目前关于综合评价方法的研究已经取得丰硕成果,然而由于分析视角的多样性,方法原理的差异性,人为判断的主观性等,各种不同的方法所得出的结论往往不相同。为了解决评价结论不一致问题,组合评价方法成为了学者们关注的焦点。基于此,首先对已有的关于组合评价方法的研究进行细致梳理,为开发新的组合评价方法奠定基础。然后,针对组合评价方法的特殊性以及评价数据为二维且分布不均的情况,提出了一种专门用于解决组合评价问题的信息集结方法,即组合(CW)算子。该方法能同时考虑单一方法的同质性特征和异质性特征,并在系统聚类分组的基础上进行二次加权,有利于得出更加稳健的评价结论。其次,为了进一步验证该方法在实践中的有效性,将其应用于2015年16家上市商业银行的绩效评价,将简单线性加权法、灰色关联法、熵值法、理想点法、改进理想点法、模糊综合评价法和主成分分析法这7种方法进行组合得出相应结论。最后,分别从评价方法个数和被评价对象个数两个视角进行测度,对基于CW算子的组合评价方法进行稳定性分析。并与平均值法进行对比分析,结果表明基于CW算子的组合评价方法比平均值法更具稳定性。