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基于多屬性群決策的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)投資評估方法

2012-12-31 00:00:00李春花朱紅艷
企業(yè)導(dǎo)報(bào) 2012年14期

【摘 要】文章基于OWA算子和CWAA算子的多屬性群決策評估方法,綜合兩種加權(quán)算子的優(yōu)點(diǎn),對項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行橫向和縱向集結(jié),有效消除決策者主觀因素的影響,并通過增加中間值,使項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)投資評估更加科學(xué)。

【關(guān)鍵詞】項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn);投資評估;多屬性群決策

對一個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的好壞,在某種意義上決定了項(xiàng)目最終管理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。對項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)是項(xiàng)目投資決策中的重要環(huán)節(jié),因?yàn)閷ζ滹L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析和評價(jià),可以了解到各種風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的可能性和導(dǎo)致?lián)p失的后果,從而確定風(fēng)險(xiǎn)大小的先后次序和風(fēng)險(xiǎn)因素之間的內(nèi)在關(guān)系。運(yùn)用綜合評價(jià)方法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià),首先要識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素或風(fēng)險(xiǎn)事件和可能發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的具體環(huán)節(jié),羅列出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查表;然后由相關(guān)專家對可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)因素或者風(fēng)險(xiǎn)事件的重要性進(jìn)行打分,以此來確定一個(gè)項(xiàng)目的綜合風(fēng)險(xiǎn)。

一、問題的提出

基于上述綜合評價(jià)方法,在一個(gè)項(xiàng)目投資決策中,個(gè)別專家因受個(gè)人情感等主觀因素的影響而對某些項(xiàng)目階段的風(fēng)險(xiǎn)做出失真的評價(jià)是無法避免的,這就必然會(huì)導(dǎo)致不合理的評估結(jié)果。而基于有序加權(quán)平均算子(WA算子)和加權(quán)算術(shù)平均算子(CWAA算子)的多屬性群決策方法則是:首先利用OWA算子進(jìn)行縱向集結(jié)(即對一個(gè)專家所給定的某一項(xiàng)目階段的所有風(fēng)險(xiǎn)分值進(jìn)行集結(jié));然后利用CWAA算子對縱向集結(jié)結(jié)果進(jìn)行橫向集結(jié)(即對不同專家得到的同一項(xiàng)目階段的綜合風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行集結(jié)),其結(jié)果可用于項(xiàng)目投資的風(fēng)險(xiǎn)評估。該算子不僅能充分考慮專家自身的重要性程度,還盡可能地消除了上文所述的那些不合理因素的影響,并增加了中間值的作用(主要是通過對過高或過低的某投資項(xiàng)目階段風(fēng)險(xiǎn)綜合屬性值賦予較大或較小的權(quán)重),從而增強(qiáng)投資評估結(jié)果的合理性。

二、 基于OWA算子和CWAA算子的多屬性群決策評估方法

1.OWA算子和CWAA算子的定義。(1)定義1:設(shè)FOWA:Rn→R,若F(a,a,…,a)=wb(j=1,2,…,n)(公式1)

其中,w=(w1,w2,…,wn)T是與函數(shù)FOWA相關(guān)聯(lián)的加權(quán)向量,且wj∈[0,1],w=1;bj是一組數(shù)據(jù)ai(i=1,2,…,n))中第j個(gè)最大的元素,則稱函數(shù)FOWA是n維有序加權(quán)平均算子,即OWA算子。(a,a,…,a)是任一組數(shù)據(jù)向量,(β,β,…,β)是(a,a,…,a)中的元素按下降序組成的向量,則有(a,a,…,a)=f(β,β,…,β)。根據(jù)上述定義,令w=

(1-a)/n,i=1a∈[0,1],為一調(diào)節(jié)值。則有fw=(a,a,…,a)=af1(a,a,…,a)+(1-a)f*(a,a,…,a)(公式2)。其中f*(a,a,…,a)是i≠1的情況。若a=0,fw=(a,a,…,a)=f*(a,a,…,a),若a=1,則fw=(a,a,…,a)=f1(a,a,…,a)。(2)定義2:設(shè)FOWA:Rn→R,若F(a,a,…,a)=wb(j=1,2,…,n)(公式3)。式中,w=(w1,w2,…,wn)T是與F函數(shù)相關(guān)聯(lián)的加權(quán)向量。bj是一組加權(quán)向量(nw1a1,nw2a2,…,nwnan)中第j大的元素,n是平衡因子,則稱函數(shù)F是n維組合加權(quán)算術(shù)平均算子,即CAWW算子。

2.評估過程。(1)決策矩陣的構(gòu)造。在指標(biāo)權(quán)重信息完全未知的狀況下,請k位相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)專家dk對該項(xiàng)目計(jì)取權(quán)重,設(shè)X和U分別為方案集和屬性集,屬性權(quán)重信息完全未知。D={d1,d2,…,dn}為決策者集,λ={λ1,λ2,…,λn}為決策者的權(quán)重向量,其中λk∈[0,1],k=1,2,…,t,λk=1。假定決策者dk(dk∈D)給出方案xi(xi∈X)在屬性uj(uj∈U)的屬性值為a(k)ij,從而構(gòu)成決策矩陣Ak。Ak經(jīng)過規(guī)范化處理后,得到規(guī)范化矩陣Rk=(r(k)ij)nxm。(2)綜合屬性值計(jì)算。利用OWA算子對決策矩陣Rk中第i行的屬性值進(jìn)行集結(jié),得到?jīng)Q策者dk所給出的方案綜合屬性值z(w)=F(r,r,…,r)=wb (公式4)。(3)群體綜合屬性值的計(jì)算。利用CWAA算子對位決策者給出的方案xi的綜合屬性值z(w)進(jìn)行集結(jié),得到方案xi的群體綜合屬性值 z(λ,w′)=FCWAA[z(w),z(w),…,z(w)]=w′b(公式5)。

其中,w=(w,w,…,w)T是FCWAA的加權(quán)向量(投資單位應(yīng)綜合考慮不同專家對風(fēng)險(xiǎn)的把握程度來判定各專家的打分在最終決策中所占的權(quán)重),b是相應(yīng)的一組加權(quán)向量(tλ1z(w)),tλ2z(w),...,tλtz(w)中第k大的元素,t是平衡因子。(4)風(fēng)險(xiǎn)評估。利用 z(λ,w′)對方案進(jìn)行排序。投資者根據(jù)以往對相關(guān)項(xiàng)目的投資經(jīng)驗(yàn)以及在項(xiàng)目可行性研究、項(xiàng)目投資招標(biāo)、投資實(shí)施等環(huán)節(jié)投資單位所能承受的風(fēng)險(xiǎn)能力,給出項(xiàng)目投資的各個(gè)階段的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)值Ri,在z(λ,w′)

基于OWA和CWAA算子的多屬性群決策方法在實(shí)際項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)投資評估中,計(jì)算比較簡單,同時(shí)也考慮到了眾多風(fēng)險(xiǎn)因素對各個(gè)項(xiàng)目投資階段風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,因此,這一方法的評估結(jié)果的可信度比僅考慮單一因素的評估結(jié)果要高。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]徐澤水.不確定多屬性決策方法及應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004:15~22

[2]葉宗裕.關(guān)于多指標(biāo)綜合評價(jià)中指標(biāo)正向化和無量綱化方法的選擇[J].浙江統(tǒng)計(jì).2003(4):24~25

[3]徐玖平,陳建中.群決策理論與方法及實(shí)現(xiàn)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009:31~32

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