財政支出績效評價與項目管理(7)(編輯修改稿)
2024-11-19 22:18 本頁面
【文章內容簡介】 可以采用Vague集方法。 Vague集方法充分利用專家知識,表示專家支持、反對和棄權的情況,且方法簡單易行。,(4)復雜非線性系統(tǒng)的指標體系的約簡 當評價對象為復雜非線性系統(tǒng)時，難以通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)找出指標間存在的相關性，可以利用神經網絡的映射和泛化能力，基于神經網絡的權值譜分析方法，將指標值作為神經網絡的輸入，指標到各個隱層神經元的平均權值即為指標的譜值，反映指標對輸出結果的影響，最后選取對輸出結果的相對貢獻率大的指標，相對貢獻率小的指標略去。,評價指標的鑒別力分析 所謂評價指標的鑒別力指的是評價指標區(qū)分評價對象特征差異的能力。 如果所有的評價對象在某個評價指標上的取值高度地近似，則說明該評價指標鑒別評價對象業(yè)績差異的能力很差，則從績效評價的目的角度考慮，這些指標應被剔除： ①最小均方差法 首先計算各評價對象在每一個指標上取值的均方差。 然后剔除其中樣本均方差近似為零的指標。 ②極小極大離差法 首先在每一個指標下計算各評價對象的最大取值與最小取值之差。 然后剔除其中離差過小的指標。,(4)復雜非線性系統(tǒng)的指標體系的約簡 當評價對象為復雜非線性系統(tǒng)時，難以通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)找出指標間存在的相關性，可以利用神經網絡的映射和泛化能力，基于神經網絡的權值譜分析方法，將指標值作為神經網絡的輸入，指標到各個隱層神經元的平均權值即為指標的譜值，反映指標對輸出結果的影響，最后選取對輸出結果的相對貢獻率大的指標，相對貢獻率小的指標略去。,評價指標的鑒別力分析 所謂評價指標的鑒別力指的是評價指標區(qū)分評價對象特征差異的能力。 如果所有的評價對象在某個評價指標上的取值高度地近似，則說明該評價指標鑒別評價對象業(yè)績差異的能力很差，則從績效評價的目的角度考慮，這些指標應被剔除： ①最小均方差法 首先計算各評價對象在每一個指標上取值的均方差。 然后剔除其中樣本均方差近似為零的指標。 ②極小極大離差法 首先在每一個指標下計算各評價對象的最大取值與最小取值之差。 然后剔除其中離差過小的指標。,③變差系數(shù)法 我們把所有評價對象在某個指標上的取值的標準差與相應的均值之比，稱為變差系數(shù)。 則變差系數(shù)越大，說明該指標的鑒別力越強。我們可以把變差系數(shù)小于特定值的指標剔除。,指標體系有效性的測度 在多個評價者采用同一指標體系對評價對象進行評價時，認識的偏離程度越小,得出的評價結果差異越小，說明對該指標體系所具備的評價作用的認識越一致,該指標體系的有效性越強。 如果多組專家采用同一組指標的評估結果差異太大，我們就認為該指標體系不能有效實現(xiàn)評價的目標，就應該拋棄之。,(1)采用效度系數(shù)法測度指標體系的有效性 效度系數(shù)法反映了在用同一指標體系進行評價時不同專家認識的偏離程度,效度系數(shù)值越小,則指標體系的有效性越高。當指標體系的效度系數(shù)小于0.1時,則該指標體系的
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