灰色关联度分析方法模型

灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W式中，R为M个被评价对象的综合评价结果向量；W为N个评价指标的权重向量；E为各指标的评判矩阵，（矩阵略）)(ki为第i个被评价对象的第K个指标与第K个最优指标的关联系数。根据R的数值，进行排序。（1）确定最优指标集设],,[**2*1njjjF,式中*kj为第k个指标的最优值。此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。选定最优指标集后，可构造矩阵D（矩阵略）式中ikj为第i个期货公司第k个指标的原始数值。（2）指标的规范化处理由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。设第k个指标的变化区间为],[21kkjj,1kj为第k个指标在所有被评价对象中的最小值，2kj为第k个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值)1,0(ikC。ikkkikikjjjjC21，mi,2,1，nk,,2,1（矩阵略）（3）计算综合评判结果根据灰色系统理论，将],,,[}{**2*1*nCCCC作为参考数列，将],,,[}{21iniiCCCC作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i个被评价对象的第k个指标与第k个指标最优指标的关联系数，即ikkkiikkikkkiikkkiCCCCCCCCk****imaxmaxmaxmaxminmin)（式中)1,0(，一般取5.0。这样综合评价结果为：R=ExW若关联度ir最大，说明}{C与最优指标}{*C最接近，即第i个被评价对象优于其他被评价对象，据此可以排出各被评价对象的优劣次序。2.灰色综合评价实证分析（1）方法一:理想对象（2007年数据）（表略）