《判断与决策》读后感

《判断与决策》读后感（共8篇）

篇1：《判断与决策》读后感

决策，是每个人的生活中都必须要面对的事情，一个对的决策，能改变一个人人生轨迹，与此相反，一个不恰当的决策也许能毁掉一个人的前途。经过对“理性的边界――行为决策与生涯发展”这门课的学习，心里对决策的有了一个更加深刻的了解，对决策也有了自己的见解，相信以后一定能减少错误决策。同时，利用课余时间，读了《决策与判断》这本书，对决策的认识更加深刻。

这本书从决策的依据（知觉、记忆与情境），决策问题（框架），决策判断（直觉与偏差），决策目标模型，群体决策到最后的常见陷阱，分析了其中各个阶段可能的错误。但这本书侧重于理论方面，里面的试验结果无法直接应用，写作风格类似论文，看起来有些费力，是决策理论很好的一本书。

对于书的封面，相信大多数人都没有留意，我也是读到读者写封面的时候才回头去看封面的，是在作者的提示下才看出其中蹊跷的，3那张牌根本不是黑桃。其实我们的知觉已经被大脑形成的印象所掩盖，大脑已经认为那是个黑桃三，那么具体黑桃的形状便被“视而不见”了。在布鲁纳和波斯特曼的实验中，28个被试中有27个人（即96%的人）在一定程度上表现出这种支配反应。这种现象在科学上称之为选择性知觉，用沃尔特李普曼的话说就是“我们不是先看见再定义，而是先定义再看见。”我们老是会看见自己预期会出现的事物，并且认为那个理所当然，但是往往事实并非如此。再举个例子，世界杯上两个国家队比赛，可能互有小动作和犯规。但是当你赛后让两方的球迷写下对方的犯规次数时候，结果肯定大相径庭。知觉本质就具有选择性，即便是一张扑克牌。

决策与判断是人的思维活动，它不是建立在数学和逻辑基础之上的，而是建立在人的感情、理念和经验的基础上的。我们做出决策和判断的标准并不是建立在理性基础上的最佳选择，而是建立在人类心理上的第一满意选择。心理学研究的目的并不在于评判问题的好坏，目的在于让我们进一步了解决策过程是如何操作的，并且，在这样的过程中，让我们的决策质量得到提高。

决策与判断的失败通常比成功更有启发性，即使成功是普通的原则。它经常能揭示决策的过程。一旦你能发现引起某种偏差和误差的环境，就可以避而远之或者提前预备对策。

有时看待事物的确会受到动机以及自身预期的影响引起。看一个人，一件事情心里原有的想法或目的会影响对此时间的看法。举例来说，评价一个熟悉的人则会处处想到的是这个人的好处，若与之不善则会想到的是不好的地方。

书中很多生动的例子都让我们认识到不同事物对于我们决策总会产生很多影响，我们要认真读这本书，从而避免生活中的不理性决策。

篇2：《判断与决策》读后感

消费行为是消费者为实现一定的目的而购买、使用、评价产品或服务的一系列行为。本文对大学生消费行为进行了探索性研究，了解了大学生消费结构，通过因素分析发现了大学生消费行为的类型，并构建出大学生消费行为模型。研究结果发现:大学生消费结构总体上是合理的，他们能够从自身条件出发表现出合理的消费行为。但是有一部分大学生消费不合理，应加强对大学生的消费教育。

组织行为学是管理科学的一部分，是研究组织中人的行为与心理及其规律性，从而提高预测、引导、控制人的行为的能力，以实现组织目标的科学。组织行为学的研究内容分为三个层次，分别是个体行为、群体行为和组织行为，本文中所谈的大学生消费行为属于其中的群体行为。

大学生的消费行为具有以下特征：(1)消费依附性很高。大学生自身缺乏稳定的经济来源,主要依靠父母供给。(2)趋同性与两级分化并存，我们发现大学生的生活水平是参差不齐的，这与他们的家庭状况有关。(3)传统消费逐渐减少,时尚消费成为潮流。与以前相比,食物已经不再是大学生消费的主体,消费金额也不大。另外，服装和化妆品消费一直在上升，另外数码产品和消费娱乐消费在大学生消费中所占的比重越来越大。很多大学生的消费行为出于攀比心理，想要拥有和他人一样的物质生活，这与他们的社会知觉有关，所谓社会知觉指在社会环境中，人们对某个人或某个群体的知觉，是对他人的心理状态、行为动机和意向做出推测和判断的过程。这部分大学生根据自己对他人的认识，即自己的社会知觉，逐渐形成了攀比心理。

大学生有着广博的学识和敏锐的洞察力,然而有些方面思想尚未成熟,消费过程中往往存在或多或少的问题。主要有以下几点：(1)消费无计划。多数家长按月给孩子汇生活费,但很多大学生并不是按计划消费,花钱时也不考虑生活费能不能坚持到月底。当问及理财状况时，多数大学生表示不能合理地规划每月消费,因此大学生中出现了很多“月光族”,一到月底生活费就没了,有的甚至没到月底就将生活费花光,只好向周围同学借钱。另外,大学生储蓄率很低,只有很少一部分的同学会在每个月存点钱,大部分学生的储蓄意识十分淡薄。

(2)从众消费。从众性是指大学生的自主意识不足、缺乏判断力,容易“随大流”,形成“班级效应”和“宿舍效应”。他们在形成自己的消费特点的同时,在某些方面也不同程度地与班级、宿舍大多数人保持一致。就拿我们宿舍来说,大家日常饮食和服装就有着高度的相似性,当其中一个同学吃什么或穿什么时,其他同学也会相应的跟着去做。

(3)攀比和炫耀消费较为普遍。大学生有着强烈的自尊心,十分重视自己的形象,在消费上也比较注意商品的样式与档次。近半数的大学生认为自己的月消费额应该在500元以上，有部分人则希望月消费额在1000元以上。多数大学生认为自己消费水平偏低,这主要是同学间相互攀比和炫耀所造成的心理不平衡。炫耀心理实际上是一种超越客观价值的自我虚构,表现在生活消费领域,就是对物质生活的高欲望。尤其是一些家庭条件好而学习成绩不甚理想的学生更想以此来塑造自己的形象,通过物质上的优越来填补自己学习上的不足。

(4)超前消费日渐明显。大学生站在时代前沿,敏锐地把握时尚潮流,希望用新异的形象展示自己的青春活力与激情。他们是新商品、新的消费方式的追求者、尝试者和推广者,他们喜欢拥有独特风格的商品,引领着青年消费潮流。受社会风气和环境的影响,一些大学生不惜代价,利用借记卡进行超前消费,这个月就把后几个月的生活费花完了。然而超前消费与大学生自身条件是极不相符的,不仅会带来过重的经济负担,也会形成精神压力,不利于大学生的健康成长。

解决当代大学生消费过程中存在的攀比消费和无计划消费等突出问题,帮助大学生树立正确的消费观念,理性消费,不仅与大学生自身的认识和修养有关,与政府和社会的关注有关,更与家长和学校的教育引导密不可分。

(1)加强大学生理财教育。当代大学生生活水平显著提高,每月的消费金额逐渐增多。然而多数大学生的理财能力很低,不知道怎样合理地规划自己每月的消费,因此加强大学生的理财教育就显得十分重要。学校要从思想上高度重视大学生的理财教育,开设专门课程如证券投资,财务管理等。一方面提倡大学生发扬中华民族勤俭节约的传统美德,节俭消费;另一方面向大学生传播现代的消费理念,增强大学生的理财能力。“家长是孩子最早的老师”,更要以身作则,加强对大学生消费的教育引导,使大学生对金钱有正确的认识,树立节约、合理的消费观念,养成有计划消费的良好习惯。同时，对于这一点，价钱情绪管理是很重要的，情商指人对自己的情绪、情感的控制管理能力和社会人际关系中的交往、调节能力，相对于智力而言，它显得更加重要。大学生首先应该正确的认知自身的情绪，才能够管理和调控自我的情绪，使之适时适地适度。

篇3：《判断与决策》读后感

从我国近十年民航飞行事故中分析, 由机组原因引发的事故达到67.86% (见表1) 。而据NTSB (美国国家运输安全委员会) 对1950年至1999年的1286起[2]事故的统计中也可以发现, 飞行机组的差错也占到了60%以上, 因此, 对机组人员人为因素的研究已经不可代替地成为航空安全的重要环节。而在我国, 随着航空市场新一轮的扩张、兼并和超乎寻常的快速增长, 飞行安全已经成为公众关注的热点问题。

本文将对机组的判断与决策过程进行分析, 然后使用CREAM失误概率预测法对这一过程进行定量化分析, 从而完成对机组客观的评价, 为管理者及理论研究人员提供一种方法的借鉴。

2驾驶舱内机组判断与决策过程[3]

在飞行中, 机组的判断与决策过程是保证飞行安全的重要因素。两人制机组或多人制机组主要依靠充分发挥机组团队和群体优势预防人为差错。而这一过程是建立在良好的驾驶舱沟通的基础之上, 良好地沟通可以帮助机组人员交流看法, 做到相互理解, 从而配合默契, 行动一致。机组判断与决策过程包括询问、讨论、确定方案、执行和反馈。

2.1询问

在飞行过程中, 机组成员发现可疑迹象, 及时发问, 可启动机组的情况判断过程, 帮助及早发现问题。通常机长应明确说明自己的发现和判断, 其他成员有疑问应鼓励他们大胆询问。机长的判断正确, 询问可使其他成员理解机长的意图, 从而使以后的配合更加主动默契;机长的判断不正确, 询问又可以帮助改正错误, 得出正确的结论, 因此, 驾驶舱内应当鼓励直截了当的询问。

2.2讨论

这一阶段机组成员需要运用已有的知识和经验, 对发现的问题发表意见, 然后供机组其他成员讨论, 在讨论过程中, 提倡为自己的立场辩护, 这是保证机组做出最佳决策的重要手段。

2.3确定方案

飞行中往往情况非常复杂, 时间非常紧迫, 要把问题讨论明白, 选出最优方案, 常常是不现实的。因此, 对于机组确定的方案不要求是最优的, 但要求在安全上是可行的。机长在综合机组其他成员的意见后, 需要果断确定实施方案。

2.4执行

确定实施方案后, 全体机组成员就要严格按照机长的要求, 分工协作, 采取行动, 以求解决问题。

2.5反馈

反馈就是要对执行后的效果发表意见。反馈的目的, 是要借助机组的集体智慧, 来对所采取的行动是否有效、问题是否解决、先前的判断与决策是否正确做出更好的回答。

3驾驶舱内机组判断与决策过程的CREAM定量化分析

3.1适用性分析

1998年, Erik Hollnagel在其著作《Cognitive Reliability and Error Analysis Method》中正式提出CREAM方法。该方法是第二代人的可靠性分析中的一种代表性方法。CREAM强调人在生产活动中的绩效输出不是孤立的随机性行为, 而是依赖于人完成任务时所处的环境或工作条件, 它们通过影响人的认知控制模式和其在不同认知活动中的效应, 最终决定人的响应行为。而在驾驶舱内, 飞行员的绩效输出就是依赖于其完成任务时所处的情景环境, 所以该方法能够结合驾驶舱环境对机组的差错进行分析。

3.2CREAM预测分析方法[4,5,6,7,8,9,10]

CREAM预测分析的主要功能就是对一项人的认知活动的任务可能发生失效的概率进行预测, 它包括基本法和扩展法两种方法。本文采用的方法是基于基本法之上更先进的扩展法。

扩展法预测分析的基本思想是分析人在完成任务过程中的认知活动和可能的认知功能失效, 在得到认知功能失效概率基本值基础上, 研究所处的情景环境的CPC因子水平对基本值进行修正, 从而对人在完成任务时可能发生失效的概率进行预测。扩展法预测分析过程有四个步骤:任务分析, 建立认知需求剖面;评价共同绩效条件;识别最可能的认知功能失效;预测失效概率。

3.2.1 任务分析, 建立认知需求剖面

建立事件序列, 基于驾驶舱机组判断与决策的认知行为过程分析, 并对该过程的发展进程进行系统化的任务描述, 识别并确认驾驶舱机组判断与决策过程中任务的细节, 包括操作的过程及相应的情境环境条件。CREAM将认知功能归纳为观察、解释、计划和执行四类, 每类功能有若干个失效模式。认知活动包括协调、通信、比较、诊断、评估、执行、识别、保持、监视、观察、计划、记录、调整、扫视、检验等, 然后按认知活动和认知功能对照表 (表2) , 确定每项步骤中的认知活动所对应的认知功能。

根据机组判断与决策过程, 机组成员在遇到问题时首先要询问, 同时这也是保证飞行安全的首要前提。而询问这一过程中, 最可能的原因是机组成员观察到了一些异常情况并对此进行了初步的诊断, 认为可能会对安全带来威胁。当提出问题后, 机组成员就要讨论, 每一位成员都应该发表自己的看法, 而这一过程中最重要的是机长要比较大家提出的建议。确定方案就是在综合大家意见后, 机长要做出决断, 确定处理问题的方案。然后全体机组成员需要按照机长的分工执行。执行后, 机组成员都应积极反馈意见, 检验所采取行动的有效性。按照CREAM方法提供的认知活动和认知功能对照表, 根据以上分析, 确定每个认知活动对应的认知功能 (见表3) 。

3.2.2 评价共同绩效条件 (CPC)

根据事件的情景环境条件, 对CREAM方法所给定的9种CPC因子 (见表4) 的水平进行评价, 确定其对绩效可靠性的期望效应。每个CPC因子都有多个水平和对应的认知功能权重, 见表4。

驾驶舱环境中涉及全部9个因子, 而这里所讨论的也是驾驶舱中机组成员的普遍认知过程, 不涉及具体处理的事件, 所以在计算过程中, 取全部9个因子, 并设为最佳环境。也就是说把情景环境设为最佳状态, 即对于每一个CPC因子权重都取第一行。如表5所示。

3.2.3 识别最可能的认知功能失效

CREAM方法提供了13类认知功能失效模式, 见表6。参考CPC因子水平, 找到每一项认知活动最可能的认知功能失效模式。

在询问过程中, 涉及“观察”和“诊断”两种认知行为, 而从实际情况中可以看出, 观察到异常情况比随后的诊断更重要, 而在观察的3种失效模式中, 最容易产生的是“错误辨识”。

讨论过程涉及“解释”中的3种失效模式, 而通过机组成员的讨论, 最容易产生的是“决策失误”。

方案的确定最有可能的是该方案制定的不适当, 所以选择“不适当的计划”。

在执行过程中, 由于驾驶舱设备的复杂性及多样性, 在操作过程中容易在顺序上出现问题, 所以选择“动作顺序错误”。

反馈过程中, 如果出现了问题, 在“观察”、“解释”和“计划”的9种失效模式中, 最容易产生的是“延迟解释”, 也就是说没能及时反馈意见, 可能会对后续的操作产生影响。

3.2.4 预测失效概率

CREAM将认知功能失效概率 (Cognitive Failure Probability) 简称为CFP。按任务的操作步骤进行失效概率预测, 预测过程如下:

(1) 按表6所列的认知功能失效模式基本失效概率值, 确定每个认知活动中最可能的认知功能失效模式的失效概率基本值, 即可得到该认知活动的标定CFP值, 记为CFP标定。

(2) 评价CPC对CFP的影响。CREAM提供了CPC因子对四大认知功能的权重因子表 (表5) , 进而可得到每个CPC因子对每个认知活动的权重因子, 再分别求得每个认知活动下所有CPC因子的权重因子的乘积, 即得到该认知活动的“总权重因子”, 则修正后的CFP值为CFP修正=CFP标定×总权重因子。

(3) 一个操作步骤中的所有认知活动按 (1) 和 (2) 得到修正后的CFP值之后, 即可求得该操作步骤的总的CFP值, 它需要根据步骤中的所有认知活动的逻辑关系来确定计算方法。

根据预测失效概率的计算步骤, 计算结果列于表7。

由公式undefined (1-CFPi) (其中i=1, 2, 3, 4, 5, 分别对应5种认知功能) , 可以得到机组判断与决策过程的失误概率为0.00712。

4结论

本文通过对机组判断与决策过程的定量化分析, 可得出以下结论:

(1) 本文首先分析了机组的判断与决策过程, 然后对其进行了定量计算, 实现了对机组的客观评价, 为定量分析机组的认知差错提供了一种方法。

(2) 在定量计算过程中, 本文假设CPC因子都处于最高阶水平, 即情景环境为最佳状态。而对于具体的一次飞行过程中, CPC因子水平不可能都处于最高阶, 也不一定涉及全部9个因子, 而要根据当时的飞行情况而定, 但最终的判断是单由某个人进行选择, 所以会造成主观性过强, 因此在日后对具体事故/事件中飞行员的认知差错进行分析时, 需要增加CPC因子水平等级评价的客观性方法。

摘要：CREAM强调人在生产活动中的绩效输出不是孤立的随机性行为, 而是依赖于人完成任务时所处的环境或工作条件, 它通过影响人的认知控制模式和其在不同认知活动中的效应, 最终决定人的响应行为。在驾驶舱内, 机组的绩效输出不仅仅是人的自身行为, 还依赖于其完成任务时所处的情景环境, 所以CREAM方法能够结合驾驶舱环境对机组的认知差错进行分析。在飞行中, 驾驶舱内机组非常重要的一个环节是判断与决策过程, 这一过程中包括询问、讨论、确定方案、执行、反馈五个环节。本文将通过分析这五个环节的相互关系及影响, 以明确这种讨论过程是减少机组人为差错发生的一种有益方式, 然后应用CREAM的预测法对这五个环节进行定量化分析, 得出机组判断与决策过程的失误概率, 完成对机组认知行为的客观评价, 并为以后能够定量化研究驾驶舱内飞行员认知差错提供方法的借鉴。

关键词：认知可靠性与失误分析方法 (CREAM) ,判断与决策,人为差错,机组

参考文献

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篇4：浅谈审计决策与专业判断的关系

一、审计决策过程

（一）正确描述决策问题

审计人员在完成一个审计项目的过程中，可能碰到一系列的决策问题，在采取每一个行动之前，决策者都必须清楚地了解自己所面对的是一个什么样的问题，要做什么决策，对每一个决策问题都要有一个准确的表述。

（二）评估可供选择的行动方案标准

对每一个审计决策问题，审计人员都可能面临多种选择，必须有一定的依据来评价各种选择的合理性，这就是评价的标准。审计人员必须找出这种标准。

（三）权衡已确立的评价标准的优先顺序

对审计人员来说，各种评价标准的重要程度是不一样的。在某种情况下，降低审计风险的水平可能比提高收集审计证据的速度更重要，也就是说，在决定是否需要收集额外的审计证据时，主要应考虑更多的是证据是否有助于降低审计风险，而不是把审计外勤工作的截止日作为主要的决定因素。

（四）可供选择的行动方案

有些审计决策，可供审计人员选择的处理方法是非常明显的；有些审计决策，如收集哪些审计证据、收集多少审计证据的决策，则要根据审计人员的经验和被审计单位的具体情况来确定。

（五）各种不同的方案

可供选择的方案一经确定，审计人员必须依据所确立的评价标准对各种方案进行分析和比较，做出最终的选择。

（六）最佳方案

在对全部可供选择的方案进行分析比较后，就要从中选出最佳的方案。还以审计意见决策为例，由于审计人员没有发现财务报表存在误报的证据，也没有持续经营方面的忧虑，审计人员对审计意见的正确性有合理的把握，因此可以出具标准无保留意见的审计报告。

二、审计专业判断

审计的专业判断是指审计人员在做决策的过程中，依照专业标准和职业经验，对影响审计决策的各项因素进行分析评价，对不确定的事实做出判断的过程。在判断的基础上，审计人员要从多项可选用的方案中找出最佳的，这就是决策。判断和决策是相随相伴的，可以说在审计决策的每一个步骤中都离不开专业判断。

（一）审计专业判断的过程和内容

审计的目标是对被审单位会计报表的合法性、公允性、一贯性发表审计意见，出具审计报告。审计人员在出具审计报告前，必须对有关独立审计准则的遵循和会计报表的表达作出专业判断。因此，审计人员专业判断的内容可以分为有关审计准则的专业判断和有关会计报表的专业判断。

1．有关审计准则的专业判断

包括：（1）决定审计重要性水平。确定审计重要性水平是审计专业判断所涉及的一个重要领域。影响重要性水平的因素很多，对重要性判断离不开特定的环境，重要性会因时间和空间的不同而改变；不同的企业重要性水平不同，同一企业在不同时期的重要性水平也不同。（2）确定审计风险。对于客观存在的审计风险，审计人员必须保持职业谨慎，运用专业判断，对被审计单位的审计风险各要素进行全面的评估，确定可接受的审计风险水平。（3）搜集审计证据与评价。审计活动围绕着获取什么证据，如何获取证据，如何评价证据等内容，这些都要运用审计专业判断。审计人员对审计证据质与量的判断受到重要性、固有风险与控制风险及审计证据的证明力等因素的影响。（4）评价会计原则的应用。审计人员出具审计报告前，须运用专业判断，评估被审单位会计原则应用的恰当性。（5）评估重大估计。在被审单位的会计报表中，存在着一些管理当局所作出的“重大估计”，这就意味着会计报表本身也并不是完全依据事实来编制的，为此，国际审计准则和美国审计准则都要求审计人员在出具审计报告前，评估管理当局所作出的重大估计。

2．有关会计报表的专业判断

包括：（1）对舞弊风险因素的判断。审计人员对舞弊风险因素意识的缺乏经常是引起审计失败的原因。如果审计人员能够了解重要的舞弊风险因素并能引起职业怀疑，然后利用专业判断综合而不是孤立地考虑这些风险因素，就能够减少未能查出舞弊的风险。（2）确定是否符合合法性。确定会计报表是否合法，是指审计人员应用专业判断判明被审单位会计报表的编制及其财务处理是否遵循了企业会计准则及国家其他有关财务法规的规定。（3）确定是否符合公允性。企业对外报送会计报表后，会计报表使用人十分关注这些报表是否做了公允的反映，有无夸大业绩和资产，隐瞒亏损和债务等财务情况，审计人员的意见应合理保证会计报表使用人确定已审计的会计报表的可靠程度。（4）确定是否符合一贯性。这实质上是合理保证会计报表使用者确定已审会计报表可靠程度的另一方面，即会计报表所反映的信息是否具有可比性的问题。企业如果在所审计的会计核算期内没有遵循上述原则，审计人员应在审计意见中予以揭示，以引起会计报表使用者的关注。

（二）影响审计决策的主观因素

审计人员判断失误是一种非抽样风险，要认识和避免这种风险，首先要认识到审计其实就是一个不断作出决策的过程，决策正确与否，取决于专业判断的水平，错误的判断可能引起错误的审计结论，要想提高审计的效率和效果，就必须充分了解发生错误判断的原因，然后再有针对性地加以避免。由于认识的局限性，审计人员在做决策时，往往会自觉不自觉地陷入种种思维定式，甚至偏离最佳的审计决策。现对这三种思维定式进行分析说明。

1.受历史经验的暗示

往事与现实问题在表面上的相似之处，往往会影响到目前的决定。审计人员常常使用那些屡试不爽的审计程序，就是这种经验暗示效应的表现。经验暗示可能使审计人员在判断过程中产生一种偏见，认为过去成功的方法可以解决眼前的难题，这种偏见使得决策者在所有可能出现的结果中，总是优先想到其中一些结果而忽视另一些结果，这一事实必然影响到审计人员对评价标准的分析和对不同行动方案的考虑。

2.推理

决策者往往套用旧框框来评价目前的情形，就像类比法按照对一种情形的了解来解释另一种情况一样。这种思考形式会使审计人员在判断时带有潜在的偏见，他们往往会夸大决策时所面临的实际情况与他们所熟悉情况之间的相似性，忽视每个决策的独特性，当两种情形所存在的差异要求以不同的方法去处理时，类比推理法就可能导致判断失误。例如，审计人员将同一个审计方案应用于不同的委托人、对不同的客户采用同样的抽样规模，都可能出现判断和决策失误。

3．预期引导

决策者经常对将要做出的选择先形成一种预期，并将此预期作为判断的起点，然后再根据事情的发展做进一步调整。问题是，人们总是倾向于寻找支持他们观点的证据，而忽视或回避那些提供相反证据的信息。决策的起点实在是太重要了，随后所做的调整很可能不能充分反映新出现的信息所要求的变化。例如，审计人员在对某个账户进行审计时，打算从上次审计所使用的样本量和时间安排出发，再视本次审计的新情况进行调整，这种“新情况”可以是会计系统的变化，可以是委托人所在行业的竞争激烈程度的变化，也可以是委托人产品的变化。审计人员所进行的调整可以说只能是对这些新情况的一种粗糙的考虑，也就是说，存在着调整不足的风险。

此外，审计人员的判断和决策过程还受到其他因素的限制，其中决策者的个人道德因素，可以直接影响他们的判断和决策。也就是说，审计人员有时做出了错误的决策，不是源于错误的思维定式，也不是源于职业技能的缺陷，或者是占有的信息不充分，而是审计人员的价值观或处世原则在发挥作用，因此道德与决策是密切相关的。

三、如何克服决策中的主观判断失误

1．专业技能

从事务所的角度来看，首先可以采取的措施就是任用那些受过良好的专业教育和职业培训的专业人员。毫无疑问，审计人员对决策过程和决策环境越熟悉，做出正确决策的可能性就越大。决策者的专业技能越高，就越可能正确地评估各种备选方案，并做出合理的选择。一般来说，经理人员的技能应高于高级审计人员，高级审计人员要强于一般审计人员。但是，特定的情况可能打破人们的常规认识，某个低级别的审计人员所具有的某种特性，可能会使其表现出较高水平的技能。比如说，一个最近才完成了注册会计师考试而走上审计工作岗位的新人，对新发布的会计准则的了解可能会超过其他资深的审计人员。

2．审计人员要克服偏见意识

让决策者了解判断中经常发生的偏见对决策质量的潜在影响是克服偏见的有效方法。事务所可以采取适当的形式，对审计人员进行决策与判断方面的培训，使其对判断中可能产生的偏见有更清醒的认识，由此在做判断和决策的过程中保持警觉的状态，自觉克服判断偏见，提高决策水平。

3．逆向预期

不论面对什么问题，人们总是倾向于先在自己的头脑中形成一种认识，这种认识在后来处理问题的过程中会或多或少地影响其判断和处理意见的形成。假如决策者对问题的初步认识（原始判断）是不正确的，那么他后来的决定也极有可能存在误差。这种情况同样适用于审计决策。对这种倾向，审计人员可以通过改变处理决策问题的角度或逆向思维的方式来避免发生判断错误。例如，当审计人员头脑中已经形成了一种观点，即“被审计的财务报表是公允的”，就会不自觉地偏向于寻找支持这一观点的证据，如果审计人员将他的预想改变方向，变成“这个账户可能存在错报”，那么，这种试图证实原始判断的偏见就会引导审计人员寻找证明财务报表存在错报的证据，这样做客观上降低了检查风险，提高了总体决策的质量。

4．发挥集体优势，弥补个体决策的片面性

个人的认识能力是有限的，因此，每个审计人员在做决定时，都应该征询并认真考虑审计组里其他成员的意见，这样就等于集体将个别审计人员的决定重新复核了一遍，可以及时发现问题，开阔思路，克服个人偏见。

5．在做出判断和决策之前要进行论证

相关的研究表明，当人们被要求对自己的意见或决定加以论证时，他们对判断的错误会更加警觉，工作态度会更加认真，因而可以在很大程度上避免判断失误的发生。在审计决策的过程中，这种论证应当采取书面形式，在审计工作底稿中有所反映，这也是审计过程的一个特点。因此，会计师事务所应当有明确的规定，要求审计人员将判断的过程记录于工作底稿中，以强化其责任感，达到减少判断失误的目的。

6．改善决策手段

审计人员可以开发和使用决策辅助工具以帮助和引导审计人员完成决策过程，从而避免判断失误。例如，使用内部控制调查表可以使审计人员不遗漏所有的相关问题；制定披露清单有助于审计人员查清全部应披露的项目；正确地利用重要性和样本量的计算公式有助于审计人员确定决策中将使用的数据以及得出结论的正确方法。

篇5：《判断与决策》读后感

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的.情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.

作 者：赵攀 杨利峰 ZHAO Pan YANG Li-feng 作者单位：赵攀,ZHAO Pan(皖西学院,数理系,安徽,六安,237012)

杨利峰,YANG Li-feng(阜阳师范学院,数学系,安徽,阜阳,236041)

篇6：《判断与决策》读后感

本文针对具有残缺语言判断矩阵形式方案偏好信息的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,阐述了二元语义的概念,并提出了一种扩展的二元语义有序加权平均(ETOWA)算子;然后,采用ETOWA算子集结具有残缺语言判断矩阵形式的`方案偏好信息,可计算出每个方案优于其他方案的总体偏好程度,进而可得到所有方案的排序结果.最后,通过给出一个算例说明了本文提出方法的可行性和实用性.

作 者：张尧 樊治平ZHANG Yao FAN Zhi-ping 作者单位：张尧,ZHANG Yao(东北大学,工商管理学院,辽宁,沈阳,110004)

樊治平,FAN Zhi-ping(东北大学,工商管理学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004)

篇7：《判断与决策》读后感

群决策中基于互补判断矩阵的逆判问题研究

针对群决策中互补判断矩阵的`逆判问题, 给出了一种分析方法. 在该方法中,首先将互补判断矩阵转化为互反判断矩阵,然后依据互反判断矩阵中提供的信息,通过数理统计的分析方法,给出一种估计量,对专家提供的偏好信息进行反判,从而对专家的评判水平进行甄别、排序,并给出了专家的客观权重,最后用一个算例说明了该方法的有效性和实用性.

作 者：陈岩 樊治平作者单位：东北大学,工商管理学院,辽宁,沈阳,110004刊 名：沈阳工业大学学报 ISTIC EI英文刊名：JOURNAL OF SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY年，卷(期)：200325(4)分类号：C934 N945.25关键词：群决策 互补判断矩阵 逆判 排序

篇8：《判断与决策》读后感

求解多属性决策问题时,首先需要解决的就是属性值集结时如何处理权重的问题。权重的处理有主观赋权和客观赋权两种,判断矩阵法和德尔菲法属于主观赋权,因子分析和结构方程为客观赋权,求得权重之后,方可用于层次分析法、TOPSIS和LINMAP等。决策领域的一个重要方向是群决策,多属性群决策是系统工程和工程项目领域常见问题之一,即由决策群体进行的,根据多个属性进行多方案排序的过程。在涉及多属性群决策的大型实际问题中,决策群体通常由不同知识领域和业务水平的专家构成。由于众多专家共同进行权重决策,多位专家的意见需要有效集结;由于专家知识领域不同,专家无法对不了解的属性权重进行估计;由于专家业务水平不同,对每一项属性的确定程度也不同,因此专家及专家对于属性权重的判断也可能存在可信度的差异。

判断矩阵法是最常用的主观赋权办法,它在处理多属性权重问题上具有实用性和有效性。判断矩阵是对各因素的相对重要性给出的判断,这些判断用数值表示出来并写成矩阵形式。判断矩阵的计算方法有两种,应用最多的求解方法是Saaty提出的本征向量法[1],该方法不仅可以求出权重向量,而且可以构造一致性检验,判断矩阵打分是否存在异常。然而,由于该方法基于矩阵运算,在实际的复杂问题求解中,打分要求高,限制多,灵活性差。另一种主要方法是最小二乘法[2],使用拉格朗日乘子法进行解析求解,难于实现,无配套检验方法,使用相对较少。上述两种适用于单一完整的判断矩阵求解,在大型实际项目中,不同背景的专家构成的决策群体共同进行权重决策时,将会形成多个判断矩阵,并且判断矩阵内部及判断矩阵之间会存在无法比较的残缺值和重要性差异,这种判断矩阵Saaty提出的本征向量法无法求解,拉格朗日乘子法也难以适用,因此学者对此进行了各种探索。

多属性群决策是一种重要的项目决策方法,在大型项目决策[3]、合作伙伴选择[4]、项目风险评价[5]中均有应用,决策者的权重对于群决策结果具有直接影响。对于多属性群决策权重的研究主要在于三个方面:方法组合、检验、专家权重。宋光兴和邹平总结了确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法,并提出将主观权重与客观权重组合形成最终权重的方法[6]。宋光兴和杨德礼提出使用多种权重方法的线性组合进行组合赋权,并指出用Spearman等级相关系数来衡量一种赋权方法与另一种赋权方法之间的一致性程度[7]。朱建军等提出用判断矩阵构造有向图的办法来检验次序的一致性[8]。潘仁飞等提出专家可信度的概念,指出判断矩阵和专家可信度均存在不确定性[9]。张荣和刘思峰也指出对属性赋权和专家赋权来体现专家间学识、经验、能力的差异[10]。万俊等认为,专家权重可以通过计算专家个体决策结果与群体决策结果的偏差量来度量[11]。梁昌勇提出用直觉模糊数的办法确定专家权重[12]。

本文研究的判断矩阵是指存在缺失值、权重差异的多个判断矩阵,为了区别表述,本文将这种矩阵称为群决策判断矩阵。因此,本文的目标是在多属性群决策问题中,提出一种群决策判断矩阵的求解和检验办法。

2 群决策判断矩阵求解的实现方法

2. 1 方法原理

本文提出的基于约束回归的群决策判断矩阵求解方法,其目标函数与最小二乘法求解的目标函数一样,都是假设决策人对相对重要性估计不准确导致了决策矩阵的不一致,这种不准确体现为估计误差,因此,根据误差平方最小的原则构造求解的目标函数。求解过程中,本文应用了计量经济学中约束回归模型的求解思路替代最优化方法中拉格朗日乘子法的求解过程,运用计量经济学中成熟的方法体系丰富了判断矩阵的配套求解方法,在解决拉格朗日乘子法的实用困难和局限性的同时,能够解决更具一般性的群决策判断矩阵问题,并为判断矩阵问题的研究提供了多种检验、预测方法。

判断矩阵是决策人把目标的重要性做成对比较得到的矩阵。n个目标的判断矩阵形如:

其中,aij为第i个目标对第j个目标的相对重要性,并认为这就是属性i的权重wi和属性j的权重wj之比的近似值,即aij= wi/ wj. 上述判断矩阵简记为

本文拟研究的群决策判断矩阵拟解决缺失值、权重差异或多重打分的问题,n个目标,m个决策人的群决策判断矩阵的一般形式可表示为:

其中,Ak为第k个决策人打分的判断矩阵,内部元素ai,j,k表示第k个决策人认为目标i对目标j的相对重要性程度,即ai,j,k≈wi/ wj. Bk为第k个决策人打分的权重矩阵,内部元素bi,j,k表示第k个决策人为目标i对目标j相对重要性打分的重要性和可靠性权重。

此时,群决策判断矩阵最小二乘法求解的目标函数可以表示为:

受约束于:

由于ai,j,k> 0 且有界,易证,在上述目标函数情况下,wi(i= 1,2,…,n) 符号相同且不能为0,又有约束∑wi= 1,则wi> 0 始终成立。

将上述优化问题转化为约束回归问题,建立约束回归总体方程为

上述回归模型为特殊的零值回归,即因变量为零向量,这一模型在通常情况下无法求解,仅在约束回归时有解。若约束回归中不存在权重,则bi,j,k= 1,目标函数为min( μ'μ);若存在权重,权重矩阵B为对角矩阵,对角元为bi,j,k,此时目标函数为min(μ'Bμ)。模型中,w1,w2,…,wn为待估参数,μ 为干扰项(向量),X1,X2,…,Xn为自变量(向量)。进一步写成矩阵形式:

其中W = (w1,w2,…,wn)T为参数向量,即群决策判断矩阵问题中拟求解的权重向量。权重向量。自变量为:

令q = kn2+ in + j,当1≤i,j≤n且1≤k≤m时,q恰好取得[1,mn2]所有值。

建立群决策判断矩阵中数值ai,j,k、bi,j,k与约束回归样本值xq,p,权重bq的转换关系:

此时xq,p构成全样本值,代表m个决策人n个目标的打分样本值最大有mn2个,bq为xq,p对应的权重。由于判断矩阵主对角线i = j,则有xq,1= … = xq,n= eq= 0,该样本值对回归误差和参数估计没有贡献,可以剔除,剔除后样本值为mn(n - 1)个。若m个决策人在打分过程中存在s个缺失值,把缺失值对应的样本值剔除后,简化样本值共有mn(n - 1) - s个,这些样本为约束回归的有效样本。

将有效样本和样本权重代入约束回归模型中,估计参数向量W,即为群决策判断矩阵求解得到的各属性的重要性权重。

在得到属性i的权重wi估计值同时,还能得到每个估计参数的标准误se(wi),95% 置信水平的置信区间wi± 1. 96se( wi),模型的均方根误差(Root MSE),修正的复相关系数平方(Adjust R-squared)等统计量。通过这些统计量,可以对群决策判断矩阵的约束回归估计模型、每个决策人的打分结果进行有效性和准确性的检验,以及更深入的比较分析。同时,如需对权重结果、权重趋势、权重差异、异常值等问题进行研究,可以进一步用直方图、散点图等工具进行可视化分析。

2. 2 求解步骤

运用约束回归法求解群决策判断矩阵需要以下N个步骤。

步骤1:根据专家数量和打分情况,构建m个判断矩阵。

步骤2:将打分数值转换为约束回归的有效样本。

由于实际求解过程中不需要全样本值,只需构建简化的有效样本。枚举每个判断矩阵的每个元素ai,j,k,当该元素为非主对角线元素、打分有效、权重非0 时(即满足i≠j,ai,j,k> 0,bi,j,k≠0),该元素产生有效样本:

对应权重b*= bi,j,k. 由于研究中样本序号q不参与参数估计,仅用于异常值诊断后寻找异常来源并重新打分时的索引用途,因此q用* 表示。如需异常值诊断并重新打分,可以用三维坐标的形式代替单值q进行索引,记(i,j,k) ,表示在95% 置信水平下,第k个判断矩阵中目标i对目标j的相对重要性程度ai,j,k存在显著的异常,需要重新打分;如果仅用于诊断异常值,异常值无需处理或自动处理(剔除),不需要人工处理(专家重新打分)时,可以省略q或( i,j,k) 。

步骤3:求解约束回归模型

以Stata为例求解四个属性的判断矩阵,在步骤2 中得到了变量x1、x2、x3、x4的有效样本,权重为b. 再运行以下命令即可得到求解结果,此时x1、x2、x3、x4的系数估计结果即为重要性权重w1,w2,w3,w4.

2. 3 可用检验

完成上一节中提到的3 个求解步骤,可以求得权重向量。如需对群决策判断矩阵进一步检验和分析,可以采取如下办法。

(1)异常值分析

定义判断矩阵中元素ai,j,k的异常指数为:

绘制Ei,j,k的水平箱线图,在左边缘和右边缘之外的点即为异常值。

以四目标判断矩阵为例,通过以下Stata命令可以绘制图1 所示的水平箱线图,图中右边缘外的圆点即为异常点,对应的判断矩阵元素为异常打分值。

除此之外,元素ai,j,k的异常程度还可以用欧氏距离(‖·‖2)来衡量:

其中,为基于全部有效样本的估计参数向量,为排除ai,j,k和aj,i,k的部分有效样本的估计参数向量,这两个向量的欧式距离表示该打分及对称打分对全部权重的影响程度大小。欧式距离越大,异常程度越大。以24 组有效样本的无权重的四目标判断矩阵为例,由于决策矩阵的对称性,将成对数据标记为一组,共12 组,预先用group变量标记,通过以下Stata命令可求得各样本值的欧式距离。

(2)判断矩阵分析和检验

当存在多个决策人对判断矩阵打分时,形成多重判断矩阵。在实际使用中,有时需要对每个决策人的决策准确性和决策能力进行检验或评价,因此需要对多重判断矩阵中的每个判断矩阵进行检验。

定义样本i为第i个判断矩阵形成的有效样本,可用的分析和检验方法有:

①欧氏距离法:估计全部有效样本的参数向量为W,估计样本i的参数向量Wi,则样本i(即第i个判断矩阵)的欧氏距离di= ‖W - Wi‖2.

②排除样本的欧氏距离法:估计全部有效样本的参数向量为W,估计除样本i以外的有效样本的参数向量为W- i,则排除样本i的欧氏距离d- i= ‖W - W- i‖2. 排除样本的欧氏距离法仅用于拟比较的矩阵为残缺矩阵,且残缺值较多,无法求解该样本参数向量Wi的情况。

③置信区间法:估计全部有效样本的参数向量为W =[w1,…,wn]T,每个wi的置信区间CIi,估计样本j的参数向量Wj= [w1,j,…,wn,j]T,当wi,j在置信CIi以外时,说明在95% 显著水平下,样本j估计目标i的权重结果,与全部样本的回归估计的权重结果存在显著差异。置信区间法是对单样本的单目标权重结果的检验,原假设是wi,j= wi,统计基础是t检验。

④联合检验法:估计全部有效样本的参数向量为W =[w1,…,wn]T,估计样本j的参数向量Wj= [w1,j,…,wn,j]T,联合检验法是对单样本的多目标权重结果的检验,原假设是对于任意i有wi,j= wi,统计基础是F检验。

⑤均方根误差:用各样本估计时的均方根误差,可以衡量该组样本的评价一致性;若应用于全部有效样本,则表示全体样本的一致性。均方根误差功能相当于本征向量法中的一致性检验,当判断矩阵打分一致性较好时,均方根误差较小。

(3)单指标权重的一致性分析

单指标权重的一致性是指多重群决策矩阵求解时,是每个指标的标准误与估计系数之比的绝对值,记为Ci:

当Ci≤ 0. 05 时,认为专家对第i个判断目标的权重认识一致性较高;当Ci> 0. 05 时,说明专家对第i个判断目标的权重存在分歧。

3 项目投资效果后评价实例应用

后评价是投资项目管理的必要环节。某大型企业为加强股权投资项目管理工作,建立和完善股权投资项目后评价制度,规范项目后评价工作,提高企业投资决策水平和股权投资效益,该企业于2013 年制订《XXX股权投资项目后评价指南》,该指南的核心为股权投资项目综合后评价指标体系(以下简称“指标体系”)。指标体系依据了国资委、发改委发布的后评价工作指南和后评价管理办法,以财政部和国资委发布的中央企业经营业绩考核办法规定的指标体系为基础,结合大型企业的相关规定,并根据股权投资项目的特点而建立,并用于大型企业、直属企事业单位及其全资子公司、控股公司的股权投资项目后评价管理工作。

该大型企业指标体系包含多层结构,本文仅以“项目投资效果后评价”分支下的“协同效应评价”分支下的子类指标为例,说明群决策判断矩阵的使用以及求解。协同效应评价是股权投资项目投资效果后评价的一部分,协同效应评价体现为四个方面:

①经营协同效应评价:主要包括项目实施产生的规模经济、优势互补、成本降低、市场拓展、服务面扩大等方面的情况;

②管理协同效应评价:主要包括引进先进管理理念、节省管理费用、提高管理效率、充分利用过剩的管理资源等方面的情况;

③技术协同效应评价:主要指项目实施后因引进先进技术而带来的收益;

④财务协同效应评价:主要包括资本扩充,筹资和偿债能力提高,财务费用和风险降低,资金流向更有效益的投资机会等。

邀请五位学者、专家进行协同效应评价权重评价,得到调查表。该调查表为“协同效应评价权重打分表”,专家根据指标说明、判断矩阵分值对照表、确定性权重分值对照表对协同效应评价有关指标的判断矩阵进行打分。五位专家的判断矩阵及权重矩阵结果如下:

专家1:

专家2:

专家3:

专家4:

专家5:

五位专家打分得到5 个判断矩阵和5 个权重矩阵,判断矩阵具有多重性。专家4 和专家5 由于其工作范围为财务方向,对技术领域并不了解,因此对技术和管理方面未做评分,这两个判断矩阵呈现残缺特征。同时,专家3为技术专家,对财务方面没有经验,根据推测进行打分,而专家5 为专职财务人员,对财务方面经验丰富,其他方面并不了解,因此他对自己财务评价的打分十分肯定,并赋予了较高的权重,这两个判断矩阵具有加权特征。由以上分析发现,该矩阵是典型的群决策判断矩阵,具有残缺、加权、多重特点,现有求解方法均无法求解该问题。

将各位专家的打分数值转换为约束回归的有效样本,共包含46 个有效样本。样本中用b代表权重,g为专家序号。求解约束回归模型,得到表1 结果,此时均方根误差为0. 0692。由模型估计结果可知,经营协同效应、管理协同效应、技术协同效应、财务协同效应的权重分别为0.1242、0. 0902、0. 2593、0. 5263。专家均认为权重结果符合实际,精确度较高。尽管大多数股权投资项目背后有战略目的(技术引进、资源引进),但四种协同效应中,仍然以财务协同效应为核心,说明企业是自负盈亏的主体,即便是国有企业或中央企业,如果财务方面得不到保障,企业各方面均会出现问题,脱离了财务协同效应的技术、经营协同效应,是不能被专家认可,不能被组织接受的。四种协同效应中第二重要的是技术协同效应,这与股权投资项目的一般战略目的有关,企业希望通过控股或参股的方式,学习和引进技术。扩大市场份额可以通过固定资产投资或股权与固定资产投资的混合形式,在股权投资项目后评价时重要性权重当然较弱。至于最弱的管理协同效应,权重不到10% ,一方面,如果企业要引进先进的管理经验,完全可以通过咨询公司,花费更少的成本获得全面的管理咨询服务,而不需要进行股权投资,另一方面,企业管理体系和能力改进,是一个贯穿组织上下的复杂的调整过程,仅靠股权投资后学习管理经验,是远远不够的,因此管理协同效应权重最小。

上述内容已经完成群决策判断矩阵权重求解,但出于严谨性考虑,可以继续对判断矩阵的异常值、决策人一致性、权重认识一致性进行检验,以提高结果的可信度。

依据本文中提出的异常值分析方法,计算各样本的异常指数,并将指数按照专家分别绘制水平箱线图,如图2所示,专家1、3、4 的打分存在异常值。在模型中利用46个样本,估计4 个权重值,且有一个强约束,样本量充足,异常值可以采取剔除处理,而不需要重新打分或邀请原专家修正打分。将图中所示的3 个异常值对应的样本权重调整为0,并将判断矩阵对称位置的样本权重调整为0。重新进行约束回归估计,得到表2,与调整前的模型相比,均方根误差由0. 0692 下降到0. 0474,说明剔除异常值使样本一致性大幅提高。对比调整后的结果(表2) 与调整前的结果(表1),发现在系统发生变化的同时,估计标准误下降很多,说明样本提供的权重信息的一致性大幅提高。计算调整前后的单指标权重的一致性指标,在调整前,尽管每个Ci都满足小于0. 05,但其中3 个都已接近临界值,说明全体样本情况下权重的一致性需结合其他方法慎重考虑,在剔除异常值后,各Ci都进一步减少,一致性提高。

对专家打分的研究结果表明,该大型企业的股权投资项目后评价指标体系中,协同效应评价一项,其子类指标包括:经营协同效应评价、管理协同效应评价、技术协同效应评价、财务协同效应评价,权重依次是0. 1384、0. 0880、0. 2546、0. 5190。该权重由5 位专家的40 条有效打分计算得到,专家对权重的看法较一致,权重估计的精度高,权重估计有效。

将权重分值反馈给各位专家,专家认为这一权重比重切合实际。专家也提到,若不用判断矩阵法,而是直接对权重打分,会由于保守性因素,各个权重集中程度会更高,可能管理协同效应评价权重不会低于0. 1,财务协同效应评价权重也不会超过0. 4。从结果来看,判断矩阵法由于特殊的决策过程,一定程度上排除了决策人的背景因素和主观因素影响,能够更加客观和实际。

4 结论

本文定义的群决策判断矩阵,是指存在缺失值、权重差异或多重打分的判断矩阵,是由多个允许存在残缺值的判断矩阵构成,在加权研究的情况下,每个矩阵还会对应一个权重矩阵,这些矩阵在一起构成的一组矩阵,统称为群决策判断矩阵;与之相对的概念是标准判断矩阵,是Saaty提出的通常意义上的判断矩阵,矩阵为单一矩阵,不允许存在无法度量值,没有加权特征,一般用本征向量法求解。

群决策判断矩阵与标准判断矩阵相比,在保持判断矩阵方法科学性的同时,更具一般性,更符合实际决策过程,具有研究价值和应用前景。本文提出了一种基于约束回归的群决策判断矩阵求解方法,该方法实现了本征向量法无法求解的群决策判断矩阵的求解,同时提供了比本征向量法更全面、更自由的分析和检验方法。

本文以某大型企业股权投资项目后评价为例,选定其指标体系中“协同效应评价”这一分支进行实例研究,经营协同效应评价、管理协同效应评价、技术协同效应评价、财务协同效应评价,权重依次是0. 1384、0. 0880、0. 2546、0. 5190。研究过程中也发现权重结果让专家感觉到“意外地”符合客观实际,这是由于决策矩阵方法本身有认知心理学的基础。认知心理学的绝对判断实验说明人类的绝对判断力是有限的;在进行绝对判断的时候,只有保持感觉刺激的同源,其判断的结果才是相互可比的;为了保持感觉刺激的同源,需要对所有刺激建立全序认知,以此为基础进行判断[13]。Saaty提出判断矩阵方法的实质是将绝对判断转化为相对判断,不仅可以保持感觉刺激的同源而获得有意义的比较结果,也能够避免对大量感觉进行一次性比较时人类大脑处理信息能力的限制,保持判断的一致性[14]。

摘要：判断矩阵是一种常用的主观权重求解办法,对于多属性群决策的实际问题,群决策判断矩阵可能存在残缺、加权、多重的情况,本征向量法和一致性检验失效。解释群决策判断矩阵求解方法的原理,提出利用约束回归法替代拉格朗日法求解群决策判断矩阵的步骤,以及配套的多种检验方法。以某大型企业项目后评价指标体系的一个分支为例,阐述该方法的应用和计算过程。该方法广泛适用于多属性群决策的权重决策环节,弥补了传统方法只能由单一决策人进行权重判断时的局限性,同时赋予对不确定性和缺失值的处理能力。