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浅谈基于聚类分析与模糊可拓AHP的中小企业信用评价


摘要:根据传统信用政策,银行在进行中小企业信用评价时,以单一企业为评价主体,文章突破了这一允许,明确提出了供应链金融模式下信用指标体系建立的标准,构建了信用评价指标体系。建立了基于聚类分析和模糊扩张AHP的信用评价模型。

该模型将区间模糊的基本理论引入AHP群评价,利用聚类分析法。最后用作A企业的信用评价,并举例说明了该方法的实效性。关键词:供应链金融;信用评价模糊不清综合评价;扩展AHP;集群分析1、张供应链金融自2006年中国资金管理者沙龙考古及理解讨论后,更多地适用于国内各大企业和银行,沦为目前中小企业融资难题的创意金融产品。国内外学者对供应链金融业务分别从不同角度进行了分析。

Allen N等明确提出了中小企业融资的新构想和框架,首先明确提出了供应链金融的思想。Gonzalo Guillen等研究短期供应链融资,明确提出合理的供应链管理模式会影响金融和企业运营,从而减少了供应链的整体收益。本文明确提出了应用模糊扩张层分析法评价供应链金融模式中小企业信用风险的方法。

该方法利用扩张区间数来应对各指标之间的比较重要性,比传统的层次分析法更科学合理。通过专家分数创建扩展区间个人识别矩阵,计算各层个人识别指标权重,应用于聚类分析,并将专家对象排序向量扩展到系统聚类。

(注:)确认有专家权重系数,得出各层综合权重,融合模糊综合评价方法,进行逐层评价,获得综合评价的价值。简历吉尼斯世界纪录3358www.lw54.com/html/jianli/2,以供应链金融为基础的中小企业信用评价指标体系构建本,传统信用政策下中小企业信用评价的基本框架,根据供应链金融本身的特点,融合贷款人的信用水平,重点关注单一融资业务的自我清算能力。评价指标体系附图1。

三、基于聚类分析和模糊的扩张AHP中小企业信用评价模型1。扩展组AHP。(1)扩展识别矩阵的结构。本文采用Saaty明确提出的相互可逆性1-9缩放方法作为识别矩阵标准量化标准。

根据这个标准,每个专家都有属于同一水平的各指标的比较重要性。为了反映人类理解的模糊性,以具有一定灵活性的区间数展开重要性尺度,假设M名专家参与决策,每人扣除的区间划分矩阵分别记录为A1、A1。第三步是判断矩阵的一致性。

如果是0呢?SP F?涉1?SUP G,响应扩展识别矩阵一致性好。如果不一致,应修改识别矩阵或请求专家进行新的区分。第四步是想出加权向量。Sk=(Sk1,Sk2,Sknl)T=(2)简历吉尼斯世界纪录3358 WWW . LW54.com/HTML/JANLI/SKNL回答专家K获得的L层第N个元素对前2。

模糊综合评价以下是第二次模糊综合评价的基本阶段。(1)区分零件族。

根据另一组元素u={u1,u2,un}、计算尺寸集V=(v1,v2,VM)、u的元素之间的关系,将u除以k,设置第I子集Ui={ui1,ui2(2)利用一阶模型对各Ui进行综合评价,计算综合评价向量Bi=Wi。RI=1,2,n(4)样式中。

为了模糊的准备工作;Wi是1ni阶加权向量。Ri是对Ui的nim阶单因素评价矩阵。Bi是Ui的1m次一级综合评价结果矩阵。(3)多层次综合评价。

将每个Ui用作元素,将Bi用作单个元素评估,并包含第二个评估矩阵。R=B1B2Bn(5) U={U={u1,un}的权重为W=(w1,w2,)R=(b1,B2,bm)()(4)计算方案的综合审查价值。

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如果评价标准属于第二回合V=(好,好,中,好,差),并给予V=(100,80,60,40,20)等适当分数,那么各级因素的综合分数是简历吉尼斯世界纪录,其上游供应商是中国石化公司的B分公司A企业对预付货款没有资金市场需求,所以对银行申请者以预付货款为准进行供应链金融融资。雇用10名专家,根据A企业的基本情况、供应链交易情况等,比较图1中获得的评价指标体系,创建扩展识别矩阵。由于识别矩阵的对称性,这里列出的申请者企业基本情况维只有识别矩阵的右上角三角形值(例如,表1)。

产生模糊评论价值的第三章、其余各维和总目标水平的评价值可能类似于以下内容:下面以专家3扩张区分为例计算加权向量。X1-=(0.120,0.288,0.215,0.192,0.107,0.078)T x1=(0.122,0.277,0.214,0.190,0.078)公式(2)中正式求得S1=0.109、0.135、S2=0.262、0.305、S3=0.195、0.235、S4=0.174、0.210、S5种子1=V(S1?S6)=3,种子2=V(S2?S6)=7.87,种子3=V(S3?S6)=5.75,种子4=V(S4?S6)=5.36,种子5=V(S5?S6)=2.38,种子6=1,展开规范化处分,得出专家3回答因素得出的加权向量W31=(0.118,0.310,0.226,0.211,0.093,0.040)。同样,其他专家获得的权重向量也不在此列出,子集专家本身的权重可以得到这个维度的综合权重W1=(0.117,0.305,0.211,0.192,0.096,0.080),得到该因素下指标的评价值矩阵后,该因素的所属向量B1=(0.117).。

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