基于灰色理论的商业银行技术风险评价

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灰色系统理论在财务风险评估中的应用研究

灰色系统理论在财务风险评估中的应用研究随着经济全球化进程的加快，企业面临的财务风险问题日趋复杂多变。

如何准确评估财务风险，对企业的长期发展至关重要。

在这个背景下，灰色系统理论作为一种有助于预测、研究和决策的方法，被越来越多地应用于财务风险评估中。

本文将探讨灰色系统理论在财务风险评估中的应用研究，并阐述其在准确评估财务风险中的作用。

首先，我们需要了解财务风险评估的概念。

财务风险是指企业在市场竞争、经营管理、资金运作等方面所面临的潜在风险。

在评估财务风险时，我们需要考虑多个因素，如市场风险、经营风险、信用风险等。

然而，由于财务风险受到多个不确定因素的影响，传统的评估方法难以准确预测风险的变化。

这时，灰色系统理论的应用可以提供一种更准确的评估方法。

灰色系统理论是一种具有不确定性的数学理论，它可以处理数据不完整、不确定和不精确的情况。

在财务风险评估中，灰色系统理论可以通过对财务数据、市场数据和其他相关信息的分析，提供对未来财务状况的预测和风险评估。

首先，灰色系统理论可以通过建立灰色关联模型，对财务数据进行预测和分析。

财务数据是评估财务风险的重要依据，但由于数据的随机性和不确定性，常常存在数据缺失或不完整的情况。

灰色关联模型可以通过对相关数据的关联性进行研究，填补数据缺失的情况，并提供对未来财务状况的预测。

其次，灰色系统理论可以通过建立灰色模型，对市场数据、经济指标和其他相关信息进行分析。

市场数据和其他相关信息是评估财务风险的重要参考，对企业未来的经营状况和市场趋势有较大的影响。

通过灰色模型的分析，可以对市场风险、经营风险和信用风险等进行评估，提供对未来财务风险的预测。

最后，灰色系统理论可以通过建立灰色关联度模型，对财务风险进行评估和分类。

财务风险通常包括多个方面，如市场风险、经营风险和信用风险等。

通过建立灰色关联度模型，可以综合考虑各个风险因素的权重和影响程度，对财务风险进行分类和评估。

这样，企业可以更好地识别和管理不同类型的财务风险，提供更准确的决策依据。

基于灰色理论的企业技术创新风险评价方法研究

［收稿１］０６０ — ６３期２０－４１
创新技术的稳定性和可靠性方面）技术的实用性。，企业组织管理状况可细分为：企业财务与资金运转能力，企业经营管理的水平和能力（企业对创新的支持度、新技术的实施效率、企业的技术研发能力）企业的创新文化和氛，围（创新经验、创新精神、创新激励）人力资源状况（，员工的数量和质量）信息资源状况（。信息的采集、加工、储存及传递状况、技术交流状况）物质资源支持。，市场环境可细分为：市场需求（市场规模、市场分布、市场增长速度、对新产品的现实需求和潜在需求）市场接纳能。力（消费者对创新产品接受与否以及接受所需时间）市场竞，争状况（市场竞争的程度和性质、其他企业新技术的研发状况）新产品、．新技术的生命周期。宏观环境可细分为：宏观经济政策的支持（税收优惠、技术研发的贷款优惠、创新人员的奖励、政府的直接资助、人才的吸引）政府的引导（，科技政策引导、产业政策引导）法，律保护程度（有关技术创新活动的各种法律的完善和实施），技术创新的扩散，产学研结合程度。由上述分析，可以得出企业技术创新风险因素递阶层次结构图．如表１。
维普资讯
天津市财贸管理干部学院学报
ＪＵＮＬＯＦＴＡＮＩＮＴＴＴＩＮＩＬＡＮＯＭＭＲＩＮＧＭＥＴＯＲＡＩＪＮＩＳＩＵＥＯＦＦＮＡＣＡＤＣＥＣＡＬＭＡＡＥＮ囊八卷２００６年奠４期
ｉｎｖｔｎｗａｓｂｉｈｄＢｓｄｏｒｙｙｔｍｈｏｙａｃｍｐｅｅｓｅｅａｕｔｎｎｏａｉｓｅｔｌｅ．ａｅｎｇａｓｓｅｔｅｒ，ｏｒｈｎｉｖａｉｍｅｈｄｓｏａｓｖｌｏｔｏｉ

灰色系统理论在风险控制中的应用

灰色系统理论在风险控制中的应用随着全球化进程的加快和风险事件频发，风险控制成为企业管理和社会治理中的重要组成部分。

而灰色系统理论作为一种新兴的分析方法已经被广泛应用于风险控制领域，为企业和社会提供了更准确、更可靠的风险预测和控制手段。

一、灰色系统理论概述灰色系统理论是由我国著名学者陈纳德教授于20世纪80年代初提出的，它是一种灰色数据分析和处理方法。

所谓灰色数据指的是既有完整数据又存在不完整数据的情况，即数据缺失或者不确定的数据。

灰色系统理论的核心思想是通过对原始数据的处理和分析，提取有用信息，建立模型和预测模型。

它包括灰色系统建模、灰色数据处理、灰色关联度分析、灰色预测和灰色控制等五个主要方面。

二、1、风险评估灰色系统理论在风险评估方面有着广泛的应用。

通过对现有数据和历史数据的分析，建立预测模型和评估模型，能够较为准确地预测未来的风险状况，并提供有效的预警和预防措施。

例如，在企业风险评估中，可以将灰色系统理论和风险审核相结合，实现对企业风险状况的全面分析。

此外，还可以利用灰色系统理论对不同类型的风险进行建模，实现风险分类和分级管理。

2、风险控制灰色系统理论在风险控制方面的应用主要包括灰色控制、灰色预警和灰色决策等。

灰色控制是指根据灰色系统理论，对目标系统进行优化控制，达到目标效果的一种方法。

在企业管理中，可以通过灰色控制方法，对企业风险控制进行科学的管理和监控。

灰色预警是指在事件发生之前，提前洞察并预测风险的一种方法。

通过对已有数据的分析，建立预测模型，实现风险预警和风险防范。

灰色决策是指根据灰色系统理论，对不确定性决策进行处理和分析，以制定科学的决策方案。

在企业、政府和社会治理中，利用灰色决策方法，可以为不确定性决策提供可靠的决策依据。

三、总结通过对灰色系统理论在风险控制中的多方面应用，可以看出它在风险控制领域中的重要作用。

这种方法充分考虑了灰色数据的特点，能够更加准确地预测未来的风险状况，并提供科学的决策、预警和控制手段，对提高企业的风险防范能力和社会稳定发展具有重要意义。

基于灰色关联度分析的中国上市银行绩效评价

、
中国上市银行绩效评价指标体系的
构建
（）定评价指标的原则一确中国上市银行绩效评价指标体系的建立就是为了构造评价系统．从多个视角和层次反应上市银行的经营管理状况．作为考核上市银行生存能力与发展潜力的标准和尺度．为管理和决策服务。了使测为评结果全面、准确、观，章在选取评价指标时，客文遵
２关联性及重要性原则所选择的每个指标至．少能够在一定程度上近似反映上市银行绩效某（ｏｓＤａｏｅｔ１９）、驼评Ｒｏ＆ｒｇｎｔ，９７骆ｉ
价体系（ＡＬＲｔｇＳｓｍ）Ｄｍｉｉ，ｄＣＭＥａｉｙｔ（ｏｎｅＭａｅ＆ｎｅ
Ｋｎｏ２０）８主成分分析法（ａｂｓａｕｅｔｎ．０２［和２Ｃｎａ，Ｃｂｋ＆
Ｋｌ。０５］。国内有关商业银行绩效评估的研ｉｅ２０）等ｉ９究起步较晚．主要使用的方法有因子分析法（中谭明，ｏ２］Ｖ高莉和樊卫东，０３］Ｅ张２ｏ）０ＥＡ（ｌ、２０）、Ａ（ ”Ｄ健华，０３２ＢＣ（国杰和赵红梅，０４３，２ｏ）１、Ｓ赵］２０）ｌ等较具代表性的研究成果很有限。本文在构建上市银行绩效评价指标体系的基础上．用企业绩效利评估中常用的灰色关联度分析方法．对１６家上

基于改进灰色关联度的风险评估方法

基金项目：国家自然科学基金项目（０７０１；贵州省工业攻关计划基金项目（５３５３）黔科合ＧＹ字【０００６；贵州省优秀科技教育人才省长专项２１］１５）基金项目（省专合字（０５９黔２０）１９号）。作者简介：罗东梅（９４，女，重庆人，硕士，研究方向为计算机通信与网络安全；秦水介（９３，女，贵州贵阳人，教授，博士生导１８一）１６一）
ｐｏｅａａｉｅｔｎｆｅｔｅｙａｓｓｅｓｓｅｒｖｓｈｈｔｍ，ａｄｔｅａｓｓｍｅｔｅｕｔｒｃｕｌｔｉｈｒｅｒｅＩｃｎｐｏｉｅｒ — ｔｃｙｉｂｔｙｎｓｅｓｎｓｌａｅｔａｔａｈｈｇｅｇｅ．ｔａｒｖｄｈｒｓｏｗｉｄｅ
ｗｈｃｃｕｅｆｏａｉｉｔｔｘｔａｃｌｔｉｈ．ＴｅｐａｔａｐｌａｉｎｏｅｔｉｂｓｓｅｏａｉｈｕＰｏｉｃｉｈｉｌｄｄｏｍｐｔｌｍａｒｃｌｕａｅｗｅｇｔｈｒｃｉｌｐｉｔｏｎａｃｒａｎｗｅｙｔｍｆｘＧｕｚｏｒｖｎｅｎｃｂｉｙｉｏｃａｃＴ
大程度上的减少这些主观性，要运用数学方法对其量化。需如
果不考虑风险要素的权重值，可能使评估结果失真，能客则不观的反映风险评估过程。因此本文对评估专家给出的风险评
了用的灰色统计原理方法，没有具体介绍怎么运用，点在但重

金融危机下基于灰色聚类法的银行信用风险分析

本科生毕业论文中文题目金融危机下基于灰色聚类法的银行信用风险分析英文题目Credit Analysis of the Banks Based on AHP in the Background ofFinancial Crisis学生姓名夏春龙班级240510学号24051013学院商学院专业信用管理指导教师孙凤英职称副教授目录引言 (1)第1章灰色聚类法概述 (3)第1节灰色聚类法的应用原理与具体内容 (3)第2节灰色聚类法的适用性 (5)第2章运用灰色聚类法对我国上市商业银行进行风险度量 (6)第1节样本数据选取 (6)第2节实证分析过程与实证分析结果 (7)第3章对运用灰色聚类法的实证结果进行分析评价13 第1节对实证结果进行分析评价 (13)第2节调整指标权重系数 (15)第3节灰色聚类法的优缺点分析 (16)第4章对金融危机前后我国银行业信用风险的总体状况进行对比分析 (17)第1节年报数据的整理分析 (17)第2节金融危机对中国推行新巴塞尔协议的启示 .. 20 结论 (23)参考文献 (24)附录 (I)各年的白化值整理表 (I)各年的指标对应结果整理表 (VIII)致谢 (I)中文摘要美国金融风暴席卷全球，顶尖投资银行土崩瓦解，甚至东欧、南美多个国家濒临破产边缘，各国的金融体系和资本市场都面临着巨大的威胁。

随着美国金融危机在全球范围内向更深层次演进，中国金融行业也将面临前所未有的考验，信用风险的地位日益凸显。

新巴塞尔协议的提出，再次提醒了我国信用行业存在并亟待改善的薄弱环节。

在信用法律法规逐步完善、信用观念逐步深入人心的大好环境下，我国的信用行业取得了长足的发展，但是相较于发达国家成熟的信用评级和风险管理体系，还有很多的理论技术和成功经验值得我国的信用行业去借鉴与学习，摆在前面的仍然是漫漫长路。

目前的信用风险评估模型都是基于西方的市场状态创建的，与国内的市场环境还有一定差异，因此西方先进的信用评级和风险控制技术在我国的实际运用还受到一定的制约。

商业银行信贷业务风险预警——基于灰色系统理论与Logistic回归的实证检验

商业银行信贷业务风险预警——基于灰色系统理论与Logistic回归的实证检验李森;刘媛华;于明亮【摘要】商业银行信贷业务在给银行带来丰厚收益的同时,也带来了很高的风险.其主要原因在于银行对违约企业的前期预警能力不足.研究以2011年制造型企业上市公司年报数据为样本,采用样本配比的抽样法,建立了基于灰色系统理论的logistic违约预警模型,并进行了实证检验.结果表明,引入灰色系统理论的logistic 违约预警模型具有较好的拟合度,对违约企业具有较强的预测能力和预测精度,达到了对违约企业进行前期预警的目的.该模型的运用将显著降低银行的信贷业务风险,提升银行的经营效益.【期刊名称】《科技与经济》【年(卷),期】2015(028)006【总页数】5页(P15-18,73)【关键词】灰色系统理论;logistic回归;制造型企业;信贷风险预警【作者】李森;刘媛华;于明亮【作者单位】上海理工大学公共实验中心,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学公共实验中心,上海200093【正文语种】中文企业的发展离不开强有力的资金支持，然而融资难问题往往成为制约企业健康发展的瓶颈问题。

当前，向商业银行申请贷款，仍然是大多数企业获得发展所需资金的主要来源。

而银行向企业发放贷款，必然要承担一定的违约风险。

1999年6 月公布的《新巴塞尔资本协议》明确指出未来商业银行量化风险的主要技术手段就是信贷评级［1］，其主要工作之一就是利用相关数据，建立违约概率模型，对可能发生违约的企业进行前期预警。

目前，关于信贷评级的研究已有一些成果。

钱皓在把握我国银行内部评级体系建设实践的基础上，重点分析了部分银行内部评级体系在违约定义、评级结构、评级方法、评级流程等方面的特点［2］。

肖北溟等利用贷款历史数据，采用因子分析和聚类分析等方法，构建了内部信用评级模型［3］，希望通过该模型提高信贷风险管理水平。

施丽芳等认为，我国商业银行的信贷决策普遍存在“信息困境”，一个高质量的内部信用评级机制能够向信贷业务人员提供决策权，从而激励他们做好信息工作［4］。

基于灰色关联度的科技型小微企业信用风险评价

基于灰色关联度的科技型小微企业信用风险评价一、引言随着科技型小微企业的快速发展，信用风险评价成为了一个重要的问题。

对于银行、投资方等金融机构来说，科技型小微企业信用风险评价是决定是否给予贷款或投资的重要依据。

传统的信用评价方法往往过于简化和粗略，无法全面准确地评估科技型小微企业的信用风险。

因此，本文将介绍一种基于灰色关联度的科技型小微企业信用风险评价方法，以提高评价的准确性和可靠性。

二、相关理论2.1 灰色关联度分析灰色关联度分析是一种基于灰色理论的评价方法，用于研究多指标间的相关性。

其主要思想是将指标序列中的数据，通过建立灰色关联度模型，计算各个指标之间的相似度，从而得到各个指标的权重。

灰色关联度分析的优点在于能够解决指标间的信息冗余和缺失问题，提高了评价的准确性。

2.2 科技型小微企业信用风险评价指标体系科技型小微企业信用风险评价指标体系是评价科技型小微企业信用风险的基础，其构建直接影响评价结果的准确性。

通常情况下，科技型小微企业信用风险评价指标体系包括财务指标、经营指标、市场指标、管理指标等。

在本文中，我们将以传统的科技型小微企业信用风险评价指标体系为基础，结合灰色关联度分析的思想，进行改进和优化。

三、方法3.1 数据收集和预处理首先，我们需要收集和整理科技型小微企业的相关数据。

这些数据可以包括企业的财务报表、经营数据、市场销售数据等。

然后，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值等，以确保数据的质量。

3.2 灰色关联度计算在数据预处理完成后，我们将利用灰色关联度分析方法计算各个指标之间的关联度。

具体方法是建立灰色关联度模型，通过计算序列之间的相似度，得到各个指标的权重。

这些权重可以反映各个指标对于信用风险评价的重要程度。

3.3 信用风险评价最后，我们将利用灰色关联度计算的结果，结合科技型小微企业信用风险评价指标体系，进行信用风险评价。

可以利用加权求和的方法，将各个指标的得分加权求和，得到最终的信用风险评分。

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（ｋ）－ｘ ′ （ｋ）｜＝０和ｍａｘｍａｘ｜ｘｋ）－ｘ ′ （ｋ）｜＝１，计ｉ０（ｉ
ｉｋ
算结果不再详细叙述。
５］（三）计算相关权重以及关联系数［
定义标准数据序列中的任一指标数据ｘｋ）与０（参评数据序列对应的指标数据ｘ ′ （ｋ）的灰色关联系ｉ
２０１０年５月北京航空航天大学学报（社会科学版）
表２５家商业银行技术风险的评价指标及得分情况变量表示ｋ（ｗ）０１０１ｋ（ｗ）０２０２ｋ（ｗ）０３０３ｋ（ｗ）０４０４ｋ（ｗ）０５０５ｋ（ｗ）０６０６ｋ（ｗ）０７０７ｋ（ｗ）０８０８ｋ（ｗ）０９０９ｋ（ｗ）１０１０ｋ（ｗ）１１１１ｋ（ｗ）１２１２ｋ（ｗ）１３１３ｋ（ｗ）１４１４ｋ（ｗ）１５１５ｋ（ｗ）１６１６ｋ（ｗ）１７１７ｋ（ｗ）１８１８ｋ（ｗ）１９１９ｋ（ｗ）２０２０ｋ（ｗ）２１２１ｋ（ｗ）２２２２ｋ（ｗ）２３２３ｋ０７ｋ０８ｋ０９ｋ１０ｋ１１ｋ１２ｋ１３ｋ１４ｋ１５ｋ１６ｋ１７ｋ１８ｋ１９ｋ２０ｋ２１ｋ２２ｋ２３８５８２９６一般好好好好好８０８９９４好很好好好很好８８６５８１好很好一般很好好好７９８９９４一般很好好很好好５７７５９５差好很好一般好一般７９８２９３好好很好一般好６８８０８７一般一般好好一般一般７０８５９４好好很好差一般６５８２９０好好好一般一般一般７２８０９２一般好好好一般变量ｋ０１ｋ０２ｋ０３ｋ０４ｋ０５ｋ０６Ａ一般好很好７９７５８５Ｂ好好很好８０７１８８Ｃ好一般好９０８０９０Ｄ一般一般一般８３８５７０Ｅ一般差好７０８０７８
Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．３Ｍａｙ，２０１０
基于灰色理论的商业银行技术风险评价
王江涛，周泓
（北京航空航天大学经济管理ห้องสมุดไป่ตู้院，北京１００１９１）
摘要：银行技术风险评级体系是对银行技术风险监管的有效工具之一，其核心内容是对银行技术风险进行科学的评级。建立商业银行技术风险评级体系的目的是为了建立健全商业银行风险管理系统，使监管部门有能力识别、评估、检测及控制银行技术风险。关键词：商业银行；技术风险；综合评价；灰色理论中图分类号：Ｆ８３０５６文献标识码：Ａ文章编号：１００８２２０４（２０１０）０３００５９０３
第２３卷第３期２０１０年５月
北京航空航天大学学报（社会科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｎｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲｉｓｋＧｒａｄｉｎｇＳｙｓｔｅｍｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｏｌｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｏｆｂａｎｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｉｓｋｓ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆｗｈｉｃｈｉｓｔｏｇｒａｄｅｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｉｓｋｓｔｏｂｅｆａｃｅｄｂｙｂａｎｋｓ．ＴｈｅｒｅａｓｏｎｆｏｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅＢａｎｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲｉｓｋＧｒａｄｉｎｇＳｙｓｔｅｍｉｓｔｏｓｅｔｕｐａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅＲｉｓｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍｆｏｒｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｓｏａｓｔｏｍａｋｅｔｈｅｓｕｐｅｒｖｉｓｉｎｇｓｅｃｔｉｏｎｂｅａｂｌｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ，ｅｖａｌｕａｔｅ，ｄｅｔｅｃｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｂａｎｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｉｓｋｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋ；ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｉｓｋ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ＧｒｅｙＴｈｅｏｒｙ
［５］ｎ。并对定性指标量化处理，这里令如下值：
最大值作为标准数据进行参考，这样就形成一个标准数据序列：Ｘ｛ｘ（１），ｘ（２）， …，ｘ（ｎ）｝０＝０００（１）２评价过程中，由于评价指标量纲的不同，数据在数量上差异很大，无法进行关联评价计算，需要对各指标进行归一化处理。归一化处理模型为ｘ（ｋ）－ｍｉｎｘ（ｋ）ｉｉｋＸ ′ （ｋ）＝，ｉｍａｘｘ（ｋ）－ｍｉｎｘ（ｋ）ｉｉ
ｉｋ
５家商业银行（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）技术风险的评价指标及得分情况如表２所示。（二）数据的初始化处理１为了对参评对象数据序列进行评价分析，需确定评价标准数据序列进行参考，针对每一个评价指标，不同的商业银行具有不同的值，笔者将其中的
７］具体模型及原理不再赘述，以下是基于灰色关法［
一、商业银行技术风险评价模型的建立
灰色系统理论
［５］
联度分析的灰色综合评价法的商业银行技术风险评是邓聚龙教授于１９８２年创立价实例分析。
收稿日期：２００８－１０－３１１９７２－），男，新疆乌鲁木齐人，工程师，博士研究生，研究方向为管理科学与工程．作者简介：王江涛（
［６］方法。邓氏灰色关联分析方法就是其中的一种经
验、方法和成果的基础上，结合中国银行风险评级的特点，特别是银行系统信息技术应用的实际水平和存在的问题，设计了中国银行技术风险评级体系。笔者把综合评级中的５个评级单项指标列为 “ 一级指标” 。综合评级的分值由“ 一级指标” 加权汇总求得。从单项评级模型上看，每个单项评级指标（一级指标）的分值又由其下的多个指标（二级指标）加权汇总得出。如果 “ 二级指标” 仍不能独立说明情况，还需要其他多个指标来辅助，单项评级模型中的指标级数可根据需要来定。研究提出的中国银行技术风险评级指标体系如表１所示。表１中的指标可根据中国银行发展过程中的具体情况做相应的增减。
·６０ ·
表１商业银行技术风险体系一级指标二级指标审计准备内部审计审计（ｗ）１外部审计服务提供商的管理战略计划制定与实施ＩＴ管理能力人力资源管理管理（ｗ）２内控与合规风险管理能力职员情况安全策略系统开发开发与获取（ｗ）３系统测试软件分发系统安全客户服务支持与交付（ｗ）４运营管理服务商能力安全性可靠性ｗ）信息安全（５完整性私密性不可抵赖性
ｋｋ
描述数值
很好１
好０７５
一般０６５
差０４５
较差０３
ｉ＝１，２， …，ｍ；ｋ＝１，２， …，ｎ
（２）
３计算极差数据，根据公式｜ｘｋ）－ｘ ′ （ｋ）｜＝０（ｉ（ｋ）和新的参评数据序列，计算得到ｍｉｎｍｉｎ｜ｘ Δ ｉ０
ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲｉｓｋｆｏｒＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＢａｎｋｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＧｒｅｙＴｈｅｏｒｙ
ＷＡＮＧＪｉａｎｇｔａｏ，ＺＨＯＵＨｏｎｇ
［４］
典分析方法，相对于其他几种分析方法而言，该方法显得更加成熟，得到了更加广泛的认可和应用。该方法具有下列优点：直观、简单；对样本量的多少没有过高的要求；不需要有典型的分布规律；计算量少。它对文章所研究的商业银行技术风险评价指标数据序列是适用的。由于篇幅有限，灰色综合评价