综合评价模型

对于企业的财务状况，其影响因素具有极大的复杂性，精确化能力的降低造成对系统描述的模糊性，运用模糊手段来处理模糊性问题，将会使评价结果更真实、更合理。模糊综合评价模型的建立须经过以下步骤：

1、给出备择的对象集：这里即为各上市公司：

2、确定指标集：即把能预测财务危机的主要财务比例构成一个集合；

3、建立权重集：由于指标集中各指标的重要程度不同，所以要对一级指标和二级指标分别赋予相应的权数。第一层次的权重集 ，第二层次的权重集 。这里将采用因子分析法确定权数；

4、确定评语集： ，我们把评价集设为v={安全，一般，危险}；

5、找出评判矩阵： ，首先确定出U对v的隶属函数，然后计算出股票评价指标对各等级的隶属度 rij；

6、求得模糊综合评判集 ，即普通的矩阵乘法，根据评判集得终评价结果。

业绩评价的模糊模型包含这么几个部分：一是由评价指标体系构成的因素论城；二是由表明隶属度的模糊因子构成的模糊向量；三是用来对单个因素进行评价的评语论城；四是将模糊关系矩阵与模糊向量结合起来的合成算子(普通乘法和有界和不失为一种好的合成算子)；四是与模糊评语等级相关的薪酬向量。其基本步骤是：

1、确定评价因素论城，即用什么样的指标来评价或评价者关注什么方面的内容；

2、确定评语论城，即就单个因素而言，评价者对被评价因素有什么样的判断或以什么方式表示评价结果；

3、确定模糊向量，即我们对每个因素的重视程度；

4、先对单个因素进行评价，就会得到一个因素与评语之间的模糊关系矩阵；

5、采用某个合成算子，对模糊关系矩阵与模糊向量进行合成，这里采用普通乘法和有界和得到综合模糊评价结果；

6、设与评语论对应的薪酬矩阵为C，得出代理人应得报酬。

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4.根据专家意见，我们确定权重集A为：

5.按照M(,， )模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。

基于联系函数的系统综合评价模型将集对同异反思想应用于系统综合评价函数中，充分考虑系统综合评价函数的实际意义，较传统单纯应用“数学变换”建立系统综合评价函数的方法，更具有实际意义，实例分析结果表明：基于联系函数的系统综合评价模型方法简单，具有实际意义，评价结果准确、合理、可信，具有推广应用价值 。

将联系函数作为系统综合评价函数，其实质是从不同的角度对研究对象进行两次集对同异反分析.首先，对研究对象进行一次集对同异反分析建立研究对象的联系数；其次，对第一次集对同异反分析所得结果的联系数再进行一次集对同异反分析，建立研究对象的联系函数；从而，建立基于联系函数的系统综合评价模型.通过两次集对同异反分析，不仅考虑研究对象本身的确定性与不确定性，而且考虑第一次集对同异反分析所得结果的联系数的不确定性，充分考虑系统评价过程的确定性与不确定性，进一步降低了最终评价结果的不确定性，使得评价结果更加准确 。