模糊数学评价法

模糊数学评价法（精选12篇）

模糊数学评价法 第1篇

在这里本校230名教师为对象集, 评价指标集为因素集U={备课充分 (u1) , 清楚易懂 (u2) , 板书整洁 (u3) }, 评价等级为评语集V={优 (v1) , 良 (v2) , 中 (v3) , 及格 (v4) , 不及格 (v5) }。

二、确定因素集的权重分配向量

根据待评教师的分数, 对每一个评价指标分别构造隶属于v1, v2, v3, v4, v5的隶属分数, 将230名教师的评分按从小到大排列, 平均分为三类L1, L2, L3, 并求出L1, L2, L3的平均值ω1, ω2, ω3。

1、备课充分对教师评分最高分为98, 最低分为40, ω1=65, ω2=75, ω3=85, 则指标u1的五个等级隶属函数为:

该待评价教师备课充分评分为90分。则该教师在备课充分这个单因素评价为 (0, 0, 0, 0.62, 0.38) 。

2、清楚易懂对教师评分最高分为88, 最低分为40, ω1=63, ω2=74, ω3=85, 则指标u2的五个等级隶属函数为:

该待评价教师清楚易懂评分为70分。则该教师在清楚易懂这个单因素评价为 (0, 0.36, 0.64, 0, 0) 。

3、板书整洁对教师评分最高分为100, 最低分50, ω1=70, ω2=80, ω3=90, 则指标u3的五个等级隶属函数为:

该待评价教师板书整洁评分为84分。则该教师在板书整洁这个单因素评价为 (0, 0, 0.6, 0.6, 0) 。

摘要：模糊综合评价法是近年发展较快, 应用范围正在迅速拓展的一种新方法, 其优点在于考虑到了客观事物内部关系的错综复杂性和价值系统的模糊性。在我校, 每个学期都会对我校教师进行课堂综合评价, 但单一的评价不足以综合评价教师的课堂。下面通过数学建模的方法建立教师的课堂综合评价分析。

关键词：模糊综合评价法,教师评价,综合评价结果

参考文献

模糊评价法在水库水质评价中的应用 第2篇

模糊评价法在水库水质评价中的应用

摘要：运用模糊数学基本理论和方法,将模糊数学理论的隶属函数和隶属度概念引入到水质评价中,用矩阵分析的方法构成模糊综合评价模式,对水库水质进行分析.结果表明,采用模糊评价法与其它评价方法结果相近,可以采用模糊评价法进行水库水质评价.作 者：翟琨 ZHAI Kun 作者单位：湖北民族学院,化学与环境工程学院,湖北,恩施,445000期 刊：湖北民族学院学报(自然科学版) Journal：JOURNAL OF HUBEI INSTITUTE FOR NATIONALITIES(NATURAL SCIENCES EDITION)年，卷(期)：,28(1)分类号：X825关键词：模糊综合评价 水质评价 水库

模糊数学评价法 第3篇

关键词：绩效评价；模糊综合评价；财政科技投入

中图分类号：F810.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）14-0122-03

财政科技投入是引导科技事业发展和科技创新的重要政策手段，对科技的发展起到巨大的引领作用。

近年来，国家和河南省先后下发了《国务院关于改进加强中央财政科研项目和资金管理的若干意见》（国发〔2014〕11号）、《国务院印发关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革方案的通知》（国发〔2014〕64号）、《河南省人民政府关于深化升级财政科技计划和资金管理改革的意见》（豫政〔2015〕2号）等文件，这些文件明确规定了要加强财政资金的监管、项目过程管理、制度建设和机制建设。

在新常态下，财政科技投入受到政府各部门的关注，如何对财政科技投入的绩效进行更为科学的评价已经成为亟需解决的现实问题之一。

1 财政科技投入绩效评价的影响因素

根据财政科技投入的特性及其绩效评价的影响因素，结合国内外文献研究，本文构建的财政科技投入绩效评价模型分为三个层次，目标层（A）为财政科技投入的绩效，这是本文研究的总目的；准则层（B）为：直接产出、经济效益、社会效益、创新能力，综合反映财政科技投入的绩效状况。

具体指标因素和层级关系，如图1所示。

2 财政科技投入模糊综合评价模型的构建

2.1 建立评判集

根据李克特五级量表分析法，并结合专家的建议，将财政科技投入绩效评价的评价结果划分为五个等级，分别为优，良，中，差及很差。

因此，本文的评判集也相应的为5个级别：

V={V1，V2，V3，V4，V5}，

其中得分区间分别在：

[90，100]，[80，90），[70，80），[60，70），[0，60）

评价结果分别为{优，良，中，差，很差}。

2.2 确定指标权重

本文通过层次分析法为指标体系确定权重。层次分析法确定权重的优点是能将定性分析与定量分析相结合，通过系统化、层次化、综合化分析目标问题，具有客观性、真实性。层次分析法确定权重步骤如下文所述。

2.2.1 构造判断矩阵

根据财政科技投入指标分类性质及专家的判断，依据1～9标度法标识各指标的重要性程度，用层次分析法原理构造对比判断矩阵，具体见表1。

2.2.2 指标权重计算

首先，求解最大特征根和对应的特征向量，并把特征向量进行正规化处理，计算指标权重Oij。

其次，确保各指标权重的合理性和判断上的逻辑严谨性，需对判断矩阵进行一致性检验，所用判断指标为CR，如果一致性指标CR≤0.1，认为判断矩阵具有良好的一致性，否则，需要对该对比判断矩阵进行修正。

其中：

CR=CI/RI，CI=（？姿max-n）/（n-1），

n为判断矩阵的阶数；

RI为层次总排序随机一致性指标。

该值为给定值，其与n的对应关系见表2。

2.3 确定隶属度矩阵

利用Excel进行统计分析，统计专家对各评价指标隶属于各评判等级进行综合考察。

根据专家打分情况，确定财政科技投入的绩效情况为优、良、中、差和很差的隶属次数，并根据隶属次数得到隶属度矩阵：

Rij，（i=1，2，3，4，5；j=1，2，3，4，5）。

其中：

Rij=隶属次数/专家人数。

2.4 确定模糊综合评价集

本文构建的模糊综合评价集为：

Vij=Oij×Rij=（V1，V2，V3，V4，V5），

采用的计算方法为：

M（.，？茌），依此来求解财政科技投入的模糊综合评价集。

3 算例分析

H产业集聚区属于省级产业集聚区，利用上文建立的模糊综合评价模型，对其财政科技投入进行评价。具体如下。

3.1 确定评判集

评判集分为5个级别：

{优，良，中，差，很差}，

其中：

[90，100]为优；

[80，90）为良；

[70，80）分为中；

[60，70）为差；

[0，60）为很差。

3.2 构造综合判断矩阵并计算各指标权重

3.2.1 第一步，构造判断矩阵

根据专家对各指标的相对重要性给出判断，并运用1～9标度法构造判断矩阵：

Uij= 1 1 3/2 3/2 1 1 3/2 3/22/3 2/3 1 12/3 2/3 1 1

3.2.2 第二步，利用和积法计算权重

财政科技投入的直接产出、经济效益、社会效益和创新能力的权重为：

Oi=（0.3，0.3，0.2，0.2）

3.2.3 第三步，判断矩阵的一致性

经计算，CI=0，CR=0<0.1，所以该判断矩阵通过了一致性检验。

3.2.4 第四步，构造指标层对准则层的判断矩阵

分别为：

U1ij，U2ij，U3ij，U4ij，其中，

3.2.5 第五步，计算指标层对准则层权重

利用和积法分别计算其对应的权重矩阵，其中，论文与专著、有效发明专利数量、建立公共服务平台、人才培养的权重为：

O1i=（0.1930，0.3449，0.2740，0.1881）。

销售收入、利润总额、工业增加值的权重为：

O2i=（0.4071，0.3081，0.2848）。

技术改造投资、就业机会、集约程度、单位工业增加值能耗的权重为：

O3i=（0.3071，0.3045，0.2274，0.1610）。

研发投入、研发人员数量的权重为：

O4i=（0.5652，0.4348）。

3.2.6 第六步，对各个子矩阵分别进行一致性检验

检验结果见表3。

以上子矩阵的CR值均小于0.1，所以对应的判断矩阵均通过了一致性检验。因此，利用AHP计算的财政科技投入绩效评价体系各指标的权重见表4。

3.3 确定评价隶属矩阵

本文通过9位专家的打分构造出隶属度矩阵。

Rij= 0 1/9 0 0 0 0 1/9 1/9 2/9 0 2/9 1/9 1/9 0 2/9 3/9 1/9 3/9 3/9 2/9 3/9 3/9 2/9 3/9 4/9 3/95/9 4/9 5/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 4/9 3/93/9 2/9 1/9 3/9 2/9 3/9 1/9 2/9 1/9 2/9 1/9 0 1/91/9 0 0 1/9 1/9 0 1/9 0 0 1/9 0 0 1/9

3.4 确定模糊综合评判集

根据以上数据可知，模糊综合评判集为：

Vij=Oij×Rij=（0.0707，0，2880，0.4093，0.1815，0.0505）

由此可知，H产业集聚区的财政科技投入绩效评判集聚集在“中”维度。

4 结 语

本文基于模糊综合评价法构建财政科技投入绩效评价体系，从直接产出、经济效益、社会效益和创新能力四个视角，将定性指标量化分析，更为直观地反应出我国财政科技投入绩效的特征。

研究发现，针对地方财政科技投入绩效的该评价指标体系，构建科学、合理，切实可行，能够有效地解决其他综合评价指标体系较难做到客观评价的难题。

该研究既能为地方财政科技投入绩效评价提出新的思路，也能为进一步提高我国和地区财政科技投入绩效提供借鉴。

参考文献：

[1] 马少强.财政科技投入绩效评价研究[J].开放导报，2011，（1）.

[2] 池昭梅，黄思婷.风险投资在财政科技投入模式中创新应用研究[J].会计之友，2013，（4）.

[3] 张青，王贵强.基于灰色关联分析的地方财政科技投入绩效评价：以上海为例[J].研究与发展管理，2007，（4）.

[4] 国务院.关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革的方案[Z].2014.

[5] 胡安琴，韦彩霞.河北地方财政科技投入绩效评价研究[J].产业与科技论坛，2014，（18）.

[6] 甘泉.浙江省财政科技投入与地方自主创新关系的实证分析[J].科技与经济，2015，（1）.

[7] 潘方卉，李翠霞，樊斌.财政科技投入周期与经济周期协同性的马尔科夫区制转移模型[J].中国科技论坛，2015，（3）.

[8] 吴松强，陈雅雯，郑垂勇.江苏财政科技投入与经济增长的关系研究[J].科学管理研究，2015，（1）.

[9] 何婷婷，陈阳.中国财政科技投入与经济增长关系研究[J].中国市场，2015，（12）.

[10] 黄晓玲，揭建群，吴新文.湖北省财政科技投入绩效评价优化策略探究[J].科技创业月刊，2015，（1）.

[11] 翟启江.建立与我国财政科技投入特点相适应的绩效评估制度[J].科技管理研究，2015，（1）.

员工绩效模糊综合评价法 第4篇

方法概述

模糊综合评价方法是模糊数学中应用得较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题, 由于评价事务是由多方面的因素所决定的, 因而要对每一个因素进行评价;在对每一个因素作出一个单独评语的基础上, 如何考虑所有因素而作出一个综合评语, 这就是一个综合评价问题。现实中很多评价都是模糊定性的, 模糊数学针对这种模糊定性给出了一个量化的研究方法, 从而可以进行综合评价的量化分析。

许多事情的边界并不十分明显, 评价时很难将其归于某个类别, 于是可先对单个因素进行评价, 然后对所有因素进行综合模糊评价, 防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失, 这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题, 这就是模糊综合评价的基本思路。

模型构造与应用思路

假设有一个评判对象集合P={P1, P2, …, Pk}, 对每一个评判对象Pk, 评判指标集合为U={U1, U2, …, U n}, 同时对每个评判指标有评价等级集合V={V1, V2, …, Vm}。对于一个评判对象P来说, 对其评判指标集合中的每个评判指标进行评价, 通常会有一批专家, 对个体P的每个评判指标按照评价等级进行打分, 于是通过统计打分的比例可以得到对象P的第i个评价等级V, i对应于某一评价指标U j的评价的得分比例, 计为R (i, j) ;对评判对象Pk所有的评判指标进行评价等级打分, 可以得到模糊评价矩阵Rk:

对于评价对象P k, 现在有{U, V, R k}三组元素, 然后确定评价等级集合V={V1, V2, …, V m}中各个等级的权重向量A={a1, a2, …, am}, 满足a1+a2+…+am=1, ai>0, i=1, 2, …, m。

于是, 对评判对象Pk在每个评价指标U的评判结果向量为:

由此, 得到评判对象P k的对应于各个评价指标的评价结果为:

对每一个评判对象, 五元素{U, V, R, A, B}便组成一个完整的简单模糊综合评价模型。

模糊综合评价模型要给出每个评判对象的综合评分, 并据此来划分每个对象的排名顺序, 从而得到最终相对评价结果。根据上述个体基本评价模型, 将每个评判对象的评价结果向量组成矩阵, 便得到模糊综合评价矩阵:

有了上述模糊综合评价矩阵, 就可以确定每个评价指标的评价权重向量W U={W U1, W U2, …, W U n}, 满足W U1+W U2+…+WUn=1, WUi>0, i=1, 2, …, n。

最后, 可得到所有评判对象的模糊综合评价计分向量WF:

同时, 还可得到每个评判对象的单项评价指标得分矩阵WD:

其中, B^t是B的转置矩阵, WUI为对角线矩阵, 且WUI (i, i) =WU (i) 。

操作范式

作为模糊综合评价方法的应用案例来研究对于企业中处于同一宽带薪酬内的所有同级员工开展绩效评估, 并确定每个员工的薪酬调整方案。宽带薪酬又称“海氏薪酬制”, 是薪酬设计要素比较法中常用的一种方法, 是由美国薪酬设计专家艾德华·海于1951年研究开发出来的。美国薪酬管理学会将宽带薪酬定义如下:宽带薪酬就是指对多个薪酬等级以及薪酬变动范围进行重新组合, 从而变成只有相对较少的薪酬等级以及相应的较宽的薪酬变动范围。宽带薪酬将原有的众多薪酬等级进行了简化, 使得处在同一薪酬等级中的员工的薪酬变动幅度较大, 但在实践中也需要解决一个核心问题, 也就是如何科学地对员工进行绩效评估, 从而决定员工的薪酬增减幅度的问题。本文在前两部分理论分析的基础上, 用模糊综合评价方法来研究对员工的绩效评估方法。其基本操作范式如下:

(1) 确定评判对象。假定处于某一薪酬宽带内同一等级的员工为3名。

(2) 确定评价指标集合。假定公司对该一级别员工的绩效评估共分六个维度, 分别是:爱岗敬业精神、业务精通程度、创新与学习能力、沟通协调能力、目标完成情况、差错情况。

(3) 确定评判等级。假定公司的考评结果共分为A、B、C、D、E等5个等级。

(4) 确定每一评判对象的评价矩阵。假定这3名员工的直接上级、下属及有关管理部门分别对其按上述六个维度进行等级评价, 经过统计, 可以得到这3名员工的评价矩阵如下:

(5) 确定评价等级的权重向量。在本例中, 各评价等级的权重向量为[0.33, 0.27, 0.2, 0.13, 0.07]。

(6) 确定综合模糊评价矩阵如下:

(7) 确定各评价指标的权重如下:

(8) 确定每个评判对象的综合评分。在本例中, 3个员工的综合评分为:

(9) 确定每个评判对象的在各评价指标上的单项评分如下:

(10) 确定考核等级、百分比比例和薪酬调整级别对应表:

(11) 根据综合评分来确定每个参评员工的薪酬调整方案:

通过引入模糊综合评价方法, 可把多个评价主体对员工在不同指标上的多项评价进行综合量化, 最终得出对员工的综合评价得分, 从而使得对员工的绩效评价进一步量化, 对绩效评价的量化研究进行了有益的探索。

模糊数学评价法 第5篇

利用模糊可变评价方法对封丘试区曹岗湖水质进行了评价,在计算相对综合隶属度时采用了不同的参数组合.结果表明,封丘试区曹岗湖水质为Ⅲ类,这种方法克服了单因子极值评价的片面性,提高了评价结果的可靠性和合理性.

作 者：冯峰 许士国 周志琦 马德龙 作者单位：冯峰,周志琦(大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116024;黄河水利职业技术学院,河南,开封,475004)

许士国(大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116024)

马德龙(山东黄河勘测设计研究院,山东,济南,250013)

模糊数学评价法 第6篇

1目前国内外研究现状

关于学风评价体系的研究比较代表性的有：张丽丽、何军、何冬冬（2014）通过构建学风综合评价指标体系，建立高校学风综合评价模型。通过该模型，不仅可以确定影响学风的主要因素，而且可以了解被评价单位的学风综合状况；宋志鹏（2011）将学风分解为学习行为、思想品德行为和日常行为等三个方面，并具体细化为学习成绩、政治态度、集体观念等10个二级指标，在此基础上建立了高校学风评价模型，并进行了实际测评；从田飞、曹威麟（2008），认为高校学生学风是一个抽象概念，研究学风时要将抽象的学风转化为可观察的具体指标（测量指标），体系框架由第一级的抽象概念、第二级的维度和第三级的测量指标组成，学风的维度归类分为五种，采用李克特五级量表的形式来获取最优指标体系。

这些研究都为本文基于模糊层次综合评价法的学风评价体系实证研究奠定了基础。

2基于模糊层次综合评价法的学风评价模型的构建

本研究是从狭义的角度来研究，特指学生的学习风气评价，将学风评价这一重要概念界定为：学风评价是对学生学习风气的客观测评，通过系统的数据搜集和信息蹄选，对高校学生学习风气现状、过程和结果作出客观的分析和判断，在此基础上依据评价结论提出建议对策，以到达提升高校学风水平和效果之目的。

2.1构建学风评价指标体系

本研究广泛征求专家的意见和建议，专家中包括3位专业教授（具有丰富教学科研经验）、2位学院领导（做过学生工作）、5位一线教师、教学督导组专家，根据专家、学者的反馈意见，最终确定了学风评价指标体系。

2.2层次分析法确定各指标权重

合理准确的构建判断矩阵是层次分析法的关键所在，同时也是解决问题的核心。根据图1中的层次结构模型，本文采用常用的T.L Saaty1-9标度方法，通过取加权平均值来构建合理的判断矩阵。判断矩阵A（即A-Bi，i=1，2，3）表示相对总目标来说目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A1（即A1-Ci，i=1，2，3）表示相对于目标A1来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A2（即A2-Ci，i=4，5，6，7）表示相对于目标A2来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩阵A3（即A3-Ci，i=8，9）表示相对于目标A3来讲，其子目标层各指标的相对重要程度；判断矩陣A4（即A4-Ci，i=10，1，12）表示相对于目标A4来讲，其子目标层各指标的相对重要程度。

根据层次分析法的计算规则，确定一级指标和二级指标的权重如表2-2所示。

活动效果C120.2970

3基于模糊综合评价方法的学风评价实证案例分析

3.1收集数据

为了准确评价机场学院的学风情况，本研究邀请了30位评委，其中包括教授5人、管理者5人、一线教师代表10人、学生代表10人，请他们对学风评价指标体系打分表中每一项指标进行考评。评价结果如下表所示，其中“评价结果”栏中数据表示评委中n名评委对该项工作的相应评价占评委总人数的比例。

3.2模糊评价法进行综合评价

1.第二级因素集进行综合评判

同理计算：

2.计算第一级因素集进行综合评判

A=（0.45500.2627 0.14110.1411）

3.计算模糊综合评价值P

P=BV=*（95，85，70，60，50）T=88.53，说明机场学院的学风目前处于良好的状态。

4总结

学风建设是高校基础性的，也是最重要的一项工作。学风不仅直接体现了学生的学习态度，学习氛围，还彰显了高校的管理理念和管理水平，并最终关系到人才培养的质量。本文利用层次分析法构建了学风评价指标体系并确定了各指标的权重，构建了模糊综合评价方法的模型，并以机场学院为例，应用该模型进行了学风评价。

参考文献：

[1]教育部.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010- 2020年）.教育部网站，2010；

[2]教育部.普通高等学校本科教学工作水平评估方案.教育部网站，2004；

[3]张丽丽、何军、何冬冬.高校学风综合评价模型研究[J].西南民族大学学报，2014，07：573-577；

[4]宋志鹏.高校学风评价指标体系设计与实际测评[J].青岛大学师范学院学报，2011（3）：30-32；

[5]田飞、曹威麟.学风指标体系实证研究[J].高教发展与评估，2008，24（2）：15-21；

[6]王圣.高校学风评价指标体系研究[J].时代教育，2013（15）：37-37；

模糊数学评价法 第7篇

当前, 受我国事业单位人事体制的影响, 高校财务人员的工作任用标准往往比一般的企业要低, 再加上高校财务人员相对比较固定, 岗位竞争不激烈, 有着“铁饭碗”的优越感, 造就财务人员在工作中不能主动提高自己业务素养和服务水平, 职业技能适应不了社会经济发展的需要, 其惰性严重阻碍高校内部财务管理效率, 甚至导致财务信息失真和诚信危机问题。因此, 提高高校财务人员工作业绩显得尤为必要。

由于高校财务工作的业绩难以量化衡量, 高校会计核算人员的业绩评价机制处于缺失状态, 部分高校的业绩评价机制仅仅停留在表面考核, 如填写年度考核表、登记日常出勤率、规定值班制度等。尚未从根本上建立起科学合理、客观公正的业绩评价体系。而我国理论界对此的研究并不十分深入, 尚处于起步阶段。如李娟娟, 吴猛 (2007) 在《财会人员工作业绩评价与激励机制研究》一文中主张建立定性和定量两类指标评价财务人员的工作业绩;郭俊, 何海涛 (2010) 在《高校财会人员绩效考评研究》中认为应将财务人员划分为基层管理人员和科级干部以下的业务人员两类人员进行考核。李鑫 (2007) 在《高校财务人员工作业绩评价与激励机制》中将财务人员从人力资源的角度划分为新兴总监人才、中层财务管理类人员、财务技术性岗位人才、财会劳动性岗位人才, 提倡分类考核各自的业绩等, 但综观这些研究成果均未能成功解决评价指标量化问题, 有的研究成果虽涉及评价指标量化, 但采用的量化方法主观性太强, 缺乏客观、科学依据。鉴于此, 为成功解决评价指标量化问题, 笔者主张采用模糊评价法对高校财务人员的业绩进行评价。

二、模糊评价法概念及原则

(一) 模糊皮评价法概念

模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念, 对实际的综合评价问题提供一些评价的方法, 它与概率、统计的方法是不同的, 因为客观事物的不确定性有两大类:一类是事物对象是明确的, 但出现的规律有不确定性, 如晴天、下雨、下雪, 这是明确的, 但出现规律不确定;另一类是事物对象本身不明确, 如年轻、年老、严重、不严重等这一类程度上的差别没有截然的分界线。模糊评价法就是针对后一类情况的评价而产生的, 它以模糊数学为基础, 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、进行综合评价的一种方法。

(二) 评价指标原则

模糊评价法的评价指标原则有四个。首先, 合法性原则。由于财务工作是一项很严谨、专业性很强的工作, 必须严格按照现行的准则规定执行, 因此, 评价时应结合财经法规、会计准则、会计制度等制定相应的评价指标。其次, 服务导向原则。因为高校的财务部门主要服务对象是校内的师生员工及外来经济组织或经办人员, 因此, 在建立评价指标时, 应充分考虑这些服务对象对会计核算人员的要求和期望。再次, 少而精原则。业绩评价指标要能够反映评价的目的, 而不一定面面俱到。也就是说, 在设计业绩评价指标体系时应避免一切不必要的复杂化, 结构简单的评价指标体系能够有效地缩短评价信息的处理过程乃至整个评价过程, 提高业绩评价的工作效率, 同时, 评价者能够比较容易地了解业绩评价系统, 掌握相应的评价方法和技术, 这样的评价体系才能比较容易地被评价者接受, 评价工作参与人员间的沟通交流问题也容易解决。最后, 可行性与实用性相结合原则。可行性是指设定指标所需的时间、人力、物力、财力要为参与评价各方所处的客观环境所允许。实用性是指设计指标要考虑到实际的情况, 即要从高校财务人员的实际情况出发来设定指标。指标的内容需体现会计业务核算特点, 确保业绩评价机制的可操作性和严肃性。

三、基于模糊评价法的高校财务人员业绩评价指标体系构建

财务人员业绩评价指标体系是开展财务人员业绩评价的中心环节, 为此, 我们首先构建了评价指标体系的四个维度:内控执行效果 (A项) , 业务熟练程度 (B项) , 客户服务态度 (C项) , 继续学习能力 (D项) 。同时, 将每个维度又细分为不同的评价因素, 并进一步转化为考核指标, 且指标和指标间相互联系, 辩证统一。

确定评价指标体系后, 用模糊评价法进行评价体系的模拟实施。如对业务熟练程度优劣的评价, 具体方法如下:

(一) 成立专家评审组

专家组成员由高校高级会计师 (5人) 、在校内有影响的教授、副教授 (3人) 、学生代表 (1人) 、外来经济组织代表 (1人) 计十人组成。

(二) 讨论确定因素集

X和评判集Y会计核算业务优劣的因素集X和会计核算业务优劣的评判集Y (即评语等级的论域) 由校办公室、审计处、全校各教研室主任讨论提出, 专家组确定。

具体地:X={账目清楚易懂;遵守会计核算原则;做到账账相符、账实相符、账表相符;业务熟练精准;账本、凭证保存完整;遵守会计法规;定期进行财产清查}={x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7}T

对X中每一项, 确定4级评语等级论域Y:

Y= (优, 良, 中, 差) ={y1, y2, y3, y4}。

(三) 确定评价因素模糊权向量

由于考核小组对各评价因素重视程度不同, 故可通过德尔菲法、层次分析法等来确定权重, 记为:A={a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7}。

在此假设A={0.2, 0.4, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.1}。

(四) 构建模糊关系矩阵

模糊关系矩阵建立如下:

在该矩阵中, 。其中, d表示参加问卷调查并作答的总人数, dij表示被调查人员对第i个评价因素xi作出的第yi评价的人数总和。

模糊关系矩阵的建立, 工作量较大。如对会计核算人员甲进行会计核算业务熟练程度量化考核, 首先设计问卷并发放给相关人员, 然后回收问卷并对评价结果进行统计:如:对“账目清楚易懂”这一因素的统计, 假定回收30份有效问卷, 其中认为“很好”的有12份, 认为“较好”的有15份, 认为“一般”的有3份, 分别占30份问卷的40%, 50%, 10%, 0, 则这个因素评价向量为 (0.4, 0.5, 0.1, 0) 。如此类推可得模糊关系矩阵:

又知:A={0.2, 0.4, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.1}

(五) 综合评价模型

确定综合评价模型如下:

利用模糊合成算子“·”将A与模糊关系矩阵R合成得到被评事物的模糊综合评价结果向量B。如:

其中b1= (0.2∩0.5) ∪ (0.4∩0.4) ∪ (0.1∩0.2) ∪ (0.1∩0.2) ∪ (0.05∩0.5) ∪ (0.05∩0.1) ∪ (0.1∩) =0.2∪0.4∪0.1∪0.05∪0.05∪0.1=0.4

同理可求得, b2=0.3, b3=0.1, b4=0.1

对B进行归一化处理:0.4+0.3+0.1+0.1=0.9

通过上述计算得知, 会计核算人员甲业务熟练程度是“优”的结论 (根据隶属度最大原则取最大值0.44) 。同理可求出会计员甲的“内控执行效率”、“客户服务态度”、“继续学习能力”的评价结论分别为优、良、中。

最后再对照等级评分表1, 得出该会计员甲的综合业绩得分10+10+8+6=34分。

四、结论

采用模糊评价法对高校财务人员业绩进行评价, 不仅有助于高校财务人员自身查漏补缺, 提升自我的业务能力和服务水平, 而且有助于提高高校的运行效率, 提升学校的知名度, 从而促进学校的发展。同时, 在运用模糊评价法评价高校财务人员业绩时, 应考虑以下几个问题:首先, 回收问卷的有效性。在回收问卷时, 应使回答问卷人员在独立、客观、公正的环境中完成问卷, 排除他人干扰, 使回收的问卷真实、有效。其次, 确定评价指标权重方法的不同。由于各评价指标权重的确定会导致最终评价结果的差异, 所以应当选择科学有效的方法确定权重, 如主观权重确定方法有德尔菲法、专家打分法等, 客观权重确定方法有层次分析法, 公式法等。最后, 由于会计业务专业性强, 所以在发放问卷时, 应在发放对象上作出合理选择, 尽量选择与会计有搭界的人员或专业人士、教授来作答问卷, 以保证回收问卷的实效性。

参考文献

[1]齐明君:《模糊评价考量教师素质》, 《中国市场》2006年第1期。

模糊数学评价法 第8篇

郊区,位于城市行政边界之内,由于通常靠近城市商业中心区,因此郊区居民便能自然参与到城市的生活、工作与购物活动中。同时,郊区作为自治城市的组成部分而缴纳税收,能够为城市发展助一臂之力,是为城市带来繁荣的最具决定性的因素之一[1]。因此,推动郊区健康发展,采取正确的郊区生长方式,建设对城市有益的郊区意义重大。

近年来,上海为实现城乡一体化发展,正推动建设重心向郊区转移,致力于构建城乡统一的基础设施体系、公共服务体系和城市管理体制,旨在提升居民生活质量。然而,在取得一定成果的同时, 环境污染、食品安全和公共资源紧张等问题也随之产生。为缓解发展中瓶颈因素的制约,充分发挥郊区在新一轮发展中的战略作用,针对性地提出切实有效的建议,本文应用上海郊区发展评价模型,在调查统计的基础上运用模糊综合评价法对上海郊区发展进行评价,具有较强现实意义。

二、上海郊区发展评价指标体系

上海郊区发展以可持续发展为导向,包含了经经济济、、社社会会和和环环境境三三个个维维度度,,是是一一个个由由经经济济系系统统、、 社社会会系系统统和和环环境境系系统统组组成成的的复复合合系系统统。。其其中中,, 经经济济系系统统以以产产业业为为核核心心,,社社会会系系统统以以人人口口为为中中心心,, 自自然然环环境境系系统统以以环环境境为为主主线线。。因因而而,,对对郊郊区区发发展展的的评评价价应应以以““33EE原原则则””为为前前提提,,即即经经济济效效益益原原则则((EEccoonnoommyy))、、社社会会公公平平原原则则((EEqquuiittyy))、、生生态态和和谐谐原原则则((EEccoollooggyy))[[22]];;对对郊郊区区发发展展评评价价指指标标体体系系的的构构建建应应以以科科学学性性、、全全面面性性、、独独立立性性、、协协同同性性为为准准则则。。

最终,正式问卷是在对预试问卷反复论证、 修改的基础上形成。由于是对上海郊区发展进行评价,故问卷发放范围只限于上海市。调查时间为2013年1月15日至3月8日,共计发放问卷2000份, 回收有效问卷1863份,有效回收率为93%。其中实地发放500份,回收有效问卷432份 ;网络平台发放1500份,回收有效问卷1431份。经提炼构成郊区发展评价5个一级指标,即基础设施、市容环境、基本公共服务、居民生活质量和产业发展。 基础设施由交通道路、污水处理、垃圾收集、农田水利、抗灾防灾、供水、供电、燃气和通讯网络设施构成;市容环境涉及区域规划布局、市容市貌、 环境质量和污染控制 ;基本公共服务包括公交站点设置、公交发车频次、医疗服务水平、义务教育水平、邮政服务机构、文化娱乐场所和体育健身设施几方面[3];居民生活质量由收入水平、住房状况、社会保障、商业购物设施、金融服务设施、 食品安全状况、社会治安状况和生态质量来衡量[4]; 产业发展由郊区农业现代化水平、农业现代化对提高农民收入水平的贡献度和农业现代化与郊区城镇化、工业化的联动程度反映。

三、上海郊区发展的模糊综合评价模型

本部分分为以下4个方面。

(一)确定评价因素集

因素集为各指标的集合,其中一级指标包括5个因素:

U={U1:基础设施,U2:市容环境,U3:基本公共服务,U4:居民生活质量,U5:产业发展}

二级指标共计31个,分别为:

U1={U11:交通道路,U12:污水处理,U13:垃圾收集,U14:农田水利,U15:抗灾防灾,U16:供水, U17:供电,U18:燃气,U19:通讯网络}

U2={U21:区域规划布局,U22:市容市貌, U23:环境质量,U24:污染控制}

U3={U31:公交站点设置,U32:公交发车频次, U33:医疗服务水平,U34:义务教育水平,U35:邮政服务机构,U36:文化娱乐场所,U37:体育健身设施}

U4={U41:收入水平,U42:住房状况,U43:社会保障,U44:商业购物设施,U45:金融服务设施, U46:食品安全状况,U47:社会治安状况,U48:生态质量}

U5={U51:农业现代化水平,U52:农业现代化对提高农民收入水平的贡献度,U53:农业现代化与郊区城镇化、工业化的联动程度}

(二)确定评价论域、指标权重

评价论域是由评价等级构成的集合。根据郊区发展评价特点,将其评价论域V分为5级,V=(V1,V2,V3,V4,V5)=(非常好,比较好,一般, 不好,很不好),并对这五个评价等级分别赋值为5、 4、3、2和1。

(三) 确定评价指标权重、隶属矩阵

根据评价因素集合中各个评价因素对郊区发展的影响程度,对每一个评价因素赋予相应的权重。权重的计算采用层次分析法,权重集合记为A。 根据评价等级标准,确定评价因素集合U对评价论域V的评价隶属矩阵R。

(四) 进行模糊综合评价

根据评价指标权重A和评价隶属矩阵R,计算模糊综合评价的评判集B。为了对被评价对象的上海郊区发展进行分析,进一步对模糊综合评价结果向量进行单值化处理,其结果记为:

四、上海郊区发展的模糊综合评价

本部分分为以下四个方面。

(一) 确定评价指标权重

首先,运用层次分析法确定权重需要解决各评价因素重要性的判断问题。采用调研法,将来自不同郊区(县)、郊区新城和市中心地区的问卷, 对重要因素的人·次数作累加统计,求出每项因素在重要性反馈中的比例。通过以上转换把指标重要性的比较就转化为数值Xj(j=1,2,……n)之间大小的比较。依据值Xj(j=1,2,……n),运用两两比较1 ~ 9标度法进行比较。为使比较更加精确,将区间[minXj,maxXj] 平分为9等分,根据Xi,Xj落入区间的位置,对应两两比较1 ~ 9标度法的9种情况,判断比较该层指标对上一层的影响,确定其相应的比重。每次取两个数值Xi,Xj, 用aij表示Bi与Bj对上一层的相对重要程度的赋值。 若Xi,Xj相等,或Xi,Xj不等,但落在同一区间内,则aij=1 ;若Xi,Xj落在相邻区间, 则aij=2,否则aij=1/2 ;依此法类推,可得比较矩阵[6]。然后, 运用软件计算各因素的权重,并进行一致性检验。 最终,确定郊区发展评价各个因素的权重。

以准则层五个因素基础设施、市容环境、基本公共服务、产业发展和居民生活质量为例,为得出因素重要性比较的具体数值,对五个因素进行重要性累计,求出相应比例,得出因素的重要性排序为:基本公共服务>基础设施>居民生活质量>市容环境>产业发展。按两两比较1 ~ 9标度法,可得比较矩阵,见表1。

根据计算得到 λmax = 5.0878,一致性指标CI=(λ-5)/4=0.0219 。5阶矩阵的随机一致性指标RI=1.12,一致性比率CR=CI/RI=0.0196<0.1判断矩阵满足一致性要求。所以准则层中基础设施、市容环境、基本公共服务、居民生活质量和产业发展的权重分别为0.23,0.13,0.38,0.23,0.03。

根据同样的方法可以计算出各二级指标的权重,最终确定郊区发展调查评价指标权重如表2所示。

(二) 构建评价隶属矩阵

采用问卷调查法。由于是对上海郊区基础设施发展进行评价,故问卷发放的范围主要在上海市构造隶属度子集。其中:

(j=1,2,…m),得到上海郊区基础设施发展评价的隶属矩阵为:

(三) 进行模糊综合评价

根据调查结果,首先计算出上海郊区基础设施发展的得分。根据表2可得:A1=(0.07,0.27,0.27,0.14,0.14,0.03,0.02,0.03,0.03)。

同理可计算出市容环境B2=(0.05,0.28,0.44, 0.19,0.04),基本公共服务B3=(0.08,0.36,0.41,0.13, 0.02),居民生活质量B4=(0.06,0.36,0.41,0.14,0.03), 产业发展B5=(0.01,0.34,0.59,0.06,0.00)。

( 四) 计算模糊评价结果

上海郊区发展在评语集V={ 非常好,比较好, 一般,不好,很不好} 各等级上的隶属程度分别为(0.07,0.35,0.42,0.14,0.02)。进一步将模糊向量单值化,评价论域中各个评价等级分别被赋值为V1=5,V2=4,V3=3,V4=2,V5=1,评价结果为。由于,可得上海郊区发展在本次调查中获得的评价处于“一般偏上”水平。

五、结论

全面掌握上海郊区发展现状、洞悉薄弱环节, 有助于针对性地提出促进其可持续发展的建议。文章构建了郊区发展评价指标体系,并运用模糊综合评价法,对基础设施、市容环境、基本公共服务、居民生活质量、产业发展5个方面进行了评价。 研究表明:

第一,在对郊区发展评价的五个方面,基本公共服务的权重最大,基础设施和居民生活质量的权重大于市容环境和产业发展。通过郊区发展评价隶属矩阵可知,基础设施中的供水、供电、燃气、 通讯网络,基本公共服务中的邮政服务、义务教育, 有关居民生活的社会保障、金融服务以及农业现代化发展的评价隶属度多处于“较好”的水平。而对污水处理设施、垃圾收集设施、污染控制、公交发车频次、食品安全状况和生态质量等因素评价中, “不好”或者“很不好”的隶属度明显大于其他因素, 这些是有待加强建设和完善治理的重要内容。

模糊数学评价法 第9篇

关键词：多媒体教学效果评价,教学实体,1-9标度法,模糊评价法

0 引言

教学效果是学校的生命线, 对学生的素质培养和发展有重要影响。现在多使用多媒体技术及设备来开展教学, 而对多媒体教学的效果进行有效的评价, 对于促进教师提高教学能力和教学水平, 优化教学效果有重大意义。这也是学校教学管理部门进行课堂教学质量监控, 保证教学质量的有力措施。目前的教学效果评价, 主要侧重于两个方面:一是评价中指标体系的列出;二是评价模型的构建。但是它们均没有根据多媒体教学中“多媒体”这一要素构建相应指标要素, 评价体系存在明显不足, 评价结果对教学质量的改进缺乏指导意义。本文根据多媒体教学中的信息、学生、教师三方面的实体要素构建指标体系, 更为科学、合理。

1 多媒体教学效果评价存在的问题

在目前的教学效果的评价中, 多存在三个方面的问题:1评价的指标极少完整体现了多媒体教学的特征, 无法给教师提供真正有价值的改进意见。2多媒体教学涉及到多方主体, 但仍然以“教”为主进行评价, 阻碍了教师对教学方法、教学手段的多方应用, 同时也不利于学生创新能力的培养。3在教学中, 多媒体教学要与传统教学方法融合, 评价中极少涉及两者融合程度、融合效果的评价。

针对此问题, 需改进多媒体教学评价的机制。难点在于:1) 评价的指标体系的建立, 及各指标权重的分配;2) 根据已经建立好的指标体系收集得来的信息, 如何进行有效的评价, 并得出一个量化的结果。

2 建立评价指标体系

多媒体教学涉及到多方主体:教师、学生、媒体设备、多媒体教室设备管理等, 影响教学效果的因素也有许多, 例如:学生的学习兴趣、教师授课水平、教学设备、班级规模等。虽然教师无法影响到学生和多媒体设备, 但教学效果的优劣很大程度是同教与学环节密切相关, 教师从多方入手可以有效地提高教学效果。所以针对多媒体教学效果的评价我们以教师为对象来展开。另外, 通常的评教体系中包括学生评教、同行评教、教学督导评教三个层次, 来综合考虑评价教学效果。本文只关注学生评教这个层次来构建指标体系。教学的目的是将预设的“信息”有效并且高效地传递给学生, 而中间的媒介就是教师。教师要借助教学手段、实施教学方法、讲究教学艺术才能达到这个目标。据此可以得出如图1的模型。

构建指标体系, 应以科学性、可比性、系统性和可操作性为原则, 尽量选取较少的指标来反应教学的全面情况。[1]所以结合图1, 得到如表1 的指标体系。

3 确定各指标的权重

权重反映各个绩效评价指标之间量的关系, 是对总目标的贡献程度。[2]通过使用1-9 标度法构建判断矩阵来计算各级指标的权重值。

例如, 一级指标A、B、C、D的判断矩阵为:

然后使用方根法[3]计算这四个指标相对于教学效果的重要性进行排序。 得到W = (WA, WB, WC, WD) = (0.28, 0.6, 0.07, 0.05) 。并对此结果进行一致性的检验, 确定此权重值是可以被接受的。

同样计算二级指标的权重分别为:

均通过一致性的检验。据此得到如表2 的指标权重系数表。

4 模糊评价法

模糊评价法是模糊数学的一种具体应用方法, 对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好。[3]由于模糊的方法更接近于在评教过程中的思维习惯, 所以本文选取模糊评价法来评价教学效果的问题。由于表1 体现出指标间的多级特性, 所以需采用多级评价模型。

4.1 一级评价

1通过讨论, 确定对每个指标的评价均分为4 个等级, 评价尺度集为V={很好, 较好, 一般, 不好}={0.9, 0.7, 0.4, 0.2}。2确定评判矩阵R'。R' 是一个模糊关系, 其中每个元素r'ij为每个指标Ui对评价尺度Vj的隶属度。在表3 中, ni表示针对指标Ui的评价, 有ni个人认为, 评价对象F达到了评价尺度集中的Vi等级。

W'i是表2 中的二级指标权重, 是1×4 阶权向量;R'i是对评价对象F在二级指标评价得到的4×4 阶单因素评判矩阵;所以Bi为1×4 阶一级综合评判结果矩阵。

4.2 二级综合评价

P既充分利用了二级评定向量B所带的信息, 又结合了评价尺度V的等级评价参数, 所以可以根据P值得大小, 为评价对象进行优先顺序的排列, 并为决策提供信息。

5 实例研究

假设在某次评教过程中, 抽出某位教师的评教结果, 有100 名学生对此教师进行了评价。针对表1 的指标体系, 对每项指标按照评价尺度集为V={很好, 较好, 一般, 不好}={0.9, 0.7, 0.4, 0.2}和对应的评价人数如表4 所示。

由表4 根据隶属度函数的定义, 得到A、B、C、D四个因素集的一级评价的评判矩阵{R'}={R'A, R'B, R'C, R'D}。

得到一级综合评定向量分别为:

此教师的综合评价值为:P=B·VT= (0.58, 0.21, 0.17, 0.07) * (0.9, 0.7, 0.4, 0.2) T=0.751。对其他的教师的评价结果也根据此过程进行计算, 会得到一个综合评价值, 这样就可以对所有教师进行一个优先度的排序。

6 结语

评教的结果是为了促进教学各方面的进步, 不能仅仅关注于优先度的排序, 否则这样的教学评价是没有意义的。另外, 评教中可能会存在如下的一些问题:1学生带着情绪评价, 比如上课受过批评, 考试成绩不及格等。2教师为取悦学生, 为了得到较高的分数, 而影响正常的教学。比如课堂娱乐化, 授课内容简单化, 所有成绩高分化。3教学效果评价的意义在于改善教学效果, 促使教师提高教学质量。所以不能完全依据评价的结果来评价教师的优劣, 不能说得分80 的一定比得分70 分的好。所以根据评价表得到的计算结果只能在一定程度上为决策的提供信息支持, 不能作为绝对的划分优秀教师和较差教师的标准。

参考文献

[1]李涛, 傅晓梅.高校多媒体教学模糊综合评价研究[J].中国成人教育, 2009 (15) :102-103.

[2]王小根, 王丽丽, 等.基于层次分析的语文阅读多媒体教学绩效评价指标研究[J].课程与教学, 2013 (7) :87-93.

模糊数学评价法 第10篇

关键词：税务管理,绩效,模糊综合评价法

目前我国企业税收成本是较为重要的企业成本,以中央企业的经营情况为例 ,2014年中央企 业累计实 现营业收 入25.1万亿元 ,同比增长3.8%;累计上交税费总额2.1万亿元 ,同比增长4.4%,由此可见税收成本的管理在企业经营管理中的重要地位。很多企业已经认识到税务管理的重要性并采取了很多管理措施来提升企业的税务管理绩效。但是,企业的税务管理绩效却至今没有一个系统的评价方法。本文提出采用模糊综合评价法对企业的税务管理绩效进行评价。

一、模糊综合评价法

(一 )模糊综合评价法的实施步骤

模糊综合评价法(AHP)是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。

模糊评价法一般包括以下步骤:

1. 确定因素集F和评定 (语 )集E。因素集F即评价项目或指标的集合,一般有F = {fi}, i=1,2,…,n。评定集或评语集E即评价等级的集合,一般有E = {ej}, j= 1,2,…,m。

2. 统计、确定单因素评价隶属度向量 ,并形成隶属度矩阵R。隶属度是模糊综合评价中最基本和最重要的概念。所谓隶属度rij,是指多个评价主体对某个评价对象在fi方面做出ej评定的可能性大小(可能性程度)。隶属度向量Ri =(ri1,ri2,… ,rim),i= 1,2, … ,n, 隶属度矩阵R = (R1,R2, … ,RN)T =(rij)。

3. 确定权重向量WF等 。 WF为评价项目或指标的权重或权系数向量。另外,还可有评定(语)集的数值化结果(标准满意度向量)W’E或权重WE(W’E的归一化结果)。

4. 按某种运算法则 ,计算综合评定向量 (综合隶属度向量)S及综合评定制(μ)。 通常S = WFR ,μ = W’EST 。

(二 )采用模糊评价法评价企业税务管理绩效的可行性

目前, 模糊数学已在管理科学方面得到广泛的应用,特别适用于有模糊概念而又可以量化的场合。企业税务管理绩效的评判不能用绝对准确的数值进行判断,具有一定的模糊性,但是通过指标的选择,又具有量化的特征,因此,模糊评价法可以用于企业税务管理绩效的评价。

二、税务管理绩效评价指标构建

(一 )指标的构建原则

1. 系统性原则。企业的税务管理在评价的过程中是一个多方面、多层次相结合的有机整体,因此对企业税务管理评价指标体系建立应注重在社会这个系统中对税务管理整体的考虑。在整个评价的指标建立中每一个指标都要与其他指标互相联系,从而建立完整的系统的评价指标体系。这样得出的评价结果才能全面反映企业税务管理绩效。

2. 科学性原则。评价指标应当能做到科学地反映被评价事物的情况。指标的构建要符合税务管理绩效本身的性质和特点,每一个指标的确定都要做到有据可依,有理可循,这样才能科学地揭示企业税务管理绩效的好坏。这就要求考核指标时必须严格地按照科学地验证,以保证每个指标都有足够的科学依据。

3. 可评价性原则。企业税务管理绩效的研究不仅要注重系统性和科学性,也要注重可评价性。首先指标要简单明晰,便于采用税务管理绩效的企业理解和接受。其次如果企业税务管理绩效中有些指标很重要, 但是无法与其上下联系时,应当考虑将其剔除出指标体系。

4. 针对性原则。企业的税种较多 ,但是在指标选择的时候要注重税种对于企业的重要性,企业税务管理绩效的评价要有针对性。例如每个企业都有所得税,因此指标选择时企业所得税应作为其中一个指标是符合该项原则。但是有的企业只交增值税,有的企业只交营业税,在指标选择时应予以注意。具有针对性的指标才能更好地评价企业税务管理绩效。

(二 )评价指标选择的方法

税务管理绩效指标的选择要从企业多方面、多层次相结合的有机整体考虑,所以企业税务管理绩效指标的选择是从其影响因素中按照科学性和层次性进行筛选。

基于税务管理绩效的影响因素中,其外部因素中多数不符合指标的可行性原则,此外内部因素中的从业人员素质和企业税务管理关注度都无法测量,所以本文的指标选择是从纳税金额绝对值和纳税金额的相对值中分析得到。从纳税金额绝对值和纳税金额相对值中选择销售收入、企业所得税等指标进行分析,并且遵循层次性原则,对指标进行层层分析。

(三 )评价指标的构成

结合评价指标选择标准以及专家意见,本文最终确定以下指标。

三、W上市公司的税务管理绩效评价

(一 )样本公司基本情况

本文选取的企业样本是某W药业股份有限公司,该公司创建于1989年,是一家集医药制剂和原料药为一体的制药企业,2003年在上交所上市。本文的数据根据该企业2014年的利润表和报表附注计算得出。

(二 )税务管理绩效评价过程

1. 根据公式计算企业的二级指标具体数据 。

2. 各项指标的权重确定。本文选择了专家打分法来为税务管理绩效评价指标确定权重,让专家根据自己的经验对指标的重要性进行打分,分为非常重要、相对重要、重要、较不重要和不重要五种类型,分别给指标赋予重要性的值为5、4、3、2、1分。

本文针对20位专家以问卷调查的方式进行了打分评价。他们之中有一部分是高校税收学专业和会计学专业的老师和专家,另一部分是企业的财务部门和税务部门的管理者和在职人员。

通过对20份问卷调查的收集与整理,计算得出各项指标的平均得分,具体情况见下表:

同理可以得到三级指标的平均得分和权重,为了方便理解与表达,按照层次将二级指标表示为A1、A2、A3、A4,三级指标则是根据二级指标细分,表示如下表所示:

3. 运用模糊评价法进行评价。在运用模糊评价法时 ,采用专家调查法建立了评价矩阵,共选择了10位税务领域的老师和专家,数据分析来自于10份专辑问卷调查表。对于案例中企业的各项指标做出评价,分别为高、中、低。

由表中数据可知,

此时税负成本指标的评价矢量为:

该企业的流转税指标的评价矢量为:

该企业所得税指标评价矢量为:

该企业的销售收入指标评价矢量为:

因为各测评矩阵符合归一化要求,所以

本文的企业税务管理绩效评价指标体系的四个指标权重为H=(0.26 0.25 0.24 0.25)。

则该企业 的综合评 价为 :E=B×H=(0.202 0.563010.23499)。

通过主观判断方法给各个等级赋值, 总分100分,{高,中等,低}对应的取值范围是{100-80,80-60,60以下},此时根据模糊评价法的最大隶属度原则得到最后的评价结果:

(三 )评价结果

从综合分数看,W公司的得分为79.34分,属于中等水平。从本文案例看出,通过对企业税务管理绩效指标的衡量与计算,该企业的税务管理绩效水平处于中等偏上水平。通过与同行业的比较,该企业的税务管理绩效不如本行业其他一些公司的税务管理绩效水平, 因此,W公司的税务管理还存在很大的提升空间。

基于模糊综合评价法的项目风险评估 第11篇

关键词项目 风险评估 模糊综合评价

文章编号1008-5807（2011）02-022-01

项目本身具有一次性、创新性和独特性等特性使得项目在实施过程中存在着各种风险。如果不能很好的管理这些风险就会给项目相关利益主体造成损失，因此可以说风险管理是项目管理中最重要的任务之一。风险评价作为风险管理中的重要组成部分，是对项目风险发生的可能性、发生时间、后果严重程度及影响范围等多个方面进行评价和估量。根据评价结果制定风险应对措施，开展风险的控制工作。

模糊综合评价法主要运用模糊集和隶属度函数等概念，应用模糊变换原理，采用定性与定量相结合的方法，从多个方面对事物隶属度及其他等级状况进行整体的评价。模糊综合评价法将定量分析和定性分析有效地结合在一起，既考虑了人为判断情况又将风险进行了量化，实现了风险因素的重要排序。

一、项目风险因素的确定

识别项目风险是风险评价的基础，按照风险的属性不同，大致将其分为以下几类：

（一） 政策与环境风险

国家政策与自然环境会直接或间接影响到项目的开展及实施,从给给项目带来风险。

（二）项目管理风险

实施项目管理是为了使项目更好更顺利的实施，但如果管理者出现没有全面了解项目，提出错误的决策，又会更项目带来严重的影响。

（三）项目进度风险

项目进度风险是指项目实施某些环节或整个项目的时间延误所造成的风险。这种时间上的延误往往伴随着成本的增加。

（四） 项目财务风险

项目财务风险是指项目在实施过程中的资金融通、资金调度、资金周转、利息等不确定性因素影响项目的预期收益的可能性。

二、建立风险层次分析结构

根据上述风险因素的分类分析，项目的风险因素层次分析结构。将风险发生时可能的损失和风险发生的概率作为模型的一级指标，从这两个方面来对风险因素进行排序。然后按照项目中可能发生的几种风险作为二级指标，即上面提到的政策与环境风险、项目管理风险、进度风险和财务风险。这一层是主要因素层。然而这四种风险因素还包括下一层因素，这一层因素作为模型的三级指标。其中政策风险因素主要包括政治风险、法律风险、社会风险、经济风险、自然条件风险；管理风险主要包括高层战略风险、决策风险、项目实施风险；进度风险主要包括成员技术熟练程度、工作效率、突发事件；财务风险主要包括筹集资金、资金的调度、资金周转、利润分配。

三、建立模型

（一）建立模糊集合

（1）评价对象集

评价对象集就是更重会给项目带来风险的因素。对于风险的评价体系，我们这些评价对象又分为一级、二级、三级指标。

（2）评级等级集

评级等级集可定义为某一组定性的形容词（例如：高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险）的集合。

（3）评价权重集

权重集就是所有评价因素的各自权重系数的集合。个数n与评价因素的个数一致。各指标权重的确定方法用层次分析法确定，这里不再赘述。

（二）建立模糊关系矩阵

在建立了决策的模糊集合之后，要进行模糊综合评价，就必须确定评价因素集中各因素与权重系数集中各权重系数的模糊隶属关系，也就是各因素对应于各权重系数的隶属度，这种隶属度可以用以下方法得出。

（1）请参加评价的每位成员分别根据等级说明和自己的判断能力，确定每个评价因素所属的等级。

（2）在同一个因素中，把选择相同等级的人数相加，再除以参加评价的总人数，则可以得出各因素隶属于各等级的隶属度。

（三）建立综合评级模型及计算

由前面的模糊集合和模糊矩阵，我们可以建立如下的模糊综合评价模型：

式中b1,b2 ,… bm 即为对评价因素的综合评价结果，反映了该层次所有评价因素对应于个评级等级的隶属情况。

（四）数据处理的结果

利用已经建立的模糊综合评价模型，对得出的下述数据结果进行处理：

给每个等级从高到低确定分值，如：如果等级分五等，则可以分别确定各级分数：小于0.2则风险低，0.2到0.4之间风险较低，0.4到0.6之间风险一般，0.6到0.8之间风险较高，大于0.8说明风险高，用下式计算其总得分：

BQ：可以理解为是被评价对象经过评价所得到的平均等级分。

：相应的评级等级分数范围的中间值。

重复上述过程至最底层，便可以得到所有风险因素相对于目标层的排序权重，从而实现了所有风险因素的重要性排序。也得出了风险的综合分数，从而了解该项目风险的大小。

四、结论

浅析品牌延伸效果的模糊综合评价法 第12篇

企业竞争已进入到品牌时代, 人们在进行消费的时候更加关注商品的品牌。品牌战略成为企业最重要的战略问题之一, 而品牌延伸是品牌战略中最受管理者重视的。品牌延伸是指借助原有品牌已经建立起来的质量和声誉, 将原有品牌名称用于产品扩张或推出新的产品类别, 从而期望减少新产品进入市场的风险, 以更少的成本获得更大的市场回报的营销策略。

二、影响品牌延伸成功的主要因素

影响品牌延伸结果的因素较复杂, 笔者从消费者的角度归纳了5种主要因素:

(一) 核心品牌因素其影响又可细分为以下因子:1、相似度即核心品牌代表的产品或服务与延伸对象之间相似的程度。相似度可以从4个方面体现和衡量。 (1) 受众相似度, 指核心品牌与延伸品牌在消费者或使用人群方面是否接近; (2) 技术相似度, 指核心品牌与延伸品牌两者制造中的技术是否接近; (3) 类型相似度, 指核心品牌与延伸品牌在使用上是否属于相近的类型; (4) 可替代度, 指核心品牌与延伸品牌可否替代。2、强势度强势度是品牌延伸的决定性因素, 是指品牌力强弱和势能的度量, 它既是品牌资产价值的集中表现, 是对品牌力长期积累结果的综合定论, 也是一个品牌区别于其他品牌的核心特征。品牌的强势度主要受到3个因素影响: (1) 美誉度; (2) 品牌定位; (3) 公司可信度。其中又以品牌美誉度、品牌定位度最为重要。3、品牌内涵即核心品牌所形成的含义越丰富, 品牌延伸可实现的空间越大。

(二) 消费者的品牌知识从可操作测度的角度, 将消费者品牌知识分解为以下因子:1、品牌认知度, 是指消费者对核心品牌在品质上的整体了解程度;2、品牌联想度, 指消费者从核心品牌引发相关的联想的广度和深度;3、品牌忠诚度, 是指在购买决策过程中, 多次表现出来的对某个品牌有偏向胜的 (而非随意性的) 行为过程。

(三) 市场因素主要有两个方面:1、竞争程度, 一些研究表明, 在竞争性的市场条件下, 采用品牌延伸会比建立一个新的品牌更有优势;2、生命周期, 延伸的时机即同类产品处在市场生命周期的哪一阶段亦有影响。一些研究结果显示, 同类产品处于萌芽导入期与处于成熟期相比较, 运用延伸的效果前者会明显好于后者, 即品牌延伸宜在早期进行。

(四) 营销因素营销因素主要包括:价格因子;传播 (沟通) 力因子;销售力因子等。品牌延伸中是否存在有效的品牌营销渠道和训练有素的营销队伍, 是品牌延伸的关键因素。因为即使消费者愿意购买, 会因为铺货不到位、销售人员素质差等原因而使之买不到, 或因为不清楚延伸产品为何物而放弃购买等, 这些现象的存在都大大降低了品牌延伸的成功率。

(五) 公司因素品牌延伸是由哪个公司进行, 这间公司的背景及状况亦会影响延伸的结果。

三、品牌延伸效果的评价

品牌延伸效果的评价涉及众多影响因素, 但这些因素的内涵和外延有时并不是十分明确, 多层次模糊综合评价法有时是解决这类问题的有效手段, 因此, 品牌延伸效果符合模糊问题的界定范畴, 可以运用模糊数学方法对延伸效果进行评判。

根据以上分析, 笔者认为品牌延伸效果主要取决上述5个因素, 对这5个因素, 再分解为17个因子来进行衡量。以“H aier”品牌的延伸产品——“H aier”电脑为例, 评价该品牌延伸效果。并以此设计消费者调查问卷, 对每个因子采用五级态度测量表, 进行实地调查。结合收集的资料, 进行延伸效果评价的具体步骤如下:

(一) 建立评价指标体系

结合上文分析, 建立因素集U= (S, P, R, M, N) 。其中S为延伸产品与核心品牌的相似度;P为品牌强势度;R为品牌知名度;M为市场环境因素;N为营销竞争力。其中:S= (S1, S2, S3, S4) , 代表技术相似度、类别相似度、目标顾客相似度、可替代性;P= (P1, P2, P3) , 代表品牌定位、品牌美誉度、公司可信度;R= (R 1, R 2, R 3) , 代表品牌知名度、品牌联想度、品牌忠诚度;M= (M 1, M 2, M 3, M 4) , 代表产品生命周期、市场需求量、同行竞争程度、同行竞争力;N= (N 1, N 2, N 3) , 代表价格优势、营销沟通投入、销售力度。

(二) 确定二级指标各子域的评价矩阵。将发放给消费者填写的调查问卷回收统计后, 经过计算, 得到二级指标各子域的评价矩阵。其中, rij=对第i项目做出第j评价尺度的消费者人数/参加评价的消费者人数。

(三) 计算各指标的权系数。根据消费者评分, 得到论域及各子域的权系数向量:

A1= (0.25, 0.25, 0.25, 0.25) ,

A2= (0.4, 0.3, 0.3) ,

A3= (0.3, 0.4, 03, ) ,

A4= (0.2, 0.3, 0.3, 0.2) , A5= (0.4, 0.3, 0.3)

(四) 计算二级各子域的模糊综合评价向量, 这里采用Μ (●, +) 模型。

B 1= (0.05, 0.38, 0.55, 0.25, 0)

B 2= (0.42, 0.43, 0.15, 0, 0)

B 3= (0.22, 0.45, 0.33, 0, 0)

B 4= (0.14, 0.39, 0.41, 0.06, 0)

B 5= (0.16, 0.4, 0.44, 0, 0)

(五) 现以S, P, R, M, N为元素, 用B 1, B 2, B 3, B 4, B 5构造它们的单因素模糊关系矩阵, 并计算一级模糊综合评价向量B, 如下所示:

B= (0.3, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2)

(六) 确定评判集V={0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9}, 分别表示{v1 (很好) , v2 (较好) , v3 (一般) , v4 (较差) , v5, (很差) }。延伸效果W=B×V

0.48即为消费者对延伸效果的整体评价, 可以看出, 消费者对“海尔”电脑延伸的评价不高。因此, 企业可以应用这个信息, 作好下一步的延伸计划及营销计划。

四、结论

通过导入模糊数学模型, 可以减少品牌延伸效果评价过程中的随意性、主观性, 但必须注意到评价的准确性在很大程度上是建立在评价指标体系的合理设置及对品牌延伸内在机制的准确判断上。同时由于品牌之间的差异性, 不同品牌表现出不同的延伸特性与效果, 因此在实践中企业要根据实际情况来合理设置评价指标体系, 切忌生搬硬套。

摘要：本文通过分析影响品牌延伸成功的要素, 将模糊综合评价方法应用于品牌延伸效果的评价中, 提出了品牌延伸效果的评估模型, 并通过一个实例说明了该方法的应用。

关键词：品牌延伸,模糊综合评价

参考文献

[1]余明阳.论品牌延伸的评估模型[J].特区经济.2000, (3) :13-18

[2]郎艳怀.经济数学方法和模型教程[M].上海财经大学出版社.2004