【摘 要】
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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
【机 构】
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成都理工大学商学院新疆财经大学统计与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金西部项目(71563046、72064034);新疆维吾尔自治区社会科学基金项目(20BJL060)的资助
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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.
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