模糊綜合評(píng)價(jià)模型

1、精品模糊綜合評(píng)價(jià)模型(FuzzySyntheticEvaluationModel)什么是模糊綜合評(píng)價(jià)模型？模糊綜合評(píng)價(jià)方法是模糊數(shù)學(xué)中應(yīng)用的比較廣泛的一種方法。在對(duì)某一事務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)常會(huì)遇到這樣一類問題，由于評(píng)價(jià)事務(wù)是由多方面的因素所決定的，因而要對(duì)每一因素進(jìn)行評(píng)價(jià)；在每一因素作出一個(gè)單獨(dú)評(píng)語的基礎(chǔ)上，如何考慮所有因素而作出一個(gè)綜合評(píng)語，這就是一個(gè)綜合評(píng)價(jià)問題。模糊評(píng)價(jià)的基本思想許多事情的邊界并不十分明顯，評(píng)價(jià)時(shí)很難將其歸于某個(gè)類別，于是我們先對(duì)單個(gè)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后對(duì)所有因素進(jìn)行綜合模糊評(píng)價(jià)，防止遺漏任何統(tǒng)計(jì)信息和信息的中途損失，這有助于解決用“是”或“否”這樣的確定性評(píng)價(jià)帶來的對(duì)客觀真實(shí)的

2、偏離問題。模糊綜合評(píng)價(jià)模型類別模糊評(píng)價(jià)基本模型感謝下載載, 評(píng)判設(shè)評(píng)判對(duì)象為P:其因素集等級(jí)集對(duì) U 中每一因素根據(jù)評(píng)判集中的等級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊評(píng)判，得到評(píng)判矩陣:（1）其中，rj表示Ui關(guān)于vj的隸屬程度。（U,V,R）則構(gòu)成了一個(gè)模糊綜合評(píng)判模型。確定各因素重要性指標(biāo)（也稱權(quán)數(shù)）后，記為精品感謝下載載,滿足精品感謝下載載, 于是可確定對(duì)象(2)經(jīng)歸一化后，得P的評(píng)判等級(jí)。置信度模糊評(píng)價(jià)模型(1) 置信度的確定。在(U,V,R)模型中，R中的元素rj是由評(píng)判者“打分”確定的。例如k個(gè)評(píng)判者，要求每個(gè)評(píng)判者uj對(duì)照作一次判斷，統(tǒng)計(jì)得分和歸一化后產(chǎn)生,組成R0。其中既代表uj關(guān)于vj的“隸屬程度”

3、，也反映了評(píng)判uj為vj的集中程度。數(shù)值為1,說明uj為vj是可信的，數(shù)值為零為忽略。因此，反映這種集中程度的量稱為“置信度”。對(duì)于權(quán)系數(shù)的確定也存在一個(gè)信度問題。在用層次分析法確定了各個(gè)專家對(duì)指標(biāo)評(píng)估所得的權(quán)重后，作關(guān)于權(quán)系數(shù)的等級(jí)劃分，由此決定其結(jié)果的信度。當(dāng)取N個(gè)等級(jí)時(shí)，其量化后對(duì)應(yīng)于0，l區(qū)間上N次平分。例如，N取5，則依次得到0，0.2，0.2，0.4，0.2，0.6，0.60.80.8l。對(duì)某j個(gè)指標(biāo)取遍k個(gè)專家對(duì)該指標(biāo)評(píng)估所得的權(quán)重得。作和式(3)其中dij表示數(shù)組中屬于a0=0,bN=1。(4)取遍,歸一化后得到權(quán)向量0如果精品感謝下載載則ai的信度為由此得信度向量為精品(2)

4、 置信度的綜合設(shè)c1,c2是二個(gè)置信度，對(duì)于邏輯AND，其信度合成為(5)對(duì)于邏輯OR,信度成為(6)感謝下載載其中為參數(shù)，可適當(dāng)配置。(5)、(6)二式的含義是：在邏輯AND下,;在邏輯OR下，式中的平均值補(bǔ)償部分不宜太強(qiáng)?？扇缦屡渲茫喝鬰1<1或c2<1,(5)、(6)(7)對(duì)于(2)信度合成為：(8)(9)其中，a和q的選擇可參照(7)。結(jié)合(2)，得到信度的評(píng)判結(jié)果：(10)模糊綜合評(píng)價(jià)模型的運(yùn)用對(duì)于企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)狀況,其影響因素具有極大的復(fù)雜性，精確化能力的降低造成對(duì)系統(tǒng)描述的模糊性，運(yùn)用模糊手段來處理模糊性問題，將會(huì)使評(píng)價(jià)結(jié)果更真實(shí)、更合理。模糊綜合評(píng)價(jià)模型的建立須經(jīng)過

5、以下步驟：1、給出備擇的對(duì)象集：這里即為各上市公司；2、確定指標(biāo)集：即把能預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的主要財(cái)務(wù)比率構(gòu)成一個(gè)集合;3、建立權(quán)重集：由于指標(biāo)集中各指標(biāo)的重要程度不同，所以要對(duì)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)分別賦予相應(yīng)的權(quán)數(shù)。第一層次的權(quán)重集精品感謝下載載,第二層次的權(quán)重集0這里將采用因子分析法確定權(quán)數(shù);精品感謝下載載,我們把評(píng)價(jià)集,首先確定出4、確定評(píng)語集：設(shè)為v=安全，一般，危險(xiǎn);5、找出評(píng)判矩陣:U對(duì)v的隸屬函數(shù)，然后計(jì)算出股票評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各等級(jí)的隸屬度rj;6、求得模糊綜合評(píng)判集，即普通的矩陣乘法，根據(jù)評(píng)判集得終評(píng)價(jià)結(jié)果。業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的模糊模型包含這么幾個(gè)部分:一是由評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)成的因素論城；二是由表明隸屬度的模糊因子構(gòu)成的模糊向量；三是用來對(duì)單個(gè)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)的評(píng)語論城；四是將模糊關(guān)系矩陣與模糊向量結(jié)合起來的合成算子（普通乘法和有界和不失為一種好的合成算子）；四是與模糊評(píng)語等級(jí)相關(guān)的薪酬向量。其基本步驟是：1、確定評(píng)價(jià)因素論城，即用什么樣的指標(biāo)來評(píng)價(jià)或評(píng)價(jià)者關(guān)注什么方面的內(nèi)容；2、確定評(píng)語論城，即就單個(gè)因素而言，評(píng)價(jià)者對(duì)被評(píng)價(jià)因素有什么樣的判斷或以什么方式表示評(píng)價(jià)結(jié)果；3、確定模糊向量，即我們對(duì)每個(gè)因素的重視程度；4、先對(duì)單個(gè)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，就會(huì)得到一個(gè)因素與評(píng)語之間的模糊關(guān)系矩陣；5、采用某個(gè)合成算子，