[发明专利]一种中小企业信用风险评价方法

权利要求书

1.一种中小企业信用风险评价方法，其特征在于，首先利用AHP层次分析法确定一级指标的权重，然后分别利用均方差法和离差最大化法确定二级指标的权重，将均方差法和离差最大化法得出的指标的权重相乘，再对相乘得到的结果进行归一化处理得到组合权数；

利用灰色关联度对指标的隶属度进行确定，构造评判矩阵，将权重矩阵和评判矩阵对应相乘，得到各企业的综合评价结果。

2.根据权利要求1所述的一种中小企业信用风险评价方法，其特征在于，计算灰色关联度矩阵，选取参考列，根据指标性质，分别选取最大值和最小值组成参考列，整个指标体系中的指标值存在量纲不同的问题，在进行灰色关联度计算时应进行无量纲处理，采取均值法对数据进行处理；

根据灰色关联度原理，得到灰色关联度评价矩阵R，各指标的权重W与评价矩阵R带入公式B＝W·R，得到B为最后的综合评价结果。

3.根据权利要求2所述的一种中小企业信用风险评价方法，其特征在于，所述AHP层次分析法的具体步骤为：

S1、建立层次结构；

S2、构造判断矩阵；

S3、检验判断矩阵的一致性；

S4、计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，该层中各指标的权重就是特征向量归一化之后的值。

4.根据权利要求3所述的一种中小企业信用风险评价方法，其特征在于，

S1、建立层次结构：

首先明确中小企业信用评价问题，建立评价指标体系，并将所建立的指标体系分层，建立层次结构模型；

S2、构造判断矩阵：

对于同一层次上的各个指标相对于准则层中指标的重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵A；

S3、检验判断矩阵的一致性：

(1)计算一致性指标CI＝(λ_max-n)/(n-1)，其中：λ_max为判断矩阵A的最大特征值，n为该层指标的个数；

(2)参照相应的平均随机一致性指标RI，不同阶数的矩阵对应的RI值不同；

(3)计算一致性比例CR＝CI/RI。当CR＜0.1时，判断矩阵满足一致性检验；

S4、计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，该层中各指标的权重就是特征向量归一化之后的值：

(1)判断矩阵A归一化。

(2)按行求和：

(3)归一化：W_i＝w_i/∑_nw_i，W＝(w₁，w₂，...，w_n)^T为所求的特征向量，即各个指标的权重；

(4)计算最大特征值的近似值：(AW)_i表示向量AW的第i个分量。

5.根据权利要求4所述的一种中小企业信用风险评价方法，其特征在于，所述均方差法的具体步骤为：

S1、对原始数据矩阵X_ij(i＝1，2，...，n；j＝1，2，..，m)，进行无量纲化处理，一般采用极值法无量纲化公式，对正指标有：Z_ij＝(X_ij-min_j{X_ij})/(max_j{X_ij}-min_j{X_ij})，对逆指标有：Z_ij＝(max_j{X_ij}-X_ij)/(max_j{X_ij}-min_j{X_ij})，得到Z′_ij矩阵；

S2、求随机变量的均值

S3、求j指标的均方差

S4、求j指标的权重

S5、根据多指标加权综合评价模型计算综合评价值，其中W_j为第j个指标的权重。