论文摘要
为了避免指标集较高的信息重叠扭曲综合评价结果,已有研究通过剔除相关程度高的少部分(主要是两两)指标中相对不重要的指标,虽可保证指标集内少部分指标间的信息重叠不高,但却无法保证指标集的整体信息重叠不高。为此,本研究提出一种新的评价指标筛选方法。其创新与特色主要有三:一是根据一个指标剔除后指标集病态指数减小的幅度越大,该指标对指标集整体信息重叠贡献越大的思路,剔除对剩余指标整体信息重叠贡献最大的指标,循环往复直至剩余指标的整体信息重叠不高为止,克服已有研究无法高效率地降低指标集整体信息重叠及不能测度剩余指标整体信息重叠水平的不足;二是通过剔除相关程度高的任意两个剩余指标中相对不重要的一个指标,避免指标集整体信息重叠不高而个别指标间信息重叠却依然较高;三是通过指标集病态指数减少比例与指标剔除数量的比值表示指标集整体信息重叠降低的效率,检验信息重叠指标筛选方法的相对合理性,弥补已有研究缺乏相关检验标准的不足。最后,通过一组科技评价指标的筛选说明上述方法的可行性及有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈洪海
关键词: 评价指标筛选,信息重叠,综合评价,病态指数,变异系数
来源: 中国管理科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展
单位: 南京财经大学金融学院
基金: 国家社科基金重大资助项目(17ZDA037),国家自然科学基金重点资助项目(71731003),国家自然科学基金面上项目(71471027),国家自然科学基金青年项目(71403116,71501088),江苏省高校自然科学研究面上资助经费项目(18KJB120003)
分类号: F224
DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.01.018
页码: 184-193
总页数: 10
文件大小: 244K
下载量: 396
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