[发明专利]多维工业企业诚信评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种工业企业诚信评价方法，特别涉及一种多维工业企业诚信评价方法。

背景技术

工业企业是国民经济体系中的基层组织和经济细胞，它为自身和国民经济其他各部门提供原材料、燃料和动力，为人民物质文化生活提供工业消费品，与其它各行各业有着紧密联系。工业企业是国家发展的基石，为其他产业的发展提供设备、原材料等保障。工业企业信用缺失扰乱了正常的市场经济秩序，如果任其发展下去，其危害不仅限于工业企业，而且必然最终扩散到各行各业，对社会的稳定发展带来不可估量的损失。工业企业作为一个完整的社会组织，会与各个社会组成成分之间存在合作来往与利益关系，因此科学地评价工业企业的诚信水平需要从多方面对其评价方法进行研究。

文献“申请公布号是CN102880934A的中国发明专利”公开了一种食品企业诚信评价方法。该方法通过建立评价指标体系，采集诚信评价指标信息数据，对采集的数据进行数据数值化、时间数据转换和数据归一化处理；利用两个带有延迟的反馈循环隐层和一个输出层的递归神经网络结构，采用带动量和自适应变速率的梯度下降算法训练神经网络确定参数；对神经网络进行模拟估值，采用贝叶斯正规化方法对神经网络进行模型优化；在网络计算分值和优化结果分值对比分析时融合专家打分评价食品企业的诚信状况。该方法基于神经网络与专家评分相结合的方法从食品企业自身和企业诚信效果反馈两个角度分析企业的诚信水平，但并未对工业企业在政府部门和互联网上的诚信相关信息进行考虑，因此评价结果不全面。

发明内容

为了克服现有工业企业诚信评价方法实用性差的不足，本发明提供一种多维工业企业诚信评价方法。该方法依据于信息来源和对企业评价角度的充分考虑，从政府、企业和互联网三个模块出发，对工业企业各模块以及整体状况进行诚信评价。根据政府模块、企业模块和互联网模块的特点分别建立了基于效用函数的政府模块评价算法、基于模糊理论的企业模块评价算法和基于功效计分法的互联网模块评价算法。在使用不同的评价算法时，对该模块下的指标系统进行统一的归一化方法消除指标间的差异性。对于评价算法中权重的确定，政府模块和互联网模块采取了当前广泛使用的层次分析法，而互联网模块，由于其指标的特殊性，采用了因素分层构权法。最后通过雷达图进行展示。该方法评价结果完整全面，科学地反映了工业企业诚信水平。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种多维工业企业诚信评价方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、采用基于效用函数的综合评价算法对政府模块诚信水平进行评价。

建立政府模块诚信指标。根据各指标定义对其进行量化，以便输入模型中参与运算。采用广义指数法对指标数据进行归一化处理，计算方法如公式(1)所示。

式中，k_ijk为单项评价指标指数，g_ijk代表指标量化后的值，g_ijkB代表比较基数。

政府模块指标权重。基于层次分析法确定，包括建立层次结构图、构造判断矩阵、求出特征向量并进行一致性检验，计算出各指标的权重。

基于效用函数综合评价算法得到诚信值，计算方法如公式(2)所示。

式中，w₁和w₂为归一化后的权重，其和为1，s_g为政府模块的综合评价值，g_i＝f_gi(g_ij)(i＝1,2；j＝1,…,n)为g_ij的效用函数评价值，f_gi为g_ij的效用函数，w_ij为单项评价指标g_ij的权重。

步骤二、企业模块诚信综合评价采用多级模糊综合评价法，对评价对象的优劣做出科学评价。

建立企业模块诚信指标。根据各指标定义选择合适的方法对其进行量化，建立评语集、设计隶属度函数将指标归一化为评语集的模糊关系向量，计算方法如公式(3)所示。

式中，代表某个最底层指标e_ijk归一化后的向量；f_n(e_ijk)为指标属于等级V_i的隶属度，其中，n＝1,2,…5。

企业模块指标权重。基于层次分析法确定，包括建立层次结构图、构造判断矩阵、求出特征向量并进行一致性检验，计算出企业模块各指标的权重。