层次分析法评价模型

一：层次分析法和模糊综合评价法优缺点

层次分析法优缺点

（一）优点

1. 系统性的分析方法

层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。

2. 简洁实用的决策方法

这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们接受，且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进行简单的数学运算。即使是具有中等文化程度的人也可了解层次分析的基本原理和掌握它的基本步骤，计算也经常简便，并且所得结果简单明确，容易为决策者了解和掌握。

3. 所需定量数据信息较少

层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保留人脑对要素的印象，化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。[1]

（二）缺点

1. 不能为决策提供新方案

层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。这个作用正好说明了层次分析法只能从原憨方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。这样，我们在应用层次分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是我们自身的创造能力不够，造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。而对于大部分决策者来说，如果一种分析工具能替我分析出在我已知的方案里的最优者，然后指出已知方案的不足，又或者甚至再提出改进方案的话，这种分析工具才是比较完美的。但显然，层次分析法还没能做到这点。

2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服

在如今对科学的方法的评价中，一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的定性色彩。这样，当一个人应用层次分析法来做决策时，其他人就会说：为什么会是这样？能不能用数学方法来解释？如果不可以的话，你凭什么认为你的这个结果是对的？你说你在这个问题上认识比较深，但我也认为我的认识也比较深，可我和你的意见是不一致的，以我的观点做出来的结果也和你的不一致，这个时候该如何解决？

比如说，对于一件衣服，我认为评价的指标是舒适度、耐用度，这样的指标对于女士们来说，估计是比较难接受的，因为女士们对衣服的评价一般是美观度是最主要的，对耐用度的要求比较低，甚至可以忽略不计，因为一件便宜又好看的衣服，我就穿一次也值了，根本不考虑它是否耐穿我就买了。这样，对于一个我原本分析的‘购买衣服时的选择方法’的题目，充其量也就只是‘男士购买衣服的选择方法’了。也就是说，定性成分较多的时候，可能这个研究最后能解决的问题就比较少了。

对于上述这样一个问题，其实也是有办法解决的。如果说我的评价指标太少了，把美观度加进去，就能解决比较多问题了。指标还不够？我再加嘛！还不够？再加！还不......余下全文>>

二：用层次分析法建立学位论文评价模型，图中的论文评价指标的判断矩阵怎样写？

在进行绩效评价绝大多数情况下，不同评价要素之间的重要性并不相同，权重就应该有差异。而层次分析法确定加权系数(权重)的方法有许多优势,它通过两两比较提高了权重确定的准确性；通过对结果逻辑性、合理性的辨别和筛选，提高了权重的可靠性；同时，通过编制计算机程序，提高了考评效率，减少了主观因素的干扰，提高了权重确定的客观性。所以采用层次分析法来确定权重， 建立判断矩阵，逐对比较指标的相对优劣程度，根据一般判断，可得A-C判断矩阵，具体数据可根据考评的目的不同，运用层次分析法确定。

三：用层次分析法建立的模型稳定性怎么判断

如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。

为保证递阶层次结构的合理性，需把握以下原则：

1、分解简化问题时把握主要因素，不漏不多；

2、注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。

四：多属性决策模型和层次分析法的区别

中国一直是一个居民储蓄率居高不下的国家,由于中国经济的持续高速发展以及房地产行业的畸形增长,买房对很多人来说越来越困难。其实,不仅仅是房地产,我们身边很多商品的价格都在涨,经济高速增长附带着高通货膨胀率逐渐改变了人们传统的储蓄观念,个人理财业务越来越受到更多人的重视。 目前的个人理财主要集中在商业银行理财业务及理财产品的创新等方面。而学者们的研究也主要基于各大商业银行理财产品的背景下,针对收入较高的社会群体,研究商业银行理财产品如何适应不同风险偏好投资者的需求以及如何创造出更具有吸引力的投资理财产品。对于每一个投资者而言,怎样的银行存款、股票、债券和基金等的组合投资比例才能使投资者获得最大的投资收益同时也符合投资者的风险偏好也是投资者非常在意的问题。将所有资金存入银行,投资者就必须面对通货膨胀率高于存款利息率的风险；将所有资金投入股票市场,投资者又将面对巨大损失的可能；将资金都投入到债券市场,也将要面对债券市场的流动性风险。不同的投资者拥有不同的投资需求,不同的收益预期,不同的风险偏好,如何为个性化需求投资者选择不同理财产品的投资比例,便是本文主要研究的问题。 层次分析法(AHP)是一种基于各属性指标值的评价来进行决策,因其广阔的适用性和丰富的决策方法,使其在各个领域都能获得巨大的应用。现代经济环境,无论是项目建设决策还是经济方案决策,人们面临着越来越多的不确定性信息,没有准确的统计数值,以往许多的决策方法将难以适用,个人理财组合选择也同样如此。层次分析法(AHP)则很好地解决了这些问题,通过对数值和非数值属性指标的重要性评价,根据不同的情况使用不同的决策因子计算获得不同属性权重结果或者最优选择。 本文的创新点是将层次分析法运用到个人理财最优组合选择中,从投资者个人的角度创新性的提出了将影响投资者决策选择的收益率指标、风险水平指标、收入水平指标、财富水平指标和受高等教育指标结合在一起,建立起一个同时考虑投资者预期收益率、风险偏好、收入水平、财富水平和受高等教育程度的指标体系,以获得最适合投资者的投资组合选择。同时,本文对比了其他投资决策方法：期望值、标准差法、资本资产定价模型、决策树法、正太概率分布法和马尔科夫决策方法。期望值、标准差法是标准的数值型决策方法,只能对数值型属性决策做出选择。决策树法、正太概率分布法和马尔科夫决策法都必须知道属性的概率分布。资本资产定价模型是以往使用最多最普遍的个人理财方案选择的方法,但是资本资产定价模型只能通过设定预期收益率来获得最低风险的投资,或者设定最高风险接受水平来获得最高收益率的投资产品组合。该方法在理论上具有一定的研究价值,但在实际操作过程中,人们往往难以估计适合自己的预期收益率,人们总是觉得收益率越高越好,风险越低越好,如何在收益和风险之间找到平横,不能通过收益率和风险的比值来简单概括。 每一种方法都有一定的适用范围,层次分析法也一样,本文在研究过程中发现,当所有的属性都有具体的数值或概率值表示时,使用期望值、标准方差法或者决策树法将会得到更精确的解释。另一方面,当个人理财指标体系越完整时,层次分析法计算的结果就越准确,相反,如果当个人指标体系加入错误的属性项,运用该方法得到的结果就可能存在偏差。因此,一个完整的具有代表性的指标体系将是我们不断追求的方向和今后研究的目标。 本文全文分为六章,第一章为绪论,介绍了全文的研究背景,研究内容和研究方法。第二章通过文献综述法对国内外不同决策方法研究现状以及我国个人理财现状进行了详细的阐述。第三章主要介绍了层次分析法的使用决策过程和方法。第四章......余下全文>>

五：为什么说数学建模中，层次分析法（AHP）很low

因其主观作用太强，例如：那个矩阵的由来就无根据，仅仅是由1~9尺度表主观推出来的，并不是真正定量的严谨的计算推理，类似的还有模糊评价里的专家评定，这都是数学里的大忌！（这是我个人的看法，不知你意下如何）