Kesra Nermend
ARTICLE

(Polish) PDF

ABSTRACT

The paper presents the theoretical foundations of Preference Vector Method (PVM). It is the development of methods used by the Polish school and can be used in the decision making process. The ranking of objects according to a decision-maker preferences is performed on the basis of a combination of two methods for construction aggregate measures: Hellwig method, in which the Euclidean distance is used and the vector measures construction method (VMCM), which uses a vector projection.

KEYWORDS

synthetic measures, multicriteria method, PVM method, preference vector

REFERENCES

Bartosiewicz S., (1984), Zmienne syntetyczne w modelowaniu ekonometrycznym, W Prace naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Monografi e i Opracowania, Wydawnictwo Uczelniane Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 5–8.

Binderman A., (2011), Wielokryterialne metody analizy zróżnicowania polskiego rolnictwa w 2009 roku, Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych, 2 (12), 58–68.

Binderman Z., Borkowski B., Szczęsny W., (2008), O pewnej metodzie porządkowania obiektów na przykładzie regionalnego zróżnicowania rolnictwa, w: Binderman Z., (red.), Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych: Wielowymiarowa analiza danych, Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego, Warszawa.

Borawski M., (2012), Rachunek wektorowy z arytmetyką przyrostów w przetwarzaniu obrazów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Borys T., (1984), Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Wydawnictwo Uczelniane Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.

Cieślak M., (1974), Taksonomiczna procedura programowania rozwoju i określania zapotrzebowania na kadry kwalifi kowane, Przegląd Statystyczny, 1 (21), 29–39.

Cieślak M., (1976), Modele zapotrzebowania na kadry kwalifi kowane, Państwowe Wydawnictwo Naukowe.

Dittman P., Pisz Z., (1975), Metoda dynamicznego badania zróżnicowania przestrzennego zjawisk społeczno-ekonomicznych, Wiadomości Statystyczne, 11 (20), 27–28.

Duckstein L., Gershon M., (1983), Multicriterion Analysis of a Vegetation Management Problem using ELECTRE II, Applied Mathematical Modelling, 6 (4), 254–261.

Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., (1989), Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.

Grolleau J., Tergny J., (1971), Manuel de Reference du Programme ELECTRE II, Document de Travail 24, SEMA-METRA International.

Hellwig Z., (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifi kowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 4 (15).

Hwang C. L., Yoon K., (1981), Multiple Attribut Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag.

Jahanshahloo G. R., Lotfi F. H., Izadikhah M., (2006), An Algorithmic Method to Extend {TOPSIS} for Decision-Making Problems with Interval Data, Applied Mathematics and Computation, 2 (175), 1375–1384.

Karagiannidis A., Moussiopoulos N., (1997), Application of ELECTRE III for the Integrated Management of Municipal Solid Wastes in the Greater Athens Area, European Journal of Operational Research, 97, 439–449.

Kolenda M., (2006), Taksonomia numeryczna. Klasyfi kacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.

Kompa K., (2014), Zastosowanie mierników taksonomicznych do oceny efektywności fi nansowej giełd europejskich w latach 2002–2011, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 4 (15) 52–61.

Kompa K., Witkowska D., (2010), Zastosowanie wybranych mierników syntetycznych do porównań poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego w krajach Unii Europejskiej, w: Jajuga K., Walesiak M., (red.) Klasyfi kacja i analiza danych – teoria i zastosowania. Taksonomia, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław, 71–80.

Kukuła K., (2000), Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Łatuszyńska A., (2014), Miary agregatowe w ocenie stopnia rozwoju społeczeństwa informacyjnego, PPH Zapol, Szczecin.

Młodak A., (2006), Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difi n, Warszawa.

Mousseau V., Figueira J., Naux J.-P., (2001), Using Assignment Examples to Infer Weights for ELECTRE TRI Method: Some Experimental Results, European Journal of Operational Research, 2 (130), 263–275.

Nermend K., (2006), A Synthetic Measure of Sea Environment Pollution, Polish Journal of Environmental Studies, 4b (15), 127–130.

Nermend K., (2008a), Employing Similarity Measures to Examine the Development of Technical Infrastructure in Polish Counties, Folia Oeconomica Stetinensia, 7 (15), 87–97.

Nermend K., (2012), Method for Examining the Variability of Socio-Economic Objects Quoting the Example of Baltic Sea Countries, Actual Problems of Economics Scientifi c Economics Journal, 5 (2), 201–211.

Nermend K., (2008b), Problem obiektów nietypowych w badaniach taksonomicznych, Metody Informatyki Stosowanej, 1 (13), 105–112.

Nermend K., (2013), Properties of Normalization Methods used in the Construction of Aggregate Measures, Folia Oeconomica Stetinensia, 2 (12), 31–45.

Nermend K., (2008c), Rachunek wektorowy w analizie rozwoju regionalnego, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.

Nermend K., (2007), Taxonomic Vector Measure of Region Development (TWMRR), Polish Journal of Environmental Studies, 4A (16), 195–198.

Nermend K., (2008d), Zastosowanie rzutu wektora do budowy miernika syntetycznego, Przegląd Statystyczny, 3 (55), 10–21.

Nermend K., Borawski M., (2014), Modeling Users’ Preferences in the Decision Support System, Indian Journal of Fundamental and Applied Life Sciences, S1 (4), 1480–1491.

Nermend K., Tarczyńska-Łuniewska M., (2013), Badanie jednorodności przestrzennej i czasowej rozwoju obiektów społeczno-gospodarczych, Przegląd Statystyczny,1, 85–100.

Nowak E., (1990), Metody taksonomiczne w klasyfi kacji obiektów społeczno-gospodarczych, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne.

Özcan T., Çelebi N., Esnaf Ş., (2011), Comparative Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methodologies and Implementation of a Warehouse Location Selection Problem, Expert Systems with Applications, 8 (38), 9773–9779.

Pawełek B., (2008), Metody normalizacji zmiennych w badaniach porównawczych złożonych zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.

Pluta W., (1977), Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach ekonomicznych: metody taksonomiczne i analizy czynnikowej, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

Roy B., (1968), Classement et Choix en Pr´esence de Points de vue Multiples (la Methode ELECTRE), W La Revue d’Informatique et de Recherche Opérationelle, 57–75 .

Saaty T., (1980), The Analytical Hierarchy Process, McGraw-Hill, New York.

Saaty T., (2005), Theory and Applications of the Analytic Network Process: Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs and Risks, RWS Publications, Pittsburgh, Pennsylvania.

Scharlig A., (1996), Pratiquer ELECTRE et PROMETHEE : Un Complement`a Decider sur Plusieurs Crit`eres, Polytechniques et Universitaires Romandes, Lausanne.

Strahl D. red., (2006), Metody oceny rozwoju regionalnego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.

Tarczyński W., (2004), Dynamiczne ujęcie taksonomicznej miary atrakcyjności inwestycji na przykładzie wybranych spółek notowanych na giełdzie papierów wartościowych w Warszawie. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 15 (394), 299–322.

Tarczyński W., Łuniewska M., (2006), Metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Wydawnictwo Naukowe PWN.

Vallée D., Zielniewicz P., (1994), Electre III–IV, version 3. x. Guide D’utilisation (tome 2), Université de Paris Dauphine, France.

Velasquez M., Hester P. T., (2013), An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods, International Journal of Operations Research, 2 (10), 56–66.

Wang X., Triantaphyllou E., (2008), Ranking Irregularities when Evaluating Alternatives by Using Some ELECTRE Methods. Omega, The International Journal of Management Science, 36, 45–63.

Witkowska D., (2010), Zastosowanie syntetycznych mierników taksonomicznych do pomiaru efektywności Chińskich banków, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 2 (11), 281–292.

Back to top
Copyright © 2019 Statistics Poland