AHP比较研究（共8篇）
AHP比较研究 篇1
0 引言
房地产估价的四大基本方法有市场比较法、成本法、收益还原法和假设开发法,其中市场比较法是最常用也是最重要的反映房地产市场价值的评估方法。随着我国房地产市场交易的日益活跃,房地产估价行业迅速发展,交易数量不断增加,市场比较法的运用条件也越来越成熟。然而传统的市场比较法中,影响房地产价格的各种因素修正以及因素修正后确定待估价房地产的价值时主要依赖于估价人员的经验,主观随意性较大,估价质量难以保证,严重影响了市场比较法估价的精确度,阻碍了估价业的科学发展。本文运用AHP和模糊综合评价模型对交易实例的特征因素进行量化修正,并且引用模糊数学贴近度的概念,根据待估价房地产与可比实例的贴近度来确定权重,贴近度大的赋予较大的权重,反之则赋予较小的权重,以提高估价的准确度,使估价结果更加接近待估房地产的真实价值。
1 市场比较法的应用及缺陷
1.1 市场比较法的定义
市场比较法是将估价对象与在估价时点近期有过交易的类似房地产进行比较,对这些类似房地产的已知价格作适当的修正,以此来估算估价对象的客观合理价格或价值的方法。运用市场比较法进行房地产估价时最关键的步骤就是如何选择类似的房地产,类似房地产是指与估价对象处于同一供求圈内,并在建筑结构、规模、档次、用途等方面与估价对象相同或相近的房地产[1]。由于房地产市场的不完全性和房地产商品的个别性,交易实例房地产与待估房地产之间总是存在一定的差异,这些差异将会导致待估房地产与交易实例房地产之间的价格差异。另外由于交易双方的个人爱好、知识水平、交易情况的不同,对市场上广泛认同的价格效用比也不一定把握准确,个别的交易也会偏离市场的正常交易。因此,在运用市场比较法进行房地产估价时,需要对交易情况、交易日期、一般因素、区位因素、个别因素等进行调整,经过修正,可把可比实例房地产的实际成交价格变成估价对象房地产在估价时点的客观合理价格。计算公式为:
估价对象价格=可比实例价格×交易情况调整系数×交易日期调整系数×一般因素修正系数×区位因素修正系数×个别因素修正系数
1.2 市场比较法的适用条件
市场比较法适用于在房地产市场发达、活跃和完善的地区中具有广泛市场交易的房地产类型,如普通住宅、商铺、写字楼、厂房、空地等。这些房地产数量众多、交易频繁,可搜集到充足的交易实例资料,使市场比较法具有使用基础。这些交易案例应与待估房地产有密切的相关性和可替代性,交易资料应完整、准确,交易合法。
1.3 市场比较法的缺陷
首先,市场比较法要求可比实例与待估房地产尽量在同一供求范围内,影响可比实例和待估价房地产的特征因素的定性评价具有很大的模糊性,评估人员一般根据自身经验对其进行评价,缺乏一定的科学依据,并且可比实例交易价格的修正也不够精确,由于房地产交易价格较高,交易结果的一点修正,可能造成最终估价结果较大变化,进而影响评估的准确度;其次,在对各可比案例的交易价格进行交易情况修正、交易期日修正、房地产状况等因素修正时,往往只对这些可比价格进行简单的计算如算术平均或加权平均确定最终的评估结果,这种计算方法比较粗略,求出的评估结果往往不能使人信服。根据替代原理可知,可比实例与待估房地产越相似,其因素修正后的可比价格与待估房地产的市场价值就越相近,因此,应根据各可比实例与待估房地产的相似程度来给各可比价格赋予相应的权重,相似程度越高,权重越大,反之则越小。
2 与市场比较法相关的模糊数学理论
2.1 用模糊数学改进的市场法
模糊数学是用精确的数学方法来处理无法用数学描述的模糊事物,着重研究“认知不确定”类的问题。模糊数学的产生把数学的应用范围,从精确现象扩大到模糊现象的领域,去处理复杂的系统问题。[2]在进行房地产估价时,引入模糊综合评价的方法,将影响可比实例和待估价房地产的特征因素等没有明确内涵的指标予以量化,消除其在定性判断时的不一致性。与此同时,在对各可比实例的交易价格进行修正后,引用模糊数学贴进度的概念和指数平滑法对修正后的交易价格权重进行赋值,来控制可比实例价格的调整范围,贴近度较高的可比实例权重较大,贴近度较低的可比实例权重较小,以此来克服传统的采用算术平均或加权平均来确定最终结构的粗略方法,从而提高估价结果的可信度。
2.2 AHP和模糊数学比较法的评估模型
将AHP和模糊数学引用到市场比较法中,求取待估房地产价格的步骤如下:
①运用德尔菲法征询相关专家意见,根据影响房地产价值的主要特征因素建立房地产价值影响因素指标体系,如表1所示。
②设房地产价值影响因素集U={U1,U2,…,Um},将因素集按属性细分成m个子评估因素集Ui={Ui1,Ui2,…,Uij},i=1,2,…,m;j=1,2,…,t(本综合评估模型中m=3,t变动)。
③确定评语集,用V=(V1,V2,…,V5)表示。在本评估模型中,将实地勘査到的影响某个特征因素的指标划分五个等级,“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“差”,并分别赋值1,0.75,0.5,0.25,0。即V=(1,0.75,0.5,0.25,0)。
④确定权重指标集,让若干资深专家各自对评估指标体系中各项指标给出相对标度,并计算出相应指标的权重。然后对专家们的权重值进行加总,求平均,确定各项评估指标的最终权重,用Ai=(ai1,ai2,…,aij)表示。
⑤请若干资深专家对待估房地产以及交易实例中影响特征因素的各个指标进行评价,得出模糊评估矩阵Ri,即Ri={rijk}(其中,rijk=dijk/d,dijk为评估子因素集Ui中第ij项评估指标被作出评语集中第k种评估Vk的专家人数,d为参加评估的总专家数)。然后用模糊评估矩阵乘以相应的分值,即得到隶属度矩阵B,B=Ri*VT。
⑦对各因素进行修正:
1)交易情况修正:将可比实例和待估房地产交易情况的正常系数进行比较,求出交易情况修正系数。
2)交易日期修正系数:将可比实例在成交日期时的价格调整为估价时点的价格。一般采用类似房地产的价格变动率或指数,也可根据当地房地产价格变动情况或市场价格走势判断并计算[3]。
3)一般因素、区位因素、个别因素修正系数:设待估房地产的一般因素评判矩阵为Ry,第i个可比案例的一般因素评判矩阵为Ryi,一般因素各指标的权重矩阵为A1,V=(1,0.75,0.5,0.25,0),则一般因素修正系数Ky=(A1·Ry·VT)/(A1·Ryi·VT)。类似的,设待估房地产的区位因素评判矩阵为Rq,第i个可比案例的区位因素评判矩阵为Rqi,区位因素各指标的权重矩阵为A2,则区位因素修正系数Kq=(A2·Rq·VT)/(A2·Rqi·VT);设待估房地产的个别因素评判矩阵为Rg,第i个可比案例的个别因素评判矩阵为Rgi,个别因素各指标的权重矩阵为A3,则个别因素修正系数Kg=(A3·Rg·VT)/(A3·Rgi·VT)。
⑧确定最终评估结果。由于每个交易实例与待估房地产的相似程度是不同的,用交易实例修正后价格的算术平均值来求取待估房地产的价值是不够精确的,因此在计算待估房地产的价值时应该赋予贴近度较高的可比实例较大的权重,贴近度较低则赋予较小的权重。因为权值是呈指数级递减的,其衰减程度非常大,贴近度排第四的可比实例的权值会很小,一般可忽略,所以只选取贴近度前三的交易实例。然后运用指数平滑法求取估价对象的价值,其公式为:
其中,P为待估价房地产的价值,σ1、σ2、σ3分别为三个可比实例的贴进度(从大到小排列),P1'、P2'、P3'分别为与贴进度相对应的修正后的交易实例的价值。
3 案例分析
为评估某商品住宅2014年10月24日的正常市场价格。在该商品住宅附近地区调查选取了三宗类似商品住宅的交易为可比实例,有关资料如表2所示。
交易情况的分析判断是以正常价格为基准,正值表示可比实例的成交价格高于其正常价格的幅度,负值表示低于其正常价格的幅度。
该类商品住宅2014年4月至10月的价格变动情况,见表3。
试利用上述资料估算该商品住宅2014年10月24日的正常市场价格。
估算该商品住宅2014年10月24日的正常市场价格的步骤如下:
①邀请10位资深专家分别对待估房地产以及三个可比实例中的13个特征因素进行评判,评判出它们分别属于“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“差”中的哪一级,然后汇总得到评判矩阵,用R、R1、R2、R3表示。
②将评判矩阵分别乘以赋值矩阵。
VT=(1,0.75,0.5,0.25,0)T求出隶属度矩阵:
③计算待估房地产与三个可比实例的贴进度。
④进行因素修正。
1)求取交易情况修正系数:
2)求取交易日期修正系数:
3)一般因素修正系数:请若干资深专家测定的一般因素的指标权重为A1=(0.3 0.1 0.2 0.4)。
可比实例1:Ky1=1.06
可比实例2:Ky2=1.01
可比实例3:Ky3=0.99
4)区位因素修正系数:请若干资深专家测定的一般因素的指标权重为A2=(0.16 0.4 0.32 0.12)。
可比实例1:Kq1=1.06
可比实例2:Kq2=1.05
可比实例3:Kq3=1.06
5)个别因素修正系数:请若干资深专家测定的一般因素的指标权重为A3=(0.18 0.23 0.23 0.18 0.18)。
可比实例1:Kg1=0.98
可比实例2:Kg2=1.00
可比实例3:Kg3=0.99
⑤确定评估结果。
1)对可比实例1进行因素修正:
2)对可比实例2进行因素修正:
3)对可比实例3进行因素修正:
将P1'、P2'、P3'代入指数平滑式中,得出P=4224
4 结论
①在选择影响房地产价值的主要特征因素和确定各因素权重的过程中应用了德尔菲法等方法,避免了解决问题时的主观决断,并且减少了个人的感情色彩对评定结果产生的影响,提高了建立房地产价值影响因素指标体系的科学性和权重赋值的合理性。
②在运用市场比较法进行房地产估价的过程中,有很多因素如交通状况、区位、新旧程度等定性评价都具有模糊性,只能用优、良、劣、相近、便捷等方式进行描述。然而把AHP和模糊数学的思维引入到市场比较法中,尝试将没有明确内涵的指标予以量化,消除其在定性判断时的不一致性,也降低了市场比较法评估过程中单个估价师的主观评价对评估结果的影响,提高了评估的精确度,使运用AHP和模糊综合评判所确定的比准价格更具有指导意义。
③计算出各交易实例的修正价格确定待估房地产的价值时,运用指数平滑法来控制可比实例价格的调整程度,赋予贴近度较高的可比实例较大的权重,贴近度较低则赋予较小的权重,克服了传统的采用算术平均值进行房地产估价这种粗略的方法,提高了最终评估结果的可信度。
参考文献
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AHP比较研究 篇2
摘要：利用德尔菲法确定高职院校兼职教师绩效评价指标，利用AHP法确定各评价指标的权重，构建高职院校兼职教师绩效评价模型。通过对兼职教师的绩效评价，可以提高兼职教师参与职业教育的主动性和积极性，对高职院校兼职教师队伍建设和学校办学质量的提高都具有一定的推动作用。
关键词：AHP；高职院校；兼职教师；绩效评价
中图分类号：F24 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.07.040
2014年发布的《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》中强调：完善企业工程技术人员、高技能人才到职业院校担任专兼职教师的相关政策，兼职教师任教情况应作为其业绩考核评价的重要内容。目前高职院校普遍存在教师严重不足的问题，特别是来自生产一线的企业兼职教师。但是，目前国家和行业对高职院校兼职教师队伍缺乏相应的监督约束机制和激励机制，兼职教师群体比较松散，兼职教师队伍建设呈现无计划性、不稳定性和无约束性，重任职资格轻教学能力，重眼前利益轻长远发展，重物质利益轻精神激励的现象。因此，为规范兼职教师管理，提高技能型人才参与职业教育的主动性和积极性，必须构建兼职教师绩效考核体系。本文在借鉴相关研究的基础上，试图采用层次分析法（AHP）构建兼职教师绩效考核评价体系，以优化高职院校师资结构，推进我国高职院校兼职教师队伍建设。
1 兼职教师绩效考核评价指标体系的构建
本文主要在研究有关教师绩效考核评价文献的基础上，通过对相关评价指标的频度统计，并征询有关专家的基础上，构建了兼职教师绩效考核评价指标体系（表1）。
如表1所示，本文构建了一个由目标层、准则层及指标层三个层次，共12项指标构成的指标体系。其中，目标层为第一层次，即兼职教师绩效总体评价（U）；准则层为第二层次，包括师德表现（U1）、个人素质（U2）、教学能力（U3）和教学效果（U4），从四个方面综合考察兼职教师的教学情况；指标层为第三层次，共包括12项具体指标，具体如下：
（1）师德表现：包括出勤率（U11）、完成工作量（U12）、教学准备情况（U13）、关心学生（U14）四个具体指标。出勤率和完成工作量考核了兼职教师的教学态度是否端正；教学准备情况主要体现在是否有教案和教学PPT、备课是否充分等；关心学生主要体现在能否耐心回答学生的提问、课后对学生是否辅导等。
（2）个人素质：包括学位学历（U21）、企业工作年限（U22）、技术级别（U23）。学位学历体现了兼职教师的专业基础水平，学位学历越高代表了专业理论知识越扎实；企业工作年限代表了对实际工作的熟练程度，年限越长工作应该越熟练；技术级别代表了实际工作能力，技术级别越高，实际工作中解决问题的能力就越强。
（3）教学能力：包括语言表达能力（U31）、信息化教学应用能力（U32）、教学方法创新能力（U33）、教学组织能力（U34）。语言表达能力包括语言是否流畅、表达是否准确、是否有逻辑性；信息化教学应用能力反映能否将现代化的信息技术应用于教学，例如微信、MOOC等；教学方法创新能力主要反映了兼职教师能否结合自己的实践知识创新教学方法，使学生听得懂；教学组织能力反映了教学过程既要课堂纪律严明，又要课堂气氛活跃，互动性强。
（4）教学效果：包括学生满意度（U41）和听课抽查结果（U42）。学生满意度越高，代表兼职教师的教学效果越好；学校组织教学督导人员组织对兼职教师的听课，听课结果越好，代表教学质量越高。
2 应用AHP构建评价模型
虽然确定了各具体指标，但并不表示评价体系就已经完善了，还要对各指标赋予权数。赋权的方法有很多，层次分析法具有如下内容。
2.1 构造判断矩阵
可采用德尔菲法确定各评价指标的相对重要性，通过问卷调查的方式，让相关专家对评价指标进行两两比较并打分，打分的数值参照1～9标度法（见表2）。为了更科学地反映各指标的相对重要性，可以采用几何平均法或取众数的方法对专家的打分进行修正，从而建立判断矩阵C=（Cij）n×n。
2.2 一致性检验
构造的判断矩阵可能会出现自相矛盾的情况，如A指标比B指标重要，B指标比C指标重要，C指标比A指标重要，显然结果是不一致的。因此，需要检验判断矩阵是否符合逻辑和具有一致性。下面进行一致性检验。
2.2.1 计算一致性指标CI
其中：λmax为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数。
2.2.2 查表得出RI值
对于1～9阶矩阵，RI的值如表3。
2.2.3 计算随机一致性比率CR
一般认为，当随机一致性比率CR=CI/RI<0.1时，可以认为判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要调整判断矩阵，使之具有满意的一致性。
2.3 层次单排序
在判断矩阵通过一致性检验以后，要计算出隶属于上一层次中某一因素的同层次因素之间的相对重要性，即进行层次单排序。例如，在本文中，相对于投入指标来说，要计算师德表现、个人素质、教学能力、教学效果四个准则层指标之间的相对重要性。相对于教学能力，要计算语言表达能力、现代信息化教学技术应用能力、教学方法创新能力、教学组织能力四者之间的相对重要性等。计算方法也是通过MATLAB、MCE等软件计算判断矩阵的每一行元素的乘积Mi，并计算Mi的n次方根，得到向量Wi，由于每个指标的计量单位不一致，计算过程中还需要对向量W进行归一化处理，即Wi=Wi/∑Wi，最后得到的向量w就是所求的权重向量。
2.4 层次总排序
在层次单排序的基础上，还要得到最底层因素相对于最高层因素的相对重要性，即层次总排序。本文中就是计算出勤率、完成工作量、关心学生……学生满意度、听课抽查结果等11项指标相对于兼职教师绩效总体评价的相对重要性。计算公式为Wi=∑bjcij，其中：Wij为层次总排序权值，bj和cij分别为层次单排序中计算得到的不同层次各因素的相对权重值。利用上述方法，最终可以确定高职院校兼职教师绩效总体评价体系中各具体指标的权重系数。
2.5 加权平均原理
将专家给指标层每个指标的打分乘以指标的权数，再相加求和，就可以得到最终每位兼职教师的绩效得分，从而可以进行相应的评价和排名。具体如下：
每位兼职教师的得分一∑每个指标层具体指标的得分×每个指标层具体指标的权数
3 结论
AHP比较研究 篇3
电力行业的安全生产对国民经济及人们的生活影响重大,对于火电厂来说,涉及到众多部门,生产过程相当复杂,发生危险事件的频率高并且后果严重。为提高火电厂安全生产管理和控制水平,对其进行安全评价是解决目前火电厂安全问题的迫切要求。随着中国电力工业改革的不断深入,厂网分离,安全评价成为一种知识经济产品,逐渐被各个火电厂重视和应用。安全性内容因安全评价目的的不同而不同[1]。
火电厂安全评价的目的是评价电厂安全基础的状况,查找、分析和预测火电厂存在的危险、有害因素及可能导致的危险、危害后果和程度,提出合理可行的安全对策措施,指导危险源监控和事故预防,防止发生电力生产特大、重大、恶性和频发性事故。
1 安全评价方法
1.1 安全评价方法的分类
安全评价方法主要分为定性分析和定量分析,如安全检查表、故障类型和影响分析、危险可操作分析等均属于定性分析,定性分析主要依靠评价人员的经验积累和自身的主观判断与分析,评价过程简单,易于操作,但分析结果来自于主观判断,缺乏准确性;评价结果没有对危险程度进行量化,因而评价对象之间缺乏可比性。而定量分析是在定性分析的基础上,依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型计算出分析对象各项指标及其数值大小,比定性分析更加科学、准确,能够对事故或危险发生的概率及程度进行客观的评价,也易于不同对象间的比较,可靠性分析、事故树分析、事件树分析及层次分析法等均属于定量分析[2]。
1.2 火电厂安全评价的必要性
安全评价属于风险管理范畴,是综合运用安全系统工程的方法对系统存在潜在危险进行定性和定量分析,确认系统发生危险的可能性及其严重程度,提出必要的措施,以寻求最低的事故率、最小的事故损失和最优的安全投资效益。是预防和控制电力企业事故行之有效的方法。
通过安全评价,受评火电厂能够摸清企业状况,可以对暴露的薄弱环节采取措施。针对特大、重大设备损坏事故,频发性事故、人身伤亡事故隐患,以及安全基础管理方面存在的问题进行查评、诊断,为企业领导和工程技术人员提供一种生产管理、技术管理和安全管理的指导方法,最终提高火电厂整体安全生产水平。
2 火电厂安全评价方法
2.1 火电厂安全评价的发展
安全评价技术起源于上个世纪30年代,是随着保险业的发展而发展的。上世纪60年代,安全评价技术得到了较大发展,起先用于美国军事工业。随后,系统安全工程的发展和应用为预测、预防事故的系统安全评价奠定了可靠的基础。20世纪90年代,中国将安全评价引入电力行业,并制定出了针对火电厂的安全检查表和安全评价标准。目前,已经广泛运用于火电厂安全评价中,取得了众多成果。随着电力体制改革和电力工业的快速发展,火电厂安全评价技术也得到了迅速更新,尤其是AHP与模糊综合评价法、灰色分析法和人工神经网络法相结合的安全评价方法在火电厂中的广泛应用[3]。
2.2 基于AHP的安全评价方法
AHP(Analytic Hierarchy Process)即为层次分析法,是一种综合了定性与定量分析,先将复杂决策问题分解成层次结构,再通过分析判断各因素的重要程度来进行决策评价的方法,可以较好的将复杂的问题层次化,能够综合分析处理多种影响因素,是解决多准则、目标决策问题行之有效的办法。多年来,经过众多专家、学者的研究,AHP在理论研究和实际应用上均获得了快速发展,其与模糊综合评价法、灰色分析法和人工神经网络法相结合的安全评价方法具有代表性。
2.2.1 层次灰色分析法
层次灰色分析法是AHP与灰色系统理论相结合的方法。首先按照层次分析法把火电厂评价指标体系分为若干层次,构造层次灰色评价模型,将评价专家的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量,并在此基础上对其进行单值化处理,得到电厂安全评价体系的综合评价值,从而确定安全评价等级,最终对电厂进行安全评价。
2.2.2 层次模糊决策法
层次模糊决策法是AHP与模糊决策方法相结合的安全评价方法。该法将火电厂安全指标分成若干层次,并确定各个层次中各个指标的权重,部门首先分阶段单项指标评价,然后用模糊数学评价法进行综合评价,再根据隶属度的大小确定电厂的安全等级[4]。
2.2.3 层次系统分析法
层次系统分析法是AHP与系统功能论相结合的分析法。此法考虑影响火电厂安全的关键因素,在建立了火电厂多层次评价指标体系的基础上,运用系统功能论和层次分析法来构造系统安全优势函数,从系统整体的角度实现火电厂安全评价。
2.2.4 层次神经网络分析法
层次神经网络分析法是AHP与人工神经网络相结合的方法。该法需要建立火电厂评价指标体系,随后通过实地调研及专家对每个指标打分,进而选择训练样本,将样本数据输入神经网络进行训练,建立评价模型,最后对火电厂进行安全评价。
2.2.5 层次SDG—HAZOP分析法
SDG是一种基于定性因果关系的由节点和节点之间有向连线构成的网络图,HAZOP((Hazard and Operability)是通过对关键变量的偏差的研究,来寻找该偏差导致的所有不利后果以及所有导致该偏差的非正常原因。研究利用SDG模型及基于图论的推理方法,进行计算机自动HAZOP分析,即构成SDG-HAZOP方法。将SDG—HAZOP方法与AHP的递阶层次结构相结合就形成了层次SDG—HAZOP方法。HAZOP分析步骤与SDG方法具有高度契合性,且SDG自身的完备性较好,使得SDG-HAZOP方法成为当前研究热点。
2.3 火电厂安全评价指标体系
目前火电厂安全评价指标体系一般分为两种,见表1、表2。表中常用于火电厂的安全评价方法均建立在AHP的基础上,都需要建立针对火电厂系统的安全评价指标体系。
3 安全评价方法的比较分析
目前国内还没有针对火电厂的统一的标准和评价方法,上述基于AHP的安全评价方法都是把火电厂看成一个整体,在确定安全评价指标体系后建立相应模型从而进行安全评价的定量分析方法。每种方法都能够对火电厂进行安全分类,得出火电厂安全程度,便于不同电厂间的比较。但是,每种方法又有其特点。针对不同分析法的比较总结见表3。
4 结语
火电厂进行安全评价可以实现超前控制,是贯彻“安全第一、预防为主、综合治理”的重要方法,同时安全评价可以指导实际生产过程,对宏观管理提供指导,对微观理论提供可靠的基础数据和材料,利于火电厂建立安全生产动态管理的长效机制,促使电力企业形成一种自我约束、自我发展的安全机制,符合现代电力企业安全生产管理的需要,最终达到安全的目标[5]。
文中概括介绍了基于AHP的安全评价方法,指出了两种火电厂安全评价指标体系,并通过比较分析得出了火电厂常用的安全评价方法的优缺点,所得结果有利于火电厂有针对性的选择安全评价方法对电厂的安全管理、安全制度、设备安全方面进行评价,根据评价结果有的放矢,主动提高电厂安全性水平。
摘要：介绍了几种常用于火电厂安全评价的基于AHP的评价方法,给出了火电厂安全评价采用的两种指标评价体系,并首次对几种评价方法进行了比较分析,明确了各种方法的优缺点,比较结果清晰,有利于火电厂有针对性地选择安全评价方法。
关键词：火电厂,AHP,安全评价
参考文献
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AHP比较研究 篇4
义务教育是国家依法统一实施、所有适龄儿童少年必须接受的教育, 具有强制性、免费性和普及性, 是教育工作的重中之重。国家“十二五”教育规划纲要中指出, “到2020年, 全面提高普及水平, 全面提高教育质量, 基本实现区域内均衡发展, 确保适龄儿童少年接受良好义务教育”。《纲要》中提到的“均衡发展”一直是义务教育的战略性任务, 必须建立健全的义务教育均衡发展保障机制, 推进义务教育学校标准化建设, 均衡配置教师、设备、图书、校舍等资源。
本文以陕西省不同区际的调研数据为基础, 根据实际情况选定师生比、教师学历、校舍面积、体育运动场 (馆) 、计算机数量、图书藏量和专业实验设备这九个指标作为研究对象, 运用AHP方法对陕西省义务教育办学条件水平进行评价, 并对陕西省城市、县镇和农村三个不同级别区域的义务教育办学条件进行比较分析。
AHP法是利用人们在对一组事物作两两比较判断时的准确性会大大超过一次性直接判断情况。在确定影响某要素的诸因素在该要素中所占的比重时, 遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。采用AHP法就能解决这一问题。在实际操作时, 为了让被调查者容易选择, 我们只采用了五个标度, 即在办学条件指标评价中采用的标度为两因素相比:同等重要、前者比后者稍微重要、前者比后者比较重要、前者比后者十分重要和前者比后者绝对重要;在区际间办学条件比较分析中采用的标度为两因素相比:同样水平, 前者比后者稍微有优势、前者比后者比较有优势、前者比后者十分有优势、前者比后者绝对有优势。
一、义务教育办学条件的评价
(一) 层次结构模型的建立
为了保证义务教育办学条件模型能够比较完整地涵盖决定和影响办学条件的主要因素, 又能够比较合理地描述各因素相互之间关系的内在逻辑关系及模型的可操作性, 本文选取了恰当的指标, 建立了义务教育办学条件评价结构模型 (如图1所示) :
(二) 判断矩阵的构造
根据层次分析结构模型, 构造判断矩阵A-B (见表1) :
同理可分别得到判断矩阵B1-C和B2-C。
(三) 权重计算与指标排序
根据陕西省义务教育办学条件的实际情况并结合实地调查数据的结果, 得到各层次权重与各指标排序如下:
1. A-B判断矩阵和计算结果 (见表2)
2. B1-C判断矩阵和计算结果 (见表3)
3. B2-C判断矩阵和计算结果 (见表4)
4. 指标的权重与排序
根据以上每层分别计算的结果得到指标层总排序结果 (见表5) :
(四) 判断矩阵的一致性检验
对于A-B判断矩阵, 其特征向量为:W=[0.4013, 0.5987]T, 其中两个分量为准则层B中的两个元素B1和B2的权重。最大特征根为:
式中: (CW) i表示向量CW的第i个分量。代入得:λmax=2.000, 检验判断矩阵A-B的一致性指标CI为:
得出判断矩阵A-B具有满意的一致性。
同理, B1-C判断矩阵λmax=5.0353, CI=0.0079;B2-C判断矩阵λmax=2.0000, CI=0.0000。
各个判断矩阵均具有满意的一致性, 其权值均可以应用。
二、区际义务教育办学条件的比较
(一) 层次结构模型的建立
根据办学条件最优方案为目标, 校舍面积、体育运动场 (馆) 、计算机数量、图书藏量、专业实验设备、师生比和教师学历为准则, 将城市、县镇和农村为对象进行分析, 建立层次结构模型 (如图2所示) :
(二) 判断矩阵的构造和权重计算
在上述判断矩阵构造方法的前提下, 可以同理得到该模型的判断矩阵分别为:A-C、C1-P、C2-P、C3-P、C4-P、C5-P、C6-P和C7-P。
通过对陕西省实地调查数据的分析并结合各地区实际情况得到各层次权重如下:
1. A-C判断矩阵和计算结果 (见表6) :
2. C1-P判断矩阵和计算结果 (见表7) :
3. C2-P判断矩阵和计算结果 (见表8) :
4. C3-P判断矩阵和计算结果 (见表9) :
5. C4-P判断矩阵和计算结果 (见表10) :
6. C5-P判断矩阵和计算结果 (见表11) :
7. C6-P判断矩阵和计算结果 (见表12) :
8. C7-P判断矩阵和计算结果 (见表13) :
(三) 判断矩阵的一致性检验
根据上述一致性检验公式可得A-C、C1-P、C2-P、C3-P、C4-P、C5-P、C6-P和C7-P的检验结果分别为:
A-C判断矩阵λmax=7.1442, CI=0.0177;C1-P判断矩阵λmax=3.0044, CI=0.0043;
C2-P判断矩阵λmax=3.0000, CI=0.0000;C3-P判断矩阵λmax=3.0000, CI=0.0000;
C4-P判断矩阵λmax=3.0178, CI=0.0171;C5-P判断矩阵λmax=3.0000, CI=0.0000;
C6-P判断矩阵λmax=3.0044, CI=0.0043;C7-P判断矩阵λmax=3.0178, CI=0.0171。
各个判断矩阵均具有满意的一致性, 其权值均可以应用。
(四) 区际办学条件的比较
区际间义务教育办学条件的比较即对层次模型中的对象层进行排序, 排序结果 (见表14) :
结论与讨论
1.通过义务教育办学条件的两个二级指标和七个三级指标的实际调查分析, 上述指标从不同角度真实地反映了陕西省城市、县镇和农村三个不同区域的义务教育办学条件的现状。
2.在对义务教育办学条件的指标进行评价分析后, 发现办学条件中的软件条件权重高于硬件条件, 即软件条件的好坏比硬件设施的好坏更能影响一个地区义务教育办学条件的水平高低, 特别是软件条件中的教师学历水平, 该指标所占的权重远远高于其他指标所占的权重, 由此可以看出, 师资力量是义务教育中不容忽视的重要资源, 高素质、专业化的教师队伍是中国在2020年基本实现教育现代化的关键所在。硬件设施中专业实验设备和图书藏量所占权重较高, 是重要的硬件设施指标, 对义务教育办学条件水平的提高也起着至关重要的作用, 必须对这方面加大投入力度。
3.通过对陕西省区际间义务教育办学条件的比较可以看出, 城市义务教育办学条件明显优于县镇和农村, 其中县镇又比农村的办学条件水平稍高一些, 在分析过程中我们发现, 城市办学条件评价指数高主要是因为城市在教师学历、专业实验设备和图书藏量这几个指标上比县镇和农村具有很强的优势, 并且这种巨大的地区差异呈现出由城县村逐步减少的趋势, 学生在学习和掌握现代化科学技术方面存在的巨大差距将会对以后的素质培养、发展竞争产生深远影响, 所以在致力于缩小城乡教育差距时, 要从重点入手, 努力为农村地区招集高学历教师队伍, 教育经费投入也要向专业实验设备和图书藏量等方面倾斜。义务教
参考文献
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基于AHP的企业预算分配研究 篇5
一、相关理论基础
(一) 资金预算分配相关研究基础预算管理可优化企业的资源配置, 是促使企业效益最大化的坚实的基础。预算包括营业预算、资本预算、财务预算、筹资预算, 各项预算的有机组合构成企业总预算, 也就是通常所说的全面预算 (张熙庭, 2010) 。一般而言, 很少将筹资预算单独列出, 若有涉及资金融通部分, 则涵盖于预算范围之内。财务预算综合反映各项营运对企业现金流量和经营成果的影响, 是企业预算的整合, 并不涉及资金的分配, 故企业预算分配以营业预算和资本预算为主。预算分配对企业而言不可忽视, 许多学者提出了相应的分配参考方法。马虹 (2004) 针对现有资源分配问题中的复杂性, 建立两层结构的资源分配模型, 采取设计遗传算法的约束处理技术并分析设计的算法, 解决资源分配问题的有效性。Heidenberger et al. (2003) 提出以动态财务仿真法来评估企业应分配在研究与发展投资上的资金与时间, 结果显示延伸的模型比以前的更接近于现实。Huang (2005) 依据模糊机会限制规划模型 (Chance-Constrained Programming model, CCP) 结合可信度理论 (credibility theory) , 采用整合基因算法, 确定资本预算的最佳决策。目前看来, 优化预算分配的方法日益增多并有复杂化的趋势, 但在实务中的可应用性与简便性将大打折扣。
(二) A H P法基本原理介绍AHP法由美国匹兹堡大学教授Saaty于1971年提出, 主要应用于不确定情况下具有多项评估指标的决策问题, 通过将复杂的问题层次化, 以提供决策者选择适当方案的充分信息 (孙宏才等, 2011) 。面对企业预算分配这样复杂且主观的问题, 可通过AHP法将主观判断用数量形式表达和处理, 采用逐层比较各相关因素的重要性为决策提供定量依据。此方法用于各部门的预算分配, 可提高决策的科学性、有效性和可行性。AHP法具体实施已有专著介绍, 现仅简要介绍其核心处理步骤:第一, 分解层次关系。将各项评估因素, 依据各因素的相互关系与独立性程度划分层次, 层次数量视分析问题的复杂度而定, 各层次因素彼此间应独立。一般认为, 同一个层次内的评估因素不宜超过7个, 以免影响层次的一致性。层次结构由目标层、准则层、方案层组成, 其中目标层是问题的预定目标;准则层是实现目标所涉及的准则, 由若干层指标构成;方案层为实现目标可供选择的决策方案。第二, 构建成对比较矩阵。根据问卷结果或专家评估, 比较层次各评估因素间的相对重要性。层次分析法的对比方法是以上一层次的因素为基准, 将同层次内的任两因素对该上层因素的重要性两两对比, 来呈现决策因素的相对重要性。AHP采用比率尺度作为衡量成对比较矩阵的基准, 可划分为9个尺度。第三, 计算特征值与特征向量值。根据成对比较矩阵计算出特征值与特征向量。第四, 一致性检验。为了评估决策者的判断的前后一致性, 及验证AHP所获得的意见是否可用, 需对成对比较矩阵做一致性检验。若评估结果无法通过一致性检验的, 该份问卷应请决策者进行修正。
二、案例分析———以某国有制造业企业的预算资金分配决策为例
为了说明采用AHP法对企业预算资金分配的具体步骤, 下面将以某国有制造企业为对象, 就其总额1亿元的预算资金如何在7个部门中分配进行演示, 为企业的预算资金分配决策提供参考。
(一) 评估指标定义及说明本案例主要目的在于依据“营业预算”及“资本预算”对企业各部门间进行资金分配, 归纳评估维度, 借助德尔菲法建立的评估指标体系如图1所示。其中, 影响营业预算分配的因素包括: (1) 与政府、企业战略目标的相关性:国有企业各部门预算的分配会受到企业战略及政府政策的影响。 (2) 部门的发展能力:产品的未来市场需求、未来的成长潜力越高, 发展能力越强, 预算分配越多。 (3) 原物料支出:原物料需求大或生产成本上涨, 预算分配越多。 (4) 薪资支出:部门人力需求越多, 薪资支出越高, 预算分配越多。 (5) 服务费用:指各部门除了原物料支出、薪资支出以外的各项费用, 如某些技术开发项目在预算内增加的保险或其它失效成本费用、部门公务费及其它服务性费用。服务费用越高, 预算分配越多。影响资本预算分配的因素包含: (1) 与其它计划在时间上的配合性:部门提出的计划与本企业有关计划在时间上的配合性, 若配合性越高, 预算分配越多。 (2) 开发新产品能力:部门开发新产品或新技术的能力, 能力越高, 购置设备投入可能性越大, 预算分配越多。 (3) 进行业务的复杂程度:部门进行业务越多, 越可能需较多投资, 预算分配越多。 (4) 大型资产的购置需求:除了基本需求 (如办公设备等) 以外, 大型资产的购置需求越大, 预算分配越多。 (5) 环境污染的程度:部门的作业活动对周围环境污染的影响程度越高, 应分配更多资金购置防止污染的设备。
(二) 预算分配过程将以上衡量因素设计成问卷题目, 依据AHP法, 对每一层次的因素做成对比较, 以取得决策者的意见。此调查采取专家评估方式, 受访对象为企业资历较深, 且与预算职务有关, 对企业有深刻全面了解的企业首席运营官 (D1) 、财务部主管 (D2) 与副主管 (D3) 。根据搜集的三位决策者的层次分析矩阵, 求出特征向量, 并进行一致性检验。
(1) AHP成对比较矩阵结果。具体包括:
其一, AHP第一、二、三层的成偶比对矩阵结果。首先, 第一层的分配, 决策者在当年度提出的计划及资金限制的条件下, 结合该企业过去经验, 一致认为营业预算和资本预算各占48%和52%。其次, 第二层根据三位决策者的意见, 建立B11至B15相对于B1的相对重要性权重、B21至B25相对于B2的相对重要性权重, 运算后的结果如表1所示。决策者的成对比较矩阵资料、计算过程限于论文篇幅省略。一致性指标 (CR) 选择以0.2为标准, 为最大可容忍范围 (Beynon, 2002) 。由表1可知, 只有D2在营业预算的各项评估因素下未通过一致性检验 (CR=0.27) , 因未请决策者进行修正, 故该部分视为无效, 其余各项均通过一致性检验, 表面决策者前后判断具有一致性。最后, 第三层的分配, 各决策者根据各部门运营状况基本资料上做出判断, 建立成对比较矩阵, 经运算处理后的结果参见表2。表2显示了各决策者在B11至B15、B21至B25的评估因素下, 对各部门 (S1至S7) 预算分配的相对权重, 如D1在B11因素下, S7部门较其它部门获得较高的相对权重0.41, 且CR值为0.02。所有CR值均小于0.2, 通过一致性检验。
其二, 合并决策者第二、三层成偶比对矩阵之结果。各决策者的矩阵资料通过一致性检验后, 将决策者 (D1、D2、D3) 各自建立的矩阵, 用几何平均法将矩阵数据合并, 并采用AHP的处理过程求得特征向量、最大特征值, 并进行一致性检验, 结果汇总于表3和表4。结果显示合并后的CR值均小于0.2, 通过一致性检验。如表3所示, 在影响营业预算分配 (B1) 的评估因素下, 相对重要程度的顺序为:与政府、企业战略目标的相关性 (B11) >薪资支出 (B14) >原物料支出 (B13) >服务费用 (B15) >部门的发展能力 (B12) 。其中“与政府、企业战略目标的相关性”因素最为重要, 权重值为0.51, 原因为国有企业的营业预算分配受国家产业战略和企业战略的影响毋庸置疑;影响最低的因素为“部门的发展能力”, 仅占0.04的权重值, 原因为受国有体制的影响, 较重视基本的必需性支出, 虽市场化竞争不断推进, 但行业为少数人竞争的市场, 因此对发展能力重要性的认识较为薄弱。在影响资本预算分配 (B2) 的评估因素下, 相对重要程度的顺序为:与其它计划在时间上的配合性 (B21) >进行业务的复杂程度 (B24) >大型资产购置需求 (B25) >开发新产品能力 (B22) >环境污染的程度 (B23) 。其中“与其它计划在时间上的配合性”因素最为重要, 权重值为0.40, 原因为企业对资金支出非常严谨, 为了支出效用的最大化, 特别重视部门所提出的计划在时间的配合性;重要性最低的因素则为“环境污染的程度”, 仅占0.07的权重值。表4显示了在各项评估因素下, 各部门对预算可分得的权重值。例如在与政府、企业战略目标相关性 (B11) 方面, 部门S3可分配最多的营业预算 (0.24) ;在与其他计划的时间配合性 (B21) 方面, 部门S2可分配最多的资本预算 (0.26) 。
(2) 各部门营业预算和资本预算资金分配的结果。最后一步即是整合层次间的关系, 计算各部门的营业预算和资本预算可分得的权重值。根据表3、表4显示的特征向量进行各部门的总预算资金分配, 结果如表5所示。若以Sn部门为主, 可分配到的预算为:
如部门S1可分配的预算权重为:
由表5可知, 各部门的营业预算与资本预算分配的权重之和分别为0.1418、0.2304、0.1992、0.1968、0.066、0.0582、0.1076, 假定预算总金额为1亿元, 对应的预算资金分配数额的排序为S2>S3>S4>S1>S7>S5>S6。
三、结论
鉴于企业预算资源的有限性, 因此实务上企业各部门间预算的分配十分重要。本研究结合企业实例, 以企业预算管理的理论研究为基础, 总结出2大维度 (营业预算与资本预算) , 10项评估指标, 以AHP法进行各部门的权重分配, 进而获取可享有的资金配置, 为部门的支出设定框架。AHP法原理简单, 计算过程相对研究者提出的其他方法相对简单, 更为可行。在计算中可借助Excel或其它AHP的辅助软件, 可方便地计算出预算分配。该预算资金分配方法, 可解决预算分配的不确定性, 并避免决策者随意性的主观判断, 使预算分配更于合理性, 可为决策者更科学合理的进行预算分配的实务操作提供参考指导。
参考文献
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[2]马虹:《资源分配问题的两层决策模型研究》, 企业管理研究所2004年硕士论文。
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[4]Huang, X.X.Credibility-based chance-constrained integer programming models for capital budgeting with fuzzy parameters[J].Information Sciences, Vol.176, 2006.
AHP比较研究 篇6
在现代市场经济蓬勃发展的浪潮中, 全面营销管理成为众多优秀企业的选择, 其中, 营销渠道的设计和管理是其重要组成部分。
现代企业根据各自企业的不同状况采用了不同的营销渠道选择, 当企业选择多渠道模式时, 必然会产生各种类型的渠道冲突, 增加企业的管理成本。因此, 企业在决策的时候, 要仔细分析各种渠道类型, 确定哪种渠道冲突是导致企业停滞不前的罪魁祸首, 在进行渠道管理时做到有章可循, 系统地进行渠道冲突管理。
二、引起渠道冲突的主要因素分析
所谓的多渠道是指企业建立起两条或两条以上的渠道向同一市场分销产品。使用多渠道的最根本动力一是增加市场覆盖率, 二是降低成本。但是, 不同渠道同时存在可能会争夺内部和外部资源。而且可能会使同一品牌的产品以不同价格和展示形式出现在不同类型终端的货架上, 既造成恶性渠道冲突, 又使品牌和产品的定位, 以及形象变得含糊不清, 从而产生多渠道的冲突。
菲利普·科特勒在他的营销管理中提到, 渠道冲突产生的原因可以分为三大类, 它们是目标不一致, 不明确的任务和权利, 以及认识差异。
1. 目标不一致:
渠道是一系列相互依赖的组织, 虽然每位渠道成员都将致力于促使每一项服务能够被消费, 但是对如何达到渠道的整体目标, 各个成员都会有各自的规划。
2. 不明确的任务和权利:
在渠道中, 每一个渠道成员都有自己的一片领域或者能行使自主权的区域。许多渠道冲突就发生在一个渠道成员发现另一个渠道成员没有服务到应有的客户或行使了过多的权力的时候。
3. 认识差异:
面对同样的外部环境, 因为各渠道成员有不同的行为准则, 关注的问题焦点也不一样, 所以成员间就有不同的理解。
为了更好地进行渠道冲突管理, 企业首先要全面分析产生渠道冲突的各个因素, 明确哪种因素占到渠道冲突的大部分, 从而系统地先解决主要矛盾再进行次要矛盾综合的各个击破式渠道冲突管理。
三、A H P在确定渠道冲突因素重要性中的应用
本文基于以上分析的渠道冲突因素为例, 进行A H P模型的建立, 以对渠道冲突因素重要性作简单分析。
1. 对确定渠道冲突因素重要性的层次分析图。
对渠道冲突评价的指标有很多, 包含的因素也很多、结构复杂, 本文从上文的分析出发, 得出五个因素, 根据各因素间的关系和层次分析法的原理, 可建立如图所示的阶梯层次结构。
2. 构造两两比较的判断矩阵。
设H为总目标, 它所支配的方案目标有P1、P2、P3、P4、P5五个因素, 为了导出因素P1、P2、P3、P4、P5对于H的相对重要性排序权重, 首先建立判断矩阵, 按T·L·Saaty建议的1-9比较标度对重要性程度赋值。这样通过对因素P1、P2、P3、P4、P5进行两两比较得到一个判断矩阵, 如表1所示。
3. 判断指标的权重计算。
根据上面构造出的判断矩阵, 按照各个标准对于实现H这个总体目标的重要性, 计算各标准的权重, 其中W表示权重, 结果见表2。
4. 一致性的检验。
先计算出用判断矩阵与所求出的权重矩阵相乘, 获得一个“加权值”向量。再用加权值向量除以对应标准的优先级, 由此获得的几个数据再求平均值得到lmax, 由一次性比率公式:
CI=λ (lmax-n) / (n-1) (n为比较的个数) 计算出CI, 最后再由公式CR=CI/RI计算一致比率。其中, R I是一个两两比较矩阵随机生成的一致性比率。大小取决于比较项的个数。
在该例中, N为5, 其取值应为1.12, 具体的计算过程为:
判断矩阵与所求出的优先级矩阵相乘:BW= (0.6302, 1.433, 2.636, 0.437, 0.2513)
计算判断矩阵最大特征根
λmax=0.6302/0.401+1.433/1.400+2.636/2.358+0.437/0.451+0.2513/0.390=5.3264
CI= (λmax-n) / (n-1) =0.0816
求得一致性比率:CR=CI/RI=0.0816/1.12=0.073<0.10, 得出结论, 两两比较的一致性程度达到要求。
四、结论
对比以上数据, 我们可以看出该产品营销渠道冲突成因评价体系中的5个单项指标的优先次序为:C3、C2、C4、C1、C5。根据以上排序, 我们可认为不明确任务和权利的目标客户矛盾是产生渠道冲突的最主要原因, 其次为目标不一致的市场目标、认识差异中的物流差异、目标不一致中的财务目标和认识差异中的产品理解差异。企业冲突管理可以从最主要的因素入手, 逐个系统地解决问题。
摘要：现代有众多企业选择多渠道营销模式, 不可避免地产生渠道冲突。本文用层次分析法进行渠道冲突因素分析, 确定不同因素的影响力优先级顺序, 从而有利于企业实行系统的渠道冲突管理。
关键词：营销渠道冲突,层次分析法,冲突解决
参考文献
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AHP比较研究 篇7
关键词：企业融资,AHP,评价
1 企业的四种融资模式特点
(1) 股票融资。其属于股权融资方式, 公司上市融资可以获得种种好处, 如在资金使用上限可以在短期内获得永久资本, 提高企业自有资本率, 提高公司的知名度和透明度, 通过首发、增发、配股获得比账面价值高得多的发行溢价资金等。但上市融资的缺陷也是明显的, 一是必须经有关各方的批准, 难度较大;二是在融资前就必须公布募集资金的用途, 使购并计划提前曝光, 有可能增加购并的成本;三是资金成本较高, 一般而言, 采用这种方式融资所需负担的资金成本较高, 特别是企业经营良好和盈利较强时;四是企业控制权容易分散。采用股票方式融资, 投资者一般都要求获得与投资数量相适应的经营管理权。
(2) 债券融资。其属于债权融资方式, 债券融资时, 利息在税前扣除, 也具有节税效应。同时公司债券的预期收益也比股票稳定, 特别是在市场波动较大的情况下, 更有利于吸引投资者。对于股东来讲, 发行公司债券也不会稀释其股权, 有利于保持其对公司的控制力。但债券融资也有一些缺点, 主要原因是:一是我国对发行债券的主体要求严格。同时对企业资产负债率、资本金以及担保等都有严格限制。二是我国债券市场相对规模较小, 发行和持有的风险均较大。由于债券筹资存在固定利息且到期须如数偿还, 负责公司将面临巨大的信誉风险;限制条件较多, 公司发行债券必须符合证监会的各种限制条件才可以上市交易, 筹资数量有限, 在制定债券筹资伊始就必须制定筹资总额, 且不能随意变更。
(3) 私募股权融资。其属于股权融资方式, 主要是针对非上市企业进行股权投资, 投资者等所持有的企业股权实现价值增值后再通过股权转让获得资本增值收益, 其最主要的特点是投资的高风险性和专业性。具体表现为:投资期限长, 流动性差。投资对象的风险性高。私募股权资本所投资企业, 不论是处于那个阶段的创业企业, 都蕴涵着较大的风险和不确定性。投资的专业性强。私募股权投资对投资者的要求较高, 投资者必须对所投资企业所处行业有深入了解, 而且还须具备企业经营管理方面的经验。这样投资者才能做出正确的投资决策, 并有能力对所投资企业实施监督。
(4) 银行贷款。其属于债权融资方式, 通常不需要发行费用, 根据企业的财务报表、审计报表、银行往来情况担保或者抵押以及用款计划来获取有关贷款。银行借款一般所需时间较短, 可以迅速地获取资金。融资成本低。银行借款所支付的利息比发行债券所支付的利息低, 而且借款利息可在税前扣除, 还有无需支付大量的发行费用。借款弹性好。企业可以与银行直接商谈借款的时间、数量和利率。在借款期间, 如果企业情况发生变化, 也可与银行进行协商, 修改借款的数量和条件, 以及提前或延期归还借款。银行借款的缺点是财务风险大。企业举借银行借款, 必须定期还本付息, 当企业经营不利时, 可能会产生不能偿还的风险, 甚至会导致破产。限制条款多。企业与银行签订的借款合同中, 一般都有一些限制条款, 这些条款会限制企业的经营活动
2 企业融资模式选择指标的设计与计算
以上通过对企业融资模式的特点的比较和AHP方法的介绍, AHP的核心是利用1-9间的整数及其倒数作为标度来构造两两比较判断矩阵。运用AHP进行系统分析, 首先要将所包含的因素分组, 每一组作为一个层次, 按照最高层、若干有关的中间层和最底层的形式排列起来。下面通过选取四个指标用AHP方法来进行综合选择, 这四个指标的选择是基于企业融资模式中关键因素进行选择的。分别是对企业资格限制的程度, 融资的会计成本, 投资人承担风险和分享利益的程度, 投资人对公司治理的影响程度。
其中把企业融资模式的选择定为G, 对企业资格限制的程度为c1, 融资的会计成本为c2, 投资人承担风险和享受利益的程度为c3, 投资人对公司治理的影响程度为c4。公募股权为a1, 公募债权为a2, 私募股权为a3, 私募债权为a4。
CR=0.0030<0.1, 通过一致性检验。
CR=0.0038<0.1, 通过一致性检验。
CR=0.0844<0.1, 通过一致性检验。
CR=0.0030<0.1, 通过一致性检验。
CR=0.0135<0.1, 通过一致性检验。
方案层4个可行方案对于准则层各准则的优先权重向量Pj (a) (j=1, 2, 3, 4) 所构成的4*4的矩阵为P (a) = (P1 (a) , P (a) 2, P (a) 3, P (a) 4)
即W= (0.3321, 0.2430, 0.2387, 0.1958) T
这说明了四个方案的选择顺序是:股票>债券﹥私募股权﹥银行借款。
3 AHP的企业融资模式选择结果的评价
从AHP分析的结果可以看出来, 可以分析出公募融资要优于私募融资, 股权融资要优于债权融资。主要原因有以下几个方面:
(1) 公募融资要优于私募融资主要是前者其降低了信息和资本搜寻的成本, 在成熟的资本市场主导的融资体系中, 资本市场不仅具有较低的交易费用、信息的公开性和可得性、资产的流动性, 为金融资本的需求者创造了一个获得低成本资金的供给机制, 而其融资机制还具有较高的透明度。加之, 在多样化的高度市场化的融资体系中, 企业融资有很多的自主性, 这不仅有利于企业资本结构的合理化, 而且也使企业较少地受制于银行的限制。
(2) 对于股权优于债权主要是由于对于债权融资来说, 其流动性被视为长期投资, 投资者会要求高于公开市场的回报。为了弥补投资者不易变现的风险和损失, 发行人多要求给予额外的流动性溢价, 其发行的利率与资金成本也就相应的提高。同时遭遇欺诈的风险也有所增加, 而这些也多反映在其与发行人的洽谈发行条件上造成发行成本的上升
参考文献
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AHP比较研究 篇8
关键词：驾驶安全,驾驶员,AHP
引言
交通运输不仅关系到国家经济发展也关系到每个人生活水平的提高, 随着经济和公路的发展, 世界各国汽车数量越来越多, 道路交通事故频发已成为“社会顽疾”[1]。道路交通安全由人、车、路、环境与交通管理间的协调状况所决定, 尽管很多交通事故都是归咎为人的因素, 但有一个客观事实是:驾驶安全是由人、车、环境等多因素综合作用的结果。因此, 对驾驶员驾驶安全的研究成为国内外研究的热点。
影响驾驶安全的因素是多样的, 本课题的研究将结合车辆人机工程学, 基于AHP法对驾驶安全影响的多因素进行权重分析, 获取影响驾驶安全的主要因素, 从而提出预防措施, 对于减少驾驶员差错事故的诱发因素, 保证驾驶安全, 降低道路交通事故次数, 改善道路交通安全状况, 具有十分重要的理论与现实意义。
1 驾驶安全的影响因素分析
车辆在道路上行驶的本质是驾驶员的意识在支配车辆行驶, 因此研究车辆的运行特性的本质是研究人的驾驶行为。驾驶操作行为是人、车、环境等多因素综合作用的结果, 是一个复杂的人机工程系统。在车辆运行的过程中, 存在着诸多因素影响驾驶员的安全行驶, 分析这些因素的构成, 主要包括以下三方面。
1.1 人对驾驶安全的影响
人作为道路交通系统中的主体, 控制着车辆的运行, 是车辆的操纵者和管理者, 在道路交通安全系统中起着至关重要的作用。通常认为, 驾驶人员的观察、判断、操作等方面所发生的错误是导致交通事故发生的直接原因。长时间的行车对驾驶员心理、生理产生的驾驶疲劳容易导致交通事故的发生, 严重影响着驾驶安全。
1.2 车辆对驾驶安全的影响
车辆是道路交通过程中的载体, 也是道路交通系统中重要组成部分, 与交通安全有着密切的关系。因此, 车辆的技术状况是驾驶员行车安全的物质基础, 直接影响驾驶员的驾驶安全, 主要体现在是否具有良好的使用性能, 包括动力性、经济性、制动性、操纵稳定性、安全性、舒适性、维修方便性及灯光照明等。车辆技术性能的不断完善, 可以很好的预防或是弥补驾驶员操作上的一些失误, 提高了驾驶员的驾驶安全。其中, 在车辆的各种性能中, 汽车的制动性能对行车安全有着至关重要的作用, 特别是在山区长大下坡路段。一般评价汽车制动性能的指标有:制动效能、制动效能的恒定性、制动时的方向稳定性。影响因素主要有:制动时轴荷的分配、车轮制动器的质量、制动初速度、道路附着系数、汽车的装载和驾驶技术等。
1.3 环境对驾驶安全的影响
道路景观是道路交通环境的重要组成部分, 道路环境直接影响到驾驶员的驾驶状况和驾驶心理, 从而对车辆的运行状况产生影响。环境影响驾驶安全的因素包括:车内环境 (汽车震动、车内空间、车内噪音、气味、温度等) 、车外环境 (公路景观、隧道明暗适应、会车、让车、堵车、天气) 、公路线形 (曲率、坡度、弯度) 等。尽管因道路环境因素不良直接造成的交通事故不多, 但在交通事故的发生中它起到了重要的诱导作用, 因此道路环境因素不容忽视。
一起交通事故的发生不仅仅是人、车、路三因素中某单一因素引起的, 往往是由于两个或三个因素共同作用的结果。按照系统论的观点[2], 道路交通是由人 (驾驶员与行人) 、车、路 (道路环境) 三要素构成的一个具有特定功能的闭环系统, 如图1所示。一般的驾驶过程是:驾驶员首先从外部获取信息, 并依据获取的信息作出相应的决定且通过操纵动作传递给汽车, 使汽车产生相应的运动;同时, 驾驶员根据道路条件及汽车的瞬时运动状态, 依据反馈原理不断调整汽车的运动轨迹, 以使汽车安全、正常行驶。显然, 对于确定的人 (驾驶员) 和车, 在人、车、路构成一个特定的闭环系统后, 各要素之间就产生了相互依赖、相互作用和不可分割的联系。每一个要素都对道路交通系统产生着影响, 同时这种影响又与其他要素紧密相关。从此意义上讲, 道路交通系统是一个涉及人 (驾驶员) 的行为和道路环境的复合动态系统。
汽车的安全行驶实际上是人 (驾驶员与行人) 、车辆、道路等要素和谐统一的结果。在道路交通系统中, 驾驶员虽是影响道路交通安全的最活跃的因素, 但就驾驶过程而言, 驾驶员的任何主动行为都时刻受到车辆、道路因素的作用与约束。因此, 分析各因数对驾驶安全的影响权重显得尤为重要, 获取影响驾驶安全的主要因素, 可更好的预防交通事故的发生。
2 采用AHP法确定各影响因素的权重
2.1 AHP法的基本原理
层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) [3,4]是美国运筹学家、匹兹堡大学T.L.Saaty教授在20世纪70年代初期提出的, AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次, 使之条理化, 根据对一定客观现实的主观判断结构 (主要是两两比较) 把专家意见和分析者的客观判断结果直接而有效地结合起来, 将一层次元素两两比较的重要性进行定量描述。而后, 利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值, 通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在的关系等进行深入分析的基础上, 利用较少得的定量信息使决策的思维过程教学化, 从而为多目标、多准则或无结构特征的复杂决策问题提供简便的决策方法。是对难于完全定量的复杂系统作出决策的模型和方法。
2.2 确定各影响因素权重
考虑到种种因素对山区道路驾驶安全的影响, 用两两比较法[5]来判断各个影响因素所占的比重, 以此来获取影响驾驶安全的主要因素。首先考虑对驾驶安全影响的因素, 如图2所示:
对山区公路驾驶安全存在影响的因素:人、汽车、环境分别设为xl, x2, x3组成比较矩阵A为
计算权向量W:
计算最大的特征值
进行一致性检验
其中CI为一致性指标, λ为特征值, n为选择准则的个数
计算一致性比率CR
其中CR为一致性比率, RI为随机一致性指标
由此, 即求得的参数可用, 将各项指标注于图3
由图3量化了的对驾驶员驾驶安全影响因素关系树可知, 在众多影响因素中, 人对驾驶安全的影响占很大的比重, 其次是车辆的工况。因此, 在预防交通事故, 保证驾驶安全方面, 要着重加大对驾驶员特性的研究。
3 结束语
通过AHP法对驾驶安全影响因素的权重分析, 驾驶员因素占了的比例高达64%, 其次是车辆的工况占28%。因此, 应着重对驾驶员因素和汽车工况因素的研究, 特别是驾驶员心理、生理及疲劳驾驶的研究, 从而能更好的提出预防措施, 对于减少驾驶员差错事故的诱发因素, 保证驾驶安全, 降低道路交通事故次数, 改善道路交通安全状况, 具有十分重要的理论与现实意义。
参考文献
[1]孙玮, 李晓莹.避免疲劳驾驶的“驾驶员警示系统”[J].交通世界 (运输·车辆) , 2006, (1) :57.
[2]王艳.山区道路景观对行车安全影响的整体评价研究[D].长春:吉林大学, 2007.
[3]郭金玉, 张忠彬, 孙庆云.层次分析法的研究与应用[J].中国安全科学学报.2008, 18 (5) :148-153.
[4]宋祥波, 肖贵平, 贾明涛.基于层次分析法的机车行车安全EJ3.中国安全生产科学技术, 2006, 2 (6) :86~89.