摘要：研究目标:为避免AHP赋权受人为主观因素影响,因此对客观AHP赋权方法展开研究。研究方法:从指标相关性、指标相似度和样本空间性三个维度构造判断矩阵,并基于AIC准则给出相对最优方法的遴选原则,通过数值仿真验证文中方法的可行性与实用性,以2018年新疆数字普惠金融指数再合成为例进行对比。研究发现:不同赋权类型会导致样本综合指数的排名发生变化,不同赋权类型下综合指数的平均水平、分位水平、波动情况以及分布形态可能相近也可能存在差异。研究创新:较为系统地给出了客观判断矩阵的构造方法与遴选原则,并基于MATLAB R2016a提供了一套可以调用的标准化代码。研究价值:有效解决了AHP方法中人为主观因素的影响,使决策方案朝着数据驱动方向发展。
文章目录
一、问题提出
二、客观AHP判断矩阵的构造方法
1.相关说明
2.基于指标相关性的判断矩阵构造
3.基于指标相似度的判断矩阵构造
4.基于样本空间性的判断矩阵构造
5.相对最优判断矩阵构造方法的选择
三、数值仿真
四、实例分析
1.新疆数字普惠金融指数再合成
2.不同赋权类型的结果比较
(1)不同赋权类型下数字普惠金融指数的平均水平比较。
(2)不同赋权类型下数字普惠金融指数的分位水平比较。
(3)不同赋权类型下数字普惠金融指数的分布形态比较。
(4)比较结果分析。
五、总结与讨论