CRITIC指标客观赋权方法

合集 - 数学建模算法(27)

1.整数规划2024-07-072.非线性规划2024-10-113.非线性规划之飞行管理问题2024-10-114.遗传算法与直接搜索2024-10-115.图论基础：最小路径问题2024-07-076.网络最大流量问题2024-07-077.最小费用最大流问题2024-07-058.旅行商（TSP）问题2024-07-059.微分方程模型2024-07-0910.数据预处理2024-10-1111.插值方法2024-07-0612.拟合算法2024-07-0813.数据初始化2024-10-1114.层次分析法2024-07-1315.模糊综合评价2024-07-14

16.CRITIC指标客观赋权方法2024-10-11

17.Topsis评价法2024-10-1118.熵权法2024-10-1119.灰色关联度分析2024-10-1120.聚类分析2024-10-1121.主成分分析2024-10-1122.因子分析2024-10-1123.判别分析2024-10-1124.典型相关分析2024-10-1125.对应分析2024-10-1126.多维标度法2024-10-1127.亮度变化与空间滤波2024-10-11

收起

实际案例：评价银行

银行	资产收益率	费用利润率	逾期贷款率	资产使用	自有资本率
中信	0.483	13.2682	0	4.3646	5.107
光大	0.4035	13.4909	39.0131	3.6151	5.5005
浦发	0.8979	25.7776	9.0513	4.8920	7.5342
招商	0.5927	16.0245	13.2935	4.4529	6.5913

数据行为对象，列为指标。

% CRITIC法分析
clc;clear;
%读取数据
data=xlsread('your-path');
%%指标正向化和标准化处理后数据为data1
data1=data;
%%负向指标准化处理,
index=[3];    %第三个指标为负向指标
for i=1:length(index)
  data1(:,index(i))=(max(data(:,index(i)))-data(:,index(i)))/(max(data(:,index(i)))-min(data(:,index(i))));
end
%%正向指标准化处理
index_all=1:size(data1,2); 
index_all(index)=[];    % 除负向指标外其余所有指标
index=index_all;
for i=1:length(index)
  data1(:,index(i))=(data(:,index(i))-min(data(:,index(i))))/(max(data(:,index(i)))-min(data(:,index(i))));
end
%%对比性
the=std(data1);
%%矛盾性
r=corr(data1);%计算指标间的相关系数
f=sum(1-r);
%%信息承载量
c=the.*f;
%计算权重
w=c/sum(c);
%计算得分
s=data1*w';
Score=100*s/max(s);
yin={'中信','光大','浦发','招商'};
for i=1:length(Score)
    fprintf('%s银行百分制评分为：%4.2f\n',yin{1,i},Score(i));   
end