理论教育 层次分析法的实际应用案例

层次分析法的实际应用案例

时间:2023-06-02 理论教育 版权反馈
【摘要】:表3-6准则层判断矩阵将准则层判断矩阵归一化,可以得到财务绩效、创新绩效和HSE绩效的权重指标列W,分别是0.658 6,0.156 2和0.185 2,而计算出最大特征根的值λmax为3.029。因此,准则层矩阵通过一致性检验。同理,创新指标和HSE指标一致性比率CI分别计算得0.067 8和0.033 2,均小于0.1。而且,根据一致性指标RI为0.58,算出其一致性比率CR分别是0.059 9和0.019 2,均小于0.1,通过一致性检验。表3-10总层次下各指标权重

层次分析法的实际应用案例

我们仍然以核电上市公司为例,探讨基于HSE导向下的指标权重设计。

1)单层次指标权重

(1)准则

①确定权重。通过对21名专家学者的问卷反馈结果进行整理,最先得出准则层的判断矩阵,见表3-6。

表3-6 准则层判断矩阵

将准则层判断矩阵归一化,可以得到财务绩效、创新绩效和HSE绩效的权重指标列W,分别是0.658 6,0.156 2和0.185 2,而计算出最大特征根的值λmax为3.029。

②一致性检验。指标层一致性比率CI计算得0.014 5(<0.1)。其次,根据随机一致性指标RI为0.58,算出一致性比率CR为0.025 1(<0.1)。因此,准则层矩阵通过一致性检验。

(2)指标层

①确定权重。按照确定指标层权重的方法,可以分别得到财务指标、创新指标及HSE指标的判断矩阵,见表3-7—表3-9。

表3-7 指标层——财务指标判断矩阵

将财务指标的判断矩阵归一化,可以得到销售利率、资产周转率和权益乘数的权重指标列W,分别是0.637 0,0.104 7和0.258 3,而计算出最大特征根的值λmax为3.038 5。(www.daowen.com)

表3-8 指标层——创新指标判断矩阵

将创新指标的判断矩阵归一化,可以得到无形资产净额增长率、研发技术投入占比和研发人员占比的权重指标列W,分别是0.188 4,0.730 6和0.081 0,而计算出最大特征根的值λmax为3.064 9。

表3-9 指标层——HSE指标判断矩阵

将HSE指标的判断矩阵归一化,可以得到员工定期体检程度、安全生产费用投入程度和节能减排程度的权重指标列W,分别是0.104 7,0.258 3和0.637 0,而计算出最大特征根的值λmax为3.038 5。

②一致性检验。财务指标一致性比率CI计算得0.067 8(<0.1)。根据随机一致性指标RI为0.58,算出一致性比率CR为0.033 2(<0.1)。因此,财务指标矩阵通过一致性检验。

同理,创新指标和HSE指标一致性比率CI分别计算得0.067 8和0.033 2,均小于0.1。而且,根据一致性指标RI为0.58,算出其一致性比率CR分别是0.059 9和0.019 2,均小于0.1,通过一致性检验。

综上,准则层、指标层均通过指标检验,且数据都可用于计算总目标层下的各指标权重。

2)总层次指标权重

参照准则层和指标层权重系数的结果,将所有下层权重与上层权重简单相乘,即可获得基于HSE视角的我国核电上市企业综合绩效评价体系中各指标的权重参考值,即总层次指标权重,见表3-10。

表3-10 总层次下各指标权重

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