关于信用评级的模糊数学评级法概述.doc

信用中国 CCN86 关于信用评级的模糊数学评级法概述理论界认为企业信用是一个典型的模糊性问题，由 Fuzzy 综合评判的原理，提出企业信用评级优序评级的新模型一、优序评级的数学模型优序评级的数学模型是由：(一) 一级评级模型二)二级评级模型二、企业信用评级的指标体系及量化企业信用评级问题可以通过建立评级体系、分层次逐步评判完成，指标体系包括一级指标：一级指标下可继续分解为下一级指标，如此层层分解，构成完整的评级体系，在建立企业信用综合指标体系时我们依据以下原则：(1)指标来源可靠；(2)实际操作简明3)反映内容全面系统；(4)定量指标与定性指标相结合；(5)现实能力评级与潜在能力评级相结合；(6)不同指标互不相容性将影响企业信用的因素加以分析综合，提出一个三层综合评价指标体系，见下表综合指标评级体系三、评判指标体系的量化 ( 一)确定评语集评语分为五个等级，即评语集 V=(V1，V2 ，V3,V4,V5)，与传统信用等级分级相对应，其中 V1=AAA 级， V2=A 级，V3=A 级，V4 =BBB 级，V5 =BBB 级，分别表示企业资信状况为优秀、良好、中等、合格、不合格且 V 对一切子因素的适用。

二)确定硬指标的隶属度通过正态型隶属函数(三) 确定软指标的隶属度求软指标的隶属可以通过专家打分，以模糊统计的方法获得，模糊统计量让参与评价专家，按预先划定的评价标谁给各评价因素划分等级，然后依次统计各评价因素属于等级Vi 的频数，进一步求得隶属度：Uij=Mij/N（四）确定指标权重为了使决策者能较为准确地对一不性质目标子集或指标子集的权重系数赋值，我们采用直接给出法(DD)，比较矩阵法 (CMM)、层次分析法(AHP)、重要性排序法(IOM)等来确定权重系数初值，并进行一致性或便理性检验，归一化、求得权重编辑：张真。