j d w j m d 7. 计算各国家的综合得分： 1,1,2,...m i j ij j s w p i n 三、Matlab 实现 按上述算法步骤，编写 Matlab 函数：shang.m function [s,w]=shang(x) % 函数shang(), 实现用熵值法求各指标(列）的权重及各数据行的得分

熵权法及改进的TOPSIS及matlab应用

熵权法及改进的TOPSIS 一、熵权法 1.熵权法确定客观权重 熵学理论最早产生于物理学家对热力学的研究，熵的概念最初描述的是一种单项流动、不可逆转的能量传递过程，随着思想和理论的不断深化和发展，后来逐步形成了热力学熵、统计熵、信息熵三种思路。美国数学家克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)最先提出信息熵的概念，为信息论和数字通信奠定了基础。信息熵方法用来确定权重己经非常广泛地应用于工程技术、社会经济等各领域。 由信息熵的基本原理可知，对于一个系统来说，信息和熵分别是其有序程度和无序程度的度量，二者的符号相反、绝对值相等。假设一个系统可能处于不同状态，每种状态出现的概率为(1,,)=L i P i n 则该系统的熵就定义为： 1ln ==∑n i i E P P 在决策中，决策者获得信息的多少是决策结果可靠性和精度的决定性因素之一，然而，在多属性决策过程中，往往可能出现属性权重大小与其所传达的有价值的信息多少不成正比的情况。例如：某一指标所占的权重在所有指标中最大，但在整个决策矩阵中，这一指标所有方案的数值却相差甚微，即这一指标所传递的有用信息较少。显然，这一最重要的指标在决策过程中所起的作用却很小，如果不对其属性权重进行适当的处理，必将会造成评价决策方案的失真。 熵本身所具有的物理意义及特性决定其应用在多属性决策上是一个很理想的尺度。某项指标之间值的差距越大，区分度越高，所携带和传输的信息就越多，该指标的熵值就会越小，在总体评价中起到的作用越大；相反，某项指标之间值的差距越小，区分度越低，所携带和传输的信息就越少，该指标的熵值就会越大，在总体评价中起到的作用越小。因此，可采用计算偏差度的方法求出客观权重，再利用客观权重对专家评价出的主观权重进行修正，得出综合权重。 与其他客观赋权方法相比，该方法不仅仅是建立在概率的基础之上，还以决策者预先确定的偏好系数为基础，把决策者的主观判断和待评价对象的固有信息有机地结合起来，实现了主观与客观的统一，得出的权值准确性更高。 对m 个方案、n 个属性构成的决策矩阵，求解权重向量的基本步骤如下： (1)计算在 j 属性下，第 i 个方案的贡献度 1==∑ij ij m ij i a p a (2)计算第 j 属性下各方案的贡献总量 1ln ==-∑m j ij ij i E k p p 式中，常数1ln =k m ，以保证01<

完整版指标权重确定方法之熵权法计算方法参考

指标权重确定方法之熵权法 一、 熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了 非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个指标的信息熵-越小，表明指标值得变异程度越大，提 供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反, 某个指标的信息熵 越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少， 在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 二、 熵权法赋权步骤 1. 数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了 k 个指标「匚接……二：，其中? 1 -。假设对各指标 2. 求各指标的信息熵 3. 确定各指标权重 数据标准化后的值为F"八"兀，那么也= 其中 根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵 ，如果 i-1

根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为 ，上二。通过信 、熵权法赋权实例 1. 背景介绍 某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的 11个科室进行了考核，考核标 准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指 标考核后的评分结果。 但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对 9项护理进行赋权，以便 能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。 2. 熵权法进行赋权 1）数据标准化 根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表 表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表 息熵计算各指标的权重: W i =三詮° =匚2町

2）求各指标的信息熵 根据信息熵的计算公式耳7心尸￡?卩/叽，可以计算出9项护理指 标各自的信息熵如下： 表3 9项指标信息熵表 3）计算各指标的权重 汐二 __ — , — 22 9] 根据指标权重的计算公式'”￡石.... ，可以得到各个指标的权 重如下表所示： 表4 9项指标权重表 3.对各个科室进行评分 根据计算出的指标权重，以及对11个科室9项护理水平的评分。设Zi为第l个科室的最终得分，则Z汙為兀比，各个科室最终得分如下表所示

熵权法(matlab实现)

clear clc x=[1.65,1.88,30.40,41.10,5.40,1.55,16.61,250.16,8.04,133.98,1.25,62.90,27.81,76.60,118.00,21.67,2. 97,2.19,39.90,9.10; 1.69, 2.28,41.20,32.30,7.20,1.20,20.18,265.54,1.45,88.94,0.44,80.60,27.01,78.40,126.10,34.84,1.92, 3. 67,35.90,12.80; 1.73,1.17,37.10,25.60,5.40,1.66,20.01,259.60,3.18,5 2.30,1.71,62.30,29.00,74.30,115.80,42.92,2.27,4. 74,32.40,12.90; 2.08,2.17,57.10,31.90,7.30,1.55,24.24,201.89,5.07,138.75,4.63,56.40,20.31,69.20,10 3.40,3 4.75,2.05,3 .35,33.70,9.10 ]; a=min(x); b=max(x); [n,m]=size(x); k=1/log(n); for i=1:n for j=1:m x(i,j)=(x(i,j)-a(j))/(b(j)-a(j))*100; %高优指标处理 end end for i=1:n for j=1:m x(i,j)=(b(j)-x(i,j))/(b(j)-a(j))*100; %低优指标处理 end end he=sum(x); for i=1:n for j=1:m p(i,j)=x(i,j)/he(j); end end %指标归一化 for i=1:n for j=1:m if p(i,j)==0 z(i,j)=0; else z(i,j)=log(p(i,j)); end end end e=zeros(1,m); for i=1:1n for j=1:m e(j)=e(j)+p(i,j)*z(i,j)*(-k); end end he=sum(e); for i=1:m g(i)=1-e(i)/(m-he) ; end for i=1:m w(i)=g(i)/sum(g); %计算权重 end s=zeros(1,n); for i=1:n %计算综合得分

实用文库汇编之指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考

*实用文库汇编之指标权重确定方法之熵权法* 一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 二、熵权法赋权步骤 1.数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了k个指标，其中。假设对各指标数据标准化后的值为，那么。 2.求各指标的信息熵 根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵。其中，如果，则定义。 3.确定各指标权重

根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为。通过信息熵计算各指标的权重：。 三、熵权法赋权实例 1.背景介绍 某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。 但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。 2.熵权法进行赋权 1）数据标准化 根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表 表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表

科室X1X2X3X4X5X6X7X8X9 A 1.000.00 1.000.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 B 1.00 1.000.00 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 C0.00 1.000.33 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 D 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.87 1.00 1.00 E 1.000.00 1.00 1.00 1.000.00 1.00 1.000.00 F 1.00 1.00 1.00 1.000.50 1.00 1.000.00 1.00 G 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.00 1.00 1.00 H0.50 1.000.33 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 I 1.00 1.000.67 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 J 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 K 1.00 1.000.67 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 2）求各指标的信息熵 根据信息熵的计算公式，可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下： 表3 9项指标信息熵表 X1X2X3X4X5X6X7X8X9 信息熵0.950.870.840.960.940.960.960.960.96 3）计算各指标的权重 根据指标权重的计算公式，可以得到各个指标的权重如下表所示： 表4 9项指标权重表 W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重0.080.220.270.070.110.070.070.070.07 3.对各个科室进行评分 根据计算出的指标权重，以及对11个科室9项护理水平的评分。设Z l为第l个科室的最终得分，则，各个科室最终得分如下表所示

熵值法确定权重

熵值法确定权重 基于熵值法的员工绩效指标权重确定方法大庆石油学院学报JOURNALOFDAQINGPETROLEUMINSTITUTE第29卷Vol.29第1期No.12005年2月Feb.2005基于熵值法的员工绩效指标权重确定方法肖艳玲,刘晓晶,刘剑波(大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆163318)摘要:针对传统的员工绩效评价指标的权重相对稳定,的绩效指标权重进行调整,做到静态赋权与动态赋权相结合,.重,能更准确的反映被评价对象的实际情况,.关键词:绩效评价;评价指标;动态赋权中图分类号:F406.1:A(2005)01-0107-030,不同企业以不同目的以及同一企业在不同时期对员工评价的侧重点不同,其评价指标权重的确定直接关系到评价的准确性和科学性.以往对员工绩效评价指标权重的确定是由专家评定或由主观经验法、两两比较、德尔菲法等方法确定[1],这些方法得到的权重对员工工作具有导向和激励作用,但这种权值存在相对稳定性,不能随具体情况的变化而变化.例如,即使某项员工绩效评价指标很重要,但如果在某次评定中所有待评人员对该指标的评价值都相似,则该指标在评定中的作用不大,其权重应根据总体评价结果适当调小;相反,若某项指标的评价值相差悬殊,则说明该指标对区分待评人员的优劣有重要影响,其权重应适当调大,这利于促进员工素质的均衡发展.用熵值法对指标权重调整是根据得到的评分结果对初步给定的权重调整,做到静态赋权和动态赋权相结合,从而增强评价的合理性和科学性.1绩效评价指标的制定企业进行员工绩效管理,是根据实际情况制定员工绩效评

价指标体系.员工绩效评价指标一般应具备实用性、全面性、独立性、相关性、可靠性、可衡量性等特性.企业可采用的员工绩效评价指标和初步给定的权重见表1和表2.表1员工绩效评价指标与权重因数主维度指标权重工作数量0.20工作业绩(u1)0.50工作行为(u2)0.30个性特质(u3)0.20亚维度指标工作质量0.20工作效益0.40安全生产0.20维护设备0.30遵守规则0.30按时出勤0.40工作知识0.20适应能力0.10创新精神0.10实践能力0.20独立性0.10果断性0.10忠诚度0.20权重对员工绩效指标评分,可以将每个指标评分标准划分为5级,当指标评分标准超过5级以后,所增加的标度带来的效用很小[2].所以采用1～5级评分值.假设一类考评者对m个员工、n项指标评表2不同考评者及其权重因数考评者专家上级领导同事本人权重0.300.300.200.20收稿日期:2004-05-31;审稿人:王恒久;编辑:王文礼基金项目:黑龙江省教育厅人文社科研究项目(10512148)作者简介:肖艳玲(1963-),女,博士生,教授,主要从事系统分析与评价方面的研究.大庆石油学院学报第29卷2005年价,得到评价指标矩阵X为x11X=x21x12x22…x1n…x2n………x.…xm1…xm2根据给出的评分可以用熵值法对各项指标的权重调整.2指标权重的调整2.1熵值法的基本原理设有m个待评对象,n项评价指标的指标数据矩阵为=ij,j标值xij间的差距越大,;[3,4].在信息论中,(x)=i=16mp(xi)lnp(xi),式中:xi为第i(总共有m个状态);P(xi)为出现第i个状态值的概率.在指标数据矩阵X中,某项指标值差异程度越大,信息熵越小,则该指标的权重越大;反之,某项指标值的差异程度越小,信息熵越大,则该指标的权重越

熵值法权重

权重的确定 从上面的分析中可知，应用改进理想解法进行评价必须先确定各指标的权重. 确定指标权重通常有两类方法：一类是主观方法，如专家打分法、层次分析法、经验判断法等；另一类是客观方法，如熵权计算法、主成分分析法等. 因评标过程中，指标的权重对被评价对象的最后得分影响很大，要做到评标尽可能客观，所以采用客观计算法来计算指标的权重比较合适。而熵值法可以客观的确定权重，因此我们选用熵值法来确定每个指标的权重。 先用熵值法确定权重 熵权法是一种客观赋权方法。在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。此法相对那些主观赋值法，精度较高客观性更强，能够更好的解释所得到的结果。如果某个指标的熵值越小，说明其指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中该指标起的作用越大，其权重应该越大 在具体应用时，可根据各指标值的变异程度，利用熵来计算各指标的熵权，利用各指标的熵权对所有的指标进行加权，从而得出较为客观的评价结果 根据信息论的基本原理 , 信息是系统有序程度的一个度量; 而熵是系统无序程度的一个度量。 熵值法的一般步骤为： 现有m 个待评项目，n 个评价指标，形成原始数据矩阵() ij m n R r ?=： 1112 1212221234n n m m m m m n r r r r r r R r r r r ??? ? ?= ? ??? 其中ij R 为第j 个指标下第i 个项目的评价值。 求各指标值权重的过程为： (1)计算第j 个指标下第i 个项目的指标值的比重ij p ： 1 m ij ij ij i p r r ==∑ (2)计算第j 个指标的熵值Ej ： 1ln m j ij ij i e k p p ==-?∑ 其中： 1ln k m =

指标权重确定方法之熵权法(计算

指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考

指标权重确定方法之熵权法 一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 二、熵权法赋权步骤 1.数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了k个指标，其中。假设对各指标数据标准化后的值为，那么。 2.求各指标的信息熵 根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵。其中，如果，则定义。 3.确定各指标权重

根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为。通过信息熵计算各指标的权重：。 三、熵权法赋权实例 1.背景介绍 某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。 但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。 2.熵权法进行赋权 1）数据标准化 根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表 表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表

科室X1X2X3X4X5X6X7X8X9 A 1.000.00 1.000.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 B 1.00 1.000.00 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 C0.00 1.000.33 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 D 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.87 1.00 1.00 E 1.000.00 1.00 1.00 1.000.00 1.00 1.000.00 F 1.00 1.00 1.00 1.000.50 1.00 1.000.00 1.00 G 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.00 1.00 1.00 H0.50 1.000.33 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 I 1.00 1.000.67 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 J 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 K 1.00 1.000.67 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00 2）求各指标的信息熵 根据信息熵的计算公式，可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下： 表3 9项指标信息熵表 X1X2X3X4X5X6X7X8X9 信息熵0.950.870.840.960.940.960.960.960.96 3）计算各指标的权重 根据指标权重的计算公式，可以得到各个指标的权重如下表所示： 表4 9项指标权重表 W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重0.080.220.270.070.110.070.070.070.07 3.对各个科室进行评分 根据计算出的指标权重，以及对11个科室9项护理水平的评分。设Z l为第l个科室的最终得分，则，各个科室最终得分如下表所示