模糊层次分析法在企业应收账款风险评价中的应用

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1、模糊层次分析法在企业应收账款风险评价中的应用一、模糊层次分析法基本原理　　20世纪70年代中期，美国匹兹堡大学的萨蒂（T.L.Saaty）教授提出了层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP），层次分析法是将决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。在AHP下用1～9标度法表示aij（i比j重要的程度），但是这种标度法却不能表现出人们判断的模糊性。为了克服AHP的固有弊端，学者将模糊逻辑原理引入萨蒂的AHP中，模糊层次分析法（FuzzyAnalyticHierarchyProcess，简称FAHP）便应运而生。判

2、断矩阵的标识是FAHP模糊性的主要表现。专家们针对模糊现象以不同方式、从不同角度构造了模糊判断矩阵，主要有三种表现形式：用隶属度rij代替aij形成互补模糊一致性矩阵；用区间数［a-ij，a+ij］代替aij，形成区间数互反判断矩阵；用三角模糊数（l，m，u）代替aij形成三角模糊数互反或互补矩阵。实践中，FAHP的使用形式并不限于以上三种。如W.B.Lee等人就是用一种新的模糊层次分析法的方法设计模块化产品。SrihariJaganathan等学者用FAHP来甄选和评价新制造技术问题，最后进行了一致性检验。W.R.Lee等人使用的方法较为简单且易于理解和运用，因此本文采用W.B.Le

3、e等人的模糊层次分析法。　　在该种方法中，评价准则中各因素的相对重要性一般用模糊比率级别来表示，进而建立模糊判断矩阵。通过对模糊数进行排序，就可以得到最优方案。通过计算得出模糊数，并表示各备选方案的最终得分。最后对模糊数进行排列比较，得出最优方案。FAHP的工作程序如图1所示。　　FAHP评价企业应收账款风险的具体步骤如下：　　第一，建立企业应收账款风险的层次结构。综合考虑企业应收账款风险的影响因素，明确具体问题，确定整体目标及次级目标，建立层次结构。　　第二，确定模糊判断矩阵及权重向量。用三角模糊数1、3、5、7、9表示某一准则对其下各个方案的相对重要性程度，得出每一个准则的模糊矩阵

4、向量，进而得出模糊判断矩阵，以上述五个三角模糊数表示模糊判断矩阵和权重向量的元素，它们的含义分别为风险低、风险较低、风险中等、风险显著和风险高。图2说明这些模糊数的含义，可以看出，各要素之间的相对重要性是渐变的，这更符合实际。三角模糊数的隶属函数：1的隶属函数是（1，1，3），9的隶属函数是（7，9，9），当x=3，5，7时，隶属函数是（x-2，x，x+2）。　　第三，计算模糊乘积。　　首先，进行两个模糊数均值的比较，均值较大的应收账款风险高于均值较小的；如果均值一样，需要进一步比较标准差，标准差较大的应收账款风险高于标准差较小的。　　二、应收账款风险评价指标体系　　由于市场因素的不稳

5、定性和债权、债务关系在清偿时的不确定性，导致企业应收账款产生风险，致使企业的应收账款在回收时间和回收数额上具有不确定性。简单地讲，应收账款发生的坏账损失、收账费用和资金成本等加大了企业的整体风险。根据风险产生的原因，笔者将企业应收账款的风险划分为四个方面：客户自身特征风险、客户财务特征风险、客户所在行业的风险、企业自身原因造成的风险等四种，每种风险又可以细分为若干的指标，企业应收账款风险指标体系见图3。　　三、FAHP在企业应收账款风险评价中的运用　　在企业应收账款风险评价中运用FAHP，应从以下方面着手：　　第一，构建企业应收账款风险的层次结构。本文对影响企业应收账款风险的各种因素进

6、行分析，找出各项应收账款风险方面的差距，建立如图4的企业应收账款风险的层次结构。　　如在具体判断一项应收账款的客户自身特征风险时，必须考虑该项客户的产品特征风险、市场对客户产品的需求风险、客户产品的最终用户风险以及客户经营管理风险等指标。按同样的方法对该项应收账款的客户财务特征风险、客户所处的行业风险和企业应收账款管理风险进行判断分析，给出结论。　　第二，确定应收账款的模糊判断矩阵与权重向量。对某企业四项应收账款甲企业、乙企业、丙企业、丁企业分别进行分析，得出模糊判断向量，从而确定模糊判断矩阵A。　　在该模糊判断矩阵A中，客户自身特征风险方面由第一列的四个模糊数显示四项应收账款的对比情

7、况。从中可以看到，乙企业用7表示，它说明该企业自身风险极大，丁企业用1表示该企业自身特征风险较低，属于低风险。第二列、第三列和第四列的三一、模糊层次分析法基本原理　　20世纪70年代中期，美国匹兹堡大学的萨蒂（T.L.Saaty）教授提出了层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP），层次分析法是将决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。在AHP下用1～9标度法表示ai