第七屆網(wǎng)絡(luò)賽隊C題

1、參賽隊號#14642014年第七屆“認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽承 諾 書我們仔細(xì)閱讀了第七屆“認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽的競賽規(guī)則。我們完全明白，在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等）與隊外的任何人（包括指導(dǎo)教師）研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾，嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們接受相應(yīng)處理結(jié)果。我們允許數(shù)學(xué)中國網(wǎng)站()公布論文，以供網(wǎng)

2、友之間學(xué)習(xí)交流，數(shù)學(xué)中國網(wǎng)站以非商業(yè)目的的論文交流不需要提前取得我們的同意。我們的參賽隊號為：參賽隊員 (簽名) ： 隊員1：呂嫻雅 隊員2：褚詩成隊員3：楊鑫 參賽隊教練員 (簽名)： 朱家明 參賽隊伍組別：本科組第七屆“認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽編 號 專 用 頁參賽隊伍的參賽隊號：（請各個參賽隊提前填寫好）：1464競賽統(tǒng)一編號（由競賽組委會送至評委團(tuán)前編號）：競賽評閱編號（由競賽評委團(tuán)評閱前進(jìn)行編號）：2014年第七屆“認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽第一階段論文題 目 土地儲備項目的財務(wù)分析和風(fēng)險評估 關(guān) 鍵 詞 土地儲備、風(fēng)險評估、財務(wù)指標(biāo)、Matlab、綜合評價建模 摘

3、 要本文通過分析附件二中的數(shù)據(jù)得到財務(wù)凈現(xiàn)值（FNPV），財務(wù)內(nèi)部收益率（FIRR），項目投資收益率(ROI)，自有投資資金利潤率，動態(tài)回收周期（Pt）等多項財務(wù)指標(biāo)，經(jīng)過嚴(yán)密的推導(dǎo)，得出土地儲備風(fēng)險與各項財務(wù)指標(biāo)的關(guān)系，據(jù)此建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模型并論證了模型的合理性和科學(xué)性。針對問題一，在對附件二中相關(guān)數(shù)據(jù)的仔細(xì)研究和分析下，首先我們通過參考大量文獻(xiàn)，對反映土地儲備風(fēng)險的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)解釋與說明，然后通過Excel軟件作出累計凈現(xiàn)金流量和現(xiàn)金流出的柱形圖。我們發(fā)現(xiàn)4個項目的數(shù)據(jù)有異常，認(rèn)為可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導(dǎo)致的，因此剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），最

4、后我們在根據(jù)篩選后的數(shù)據(jù)，將五項財務(wù)指標(biāo)下的數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣，并據(jù)此建立了無量綱化數(shù)據(jù)矩陣，利用Matlab軟件計算出各指標(biāo)的權(quán)向量，發(fā)現(xiàn)項目投資收益率這一財務(wù)指標(biāo)可以作為項目可行性的初步評判標(biāo)準(zhǔn)。從而為土地儲備機構(gòu)提供了土地儲備方案的初步風(fēng)險評估方法。針對問題二，我們在問題一模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更精確的分析研究。利用綜合評價建模的方法和Matlab軟件對附件二中的五項財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了理想最佳和最劣方案的研究，得到了2個相對偏差矩陣，并通過歸一化數(shù)學(xué)處理方法得出客觀性權(quán)向量，然后建立效益型模型且計算出了一個綜合評價指數(shù)，將土地儲備風(fēng)險定量化，并且由該模型知，越大，土地儲備項目的可行性越好，即風(fēng)

5、險性越小。我們用excel將值進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)51、26、49、7、24、14、47、54、13、2這十個項目的值最小，所以它們的可行性最差，風(fēng)險最大。本文對土地儲備項目風(fēng)險做了定量評估，建立了一些相關(guān)的指標(biāo)體系，并運用多種軟件對相關(guān)模型進(jìn)行求解、分析，計算簡單、方便、快捷、準(zhǔn)確。最后對模型進(jìn)行了誤差分析和推廣，使模型更具有現(xiàn)實意義。參賽密碼 （由組委會填寫）參賽隊號: 1464 所選題目: C 題 AbstractBased on the analysis of Annex II to the financial net present value (FNPV), financial inte

6、rnal rate of return (FIRR), project investment rate of return (ROI), private investment capital profit rate dynamic recovery period (Pt) based on the five financial indicators, through rigorous derivation, the land reserve risk and these variables the function relation close, establish relevant math

7、ematical model and by evaluating the rationality and scientificity of the model.針對問題一，在對表附件二中相關(guān)數(shù)據(jù)的仔細(xì)研究與理解下，首先我們通過參考大量文獻(xiàn)，對5大土地儲備財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)解釋與說明，然后通過利用Excel軟件作出累計凈現(xiàn)金流量和現(xiàn)金流出的柱形圖，以及五項財務(wù)指標(biāo)對土地儲備項目風(fēng)險的影響的餅狀圖，我們初步發(fā)現(xiàn)4個項目的數(shù)據(jù)有異常，在根據(jù)已知條件，認(rèn)為可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導(dǎo)致的，并剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），最后我們在根據(jù)篩選后的數(shù)據(jù)，將五項財務(wù)指標(biāo)下的數(shù)據(jù)

8、構(gòu)建指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣，并據(jù)此建立了無量綱化數(shù)據(jù)矩陣，利用Matlab軟件最終建立了綜合評價建模模型，多方位，深層次對這些風(fēng)險因素進(jìn)行了研究分析，將土地儲備風(fēng)險定量化。從而為土地儲備機構(gòu)提供了實用有效的土地儲備方案的風(fēng)險評估方法。Aiming at the problem in a table in Appendix 2, carefully study and understand the relevant data, we first through referring to lots of documents, the 5 land reserve financial indicators d

9、etailed explanation and description, and then by using the Excel software to make the column chart cumulative net cash flow and cash outflow, and effect of five financial indicators of land reserve project risk pie chart, we found 4 items of the data is abnormal, in according to the known conditions

10、, is thought to be factors that lead to staff entry errors or other unknown, and remove the 4 project (No. 11, 16, 46, 69), in the end we screened after the data, the five financial index data to construct index data matrix, and then build dimensionless data matrix, using Matlab software to establis

11、h comprehensive evaluation model, multi-directional, deep to these risk factors were studied and analyzed, the quantitative risk of land reserve. Thus the risk assessment method of land reserve plan is practical and effective for land reserve agencies.針對問題二，根據(jù)問題一，我們利用綜合評價建模模型對附件二中的五項財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了理想最佳和最劣方案

12、的研究，得到了2個相對偏差矩陣，并通過歸一化數(shù)學(xué)處理方法得出客觀性權(quán)向量，然后建立效益型模型且計算出了一個綜合評價指數(shù)F，由該模型知，F(xiàn)越大，土地儲備項目的可行性越好，即風(fēng)險性越小。反之亦然。我們用excel將F值進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)51、26、49、7、24、14、47、54、13、2這十個項目的F值最小，所以他們的可行性最差，風(fēng)險最大。For question two, according to the problems, we use comprehensive evaluation model of Annex II of the five financial indicators of t

13、he ideal and the worst scheme, obtained 2 relative deviation matrix, and the normalized mathematical processing method obtains the objectivity of the weight vector, and then establishes the benefit model and calculate a comprehensive the evaluation index of F, the model is known, F is better, the fe

14、asibility of land reserve projects, namely risk of smaller. And vice versa. We use the excel F values are sorted, found in 51, 26, 49, 7, 24, 14, 47, 54, 13, 2 of the ten projects minimum F value, so the feasibility of them was the worst, the biggest risk.In this paper, the land reserve project risk

15、 quantitative evaluation, establishes some related index system, and use a variety of software related to the model, analysis, calculation is simple, convenient, fast, accurate. The model error is analyzed and the promotion, make the model more practical significance.KeyWords:Land Banking Risk Evalu

16、ation Financial Idicators Matlab   Integrated Assessment Models§1 問題的重述土地儲備，是指市、縣人民政府國土資源管理部門為實現(xiàn)調(diào)控土地市場、促進(jìn)土地資源合理利用目標(biāo)，依法取得土地，進(jìn)行前期開發(fā)、儲存以備供應(yīng)土地的行為。土地儲備工作的具體實施，由土地儲備機構(gòu)承擔(dān)。這幾年來，通過實施土地收儲及招拍掛，在增加地方財政收入，改善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高土地市場的公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是，土地收儲也成為金融風(fēng)險的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于在土地收儲過程中，需要動用大量的資金，而這種資金如果單純依靠有限的財政資金是不現(xiàn)

17、實。再加上，當(dāng)前我國的金融產(chǎn)品較為單一，土地銀行、土地債券、土地信托等新型的金融產(chǎn)品至今仍待字閨中。于是在地方政府及其財政背書的情況下，土地收儲機構(gòu)往往大量利用銀行的授信貸款、抵押貸款等各種渠道的信貸資金收儲土地。而這些資金在土地市場活躍向好的情況下，風(fēng)險不易顯現(xiàn)。而當(dāng)土地市場疲軟之時，極易因所收儲的土地?zé)o法變現(xiàn)而導(dǎo)致金融風(fēng)險的集中暴發(fā)。為了使土地儲備工作安全、高效地進(jìn)行，必須對可能影響土地儲備的風(fēng)險因素進(jìn)行分析評估，從而得出合理的土地儲備方案?，F(xiàn)有某省級土地儲備中心從土地儲備項目可研報告中提取的數(shù)據(jù)，其中包括74個土地儲備項目的收購儲備面積、財務(wù)凈現(xiàn)值、財務(wù)內(nèi)部受益率、動態(tài)回收周期和項目投資

18、總額等重要指標(biāo)，要求我們解決下列問題：1.利用可研報告中提取的數(shù)據(jù)，建立合理的數(shù)學(xué)模型，為土地儲備部門提供一個比較實用的土地儲備方案的風(fēng)險評估方法。2.利用問題一設(shè)計的風(fēng)險評估方法對74個土地儲備項目進(jìn)行風(fēng)險評估，將10 個風(fēng)險最大的項目提供給土地儲備部門退回，并從模型的角度，指出造成這10 個項目風(fēng)險較大的原因。§2 問題的假設(shè)1.可研報告中的數(shù)據(jù)真實可靠；2.不同年份的土地儲備制度和市場環(huán)境沒有大的改變；3.排除自然災(zāi)害、全球金融危機等不可抗力因素的影響；4.不考慮貨通貨膨脹帶來的影響。§3 問題的分析該問題是一個解決土地儲備項目風(fēng)險評價與控制研究的預(yù)測評估模型。 問題

19、一是要求我們根據(jù)附件二分析土地儲備項目可研報告中的數(shù)據(jù)，由于該表包含各種數(shù)據(jù)指標(biāo)，經(jīng)過深層次研究，我們從該表中提取了財務(wù)凈現(xiàn)值（FNPV），財務(wù)內(nèi)部收益率（FIRR），項目投資收益率(ROI)，自有投資資金利潤率，動態(tài)回收周期（Pt）這五項財務(wù)指標(biāo)，對給出的74個項目進(jìn)行了多維度的比較和分析。通過了解，我們知道除了動態(tài)回收周期是成本型指標(biāo)外，其他四項均為效益型指標(biāo)。所以我就可以通過綜合評價建模模型來研究土地儲備項目的風(fēng)險評估，然后利用該模型得出土地儲備項目的綜合評價指數(shù)，再根據(jù)這些指標(biāo)的性質(zhì)并進(jìn)行比較分析得出合理的結(jié)論，顯然，有效的土地儲備方案的風(fēng)險評估方法也就應(yīng)運而生了。 問題二是在第一問的

20、基礎(chǔ)上，把相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入到綜合評價建模模型中，在不考慮通貨膨脹，全球金融危機的因素的前提下，從五大財務(wù)指標(biāo)入手，對其進(jìn)行作圖，比較，求解，分析，最終得出結(jié)論并找出來10個風(fēng)險最大的項目，并且從理論和數(shù)據(jù)角度推論出造成這10個風(fēng)險較大的原因，從而得到了問題的求解。 另外，我們還對該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)，它可以推廣到許多問題研究的領(lǐng)域中去。§4 符號說明序號符號符號說明1第i行向量的均值2第i行向量的標(biāo)準(zhǔn)差3變異系數(shù)4u理想最佳5v理想最劣6綜合評價指數(shù)§5 模型的建立與求解【問題一】一、模型的準(zhǔn)備我們先從數(shù)據(jù)中提取出與土地儲備風(fēng)險評估有關(guān)的財務(wù)指標(biāo)，包括以下5項：1.財

21、務(wù)凈現(xiàn)值（FNPV）財務(wù)凈現(xiàn)值是指把項目計算期內(nèi)各年的財務(wù)凈現(xiàn)金流量，按照一個設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)折現(xiàn)率（基準(zhǔn)收益率）折算到建設(shè)期初（項目計算期第一年年初）的現(xiàn)值之和。財務(wù)凈現(xiàn)值是考察項目在其計算期內(nèi)盈利能力的主要動態(tài)評價指標(biāo)。如果項目財務(wù)凈現(xiàn)值等于或大于零，表明項目的盈利能力達(dá)到或超過了所要求的盈利水平，項目財務(wù)上可行。計算公式式中：CI現(xiàn)金流入量，CO現(xiàn)金流出量，（CI-CO）第t年凈現(xiàn)金流量，i基準(zhǔn)收益率財務(wù)凈現(xiàn)值率（FNPVR）是指項目財務(wù)凈現(xiàn)值與項目總投資之比。 計算公式：式中：IP項目投資總額。2.財務(wù)內(nèi)部收益率（FIRR）財務(wù)內(nèi)部收益率是指項目在整個計算期內(nèi)各年財務(wù)凈現(xiàn)金流量的現(xiàn)值之和等于

22、零時的折現(xiàn)率，也就是使項目的財務(wù)凈現(xiàn)值等于零時的折現(xiàn)率。財務(wù)內(nèi)部收益率是反映項目實際收益率的一個動態(tài)指標(biāo)，該指標(biāo)越大越好。一般情況下，財務(wù)內(nèi)部收益率大于等于基準(zhǔn)收益率時，項目可行。表達(dá)式式中: FIRR財務(wù)內(nèi)部收益率；CI現(xiàn)金流入量 ； CO現(xiàn)金流出量（CI-CO）第 t 期的凈現(xiàn)金流量3.項目投資收益率(ROI)項目投資收益率又稱投資利潤率，是指投資收益（稅后）占投資成本的比率。投資收益率反映投資的收益能力，只有投資收益率指標(biāo)大于或等于無風(fēng)險投資收益率的投資項目才具有財務(wù)可行性。排除企業(yè)操縱利潤的嫌疑，一般情況下，項目投資收益率越大越好。計算公式：4.自有投資資金利潤率自有投資資金利潤率是指

23、投資收益（稅后）占項目總投資中的自有資金的比率。自有投資資金利潤率反應(yīng)投資的運營能力，一般情況下，該指標(biāo)為效益型指標(biāo)，越大越好 。計算公式：5.動態(tài)回收周期（Pt） 動態(tài)投資回收期就是凈現(xiàn)金流量累計現(xiàn)值等于零時的年份。只有當(dāng)項目的動態(tài)回收期大于基準(zhǔn)回收期時，才能在要求的時間內(nèi)收回投資，項目才具有可行性。該指標(biāo)反應(yīng)了投資的運營能力和盈利能力，一般情況下，動態(tài)回收期越短越好。財務(wù)指標(biāo)1財務(wù)凈現(xiàn)值2財務(wù)內(nèi)部收益率3項目投資 收益率4自有投資資金利潤率5動態(tài)回收周期圖1-1 財務(wù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)圖需要說明的是，在所列的的五項財務(wù)指標(biāo)中，除了動態(tài)回收周期為成本型指標(biāo)，其余四項均為效益型指標(biāo)。二、模型的建立與求解

24、首先進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，我們?yōu)榱舜_定這74個項目是否能夠盈利而對現(xiàn)金流量表進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)所有項目的累計凈現(xiàn)金流量均大于零，初步說明項目可行。圖1-2 累計凈現(xiàn)金流量表但是，在對當(dāng)年的現(xiàn)金流出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，我們發(fā)現(xiàn)其中有4個項目的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導(dǎo)致。為了避免其影響整體的分析結(jié)果，我們剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），得到新的數(shù)據(jù)庫。圖1-3 現(xiàn)金流出量表根據(jù)新數(shù)據(jù)中的庫財務(wù)凈現(xiàn)值、財務(wù)內(nèi)部收益率、項目投資收益率、自有投資資金利潤率和動態(tài)回收周期五項指標(biāo)構(gòu)建財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)表，并作出財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣然后建立無量綱化數(shù)據(jù)矩陣：B=(bij) （i=1,

25、2,370 j=1,2,3,4,5）利用Matlab我們得到：計算矩陣A各行向量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差： （i=1,2,3,4,5）然后計算變異系數(shù)： （i=1,2,3,4,5）最后根據(jù)程序1對變異系數(shù)歸一化得到各指標(biāo)的權(quán)向量為：w=0.0598 0.2247 0.5393 0.0819 0.0944根據(jù)權(quán)重的大小，即可說明五項財務(wù)指標(biāo)對土地儲備項目風(fēng)險的影響。圖1-4 財務(wù)指標(biāo)權(quán)重圖由圖1-3可以看出，項目投資收益率所占的權(quán)重最大，超過了總權(quán)的百分之五十，其次是財務(wù)凈現(xiàn)值率，而財務(wù)內(nèi)部收益率、自有投資資金利潤率和動態(tài)回收期所占權(quán)重較小。所以項目投資收益率能比較直觀的反映出土地儲備項目風(fēng)險，在研究中可

26、以作為初步風(fēng)險評估的標(biāo)準(zhǔn)?！締栴}二】為了更加精確的判斷土地儲備項目的風(fēng)險程度，以確保項目的可行性。下面采用綜合評價建模方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。根據(jù)問題一的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣A，我們先利用程序2和公式： 和 可得到理想最佳和最劣方案;u=(0.8024 1.4997 1.1930 2.9015 1.0900) v=(0.1241 0.0342 0.6042 1.2436 1.7800)用Matlab求出相對偏差矩陣為：R= 0.3804 0.5301 0.3115 0.3195 0.33331.0000 1.0000 1.0000 0.8391 1.00000.8871 0.9203 0.8837

27、 0.7478 0.84060.8969 0.9325 0.9104 0.9577 0.82610.2458 0.4829 0.2618 0.2287 0.14490 0.3021 0 0 00.9432 0.9642 0.9586 0.8057 0.89860.9269 0.9537 0.9433 0.7949 0.86960.5521 0.7012 0.5779 0.4747 0.40580.7982 0.8689 0.8207 0.6830 0.68120.3740 0.5758 0.3963 0.3048 0.24640.2605 0.4940 0.2779 0.2136 0.1594

28、0.8111 0.8745 0.8261 0.8011 0.69570.1399 0.4059 0.1502 0.1158 0.07250.6864 0.7937 0.7118 0.5867 0.53620.9155 0.9480 0.9325 0.7848 0.85510.7961 0.8676 0.8576 0.7202 0.68120.6055 0.7317 0.6194 1.0000 0.44930.7613 0.8407 0.7774 0.6959 0.62320.9151 0.9446 0.9278 0.7780 0.85510.7634 0.8421 0.7794 0.6946

29、0.62320.5602 0.7004 0.5743 0.5128 0.40580.7927 0.8620 0.8081 0.7664 0.66670.8834 0.9234 0.8971 0.7770 0.79710.8611 0.9085 0.8756 0.7558 0.76810.7273 0.8174 0.7437 0.6350 0.57970.7252 0.8158 0.7412 0.6884 0.57970.9127 0.9433 0.9266 0.6673 0.85510.6487 0.7679 0.6744 0.5536 0.49280.8794 0.9215 0.8976 0

30、.7724 0.79710.7799 0.8534 0.7957 0.7130 0.65220.5919 0.7230 0.6069 0.5336 0.43480.8010 0.8688 0.8188 0.7304 0.68120.7927 0.8634 0.8113 0.6746 0.66670.6357 0.7554 0.6546 0.5379 0.47830.8756 0.9187 0.8911 0.7572 0.79710.8395 0.8941 0.8550 0.8225 0.73910.7920 0.8623 0.8092 0.6987 0.66670.7458 0.8308 0.

31、7634 0.7547 0.60870.5355 0.6848 0.5525 0.4682 0.37680.8129 0.8769 0.8307 0.7281 0.69570.8784 0.9208 0.8942 0.7502 0.79710.6897 0.7921 0.7075 0.6479 0.53620.8866 0.7546 0.8748 0.8484 0.81160.7497 0.8339 0.7682 0.6555 0.60870.6239 0.7472 0.6428 0.5291 0.46380.7006 0.8000 0.7191 0.6417 0.55070.7060 0.8

32、038 0.7246 0.6481 0.56520.8535 0.9048 0.8473 0.7608 0.75360.6646 0.7753 0.6835 0.5921 0.50720.9297 0.9546 0.9430 0.8484 0.86960.7342 0.8231 0.7526 0.6813 0.59420.7342 0 0.7526 0.6813 0.59420.6656 0.7740 0.6805 0.9071 0.50720.7309 0.8206 0.7487 0.6875 0.59420.5769 0.7164 0.5990 0.5120 0.42030.6294 0.

33、7506 0.6475 0.5306 0.47830.6805 0.7858 0.6983 0.6978 0.53620.8670 0.9130 0.8826 0.7374 0.78260.5189 0.6730 0.5352 0.4830 0.36230.6581 0.7696 0.6745 0.7276 0.50720.7137 0.8090 0.7320 0.6095 0.56520.8250 0.8846 0.8415 0.7306 0.71010.8748 0.9182 0.8903 0.7687 0.78260.8352 0.8920 0.8526 0.7160 0.72460.7

34、364 0.8249 0.7552 0.6389 0.59420.8389 0.8944 0.8561 0.7165 0.73910.7908 0.8614 0.8077 0.7506 0.66670.8627 0.9103 0.8792 0.7352 0.76810.8125 0.8763 0.8296 0.6881 0.6957T= 0.6196 0.4699 0.6885 0.6805 0.66670 0 0 0.1609 00.1129 0.0797 0.1163 0.2522 0.15940.1031 0.0675 0.0896 0.0423 0.17390.7542 0.5171

35、0.7382 0.7713 0.85511.0000 0.6979 1.0000 1.0000 1.00000.0568 0.0358 0.0414 0.1943 0.10140.0731 0.0463 0.0567 0.2051 0.13040.4479 0.2988 0.4221 0.5253 0.59420.2018 0.1311 0.1793 0.3170 0.31880.6260 0.4242 0.6037 0.6952 0.75360.7395 0.5060 0.7221 0.7864 0.84060.1889 0.1255 0.1739 0.1989 0.30430.8601 0

36、.5941 0.8498 0.8842 0.92750.3136 0.2063 0.2882 0.4133 0.46380.0845 0.0520 0.0675 0.2152 0.14490.2039 0.1324 0.1424 0.2798 0.31880.3945 0.2683 0.3806 0 0.55070.2387 0.1593 0.2226 0.3041 0.37680.0849 0.0554 0.0722 0.2220 0.14490.2366 0.1579 0.2206 0.3054 0.37680.4398 0.2996 0.4257 0.4872 0.59420.2073

37、0.1380 0.1919 0.2336 0.33330.1166 0.0766 0.1029 0.2230 0.20290.1389 0.0915 0.1244 0.2442 0.23190.2727 0.1826 0.2563 0.3650 0.42030.2748 0.1842 0.2588 0.3116 0.42030.0873 0.0567 0.0734 0.3327 0.14490.3513 0.2321 0.3256 0.4464 0.50720.1206 0.0785 0.1024 0.2276 0.20290.2201 0.1466 0.2043 0.2870 0.34780

38、.4081 0.2770 0.3931 0.4664 0.56520.1990 0.1312 0.1812 0.2696 0.31880.2073 0.1366 0.1887 0.3254 0.33330.3643 0.2446 0.3454 0.4621 0.52170.1244 0.0813 0.1089 0.2428 0.20290.1605 0.1059 0.1450 0.1775 0.26090.2080 0.1377 0.1908 0.3013 0.33330.2542 0.1692 0.2366 0.2453 0.39130.4645 0.3152 0.4475 0.5318 0

39、.62320.1871 0.1231 0.1693 0.2719 0.30430.1216 0.0792 0.1058 0.2498 0.20290.3103 0.2079 0.2925 0.3521 0.46380.1134 0.2454 0.1252 0.1516 0.18840.2503 0.1661 0.2318 0.3445 0.39130.3761 0.2528 0.3572 0.4709 0.53620.2994 0.2000 0.2809 0.3583 0.44930.2940 0.1962 0.2754 0.3519 0.43480.1465 0.0952 0.1527 0.

40、2392 0.24640.3354 0.2247 0.3165 0.4079 0.49280.0703 0.0454 0.0570 0.1516 0.13040.2658 0.1769 0.2474 0.3187 0.40580.2658 1.0000 0.2474 0.3187 0.40580.3344 0.2260 0.3195 0.0929 0.49280.2691 0.1794 0.2513 0.3125 0.40580.4231 0.2836 0.4010 0.4880 0.57970.3706 0.2494 0.3525 0.4694 0.52170.3195 0.2142 0.3

41、017 0.3022 0.46380.1330 0.0870 0.1174 0.2626 0.21740.4811 0.3270 0.4648 0.5170 0.63770.3419 0.2304 0.3255 0.2724 0.49280.2863 0.1910 0.2680 0.3905 0.43480.1750 0.1154 0.1585 0.2694 0.28990.1252 0.0818 0.1097 0.2313 0.21740.1648 0.1080 0.1474 0.2840 0.27540.2636 0.1751 0.2448 0.3611 0.40580.1611 0.10

42、56 0.1439 0.2835 0.26090.2092 0.1386 0.1923 0.2494 0.33330.1373 0.0897 0.1208 0.2648 0.23190.1875 0.1237 0.1704 0.3119 0.3043將上述兩個矩陣的對應(yīng)列向量的夾角余弦作為初始權(quán)重，歸一化后得到客觀性權(quán)向量：W=( 0.1953 0.1885 0.1885 0.2180 0.2097)根據(jù)效益型矩陣公式 （）建立效益型矩陣D= 0.6785 0.4819 0.8463 0.8174 0.82580.1547 0.0228 0.5064 0.5206 0.61240.2501 0

43、.1006 0.5638 0.5727 0.65270.2418 0.0888 0.5506 0.4528 0.65660.7922 0.5281 0.8708 0.8693 0.91601.0000 0.7048 1.0000 1.0000 1.00000.2026 0.0577 0.5268 0.5396 0.63740.2165 0.0681 0.5344 0.5458 0.64500.5333 0.3148 0.7148 0.7288 0.79560.3253 0.1509 0.5949 0.6097 0.69870.6838 0.4373 0.8044 0.8258 0.86510.

44、7798 0.5172 0.8628 0.8779 0.90830.3143 0.1454 0.5922 0.5423 0.69430.8817 0.6034 0.9259 0.9338 0.95610.4197 0.2244 0.6487 0.6648 0.74660.2261 0.0736 0.5397 0.5516 0.64880.3270 0.1522 0.5767 0.5885 0.69870.4882 0.2849 0.6943 0.4286 0.77860.3564 0.1784 0.6163 0.6024 0.71710.2264 0.0770 0.5420 0.5555 0.

45、64880.3547 0.1771 0.6153 0.6031 0.71710.5264 0.3156 0.7165 0.7070 0.79560.3299 0.1576 0.6011 0.5621 0.70320.2532 0.0977 0.5572 0.5560 0.66460.2721 0.1122 0.5678 0.5681 0.67280.3852 0.2012 0.6329 0.6372 0.73150.3870 0.2028 0.6342 0.6067 0.73150.2284 0.0782 0.5426 0.6187 0.64880.4516 0.2496 0.6671 0.6

46、837 0.76220.2566 0.0995 0.5569 0.5587 0.66460.3407 0.1661 0.6072 0.5926 0.70780.4996 0.2935 0.7004 0.6951 0.78420.3229 0.1510 0.5958 0.5827 0.69870.3299 0.1562 0.5996 0.6145 0.70320.4626 0.2619 0.6769 0.6927 0.76760.2598 0.1022 0.5601 0.5673 0.66460.2904 0.1262 0.5780 0.5300 0.68130.3305 0.1573 0.60

47、06 0.6008 0.70320.3695 0.1882 0.6232 0.5688 0.72190.5474 0.3308 0.7273 0.7325 0.80740.3128 0.1431 0.5900 0.5840 0.69430.2575 0.1002 0.5586 0.5713 0.66460.4170 0.2259 0.6508 0.6298 0.74660.2505 0.2626 0.5682 0.5152 0.66060.3663 0.1851 0.6208 0.6255 0.72190.4726 0.2698 0.6827 0.6977 0.77300.4078 0.2182 0.6450 0.6333 0.74150.4032 0.2145 0.6423 0.6297 0.73650.2785 0.1159 0.5818 0.5653 0.67700.4382 0.2423 0.6626 0.6617 0.75690.2141 0.0672 0.5345 0.5153 0.64500.3794 0.1956 0.6285 0.6107 0.72670.3794 1.0000 0.62