熵权法

资 源 简 介

熵权法

详 情 说 明

熵权法是一种基于信息熵理论来确定指标权重的客观赋权方法，特别适用于多指标综合评价体系。该方法通过分析数据本身的离散程度来反映指标的重要性，避免了人为赋权的主观性。

完整的熵权法实施流程包含六个关键步骤：

第一步是对原始数据进行标准化处理。由于不同指标往往具有不同的量纲和数量级，必须通过极差标准化等方法消除量纲影响，将各指标值转化到[0,1]区间内。

第二步计算特征比重。针对每个标准化后的指标，计算各评价对象在该指标下的特征比重值，这个比重反映了该对象在特定指标上的相对重要性。

第三步求取熵值。根据信息熵理论，利用特征比重矩阵计算各指标的熵值。熵值大小反映了该指标下数据的离散程度，熵值越小说明该指标对评价对象的区分能力越强。

第四步确定差异系数。通过熵值计算指标的差异系数，该系数直观体现了指标的重要程度。差异系数越大，说明该指标在综合评价中的作用越重要。

第五步计算熵权。将差异系数归一化处理得到各指标的最终权重，这个权重完全由数据本身的特征决定，具有高度客观性。

最后一步是综合评价。利用确定的权重对标准化后的原始数据进行加权求和，得到每个评价对象的综合得分，从而实现对评价对象的排序和比较分析。

熵权法特别适用于指标间相关性不强的情况，在环境评估、投资决策、绩效评价等领域有广泛应用。这种方法的最大优势是能有效屏蔽人为干扰，但当指标间存在较强相关性时，可能需要结合其他方法进行改进。