財(cái)政支出績效評(píng)價(jià)與項(xiàng)目管理(7)-文庫吧資料
2024-11-19 22:18本頁面
【正文】 。 如果多組專家采用同一組指標(biāo)的評(píng)估結(jié)果差異太大，我們就認(rèn)為該指標(biāo)體系不能有效實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)的目標(biāo)，就應(yīng)該拋棄之。我們可以把變差系數(shù)小于特定值的指標(biāo)剔除。,③變差系數(shù)法 我們把所有評(píng)價(jià)對(duì)象在某個(gè)指標(biāo)上的取值的標(biāo)準(zhǔn)差與相應(yīng)的均值之比，稱為變差系數(shù)。 ②極小極大離差法 首先在每一個(gè)指標(biāo)下計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的最大取值與最小取值之差。 如果所有的評(píng)價(jià)對(duì)象在某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的取值高度地近似，則說明該評(píng)價(jià)指標(biāo)鑒別評(píng)價(jià)對(duì)象業(yè)績差異的能力很差，則從績效評(píng)價(jià)的目的角度考慮，這些指標(biāo)應(yīng)被剔除： ①最小均方差法 首先計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象在每一個(gè)指標(biāo)上取值的均方差。,(4)復(fù)雜非線性系統(tǒng)的指標(biāo)體系的約簡 當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象為復(fù)雜非線性系統(tǒng)時(shí)，難以通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出指標(biāo)間存在的相關(guān)性，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射和泛化能力，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值譜分析方法，將指標(biāo)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，指標(biāo)到各個(gè)隱層神經(jīng)元的平均權(quán)值即為指標(biāo)的譜值，反映指標(biāo)對(duì)輸出結(jié)果的影響，最后選取對(duì)輸出結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)率大的指標(biāo)，相對(duì)貢獻(xiàn)率小的指標(biāo)略去。 ②極小極大離差法 首先在每一個(gè)指標(biāo)下計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的最大取值與最小取值之差。 如果所有的評(píng)價(jià)對(duì)象在某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的取值高度地近似，則說明該評(píng)價(jià)指標(biāo)鑒別評(píng)價(jià)對(duì)象業(yè)績差異的能力很差，則從績效評(píng)價(jià)的目的角度考慮，這些指標(biāo)應(yīng)被剔除： ①最小均方差法 首先計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象在每一個(gè)指標(biāo)上取值的均方差。,(4)復(fù)雜非線性系統(tǒng)的指標(biāo)體系的約簡 當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象為復(fù)雜非線性系統(tǒng)時(shí)，難以通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出指標(biāo)間存在的相關(guān)性，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射和泛化能力，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值譜分析方法，將指標(biāo)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，指標(biāo)到各個(gè)隱層神經(jīng)元的平均權(quán)值即為指標(biāo)的譜值，反映指標(biāo)對(duì)輸出結(jié)果的影響，最后選取對(duì)輸出結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)率大的指標(biāo)，相對(duì)貢獻(xiàn)率小的指標(biāo)略去。,(3)無統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)非常有限的指標(biāo)體系的約簡 當(dāng)指標(biāo)體系不能獲得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),如對(duì)于新建系統(tǒng)的評(píng)價(jià),或者所能獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)非常有限,需要依靠專家知識(shí)來進(jìn)行指標(biāo)的篩選和約簡,可以采用Vague集方法。 對(duì)于指標(biāo)數(shù)量不太多的情形，可以快速約簡，從空集開始，一個(gè)個(gè)地增加指標(biāo)的個(gè)數(shù)，每一次選擇增加最大分類質(zhì)量γ(X)的指標(biāo)加入當(dāng)前的指標(biāo)子集。 針對(duì)這種類型的指標(biāo)體系，可采用粗糙集方法進(jìn)行指標(biāo)約簡。 用典型指標(biāo)法進(jìn)行指標(biāo)約簡,就是先對(duì)指標(biāo)進(jìn)行聚類，然后計(jì)算每一個(gè)類中每一指標(biāo)與其它指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，最后選擇其中相關(guān)系數(shù)最大的指標(biāo)作為該類指標(biāo)中的典型指標(biāo)。 依此類推，逐步刪除與其他指標(biāo)相關(guān)度較高的指標(biāo)。我們可以剔除廣義方差較小的指標(biāo)。 可以證明： 當(dāng)廣義方差達(dá)到極大值的時(shí)候，說明p個(gè)指標(biāo)相互獨(dú)立； 而當(dāng)廣義方差等于零的時(shí)候，說明p個(gè)指標(biāo)完全線性相關(guān)。,用條件廣義方差極小法進(jìn)行指標(biāo)約簡,就是用廣義方差來反映指標(biāo)內(nèi)部的相關(guān)性。 對(duì)于量化的、有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的指
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