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幾種績效評(píng)價(jià)方法的比較分析

時(shí)間:2023-03-18 22:49:05 管理畢業(yè)論文 我要投稿
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幾種績效評(píng)價(jià)方法的比較分析

幾種績效評(píng)價(jià)方法的比較分析 摘要:本文試圖通過對(duì)因子分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法、AHP、TOPSIS、模糊綜合評(píng)判法具體評(píng)價(jià)過程的分析,來說明該五種方法實(shí)證結(jié)果存在差異的原因,并對(duì)評(píng)價(jià)方法的選擇給出了建議。
關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)方法實(shí)證分析過程分析

  自20世紀(jì)初杜邦公司運(yùn)用投資報(bào)酬率指標(biāo)進(jìn)行績效評(píng)價(jià)以來,績效評(píng)價(jià)已從單指標(biāo)評(píng)價(jià)發(fā)展成多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)。在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中,評(píng)價(jià)方法的恰當(dāng)選擇對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果具有重要影響。本文擬對(duì)AHP、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、因子分析法及TOPSIS五種方法在上市公司經(jīng)營績效評(píng)價(jià)中進(jìn)行實(shí)證比較,并通過對(duì)各種評(píng)價(jià)方法具體評(píng)價(jià)過程的差異分析,試圖對(duì)實(shí)證比較結(jié)果的差異作出解釋,以期為評(píng)價(jià)方法的選擇提供參考。

一、上市公司經(jīng)營績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
  由于本文重點(diǎn)是探討評(píng)價(jià)方法的比較,故對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇不作深入探討。上市公司經(jīng)營績效評(píng)價(jià)指標(biāo)是在考慮上市公司特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,參照《國有資本金效績?cè)u(píng)價(jià)規(guī)則》及其細(xì)則來構(gòu)建的,如圖1所示。

二、上市公司經(jīng)營績效實(shí)證分析
  本文選取滬市八家高速公路運(yùn)營公司作分析樣本,分別運(yùn)用上述五種評(píng)價(jià)方法對(duì)其經(jīng)營績效進(jìn)行評(píng)價(jià)。原始數(shù)據(jù)來源于“巨潮資訊”(http://gsgg.cninfo.com.cn),對(duì)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理原則為:(1)對(duì)于極小型指標(biāo),取其倒數(shù)使用轉(zhuǎn)化為極大型指標(biāo);(2)對(duì)適度型指標(biāo)(如資產(chǎn)負(fù)債率),按公式xij=1/轉(zhuǎn)換,其中k為原始數(shù)據(jù)xij’的均值,xij為處理后的數(shù)據(jù);(3)無量綱化處理的方法是均值化方法。
1.運(yùn)用AHP進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)
  層次分析結(jié)構(gòu)的構(gòu)建按圖1的模式構(gòu)建,通過咨詢專家,在各層元素中進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造判斷矩陣,所有的判斷矩陣均通過了一致性檢驗(yàn),并運(yùn)酶??撲愕貿(mào)齦髦副甑娜ㄖ兀?荽巳ㄖ囟愿髦副杲?屑尤ㄗ酆希?醋酆轄峁?園思腋咚俟?吩擻??鏡木??ㄐЫ?信判潁?峁?綾?所示:
表2
評(píng)價(jià)對(duì)象 皖通高速 東北高速 中原高速 福建高速 楚天高速 贛粵高速 寧滬高速 深高速
績效得分 1.3214 0.0671 1.4672 1.4733 1.3131 1.5139 1.0635 1.1020
排名 4 8 3 2 5 1 7 6
2.運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)
  取八家公司各指標(biāo)的最大值所構(gòu)成的序列作為最優(yōu)指標(biāo)集,計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí)取ξ=0.5,計(jì)算加權(quán)關(guān)聯(lián)度時(shí),權(quán)重取上述AHP法所得到的權(quán)重。按計(jì)算出的灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度,上述八家公司的經(jīng)營績效評(píng)價(jià)結(jié)果如表3所示:
表3
評(píng)價(jià)對(duì)象 皖通高速 東北高速 中原高速 福建高速 楚天高速 贛粵高速 寧滬高速 深高速
績效得分 0.9244 0.8516 0.9413 0.9394 0.9279 0.9439 0.9010 0.9066
排名 5 8 2 3 4 1 7 6
3.運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)
在這里,評(píng)判因素集為圖1所示14個(gè)指標(biāo),即:
U={X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X13,X14}
評(píng)價(jià)集為V={經(jīng)營績效高V1,經(jīng)營績效中V2,經(jīng)營績效低V3};
  評(píng)價(jià)因素集中的所有指標(biāo)均為定量指標(biāo),故采用梯形隸屬度函數(shù)建立指標(biāo)值與評(píng)價(jià)等級(jí)間的隸屬關(guān)系(如圖2所示)。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)帶入隸屬度函數(shù),可得到三個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度向量R1,R2,R3,對(duì)三個(gè)等級(jí)取權(quán)重(本文。0.5,0.3,0.2))計(jì)算評(píng)判矩陣R,故評(píng)判矩陣R=0.5R1 0.3R2 0.2R3。本例在建立模糊評(píng)價(jià)模型時(shí),各評(píng)判因素權(quán)重A的確定采用上述AHP法所確定的權(quán)重,評(píng)判模型為:B=A*R,其中合成運(yùn)算采用普通矩陣乘法。運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)上述八家公司經(jīng)營績效的評(píng)價(jià)結(jié)果如表4所示:

表4
評(píng)價(jià)對(duì)象 皖通高速 東北高速 中原高速 福建高速 楚天高速 贛粵高速 寧滬高速 深高速
績效得分 0.4635 0.2421 0.5964 0.5000 0.5982 0.5179 0.3566 0.3911
排名 5 8 2 4 1 3 7 6
4.運(yùn)用TOPSIS法進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)
  運(yùn)用TOPSIS法時(shí),取八家公司各指標(biāo)的最大值所構(gòu)成的序列作為最優(yōu)向量,最小值所構(gòu)成的序列作為最劣向量,通過計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)最優(yōu)向量和最劣向量間的歐氏距離,來獲得評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)向量的“擬合”程度,以此作為評(píng)價(jià)依據(jù)。其基本模型為:Ci=(Di-/Di- Di ),其中Di-為評(píng)價(jià)對(duì)象到最劣向量間的距離,Di 為評(píng)價(jià)對(duì)象到最優(yōu)向量間的距離,Ci為評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)向量的相對(duì)接近度,Ci越大則經(jīng)營績效越好,加權(quán)時(shí)的權(quán)重仍采用AHP法所得的權(quán)重。運(yùn)用TOPSIS法的評(píng)價(jià)結(jié)果如表5所示:
表5
評(píng)價(jià)對(duì)象 皖通高速 東北高速 中原高速 福建高速 楚天高速 贛粵高速 寧滬高速 深高速
績效得分 0.6561 0.0837 0.7226 0.7253 0.6523 0.7439 0.5385 0.5560
排名 4 8 3 2 5 1 7 6
5.運(yùn)用因子分析法進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)
  運(yùn)用SPSS軟件可直接得出上述八家公司的因子得分,本例中,通過因子分析,前四個(gè)因子的特征值大于1,所解釋的方差占總方差的91.35%,為精確起見,本例取前7個(gè)因子,該7個(gè)因子解釋了所有的方差。對(duì)各公司經(jīng)營績效評(píng)價(jià)是以其綜合得分為依據(jù)的,綜合得分的計(jì)算方法是以各因子的貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù),將各公司在7個(gè)因子上的得分進(jìn)行線性加權(quán)而求得的。運(yùn)用因子分析法的評(píng)價(jià)結(jié)果如表6所示:
表6
評(píng)價(jià)對(duì)象 皖通高速 東北高速 中原高速 福建高速 楚天高速 贛粵高速 寧滬高速 深高速
績效得分 0.0185 -1.0799 0.2755 0.3073 0.2318 0.3956 -0.1511 0.0024
排名 5 8 3 2 4 1 7 6

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