文档介绍：企业绩效评价方法的比较分析
周国强 周 伟 摘要:本文通过对因子分析法、灰色关联度法、AHP、TOPSIS、模糊综合评判法具体评价过程的分析,说明诸方法实证结果存在差异的原因,并对评价方法的选择提出了建议。
关键词:评价为定量指标,故采用梯形隶属度函数建立指标值与评价等级间的隶属关系见(图2)。将预处理后的数据带入隶属度函数,得到三个评价等级的隶属度向量R1,R2,R1,对三个等级取权重(本文取(,,))计算评判矩阵R,即评判矩阵R--++。本例在建立模糊评价模型时,各评判因素权重A的确定采用上述AHP法所确定的权重,评判模型为:B=A*R,其中合成运算采用普通矩阵乘法。运用模糊综合评价法对上述公司经营绩效的评价结果如(表3)所示:
(四)运用TOPSIS法进行经营绩效评价运用TOPSIS法时选取上述公司各指标的最大值所构成的序列作为最优向量,最小值所构成的序列作为最劣向量,通过计算各评价对象对最优向量和最劣向量间的欧氏距离,来获得评价对象与最优向量的“拟合”程度,以此作为评价依据。其基本模型为: ,其中D;一为评价对象到最劣向量间的距离, 为评价对象到最优向量间的距离,ci为评价对象与最优向量的相对接近度,ci越大则经营绩效越好,加权时的权重仍采用AHP法所得的权重。运用TOPSIS法的评价结果如(表4)所示。
(五)运用因子分析法进行经营绩效评价运用SPSS软件可直接得出上述八家公司的因子得分,本例中,通过因子分析,前四个因子的特征值大于1,%,为精确起见,本例取前7个因子,该7个因子解释了所有的方差。对各公司经营绩效评价是以其综合得分为依据,综合得分的计算方法是以各因子的贡献率为权数,将各公司在7个因子上的得分进行线性加权而求得。运用因子分析法的评价结果如(表5)所示。
上述实证过程的5种排序结果汇总如(表6)所示。实例中各评价方法所用的评价指标体系、原始数据及其预处理方法均相同,因此(表6)所示实证评价结果的差异仅取决于评价方法本身,即各种方法从输入原始数据到输出评价结果这一过程的差异导致评价结果的差异。我们对过程差异分析的前提是,因子分析、关联度系数、欧氏距离等所基于的数学理论均是可靠的,均能真实反映评价对象间客观存在的差异。
为便于比较,将上述方法按评价过程中包含主观因素的程度作如下分类:因子分析法属客观评价法,AHP、灰色评价法和TOPSIS为主观评价方法Ⅰ,模糊综合评价属主观评价法Ⅱ。(表7)所示各种评价方法得到的排序结果间的Spearman相关系数,系数越大表明排序结果越接近。
(一)客观评价法与主观评价法Ⅰ的比较通过(表7)的Spearman相关系数可知,因子分析法的排序结果与三种主观评价方法l的结果具有相同的相关度,。因子分析法在构造综合评价值时所涉及的权重都是从数学变换中伴随生成的,同时因子分析的具体过程在数学上都有严格的逻辑,因子分析法从处理数据开始直至输出综合因子得分的整个过程都具有很强的客观性;而主观评价法Ⅰ与因子分析法相比,其中AHP法对原始指标加权综合前、灰色关联度法对关联度系数加权综合前、TOPSIS法对欧氏距