发布时间:2024-03-24 16:57:21 | 飞卢网
1、单一评价方法 飞卢网
单一评价法是指选择单一指标,计算该指标的实际值,并与所设置的评价标准进行比较,从而对评价客体的经营业绩做出评价。这一方法固然简便,但从理论分析来看,存在下列缺陷:一方面,单一的业绩评价指标往往难以涵盖评价对象的所有信息,这势必使业绩指标的质量特征受到影响。研究成果表明,业绩指标的一致性和准确性可以通过多个业绩指标的合理搭配得以提高。另一方面,在现代企业经营活动中,影响企业业绩的关键因素更加复杂,业绩表现形式趋于多元化,例如生态经济效率的评价指标既有经济业绩指标,也有环境业绩指标。这样,即使综合性较强的单一指标也难以全面反映经营管理业绩的整体特征。因此,在实践中应尽量采用综合评价方法。
2、综合评价方法
在实践中一般采用的综合评价方法是多指标综合评价方法,例如传统综合评价法中的 功效系数法 和综合分析判断法、现代综合评价法中的模糊综合评判法(Fuzzy Compre-hensive Evaluation,简称FCE)和 层次分析法 (the Analytic Hierarchy Process,简称AHP)等都属于多指标综合评价方法之列,它们常常被综合运用于企业的综合业绩评价中。以下是对上述几种综合评价方法的概述:
(1)功效系数法。
功效系数法是传统业绩评价中经常使用的一种 定量分析 方法,指根据多目标规划原理,将多项评价指标分别确定一个满意值和不允许值,然后以满意值为上限,以不允许值为下限,计算各指标实现满意值的程度,并转化为相应的评价分数,经 加权平均 求得综合评价分数,以评定评价对象的综合业绩水平。它具有如下特点:
①能够根据评价对象的特点,拟订不同侧面的多个评价目标,对多个变量进行分析判断,这个特点正好满足了企业业绩评价体系多目标、多层次、多因素的评价要求;
②依据从不同侧面进行评价的多个目标。设定了多项定量的评价指标,这满足了企业业绩 评价指标体系 多项指标的评价需要;
③为避免由单一评价标准而造成的评价结果误差,根据评价指标值的范围,设置了在相同条件下评价某项指标所参照的多个评价标准值.同时根据评价对象在评价标准范围内所处位置与评价标准值的距离,设置了功效函数。这些特点能够实现在现代企业各项指标值相差较大的情况下,真实反映企业的业绩状况,客观、公正评价企业的战略目标。我国 财政部 等四部委1999年颁布的国有 资本金 效绩评价体系针对定量指标就采用了这种评价方法。
(2)综合分析判断法。
综合分析判断法又称为专家判分法,指由评价专家按照独立、客观和公正的原则,根据自身的学识、经验和分析判断能力,参照既定的评价标准,采用主观分析判断的方法,从不同侧面对评价对象进行质和量的分析,确定出评价对象的总体特征。综合分析判断法属于一种定性评价方法,可以将影响业绩的全部因素尽可能综合考虑到评价工作中去,使评价结果更接近事实。它避免了由于各种计量模型中变量选择和数据导入的偏差所导致的评价结果不够准确的情形,但综合分析判断法受评价专家的主观意志和价值趋向的影响较大,评价结果难以做到完全客观公正。因此在企业业绩评价工作中,综合分析判断法往往是作为功效系数法的补充,弥补定量评价方法的不足。比如国有资本金绩效评价体系就是采用以功效系数法为主、综合分析判断法为辅的业绩评价方法的一个典型例子。
(3)模糊综合评判法。
该方法是以 模糊数学 为基础,运用模糊 集合理论 ,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,对系统进行综合评价的一种方法。它可将定量测试与 专家系统 结合起来,解决多因素(指标)、判断的模糊性和不确定性问题。其基本原理:它首先确定被评判对象的因素(指标)集U=(X1,X2,…Xm)和评价集V=(V1,V2,Vm)。其中,Xi为各单项指标,Vi为对Xi的评价等级层次,一般可分为五个等级:V={优、良、一般、较差、差)。最后把模糊评判矩阵与因素的权重集进行模糊运算并进行归一化,得到模糊评价综合结果。模糊综合评判法不但很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题,隶属函数和模糊统计方法为定性指标定量化提供了有效的方法,实现了定性和定量方法的有效集合;而且,模糊评价综合结果为一向量,即评语集在其领域上的子集,克服了传统数学方法结果单一性的缺陷,结果包含的信息量丰富。但是,模糊综合评判法也存在缺点,比如,在某些情况下,隶属函数的确定有一定困难;评价指标间的相关造成评价信息重复;各因素权重的确定带有一定的 主观性 等。
(4)层次分析法。
20世纪70年代,美国著名运筹学家T.L.Satty提出了一种以定性与定量相结合、系统化、层次化分析问题的方法,称为层次分析法。它是一种灵活、简便而又适用的多目标、多准则的决策方法。它把一个复杂的问题按一定原则分而治之,即分解为若干子问题,对每一个子问题作同样的处理,由此得到按 隶属关系 形成的有序多层次结构,对同一层的各元素进行两两比较,并用矩阵运算确定出该元素对上一层支配元素的相对重要性权数,进而确定出每个子问题对总目标的重要程度权数。该种方法较好地考虑和集成了综合评价过程中的各种定性与定量信息,通过主观的逻辑判断分析和客观的精确计算推演,既吸收了 定性分析 的结果,又发挥了定量分析的优势,使决策过程具有很强的条理性和科学性,可以处理许多传统的最优化技术无法着手的实际问题,应用范围也比较广泛。但该方法在应用中仍存在评价过程中的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性,而且判断矩阵易出现严重的不一致现象。
芝麻分是由独立第三方信用评估机构-芝麻信用管理有限公司,在用户授权的情况下,依据用户在互联网上的各类消费及行为数据,结合互联网金融借贷信息,运用云计算及机器学习等技术,通过逻辑回归、决策树、随机森林等模型算法,对各维度数据进行综合处理和评估。
在用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合分值。
扩展资料:
影响芝麻信用评分的五大因素:
信用历史:过往信用账户还款记录及信用账户历史;
行为偏好:在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性;
履约能力:稳定的经济来源和个人资产;
身份特质:在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息;
人脉关系:好友的身份特征以及跟好友互动程度。
芝麻信用的产品优势:
广泛的实名用户:芝麻信用所有开通用户均为实名认证用户,覆盖广泛,许多原来传统征信没有信贷记录的人群,也开始有了属于自己的信用评价。
独特的数据价值:芝麻信用信用数据覆盖借贷、支付、出行、住宿、公益、等数百种场景,包括电商数据、互联网金融数据、公共机构数据、合作伙伴数据、用户上传数据等,能很好的刻画信用状况。
强大的处理能力:芝麻信用已经具备同城灾备切换能力以及强大的商户信用信息查询调用能力,有效平稳支持了公测以来用户及各行业商户7*24小时的查询调用。
敏锐的行业洞察:芝麻信用聚集了多位具备国际风险管理和信用管理系统建设经验的全球顶尖数据科学家和金融行业翘楚,深度融合了传统信用评估和互联网+创新信用评估,对行业具有丰富的经验和深刻的洞察。
便利的场景应用:芝麻信用应用已经覆盖信用金融、信用租车、信用酒店、信用租房、信用婚恋、信用签证等多个领域,普通老百姓能够简单、直观的感受到信用的价值和便利。
参考资料来源: 芝麻信用官网—芝麻分