摘要
在决策过程中，往往会为了便于计算，获得确定的结果而选取一些定量的指标，但这通常会对决策结果的公平性与客观性产生重要影响，因为很多情况中，定性的指标同样占据了重要的评价地位。考虑到上述问题，本文从定量与定性的角度出发，分别进行了定量指标与定性指标的选取，并创新性地提出了各部分的评价方法，最终将二者的结果进行聚合。在定量评价方面，本文以数据包络分析中的交叉效率为主要评价方法，交叉效率的评价方法可以从计算过程上分为两步，第一步是决策单元权重的获取过程；第二步则是交叉效率的聚合过程。传统的聚合方法采用简单的算术平均，但之后的研究表明，这种聚合方法不仅忽略了决策单元之间的相对重要性，还未考虑到决策者在决策过程中的主观偏好与有限理性等行为。基于以上交叉效率的不足之处，本文均给予了创新性的改进：在指标的权重获取方面，本文提出了应用CRITIC方法进行指标的权重计算，提高了评价的客观性；在交叉效率的聚合过程中，本文引入前景理论与后悔理论，分别考虑决策者的主观偏好与后悔心理因素，构建前景-交叉效率矩阵与后悔-交叉效率矩阵，应用犹豫模糊集对二者进行聚合，并计算每个决策单元的得分函数。 在定性评价方面，最重要的是如何将评价词语转化为可计算的过程。为此，本文应用了 Zadeh 提出的语言术语集，将专家对于指标的评价词统一到规范的语言框架中，通过运用语言术语聚合算子对专家的评价矩阵进行聚合，并运用TODIM方法进行决策单元的综合排序值进行计算。 在对定量评价与定性评价取得结果后，对二者的得分应用加权的方式进行聚合，从而获得最终的全面评价结果。 在实证研究部分，本文运用一个选购新能源汽车影响因素的分析，由于当前新能源汽车市场受到众多消费者青睐，但大多数顾客缺乏专业的知识进行消费选择，因此，本研究选取了消费者较为关注的几项指标以及10款相似价位的新能源汽车，应用上述的方法模型进行评价，最后的结果验证了上述方法模型的可靠性。
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