模糊综合评价模型及实例
AHP模糊综合评判法PPT课件
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0.2 0.5 0.3 0.0 0.1 0.3 0.5 0.1
R
0.0
0.4
0.5
0.1
0.0 0.1 0.6 0.3
0.5
0.3
0.2
0.0
运算功能 存储容量 运行速度 外设配置 价格
据调查，近来用户对微机的要求是：工作速度快，外设配
置较齐全，价格便宜，而对运算和存储量则要求不高。于
人认为“不受u欢1 迎”，则 的单因素评价向量为
R1 (0.2,0.5,0.3,0)
26
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同理，对存储容量 u2 ，运行速度 u3 ，外设配置 u4 和价格 u5 分别作出单因素评价，得
R2 (0.1,0.3,0.5,0.1) R3 (0,0.4,0.5,0.1) R4 (0,0.1,0.6,0.3) R5 (0.5, 0.3, 0.2, 0.0) R1, R2 , R3, R4 , R5 组合成评判矩阵 R
Bk
(aj
j 1
r
jk
)＝max 1 j m
aj
rjk
,
k 1, 2,, n
(0.3
0.3
0.4)
0.5 0.3
0.3 0.2 0.4 0.2
0 0.1
0.15
0.12
0.12
0.08
0.2 0.2 0.3 0.2
16
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(3) M( , )
⊕表示相加
m
Bk min aj , rjk , k 1 , 2 , , n
• 应用领域 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择； 人工智能、信息控制、聚类分析、专家系统、 综合评判等
模糊综合评价模型
模糊综合评价模型模糊综合评价模型（FCM）是一种基于模糊数学理论的多准则决策方法，广泛应用于各种评价问题中，如经济、管理、环境、教育等领域。
FCM能够处理多个评价指标同时存在的复杂评价问题，并通过对各个指标的权重进行模糊化处理，最终得到一个综合评价结果。
本文将介绍FCM的基本原理、应用场景以及优缺点。
FCM的基本原理是将评价指标和权重都表示成模糊数值，并进行模糊综合运算。
模糊数值是介于0和1之间的数值，表示一些事物或概念的模糊程度。
在FCM中，评价指标通过模糊隶属函数表示，权重通过模糊权重函数表示。
通过对这些模糊数值进行模糊综合运算，可以得到一个综合评价结果。
FCM的应用场景非常广泛。
在经济领域，FCM可以用于评估企业的综合实力，帮助企业进行战略决策。
在管理领域，FCM可以用于评估员工的绩效，帮助企业进行人力资源管理。
在环境领域，FCM可以用于评估环境影响，帮助政府进行环境保护政策的制定。
在教育领域，FCM可以用于评估学生的学术表现，帮助学校进行教学管理。
FCM的优点主要包括以下几个方面。
首先，FCM能够处理多个评价指标的模糊性和不确定性，使评价结果更加客观和准确。
其次，FCM能够考虑到不同指标的重要性，通过对权重进行模糊化处理，使评价结果更具权威性。
最后，FCM能够处理评价指标之间的相互关系，考虑到评价指标之间的相互作用，使评价结果更具有实际意义。
然而，FCM也存在一些缺点。
首先，FCM的模型建立需要大量的数据和专业知识支持，对于一些复杂的评价问题，模型建立可能会比较困难。
其次，FCM的模糊综合运算需要进行一系列的计算，计算过程比较复杂，需要一定的计算资源支持。
最后，FCM的评价结果具有一定的主观性，依赖于权重的确定和模糊数值的选择，可能会存在一定的不确定性。
综上所述，模糊综合评价模型是一种灵活、有效的多准则决策方法，可广泛应用于各种评价问题中。
通过对评价指标和权重进行模糊化处理，能够得到一个综合评价结果，帮助决策者进行决策。
模糊综合评价法模型
模糊综合评价法模型整理
哎，说起这个模糊综合评价法模型嘞，咱四川人也得搞得巴巴适适的。
你看哈，这个方法，它就像是咱们四川的火锅，各种食材、各种味道，混在一起，最后出来就是那个味儿，说不出具体是哪个调料起的作用，但整体就是巴适。
模糊综合评价法也是楞个，它就是要把好多好多个因素，不管大的小的，重要的不重要的，都给它考虑进去。
就像咱们选火锅食材，啥子毛肚啊、鸭血啊、黄喉啊，还有那些个蔬菜，一个都不能少。
然后嘞，给它们每个都打个分，就像咱们给食材下锅的时间一样，有的早点下，有的晚点下，最后煮出来都刚刚好。
接下来，就是关键步骤了，要把这些分数综合起来，就像咱们吃火锅，各种味道在嘴里交织，最后得出一个总体感受。
模糊综合评价法也是这样，它要把所有因素的分数，通过一些算法，比如加权平均啊、隶属度函数啊，最后算出一个总的分数，这个分数就是咱们对这个事物的综合评价。
这个方法的好处就在于，它不那么死板，能够考虑到事物的复杂性和多样性。
就像咱们四川人，啥子菜都能吃，啥子味道都喜欢，模糊综合评价法也是楞个，能够包容各种因素，给出一个比较全面、客观的评价。
所以嘞，这个方法在好多领域都用得上，比如企业管理啊、环境评估啊，都挺管用的。
模糊综合评价法
0.7 星期三
0.6 星期四
0.3 星期五
0.2 星期六
0.1 星期天
现在限定λ=0.6水平截集为好天气，则好天气的普通 集合为：
好天气 星期一，星期二，星期 三，星期四
15
隶属函数的确定
隶属函数与概率的共同点： • 都是针对不确定现象 • 都是用0，1区间度量不确定性 模糊数学和概率论的本质区别： • 概率论研究随机现象，是由于条件不充分而导致
)1
0 u 50 50 u 100
1
0
U
50
100
8
模糊集合
再如，Y= “年轻”也是U的一个子集，只是不同的年龄段隶属
于这一集合的程度不一样，札德给出它的隶属函数：
Y
(u
)
(1
(u
1 25)2 5
)1
0 u 25 25 u 100
1
0
50
U
9
cxz
c
yz
czz
1 7
8
5
9
3.求隶属函数
对各行取最小值得隶属函数
1 1
1 1
1 2
1
A 1 7 81 2 xy z
28
隶属函数的二元对比排序法
择优比较法
类似于抽样调查，适用于被调查者只能做两两比较，难于 给出总体各个元素的顺序，与相对比较法不同得是，在两两 比较的过程中被调查者不必评分，只要给出心目中的最优即 可。 算例
一般会有一些大致的选择方向：偏大型，偏小型，中间型。 • 偏小型：适合描述“小”“少”“冷”“浅”“疏”“青
数学建模优秀论文基于层次分析法的模糊综合评价模型
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：广东金融学院参赛队员(打印并签名) ：1. 曾彬2. 曾庆达3. 陈佳玲指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2013 年8 月 22日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：高校学生评教系统改进的研究摘要本文是研究关于高等学校学生评价教师的评价系统问题，用层次分析法确定了十项指标的权值,并给出了一个新的评教分数的计分模型-模糊综合评价模型。
本文亮点在于采用基于层次分析法的模糊数学模型。
首先，建立层次分析模型，充分考虑每个指标对综合评价的贡献，并把贡献按权值进行分配；通过层次分析法中的归一化处理，得到两两指标间的相对重要性的定量描述，从而解决不同指标间的差异。
其次建立模糊综合评教模型，输入一组专家（同学）的模糊评价，通过最大隶属度原则把模糊评价输出为综合评价。
最后本文在难易程度不同的课程下（在专业必修课，专业选修课，公共选修课下进行评价），得出同一教师的综合评价，发现其在不同课程下的综合评价均相同。
于是得出结论，该模型的确能解决不同课程难易程度带来的对总体评教的影响。
因为一个教师的综合教学质量并不应该在不同的课程下得到变化较大的评教。
模糊综合评价案例计算分析
模糊综合评价方法1、基本思想和原理1.1基本思想在客观世界中，存在着大量的模糊概念和模糊现象。
模糊数学就是试图用数学工具解决模糊事物方面的问题。
模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。
具地说，模糊综合评价就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。
1.2原理首先确定被评价对象的因素（指标）集合评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。
其特点在于评判逐对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。
综合评价的目的是要从对象集中选出优胜对象，所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序。
2. 模糊综合评价法的模型和步骤2.1步骤步骤1 确定评价对象的因素论域，U={u1，u2，…，u m}有m个评价指标，表明评价对象的各个因素。
步骤2 确定评语等级论域评语集是对被评价对象的各个评价结果的集合，用V表示，V={v1，v2，…，v n}有n个评价结果，其中v j表示第j个评价结果。
步骤3 进行单因素评价，建立模糊矩阵R，单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集合V的隶属程度，称为单因素模糊评价。
在构造了等级模糊子集后，对被评价对象的每个因素u i进行量化,即确定从单因素来看被评价对象对各等级模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵，R=(R1…R m)=(r11r12⋯r1n⋮⋱⋮r m1r m2⋯r mn)其中，r ij表示被评价对象从因素u i来说对v j等级模糊子集的隶属度。
一个被评价对象在某个因素u i方面的表现是通过模糊向量r i=(r i1，r i2，…，r im)来刻画的（在其他评价方法中多是由一个指标实际值来刻画，因此模糊评价需要更多的信息），r i称为单因素评价矩阵，可以看作是因素集U和评价集V之间的一种模糊关系，即影响因素和评价对象之间的“合理关系”。
模糊综合评价模型的优缺点
模糊综合评价模型的优缺点1. 什么是模糊综合评价模型？嘿，朋友们！今天咱们聊聊一个听起来挺复杂，但其实挺有趣的东西——模糊综合评价模型。
你想想，生活中有时候就是这么模糊，比如你不知道要不要吃汉堡还是披萨，或者在选择哪个电影的时候头疼得不行。
模糊综合评价模型就像个聪明的朋友，帮你在模糊的选择中找到答案。
简单来说，这个模型可以帮助我们把那些不那么明确的信息整理清楚，让决策变得更简单。
1.1 模糊评价的概念模糊评价就像你在吃火锅时，不确定要不要加点牛肉。
你脑子里就开始盘算，牛肉嫩不嫩，价格怎么样，能不能填饱肚子。
这个过程中，你心里其实有很多个小小的评判标准，而模糊综合评价模型就是把这些标准整合起来，让你一目了然，做出更好的选择。
1.2 应用范围说到应用，模糊综合评价模型的范围可是广泛得很，从企业管理、环境评价到社会科学，甚至在日常生活中的选择决策，它都能发挥出大作用。
比如说，你在买手机的时候，可能要考虑品牌、价格、功能等一堆东西。
这时候，这个模型就像个小助手，帮助你把这些“模糊”的因素整合到一起。
2. 模糊综合评价模型的优点好啦，咱们先聊聊它的优点。
首先，模糊综合评价模型能够处理不确定性。
生活中很多事情都不那么黑白分明，尤其是当你面临多个选项时，这个模型就能给你一个清晰的“路线图”。
2.1 灵活性其次，它的灵活性也是一大亮点。
你可以根据自己的需求调整评价标准，完全可以根据你的“胃口”来做决定。
就像你在选餐厅时，有的地方适合聚会，有的地方适合约会，模型能帮你把这些因素一并考虑进去。
2.2 提高决策质量再说，它还能提高决策的质量。
用它来做决策，就像是把所有的信息都“洗一遍”，让你不再有疑虑，直接就能下定决心。
相信我，这种感觉就像是在冰冷的冬天喝上一碗热汤，心里那叫一个暖和。
3. 模糊综合评价模型的缺点当然，世界上没有完美的东西，模糊综合评价模型也有自己的短板。
比如，它对数据的依赖性可不小。
要是你手里的数据不靠谱，最终的决策可能也就不靠谱了。
模糊综合评判法原理课件
我们称{Ui}是U的一个划分(或剖分),Ui称为类(或块).
有甲、乙、丙三项科研成果，现要从中评选出优秀项目。 三个科研成果的有关情况表
设评价指标集合： U＝｛科技水平，实现可能性，经济效益｝
1965年，美国伯克利加利福尼亚大学电机工程与计算机科 学系教授、自动控制专家L.A. Zadeh（扎德） 发表了文 章《模糊集》(Fuzzy Sets，Information and Control, 8, 338-353 )，第一次成功的运用精确的数学方法描述了 模糊概念，从而宣告了模糊数学的诞生.
2、确定评价对象的评语集.
设 出的V=各{v种1,v总2，的…评,价vn结}，果是组评成价的者评对语被等评级价的对集象合可.能做 其 评价中结：v果j代数表.一第般j个划评分价为结3~果5个，等j=级1,.2,…,n. n为总的
评判集、评价集、决断集、评语集、等级集实为同一涵义. 每一个评价等级可对应一个模糊子集. 什么是模糊子集？ 论域上的模糊集合称为模糊子集. 经典集合的指示函数扩展为模糊集合的隶属函数.
评语集合： V＝｛高，中，低｝
3、确定评价因素的权重向量 设 ai表A=示(a第1,ia个2,…因,素am的)为权权重重,要(权求数ai)＞分0配,Σ模a糊i=1矢.量，其中 A反映了各因素的重要程度. 在进行模糊综合评价时，权重对最终的评价结果会产
生很大的影响，不同的权重有时会得到完全不同的结 论. 现在通常是凭经验给出权重，但带有主观性. 权重是以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中 诸因素相对重要程度的量值.
综合评价法（层次分析法）概述
模糊综合评价
0 . 5 0 . 1 0 . 2 0 . 1 0 . 2 0 . 6 0 . 1 0 . 5 , 0 . 5 0 0 . 2 0 0 . 2 0 . 1 0 . 1 0 . 2
模糊综合评价决策方法
模糊综合评价决策方法
对于方案、人才、成果的评价，人们的考虑不仅要从多 种因素出发，而且这些考虑一般只能用模糊语言来描述。例 如，评价者从考虑问题的诸因素出发，参照有关的数据和情 况，根据他们的判断对复杂问题分别作出“大、中、小”； “高、中、低”；“优、良、可、劣”；“好、较好、一般、 较差、差”等程度的模糊评价。如用经典数学方法来解决综 合评价问题，就显得很困难，通过模糊数学提供的方法进行 运算以后，就能得出定量的综合评价结果，为解决模糊综合 评价问题提供了理论依据，从而找到了一种简便而有效的决
（表中的数字是指赞成此种评价的专家人数与专家总人数 的比值）
模糊综合评价决策方法
三、模糊综合评价决策方法的应用
评价 科技水平 高 中 低 成功概率 经济效益 大 中 小 高 中 低
项目
甲 乙 丙
0.7 0.2 0.1 0.1 0.2 0.7 0.3 0.6 0.1 0.3 0.6 0.1 0.1 0.4 0.5 1 1 0 0 0 0 0.7 0.3 0 0.1 0.3 0.6
加权平均型，主因素突出型。这两种算法总的来说大同小 异，但也各具特色。
12
模糊综合评价决策方法
二、模糊综合评价决策的数学模型
主因素决定型 加权平均型
M( ,)
M(,)
加权平均型算法常用在因素很多的情形，它可以避免信息 丢失；主因素突出型算法常用在所统计的模糊矩阵中的数 据相差很远的情形，它可以防止其中的“干扰”数据。
数学建模模糊综合评价法
数学建模模糊综合评价法1. 什么是模糊综合评价法？好啦，今天咱们聊聊一个听起来复杂，但其实挺有意思的话题——模糊综合评价法。
别担心，不会让你脑袋里冒烟的。
其实，模糊综合评价法就像一个超级聪明的评委，专门用来评判那些不那么明确的事情。
比如，假设你想评估一个产品的质量，单靠“好”或“不好”这两个词，太简单了吧？这时候，模糊综合评价法就能派上用场了！想象一下，如果你要评价一部电影，除了“好看”和“难看”，你可能会考虑“剧情”、“演技”、“音乐”、“特效”等等。
而每一项评价可能还有不同的分数，像是“非常好”、“一般”、“差不多”等等。
模糊综合评价法就像给你一张多维度的评分表，让你全面而又细致地评估一件事情，省得你像那种一口气就咽下去的面条，吞得太快，咽不下去还得拉肚子。
2. 模糊综合评价法的基本步骤2.1 确定评价指标首先，我们得确定评价指标。
就像你要做一道美味的菜，必须先想好要用哪些食材。
比如说，如果你在评价一款手机，可能会考虑“屏幕清晰度”、“电池续航”、“拍照效果”等等。
每个指标就像是你挑选的食材，每个食材的好坏都会影响到最后的菜肴。
2.2 建立评价模型接下来，就是建立评价模型。
这里的模型有点像是咱们的食谱，得把所有的指标按照一定的规则组合在一起。
你可以根据每个指标的重要性来加权，也就是说，有些食材比其他的更重要。
比如，电池续航对一个经常出门的人来说，肯定比音质重要。
然后，你把每个指标的评分汇总，算出一个总分。
简单说，就是给每个食材加点调料，让整道菜更有味道。
3. 实际应用案例3.1 选学校说到这里，咱们不妨举个例子，比如说你想给孩子选个学校。
光看排名可不够，你还得考虑学校的师资力量、校园环境、课外活动、家长评价等等。
这时候，模糊综合评价法就像是你的一个小助手，帮你把这些看似杂乱无章的信息整理成一张清晰的图。
你可以给每个学校的这些指标打分，最终找出一个最适合你孩子的学校。
3.2 企业评估再比如，在企业管理中，模糊综合评价法也大显身手。
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模糊综合评价模型 模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model)
目录 ［隐藏］ • 1 什么是模糊综合评价模型？ • 2 模糊评价的基本思想 • 3 模糊综合评价模型类别[1] o 3。1 模糊评价基本模型 o 3。2 置信度模糊评价模型 • 4 模糊综合评价模型的运用 • 5 模糊综合评价模型案例分析 o 5。1 案例一：模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用[2] • 6 参考文献
［编辑]
什么是模糊综合评价模型？ 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。
[编辑]
模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否"这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题. [编辑］
模糊综合评价模型类别[1]
[编辑]
模糊评价基本模型 设评判对象为P： 其因素集 ，评判等级集 .对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵:
(1) 其中，rij表示ui关于vj的隶属程度。(U,V，R） 则构成了一个模糊综合评判模型.确定各
因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足 ，合成得
(2）
经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑］ 置信度模糊评价模型 （1) 置信度的确定。 在（U,V,R)模型中，R中的元素rij 是由评判者“打分”确定的.例如 k 个评判者,要求每个
评判者uj 对照 作一次判断,统计得分和归一化后产生
， 且 ， 组成 R0 . 其中 既代表 uj 关于vj 的“隶属程度”，也反映了评判uj 为 vj 的集中程度。数值为1 ，说明 uj 为 vj 是可信的,数值为零为忽略。因此,反映这种集中程度的量称为“置信度”.对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权 重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。当 取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。例 如，N取5，则依次得到[0，0。2]，［0。2，0.4]，［0。2，0.6]，［0。6，0。8]，[0.8,l］。
对某j个指标,取遍k个专家对该指标评估所得的权重，得。作和式
(3） 其中dij 表示数组中 属于 的个数，a0 = 0，bN = 1。 取 （4) 取遍 , 得 ，归一化后得到权向量
。如果 则 ai 的信度为 。由此得信度向量为。 （2)置信度的综合 设c1，c2 是二个置信度，对于逻辑AND,其信度合成为
（5)
对于逻辑OR, 信度成为 (6） 其中 为参数,可适当配置.(5）、（6)二式的含义是:在逻辑 AND
下， ； 在逻辑 OR 下，。若 c1 〈 1 或 c2 〈 1 , 则 （5)、（6） 二式中的平均值补偿部分不宜太强。 ε 可如下配置:
(7)
对于（2）信度合成为:
（8） 其中，
(9） εi 和 εj 的选择可参照（7）。
结合（2),得到信度的评判结果： （10） ［编辑］
模糊综合评价模型的运用 对于企业的财务危机状况,其影响因素具有极大的复杂性,精确化能力的降低造成对系统描述的模糊性，运用模糊手段来处理模糊性问题,将会使评价结果更真实、更合理。模糊综合评价模型的建立须经过以下步骤: 1、给出备择的对象集：这里即为各上市公司; 2、确定指标集:即把能预测财务危机的主要财务比率构成一个集合; 3、建立权重集:由于指标集中各指标的重要程度不同，所以要对一级指标和二级指标分
别赋予相应的权数.第一层次的权重集 ，第二层次的权重
集 。这里将采用因子分析法确定权数；
4、确定评语集：，我们把评价集设为v=｛安全，一般,危险}; 5、找出评判矩阵：，首先确定出U对v的隶属函数，然后计算出股票评价指标对各等级的隶属度 rij；
6、求得模糊综合评判集 ，即普通的矩阵乘法，根据评判集得终评价结果。
业绩评价的模糊模型包含这么几个部分：一是由评价指标体系构成的因素论城；二是由表明隶属度的模糊因子构成的模糊向量；三是用来对单个因素进行评价的评语论城；四是将模糊关系矩阵与模糊向量结合起来的合成算子(普通乘法和有界和不失为一种好的合成算子)；四是与模糊评语等级相关的薪酬向量。其基本步骤是：
1、确定评价因素论城,即用什么样的指标来评价或评价者关注什么方面的内容； 2、确定评语论城,即就单个因素而言，评价者对被评价因素有什么样的判断或以什么方式表示评价结果；
3、确定模糊向量，即我们对每个因素的重视程度; 4、先对单个因素进行评价，就会得到一个因素与评语之间的模糊关系矩阵； 5、采用某个合成算子,对模糊关系矩阵与模糊向量进行合成，这里采用普通乘法和有界和得到综合模糊评价结果; 6、设与评语论对应的薪酬矩阵为C，得出代理人应得报酬。 ［编辑］
模糊综合评价模型案例分析 [编辑］ 案例一：模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用[2] 与一般性的投资方式相比，跨国并购带来的风险将会更大.中所讨论的我国企业跨国并购的风险，并不针对于某一特定企业或行业,而是指在并购进行的整个过程中可能出现的一般风险。 与国外的企业相比,中国企业在并购过程中还要承担着一些独特的风险。因此,在风险的识别的基础上，总结出我国企业跨国并购风险评价指标体系,并选取适当模型进行风险评价也是一个很重要的研究方面。 一、中国企业跨国并购的风险 基于跨国并购与国内并购的对比，以及中国企业在跨国并购中与西方发达国家的不同点，根据并购实施过程，我们把完整的并购运作过程划分为以下3个阶段：并购策划阶段、并购实施阶段、并购整合阶段。下面着重讨论每一阶段存在的风险. 1。并购策划阶段的风险 并购策划阶段主要包括并购战略计划制定、并购目标确定的工作.进行收购要达到一个目标，既定目标确定的正确与否，并购主体对并购目标有没有足够的驾驭能力,政府对跨国并购的态度，目标国家政局是否稳定,跨国并购两国关系是否良好，国家法规对企业的并购活动会产生怎样的影响，这些所有的未知数就构成了第一步风险。 2.并购实施阶段的风险 在交易执行过程，谈判策略的失误，信息不对称的问题，目标企业定价是否偏高,潜在财务风险等构成了第二轮风险。信息风险、定价风险、融资风险和反并购风险都存在于并购实施阶段，这一阶段由于买方和卖方对目标企业情况了解的不同，存在信息上的不对称，并购企业对目标企业并不是完全了解，对目标企业的资产负债情况了解不深,有可能对目标企业做出完全错误的估价或者估价偏高；由于支付方式不同，如资金成本过高或现金流量不足而影响整个企业的生产经营；企业并购过程中，尤其是证券市场的公开收购往往会受到目标企业股东的强烈反对，从而导致并购未果，这时就存在反并购风险；在企业跨国并购进行支付时，如果中国企业支付时存在现金支付形式，尤其是在某些形势下，如果人民币相对贬值，假设中方企业并购美国一家公司，且支付货币为美元，则是必要承担利率与汇率风险,这时就存在融资风险。 3.并购整合阶段的风险 整合阶段的风险也很大.1992年首钢集团用1．2亿美元收购秘鲁铁矿时对于文化整合不到位而导致的罢工案例就是一个很好的证明。生产经营的整合涉及到并购目标企业后其生产经营方向的调整、生产作业控制的调整等等。许多并购就是由于并购后产品链重叠，无法形成协同效应,甚至失去了原来的竞争优势。
根据上文的分析，进行总结。跨国并购中的风险分类，也即讨论的风险评价指标体系，如下表所示。 表 我国企业跨国并购的风险评价指标体系 目标层 跨国并购风险
主因素层 策划阶段风险 实施阶段风险 整合阶段风险 法律风险信息技术风险 经营整合风险 支付方式风险
子因素层 市场环境风险 定价风险 文化整合风险 战略决策风险 反并购风险 融资风险
对风险进行分类的意义主要在于两点：(1）使原本很难讲清的风险概念清晰化；（2）不同的分类方式可以服务于企业不同的目的。
二、企业跨国并购风险模糊综合评价模型的建立 模糊评价法不仅可以对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，而且还可根据模糊评价的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。 应用模糊评价法，首先要确定一套评价指标体系。
综合评价指标体系模型根据上文分析，见上表。在建立了评价指标体系后，用通常的方法，分步进行模型的建立。
1.建立评价指标集、权重指标集并定义评语集 在这里权重可以理解为每个风险指标对上一级指标的相对影响程度。定义主因素指标集为X = (X1,X2，X3)，相应的权重集为A = (a1，a2，a3)，定义子因素层指标集为
；（k=1，2，3），相应权重集为
，可用层次分析法求出几个层次中的权重。 定义评语集为W = （W1，W2，W3,w4)，wj(j = 1，2，3,4）.当j=1,2，3，4时分别表示评语为优、良、中、差。 2。评判矩阵的确定 从Xk到w的模糊评价矩阵为
其中rij（i=1，2,…,s；j=1，2，3，4）表示子因素层指标Uki对于第j级评语Wj的隶属度。 rij的值可由德尔菲法确定，整理专家评分表，得到对于指标uki有Wil个W1级评语，Wi2
个W2级评语，个W3级评语,Wi4个W4级评语，则对于有