緒論：寫作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇量化投資步驟范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

與定性投資不同，定量投資更多關(guān)注“數(shù)字”背后的意義，依靠計(jì)算機(jī)的幫助，分析數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找股票運(yùn)行模式，進(jìn)而挖掘出內(nèi)在價(jià)值。

李延剛總結(jié)了定量投資的三大優(yōu)勢：首先是理性。定量投資是對(duì)于基于基本面定性投資方法和工具的數(shù)量化統(tǒng)計(jì)性總結(jié)，它在吸收了針對(duì)某種投資風(fēng)格和理念的成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以先進(jìn)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅(jiān)持，以避免投資的盲目性和偶然性。“完全的數(shù)量化分析過程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉(zhuǎn)換中具有很強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)性。”

其次，全市場覆蓋。定量投資可以利用數(shù)量化模型對(duì)壘市場的投資標(biāo)的進(jìn)行快速高效的掃捕篩選，把握市場每一個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)，而定性投資受人力精力的限制，顯然無法顧及如此廣的覆蓋面。

此外，數(shù)量化投資更注重組合控制和風(fēng)險(xiǎn)管理。數(shù)量化的個(gè)股選擇和組合構(gòu)造過程。實(shí)質(zhì)上就是在嚴(yán)格的約束條件下進(jìn)行投資組合的過程，先從預(yù)先設(shè)定的績效目標(biāo)的角度來定義投資組合，然后通過設(shè)置各種指標(biāo)參數(shù)來篩選股票，對(duì)組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，以保證在有效控制風(fēng)險(xiǎn)水平的條件下實(shí)現(xiàn)期望收益。“換言之，數(shù)量化投資模型能夠很好地體現(xiàn)組合收益與基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的匹配和一致，”李延剛解釋。

定量投資是否適應(yīng)中國市場

“談到定量投資，不得不提量化投資領(lǐng)域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯。”李延剛并不掩飾其對(duì)這位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一。他創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年時(shí)間，研發(fā)基于量化數(shù)學(xué)模型的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄穑瑥?989年到2006年的平均年收益率達(dá)到了38.5％，甚至超過股神巴非特。”

值得一提的是，李延剛也來自數(shù)量化投資的發(fā)源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，深刻領(lǐng)會(huì)并掌握了量化投資理念與方法，具備數(shù)量化投資領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)。2007年，李延剛回國后加盟中海基余，著手增強(qiáng)中海基金金融工程團(tuán)隊(duì)的寅力。在借鑒國外成熟的投資理念與經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合A股實(shí)際，他用了近兩年時(shí)間對(duì)數(shù)量化模型進(jìn)行反復(fù)修改與調(diào)試。目前，中海基金的金融工程部已經(jīng)形成從擇時(shí)、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢推出中海量化策略基金。

詹姆斯?西蒙斯的神話在中國證券市場能否再次實(shí)現(xiàn)?“當(dāng)其他人都擺西瓜攤的時(shí)候，我們擺了一個(gè)蘋果攤。”李延剛用一個(gè)形象的比喻來形容定量投資存國內(nèi)市場的發(fā)展機(jī)遇。他認(rèn)為，目前國內(nèi)證券市場定性投資者太多，競爭激烈，而數(shù)量化投資者則太少，機(jī)會(huì)相對(duì)更多，競爭也很小。李延剛表示，大量實(shí)征研究證明，中國證券市場為一個(gè)弱有效市場，市場上被錯(cuò)誤定價(jià)的股票相對(duì)較多，留給定量投資發(fā)掘市場非有效性的空間也就越大。基于這種考慮，定量投資方法在中國的發(fā)展極具發(fā)展空間。

“今年推出量化基金并非一時(shí)的心血來潮，一方面中海基金金融工程部已經(jīng)逐漸成熟，而另一方面也是出于市場時(shí)機(jī)的考慮。”李延剛強(qiáng)調(diào)。

他認(rèn)為，在經(jīng)歷2008年的巨幅下跌后，市場底部已經(jīng)基本確立，目前小盤股估值相對(duì)較貴，短期內(nèi)市場可能會(huì)以調(diào)整為主，但未來市場走勢仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)將是未來投資關(guān)鍵之所在，利用數(shù)量模型進(jìn)行分析和投資的量化基金具備更好的適應(yīng)性。中海量化策略基金將把握市場調(diào)整時(shí)機(jī)，采用數(shù)量化模型選人具有估值優(yōu)勢和成長優(yōu)勢的大中盤股票作為基石，輔之以部分優(yōu)質(zhì)的小盤股票。

“量體裁衣”完善全程量化流程

據(jù)了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個(gè)步驟，即選股策略自下而上，施行一級(jí)股票庫初選、二級(jí)股票庫精選以及投資組合行業(yè)權(quán)重配置的全程數(shù)量化。

“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過‘量體裁衣’來完善全程量化流程。通過全程量化與基金經(jīng)理的思想相配合，才能做出優(yōu)質(zhì)的量化基金。”李延剛表示。

首先，選取代表性最強(qiáng)的反映公司盈利能力的指標(biāo)，對(duì)于所有的A股上市公司進(jìn)行篩選從而得到一級(jí)股票庫。“主要通過對(duì)所有A股股票過去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產(chǎn)收益率)、毛利率三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級(jí)股票庫。”李延剛說。

篇（2）

一、問題的提出

本文首先對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理進(jìn)行科學(xué)詮釋，其次，通過構(gòu)建科學(xué)指標(biāo)體系從而使投資者在項(xiàng)目選擇過程中避免由于信息不充分帶來損失。

從風(fēng)險(xiǎn)投資行為整個(gè)過程分析（如圖1），了解并解決兩個(gè)主要環(huán)節(jié)的信息不對(duì)稱問題對(duì)于保障投資者的利益至關(guān)重要。其中第一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要是風(fēng)險(xiǎn)投資者與風(fēng)險(xiǎn)投資家（風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)）的信息不對(duì)稱問題。第二個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要是風(fēng)險(xiǎn)投資家（風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)）與風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)（或者是備選項(xiàng)目）之間的信息不對(duì)稱問題。

如何解決第一層委托――關(guān)系，很多專家（南立新，2002；楊艷萍，2003；喬桂明，2004；應(yīng)瑞瑤，2004；黃孝武，2002）借鑒國外風(fēng)險(xiǎn)投資公司的成功經(jīng)驗(yàn)，提出在我國建立合伙制有限責(zé)任公司的風(fēng)險(xiǎn)投資公司運(yùn)行機(jī)制解決第一層次的委托――矛盾。這種公司治理模式已經(jīng)得到一致認(rèn)可并且在實(shí)踐中逐步推廣。

第二層委托――關(guān)系中，如何合理確定對(duì)象（或者項(xiàng)目）是保障風(fēng)險(xiǎn)投資資金得到預(yù)期回報(bào)的重要環(huán)節(jié)，是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

本文依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)投資的特點(diǎn)，結(jié)合德爾菲法、層次分析法以及主成分分析法，提出一種針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)的主客觀權(quán)重法。運(yùn)用這種方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目進(jìn)行決策，不僅可以防范決策者主觀臆斷，而且注重吸收風(fēng)險(xiǎn)投資專家的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行客觀地識(shí)別和量化，從而對(duì)諸多備選項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)劣排序。

二、本文中項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)量化模型的基本假設(shè)

為了研究方便，消除歧義理解，本以下假設(shè)：

（一）假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)投資家和風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)家都是風(fēng)險(xiǎn)中性的

（二）假設(shè)各投資決策的使用效果是不可觀測的，但是可以進(jìn)行估計(jì)

（三）風(fēng)險(xiǎn)量化模型必須遵從經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型中建模的基本原理，考慮模型的綜合性、通用性、簡潔性和可操作性等基本要求

（四）風(fēng)險(xiǎn)投資公司存在行業(yè)偏好情況外，各個(gè)備選方案競爭環(huán)境公平、透明

三、風(fēng)險(xiǎn)投資多項(xiàng)目抉擇模型――原理和方法

本文構(gòu)建的模型：Ri=δi /Vi

其中：Ri為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)收益系數(shù)；δi為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)程度值；Vi為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目收益值指標(biāo)系數(shù)。

R值越小越好。相同風(fēng)險(xiǎn)程度的不同項(xiàng)目，收益系數(shù)越大，對(duì)應(yīng)的R值越小，項(xiàng)目相對(duì)越好；相同收益系數(shù)的不同項(xiàng)目，風(fēng)險(xiǎn)越小，對(duì)應(yīng)R值越小，項(xiàng)目越好。

（一）風(fēng)險(xiǎn)程度值δi的計(jì)算

為了很好的度量項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)程度δi，運(yùn)用層次分析法，把項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)影響因素分為四層處理。它們是：目標(biāo)層；制約因素層；制約子因素層和備選方案層（或稱為措施層）（如圖2）。其中，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)值由專家一次性打分后，運(yùn)用加權(quán)平均法確定。指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重向量確定方法是由專家組成員運(yùn)用Delphi法經(jīng)過2到3輪形成一組一致性的判斷矩陣，然后運(yùn)用方根法求出判斷矩陣特征向量作為指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重向量。

風(fēng)險(xiǎn)程度值δi的計(jì)算方法，大體可以分為五個(gè)步驟。

步驟1：建立制約因素、子因素評(píng)判等級(jí)和相應(yīng)的評(píng)語集

由圖2構(gòu)建的層次分析模型，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)主要由{U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7}等七個(gè)方面的制約因素確定。而U1（政策風(fēng)險(xiǎn)）取決于U11國家政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境和U12項(xiàng)目與政策法規(guī)的相容度兩個(gè)子因素。記為：

U1={U11，U12}

將每個(gè)制約子因素按照實(shí)際可能情況分為5個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)代表不同的情況。各個(gè)因素等級(jí)按照影響評(píng)判對(duì)象的趨勢一致原則來排列，選擇使投資風(fēng)險(xiǎn)程度由低至高的順序排列。風(fēng)險(xiǎn)影響因素對(duì)應(yīng)評(píng)語集：

V=（1，2，3，4，5）

如“企業(yè)營銷能力”這一因素等級(jí)按照“強(qiáng)、較強(qiáng)、中、稍低、低”排列。如果企業(yè)營銷能力等級(jí)對(duì)應(yīng)“強(qiáng)”則對(duì)應(yīng)的評(píng)語應(yīng)該為1，如果企業(yè)營銷能力等級(jí)對(duì)應(yīng)“較強(qiáng)”則對(duì)應(yīng)的評(píng)語應(yīng)該為2，如果企業(yè)營銷能力等級(jí)對(duì)應(yīng)“中”則對(duì)應(yīng)的評(píng)語應(yīng)該為3，企業(yè)營銷能力等級(jí)對(duì)應(yīng)“稍低”則對(duì)應(yīng)的評(píng)語應(yīng)該為4，企業(yè)營銷能力等級(jí)對(duì)應(yīng)“低”則對(duì)應(yīng)的評(píng)語應(yīng)該為5。評(píng)語值越小，代表風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目該領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)也較小，相反，則代表較大風(fēng)險(xiǎn)。

步驟2：確定制約因素、子因素指標(biāo)值

確定制約因素指標(biāo)值是指根據(jù)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素實(shí)際情況，由專家給定相應(yīng)指標(biāo)數(shù)值，然后對(duì)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)得到各因素對(duì)應(yīng)指標(biāo)值bij。

bij=bij1×1+bij2×2+bij3×3+bij4×4+bij5×5

bijk的值以參評(píng)專家中認(rèn)為因素uij屬于uijk等級(jí)的人數(shù)除以參加評(píng)判的總?cè)藬?shù)所得到的商數(shù)（即進(jìn)行歸一化處理）確定。bij值介于1～5之間。bij值越接近5，代表風(fēng)險(xiǎn)越大；bij值越接近1，代表風(fēng)險(xiǎn)越小。這種確定指標(biāo)值的方法不僅可以考慮各個(gè)專家的專業(yè)判斷傾向，而且顧及到專家判斷的集中趨勢，參考價(jià)值更大。

步驟3：確定各個(gè)制約因素、子因素權(quán)重向量集

制約因素與制約子因素權(quán)重向量是用來衡量影響項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)諸因素相互比較相對(duì)重要程度的。本模型首先必須構(gòu)造項(xiàng)目因素兩兩比較的判斷矩陣，由專家團(tuán)采用Delphi法經(jīng)過2～3輪投票完成，采用9/9～9/1比例標(biāo)度構(gòu)造判斷矩陣更接近實(shí)際情況。即兩因素比較同等重要值為9/9；稍微重要9/7；明顯重要9/5；強(qiáng)烈重要9/3；極端重要為9/1（侯岳衡（1995）和何（1997）），其次求解判斷矩陣對(duì)應(yīng)特征向量即為項(xiàng)目因素對(duì)應(yīng)權(quán)重向量。

根據(jù)各個(gè)備選方案在制約子因素的條件下兩兩因素的比較重要程度，給出U11和其他制約子因素比較的判斷矩陣（記作A11）。

其中，a11ij是指第i方案和第j因素與制約子因素U11比較重要程度。若第j方案與第i方案比較，得到判斷值為a11ij＝1/a11ij，a11ij＝1（i＝1，2，……n；j＝1，2，3，……，n）。

依次類推，分別給出Uij和其他制約子因素比較的判斷矩陣Aij，i＝1，2，……，7。

方根法是近似計(jì)算各個(gè)判斷矩陣的最大特征值和特征向量最簡潔的方法。下面以A11的特征向量計(jì)算過程說明方根法使用原理。

（1）計(jì)算判斷矩陣每行所有元素的幾何平均值

從而得到ω11＝（ω111，ω112，ω113，……，ω11n），為所求特征向量的近似值，也就是考慮制約子因素U11時(shí)對(duì)應(yīng)各個(gè)備選項(xiàng)目的排序向量。

目標(biāo)層對(duì)于制約因素層判斷矩陣A的特征向量為λ：

λ=（λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6，λ7）

步驟4：確定各個(gè)制約因素相對(duì)項(xiàng)目方案指標(biāo)向量值

U1對(duì)應(yīng)各個(gè)項(xiàng)目方案的指標(biāo)值為b1：

依次類推，計(jì)算出U2、U3、U4、U5、U6、U7的對(duì)應(yīng)指標(biāo)值。

步驟5：確定各個(gè)方案風(fēng)險(xiǎn)程度向量值δ

其中，δ中包含了n個(gè)備選風(fēng)險(xiǎn)投資方案對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)程度指標(biāo)值。

（二）確定備選方案投資收益系數(shù)Vi

備選風(fēng)險(xiǎn)投資方案投資收益利用項(xiàng)目財(cái)務(wù)指標(biāo)度量評(píng)價(jià)。首先計(jì)算各個(gè)投資項(xiàng)目未來報(bào)酬總現(xiàn)值TPVi和風(fēng)險(xiǎn)投資初始投資資本總量Ci。其次，利用現(xiàn)值指數(shù)法求出收益值指標(biāo)系數(shù)Vi：

在計(jì)算TPVi指標(biāo)時(shí)，貼現(xiàn)率的確定至關(guān)重要，不同階段進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目肯定會(huì)要求一個(gè)不同的收益率。風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償率的問題，方英（2003）和王立國（2003）等，進(jìn)行了詳細(xì)的分析研究，圖3是不同時(shí)期貼現(xiàn)率的研究結(jié)論。

對(duì)于貼現(xiàn)率采用平均貼現(xiàn)率為計(jì)算TPVi值各個(gè)時(shí)期的貼現(xiàn)率參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。而項(xiàng)目投資成本Ci是比較容易得到的數(shù)據(jù)。然后利用Vi=TPVi/Ci計(jì)算出項(xiàng)目投資收益系數(shù)Vi。

（三）考慮風(fēng)險(xiǎn)和收益的最優(yōu)投資項(xiàng)目的排序

根據(jù)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)與收益匹配的原則，用公式Ri=δi /Vi計(jì)算綜合投資風(fēng)險(xiǎn)與收益的項(xiàng)目得分值，對(duì)各個(gè)備選項(xiàng)目進(jìn)行客觀、科學(xué)排序，從而確定備選項(xiàng)目的優(yōu)先選取順序。

四、模型實(shí)證分析

在實(shí)際調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資公司在項(xiàng)目選擇方向存在行業(yè)的偏好，所以本實(shí)證研究以江蘇省2003年度申報(bào)科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金的光電一體化行業(yè)為例對(duì)模型的可靠性進(jìn)行論證。

研究對(duì)象由江蘇省2003年度光電一體化申報(bào)創(chuàng)新基金所有項(xiàng)目構(gòu)成。其次，確定樣本。對(duì)98個(gè)申報(bào)項(xiàng)目進(jìn)行編號(hào)（按照先后次序編號(hào)），按照隨機(jī)抽樣的原則，利用隨機(jī)數(shù)字表從總體集合中選取了10個(gè)項(xiàng)目組成樣本。包括編號(hào)為43、55、56、27、16、07、77、26、50、20的項(xiàng)目單位組成樣本集合。

利用介紹方法，確定項(xiàng)目收益指數(shù)Vi以及綜合的風(fēng)險(xiǎn)收益系數(shù)Ri=δi /Vi，從而對(duì)備選方案進(jìn)行排序。項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)收益指標(biāo)由小到大的順序?yàn)镽27，R50，R55，R16，R77，R26，R7，R20，R43，R56。（如表1項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)收益值計(jì)算表）

五、結(jié)論

篇（3）

中圖分類號(hào)：U491113 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和人們對(duì)交通運(yùn)輸需求的日益增加。交通阻塞、安全、環(huán)境污染等問題已經(jīng)成了影響社會(huì)發(fā)展的巨大障礙。交通量的持續(xù)增長是造成該狀況的最根本原因，傳統(tǒng)的解決途徑如限制交通流量等短期內(nèi)可以奏效，但有失公平、合理。如何更有效地使用現(xiàn)有交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)就是解決上述問題的重要途徑之一。隨著高新技術(shù)的崛起，使得智能運(yùn)輸系統(tǒng)（簡稱ITS，通過關(guān)鍵基礎(chǔ)理論模型的研究，將信息技術(shù)、通信技術(shù)、電子控制技術(shù)和系統(tǒng)集成技術(shù)等有效地運(yùn)用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)，從而建立起的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)）應(yīng)運(yùn)而生。與傳統(tǒng)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目相比，ITS項(xiàng)目不但投資巨大，而且屬新興研究領(lǐng)域，對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)各方面的影響更加難以預(yù)料。我國當(dāng)前仍是一個(gè)發(fā)展中國家，建設(shè)資金短缺，決策者、投資者、大眾非常關(guān)注建設(shè)ITS的巨大投資帶來的效益及風(fēng)險(xiǎn)，因此有必要以ITS的影響開展深入的研究，采用的方法就是進(jìn)行智能運(yùn)輸系統(tǒng)評(píng)價(jià)。

2 評(píng)價(jià)的意義及目的

ITS評(píng)價(jià)的意義體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）理解ITS產(chǎn)生的影響

ITS評(píng)價(jià)的內(nèi)容包括ITS對(duì)交通系統(tǒng)及其使用者產(chǎn)生的影響，以及ITS導(dǎo)致的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境等諸多方面的影響。因而評(píng)價(jià)ITS不但可以更好地了解項(xiàng)目本身和與其相關(guān)交通條件的改善之間的關(guān)系，而且對(duì)其產(chǎn)生的影響有更好的認(rèn)識(shí)，也有助于將來其他ITS項(xiàng)目的實(shí)施。

（2）對(duì)ITS帶來的效益進(jìn)行量化

投資者無論是政府部門還是私人機(jī)構(gòu)都希望能夠量化投資效益。此外，在對(duì)ITS進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，我們還要回答諸如“為什么一定要這樣做”及“如何達(dá)到預(yù)期效果”的問題。

（3）對(duì)將來的投資做決策

ITS評(píng)價(jià)所提供的信息（實(shí)施條件和影響因素等）一方面可以幫助政府部門優(yōu)化投資，對(duì)將來項(xiàng)目的投資和實(shí)施做決定。另一方面有助于私人機(jī)構(gòu)在商業(yè)運(yùn)作中做出明智而正確的決定，而政府與私人機(jī)構(gòu)之間的密切而有效的合作分工是中國ITS順利發(fā)展的必要條件。

（4）對(duì)已有的系統(tǒng)優(yōu)化其運(yùn)作和設(shè)計(jì)

ITS評(píng)價(jià)可以幫助已有的交通設(shè)施和交通系統(tǒng)識(shí)別需要改進(jìn)的方向，從而使管理者和設(shè)計(jì)者能夠更好地管理、調(diào)整、改進(jìn)和優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)作和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

3 各國ITS評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀

近年來在世界范圍內(nèi)廣泛開展了對(duì)智能運(yùn)輸系統(tǒng)理論和技術(shù)方法的研究，部分發(fā)達(dá)國家已對(duì)許多項(xiàng)目進(jìn)行了試驗(yàn)研究并已實(shí)施和應(yīng)用，如城市和高速公路交通事故監(jiān)測和快速反應(yīng)系統(tǒng)，匝道控制等。ITS正從實(shí)驗(yàn)階段轉(zhuǎn)向?qū)嵤╇A段，成為地面運(yùn)輸系統(tǒng)投資的主流方向，投資規(guī)模也將迅速增長。政府、企業(yè)和大眾都非常關(guān)注其社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響及可能帶來的各方面效益，對(duì)ITS項(xiàng)目社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響的全面評(píng)價(jià)正日益受到政府、投資者和研究開發(fā)機(jī)構(gòu)的普遍重視。

早在1988年，英國學(xué)者Bristow提出了如下評(píng)價(jià)準(zhǔn)則：（1）技術(shù)性能；（2）人機(jī)工程學(xué)性能；（3）真實(shí)的效益和非效益；（4）感受到的效益和非效益；（5）用戶反映；（6）安全性能；（7）成本；（8）外部性能。歐盟DRIVE研究計(jì)劃促進(jìn)了一系列面向ITS項(xiàng)目評(píng)價(jià)的指標(biāo)系統(tǒng)的發(fā)展，其道路運(yùn)輸信息評(píng)價(jià)過程研究形成了用于評(píng)價(jià)ITS項(xiàng)目評(píng)價(jià)過程的評(píng)價(jià)手冊(cè)。1998年歐盟在ITS評(píng)價(jià)項(xiàng)目“CONVERGE”中，了“智能運(yùn)輸系統(tǒng)評(píng)價(jià)指南”，之后幾年又開發(fā)了一系列可用于ITS評(píng)價(jià)的微觀模擬仿真軟件。

美國華盛頓州1993年完成的ITS戰(zhàn)略計(jì)劃，設(shè)計(jì)了從技術(shù)分析、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、立法行政、公眾接受性幾個(gè)角度用成本效益分析法評(píng)價(jià)ITS項(xiàng)目產(chǎn)生的效益。關(guān)于ITS項(xiàng)目投資及效益回報(bào)理論方面美國最先于1996年完成國家ITS體系結(jié)構(gòu)，后經(jīng)多次修訂，第四版已于2002年6月。美國國家ITS體系結(jié)構(gòu)共分為六部分：（1）綜合摘要、（2）體系結(jié)構(gòu)定義、（3）評(píng)價(jià)、（4）實(shí)施策略、（5）市場包、（6）標(biāo)準(zhǔn)。

日本在分析借鑒和分析美國和歐盟體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上于1999年11月了ITS體系結(jié)構(gòu)。主要包括三大部分：構(gòu)筑體系結(jié)構(gòu)的方針；構(gòu)筑體系結(jié)構(gòu)的成果；應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)的方針。評(píng)價(jià)方法主要是傳統(tǒng)交通運(yùn)輸項(xiàng)目評(píng)價(jià)所采用的成本效益分析法，有些研究也嘗試使用成本效果分析法和多準(zhǔn)則分析方法。

4 評(píng)價(jià)方法

ITS項(xiàng)目評(píng)價(jià)的步驟如下圖所示。針對(duì)不同的評(píng)價(jià)主體、評(píng)價(jià)目的和評(píng)價(jià)內(nèi)容，可以對(duì)該評(píng)價(jià)步驟進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

目前常用的ITS評(píng)價(jià)方法包括成本效益分析、成本效果分析和多準(zhǔn)則分析三種。

成本效益分析致力于成本和效益的量化及其度量，計(jì)算出相應(yīng)指標(biāo)，并在備選項(xiàng)目之間進(jìn)行權(quán)衡。有時(shí)也涉及不可量化的和非經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，偶爾也涉及示范效應(yīng)、發(fā)展效應(yīng)等組織因素，但在大多數(shù)情況下，對(duì)難以量化的影響的評(píng)價(jià)是附帶的，重點(diǎn)還在于可量化的成本和效益的權(quán)衡。

成本效果分析是一種成本最小化方法，它是在一個(gè)項(xiàng)目的效益不能計(jì)量，或者已為政策所確定時(shí)所采用的評(píng)價(jià)方法。在上述情況下，所考慮的是達(dá)到既定的目標(biāo)所采用的最小費(fèi)用。當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)難以用貨幣價(jià)值計(jì)量時(shí)，變量只能在成本方面，因此，從邏輯上講應(yīng)當(dāng)選擇成本最小的項(xiàng)目。成本效果分析常應(yīng)用于藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)，原因在于健康和衛(wèi)生效益有時(shí)難以用貨幣化方法衡量。

在發(fā)達(dá)國家通常將成本效益分析作為普遍適用的方法，其中有著多方面的原因。首先，發(fā)達(dá)國家的社會(huì)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，因此評(píng)價(jià)可以致力于將貨幣價(jià)值衡量成本和效益，但在發(fā)展中國家，社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生變化，大的公共項(xiàng)目甚至?xí)绊戇@種變化。因此一個(gè)項(xiàng)目的非經(jīng)濟(jì)性和不可量化的影響在評(píng)價(jià)中的地位較發(fā)達(dá)國家為重。可以說，發(fā)展中國家在遇到同等問題時(shí)，所遇到的困難更多。另外，在發(fā)展中國家，可用于項(xiàng)目定量分析的資料和數(shù)據(jù)往往不全面，這也是成本效益分析方法使用范圍受限制的重要原因之一。所有這些因素表明，鑒于中國的國情和ITS項(xiàng)目的特點(diǎn)，除了進(jìn)行成本效益分析和成本效果分析之外，還必須采用多準(zhǔn)則分析方法。

4.1 成本效益分析

成本效益分析，有時(shí)也稱為費(fèi)用效益分析。

成本效益分析主要包括四個(gè)主要步驟：

1.確定成本和效益的類型

成本和效益一般需按照其類型、影響群體、地區(qū)或其它標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類和計(jì)量。由于效益多發(fā)生于未來。所以項(xiàng)目分析必然包含預(yù)測的成分，其結(jié)果受分析者的主觀價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)影響。成本和效益的范圍和重點(diǎn)隨項(xiàng)目不同而異。

2.成本和效益的量化

對(duì)于所確定的各成本和效益類型應(yīng)當(dāng)盡可能量化。由于各種原因，市場價(jià)格會(huì)偏離社會(huì)價(jià)值，有些類型的成本和效益則沒有市場價(jià)格。因此，量化難以量化的成本效益類型是成本效益分析的難點(diǎn)之一。

3.評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)量化的成本和效益計(jì)算選定的評(píng)價(jià)指標(biāo)，原則是盡可能全面和完整地展現(xiàn)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效果。常用的指標(biāo)包括效益費(fèi)用比、凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率、投資回收期等。

4.綜合權(quán)衡

因存在相關(guān)難以量化的成本和效益類型，故評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)不可能完全反應(yīng)項(xiàng)目的效果，需用定性分析作為補(bǔ)充和完善。隨著項(xiàng)目影響范圍的擴(kuò)大和評(píng)價(jià)的深入，難以量化的成本和效益的比重有時(shí)甚至超過可量化部分。因此，該步驟顯得越來越為重要。

成本效益分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)通常包括：凈現(xiàn)值、效益費(fèi)用比、內(nèi)部收益率、投資回收期等。這些指標(biāo)描述了效益與費(fèi)用的對(duì)比關(guān)系，可進(jìn)行不同方案的對(duì)比分析。合理的成本效益分析評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)將為決策者提供了有價(jià)值的信息。

對(duì)ITS項(xiàng)目進(jìn)行成本效益分析主要出于兩方面考慮。首先，項(xiàng)目意味著稀缺資源的使用，規(guī)劃者和政策制定者應(yīng)當(dāng)確保效益最大化（包括直接效益和間接效益）；其次，決策者在考慮是否進(jìn)行項(xiàng)目或者從備選方案中作選擇時(shí)需要知道各方案可能產(chǎn)生效益的差異。ITS項(xiàng)目效益大小的差異來自于現(xiàn)有交通系統(tǒng)的狀況（特點(diǎn)）、項(xiàng)目的實(shí)施情況以及評(píng)價(jià)方法。應(yīng)用成本效益分析可以對(duì)其進(jìn)行分析，各評(píng)價(jià)指標(biāo)將從不同側(cè)面描述項(xiàng)目的可行性。問題的關(guān)鍵在于如何對(duì)成本和效益進(jìn)行界定。

現(xiàn)階段結(jié)合我國的國情，可以嘗試運(yùn)用成本效益分析進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)價(jià)的嘗試，但暫不適合將成本效益分析方法確立為ITS項(xiàng)目評(píng)價(jià)的基本方法，原因在于成本效益數(shù)據(jù)的缺乏和ITS項(xiàng)目的影響程度和范圍尚難準(zhǔn)確把握。

4.2 成本效果分析

成本效果分析通常作為成本效益分析的替代方法。在給定預(yù)算方案的情況下，成本效果分析可以用于平均ITS項(xiàng)目的應(yīng)用效果，可以對(duì)比ITS項(xiàng)目和非ITS項(xiàng)目（包括基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目或其它交通改善項(xiàng)目）或者不同ITS項(xiàng)目的成本。

成本效果分析用來評(píng)價(jià)各方案的基準(zhǔn)是成本和單一的非貨幣化效果指標(biāo)，例如死亡人數(shù)減少、運(yùn)營成本降低等。由于很難對(duì)各種成本項(xiàng)目均給予綜合考察和比較，實(shí)踐上往往采用預(yù)算成本指標(biāo)。使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)為成本效果比。在采用成本效果分析時(shí)，并沒有將效果指標(biāo)貨幣化，故成本指標(biāo)和效果指標(biāo)將采用不同的單位。依據(jù)成本效果比的結(jié)果進(jìn)行項(xiàng)目比選和排序。

成本效果比可以按照單位效果所需要的成本進(jìn)行計(jì)量。其中：C表示成本；E表示效果；i表示第i個(gè)項(xiàng)目或方案，下同。CE可以看作是單位效果的平均成本，CE值最小的項(xiàng)目或方案具有最高的成本效果比：CEi=Ci / Ei 。

成本效果比也可以用單位成本所產(chǎn)生的效果計(jì)量。EC可以看作是單位成本的平均效果，EC值最小的項(xiàng)目或方案具有最高的成本效果比：ECi=Ei / Ci。

成本效果分析可以看作是成本效益分析的一種特殊形式。

4.3 多準(zhǔn)則分析

交通運(yùn)輸系統(tǒng)項(xiàng)目和ITS項(xiàng)目評(píng)價(jià)在多數(shù)情況下是一種基于多層面的沖突分析，因此在初始階段很難給出解決方案。這就意味著需要尋找一種可接受的評(píng)價(jià)方法。多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)方法致力于提供一系列方法用以處理多維效果量化問題。當(dāng)然，該類方法也存在其局限性。

考慮到ITS項(xiàng)目的復(fù)雜性和多維性，所采用的評(píng)價(jià)方法應(yīng)具有四個(gè)特點(diǎn)：

1.透明性：是指決策者必須對(duì)評(píng)價(jià)的過程有清楚的了解。

2.簡潔性：是指評(píng)價(jià)應(yīng)相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)，并側(cè)重于澄清問題的要點(diǎn)。

3.魯棒性：和接受有關(guān)備選方案的輸入和評(píng)價(jià)結(jié)果的輸出的能力有關(guān)。另外和數(shù)據(jù)需求、項(xiàng)目及準(zhǔn)則數(shù)量的處理、不確定性的處理、重點(diǎn)群體的參與、敏感性等有關(guān)。

4.可說明性：決策者應(yīng)當(dāng)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果感到有信心，即同意并支持評(píng)價(jià)結(jié)論。

多準(zhǔn)則分析包含許多種具體方法，可應(yīng)用于不同背景不同評(píng)價(jià)目標(biāo)。雖然多數(shù)方法都標(biāo)稱具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，但實(shí)際上每種方法均有其適用范圍。所以并不是所有多準(zhǔn)則方法都適用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)項(xiàng)目和ITS項(xiàng)目的評(píng)價(jià)。尋找適用于ITS項(xiàng)目的多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)方法是至關(guān)重要的。

多準(zhǔn)則往往是沖突的、不可比的和具有不同性質(zhì)的，既有定量信息、又有定性信息，既有精確信息又有不精確信息，這使得問題的解決更加困難。

多準(zhǔn)則分析最初來自法國，特別有名的是ELECTRE技術(shù)，它已經(jīng)成為近代評(píng)價(jià)方法的主流；多屬性效用理論是在1976年提出的；模糊集理論發(fā)展后，評(píng)價(jià)稱為該理論的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，許多劣結(jié)構(gòu)的決策問題采用了基于模糊集理論的評(píng)價(jià)方法。

根據(jù)相關(guān)研究成果，適用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)項(xiàng)目評(píng)價(jià)的多準(zhǔn)則分析方法包括REGIME、ELECTRE、AHP、多屬性效用方法、理想點(diǎn)法等。

5 結(jié)論

智能運(yùn)輸系統(tǒng)的效果評(píng)價(jià)是一個(gè)非常重要但又困難而復(fù)雜的課題，它涉及到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)、政策等方面，既有定性也有定量的評(píng)價(jià)。不同的評(píng)價(jià)方法將產(chǎn)生不同的評(píng)價(jià)結(jié)論，從而對(duì)決策和技術(shù)方案產(chǎn)生影響，進(jìn)而對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，評(píng)價(jià)方法的重要性可見一斑。

ITS項(xiàng)目具有不同于傳統(tǒng)交通運(yùn)輸項(xiàng)目的諸多特點(diǎn)，同時(shí)中國的交通特點(diǎn)使得發(fā)達(dá)國家在該領(lǐng)域的研究成果的可借鑒性大打折扣。結(jié)合ITS的特點(diǎn)和中國的國情研究ITS項(xiàng)目的評(píng)價(jià)方法具有必要性和緊迫性。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊兆升.智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論[M].北京：人民交通出版社，2003，1-16

篇（4）

中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2012）010-0006-03

作者簡介：朱方方（1989-），女，北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)樾畔⒐こ瘫O(jiān)理；劉宏志（1964-），男，博士，北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院教授，研究方向?yàn)樾畔⒐こ瘫O(jiān)理、電子政務(wù)、軟件工程。

0引言

信息工程監(jiān)理是信息工程領(lǐng)域的一種社會(huì)治理結(jié)構(gòu)，它是指在信息工程建設(shè)過程中，利用自己在信息工程建設(shè)方面的知識(shí)、技能和經(jīng)驗(yàn)為建設(shè)單位提供服務(wù)。為了提高監(jiān)理水平，監(jiān)理工程師需要對(duì)信息工程監(jiān)理的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。目前對(duì)信息工程監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法主要是模糊綜合評(píng)價(jià)法，但模糊綜合評(píng)價(jià)法運(yùn)算量大、計(jì)算復(fù)雜。本文使用一種基于相似度的評(píng)價(jià)方法對(duì)監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)D+Pearson相關(guān)公式計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的實(shí)際與預(yù)期監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量之間的相似度。在計(jì)算相似度的過程中將使用數(shù)據(jù)分為兩種，一種是以專家的主觀評(píng)價(jià)作為數(shù)據(jù)來源的主觀數(shù)據(jù)，另一種是客觀數(shù)據(jù)。根據(jù)計(jì)算得出各指標(biāo)的相似度，進(jìn)而對(duì)每個(gè)指標(biāo)評(píng)分，然后將指標(biāo)的評(píng)分作為實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量監(jiān)理效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

1信息工程監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

監(jiān)理服務(wù)是一系列活動(dòng)和動(dòng)作，具有無形性，評(píng)價(jià)較困難，至今沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)體系。本文從與信息工程項(xiàng)目有關(guān)的三方（建設(shè)方、承建方、監(jiān)理方）角度對(duì)監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)模型如圖1所示。

在上述模型中，最外層描述監(jiān)理單位、建設(shè)單位和承建單位三者之間的關(guān)系。內(nèi)層描述對(duì)監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行整體評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)指標(biāo)、建設(shè)單位及承建單位的評(píng)價(jià)依據(jù)。

2監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

信息工程項(xiàng)目的監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量是信息工程監(jiān)理在信息工程項(xiàng)目建設(shè)過程中實(shí)施情況的最終反映。監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量可根據(jù)監(jiān)理內(nèi)容的實(shí)際情況判斷，將監(jiān)理內(nèi)容作為評(píng)價(jià)的指標(biāo)。在監(jiān)理評(píng)價(jià)指標(biāo)中，有些指標(biāo)無法直接量化，因此，在文中根據(jù)是否能夠量化將指標(biāo)分為兩大類：間接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)和直接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.1間接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)

間接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)是在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)將專家給出的分?jǐn)?shù)作為數(shù)據(jù)，這些指標(biāo)有監(jiān)理組織機(jī)構(gòu)及工作制度（U1）、質(zhì)量控制（U2）、監(jiān)理合同及信息（U3）。為了保證監(jiān)理服務(wù)的有效性，可以對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分，如圖2所示。

2.2直接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)

直接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)包括進(jìn)度控制（U4）和投資控制（U5）。信息工程監(jiān)理的全過程分為4個(gè)階段，分別為決策階段、設(shè)計(jì)階段、實(shí)施階段、維護(hù)階段。進(jìn)度控制和投資控制可以根據(jù)各個(gè)階段進(jìn)行量化。

3D+Pearson相關(guān)評(píng)價(jià)法

D+Pearson相關(guān)評(píng)價(jià)是指以評(píng)價(jià)指標(biāo)在整個(gè)監(jiān)理過程中的實(shí)際情況與預(yù)期情況為數(shù)據(jù)，根據(jù)相似度D+Pearson相關(guān)公式得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的相似度。其中，D+pearson相關(guān)是由相似度D公式和Pearson相關(guān)系數(shù)組成。

3.1確定評(píng)價(jià)指標(biāo)集

一級(jí)指標(biāo)集：U={U1，U2，…，Um}。Ui（其中i=1，2，…，m）為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中一級(jí)指標(biāo)中第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中m表示一級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

二級(jí)指標(biāo)集：uij={ui1，ui2，…，uik}。uij（其中j=1，2，…，k）為第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)下第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)，k為二級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

3.2確定評(píng)分集和評(píng)語集

評(píng)分集是專家對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分或根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的相似度大小轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的評(píng)分而組成的集合。評(píng)語集是通過分析評(píng)價(jià)指標(biāo)可能做出的各種評(píng)價(jià)結(jié)果的集合。以W表示評(píng)分集，V表示評(píng)語集。W={W1，W2，…，Wm}（其中W1

3.3一級(jí)指標(biāo)的相似度計(jì)算

根據(jù)一級(jí)指標(biāo)是否可以直接量化將其分為直接量化和間接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)。在計(jì)算指標(biāo)相似度時(shí)從直接量化指標(biāo)和間接量化指標(biāo)兩個(gè)方向來計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的相似度。

（1）間接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的相似度計(jì)算。由于不能對(duì)一級(jí)指標(biāo)U1、U2、U3進(jìn)行直接量化，計(jì)算其相似度時(shí)相關(guān)機(jī)構(gòu)需邀請(qǐng)專家，并憑借專家經(jīng)驗(yàn)根據(jù)監(jiān)理的實(shí)際情況對(duì)二級(jí)指標(biāo)給出評(píng)分aij（k），aij（k）表示第k個(gè)專家對(duì)第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)分，從而得到第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)分表，如表1所示。

（2）直接量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的相似度計(jì)算。進(jìn)度控制指標(biāo)和投資控制指標(biāo)可根據(jù)信息工程監(jiān)理的各個(gè)階段進(jìn)行量化。在項(xiàng)目開始之前，項(xiàng)目承建者首先制定一個(gè)預(yù)期進(jìn)度表和投資表，這兩個(gè)表主要說明在這4個(gè)階段中預(yù)計(jì)每個(gè)階段所需要的時(shí)間和資金。隨著項(xiàng)目的逐步推進(jìn)，記錄項(xiàng)目在每個(gè)階段實(shí)際所用的時(shí)間和資金，記為實(shí)際進(jìn)度表和實(shí)際投資表。為方便起見，將這4個(gè)表的數(shù)據(jù)整合成一個(gè)進(jìn)度/投資階段情況表。根據(jù)這個(gè)表中的數(shù)據(jù)，使用Pearson相關(guān)系數(shù)公式得到實(shí)際進(jìn)度與預(yù)算進(jìn)度之間的相似度以及實(shí)際投資和預(yù)算投資之間的相似度。

3.4綜合評(píng)價(jià)

4實(shí)例分析

根據(jù)相似度評(píng)價(jià)法的一般步驟，現(xiàn)對(duì)某項(xiàng)目的監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4.1確定評(píng)價(jià)集

根據(jù)最終相似度對(duì)信息工程監(jiān)理的綜合評(píng)價(jià)給出評(píng)語集V={很好、較好、一般、較差、很差}，對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)集W={1，2，3，4，5}。

4.2間接量化指標(biāo)的相似度計(jì)算

某項(xiàng)目邀請(qǐng)10位專家，根據(jù)10位專家對(duì)各個(gè)指標(biāo)做出的評(píng)價(jià)表來獲得每個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果。然后根據(jù)公式（1）計(jì)算間接量化一級(jí)指標(biāo)的相似度。

表2是組織10位專家對(duì)某項(xiàng)目的各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分的評(píng)分結(jié)果。

4.3直接量化指標(biāo)的相似度計(jì)算

根據(jù)公式（3）計(jì)算直接量化一級(jí)指標(biāo)的相似度，從而得到指標(biāo)服務(wù)質(zhì)量的評(píng)分，如表2所示。

項(xiàng)目要求在4個(gè)月內(nèi)完成，根據(jù)項(xiàng)目規(guī)模大小、軟硬件需求等因素制定預(yù)期進(jìn)度和投資，然后在監(jiān)理工程師的監(jiān)理和指導(dǎo)下制定該項(xiàng)目的實(shí)際進(jìn)度和投資情況。項(xiàng)目的預(yù)期和實(shí)際進(jìn)度/投資情況如表3所示。

4.4綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)圖3，由一級(jí)指標(biāo)相似度得到一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)得分，再由一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)得分計(jì)算綜合相似度，得到整個(gè)監(jiān)理項(xiàng)目綜合評(píng)分。

5結(jié)語

D+Pearson評(píng)價(jià)法結(jié)合主觀數(shù)據(jù)和客觀數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算量小、高效，更符合人們的思維模式。該方法從兩種角度使用不同的計(jì)算方法得到指標(biāo)相似度，使評(píng)價(jià)結(jié)果更準(zhǔn)確。它不僅對(duì)綜合監(jiān)理的效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，而且還對(duì)影響綜合監(jiān)理服務(wù)質(zhì)量的各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

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篇（5）

量化寬松的根源國際金融危機(jī)以來，為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)帶來的經(jīng)濟(jì)衰退和嚴(yán)重的失業(yè)，按照傳統(tǒng)的辦法，各央行可以降低基準(zhǔn)利率，調(diào)節(jié)貨幣供給量，影響消費(fèi)和投資，擴(kuò)大社會(huì)總需求，最終刺激經(jīng)濟(jì)，促使經(jīng)濟(jì)的增長和失業(yè)率的下降。這也就是常規(guī)的貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制。但當(dāng)經(jīng)濟(jì)體陷入了流動(dòng)性陷阱后，傳統(tǒng)的貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制將受到阻礙，中央銀行將難以通過傳統(tǒng)貨幣政策來實(shí)現(xiàn)宏觀調(diào)控目標(biāo)。

流動(dòng)性陷阱最早由凱恩斯提出，所謂流動(dòng)性陷阱，是指當(dāng)一定時(shí)期內(nèi)利率水平降低到不能再低時(shí)，人們就會(huì)產(chǎn)生利率上升而債券價(jià)格下降的預(yù)期。貨幣需求彈性就會(huì)變得無限大，即無論增加多少貨幣都會(huì)被人們儲(chǔ)存起來，而不會(huì)被用于消費(fèi)和投資。由于政策利率是名義利率，其下限為零，中央銀行無法將政策利率下調(diào)至低于零的水平。而當(dāng)政策利率下調(diào)后所增加的貨幣供給量仍不足以改變貨幣需求時(shí)，政策利率就失去了對(duì)市場利率的影響作用，進(jìn)而失去對(duì)投資和消費(fèi)的調(diào)控功能，因此當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體陷入流動(dòng)性陷阱后，則以政策利率為主體的價(jià)格型的貨幣政策工具失效。

在2008年全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)前，很多國家的利率就長期維持在低水平。危機(jī)爆發(fā)后，各國央行的第一舉動(dòng)就是通過調(diào)低準(zhǔn)備金率和再貼現(xiàn)率調(diào)低市場利率。英格蘭銀行、美聯(lián)儲(chǔ)等都將利率調(diào)至趨于零的水平，但是經(jīng)濟(jì)仍沒有回暖的跡象。面對(duì)銀行倒閉，企業(yè)破產(chǎn)，投資萎縮，消費(fèi)減退的形勢，各國的利率卻早已降至不能再降的地步。可以說，此時(shí)，傳統(tǒng)的貨幣政策工具已對(duì)振興經(jīng)濟(jì)愛莫能助了。因此必須采用一種新的方式，通過數(shù)量型的貨幣政策來應(yīng)對(duì)新的難題，即量化寬松。

量化寬松所謂量化寬松，是指中央銀行在實(shí)行零利率或近似零利率政策后，通過購買中長期債券，增加基礎(chǔ)貨幣供給，向市場注入大量流動(dòng)性的干預(yù)方式。它的原理就是央行通過公開市場操作，向銀行體系注入超額資金，讓基準(zhǔn)利率維持在零，從而為經(jīng)濟(jì)體系創(chuàng)造新的流動(dòng)性，以鼓勵(lì)消費(fèi)和投資，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)。正如弗里德曼所稱，量化寬松實(shí)質(zhì)就是“央行派出直升機(jī)從空中撒下鈔票”。結(jié)合上述定義，量化寬松具有如下特點(diǎn)：①該措施實(shí)施的主體是中央銀行，即貨幣當(dāng)局。②實(shí)施的背景是利率為零或接近于零。③采取的方法是購買國債等中長期債券。④目的是增加基礎(chǔ)貨幣供給，提升市場流動(dòng)性。

（1）伯南克與量化寬松美國的貨幣政策的實(shí)施歷來與美聯(lián)儲(chǔ)主席的個(gè)人風(fēng)格有密切關(guān)系，伯南克用自己二十年的理論成果，重新審視當(dāng)下經(jīng)濟(jì)危機(jī)，力排眾議制定通貨膨脹指標(biāo)，處理資產(chǎn)泡沫，以激進(jìn)的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。他的主要理論觀點(diǎn)是：強(qiáng)大的金融市場和信貸市場和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間可互相促進(jìn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)繁榮。在理論的指導(dǎo)下，伯南克詳細(xì)列出了美聯(lián)儲(chǔ)應(yīng)對(duì)金融危機(jī)。

即量化寬松的步驟：①將聯(lián)邦基金利率降到零。②在很長一段時(shí)間內(nèi)始終把短期利率的控制在較低的水平，或者是承諾無限量地購買國債直至國債收益率下降為止。③同時(shí)使用寬松的貨幣政策和財(cái)政政策，例如在減稅的同時(shí)提高貨幣發(fā)行量，這樣就不會(huì)導(dǎo)致政府財(cái)政赤字的增加。

（2）對(duì)量化寬松貨幣政策的評(píng)價(jià)總體上，量化寬松貨幣政策的主要起到了以下幾個(gè)積極作用：一是向陷入資金困難的銀行提供充足的流動(dòng)性，救助瀕臨破產(chǎn)的金融機(jī)構(gòu)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融穩(wěn)定，并支持金融體系，鼓勵(lì)銀行放貨。二是使利率、特別是長期利率保持在低位，有利于降低企業(yè)貸款成本，并促進(jìn)消費(fèi)，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇；三是避免通貨緊縮預(yù)期，甚至通過產(chǎn)生通貨膨脹的預(yù)期，降低實(shí)際利率，從而避免經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步緊縮。四是購買金融機(jī)構(gòu)和社會(huì)民眾的有價(jià)證券，直接向市場注入大量流動(dòng)性，有效化解市場流動(dòng)性不足的問題。

篇（6）

中圖分類號(hào)：C934 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2012）05-0132-04

The Wholeprocess Multilevel Model of Group Decision Making Based On DS Theory

CHEN Xingguang1, DA Jiamin2

（1. School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093; 2. School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240）

Abstract: In this paper, a way to express expert’s preference and aggregate their preference are proposed properly and a wholeprocess multilevel model of group decision making is developed based on the DS theory. This paper provides a new view and way for group decision making in uncertain environment, and it also has valuable inspiration and reference for solving complicated decision making problems on practical world.Key words: group decision; DS theory; expert weights; structure of knowledge; reasonable disagreement

1 引言

對(duì)群體決策的研究最早始于200年前兩位法國數(shù)學(xué)家Borda和Condorect對(duì)于方案排序的探討，Borda在1781年提出了群體對(duì)方案排序的Borda規(guī)則，1785年Condorcet提出了Condorcet規(guī)則并發(fā)現(xiàn)了投票悖論［1］。此后，許多學(xué)者從各個(gè)方面對(duì)群體決策進(jìn)行了研究。1967 年 Dempster提出證據(jù)理論后，由于它在處理不確定性問題時(shí)有獨(dú)到的優(yōu)勢，所以越來越被廣泛運(yùn)用于群決策的研究［2］。2002年Malcolm Beynon［3］提出了一種DS/AHP方法從而將證據(jù)理論引向了復(fù)雜的多屬性群決策領(lǐng)域。近年來證據(jù)理論在群決策領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸從理論走向?qū)嵺`，如將DS/AHP用于供應(yīng)商的選擇［4］和證券投資決策［5］等。但實(shí)踐發(fā)現(xiàn)將這些理論和方法應(yīng)用于一些復(fù)雜的群決策領(lǐng)域如大型工程的決策，它們所取得的效果卻不理想。這是因?yàn)橄惹暗娜簺Q策理論研究主要聚焦于群體決策的核心部分（偏好集結(jié)），而非從全過程的角度整體看待群決策問題。所謂全過程群決策就是從群體決策的全過程出發(fā)，基于每個(gè)決策者的知識(shí)背景和認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)來確定偏好的輸入、修正、集結(jié)和合成，進(jìn)而給出一個(gè)合理的決策流程而非單獨(dú)的一個(gè)集結(jié)函數(shù)。

2 全過程多級(jí)群決策模型

2.1 全過程多級(jí)群決策模型框架

目前群體決策已成為包括數(shù)學(xué)、政治學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)心理學(xué)、行為科學(xué)、決策科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多門學(xué)科研究的共同焦點(diǎn)，而人們對(duì)群體決策的認(rèn)識(shí)和理解還未形成共識(shí)。國外學(xué)者Hwang 等人［6］給出了一個(gè)技術(shù)性較強(qiáng)的定義：群體決策是把不同成員的偏好按照某種規(guī)則集結(jié)、并和、歸納成群體的一個(gè)唯一偏好序。根據(jù)這個(gè)定義本文將群體決策抽象為圖1的四個(gè)過程。

2.2 基于證據(jù)理論的偏好表達(dá)過程

遇到復(fù)雜的群決策時(shí)，影響決策的因素有很多，例如在一個(gè)工程決策里，影響方案選擇的因素有工程成本、工程收益、政策效應(yīng)、法律、技術(shù)可行性、施工時(shí)間等因素，為了決策的科學(xué)性，我們需要咨詢很多專家，這時(shí)候就會(huì)遇到“專家知識(shí)局限”［7］的問題。因?yàn)槊總€(gè)專家都有他自己的知識(shí)背景，他不可能對(duì)所有因素都非常熟悉，比如經(jīng)濟(jì)方面的專家他對(duì)成本和收益很了解，但對(duì)工程技術(shù)、法律等并不十分清楚。因而他在選擇方案的時(shí)候要么對(duì)這些因素沒有考慮，要么就是考慮不足。這時(shí)候我們就有理由懷疑他給出的偏好的正確性。

由于“專家知識(shí)局限”存在，實(shí)際決策過程中，專家只需要基于自己熟悉的因素進(jìn)行方案選擇或偏好表達(dá)，對(duì)于不了解的因素則無需考慮。Malcolm Beynon 的DS/AHP方法給出了一種基于單個(gè)屬性的偏好表達(dá)方法，這種方法的前提是要確定因素的權(quán)重，而因素權(quán)重一般是由專家給出，在現(xiàn)實(shí)中每個(gè)專家的權(quán)威性不同，所以客觀地講每個(gè)專家應(yīng)該具有不同的權(quán)重。考慮到復(fù)雜群決策的決策效率要求，決策的時(shí)候需要一種簡單且有效地確定權(quán)重的方法。另外，現(xiàn)實(shí)中往往不可能對(duì)所有專家都有非常準(zhǔn)確的了解，特別是在專家人數(shù)非常多時(shí)，很難準(zhǔn)確地判斷每一位專家的重要性。所以，合理的權(quán)重計(jì)算方法要能夠考慮這種信息不完全的狀況。本文用一種對(duì)專家進(jìn)行分類的方法來確定專家權(quán)重［8］，這種方法主要有兩個(gè)過程：

（1）對(duì)專家進(jìn)行分類：通過計(jì)算專家之間的意見距離，將距離最小的專家合并為一類，依次迭代，將專家分成n 類。

（2）計(jì)算專家權(quán)重：同一類中的專家權(quán)重相同，不同類之間的權(quán)重正比于類內(nèi)的專家人數(shù)。

得到專家的權(quán)重后，接下來就是確定因素權(quán)重。這里將每個(gè)專家給出的因素權(quán)重加權(quán)平均即：設(shè)專家權(quán)重＝（P1，P2，…，Pz），因素i的權(quán)重wi＝∑zr＝1wri×Pr，這樣就能得到所有因素的權(quán)重。基于單個(gè)因素的專家偏好表達(dá)過程有以下四個(gè)步驟：

步驟1：確定決策對(duì)應(yīng)的合適程度的數(shù)值：（極端合適，強(qiáng)烈到極端，強(qiáng)烈合適，強(qiáng)烈到一般，一般合適）=(6, 5, 4, 3, 2, 1)；

步驟2：專家基于自己熟悉的每個(gè)因素給出每個(gè)因素下的所有可能方案的集合；

例如專家i 基于自己熟悉的兩個(gè)因素（投資成本、工程收益）進(jìn)行的方案選擇：

步驟3：對(duì)方案選擇進(jìn)行合適度評(píng)價(jià)得出專家的知識(shí)矩陣；

步驟4：計(jì)算知識(shí)矩陣最大特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量，并將特征向量正規(guī)化；把正規(guī)化后的特征向量作為每個(gè)因素下各個(gè)決策選擇集合基本概率分配(BPA)即mass函數(shù)值。

2.3 基于證據(jù)理論的偏好集結(jié)過程

為了得到一致的群體偏好，需要將這些專家偏好用集結(jié)函數(shù)來處理。以前用證據(jù)理論定量研究群體決策的學(xué)者傾向于借用證據(jù)理論中的Dempster合成法則來合成這些偏好。Dempster合成法則要求所合成的意見具有相同的權(quán)重，但在現(xiàn)實(shí)中每個(gè)人都有自己的認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)，專家也不例外。例如專家i 對(duì)因素工程收益和投資成本都了解，但該專家對(duì)因素工程收益的了解比投資成本更深入，所以他基于這兩個(gè)因素的意見應(yīng)該具有不同可信度。

另外，在方案選擇時(shí)往往會(huì)遇到這種情況，由于因素自身間的矛盾導(dǎo)致基于這兩個(gè)因素的偏好存在合理性沖突，例如因素工程成本和因素工程完工時(shí)間成反比關(guān)系，所以基于這兩個(gè)因素的合理的方案選擇必然有分歧。而Dempster合成法則是不能合成帶分歧的意見。所以單純用Dempster合成法則是無法得到一個(gè)合理而科學(xué)的群體偏好。因此本文采用一種多級(jí)合成的方法，并同時(shí)采用改進(jìn)的Dempster 合成法則來處理這些分歧和矛盾。

第一步，在這個(gè)合成過程中首先要確定每個(gè)專家的認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)。

這里本文將專家對(duì)因素的把握度即專家的認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)分為（十分熟悉，熟悉，了解，不了解）四個(gè)層次，并將其量化為（十分熟悉，熟悉，了解，不了解）=(1，0.6，0.2，0)，例如某個(gè)工程決策中的專家i的認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)如表1。

第二步，對(duì)每個(gè)因素下的所有專家意見進(jìn)行一致性檢驗(yàn)并調(diào)整，對(duì)調(diào)整后的意見用Dempster合成法則進(jìn)行合成，從而得到每個(gè)因素下的專家偏好分布。這里用證據(jù)間的相似度來度量證據(jù)間的一致性，通過將它與限值σ比較來確定是否有分歧［9］。

相似度定義為：

L（mi,mj）＝1-dBPA（mi,mj）(1)

dBPA（mi,mj）表示兩個(gè)意見mi和mj之間的距離：

dBPA（mip,mjp）＝np＝1（mip×mjp）np＝1m2ip×np＝1m2ip (2)

將焦元投影至各坐標(biāo)軸加和，歸一化后得到近似的概率分配函數(shù)，用向量形式來表示各決策專家的mass函數(shù)，如第i個(gè)專家的mass函數(shù)為massi（mil,L,min）。將計(jì)算結(jié)果構(gòu)成一致性矩陣，并將矩陣中的每個(gè)值與限值σ來比較確定意見是否有分歧：如果相似度>σ則表示兩個(gè)專家之間意見相近，反之則表示這兩個(gè)專家根據(jù)這個(gè)因素進(jìn)行的方案選擇有分歧。

在同一因素下不存在合理性沖突問題，所以對(duì)有分歧的專家意見在合成之前需要進(jìn)行調(diào)整，這里采用向權(quán)威專家看齊的原則［10］對(duì)意見進(jìn)行調(diào)整。

在某一因素下設(shè)專家1的意見權(quán)重為α，同時(shí)專家2的意見權(quán)重為β。專家1和專家2的mass函數(shù)分布如表2。

一致性檢驗(yàn)有兩種情況：一種是兩者意見基本一致，第二種是他們之間意見有分歧，意見需要調(diào)整。對(duì)于第一種情況，直接用Dempster［11］合成法則進(jìn)行合成。如果經(jīng)過一致性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者意見有分歧，為了使Dempster法則有效，需要對(duì)意見進(jìn)行調(diào)整。我們知道兩者的權(quán)重不同，所以兩者的可信度也就不同。為此采取保留權(quán)重較高也就是可信度較高的專家意見，修改權(quán)重較低的意見的方法。這里結(jié)合意見的權(quán)重信息采用加權(quán)平均的方法修改專家意見：設(shè)α

第三步，用改進(jìn)的Dempster合成法則合成第二步計(jì)算所得的因素下的偏好分布，從而得到群體偏好分布。

一些因素之間的矛盾可能導(dǎo)致這些因素下偏好分布存在合理性沖突，因此在合成的時(shí)候盡可能保留這些合理的分歧，而非通過一致性檢驗(yàn)把這些分歧消除。所以需要一種改進(jìn)的Dempster 合成法則來合成所有因素下的偏好分布。

設(shè)massi表示第二步計(jì)算所得的因素i 的偏好分布，Q為一包含N 個(gè)兩兩不同命題的完備的辨識(shí)框架, 2是 所有子集生成的空間, m1和m2是在識(shí)別框上的兩個(gè)基本可信度分配。

步驟1：計(jì)算各個(gè)意見之間的距離：

步驟3：將意見的相似性測度轉(zhuǎn)換為意見的支持度：

S（mi）＝∑nj＝1i1 jL（mi,mj），它反映的是某條意見被其他意見支持的程度。顯然, 支持該意見的程度越高,該意見就越可信。

步驟4：合成所有專家意見得到群體偏好分布。

在群決策專家意見集結(jié)時(shí),相對(duì)信任度大的意見對(duì)集結(jié)結(jié)果的影響應(yīng)該較大。因此應(yīng)該分配給相對(duì)信任度較大的意見對(duì)集結(jié)結(jié)果較大影響的機(jī)會(huì)。同時(shí),既然對(duì)分歧意見無法作出合理的抉擇，就應(yīng)將其部分信任度歸入未知鄰域X。由此,改進(jìn)的證據(jù)組合公式應(yīng)為:

m（A）＝∑Ai∩Bj＝Am1（Ai）m2（Bj）＋k∑ni＝1P（mi）mi（A）,A≠,X (5)

[這里，m（X）＝1－∑ni＝1m（Ai）,P（mi）＝S（mi）∑ni＝1S（mk）,k＝∑Ai∩Bj＝m1（Ai）m2（Bj）

這種算法使得合成后的意見更具可信性，但同時(shí)增加了計(jì)算量，在因素比較多時(shí)會(huì)比較繁瑣，為了簡化運(yùn)算，在合成時(shí)，首先對(duì)因素間的mass函數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，得到相似度矩陣，再將矩陣中的各個(gè)元素與設(shè)定的限值σ相比較，對(duì)于有分歧的兩種因素之間用帶分歧的Mass函數(shù)合成法則，對(duì)于相似度較高的因素之間用一般的Dempster合成法則進(jìn)行合成。

2.4 偏好的輸出過程

經(jīng)過上面的計(jì)算得到各個(gè)方案的信度值，根據(jù)信度值對(duì)方案進(jìn)行排序，在方案選擇時(shí)原則上選取信度值最高的方案作為最優(yōu)方案，但有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)這樣一種異常情況，如方案i的信度值和方案j的信度值位居前列分別為：0.343，0.341。雖然方案i 的信度值較高但與方案j 的信度值差異較小，如果這樣就斷定方案i 為最優(yōu)方案，未免有些武斷，因?yàn)槿魏我粋€(gè)算法和模型都不可能是完美的。為了避免與最優(yōu)方案擦肩而過，本文建議采用多準(zhǔn)則的判別原則［12］來處理這種情況，即對(duì)這兩個(gè)方案采用另外一個(gè)原則進(jìn)行判優(yōu)。例如，用兩者的似真函數(shù)值PL（表示命題的最大可信度）進(jìn)行比較，較高者優(yōu)。

2.5 決策流程和決策模型

根據(jù)分析得到如下決策流程：

步驟 1：專家集體確定影響決策的因素U(U1,U2…Un)；

步驟 2：專家給出自己心目中每個(gè)因素的權(quán)重（wij）；

步驟 3：通過本文計(jì)算權(quán)重的方法計(jì)算專家權(quán)重和因素權(quán)重；

步驟4：確定專家對(duì)各個(gè)因素的熟悉度或者說是把握度。本文將專家對(duì)因素的熟悉度分為十分熟悉，熟悉，了解, 不了解四個(gè)等級(jí)，同時(shí)采用一種非常簡單的量化思想對(duì)四個(gè)等級(jí)進(jìn)行量化(1，0.6，0.2，0)；

步驟5： 每個(gè)專家基于自己了解的因素給出方案偏好（不了解的因素不用給出偏好）。

步驟6： 對(duì)每個(gè)因素下的各個(gè)專家偏好進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。并用向權(quán)威專家看齊的原則對(duì)有沖突的意見進(jìn)行調(diào)整。

步驟7：用Dempster合成法則合成因素下的專家偏好，接著用改進(jìn)的Mass函數(shù)集結(jié)方法合成因素間的偏好得到方案群體偏好。

步驟8：根據(jù)信度值選取最優(yōu)方案（信度值越大越優(yōu)）。如有異常啟用多準(zhǔn)則方法進(jìn)一步選優(yōu)。

本文提出的全過程多級(jí)群決策模型流程如圖2所示。

3 小結(jié)

本文分析了目前的群體決策定量研究成果，發(fā)現(xiàn)它們?cè)诮鉀Q復(fù)雜決策案例時(shí)，由于專家的知識(shí)局限和認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)造成了偏好輸入的偏差。為了使決策結(jié)果更具科學(xué)性，基于證據(jù)理論提出了一種專家偏好表達(dá)和群體偏好的多級(jí)集結(jié)方法。在這種方式下，專家只需要基于自己了解的因素進(jìn)行方案選擇，無需考慮其他因素，本文還從全過程的角度給出了一個(gè)多級(jí)群決策的流程和模型，在這種決策規(guī)則下處理復(fù)雜的群體決策會(huì)更有效。

但是這種方法也遇到了許多決策定量研究都會(huì)遇到的問題，就是如何將專家的模糊表達(dá)量化，例如本文中將專家對(duì)因素的熟悉度（十分熟悉，熟悉，了解，不了解）量化為（1，0.6，0.2，0）。為了更好地表達(dá)這些模糊語言，可以考慮采用區(qū)間量化的形式。區(qū)間量化是模糊理論的應(yīng)用，因此將證據(jù)理論與模糊數(shù)理論相結(jié)合運(yùn)用于本文的決策模型是下一步的研究方向。

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篇（7）

一、省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)投資效能管理的背景和必要性

電網(wǎng)企業(yè)承擔(dān)保障安全可靠用電的公共事業(yè)職能，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，長期以來需要較高水平的投資以維持電網(wǎng)的擴(kuò)張、更新和技術(shù)進(jìn)步，投資管理便成為日常經(jīng)營管理的重點(diǎn)。當(dāng)前，其投資活動(dòng)呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：

一是電網(wǎng)投資持續(xù)高位，可持續(xù)性受到關(guān)注。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和廣大電力用戶對(duì)電能質(zhì)量、用電可靠性等技術(shù)服務(wù)性能要求的不斷提升，近年來電網(wǎng)投資保持在較高水平。以華東地區(qū)的省級(jí)電網(wǎng)為例，近五年來年均投資額在200-300億元，電量的復(fù)合增長率在10%以上。投資有力地帶動(dòng)和發(fā)揮了電量的增量效應(yīng)，電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)得到升級(jí)優(yōu)化，安全供用電及優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平進(jìn)一步提升，滿足了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的需要。但受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響，電量的增量效益逐步減弱，長期大規(guī)模的高位投資難以為繼。如何兼顧當(dāng)前和未來的發(fā)展需求，用好有限的資源，滿足特高壓、智能電網(wǎng)和地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)所需，是電網(wǎng)企業(yè)必須面對(duì)和解決的難題。

二是投資的效能引領(lǐng)薄弱，需要重點(diǎn)強(qiáng)化。在當(dāng)前實(shí)際的投資決策中，通常在開展投資決策時(shí)會(huì)對(duì)投資能力、投資規(guī)模、投資的必要性及可行性進(jìn)行論證。但專業(yè)部門都是對(duì)項(xiàng)目的單體考察，關(guān)注技術(shù)因素，而對(duì)整體性和經(jīng)濟(jì)性考慮不足。客觀上，電網(wǎng)投資受電量增長、電網(wǎng)安全等市場需求和運(yùn)行水平等因素影響較大，是投資決策時(shí)主要的考慮因素，但長期來看都會(huì)體現(xiàn)為對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響，對(duì)當(dāng)期經(jīng)營效益影響不大。而目前，科學(xué)的投資評(píng)價(jià)體系尚未完全建立，現(xiàn)有的考評(píng)體系主要是對(duì)當(dāng)期的技術(shù)績效進(jìn)行評(píng)價(jià)，導(dǎo)致投資決策時(shí)較多憑經(jīng)驗(yàn)判斷，缺乏長遠(yuǎn)考慮，忽視投資能力及投資效益等效能指標(biāo)，需要重點(diǎn)強(qiáng)化。且具體工作開展時(shí)重經(jīng)驗(yàn)判斷、輕數(shù)量化分析，投資決策過程的可驗(yàn)證性和可重復(fù)性較差。

三是不同公司投資管理模式差異較大，需要可普適的分析模式。當(dāng)前我國有國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)兩大電網(wǎng)公司，同時(shí)按照國家行政區(qū)劃設(shè)置了省市縣三級(jí)電力公司或供電公司。以規(guī)模較大的國家電網(wǎng)為例，各省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)是兩大電網(wǎng)公司的全資子公司，總部對(duì)各省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)實(shí)行總體的投資預(yù)算管控，以按照財(cái)務(wù)分析方法測算投資能力為主，要求各單位實(shí)際投資不得超過其投資能力。而各市縣供電公司和省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)的關(guān)系較為復(fù)雜，有分公司、子公司、躉售公司等。對(duì)于省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)而言：對(duì)子公司依舊可以按照上述方法進(jìn)行分析；躉售公司通常自行負(fù)責(zé)經(jīng)營管理，大電網(wǎng)企業(yè)實(shí)行代管時(shí)也可以視同為子公司進(jìn)行分析；但分公司無完整的經(jīng)營管理權(quán)限，尤其在統(tǒng)一購電、資金統(tǒng)貸統(tǒng)還等前提下，無法獨(dú)立核算其經(jīng)營效益，因此需要探索新的投資管控方法。

另外，對(duì)于省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)來說，還需要在其供電區(qū)域內(nèi)調(diào)劑投資，統(tǒng)籌發(fā)展，因此對(duì)投資管理提出了更高的要求。鑒于此，隨著近年來集團(tuán)化、精細(xì)化管理水平的不斷提升，對(duì)投資安排合理性和投資活動(dòng)效益的要求不斷提高，電網(wǎng)企業(yè)提出了投資效能管理。雖然一直以來電網(wǎng)企業(yè)均秉持效益導(dǎo)向安排投資，且其中的效益是多元目標(biāo)，包括技術(shù)效益、社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益等，但如何按照科學(xué)合理的方法統(tǒng)籌兼顧實(shí)現(xiàn)綜合平衡，達(dá)到高水平的投資效能，且形成規(guī)范的工作機(jī)制，是需要重點(diǎn)探索的。

二、投資效能分析的技術(shù)路徑選擇

（一）要求和目標(biāo)。基于上述要求和背景，省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)投資效能的分析，需要滿足以下目標(biāo)和要求：一是引入數(shù)量化分析方法，改變以往單純按照經(jīng)驗(yàn)判斷的傳統(tǒng)做法。雖然在以往的投資決策過程中設(shè)置了多維度的眾多指標(biāo)，但是對(duì)指標(biāo)的分析判斷依然采用對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的確定值或區(qū)間等進(jìn)行分析的做法，尚未建立起系統(tǒng)有效、科學(xué)合理的量化分析方法，各類分析工具的應(yīng)用也較少。因此，此次投資效能分析的重點(diǎn)是引入量化分析模型和方法，由標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一的分析過程得到可供參考的數(shù)據(jù)分析結(jié)論，并使之與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)判斷相結(jié)合。二是確定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，便于各維度比較。傳統(tǒng)按照經(jīng)驗(yàn)判斷的方法中雖然有標(biāo)準(zhǔn)，但受主觀因素影響較大，且在不同項(xiàng)目之間、不同決策周期之間的變化較大。引入量化分析方法后，一旦設(shè)定模型，便可以確定算法、關(guān)鍵指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)值，模型測算結(jié)果的數(shù)值高低能夠按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)反映不同項(xiàng)目的差異，真正實(shí)現(xiàn)可比。三是依托公司信息系統(tǒng)，將前述分析過程固化、自動(dòng)化，既提高工作效率，又使之可重復(fù)、可驗(yàn)證，更加可信，能夠不斷重復(fù)并調(diào)整優(yōu)化、持續(xù)改進(jìn)。四是要在實(shí)現(xiàn)上述要求的同時(shí)，使投資效能分析的原理、過程、步驟等盡量清晰明了簡單易行，便于在實(shí)務(wù)工作中推廣應(yīng)用。

（二）具體技術(shù)方法的選擇。在投資決策領(lǐng)域，常用的方法有關(guān)鍵變量（如未來售電量）的灰色預(yù)測法、模糊分析法、層次分析法、專家法、基于價(jià)值鏈的貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)法等，但這些方法的共同特點(diǎn)是需要對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行打分賦值、設(shè)置權(quán)重等，高度依賴使用人員的業(yè)務(wù)能力、技術(shù)水平和職業(yè)素養(yǎng)，可重復(fù)性和可驗(yàn)證性較差，受主觀因素影響較大。因此，需要尋找最大限度減少主觀因素的方法。此外，國外私有化的電網(wǎng)企業(yè)往往采用基于IRR、NPV等關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析法，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)投資的財(cái)務(wù)回報(bào)，和我國電網(wǎng)企業(yè)的定位與管理模式也不盡符合。綜合分析比較各種方法，基于電網(wǎng)企業(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)可得性和數(shù)據(jù)質(zhì)量，也考慮到后續(xù)操作的便利性，并便于操作人員理解，本文認(rèn)為可以選擇常用的多變量回歸分析預(yù)測法作為投資效能分析工具。

對(duì)其說明如下：回歸分析預(yù)測法是在分析市場現(xiàn)象自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測模型，根據(jù)自變量在預(yù)測期的數(shù)量變化來預(yù)測因變量關(guān)系。回歸分析預(yù)測的關(guān)鍵點(diǎn)在于找到主要自變量，并獲取足夠的數(shù)量資料。自變量的選取建立在一定邏輯推理的基礎(chǔ)上，同時(shí)結(jié)合回歸系數(shù)進(jìn)行判斷，然而在實(shí)際操作過程中，有些變量數(shù)據(jù)難以獲得，這種情況下我們一般以可得性較高的相似變量進(jìn)行替代，例如用財(cái)務(wù)指標(biāo)代替技術(shù)指標(biāo)。最關(guān)鍵的是，多元回歸預(yù)測時(shí)，避免了設(shè)置權(quán)重這一受主觀因素影響較大的步驟。同時(shí)，本文認(rèn)為初始階段直接采用最受廣泛應(yīng)用的線性模型，避免設(shè)置非線性模型中的參數(shù)設(shè)置，最大限度做到不同時(shí)點(diǎn)、不同類型分析的縱向橫向比校。

三、投資效能分析模型的開發(fā)

按照前述思路和多元回歸預(yù)測方法的要求，本文設(shè)計(jì)了電網(wǎng)企業(yè)投資效能分析的具體步驟：

（一）明確投資的目標(biāo)和導(dǎo)向。電網(wǎng)企業(yè)的投資決策目標(biāo)是多元的，包含滿足客戶用電需求、保障可靠的電力供應(yīng)、提高電網(wǎng)技術(shù)服務(wù)能力、創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益等多個(gè)維度的目標(biāo)，且從短期、中期和長期來看也呈現(xiàn)不同的目標(biāo)導(dǎo)向。尤其在當(dāng)前發(fā)策、運(yùn)檢、營銷、調(diào)度等專業(yè)部門基本以單體項(xiàng)目立項(xiàng)的方式形成投資，在主要關(guān)注技術(shù)性指標(biāo)的背景下，關(guān)注投資活動(dòng)對(duì)公司整體財(cái)務(wù)績效（經(jīng)營效率、經(jīng)營績效、資產(chǎn)狀況等）的影響便顯得尤為重要。因此，按照技術(shù)和經(jīng)濟(jì)并重的思路，在構(gòu)建投資需求測算模型、量化投資決策的過程中，便需要綜合考慮各方面因素，使投資決策更加科學(xué)合理。

（二）分析投資活動(dòng)影響因素并確定指標(biāo)。電網(wǎng)投資的目標(biāo)是多元的，故其影響因素也是多元的。因此，投資決策制定需要考慮多方面指標(biāo)。在指標(biāo)分類和具體的指標(biāo)選擇方面，參考借鑒了美國的智能電網(wǎng)評(píng)估體系、國網(wǎng)系統(tǒng)“一強(qiáng)三優(yōu)”對(duì)標(biāo)體系、各電網(wǎng)企業(yè)的主網(wǎng)與配網(wǎng)效益評(píng)價(jià)和“一流配網(wǎng)評(píng)價(jià)體系”以及其他配網(wǎng)評(píng)價(jià)體系等成果中的指標(biāo)分類和具體指標(biāo)的確定。綜合分析電網(wǎng)企業(yè)投資的理論研究成果、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分析和本公司投資決策的實(shí)際考慮方面，本文明確了以下六方面及具體指標(biāo)：

1.反映電力需求的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)和電量、負(fù)荷以及電網(wǎng)發(fā)展情況等指標(biāo)。這些指標(biāo)主要用來衡量電網(wǎng)投資的驅(qū)動(dòng)因素和電網(wǎng)本身的特征，比如GDP、電網(wǎng)中各類設(shè)備的規(guī)模（容量、長度），這些是從根本上對(duì)電網(wǎng)投資起到?jīng)Q定作用的因素。

2.反映經(jīng)營管理水平的經(jīng)營效率類指標(biāo)。用來衡量電網(wǎng)投資帶來的成本變化，比如線損率、單位電量成本、每萬元資產(chǎn)輸配電成本等，這些指標(biāo)對(duì)于按照成本加成定價(jià)的電網(wǎng)企業(yè)而言，促進(jìn)其在保障安全可靠電力供應(yīng)的同時(shí)降低成本、提高經(jīng)濟(jì)性。

3.反映經(jīng)營績效的綜合效益類指標(biāo)。用來衡量投資產(chǎn)生的綜合收益，包括單位電量貢獻(xiàn)毛益、成本費(fèi)用利用率（耗費(fèi)效率）、銷售收入利潤率（產(chǎn)出效率）、資產(chǎn)報(bào)酬率（資產(chǎn)占用率）、資本收益率（投入資本效益）、人均利潤等。這些指標(biāo)越大，說明投資的綜合效益越好，未來可以多分配投資。

4.反映電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的技術(shù)類指標(biāo)。包括電網(wǎng)的合理性、安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性、優(yōu)質(zhì)性和電網(wǎng)發(fā)展的協(xié)調(diào)性等多個(gè)方面，是從技術(shù)角度對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行的綜合考察，也是立項(xiàng)時(shí)的直接依據(jù)。

5.反映服務(wù)水平的社會(huì)滿意度指標(biāo)。顧客對(duì)服務(wù)的滿意程度是衡量電網(wǎng)投資最終成果的重要指標(biāo)，具體包括居民滿意度、用電企業(yè)滿意度和政府滿意度三個(gè)方面。這些指標(biāo)的測量往往存在較大誤差或人為調(diào)整空間。但由于電壓合格率、可靠性水平、安全性等技術(shù)指標(biāo)是滿意度指標(biāo)的基礎(chǔ)，通過對(duì)技術(shù)指標(biāo)的考察，也就間接考察了滿意度指標(biāo)。

6.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷設(shè)定的管理性指標(biāo)（啞變量）。如江蘇省內(nèi)不同地區(qū)發(fā)展差異較大，通常分為蘇南、蘇中、蘇北三個(gè)區(qū)域，近年來對(duì)不同地區(qū)投入的傾斜力度有差異，其投資也有明顯差異。

（三）構(gòu)建投資效能分析模型。首先，在眾多投資影響因素和變量的基礎(chǔ)上，通過相關(guān)分析初步識(shí)別影響因素，為回歸分析奠定基礎(chǔ)。其次，酌情運(yùn)用主成分分析對(duì)眾多變量中的同類指標(biāo)進(jìn)行綜合簡化，構(gòu)建新的綜合因子。最后，應(yīng)用多元回歸預(yù)測方法中的隨機(jī)效應(yīng)模型，經(jīng)過多次擬合比較，由軟件自動(dòng)析出明顯影響投資效能的因素，形成模型。投資效能i+1=α+β1社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展i+β2物理狀態(tài)（資產(chǎn)狀況）i+β3技術(shù)水平i+β4經(jīng)營效率i+β5經(jīng)營效益i+β6已有的投資活動(dòng)i+β7管理因素i+μi本文在實(shí)際的分析過程中，選取了200多個(gè)初始指標(biāo)進(jìn)行篩選，最后進(jìn)入模型有顯著影響的指標(biāo)集中在預(yù)期售電量、成本水平、資產(chǎn)成新率、供電可靠性、造價(jià)水平、以前年度投資規(guī)模、經(jīng)濟(jì)效益、地域因素等方面，模型結(jié)果與實(shí)際情況高度契合，也與經(jīng)驗(yàn)判斷和常識(shí)相一致，說明該模型是較為合理的。

（四）數(shù)據(jù)分析、精度驗(yàn)證和模型調(diào)整。首先，在每次分析中，通常都會(huì)選擇一個(gè)省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)所有市縣公司及本部多期數(shù)據(jù)，因此不是樣本，而是“全體”，使得利用多元回歸方法估計(jì)出主要模型（包含具體變量及參數(shù)）的科學(xué)性和可靠性較高。除此之外，意識(shí)到歷史數(shù)據(jù)本身及其分析方法可能存在的不足，分析時(shí)往往保留了從經(jīng)濟(jì)含義角度出發(fā)較為重要、但未能穩(wěn)定地保留在模型中的個(gè)別變量（典型的如預(yù)測的下一年售電量，在實(shí)際投資決策中其發(fā)揮重要影響），使得投資效能分析模型更加符合實(shí)際情況。在利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，遵循通行的模型驗(yàn)證程序，分別采用了樣本內(nèi)預(yù)測和樣本外預(yù)測方法檢驗(yàn)預(yù)測精度，其中：樣本內(nèi)預(yù)測（in-sampleforecasts）指使用模型預(yù)測樣本內(nèi)的值，其與實(shí)際觀測值的差異即殘值，體現(xiàn)了模型本身的合理性；樣本外預(yù)測（out-sampleforecasts）指使用模型預(yù)測樣本外的值，體現(xiàn)了模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的預(yù)測能力。兩者相互印證是對(duì)模型合理性和對(duì)未來預(yù)測能力的全面檢驗(yàn)。根據(jù)精度驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型的變量及算法中的具體細(xì)節(jié)進(jìn)行調(diào)整，直至精度達(dá)到管理要求為止。

四、分析模型的功能特點(diǎn)與應(yīng)用場景

根據(jù)以上分析步驟，得到了投資效能模型，該模型綜合考慮了多種投資活動(dòng)影響因素，且經(jīng)過統(tǒng)計(jì)過程檢驗(yàn)，同時(shí)包括在數(shù)量分析和經(jīng)濟(jì)含義分析兩個(gè)考量過程中認(rèn)為的顯著和重要因素。該模型一方面能夠評(píng)價(jià)以前已經(jīng)完成的投資效能，另一方面能夠被改造為跨期模型，基于當(dāng)前年度數(shù)據(jù)和未來售電量等關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測現(xiàn)有投資在未來能夠產(chǎn)生的效能，促進(jìn)投資決策優(yōu)化。此外，模型中通常包含若干業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)或公司系統(tǒng)的同業(yè)對(duì)標(biāo)指標(biāo)，可以相應(yīng)調(diào)整其權(quán)重，使投資活動(dòng)能夠促進(jìn)公司經(jīng)營業(yè)績的提升。基于當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)實(shí)際的投資管理工作，尤其是投資決策過程，該方法具有的功能特點(diǎn)和應(yīng)用場景如下：

一是兼顧嚴(yán)謹(jǐn)性與靈活性。該模型首先收集某個(gè)省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)全部市縣公司的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和技術(shù)服務(wù)類指標(biāo)，利用多元回歸預(yù)測模型設(shè)定公式，其產(chǎn)生過程遵循嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)分析要求。另外，根據(jù)不斷提升的管理要求和投資的未來導(dǎo)向，允許在后續(xù)實(shí)際應(yīng)用時(shí)調(diào)整變量和參數(shù)，是開放、動(dòng)態(tài)可調(diào)的。由此兩方面相結(jié)合，既尊重客觀事實(shí)又可開放動(dòng)態(tài)靈活調(diào)整，模型能夠較好起到?jīng)Q策支持作用。

二是實(shí)現(xiàn)“自學(xué)習(xí)”和動(dòng)態(tài)完善。基于“大數(shù)據(jù)”的理念，分析過程中盡量搜集大量指標(biāo)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好。進(jìn)一步的，隨著時(shí)間的推移和數(shù)據(jù)的不斷積累，模型包含的觀測值會(huì)不斷增加（每個(gè)“公司-年”為觀測值），基于更大數(shù)據(jù)量生成的模型也會(huì)更加穩(wěn)定并全面反映真實(shí)情況，發(fā)揮更強(qiáng)的投資輔助決策功能。

三是適宜推廣應(yīng)用。前文構(gòu)建的多元回歸預(yù)測模型原理簡單、方便易行，是對(duì)此類問題的通用解決方案和工具。各省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)利用自身歷史數(shù)據(jù)可以得到滿足本公司管理要求的模型，而非統(tǒng)一套用某個(gè)模型，以達(dá)到因地制宜的效果。同時(shí)，對(duì)于同一省市的不同市縣，又可采用統(tǒng)一模型測算，實(shí)現(xiàn)了靈活性和原則性的較好統(tǒng)一。

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篇（8）

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理論基礎(chǔ)是套期保值，是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理者理念的哲學(xué)基礎(chǔ)大部分為追求收益風(fēng)險(xiǎn)平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達(dá)到絕對(duì)的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導(dǎo)投資實(shí)踐。

1 Alpha策略在量化投資中的應(yīng)用意義

量化投資指的是以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，通過建立科學(xué)的數(shù)學(xué)模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎(chǔ)上踐行投資策略，達(dá)到預(yù)期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點(diǎn)包括其具有相當(dāng)嚴(yán)格的紀(jì)律性、系統(tǒng)性，并且對(duì)投資分析更加準(zhǔn)確與及時(shí)，同時(shí)還具有分散化的特點(diǎn)，這使得策略的實(shí)施過程更加的機(jī)動(dòng)靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、高頻交易等，每一種策略在應(yīng)用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個(gè)投資活動(dòng)的，最終的目的是要獲得市場的占有率，并從中取得豐厚的利潤。從這個(gè)角度來衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無多大差別。唯一不同的是量化投資對(duì)信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和現(xiàn)代金融工程理論的基礎(chǔ)上完成對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對(duì)信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無法比擬的。在對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的控制方面也具有很大的優(yōu)勢，是國際投資界興起的新型投資理念和應(yīng)用方法，也在日益成為機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者共同選用的有效投資方案。現(xiàn)階段量化投資的技術(shù)支撐和理論建設(shè)的基礎(chǔ)包括人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式為量化投資的可操作性提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點(diǎn)主要是對(duì)投資指數(shù)所具有的價(jià)值分析與評(píng)定。它不是依賴于對(duì)大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢的分析，對(duì)投資價(jià)值的科學(xué)分析與合理評(píng)估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所獲得的絕對(duì)收益，在股票投資市場上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對(duì)資產(chǎn)的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進(jìn)行調(diào)整。為了促進(jìn)該策略在投資市場中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對(duì)沖平均市場收益的時(shí)候所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)控制問題。對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若是能夠及時(shí)地對(duì)投資組合與相關(guān)的股指期貨的平均市場收益指進(jìn)行精準(zhǔn)地判定和預(yù)測，那么將會(huì)對(duì)整個(gè)投資行為產(chǎn)生積極的影響。

2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實(shí)踐方法

通常情況下，Alpha策略所獲得的實(shí)際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關(guān)，具體表現(xiàn)在周期性與時(shí)變性上。

Alpha策略的時(shí)變性主要是指當(dāng)時(shí)間產(chǎn)生變化時(shí)，超額收益也會(huì)隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場的預(yù)期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來估值預(yù)期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會(huì)給Alpha帶來影響。由于時(shí)變性的特點(diǎn)，這就給策略的具體估計(jì)模型的設(shè)立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對(duì)Alpha滿足不同動(dòng)態(tài)假設(shè)的理論基礎(chǔ)，建立起一個(gè)可以獲得不同種類估算的模型，同時(shí)假定在同一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，超額收益和市場平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡化了計(jì)算的過程與步驟。也就是說在該段時(shí)間內(nèi)，市場上股票投資組合基本面不會(huì)有太大的變化與波動(dòng)，這就與實(shí)際的投資狀況基本達(dá)成一致。對(duì)于投資策略的調(diào)整則要根據(jù)上市公司重大事項(xiàng)發(fā)生情況而定，那么估算的時(shí)間單位周期可以采用每日或者每周估算，對(duì)每一個(gè)季度的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整也可以作為一種調(diào)整方式，反映公司季度行情。對(duì)于具體證券而言，采用季度或者每周的調(diào)整頻率則不是最為理想的，還要針對(duì)公司情況與市場行情綜合調(diào)整。

Alpha的周期性特點(diǎn)在交替出現(xiàn)的正負(fù)號(hào)上最為突出，導(dǎo)致這一情況產(chǎn)生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應(yīng)共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當(dāng)行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會(huì)影響Alpha的符號(hào)與大小，同時(shí)景氣程度的深與淺也會(huì)對(duì)此產(chǎn)生影響。其次一個(gè)股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場中的其他機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者就會(huì)不斷地參與到該組合的投資中來，最后會(huì)導(dǎo)致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對(duì)每一個(gè)季度的具體情況和波動(dòng)率，進(jìn)行綜合性地評(píng)價(jià)與分析，并及時(shí)地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場收益。

量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場機(jī)會(huì)和可能性。現(xiàn)階段市場上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動(dòng)量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動(dòng)性策略、行業(yè)輪動(dòng)策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實(shí)施過程中都有其特征性，并且可以相互結(jié)合使用，發(fā)揮出綜合預(yù)測和評(píng)價(jià)的作用。

多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢是可以將不同種類和模塊的信息進(jìn)行高效化綜合分析與評(píng)價(jià)后，確定一個(gè)選股最佳方案，從而對(duì)投資行為進(jìn)行指導(dǎo)。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時(shí)多因子模型對(duì)反映市場動(dòng)向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因?yàn)樗x取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來就有的參考價(jià)值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對(duì)其投資行為進(jìn)行評(píng)估，無論是機(jī)構(gòu)投資者或者是個(gè)人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點(diǎn)在于對(duì)因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個(gè)因子的作用，做出綜合性的評(píng)定。

動(dòng)量策略的投資方式主要是根據(jù)價(jià)格動(dòng)量、收益動(dòng)量的預(yù)期與評(píng)定，對(duì)股票的投資進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，尤其是針對(duì)本身具有價(jià)格動(dòng)量的股票，或者分析師對(duì)股票的收益已經(jīng)給予一定評(píng)級(jí)的股票，動(dòng)量策略的應(yīng)用效果會(huì)比較理想。在股票的持有期限內(nèi)，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時(shí)間內(nèi)也會(huì)具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動(dòng)量效應(yīng)的評(píng)價(jià)依據(jù)，從而對(duì)投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動(dòng)量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個(gè)時(shí)期反而會(huì)有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來了一線希望，并對(duì)影響到下一步的投資策略的制定。

波動(dòng)性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對(duì)市場中的各股運(yùn)動(dòng)和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的細(xì)致觀察與理智分析后，列出一些具有相當(dāng)大的波動(dòng)性的股票，同時(shí)這些股票的收益相關(guān)性也比較低，對(duì)此加以動(dòng)態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者將股票具有的波動(dòng)性作為考察與評(píng)價(jià)因子之一，波動(dòng)性策略經(jīng)常和其他策略相結(jié)合來評(píng)價(jià)，這說明股票投資市場本身就具有一定的波動(dòng)性，因此在投資過程中要慎重對(duì)待。

篇（9）

房地產(chǎn)信托項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)受多方面因素綜合影響很難將定性的指標(biāo)定量化，導(dǎo)致評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和因素影響程度存在一定模糊性和不確定性。運(yùn)用層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法，可以做到定性和定量因素相結(jié)合，使評(píng)估結(jié)果更加科學(xué)合理。

一、房地產(chǎn)信托風(fēng)險(xiǎn)水平評(píng)價(jià)基本原理

層次分析法，簡稱AHP法，是美國匹茲堡大學(xué)的教授、著名運(yùn)籌學(xué)家T.L.Seaty于20世紀(jì)的70年代中期提出的一種系統(tǒng)分析方法。是將與決策是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。此方法不但彌補(bǔ)了專家打分法太過籠統(tǒng)的缺陷，還可以以專家打分為基礎(chǔ)定量分析得出相應(yīng)的權(quán)重向量。模糊綜合評(píng)價(jià)法是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論，把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，對(duì)受到多種因素制約的對(duì)象做出一個(gè)總體的評(píng)價(jià)。它具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。

二、房地產(chǎn)信托風(fēng)險(xiǎn)水平評(píng)價(jià)基本步驟

（一）建立層次結(jié)構(gòu)模型

結(jié)合實(shí)際問題深入分析研究后，將各個(gè)因素按不同屬性由上往下分層。通常分為三個(gè)層次，最上面一層為目標(biāo)層，通常只有1個(gè)因素；中間層通常為準(zhǔn)則或指標(biāo)層，可以有一層或幾層。當(dāng)準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)因素過多時(shí)需要進(jìn)一步分解出子準(zhǔn)則層，最下一層通常為方案或?qū)ο髮印Ｍ粚拥母鱾€(gè)因素從屬于上一層的因素或?qū)ι蠈右蛩赜杏绊懀瑫r(shí)又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。

在分析房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)影響因素的基礎(chǔ)上，根據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的原則，構(gòu)建房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)層次體系，包括：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。結(jié)合眾多學(xué)者在房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面的研究，以房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)影響因素為主要依據(jù)，建立房地產(chǎn)信托風(fēng)險(xiǎn)層次結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

（二）構(gòu)造成對(duì)比較陣

從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開始，對(duì)于同一層的各個(gè)因素，用成對(duì)比較法和1-9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。兩兩因素相比較，產(chǎn)生量化數(shù)值。比較情況如表1所示。

（三）計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)

對(duì)于每一個(gè)成對(duì)比較陣，運(yùn)用幾何平均法計(jì)算最大特征根及對(duì)應(yīng)特征向量。首先將成對(duì)比較陣同一行的各個(gè)數(shù)值相乘，然后將其開n次方，n為矩陣的階數(shù)。然后求和所得向量，進(jìn)行歸一化處理的權(quán)向量.利用一致性指標(biāo)、隨機(jī)一致性指標(biāo)和一致性比率做一致性檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)通過，特征向量（歸一化后）即為權(quán)向量；若不通過，需重新構(gòu)建成對(duì)比較陣。

篇（10）

縱觀歷史原因，首席營銷官往往發(fā)現(xiàn)自己處境十分艱難，即使做了一些營銷項(xiàng)目，也很難將這些項(xiàng)目對(duì)企業(yè)銷售收益的影響進(jìn)行量化，很多時(shí)候這幾乎就是一項(xiàng)“不可能完成的任務(wù)”。目前大家的共識(shí)是，因?yàn)檫@兩者間存在“代溝”，導(dǎo)致企業(yè)營銷負(fù)責(zé)人經(jīng)常更換。隨著科技的發(fā)展及數(shù)字化渠道的普及，企業(yè)對(duì)于營銷負(fù)責(zé)人能做什么、以及應(yīng)該做什么都很難進(jìn)行預(yù)估，雖然大家期望在數(shù)字化時(shí)代下營銷成果將能夠被量化，也能讓負(fù)責(zé)人都心里有數(shù)。幸運(yùn)的是，隨著科技的發(fā)展，未來營銷者將能夠滿足這個(gè)要求。

如果首席營銷官能夠?qū)⒆约旱臓I銷成果更具體量化，創(chuàng)造良好的銷售業(yè)績，那么首席營銷官的任職壽命將會(huì)延長。以數(shù)據(jù)化為驅(qū)動(dòng)的首席營銷官們，一旦能夠展示出自己的營銷行動(dòng)對(duì)投資回報(bào)率、銷售流水線的影響力，那么所處的企業(yè)高層將對(duì)他們更為看重，將他們放在重要的戰(zhàn)略性地位，他們?cè)谄髽I(yè)的地位也將超出以往任何任職者。當(dāng)然，即使是在數(shù)字化時(shí)代，要展現(xiàn)自己的價(jià)值仍然非常有挑戰(zhàn)性，尤其是對(duì)于B2B組織機(jī)構(gòu)而言――在這些機(jī)構(gòu)里，大部分銷售仍是通過線下實(shí)現(xiàn)。在對(duì)營銷者的企業(yè)銷售貢獻(xiàn)做量化時(shí)，精確、及時(shí)性分銷非常重要。

就因?yàn)椤柏暙I(xiàn)”這詞對(duì)營銷負(fù)責(zé)人非常重要（也的確必須很看重），這個(gè)詞在營銷界里一直被大家翻來覆去地講，幾乎已經(jīng)有點(diǎn)變味了。從未來營銷的復(fù)雜發(fā)展情況看，“貢獻(xiàn)”在業(yè)界甚至是在內(nèi)部團(tuán)隊(duì)中會(huì)有不同的含義。但是，我們還是對(duì)這個(gè)詞做了定義：貢獻(xiàn)，作為一個(gè)營銷術(shù)語而言，在互聯(lián)網(wǎng)營銷上，僅僅被當(dāng)成一種授信方法，用以傳遞特定的營銷驅(qū)動(dòng)交互體驗(yàn)或是打造一種品牌印象觸點(diǎn)。

同理，推到運(yùn)動(dòng)界，“貢獻(xiàn)”這詞通常用于幫助觀眾將運(yùn)動(dòng)員的貢獻(xiàn)概念化，不管是在哪種運(yùn)動(dòng)，足球、籃球還是終極飛盤，概念都是一樣的。在運(yùn)動(dòng)中，許多玩家和步驟都要涉及得分系統(tǒng)，那么最終由誰得分呢？在營銷界里，這個(gè)問題變成了：“市場上有這么多的企業(yè)、渠道，大家有各自的銷售手法和保留客戶的戰(zhàn)術(shù)，哪一家企業(yè)能在銷售上得高分呢，究竟憑什么得高分？”這個(gè)問題意味深長，很難給出明確的答案。但是問題一旦解答出來，將會(huì)給企業(yè)的營銷影響、預(yù)算優(yōu)化、客戶偏愛帶來很多價(jià)值啟示。

為什么？

營銷者的營銷實(shí)踐給企業(yè)帶來的價(jià)值是有目共睹的。其中一些價(jià)值可在整個(gè)組織范圍內(nèi)體現(xiàn)出來，另一些價(jià)值可以具體體現(xiàn)在營銷團(tuán)隊(duì)上。

組織范圍內(nèi)：

?在企業(yè)里發(fā)出更令人敬重的強(qiáng)有力聲音

?營銷者能夠表現(xiàn)出自己對(duì)銷售業(yè)績的影響和貢獻(xiàn)

?企業(yè)能夠定期看到營銷的成果和投資回報(bào)情況

?改進(jìn)營銷或銷售的關(guān)系

營銷團(tuán)隊(duì)上：

?營銷渠道和戰(zhàn)略將被視為一套投資組合，能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化

?對(duì)于額外預(yù)算能進(jìn)行簡單快速的配置

?對(duì)企業(yè)活動(dòng)、渠道和戰(zhàn)術(shù)有豐富的看法，能夠最終優(yōu)化企業(yè)整個(gè)客戶體驗(yàn)旅程

?改進(jìn)營銷投資回報(bào)率

根據(jù)美國電子商務(wù)調(diào)研公司Forrester的報(bào)告表明，這種在營銷者貢獻(xiàn)的洞見基礎(chǔ)上做的營銷優(yōu)化，能夠?qū)⑵髽I(yè)的每行動(dòng)成本削減30%～50%，并且最終將投資回報(bào)率提升為50%～100%。

怎么做？

篇（11）

基金項(xiàng)目：廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技立項(xiàng)；廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)生社會(huì)科學(xué)研究課題與廣東工業(yè)大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目聯(lián)合資助。

一、引言

1983年郭開仲教授提出了消錯(cuò)學(xué)，消錯(cuò)理論研究的對(duì)象是錯(cuò)誤。研究的內(nèi)容是錯(cuò)誤的發(fā)生原因和機(jī)制，錯(cuò)誤的傳遞，轉(zhuǎn)化的方法和規(guī)律，預(yù)測、避免、減少、消除錯(cuò)誤的方法和規(guī)律。在理論上，既研究一般的錯(cuò)誤概念和性質(zhì)，又研究如何把一個(gè)一般的錯(cuò)誤抽象為一個(gè)對(duì)象系統(tǒng)，從而研究系統(tǒng)錯(cuò)誤的理論；研究如何建立定量化描述錯(cuò)誤的一種方法等。在應(yīng)用上，既要研究如何把理論方法應(yīng)用于實(shí)際的應(yīng)用理論、應(yīng)用方法、應(yīng)用技術(shù)，又要重點(diǎn)研究建立有關(guān)領(lǐng)域、判別、預(yù)測、避免、和消除錯(cuò)誤的專家系統(tǒng)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用推廣等。消錯(cuò)理論采用數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、微分方程，數(shù)理統(tǒng)計(jì)、系統(tǒng)科學(xué)、系統(tǒng)工程等）方法研究錯(cuò)誤的定量化，采用邏輯（邏輯學(xué)、形式邏輯、數(shù)理邏輯、模糊邏輯，辯證邏輯、辯證數(shù)理邏輯等）的方法研究錯(cuò)誤的關(guān)系，利用各學(xué)科的理論、方法和研究成果與錯(cuò)誤理論相結(jié)合的方法研究各學(xué)科領(lǐng)域的錯(cuò)誤，建立了一個(gè)獨(dú)具特色的消錯(cuò)學(xué)理論體系[1]。

消錯(cuò)學(xué)為定量化研究錯(cuò)誤奠定了理論基礎(chǔ)。該理論在許多領(lǐng)域進(jìn)應(yīng)用研究、檢驗(yàn)其科學(xué)性，這些領(lǐng)域涉及企業(yè)固定資產(chǎn)投資、復(fù)雜大系統(tǒng)沖突、證券投資、組織溝通、企業(yè)危機(jī)管理等。可以期待的是，研究者針對(duì)更多的具體問題應(yīng)用消錯(cuò)學(xué)理論，消避錯(cuò)的方法在實(shí)際問題的研究過程中，會(huì)得到豐富。

二、消錯(cuò)理論主要內(nèi)容簡介[2-7]

1） 消除錯(cuò)誤的步驟

消除錯(cuò)誤的步驟是指消錯(cuò)學(xué)時(shí)如何應(yīng)用到實(shí)際消除錯(cuò)誤當(dāng)中去的步驟。

2） 消除錯(cuò)誤的步驟

消除錯(cuò)誤必須要從需解決的問題入手。 在已知問題的基礎(chǔ)上，把該問題抽象為一個(gè)對(duì)象系統(tǒng)。同時(shí)，在該研究問題所界定的論域上建立一組相應(yīng)的科學(xué)的判別規(guī)則。 建立錯(cuò)誤函數(shù)。 計(jì)算錯(cuò)誤值，若錯(cuò)誤值小于零，則該問題在所建立的判別規(guī)則下無錯(cuò)誤，該問題結(jié)束。 若錯(cuò)誤值大于零，就要尋找錯(cuò)誤，且要尋根究底。即找出發(fā)生錯(cuò)誤的根本原因。 變換系統(tǒng)或規(guī)則，找出消除錯(cuò)誤的方案。 計(jì)算消除錯(cuò)誤的效益及代價(jià)。 進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，若滿意，則得到一組消除錯(cuò)誤的方案，且實(shí)施，直到結(jié)束。若不滿意，則返回到第四步繼續(xù)進(jìn)行，直到方案滿意為止。

（3） 消除錯(cuò)誤的方法

從綜合變換可知，對(duì)于研究的系統(tǒng) X ，出錯(cuò)的要素有四個(gè)：

論域， 系統(tǒng)， 時(shí)間， 判別規(guī)則。

因此，我們不但可以單獨(dú)對(duì)這些要素進(jìn)行變換，而且還可以同時(shí)對(duì)它們中的若干個(gè)進(jìn)行變換，由此有：

1） 變換論域；2） 變換系統(tǒng)； 3） 變換時(shí)間； 4） 調(diào)整判別規(guī)則； 5） 同時(shí)變換論域與系統(tǒng)；6） 同時(shí)變換論域與時(shí)間；7） 變換論域與調(diào)整規(guī)則同時(shí)進(jìn)行； 8） 同時(shí)變換系統(tǒng)與時(shí)間； 9） 變換系統(tǒng)與調(diào)整規(guī)則同時(shí)進(jìn)行；10） 變換時(shí)間與調(diào)整規(guī)則同時(shí)進(jìn)行； 11） 同時(shí)變換系統(tǒng)、論域和時(shí)間；12） 變換論域，系統(tǒng)和調(diào)整規(guī)則同時(shí)進(jìn)行；13） 變換論域，時(shí)間和調(diào)整判別規(guī)則同時(shí)進(jìn)行；14） 變換系統(tǒng)，時(shí)間和調(diào)整判別規(guī)則同時(shí)進(jìn)行；15） 變換論域，系統(tǒng)，時(shí)間和調(diào)整判別規(guī)則同時(shí)進(jìn)行；

對(duì)每一個(gè)要素的變換，一般又可以進(jìn)行六種基本變換。

1） 擴(kuò)縮（相似或等價(jià)）；2） 置換； 3） 分解；4） 單位變換；5） 增加； 6） 毀滅。

對(duì)于這些基本變換又具有三種組合方式：

1） 積， 2） 或，3） 逆。

我們稱這種消除錯(cuò)誤的方法為“十五、六、三”法。

三、消錯(cuò)學(xué)的研究方法和目標(biāo)[8-13]

我們采用數(shù)學(xué)方法研究錯(cuò)誤的定量化，采用邏輯的方法研究錯(cuò)誤的關(guān)系，利用各學(xué)科的研究成果和消錯(cuò)學(xué)理論相結(jié)合的辦法研究各學(xué)科領(lǐng)域的錯(cuò)誤。即我們采用理論與實(shí)踐相結(jié)合，取各家之長為我所用，建立一個(gè)獨(dú)具特色的消錯(cuò)學(xué)理論體系。

從1983年到現(xiàn)在， 消錯(cuò)學(xué)理論的基本框架已基本建立， 并得到了國內(nèi)外許多著名專家的高度評(píng)價(jià)。因此， 今后除繼續(xù)完善和深入研究理論框架外， 還要大力研究消錯(cuò)理論在決策科學(xué)里的應(yīng)用。 因?yàn)槲覀円言诒究坪蛯？瓢嘀虚_設(shè)“消錯(cuò)學(xué)”的選修課； 在研究生中開設(shè)“消錯(cuò)學(xué)”的理論課；所以在組織機(jī)構(gòu)上， 我們希望能建立消錯(cuò)理論研究室和有穩(wěn)定的資金來源， 承擔(dān)《消錯(cuò)學(xué)》的教學(xué)和消錯(cuò)理論的研究工作。

2001年之前， 我們出版了《消錯(cuò)學(xué)引論》，《判別企業(yè)固定資產(chǎn)投資決策錯(cuò)誤的理論和方法》，《復(fù)雜大系統(tǒng)沖突與錯(cuò)誤的理論方法及應(yīng)用》，《錯(cuò)誤集論》等消錯(cuò)理論的四本專著， 在國內(nèi)外發(fā)表有關(guān)論文100多篇。在此基礎(chǔ)上， 今后特別要完成消錯(cuò)理論在決策領(lǐng)域的應(yīng)用方法研究的有關(guān)課題。

長遠(yuǎn)目標(biāo)是： 建立《消錯(cuò)學(xué)理論》的完整的理論體系， 為全社會(huì)減少或避免錯(cuò)誤給人們帶來的損失或?yàn)?zāi)難而奮斗。為此，我們要進(jìn)行廣泛的調(diào)研和參加國內(nèi)外有關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議，特別要加強(qiáng)國內(nèi)外的聯(lián)合研究， 有計(jì)劃、有組織地開展研究工作。

消錯(cuò)學(xué)研究的對(duì)象是錯(cuò)誤。研究的內(nèi)容是錯(cuò)誤的發(fā)生原因和機(jī)制，錯(cuò)誤的傳遞，轉(zhuǎn)化的方法和規(guī)律，預(yù)測、避免、減少、消除錯(cuò)誤的方法和規(guī)律。在理論上，我們既研究一般的錯(cuò)誤概念和性質(zhì)，又研究如何把一個(gè)一般的錯(cuò)誤抽象為一個(gè)對(duì)象系統(tǒng)，從而研究系統(tǒng)錯(cuò)誤的理論；研究如何建立定量化描述錯(cuò)誤的一種方法等。在應(yīng)用上，我們既要研究如何把理論方法應(yīng)用與實(shí)際的應(yīng)用理論，應(yīng)用方法，應(yīng)用技術(shù)；而又要重點(diǎn)研究建立有關(guān)領(lǐng)域、判別、預(yù)測、避免、和消除錯(cuò)誤的專家系統(tǒng)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用推廣等。

四、消錯(cuò)學(xué)在管理科學(xué)中的應(yīng)用理論[8-9]

1 判別錯(cuò)誤

要判別錯(cuò)誤，在一般情況下，我們需要把我們的研究對(duì)象抽象為一個(gè)相應(yīng)的對(duì)象系統(tǒng)：

X=X（Wi，T（t1，t2），J，GY，MG，R），

即找出研究對(duì)象所涉及的所有問題構(gòu)成的集。

2分析錯(cuò)誤的發(fā)生原因和機(jī)制

在上面步驟完成之后，我們就找出了對(duì)象系統(tǒng)的錯(cuò)誤發(fā)生在哪里，錯(cuò)誤的程度如何？根據(jù)這些信息，我們需要進(jìn)一步分析錯(cuò)誤的原因和錯(cuò)誤在對(duì)象系統(tǒng)中的各種作用，找出該對(duì)象系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

3 預(yù)測錯(cuò)誤

用預(yù)測學(xué)中的各種技術(shù)，預(yù)測對(duì)象系統(tǒng)中的各要素在 t0 時(shí)刻的狀態(tài)，同時(shí)要預(yù)測規(guī)則在 t0 時(shí)刻的狀態(tài)，建立在 t0 時(shí)刻的錯(cuò)誤函數(shù)，從而計(jì)算在 t0 時(shí)刻的錯(cuò)誤值。

4研究錯(cuò)誤的傳遞、轉(zhuǎn)化的方法和規(guī)律

利用錯(cuò)誤系統(tǒng)、錯(cuò)誤集、錯(cuò)誤函數(shù)等理論去研究該對(duì)象系統(tǒng)的傳遞、轉(zhuǎn)化的方法和規(guī)律。

5 消除錯(cuò)誤

要消除錯(cuò)誤，先要找出消除錯(cuò)誤的方法，即找出消除錯(cuò)誤的各種方案后計(jì)算各方案消除錯(cuò)誤的代價(jià)。再由系統(tǒng)的效益和代價(jià)來評(píng)價(jià)消除錯(cuò)誤的方案，最后確定消除錯(cuò)誤的最終方案，從而達(dá)到我們研究錯(cuò)誤的最終目的，減少、避免、消除錯(cuò)誤。

五、結(jié)語

本文對(duì)錯(cuò)誤理論的研究背景、動(dòng)機(jī)和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀作了闡述，并系統(tǒng)地介紹了該理論的研究方法和研究工具，給出了消錯(cuò)學(xué)理論的相關(guān)概念以及其算子。再者，探討了消錯(cuò)理論對(duì)管理實(shí)踐、社會(huì)科學(xué)當(dāng)中應(yīng)用的具體步驟，以及其應(yīng)用的前景。消錯(cuò)理論及其在管理與決策中的應(yīng)用正在愈來愈多地受到學(xué)術(shù)界和業(yè)界的關(guān)注，特別是在管理中的應(yīng)用已經(jīng)引起了國際許多學(xué)者的關(guān)注。鑒于這個(gè)理論的獨(dú)創(chuàng)性和創(chuàng)新性，因此，該理論具有巨大的研究空間，期待有更多的有識(shí)之士和感興趣的學(xué)者能加入這個(gè)研究中來。

參考文獻(xiàn)

[1] 郭開仲，張式強(qiáng). 判別企業(yè)固定資產(chǎn)投資決策錯(cuò)誤的理論和方法[M]. 華南理工大學(xué)出版社， 1995.

[2] 劉永清，郭開仲. 復(fù)雜大系統(tǒng)的沖突與錯(cuò)誤的理論及應(yīng)用[Z]. 廣州： 華南理工大學(xué)出版社， 2000.

[3] 劉紅兵. 模糊錯(cuò)誤邏輯研究及其在防范證券投資風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用[D]. 廣東工業(yè)大學(xué)， 2000.