[发明专利]一种绩效评分卡指标权重的优化方法及系统在审

专利信息
申请号: 202011071480.2 申请日: 2020-10-09
公开(公告)号: CN112257910A 公开(公告)日: 2021-01-22
发明(设计)人: 金耀辉;何浩;王泽华 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F17/18
代理公司: 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 张宁展
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 绩效 评分 指标 权重 优化 方法 系统
【说明书】:

发明提供了一种绩效评分卡指标权重的优化方法及系统,根据原始输入,基于原始输入信息熵并结合专家权重,生成初始权重;针对生成的初始权重,定义基于多元高斯分布的初始权重约束空间,采样生成候选权重集;计算原始总评分,获得原始总评分中评分分布的正态特性,应用联合分布变换得到目标评分;计算候选总评分,结合目标评分,计算KL散度,利用期望增益优化搜索方法在候选权重集中搜索最优评分对应的权重值作为最优权重。本发明结合了统计学习方法与领域知识经验,有效利用评分前单项原始输入信息的分布信息,改善了仅使用专家经验作为指标权重设计依据带来主观性问题与时效性问题,同时改善了评分总体分布的病态性问题。

技术领域

本发明涉及绩效评估技术领域,具体地,涉及一种利用期望增益优化搜索方法实现的绩效评分卡指标权重的优化方法及系统。

背景技术

绩效评价作为财政管理的重要手段,具有较强的事后监管性质。绩效评价的一般方法是根据企业或部门的总业务目标,按照一定方法将其分解为多个分目标,并通过一些列相关指标的目标值来量化分目标的完成效果,构成绩效评价指标体系。绩效指标体系赋权是多指标综合体系中难以绕开的重要问题,属于方法论范畴,也具有较为普遍的适用业界普遍认为,绩效指标体系的赋权方法可大致分为两类:主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法主要包括专家咨询法、层次分析法、环比赋权法、调查统计法、对比排序法等,核心思想是借鉴主观业务经验与抽样统计确定指标重要性排序;客观赋权法主要包括主成分分析法、指标聚类法、频数统计法等,核心思想是以无监督学习方法挖掘统计特征中与指标重要性相关的信息实现排序。主观赋权法的不足在于主观经验经验偏差与样本偏差;客观赋权法充分利用了当期指标数据的统计信息。但在实际业务环境中,事后监管的目的往往在于指导下一周期的决策调整。而现阶段内,决策调整的方向仍无法脱离主观经验的参考。客观赋权方法仍需要业务知识的嵌入,才能真正具备实用性。

此外,即便在公共管理领域,针对各类业务所调研的数据,在统计分析中也要求具有较广泛的样本量,其目的实质是保证各类数据的观测分布充分反映总体分布。在关联因素分析中,回归方法可被用于预测各因素的对于结果指标的影响因子大小。此时结果指标的分布对回归结果的置信度有着至关重要的影响。通常情况下,人们采信的是正态假设。其原因在于如果结果指标满足近似正态分布,数理统计理论可以保证常规分析方法如t检验和线性回归的结果可成为最优分析结论。在公共领域典型的大型数据集中,多数统计方法依赖于中心极限定理。该定理指出,大量独立随机变量的平均值近似正态分布在真实的平均值附近。正是这种平均值的正态分布奠定了t检验、线性回归、逻辑回归等方法的有效性。反之数据正态性极弱可能导致这些方法得出的结论产生较大偏差或可泛化性不强。因此从结果意义上,绩效指标体系的特定权重下所得到的绩效评分总体分布,可以反映该权重配置方案的合理性。一般认为正态分布的评分更为合理。但在现有方法中,较少度量评分总体与单项原始输入分布,同时充分结合专家系统经验完成绩效体系权重的设计。

目前没有发现同本发明类似技术的说明或报道,也尚未收集到国内外类似的资料。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述不足,提供了一种绩效评分卡指标权重的优化方法及系统。

本发明是通过以下技术方案实现的。

根据本发明的一个方面,提供了一种绩效评分卡指标权重的优化方法,包括:

根据原始输入,基于原始输入信息熵并结合专家权重,生成初始权重;

针对生成的初始权重,定义基于多元高斯分布的初始权重约束空间,采样生成候选权重集;

计算原始总评分,获得原始总评分中评分分布的正态特性,应用联合分布变换得到目标评分;

计算候选总评分,结合目标评分,计算KL散度;利用期望增益优化搜索方法在候选权重集中搜索KL散度最低的候选权重作为最优权重;

其中:

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