多指标综合评价权重系数的选取

李鑫

摘   要：权数是一种重要性程度的量化值，在综合评价中占有重要地位。文章主要介绍了综合评价方法在权重系数选取中的两种简单方法，并给出了具体的计算步骤。

关键词：多指标综合评价;权重系数;计算机

由于计算机的快速发展以及一些其他相关领域不断的深入研究，综合评价方法得到了发展和改进。在现实生活中，会遇到各种综合评价类的问题，评价的重要依据是指标。若依据单一的指标对被评价事物进行评价是不合理的，因为影响各评价事物的因素往往复杂多样，所以，需要將反映被评价事物的多项指标的信息加以汇集，得到一个综合指标，从整体上反映被评价事物的整体情况[1]。

所谓评价，即价值的确定，是通过对照某些标准来判断测量结果，并赋予这种结果以一定的意义和价值的过程。对一个复杂系统用多个指标进行总体评价的方法就是多指标综合评价方法（Synthetical Evaluation，SE）。本文将给出综合评价方法权重系数选取的一些简单方法。

1    多指标综合评价方法

随着一些其他领域的渗入，多指标综合评价的研究也越来越深入。结合国内外研究总结发现，综合评价的方法已有几十种，总结起来可以分为两大类：主观赋权评价法和客观赋权评价法。这些方法在运用的过程中都要用到一个重要的过程，那就是权重的选取。主观赋权评价法主要是采取定性的方法，由专家经过主观经验得到权重，例如层次分析法，模糊评价法等。客观赋权评价法主要是根据各个指标之间关系或者各项指标的变异系数来确定的权重，例如主成份分析，秩和比法，因子分析法，人工神经网络法，蒙特卡罗模拟综合评价法等。

2    多指标综合评价方法权重系数的选取

权重的选取在综合评价中具有重要的作用。权重系数是指在一个领域中，对目标值起权衡作用的数值。

2.1  熵权法

熵最原始的定义来源于动力系统，按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵，是系统无序程度的一个度量。如果指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越小，在综合评价中所起作用理当越小，权重就应该越低。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。可以根据各项指标的指标值差异程度，利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重[2]。

第二步：集结单位模糊判断矩阵。

第三步：建立单位模糊判断矩阵。

权数是一种重要性程度的量化值。指对合成值的影响程度大小。重要性本身是个综合的概念，表现在多个方面，如可以是“价值判断取向”的重要性，也可以是合成时“分辨能力（信息含量）高低”的重要性，或“可靠度大小”的重要性。

3    结语

近随着综合评价不断地发展和深入的研究，综合评价已经应用到很多领域，包括经济方面，计算机方面等。但是如何让是的综合评价更客观，更精确，仍然是一个需要研究的问题，并且近几年许多学者把综合评价模型与其他模型结合起来应用，不同方法的联合使用可以互相弥补其中不足，但同时又能发挥它们各自的优点，使得综合评价更具有客观性和科学性。

[参考文献]

[1]虞晓芬，傅玳.多指标综合评价方法综述[J].统计与决策，2004（11）：119-121.

[2]王晖，陈丽，陈垦，等.多指标综合评价方法及权重系数的选择[J].广东药学院学报，2007（5）：583-589.