层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究（精选9篇）

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇1

随着社会对人才需求的提高, 对于硕士生而言, 考博似乎成了当今一些有硕士点招生资格大学校园里的一个热门话题。从而使硕士毕业生徘徊在人生的岔路口, 常常不知如何选择, 是就业、考公务员从政还是考博, 每年都会使许多学生为之彷徨、迷茫。毕业前究竟是精心准备考博, 还是为就业积累经验去实习或参加社会实践活动, 这些都是当今硕士毕业生普遍面临的难题。金融危机对世界经济的影响, 再加上现在硕士研究生的大量扩招, 培养的质量大幅度下降了, 所以硕士现在找工作也很成问题, 特别是想找一个满意的工作就会更难, 而我国现在的博士生教育才是真正最高级别的精英教育, 有的硕士毕业生由于怀着对科研的执着兴趣, 就会全力以赴的投入的考博的行列中。但是, 每一年博士招生的数量相对硕士毕业生参考人数而言会少很多。因此, 这就意味着必定会有部分一心打算考博的硕士生最终落榜, 从而也错过了最佳的找工作时机。而同样在公务员的考试中也是千军万马过独木桥, 难度同样很大。而有的硕士研究生本来就可能是工作几年的, 加上三年的学习, 年龄就快接近三十了, 对于这样的硕士生相信对如何找一个理想的工作思考的最多。因此, 对于一个即将踏出校园的硕士生来说, 如何规划自己的未来是相当必要的。

2 问题分析

在通过对高校硕士研究生毕业选择多方面的因素了解的情况下, 三种常见的毕业抉择考博、就业、考公务员进行了研究, 运用层次分析法 (AHP) 把一些定性的因素加以量化。在每一层次上, 通过两两比较, 用个人填写判断矩阵的方法来帮助毕业生对不同选择差异的认识, 从而提高目标权重设定的准确性, 来达到一定的正确指导的作用。在综合各种因素后, 理性的从可选的几种决策方案中选择最优的方案。并通过层次分析法确定它们之间的重要性排序, 从而为高校硕士研究生毕业后的选择提供可靠的参考依据。

3 利用层次分析法的理论模型在硕士研究生毕业选择中应用

在硕士毕业生出路选择上大致有:考博深造、公务员从政和直接工作等几种情况。为了简化问题, 我们这里只选择这三种出路, 然后可以进行分析。而对于中间的准则层我们选择如下六种情况:就业形势、对社会的贡献、对科研的执着兴趣、年龄的影响、改变社会地位、家庭经济条件。目标层是硕士生毕业出路的选择。如图1所示。

根据上述目标、准则和方案构成的层次结构, 现在我们根据一位来自普通大学即将毕业的硕士研究生, 依据他的具体情况给出了所需要的准则层因素相对于目标层的成对比较阵A, 以及方案层Cn相对于准则层的比较矩阵Bm, 利用上述层次分析理论建立判断矩阵, 并求得层次单排序如下表:

注:λmax=6, CL=0, RI=1.24, 故CR=0<0.10。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

注:λmax=3, CI=0, RI=0.58, CR=0<0。

根据上述计算方法及其评定结果 (全部通过一致性检验) , 计算硕士生毕业出路的选择目标综合评价值如下表:

通过综合评价总排序表得出, 方案 (C3) 在这位测试者的选择中占的权重为0.4336, 远大于选择公务员权重0.2929和就业权重0.2425, 应作为第一选择方向。

5 结果分析

模型中方案层权重系数的求解是根据被测试者所列出的成对比较矩阵得出的, 依据他的参数得到其首选方案是去考博。而考公务员和就业的权重分别为0.2929和0.2425, 其权重几率就低一些。运用层次分析法不但能够选出各硕士毕业生的出路中的相对最优选择, 而且还可以对各种出路进行排序, 从定性到定量, 为各种出路的选择提供有效且较为可靠的依据, 从而为硕士生的毕业前景提高了很具科学性的建议。

摘要：现今的硕士毕业生面对各种出路时, 往往难以抉择, 针对这个问题引进层次分析法 (AHP) 模型, 通过对定性因素加以量化和构造判断矩阵, 然后对各种可能决策方案做出评价, 最后求得最佳决策方案, 为硕士毕业生的出路选择提供了科学依据。

关键词：层次分析法 (AHP) ,一致性指标,因素判断矩阵

参考文献

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层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇2

关键词：层次分析法（AHP） TOPSIS 供应商选择 评价指标

Synthetic application of AHP & TOPSISto Decision Making of Supplier Selection

Wang Long Yan Zigang

Abstract:Under supply chain management strategies,selection and evaluation of supplier is one of the key factors to form competitive power of a whole supply chain.This thesis analyzes the evaluation indexes of supplier selection under supply chain management strategies and put forward one mathematic model on the basis of AHP & TOPSIS algorithm and verifies the feasibility of synthetic application of AHP & TOPSIS algorithm to selection and evaluation of suppliers.

Keywords:Approach of Hierarchy Process(AHP)Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) Selection of Supplier Evaluation Index

【中图分类号】F202 【文献标识码】C【文章编号】1009-9646(2008)12-0105-03

由于市场的环境已经迈向国际化、全球化，因此企业所面对之竞争对手因而也不再局限于国内，竞争型态也从以往企业个体的竞争，发展为整体供应链之团队竞争，所以整合上、下游的资源，透过彼此信息的共享，使得整个供应链的竞争力加强。

为了加强供应链的整体竞争力，供应链管理的第一步就是选择适当的合作伙伴，因此中心厂要如何来选择最适合的供应商，建立符合自身产业特性的供应商评价是最好的决策方法。所以本文针对合适的评价指标，并以问卷调查与取得的厂商偏好评价值，再以层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）与理想解类似度偏好顺序评估法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，简称TOPSIS）来构建供应商选择评价决策方法货商评选模式。以期为中心厂选择最适宜的供应商，构建整体供应链的市场竞争优势，提供决策工具和方法支持。

1.AHP与TOPSIS基本原理

1.1 AHP。

系统决策问题，因为存在大量因素无法定量地表示出来，从而很难完全用定量的数学模型解决。于是运筹学家们回到人们的选择和判断上，认真研究决策思维的规律。在这种背景下，T.L.萨泰（Salty）教授在70年代初创立了层次分析法，后来韦伯（Weber）等提出将AHP分别用于供应商（合作伙伴）的选择。

AHP在数学原理上有深刻的内容，但是本质上是一种思维方式，它把复杂的问题分解成若干层次，使决策者在比原来问题简单得多的若干层次上对因素进行两两比较判断，并将判断结果表达和处理，实现决策方案对于目标相对重要性的总排序。由于层析分析法让评价者对照相对重要性函数表，给出因素两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小。同时，层析分析法还能指出决策者对问题的前后判断是否矛盾，提示决策者及时进行修改。

1.2 TOPSIS。

TOPSIS是运筹学理论中的一种多目标决策方法，即理想解类似度偏好顺序评估法。基本思路是根据决策问题的要素，确定理想解和负理想解，将各方案按要素的理想解类似度进行排序，然后在其中找到一个方案，使其距理想解的距离最近，而距负理想解的距离最远。

2.供应商选择的评价指标

评价指标是评价分析的绩效参数或因子，它根据被选择方案的特性来确定的，评价指标之间互相冲突（Satty，1982）。根据这些评价指标来比较被选供应商彼此之间的优劣，因此选择合适的评价指标才能更加正确的反映被选供应方案的特性，也使决策者能做出更精确的判断。

Dickson（1966）提出了23个选择标准，如表1所示，是分别在不同的情况下调查发现的，在这些选择标准中，最重要的是前三个因素：品质、交货期、历史业绩。Lehmann和o’Shauhnessy（1982）发现基本的供应商评价指标为：价格、品质、交货期和服务。Wilson（1994）在Lehmann和o’Shauhnessy的基础上提出，在市场的全球化趋势与竞争关系日益增加，与供应商的关系逐渐由竞争转变为合作的策略，所以，价格的因素的影响在下降。相比较，品质、服务的重要性得到提升，交货期的重要性也在下降。

表1 Dickson 供应商选择之23 指标

1品质2交货期3过去绩效

4客诉政策5设备与产能6价格

7技术能力8财务状况9客诉处理程序

10沟通系统11业界的声誉12商业关系

13管理组织14管理控制15修复服务

16服务态度17过去的印象18封装能力

19劳资关系20地理位置21过去营业额

22训练23相互间协调

3.供应商选择模型

3.1 建立层级结构模型。

处理复杂的决策问题时，为了将问题加以结构化，系统化，使该问题能够被明确的了解，所以利用层级结构将问题分解。由最上层的是目标，再来分解成第二层是主评估准则，第三层是次评估准则以及最下层的是被选可行方案，形成层级结构模型，如图1所示。

3.2 构造判断矩阵进行一致性检验。

同一层级的评价准则间需要针对上一层级的评价准则来进行两两对比，这样使各评价准则间的相关性能更明确表示，根据表2的评价标度，决定两准则间相对重要性的比值。wi是指第i个评价准则ci对上一层级的评价准则的评价值，wj是指第j个评价准则cj对上一层级的评价准则的评价值，aij＝wi/wj表示第i个准则与第j个准则相互比较的结果。以aij构成判断矩阵A，其中对角元素为1，矩阵为逆矩阵。

A=a11 a12 … a1n

a21 a22 … a2n

  … 

an1 an2 … ann

表2 1~9的标度及描述

标度定义（比较因素ｉ与j）

1因素ｉ与ｊ一样重要

3因素ｉ比ｊ稍微重要

5因素ｉ比ｊ较强重要

7因素ｉ比ｊ强烈重要

9因素ｉ比ｊ绝对重要

2，4，6，8两相邻判断因素的中间值

倒数当比较因素ｊ与ｉ时

根据判断矩阵，计算对上层某因素而言本层次与之有联系的因素的权重值，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，将特征向量归一化就得到权重各量。实践中可以采用求和或法和求跟法来计算特征值的近似值。

当判断矩阵具有完全一致性时，存在唯一的非零的λ=λmax=n（为特征值）。在实际选择中,会出现不一致的错误，如已判断S1比S2重要，S2比S3较重要，那么S1比S3更重要。如果判断S3比S1较重要或者同样重要就犯了逻辑错误。为了检验判断矩阵的一致性（相容性），根据AHP的原理，可以利用λmax与n之差检验一致性。

检验判断矩阵的随机一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1)；其次检验判断矩阵的随机一致性比例CR=CI／RI。其中RI为判断矩阵维数n所对应的修正值，本文利用matlab中的［d,v］=eig()函数进行计算，计算500个样本得到平均随机一致性指标RI的数值，见表3。

表3 平均随机一致性指标

阶数2345678

RI00.520.891.121.261.361.41

阶数9101112131415

RI1.461.491.521.541.561.581.59

当λmax=n，CI＝0为完全一致，CI值越大判断矩阵的完全一致性越差。通常只要CR≤0.1，就认为判断矩阵的一致性可以接受，否则重新进行两两比较判断。

3.3 TOPSIS分析。

根据上面的步骤，可以分别计算出方案层针对准则层的权值矩阵W和准则层相对目标层的权值集G，用G中的权值分别乘以W中的对应每个方案的各个相应评价准则的权值，得到一个综合起来的权值矩阵C。最后，把综合评价矩阵C中相对同一个准则各个方案中的最大值作为这个准则的理想解，最小值作为这个准则的负理想解，各个准则的综合和起来得到理想解c＋和负理想解c－，计算每个方案到理想解和负理想解的距离。每个方案到理想解的距离为:

Si+=∑nj=1(Cij-c*j)2

每个方案到负理想解的距离是：

Si-=∑nj=1(Cij-c-j)2

为了解决一个方案相对于另外一个方案离c+近,同时相对离c-近的问题,引入了相对接近程度指标Ci。

Ci=Si-(Si+)+Si-

计算每个方案相对理想解的相对接近指数,根据Ci的大小来排序,选出最优的合作伙伴。

4.实例验证

供应链中心厂决策者收集的供应商表现的结果，以及各供应商内部资料（包括：供应商库存量、交易价格、货品优良率、交货提前期）作为供应商表现评估的原始资料。经过专家评议转换成对应的评估值。

主准则次准则层级权重权重评估值

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力

方案

A商0.138500.009530.01638

B商0.098920.011920.03276

C商0.039570.009530.02184

价格

交易价格议价空间降价促销

方案

A商0.032530.007250.00017

B商0.013940.014500.00041

C商0.019520.007250.00041

品质

出货品质货品可靠度持续改善能力

方案

A商0.05760.03060.01390

B商0.05760.03060.02318

C商0.04480.02380.01390

交货期

提前期交期准确性订单承诺订单反应速度

方案

A商0.017940.017700.006660.00411

B商0.017940.012640.006660.00411

C商0.025110.012640.006660.00576

供应商以往记录

营运绩效过往印象业界声誉

方案

A商0.003310.007820.01436

B商0.002360.005580.01231

C商0.003310.005580.01231

售后服务与合作能力

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

方案

A商0.001470.003330.006840.00525

B商0.001050.003330.009570.00450

C商0.001470.003330.009570.00525

计算理想解c+和负理想解c-。

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力交易价格

理想距离0.138500.011920.032760.03253

副理想距离0.039570.009530.016380.01394

议价空间降价促销出货品质货品可靠度

理想距离0.014500.000410.05760.0306

副理想距离0.007250.000170.04480.0238

持续改善能力提前期交期准确性订单承诺

理想距离0.023180.025110.017700.00666

副理想距离0.013900.017940.012640.00666

订单反应速度营运绩效过往印象业界声誉

理想距离0.005760.003310.007820.01436

副理想距离0.004110.002360.005580.01231

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

理想距离0.001470.003330.009570.00525

副理想距离0.001050.003330.006840.00450

每个方案到理想解、负理想解的距离。

A商B商C商

与理想解距离0.006130.024260.09703

与负理想解距离0.096110.076420.00768

计算相对接近程度指标。

A商B商C商

Ci0.939970.759040.07342

C1>C2>C3。因此，A供应商为最佳选择方案。

5.结论

供应商选择在供应链管理中是一个很重要的决策分析问题，并且供应商选择的过程比较复杂，本文结合AHP和TOPSIS的特点，把AHP和TOPSIS结合起来，综合对供应商进行评价。通过实例分析也表明了该方法的可行性。AHP方和TOPSIS相结合的方法为选择出综合指标最优的供应商提供了可靠的依据，增加了决策的科学性。结果表明，该方法在结构复杂且评价指标多属定性的评价问题上更为实用。

参考文献

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AHP层次分析法 篇3

层次分析法（The analytic hierarchy process,简称AHP），也称层级分析法

什么是层次分析法

层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。不妨用假期旅游为例：假如有3个旅游胜地A、B、C供你选择，你会根据诸如景色、费用和居住、饮食、旅途条件等一些准则去反复比较这3个候选地点．首先，你会确定这些准则在你的心目中各占多大比重，如果你经济宽绰、醉心旅游，自然分别看重景色条件，而平素俭朴或手头拮据的人则会优先考虑费用，中老年旅游者还会对居住、饮食等条件寄以较大关注。其次，你会就每一个准则将3个地点进行对比，譬如A景色最好，B次之；B费用最低，C次之；C居住等条件较好等等。最后，你要将这两个层次的比较判断进行综合，在A、B、C中确定哪个作为最佳地点。

层次分析法的基本步骤

1、建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。

2、构造成对比较阵。从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构追成对比较阵，直到最下层。

3、计算权向量并做一致性检验。对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构追成对比较阵。

4、计算组合权向量并做组合一致性检验。计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。

层次分析法的优点

运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用 经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

建立层次结构模型

将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。

〔例2〕 选拔干部模型

对三个干部候选人y1、y2、y3，按选拔干部的五个标准：品德、才能、资历、年龄和群众关系，构成如下层次分析模型： 假设有三个干部候选人y1、y2、y3，按选拔干部的五个标准：品德，才能，资历，年龄和群众关系，构成如下层次分析模型 构造成对比较矩阵

比较第 i 个元素与第 j 个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重aij来描述。设共有 n 个元素参与比较，则成对比较矩阵。

成对比较矩阵中aij的取值可参考 Satty 的提议，按下述标度进行赋值。

称为aij在 1-9 及其倒数中间取值。

 aij = 1，元素 i 与元素 j 对上一层次因素的重要性相同；

 aij = 3，元素 i 比元素 j 略重要；

 aij = 5，元素 i 比元素 j 重要；

 aij = 7，元素 i 比元素 j 重要得多；

 aij = 9，元素 i 比元素 j 的极其重要；

 aij = 2n，n=1,2,3,4，元素 i 与 j 的重要性介于

aij = 2n − 1与

aij = 2n + 1之间；

，n=1,2,...,9，当且仅当aji = n。

成对比较矩阵的特点：。（备注：当i=j时候，aij = 1）

对例 2，选拔干部考虑5个条件：品德龄

x1，才能x2，资历x3，年x4，群众关系x5。某决策人用成对比较法，得到成对比较阵如下：

a14 = 5 表示品德与年龄重要性之比为 5，即决策人认为品德比年龄重要。

作一致性检验

从理论上分析得到：如果A是完全一致的成对比较矩阵，应该有

aijajk = aik。

但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。

由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。对成对比较矩阵 的一致性要求，转化为要求： 的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。

检验成对比较矩阵 A 一致性的步骤如下：

 计算衡量一个成对比矩阵 A（n>1 阶方阵）不一致程度的指标

CI：

其中λmax是矩阵 A 的最大特征值。注解

 从有关资料查出检验成对比较矩阵 A 一致性的标准

RI：RI称为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数 有关。

 按下面公式计算成对比较阵 A 的随机一致性比率 CR：。

 判断方法如下： 当

CR<0.1时，判定成对比较阵 A 具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；否则就调整成对比较矩阵 A，直到达到满意的一致性为止。

例如对例 2 的矩阵

计算得到,查得RI=1.12。

这说明 A 不是一致阵，但 A 具有满意的一致性，A 的不一致程度是可接受的。

此时A的最大特征值对应的特征向量为U=(-0.8409,-0.4658,-0.0951,-0.1733,-0.1920)。这个向量也是问题所需要的。通常要将该向量标准化：使得它的各分量都大于零，各分量之和等于 1。该特征向量标准化后变成U =(0.4759,0.2636,0.0538,0.0981,0.1087)。经过标准化后这个向量称为权向量。这里它反映了决策者选拔干部时，视品德条件最重要，其次是才能，再次是群众关系，年龄因素，最后才是资历。各因素的相对重要性由权向量U的各分量所确定。

求A的特征值的方法，可以用 MATLAB 语句求A的特征值:〔Y,D〕=eig（A），Y为成对比较阵 的特征值，D 的列为相应特征向量。

在实践中，可采用下述方法计算对成对比较阵A=(a_{ij})的最大特征值λmaxZ(A)和相应特征向量的近似值。

定义

，可以近似地看作A的对应于最大特征值的特征向量。

计算

可以近似看作A的最大特征值。实践中可以由λ来判断矩阵A的一致性。

层次总排序及决策

现在来完整地解决例 2 的问题，要从三个候选人y1,y2,y3中选一个总体上最适合上述五个条件的候选人。对此，对三个候选人y = y1,y2,y3分别比较他们的品德(x1)，才能(x2)，资历(x3)，年龄(x4)，群众关系(x5)。

先成对比较三个候选人的品德，得成对比较阵

经计算，B1的权向量

ωx1(Y)=(0.082,0.244,0.674)z

故B1的不一致程度可接受。ωx1(Y)可以直观地视为各候选人在品德方面的得分。

类似地，分别比较三个候选人的才能，资历，年龄，群众关系得成对比较阵

通过计算知，相应的权向量为

它们可分别视为各候选人的才能分，资历分，年龄分和群众关系分。经检验知B2,B3,B4,B5的不一致程度均可接受。

最后计算各候选人的总得分。y1的总得分

从计算公式可知，y1的总得分ω(y1)实际上是y1各条件得分ωx1(y1),ωx2(y1),...,ωx5(y1),的加权平均, 权就是各条件的重要性。同理可得y2,Y3 的得分为

ωz(y2)= 0.243,ωz(y3)= 0.452

比较后可得：候选人y3是第一干部人选。

层次分析法的用途举例

例如，某人准备选购一台电冰箱，他对市场上的6种不同类型的电冰箱进行了解后，在决定买那一款式时，往往不是直接拿电冰箱整体进行比较，因为存在许多不可比的因素，而是选取一些中间指标进行考察。例如电冰箱的容量、制冷级别、价格、型号、耗电量、外界信誉、售后服务等。然后再考虑各种型号冰箱在上述各中间标准下的优劣排序。借助这种排序，最终作出选购决策。在决策时，由于6种电冰箱对于每个中间标准的优劣排序一般是不一致的，因此，决策者首先要对这7个标准的重要度作一个估计，给出一种排序，然后把6种冰箱分别对每一个标准的排序权重找出来，最后把这些信息数据综合，得到针对总目标即购买电冰箱的排序权重。有了这个权重向量，决策就很容易了。

层次分析法应用的程序

运用AHP法进行决策时，需要经历以下4个步骤：

1、建立系统的递阶层次结构；

2、构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵）

3、针对某一个标准，计算各备选元素的权重；

4、计算当前一层元素关于总目标的排序权重。

5、进行一致性检验。

应用层次分析法的注意事项

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。

层次分析法应用实例

1、建立递阶层次结构；

2、构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵）

对各指标之间进行两两对比之后，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵。

3、针对某一个标准，计算各备选元素的权重；

关于判断矩阵权重计算的方法有两种，即几何平均法（根法）和规范列平均法（和法）。

（1）几何平均法（根法）

计算判断矩阵A各行各个元素mi的乘积；

计算mi的n次方根；

对向量进行归一化处理；

该向量即为所求权重向量。

（2）规范列平均法（和法）

计算判断矩阵A各行各个元素mi的和；

将A的各行元素的和进行归一化；

该向量即为所求权重向量。计算矩阵A的最大特征值?max

对于任意的i=1,2,…,n, 式中为向量AW的第i个元素

（4）一致性检验

构造好判断矩阵后，需要根据判断矩阵计算针对某一准则层各元素的相对权重，并进行一致性检验。虽然在构造判断矩阵A时并不要求判断具有一致性，但判断偏离一致性过大也是不允许的。因此需要对判断矩阵A进行一致性检验。为了计算各要素对上一层指标的影响权重（如内容的准确性对内容质量的影响程度有多高，需要计算出该权重，而完整性、准确性和及时性3个指标对内容质量的影响权重的和为1，其它各指标也同样满足该原则），需要构建对比矩阵，即从模型的第二层开始运用9标度对从属于上一层中每个要素的同层各要素间进行两两比较，如模型中的要素i相对于要素j对上层要素的重要程度，1表示i与j同等重要，3表示i比j略重要，5表示i比j重要，7表示i比j重要很多，9表示i比j极其重要，可以用Wi/Wj表示该重要程度，两两比较后可以得到以下矩阵：

因为上面的矩阵是通过两两比较的结果列出来的，所有对于整个矩阵而言不一定是完全一致的，所以首先需要验证该对比矩阵的一致性。可以通过计算矩阵的最大特征值的方法来衡量矩阵的一致性，相关的指标有一致性指标CI，随机一致性指标RI，一致性比率CR=CI/RI（具体的计算方法不详细介绍了，可以参考相关资料）。一般当CR<0.1时，我们认为该对比矩阵的一致性是可以被接受的。

如果矩阵的一致性满足要求，则可以根据矩阵的最大特征值进一步计算得到对应的特征向量，并通过对特征向量进行标准化（使特征向量中各分量的和为1）将其转化为权向量，也就是我们要求的结果，权向量中的各分量反映了各要素对其相应的上层要素的影响权重。如：

网站质量=内容质量*0.6+交互友好*0.4 内容质量=完整性*0.3+准确性*0.4+及时性*0.3 交互友好=交互流程*0.7+信息架构*0.3 在计算得到各要素相对于上层要素的权重之后，我们就可以通过加权平均的方法将最底层指标的测量结果汇总到目标指标的最总分值，用于评价各决策方案的优劣性，并选择最优方案。如：

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇4

层次分析法在校园火灾危险性分析中的应用

采用定性与定量相结合的层次分析法对校园火灾危险性进行分析,将校园按场所功能不同划分为宿舍区、教学办公区、实验区、公共活动区(体育场,食堂,礼堂)、图书馆,然后以人口密度、财产密度、易燃易爆物、火源情况、人员素质、疏散和救援为火灾危险性评价因子,建立了校园火灾危险性分析的`递阶层次结构模型,再根据Delphi专家调查法,建立各层次的判断矩阵,通过计算得出各分区的总权重值并进行排序,即各分区火灾危险性,从而有重点地进行校园火灾预防和安全管理工作.

作 者：任玉辉 肖羽堂 REN Yu-hui XIAO Yu-tang 作者单位：南开大学,环境科学与工程学院,天津,300071刊 名：安全与环境工程英文刊名：SAFETY AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING年，卷(期)：200815(1)分类号：X913关键词：Delphi法 层次分析法 校园火灾 危险性分析

中小企业融资难的深层次因素分析 篇5

(一)中小企业融资难的内因

1、缺乏现代经营管理理念，经营风险高。随着企业的发展。创业初期使用的传统经营管理方式已经跟不上企业的发展步伐。部分中小企业仍存在着法人治理结构不完善、经营管理能力不强、产品技术含量低、企业抗风险能力弱等问题，缺乏可持续发展能力，而且中小企业负债水平整体偏高，从而使金融机构信贷风险过高。一般而言，中小企业没有中长期目标，经营行为短期化(一般只有3年－4年)，有较高的倒闭或者破产的可能。根据工信部2009年12月发布的报告显示，按照10分为满分打分，中国中小企业的平均健康指数为6，57分，处于亚健康状态，而其内部管理水平也处在中下游水平。我国浙江省的调查结果表明，二十世纪九十年代，70％左右的小企业在开业后的1－3年便倒闭破产。中小企业生命周期的短暂和经营的不确定性，一定程度抑制了金融机构的放贷意愿。

2、中小企业的规模和信用水平低下，制约其融资能力。一般而言，企业融资要具备“5C”，即品德、能力、资本、担保和经营环境，而目前我国的中小企业多采用业主制和合伙制，规模偏小。同时，许多中小企业内部管理制度特别是财务管理制度不健全。许多中小企业没有建立完善的财务制度，有的甚至没有建立会计账目，资金管理较为混乱，大大降低了自身的信用度，严重削弱了其融资能力。2009年中国人民银行对部分中小企业集中地区的调查表明，50％以上的中小企业财务管理制度不健全，60％以上的中小企业的信用等级在3B或3B以下。另外，由于社会征信系统建设和信用信息网络系统建设的滞后，信用信息传输渠道不通畅，导致银企双方信息不对称，极大降低了中小企业的信贷满足率。

3、缺少可供担保抵押的财产，融资成本高。由于银行对中小企业固定资产抵押的偏好，一般不愿接受中小企业的流动资产抵押。而中小企业的资产结构中固定资产比例小，特别是高科技企业，无形资产占有比较高的比例，缺乏可以作为抵押的不动产，风险大，难以满足金融机构的放贷要求。中小企业在寻求担保机构担保时，由于多数担保贷款的期限在半年以内，最长不超过一年；信用担保机构基本上只对短期的流动资金贷款而不对设备投资等长期性的贷款提供担保，增加了中小企业的融资难度。另外，由于担保公司在自负盈亏的经营情况下往往提高担保条件，无形中限制了中小企业资金的融通，或者通过繁杂的担保手续，高昂的担保费用，增加了企业的融资成本，影响了融资效率。

(二)中小企业融资难的外因

1、金融机构体系的缺陷。在我国的融资格局中，银行贷款在企业融资来源中占有绝对比重，并且由于近年来信贷余额快速增长，而直接融资发展相对缓慢，贷款和直接融资余额的差距越来越大。截至2009年10月份，我国银行贷款、直接融资(包含企业债、股票首发、增发和配股)的比重分别为73％和27％。而我国四大国有和国家控股的商业银行在存款、贷款市场上处于主导地位，在银行贷款的市场份额中，四大国有商业银行仍然占有70％以上。四大国有银行的高度垄断减少了中小金融机构能够获得的金融资源，限制了它们为中小企业服务的能力，而大银行追求贷款规模效益和风险平衡又不愿为中小企业提供贷款。据统计，目前阶段我国占企业总量0.5％的大型企业拥有50％以上的贷款份额，而占88.1％的小型企业的贷款份额不足20％。

2、资本市场的缺陷。从直接融资渠道上来看。主要有债券融资和股票融资两种方式。由于我国资本市场发展较晚、发育不完善且迟缓，企业通过股票市场和债券市场直接融资所占比重较小。从发行债券融资的情况看，国家对企业发行债券筹资的要求十分严格，目前只有少数经营状况好、经济效益佳、信誉良好的国有大型企业能通过债券市场融资；股票市场上，虽然创建了中小企业板市场及创业板市场，但截至2010年1月中小板上市公司共有346家，对数量众多的中小企业来说上市融资门槛仍然很高。据统计。中小企业股票融资仅占国内融资总量的1％左右，中小企业主要的筹资方式还是银行借款。

3、信用担保环境在一定程度上影响着中小企业的融资。目前，全国虽有各类中小企业担保机构3700多家，担保总额接近2000亿元，累计为中小企业提供1.35万亿元贷款，但仍不能有效满足中小企业的担保需求，迫切需要进一步加强信用担保体系建设。信用担保体系的欠缺和不完善在一定程度上影响着中小企业的融资。尽管我国一些地方在尝试建立中小企业信用担保体系，但都处于初级阶段。在我国企业信用低下、中小企业融资的要素不完全时，靠中小企业自身所具有的信用担保条件，难以顺利完成融资任务。

4、政府的政策支持力度不够是造成中小企业融资困难的重要原因。政府对中小企业融资支持力度不够。迄今为止我国还未出台一部完整的有关中小企业的法律，导致各种所有制性质的中小企业在法律和权利上的不平等。许多发达国家都建立了中小企业特殊融资机制。如韩国的中小企业银行、日本的中小企业融资库等，这些机构一般由政府设立，并在不同程度上依靠政府资金来扶持中小企业的发展。而在我国，目前还是大企业受到政府更多的重视和政策方面倾斜，中小企业得不到资金上的便利和优惠。

希望采纳~

中小企业的十二种有效融资方式

目前各地实行和创新出来的中小企业融资方式主要有以下12种：

一、综合授信:

即银行对一些经营状况好、信用可靠的企业，授予一定时期内一定金额的信贷额度，企业在有效期与额度范围内可以循环使用。综合授信额度由企业一次性申报有关材料，银行一次性审批。企业可以根据自己的营运情况分期用款，随借随还，企业借款十分方便，同时也节约了融资成本。银行采用这种方式提供贷款，一般是对有工商登记、年检合格、管理有方、信誉可靠、同银行有较长期合作关系的企业。

二、信用担保贷款:

目前在全国31个省、市中，已有100多个城市建立了中小企业信用担保机构。这些机构大多实行会员制管理的形式，属于公共服务性、行业自律性、自身非盈利性组织。担保基金的来源，一般是由当地政府财政拨款、会员自愿交纳的会员基金、社会募集的资金、商业银行的资金等几部分组成。会员企业向银行借款时，可以由中小企业担保机构予以担保。另外，中小企业还可以向专门开展中介服务的担保公司寻求担保服务。当企业提供不出银行所能接受的担保措施时，如抵押、质押或第三方信用保证人等，担保公司却可以解决这些难题。因为与银行相比而言，担保公司对抵押品的要求更为灵活。当然，担保公司为了保障自己的利益，往往会要求企业提供反担保措施，有时担保公司还会派员到企业监控资金流动情况。

三、买方贷款：

如果企业的产品有可靠的销路，但在自身资本金不足、财务管理基础较差、可以提供的担保品或寻求第三方担保比较困难的情况下，银行可以按照销售合同，对其产品的购买方提供贷款支持。卖方可以向买方收取一定比例的预付款，以解决生产过程中的资金困难。或者由买方签发银行承兑汇票，卖方持汇票到银行贴现。

四、异地联合协作贷款：

有些中小企业产品销路很广，或者是为某些大企业提供配套零部件，或者是企业集团的松散型子公司。在生产协作产品过程中，需要补充生产资金，可以寻求一家主办银行牵头，对集团公司统一提供贷款，再由集团公司对协作企业提供必要的资金，当地银行配合进行合同监督。也可由牵头银行同异地协作企业的开户银行结合，分头提供贷款。

五、项目开发贷款:

一些高科技中小企业如果拥有重大价值的科技成果转化项目，初始投入资金数额比较大，企业自有资本难以承受，可以向银行申请项目开发贷款。商业银行对拥有成熟技术及良好市场前景的高新技术产品或专利项目的中小企业以及利用高新技术成果进行技术改造的中小企业，将会给予积极的信贷支持，以促进企业加快科技成果转化的速度。对与高等院校、科研机构建立稳定项目开发关系或拥有自己研究部门的高科技中小企业，银行除了提供流动资金贷款外，也可办理项目开发贷款。

六、出口创汇贷款:

对于生产出口产品的企业，银行可根据出口合同，或进口方提供的信用签证，提供打包贷款。对有现汇账户的企业，可以提供外汇抵押贷款。对有外汇收入来源的企业，可以凭结汇凭证取得人民币贷款。对出口前景看好的企业，还可以商借一定数额的技术改造贷款。

七、自然人担保贷款:

2002年8月，中国工商银行率先推出了自然人担保贷款业务，今后工商银行的境内机构，对中小企业办理期限在3年以内信贷业务时，可以由自然人提供财产担保并承担代偿责任。自然人担保可采取抵押、权利质押、抵押加保证三种方式。可作抵押的财产包括个人所有的房产、土地使用权和交通运输工具等。可作质押的个人财产包括储蓄存单、凭证式国债和记名式金融债券。抵押加保证则是指在财产抵押的基础上，附加抵押人的连带责任保证。如果借款人未能按期偿还全部贷款本息或发生其他违约事项，银行将会要求担保人履行担保义务。

八、个人委托贷款:

中国建设银行、民生银行、中信实业银行等商业银行相继推出了一项融资业务新品种--个人委托贷款。即由个人委托提供资金，由商业银行根据委托人确定的贷款对象、用途、金额、期限、利率等，代为发放、监督、使用并协助收回的一种贷款。办理个人委托贷款的基本程序是：1.由委托人向银行提出放款申请。2.银行根据双方的条件和要求进行选择配对，并分别向委托方和借款方推介。3.委托人和借款人双方直接见面，就具体事项和细节如借款金额、利率、贷款期限、还款方式等进行洽谈协商并作出决定。4.借贷双方谈妥要求条件之后，一起到银行并分别与银行签订委托协议。5.银行对借贷人的资信状况及还款能力进行调查并出具调查报告，然后借贷双方签订借款合同并经银行审批后发放贷款。

九、无形资产担保贷款:

依据《中华人民共和国担保法》的有关规定，依法可以转让的商标专用权、专利权、著作权中的财产权等无形资产都可以作为贷款质押物。

十、票据贴现融资:

票据贴现融资，是指票据持有人将商业票据转让给银行，取得扣除贴现利息后的资金。在我国，商业票据主要是指银行承兑汇票和商业承兑汇票。这种融资方式的好处之一是银行不按照企业的资产规模来放款，而是依据市场情况(销售合同)来贷款。企业收到票据至票据到期兑现之日，往往是少则几十天，多则300天，资金在这段时间处于闲置状态。企业如果能充分利用票据贴现融资，远比申请贷款手续简便，而且融资成本很低。票据贴现只需带上相应的票据到银行办理有关手续即可，一般在3个营业日内就能办妥，对于企业来说，这是“用明天的钱赚后天的钱”，这种融资方式值得中小企业广泛、积极地利用。

十一、金融租赁:

金融租赁在经济发达国家已经成为设备投资中仅次于银行信贷的第二大融资方式。金融租赁是一种集信贷、贸易、租赁于一体，以租赁物件的所有权与使用权相分离为特征的新型融资方式。设备使用厂家看中某种设备后，即可委托金融租赁公司出资购得，然后再以租赁的形式将设备交付企业使用。当企业在合同期内把租金还清后，最终还将拥有该设备的所有权。通过金融租赁，企业可用少量资金取得所需的先进技术设备，可以边生产、边还租金，对于资金缺乏的企业来说，金融租赁不失为加速投资、扩大生产的好办法;就某些产品积压的企业来说，金融租赁不失为促进销售、拓展市场的好手段。

十二、典当融资:

典当是以实物为抵押，以实物所有权转移的形式取得临时性贷款的一种融资方式。与银行贷款相比，典当贷款成本高、贷款规模小，但典当也有银行贷款所无法相比的优势。首先，与银行对借款人的资信条件近乎苛刻的要求相比，典当行对客户的信用要求几乎为零，典当行只注重典当物品是否货真价实。而且一般商业银行只做不动产抵押，而典当行则可以动产与不动产质押二者兼为。

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇6

一、企业竞争力评价指标体系的建立

（一）企业偿债能力分析

1. 短期偿债能力指标计算与分析

短期偿债能力的高低，通常是以比率确定的，这里主要是指流动性比率指标。

(1）流动比率分析。

流动比率是指流动资产与流动负债的比率，用公式表示：

流动比率=流动资产/流动负债。

从财务观点看，一个企业的流动比率越高，其短期偿债能力越强。一般认为，该指标达到2∶1以上，企业的偿债能力就是充足的。

(2）速动比率分析。

速动比率是指企业的流动资产与流动负债的比率，用公式表示：

速动比率=流动资产/流动负债。

该指标是从流动比率演化而来的。通常认为，正常的速动比率为1，低于1的速动比率被认为是短期偿债能力偏低。

2. 长期偿债能力的计算与分析

资产负债率=负债总额/资产总额。

公式中的负债总额不仅包括长期负债，还包括短期负债。企业的资产负债率主要取决于企业价值的大小。世界公认的资产负债率一般不应超过50%, 警线为60%。

（二）企业营运能力分析

企业营运能力是指企业充分利用现有资源创造社会财富的能力，用来评价企业资产的利用程度和营业活力。

(1）存货周转率。

在流动资产中，存货所占的比重较大。存货的流动性，将直接影响企业的流动比率。计算公式为:

存货周转率=销售成本/平均存货;

存货周转天数=360/存货周转率。

一般来讲，存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快，其短期偿债能力越强，企业资金利用效率越高。

(2）应收账款周转率。

应收账款和存货一样，在流动资产中有着举足轻重的地位。及时收回应收账款，不仅增强了企业的短期偿债能力，也反映出企业管理应收账款方面的效率。其计算公式为：

应收账款周转率=销售收入/平均应收账款。

一般来说，应收账款周转率越高，平均收账期越短，说明应收账款的收回越快。否则，企业的营运资金会过多地呆滞在应收账款上，影响正常的资金周转。

(3）总资产周转率（次）。

总资产周转率是指企业销售收入净额与资产总额的比例，这是反映企业全部资产综合利用效率的指标。其计算公式为：

总资产周转率(次)=营业收入净额/平均总资产。

它用于衡量一个企业在一定会计期间内全部资产的运用效率，资产周转次数的多少，意味着企业资产投入所取得的效果如何，一般来讲，周转次数越少，表明资产周转速度越快，资产利用效果越好，企业的销售能力也就越强。

(4）流动资产周转率。

流动资产周转率，是反映流动资产周转速度的重要指标，一般说来，流动资产周转率越高越好。

流动资产周转率=销售收入净额/流动资产平均余额。

（三）盈利能力分析

生产经营业务获利能力的指标有多种表现形式，其主要的利润率指标的计算与变动情况分析如下:

(1）净资产收益率。

净资产收益率充分体现了投资者投入企业的自有资本获取净收益的能力，突出反映了投资与报酬的关系，是评价企业资本经营效益的核心指标。计算公式为：

净资产收益率=净利润/平均净资产。

(2）总资产报酬率。

总资产报酬率=税后净利/平均资产总额。

把企业一定期间的净利与企业的资产相比较，表明企业资产利用的综合效果。指标越高，表明资产的利用效率越高，说明企业在增加收入和节约资金使用等方面取得了良好的效果，否则相反。

(3）成本费用利润率。

成本费用利润率=利润总额/成本费用总额。

成本费用利润率表示企业为了取得利润而付出的代价，从企业支出方面补充评价企业的收益能力。该指标越高，表明企业为取得收益所付出的代价越小，企业成本费用控制的越好，企业的获利能力越强。

(4）销售利润率。

销售利润率是指销售利润与全部业务收入的比率。其计算公式如下:

销售利润率=销售利润/销售收入=(净利润+所得税+利息费用)/销售收入。

（四）成长能力分析

在实际当中，我们更为关心的可能还是企业未来的盈利能力，即成长性。成长性好的企业具有更广阔的发展前景，因而更能吸引投资者。一般来说，可以通过企业在过去几年中销售收入、销售利润、净利润等指标的增长幅度来预测其未来的增长前景。

(1)销售收入增长率=(本期销售收入-上期销售收入)上期销售收入。

(2)总资产增长率=本年总资产增长额/年初资产总额。

(3)固定资产成新率=平均固定资产净值/平均固定资产原值。

二、建立评估指标体系

企业的竞争力是一个具有层次性、综合性、动态性的概念，建立企业竞争力评价模型，首先构建企业竞争力评价体系，然后采用层次分析法确定权重，再运用多级模糊综合评判求出综合得分。参考国有资本金效绩评价指标参考标准，本文把企业竞争力评价体系设计为4类两层共14个指标，如表1所示。

三、层次分析基本原理

为了说明AHP的其本原理，首先分析下面这个简单的事实。假定已知n个因素的总和为1，每个因素分别为W1, W2，…，Wn。把这些因素两两比较(相除)，很容易得到表示n个因素相对关系的比较矩阵A:

矩阵中的元素满足以下关系：

即n是A的一个特征根，每个因素的值是A对应于特征根n的特征向量的各个分量。很自然，我们会提出一个相反的问题，如果事先不知道每个因素的值，也无法去衡量，但通过两个因素之间比较，如能设法得到判断矩阵，能否导出每个因素的值呢?显然是可以的，在判断矩阵具有完全一致性的条件下，可以通过解特征值问题AW=λmaxW，求出正规化特征向量(即假设各因素总和为1)，从而得到n个因素的相对值。同样，对于复杂的社会公共管理问题，通过建立层次分析结构模型，构造出判断矩阵，利用特征值方法即可确定各种方案和措施的重要性排序权值，以供决策者参考。使用AHP，判断矩阵的一致性是十分重要的。所谓判断矩阵的一致性，即判断矩阵是否满足如下关系：

当上式完全成立时，称判断矩阵具有完全一致性。此时矩阵的最大特征根λmax=n，其余特征根均为零。在一般情况下，可以证明判断矩阵的最大特征根为单根，且λmax≥n。当判断矩阵具有满意的一致性时，λmax稍大于矩阵阶数n，其余特征根接近于零。这时，基于AHP得出的结论才基本合理。但由于客观事物的复杂性和人们认识上的多样性，要求所有判断都有完全的一致性是不可能的，但我们要求一定程度上的判断一致，因此对构造的判断矩阵需要进行一致性检验。

四、企业竞争力的应用实例

以10家钢铁企业为评价对象，原始数据来自于各企业的年度报告，采用企业竞争力评价指标来对10家企业的综合竞争力作以比较，并据此制定相应的经营战略。

（一）建立评估因素集

以10家钢铁企业2006年的截面数据为样本，以图中的评价指标为评估因素集U，收集相应评价指标的原始数据。

（二）构造判断矩阵

按企业的盈利能力、资产营运能力、偿债能力和企业成长能力的顺序，构造出相应的判断矩阵如表2～表6所示。

（三）计算指标权重

按方根法求出各个判断矩阵的权重，如表2～表6的最后一列所示。

（四）一致性检验

各个判断矩阵的一致性检验指标CR的计算结果标注在每个判断矩阵表的最下行，经过分析，所有判断矩阵均合理有效。

（五）确定各个评价指标的隶属度

以国有资本金效绩评议指标参考标准中全国工业全行业标准值的优秀值和较低值为上下限(见表7)，计算出10家钢铁企业每个单项指标的隶属度，如表8所示。

计算各企业盈利能力得分B1，资产营运能力得分B2，偿债能力得分B3，成长能力得分B4和企业综合竞争力综合得分Bㄢ

B= (0.73 0.62 0.67 0.52 0.74 0.570.48 0.55 0.65 0.54) 。

通过模糊综合分析，将10家钢铁企业的综合得分按降序排列，结果见表9ㄢ

由表9可以比较出钢铁企业综合竞争力的强弱及其不足的地方。

五、结语

本文的研究目的是以10家国有钢铁企业截面数据为依据，利用层次分析法，为企业竞争力、财务状况分析提供一套研究方法和评价指标体系，为以企业内部管理层为主的信息使用者了解企业财务状况、评价企业经营业绩服务。主要做了以下几方面的工作。

(1)在剖析我国传统及现行财务分析指标体系的基础上，从市场经济的需要出发，将现金流量表纳入了企业财务状况分析的范围，提出了以偿债能力分析、营运能力分析、盈利能力分析组成的现代财务状况分析指标体系。

(2)在对企业财务状况进行分析之后，根据各个分析指标之间的关系，运用层次分析法建立了企业财务状况综合评价模型，以拓广传统的综合指数法在企业财务分析中的应用前景，使其结论对经济决策更具参考价值。

摘要：随着我国顺利加入WTO, 面临更加激烈的竞争环境, 企业如何才能在市场中确立自己的竞争优势, 从而得以持续而稳定地发展。为此, 企业必须充分认识到企业竞争力的重要性。基于以上原因, 本文在研究、分析竞争力理论的基础上, 建立了竞争力效果的模糊综合评价模型, 对我国企业如何获取竞争力的问题进行了实证分析, 并结合我国企业竞争力现状以及影响企业核心竞争力的因素, 为我国企业如何获取竞争力提出了一些建议。

关键词：层次分析法,竞争力,企业绩效,模糊综合评价

参考文献

[1]尹子民, 张凤新.企业竞争力评价与可持续发展战略研究[M].沈阳:东北大学出版社, 2004.

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇7

80年代末90年代初,多媒体计算机出现后,迅速进入了教育领域,给计算机辅助教学带来了革命.随着教育信息化的推进,计算机、校园网等硬件设施的不断完善,计算机技术在辅助英语教学中的使用日益广泛,并且发挥出了越来越重要的作用.本文针对影响计算机辅助英语教学的诸多因素,利用层次分析法来分析它们的`特点及其作用,从而得出了影响计算机辅助英语教学效果的最主要因素是学生的学习方式和教师的教学方法的结论,并且建立了回归模型.论文所提出的层次分析法,因其简单有效性和科学性,在实践中具有一定的应用价值.

作 者：程丽芳 周江林 Cheng Lifang Zhou Jianglin  作者单位：华中科技大学外国语学院,430074 刊 名：中国水运（学术版） 英文刊名：CHINA WATER TRANSPORT 年，卷(期)： 7(12) 分类号：H319 关键词：层次分析法   计算机辅助英语教学   多媒体   网络   因特网  

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇8

基础工程是建筑物构造的重要部位，基础工程的质量直接关系着建筑整体的稳固性。俗话说“万丈高楼平地起”，没有坚实的基础，建筑物将难以持久伫立。况且，近年来，自然灾害频发严重，为能更好的保证人类的居住安全，加强建设基础工程的管理工作尤为重要。层次重要度因果分析法是将层次分析法与因果分析法相结合[1]，分别从定性和定量的角度综合分析，由层次分析法计算出各因素权重，将其标注在因果图上，使各因素的影响程度更加一目了然。上世纪90年代，此方法在煤矿领域和安全管理方面就有所应用，此后在事故预防中也有所涉及。将层次重要度因果分析法用于建筑基础工程上，定性定量互补，使建筑基础工程质量的提高更具方向性。

2 影响建筑基础工程质量的因素[2,3]

建筑基础工程的构建过程中，基础工程的质量受多方面因素的影响，控制好这些因素，基础工程的质量才能有所保障。主要有五方面的因素：一是环境因素，包括恶劣天气、地震、洪水、泥石流、地面沉陷；二是地质勘察，包括地质条件复杂、地质勘察有缺陷；三是设计方面，包括设计不完善、需要设计变更、未考虑对所处环境的抵抗力；四是施工方面，包括施工方案不合理、施工技术水平落后、偷工减料、质量验收不合格；五是管理方面，包括管理规章制度不完善、管理体系不完善、各部门和各技术工种协调配合不好。

3 层次重要度因果分析法的应用

3.1因果图的建立

根据影响建筑基础工程质量的因素建立因果图,如图1所示。

3.2层次递阶模型的建立[4]

将因果图转化为层次递阶模型,如图2所示。其中A为目标层,B为准则层,C为子准则层。

3.3构造比较判断矩阵,进行层次分析[5]

由于同一层次各因素对上一层次因素的影响不同,需要赋权重值,采用1～9标度法,根据两两比较标度,经调查研究、综合专家打分,确定各层次不同因素的重要性权数,得判断矩阵A-B和B-C,分别求其最大特征值λmax和相应的特征向量WABi、WBiCj,并进行一致性检验,由于篇幅原因,具体计算过程略,计算结果如表1～表6所示。

进行层次总排序,子准则层C各具体因素的权重结果如表7所示。

3.4层次重要度因果图的建立

将因果图与层次分析所得各因素权重结合在一起,可得层次重要度因果图,如图3所示。

3.5 各因素权重结果分析

从以上分析结果可知，影响建筑基础工程质量的因素中，施工方面最为重要，其次是设计方面、地质勘察、环境因素、管理方面。只有根据权重依次对以上因素加强控制，基础工程的质量才能有所保障。

第一，在施工方面，严禁偷工减料，施工方案设计要合理，提高施工技术水平；

第二，在设计方面，设计方案必须全面完善，这是保障基础工程质量坚固的前提；

第三，在地质勘察方面，对复杂的地质环境要精细作业；

第四，在环境方面，加强对地震的监测，同时要做好对自然灾害的预防；

第五，在管理方面，健全规章制度和管理体系，加强各部门间的沟通协调力。

4 结论

层次重要度因果分析法是一个比较综合的分析方法，在各领域都可适度运用。将层次重要度因果分析法用于建筑基础工程中，分别从定性角度和定量角度对影响基础工程质量的因素进行了全面具体的分析，有效地找出了主要因素，根据各因素权重值的大小，在控制实际基础工程质量阶段可以更有针对性，对加强基础工程质量具有重要意义。本文更侧重于介绍层次重要度因果分析法在建筑基础工程领域的应用，在实际工程中，根据具体情况部分枝节可稍作调整。

摘要：基础工程质量的好坏对建筑整体至关重要。论文将层次重要度因果分析法应用到建筑基础工程中,不仅定性分析了影响建筑基础工程质量的因素,还定量分析给出了各因素的权重,在工程实践中对加强基础工程质量具有示范作用。

关键词：基础工程质量,层次重要度因果分析法,定性分析,定量分析

参考文献

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[3]戴树和.工程风险分析技术[M].北京:化学工业出版社,2007.

[4]任旭.工程风险管理[M].北京:清华大学出版社,北京交通大学出版社,2010.

层次分析法(AHP)在中小建筑企业战略分析中的应用研究 篇9

信用是市场经济的基石, 而作为市场竞争主体的企业, 其信用状况如何, 将直接关系到整个社会主义市场经济的发展。因此, 对企业信用进行评价具有重要的现实意义。纵观信用评价的历史, 从最初依靠训练有素的专家主观判断的古典信用度量术到现在以统计学、运筹学、模糊数学和现代金融理论为基础的信用风险模型, 企业信用评价方法在不断演进中发展和完善。归纳起来大致可以分为三类, 第一类是传统的信用评级方法, 主要包括以5C法为代表的专家评判法和以5C法为基础发展起来的综合评价法;第二类是统计模型法, 其中主要包括线性区别模型、线性概率模型、Logit模型和Probit模型;第三类是以类神经网络法与模糊分析法为代表的新兴评级方法。

在国内外企业信用评价实践和理论研究中, 更多地是把企业信用评价内容界定为财务类与非财务类两大因素。通过对企业财务因素的定量分析, 可以判断出企业财务状况的好坏程度, 从而确定企业还款能力的大小。在此基础上, 再对影响企业财务状况的非财务类因素进行分析, 就可以对企业的还款能力作出更加全面、客观的预测和动态评估。由于非财务类因素的影响程度是由人们的主观判断确定, 并且这种评价不可避免地带有结论上的模糊性。因此, 要提高企业信用评价的可靠度, 必须找到一种能够处理多因素、模糊性及主观判断等问题的评价方法。本文认为可以借助模糊数学的思想, 建立一个模糊综合评价体系。

二、AHP-模糊综合评价模型

AHP–模糊综合评价模型主要由两部分组成, 第一部分, 层次分析法, 它是美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授托马斯·塞蒂于20世纪70年代中期正式提出来的。所谓层次分析法就是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法, 强调人的思维判断在决策过程中的作用, 通过一定模式使决策思维过程规范化, 适合于定性与定量因素相结合、特别是定性因素起主导作用的问题。而品质在对客户的信用评估中是最重要的, 因此, 我们就用AHP法确定各指标的相对权重。第二部分, 模糊综合评价, 它是一种应用非常广泛和有效的模糊数学方法。所谓模糊综合评价法就是运用模糊数学和模糊统计的方法, 通过对影响某事物的各个因素的综合考虑, 对该事物的优劣作出科学地评价。模糊数学是20世纪60年代美国自动控制专家查德 (L.A.Zadeh) 教授创立的, 是针对现实中大量的经济现象具有模糊性而设计的一种评判模型和方法, 在应用实践中得到有关专家的不断演进。综上所述, AHP–模糊综合评价模型就是首先利用层次分析法确定企业信用评价体系中各个评价指标的权重, 然后利用模糊综合评价对企业信用评价的过程进行模糊综合处理, 最终就可以确定企业信用评级等级。

三、运用AHP设计中小企业信用评价指标体系

其一, 设立评价指标体系。根据企业信用评价指标体系设立三层评价指标集:目标层指标集U={U1, U2, U3, U4, U5}, 分别代表企业的品质、能力、资本、抵押和条件;准则层指标集Uk={Uk1, Uk2, …, Ukm}, 其中m为Uk下的指标数;统计指标集Ukm={Ukm1, Ukm2, …, Ukmi}, i为Ukm下的指标数, 见表1。评判集是对评价对象可能出现评价结果组成的集合, 本文采用五级评价标准, 用V表示:V={V1, V2, V3, V4, V5}, 其中V1, V2, V3, V4, V5分别代表评价结果优秀、良好、中等、及格、不及格。一般而言来自企业外部的信息比来自企业内部的信息更加可靠, 为了保证企业信用信息平台的有效性和准确性, 因此, 基于“5C”系统建立的信息库要采集并储存来自公共服务部门或管理部门的有关企业以下方面的信用信息。如表1所示:

其二, 构造判断矩阵。建立上述层次结构后, 就需要确定一个上层次元素所支配的下层若干元素以该上层元素为准则的比较判断矩阵。根据T.L.Saaty教授提出的比例九标度法, 通过两两比较, 确定层次中诸元素相对于上一层次某一元素的相对重要性, 构造出两两比较判断矩阵。

其三, 还用AHP法确定各层次评价指标的权重。由于本文所涉及的判断矩阵都是单层比较简单所以可以采用一种简化的计算方法——方根法确定各层因素的权重。首先计算判断矩阵每一行的几何平均数 (i为行号, i=1, 2, …, n) ;然后对向量wi=[w1, w2, …, wn]T进行归一化处理, 即令 , 则向量Wi=[W1, W2, …, Wn]T就是所计算的权重。

其四, 进行一致性检验。在构造判断矩阵时, 由于客观事情的复杂性和人的判断能力的局限性, 人们在对各元素重要性的判断过程中难免会出现矛盾, 则需要对判断矩阵进行一致性检验, 先计算判断矩阵的最大特征根 , (i=1, 2, …, n) 。然后计算随机一致性指标CI, 其中:CI= (λmax-n) / (n-1) 。最后再利用一致性比率指标CR进行检验。其中, CR=CI/RI, RI为平均随机一致性指标, 是通过大量试验确定的。

其五, 确定隶属度及模糊综合评价模型。多目标决策的一个显著性特点之一是各个目标之间没有统一的度量标准, 因而难以比较。所以, 进行综合评价前, 应先确定指标体系中各个指标的评价值, 即计算隶属函数值。

(1) 确定定性指标的隶属度。对于那些难以用数量来定量表示的定性指标, 如素质、环境指标, 采用模糊统计的方法确定其隶属函数关系。模糊统计的做法是让参与评价的各位专家按事先规定的评语集V给各评价因素划分等级, 再依次统计各评价因素Uij属于各评价等级Vt (t=1, 2, 3, 4, 5) 的频数Mijt, 记: 则μij (t) 表示评价因素Uij隶属于评价等级Vt的隶属度。

(2) 确定定量指标的隶属度。对于定量指标的隶属函数关系的确定方法分为效益型指标 (越大越好型) 和成本型指标 (越小越好型) 两种情况考虑。先根据有关金融法规及经济常识确定企业所属行业的各统计指标的平均值、最高标准、最低标准, 取平均值与最高水平的中间值得到较高水平、平均值与最低水平的中间值得到较低水平, 5个标准构成评价结果Vf (f=1, 2, 3, 4, 5) 。然后, 计算定性指标的实际值, 再判断与其最接近的二个标准, 即Vf1≤Uij≤Vf2。

效益型指标隶属函数: ;

成本型指标隶属函数: 。

(3) 确定模糊综合评价模型。首先, 利用 (1) 、 (2) 计算出来的隶属度得到统计指标层的模糊变换矩阵Rkm和统计层指标权重集Wkm= (Wkm1, Wkm2, …, Wkmi) , 采用加权平均法计算得到准则层的模糊变换矩阵Bkm=Wkm·Rkm;其次, 利用准则层的模糊变换矩阵Bkm和准则层指标权重集Wk= (Wk1, Wk2, …, Wki) , 同样采用加权平均法计算得到目标层的模糊变换矩阵Bk=Wk·Rkm;最后, 利用目标层的模糊变换矩阵Bk和目标层指标权重集W= (W1, W2, W3, W4, W5) , 同样采用加权平均法得到目标层的模型构造矩阵B=W·Bk。

四、案例分析

笔者随机选取张家港市A企业的信用进行综合评级。

首先, 分别向专家发放调查问卷, 要求他们对各层次指标间的重要程度进行两两比较赋值, 并根据赋值构造判断矩阵。并运用AHP法确定权重向量, 如表2所示:

其次, 通过问卷调查, 让专家对A企业的定性指标进行打分评级, 就可以得到这家企业的评价矩阵Rk,

对A企业的以往还款记录评价结果:

对宏观环境的综合评价结果:B51= (0.25 0.325 0.25 0.175 0)

对行业状况的综合评价结果:B52= (0.27 0.336 0.264 0.1 0)

对条件的综合评价结果:B5= (0.26 0.3455 0.257 0.1375 0)

由于一些小企业恶意逃废银行债务, 致使银行宁可不贷或少贷, 从而中小企业很难从银行贷到款, 其需要资金时都是向亲戚朋友筹借的, 因此这里关于抵押的指标隶属度就用 (1 0 0 0) 来表示。通过搜集纺织业的相关资料, 可以得到定量指标的最大值和最小值, 然后通过分析A企业的财务报表就可以得出这些定量指标值的实际值, 从而利用上述确定定量指标隶属函数的方法可确定定量指标的隶属度, 如下:

对A企业的偿债能力评价结果:

对营运能力的综合评价结果:B22= (0 0 0 0.2304 0.7696)

对资本结构的综合评价结果:B31= (0.2 0 0 0 0.8)

对成长能力的综合评价结果:B32= (0 0 0.0871 0.78750.1254)

对盈利能力的综合评价结果:B33= (0 0.4256 0.5324 0.042 0)

对担保资产的综合评价结果:B41= (1 0 0 0 0)

对能力的综合评价结果:B2= (0 0 0.023 0.532 0.445)

对资本的综合评价结果:B3= (0.02 0.272 0.363 0.232 0.113)

对抵押的综合评价结果:B4= (1 0 0 0 0)

综上所述, 对A企业信用的综合评价结果为:B= (0.287 0.1990.237 0.2100 0.067) 。然而, 为了使综合结果的优劣程度易于区分, 我们就引进分数集F= (F1, F2, F3, F4, F5) T= (4 3 2 1 0) T, 其中Fj表示第j级评价等级的分数。因此A企业等级综合评价值为:Z=B·F= (0.287 0.199 0.237 0.210 0.067) · (4 3 2 1 0) T=2.429。由此可见, A企业的信用等级为中等。

五、研究结论

本文在前人和他人已有研究成果的基础上, 结合目前我国企业信用评价的实践, 进行了尝试性的拓展努力, 主要结论如下:一是将模糊综合评价法引入企业信用评价中, 运用定量分析与定性分析对企业信用进行评价。二是通过案例分析来验证指标体系及评价方法的实用性和有效性。但是本文中判断矩阵的构建和定性指标隶属度的确定这两个过程都需要专家评定, 而笔者由于条件和资金所限, 只能尽力找一些有评价经验或与此有关系的中高层管理人士, 并非真正的评级专家, 可能会对评级结果有所影响。并且凭借该公司所出的年报来做数据分析, 难以判断其真实性, 可能也会对评级结果有所影响。

参考文献

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