|
124 Существо формул (6) и (7) состоит в следующем. Первоначально мы оцениваем веса того или иного подмножества из В в оценке состояния корпорации Е и в оценке степени риска G (внутреннее суммирование в (6)). Эти веса в последующем участвуют во внешнем суммировании для определения среднего значения показателя g, где gj есть не что иное как средняя оценка g из соответствующего диапазона таблицы 10 этапа 4 метода. Этап 9 (Лингвистическое распознавание). Классифицируем полученное значение степени риска на базе данных таблицы 10. Результатом классификации являются лингвистическое описание степени риска банкротства и (дополнительно) степень уверенности эксперта в правильности его классификации. И тем самым наш вывод о степени риска предприятия приобретает не только лингвистическую форму, но и характеристику качества наших утверждений. Рассмотрим конкретный пример использования данной методики применительно к ООО ОП «Гектор» Значения показателей Е, G, Bi, X оставим такими же. Конкретные значения показателя X представлены в таблице 14 Таблица 14 значение показателей до и после внедрения управленческой учетной системы Показатель Значение показателя до внедрения системы Значение показателя после внедрения системы XI 0,4 0,75 Х2 0,37 0,8 ХЗ 0,35 0,55 Х4 0,78 0,22 Определим уровень принадлежности показателей х нечетким подмножествам В (таблица 15). |
ÓNedosekin A. Fuzzy Financial Management 60 Таблица 3.4. Уровни принадлежностей носителей нечетким подмножествам Результат классификации по подмножествамНаименова ние показателя Вi1 Вi2 Вi3 Вi4 Вi5 Х1 l11 l12 l13 l14 l15 … … … … … … Хi li1 li2 li3 li4 li5 … … … … … … ХN lN1 lN2 lN3 lN4 lN5 где 1)-(j*0.29.0g j -= , (3.13) lij определяется по таблице 3.4, а ri – по формуле (3.10) или (3.11). Существо формул (3.12) и (3.13) состоит в следующем. Первоначально мы оцениваем веса того или иного подмножества из B в оценке состояния корпорации Е и в оценке степени риска G (внутреннее суммирование в (3.12)). Эти веса в последующем участвуют во внешнем суммировании для определения среднего значения показателя g, где gj есть не что иное как средняя оценка g из соответствующего диапазона таблицы 3.1 этапа 4 метода. Этап 9 (Лингвистическое распознавание). Классифицируем полученное значение степени риска на базе данных таблицы 3.1. Результатом классификации являются лингвистическое описание степени риска банкротства и (дополнительно) степень уверенности эксперта в правильности его классификации. И тем самым наш вывод о степени риска предприятия приобретает не только лингвистическую форму, но и характеристику качества наших утверждений. Полное описание метода завершено. Теперь рассмотрим пример. Постановка задачи. Рассмотрим корпорацию "CD" (реально функционирующую в России), которая анализируется по двум периодам |