基于Delphi和AHP法农村小额贷款风险评估模型的构建
基于AHP对中小微型企业信贷风险的评估
也就越高。是否违约对信誉等级的影响程度也根据打
分机制进行确定，对企业是否违约进行打分，与初始
信誉评分相结合作为最后的总评分。
将企业作废发票和负数发票的数量占总发票的
比值作为影响信誉度的一个动态因素。动态更新信誉
度表达式如下。
Si=Si
0+fi-
ni1+ni ni
2
×100
（2）
式中：Si 为每家企业的信誉度，Si 0 为每家企业对
应的初始信誉评级评分，fi 为每家企业是否违约的对
应评分，ni1 为每家企业每年总的作废发票数量，ni 2 为
每家企业每年总的负数发票数量，ni 为每家企业每年
总的发票数量。
1.2 风险评估体系
1.2.1 建立风险评价指标体系
从企业实力和信誉两个角度出发， 利用流动比
率、供求稳定性、净利润、营业额增长率、信誉度 5 个
1.2.3 AHP 计算 5 个指标的权重
建立风险评价指标体系后，确定 5 个影响信贷风
险评价的指标。上述 5 个指标构造对比矩阵，Bi∶Bj圯
bij，B=（bij）5×5，bij＞0，bij=
1 bji
，对构造指标层对比矩阵一
致性进行检验。同时，为衡量 CI 的大小，引入随机一
致性指标 RI， 测试得出 bij， 形成 B， 计算 CI 即得到 RI。 求得 5 个指标 构建的对比 矩阵的一致 性比率
对于该类问题，周彦伶（2020）[1]分析 C 农商银行 的 670 家企业客户数据得出 Logistic 模型公式。 郑燕 妮利用广州市银行数据构建 COX 模型，发现 COX 模 型的预警效果在实际运用中优于逻辑回归模型。谭涵 篇在中国建设银行湘潭市分行小微企业信贷业务风 险管理研究中利用 Logistic 模型对信用风险进行测 评。在前人的研究基础上，利用 AHP 模型对 123 家小 型企业进行风险评估，得出了一套符合实情的风险评 估体系，并对此进行了实证分析。
创建AHP审计风险评估模型
创建AHP审计风险评估模型一、风险要素选择本文对风险要素的选择主要考虑从客户需求和业务风险两个方面进行。
(一)客户需求角度客户需求主要包括公司的战略管理与发展需求,管理层的重点关注需求以及被审计对象的经营管理需求等。
公司的内审工作必须与的发展方向和目标保持一致,因此将公司战略发展的重点引入到内审工作中是十分重要和必要的。
另外,内部审计是为服务的,公司的高层管理者出于对公司业绩和经营某方面关注,也会要求内审人员实施某些特定项目的审计。
被审计对象的需求则更不用说。
对第一类需求,可以从公司的年度战略规划中识别,如中长期发展目标、战略规划等,第二类需求信息可以根据问卷调查的方式取得,第三类需求较灵活,一般是在经营过程中临时产生。
(二)业务风险角度业务风险的影响因素包括内控制度的有效性、运营管理水平、业务本身的性质和影响金额,以及年度工作的重难点领域等。
对业务风险的评价,很多学者都已有所研究。
谢维佳(20XX)在对银行进行风险评价时,认为应当从风险发生的可能性、风险发生后可能造成的损失程度以及损失频率等方面计算和衡量风险的大小,这也是大多数学者所认可和采用的方法。
而刘颖斐在对的整体风险进行评价时,则考虑了风险评值、权重等因素。
南方航空集团公司审计部课题组(20XX)、乔林(20XX)在研究风险导向审计时进一步引入了内控因素,如内控有效性、内控变化情况、上次审计时间等。
任进军(20XX)提出从性质和来源角度评价风险,引发了我们对业务性质的关注。
在审计计划制定方面,甄士龙(20XX)总结借鉴了前人的方法,还进一步将年度工作的重、难、热点以及管理层关注的项目等也作为内部审计工作的重点之一。
从业务经验来看,在具体审计工作中,审计人员对业务风险的评估和判断,很大程度上还依赖于对某些重要运营指标的测试和评价,这也是业务风险评价中非常重要的考察因素之一。
(三)综合结果通过归纳、整理各种不同观点,同时考虑业务经验以及客户需求,本文最终形成了以内部控制、运营管理、业务重点和风险评估为主的风险评价要素体系。
基于AHP分析法的中小企业税务风险预警体系构建
基于AHP分析法的中小企业税务风险预警体系构建摘要：随着《大企业税务风险管理指引（试行）》的发布，企业税务风险管理得到了越来越多企业的重视，对于中小企业来说，其税务风险防范能力没有大企业高，因此必须加强对中小企业税务风险进行预警。
本文利用ahp分析法，通过对中小企业关键财务指标的分析筛选，构建了中小企业税务风险预警指标体系，以期为中小企业对税务风险评估提供参考。
关键词：税务风险风险预警ahp分析法一、引言2009年国家税务总局发布了《大企业税务风险管理指引（试行）》，这是我国就企业税务风险管理正式下发的首个指导性文件，标志着我国税务机关已将企业税务风险管理列入重点研究课题。
《指引》明确指出企业应全面、系统、持续地收集内部和外部相关信息，结合实际情况，通过风险识别、风险分析、风险评价等步骤，查找企业经营活动及其业务流程中的税务风险，分析和描述风险发生的可能性和条件，评价风险对企业实现税务管理目标的影响程度，从而确定风险管理的优先顺序和策略。
与大企业不同，中小企业本身在生产经营过程中由于企业内部管理控制机制的不完善，其税务风险防范能力相对较低。
因此，有必要在中小企业建立税务风险预警系统，以确保企业能及时发现风险前兆，便于中小企业管理者对潜在税务风险进行合理评估与分析，进而更有效地防范和控制以及化解风险。
二、中小企业税务风险预警指标（一）中小企业税务风险预警指标选取原则中小企业税务风险是多方面的，特别是外部风险，由于主观因素较大，很难进行量化评估。
要构建中小企业税务风险预警体系，首先要确定风险预警指标。
中小企业税务风险的数量变动特征，可以通过财务指标（变量）的数量变动特征表现出来，财务指标可以在一定程度上作为测定企业税务风险的指示器，在中小企业税务风险监测预警分析中有着至关重要的作用。
应遵循以下原则以建立一套高效、灵敏的风险预警指标体系：（1）指标的可操作性。
选取的指标数据应易于获取，能直接或间接地从企业日常经营过程中提供的年报、季报等得到，并加以选择。
基于德尔菲法与因子分析的大学生信用评价指标筛选研究
基于德尔菲法与因子分析的大学生信用评价指标筛选研究侯雨欣;王冲【摘要】Under the background of comprehensively promoting the building of social credit system,the establishment of a scientific and effective college students’credit evaluation system is the foundation of dealing with the increasing lack of credit among college students,and impro-ving the status of college students’credit evaluation.On the basis of Delphi Method and Factor Analysis,a new three-level credit evaluation system for college students is established,including 4 first-level indicators of including academic credit,economic credit,daily life credit and social credit;8 second-level indicators and 37 third-level indicators.Further suggestions are given from the perspective of strengthening the construction of evaluation teams and improving their evalua-tion abilities;constructing evaluation management platform and integrating evaluation factors;as well as strengthening the supervision and perfecting the reward and punishment system.%在全面推进社会信用体系建设的时代背景下，建立科学有效的大学生信用评价指标体系是切实应对当前日益突显的大学生信用缺失问题、改进大学生信用评价落后现状的前提和基础。
AHP与Delphi法相结合确定评价指标权重
基本思想是：（1）将与评价对象有关的所有指标按照其属 性分成几个大类；（2）利用两两比较矩阵求出每个大类要 素在评价对象综合评价中的相对权重，以及各指标在其所属 的大类中的相对权重；（3）按照分类，对每个评价要素下 的各个评价指标作单因素评价，形成单因素评判矩阵；（4） 运用综合评判函数通过矩阵运算对各个评价要素作综合评价。
如果我们用Wij 表示第i 个专家确定的第j 个指标的权重， 那么第j 个指标权重的平均值wj，由式（3）求得，
德尔非法（Delphi）最早由赫尔姆和达尔克提出，
在很多的决策领域得到应用。德尔非法依据系统的 程序，采用匿名方式，即专家之间不得互相讨论， 不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过 多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复 征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看 法，作为决策的依据。
（3）它能够让使用者以合乎逻辑的方法运用经 验、洞察力和直觉。
运用层次分析法（AHP）确定评价指标的权重
存在着很多不足之处。虽然AHP 提供了将主观因 素客观化的一种方法，但是在运用1- 9 阶标度和 两两比较矩阵时，主观因素的影响仍然存在，特 别是决策者难以掌握1- 9 阶标度时，无法进行科 学的评价。
将层次分析法与德尔非法相接合确定 评价指标的相对权重
第一步，确定评价对象评价指标的分层体系 第二步，组成专家小组。按照评价对象问题所需要的知识范围，确定专家。
专家的人数一般以10 人左右为佳。 第三步，向所有专家提出所要决策的问题及有关要求，并附上有关的所有背
景材料，同时请专家提出还需要什么材料。 第四步，各个专家收到材料后，依据1- 9 阶标度（或其他标度）对各个层次上 的评价指标的重要性进行两两比较，将比较矩阵正规化和归一化后，得出同 一层次上各个指标的相对权重C并作书面答复。一般而言，专家还应该对自己 的判断矩阵进行一致性检验。本文以专家1 为例，介绍两两比较矩阵的应用方 法，其他专家采用类似的方法。常用的1- 9 阶标度的评价尺度如表1 所示。
基于Delphi-AHP层次分析法的综合评价研究
基于Delphi-AHP层次分析法的综合评价研究摘要：为了更加准确的查找某些可再生资源工厂中所存在的危险有害因素并确定危险等级的大小，本文主要从事故系统中人的角度对金属资源可再生工厂中的生产工艺以及管理方面中的危险因素进行分析研究。
采用Delphi-AHP层次分析法，结合金属资源可再生工厂的相关数据对整个工厂的管理现状进行评价。
首先利用Delphi-AHP法计算相关指标的权重，并与判断矩阵逐层加权进行模糊计算得到结果，根据结果对工厂中的危险有害因素提出整改措施。
关键词：危险有害因素；Delphi-AHP层次分析法；权重前言随着我国工业快速的发展，对金属资源的需求量逐渐加大，因此金属资源的可再生就变得尤为重要。
但是在金属资源可再生的过程中的会存在复杂的工艺流程以及某些危险品的使用，可能会引发一定的安全事故，因此在金属可再生资源工厂生产过程中的风险的管控是一个重要的研究课题。
1.安全评价方法的介绍层次分析法将评价系统分层进行评价，使得评价程序简单明了，更加系统化，但同时也存在个人主观因素太大，使得决策可能不具有大众性。
德尔菲法通过各个不同相关专家通过多次匿名问卷的调查与反馈，从而得到最终趋于集中的结果，得到的结果为集体判断结果，精度有所增加，但评价过程需要多次调查与回馈，评价时间过长。
模糊综合评价法是通过将各个指标元素的权重与模糊判断矩阵进行模糊运算，最后通过归一化，得到最终评价结果。
基于上述各个方法[1]的特点，本文将德尔菲法（Delphi）、层次分析法（AHP）、的部分原理相结合的组合方法对金属再生资源企业进行安全评价，使用Delphi-AHP的方法计算权重，再将模糊评价矩阵与各个指标因素的组合权重进行模糊运算，并进行归一化后进行等级评定计算，从而确定最终评级结果。
2.评价指标体系的建立分别从人的因素中的企业定员、个人因素、操作失误三个方面来建立评价指标体系，如下图1所示：3.Delphi-AHP层次分析法计算权重本文运用德尔菲和层次分析法[2]的组合方法对系统指标进行权重计算，基于层次分析法的原理能够将指标定量化，从而使指标的定性与定量相结合。
基于改进Delphi-AHP法的多属性综合评价模型
基 于 改 进 Ｄ ｌｈ— Ｈ ｅ ｉ Ｐ法 的 多属 性 综 合 评 价 模 型 ｐ Ａ
贾继 兵 ， 中庚 ， 剑 平 ， 占芳 韩 杜 邹
基于AHP法的高校综合绩效评价模型构建与应用
基于AHP法的高校综合绩效评价模型构建与应用随着高校的快速发展与竞争的加剧，如何对高校的综合实力进行评价成为了一项非常重要的工作。
在这个背景下，AHP法作为一种较为优秀的定量评估工具，自然成为了高校综合绩效评价的重要方法之一。
AHP法是“层次分析法”（Analytic Hierarchy Process）的缩写，它于20世纪80年代由美国研究者托马斯·萨阿蒂（Thomas L. Saaty）提出，被广泛应用于战略规划、决策分析以及专家系统的构建等领域。
AHP法通过构建层次结构模型，将复杂的系统分解为若干层次，从而实现对系统问题的分析和求解。
在高校综合绩效评价中，AHP法主要采用下列步骤：1.确定评价指标体系评价指标体系是AHP法评价的基础，需要根据高校的实际情况设计出合适的指标体系。
一般来说，综合评价指标体系应包括教学水平、科学研究能力、人才培养质量等多个方面。
在确定指标体系时，需要兼顾对高校内部状况的评价，同时也要考虑对外界的诸多影响因素的影响。
2.构建层次结构模型在确定评价指标体系之后，接下来需要按照功能流程的思路来构建层次结构模型，以此来建立指标层次结构。
该模型主要由以下几个部分组成：（1）目标层：高校教育综合评价。
（2）准则层：包含高校的评价指标体系，具体表现为多个准则。
（3）方案层：每个被评价的高校都是一个方案。
（4）判断矩阵：在同一层次的两个指标之间构建判断矩阵，方便后续计算。
3.建立指标权重建立指标权重是AHP法评估的关键步骤，通过计算在不同层次间因素之间的权重，可以得到每个因素的重要性，从而为整个评价过程提供准确的技术支持。
用层次结构模型构造出来的判断矩阵进行一系列的特征向量计算，就可以求出每个指标的权重值。
4.综合评价得分在完成指标权重计算后，可以按照权重值进行数据加权，得出高校的综合评价得分。
此过程通常是通过各个层级的指标值与权重值相乘的结果进行运算实现。
通过这些步骤，可以构建出一套完整的高校综合绩效评价模型，以实现对高校的全方位评估。
AHP与Delphi法相结合确定供应商评价指标权重
ｄｅｖｅ赫ｌｏｐｓ
ａｐｐｒｏａｃｈ
ｂｙ
Ｋｉｎｇｓｍａｎ，１９９９）。各国学者从不
ａｎｄ
ａｐｐｌｙｉ。ｎｇ
ｄｒａｗ－ｉ
。
同的角度建立了不同的供应商评价框架模型，例如“Ｓｉｎｋ Ｔｕｔｆｌｅ”模型、绩效改进度量模型（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ
ＡＨＰ．：ｖｅｎｄｏｒ 繇羽嘲ｍ豁
ｅｖａｌｕａｔｉ≤ＡｉＨ；Ｐｉ；篱Ｄｅｌ漆ｐｈｉ漤寨
供应商是供应链上的重要成员，其好坏直接关系到供应链 管理的绩效。Ｈａｔｈｅｒａｌｌ（１９８８）的研究表明制造型企业３０％的 质量问题和８０％的产品交货期问题是由供应商引起的。 Ｂａｎｋａｒ和Ｋｈｏｓｋａ（１９９５）把供应商的选择过程和方法作为一 个重要的运作管理决策领域。伴随着ＪＩＴ和ＴＱＭ理念在供应 链中的广泛应用，供应商选择问题变得更加重要（Ａｎｔｈｏｎｙ
价格水 平Ｕ
６ ４ ２ １ ２ １５
工艺技术 水平Ｕｚ
２ １ １／３ １／４ １／２
交付能 力ｕ３
４ ３ １
服务水 平ｕｓ
３ ２ １／２ １／２ ｌ ７
用最小二乘法检验此假定是否成立）。根据Ｍｕｒａｌｉｄｈａｒａｎ等人 的研究（Ｍｕｒａｌｉｄｈａｒａｎ
ｅｔｃ
２００１），可以确定一个置信区间。
工艺技术水平Ｕｚ
Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｎ０９，２００５
物流技术
２００５年第９期
ＡＨＰ与Ｄｅｌｐｈｉ法相结合确定供应商评价指标权重
Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ＡＨＰ ｗｉｔｈ Ｄｅｌｐｈｉ ｔｏ Ｄｅｃｉｄｅ ｔｈｅ Ｉｎｄｅｘ
Ｗｅｉｇｈｔｓ
ｉｎ Ｖｅｎｄｏｒ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
张学志，陈功玉
基于AHP法的农户小额信用贷款风险评价的研究——以吉林省农村信用社为例
三个指标ＡＢＣ，Ａ比Ｂ重要，Ｂ比Ｃ重要，而ｃ又比Ａ重要
的矛盾问舾在指标多的时候时有发生。
萨迪标度表中是用卜－９来评定两个指标的重要性的，可能导
致某些评分的倒数出现循环，Ｊ、数，而在计算过程中采取四舍五人
的办法将会破坏强＝１傀的条件。
这样的问题将会破坏判断矩阵一致性的条件：有惟一非零特
征值兄…＝以。所以，需要对判断矩阵进行一次性检验。ＡＨＰ主
■１ ．．
．．
计算各指标的权重：
嵋。， 吖Ｈ琴１１朋舭３２Ｍ。４１２ Ｅ。吖酽，－＿ｏ．８１０ｙ４∞２１≈ｏ。１９１
，●
ｒ‘
Ｉｌ；’，吖ｎ蓼－ｏ粥９弘２３２１≈０２３４ Ｅ‘勺／，酽可。ｏ椭。咿２３２１≈ｏ‘１６３
表８则层各指标．｜一．１的权重
Ｒ；
●１
●２
．３
●‘
ｗ。
０．４１２
０．１９１
０．２３４
Ｏ．１６３
２．１ ＡＨＰ法原理
２０世纪７０年代初，美国运筹学家萨迪（Ｔ．Ｌ．Ｓａａｔｙ）首先提ＡＨＰ （Ｔｈｅ Ａｎａｌｙｔｉｃ ＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓｓ）方法，作为一种用来处理复杂的社 会、经济和技术等问题的新的决策方法，它因具有系统、灵便和实
用的特性而被广泛的应用在不同的学科中。按照ＡＨＰ的基本思 想，指标体系权重的确定过程主要分为三个步骤：
蓁
至
羹一
昆
ｂ，在村晕的声ｔ ｂ．可壹现瓷产 如－其他膏ｔ ‰。■千艳人ｔ硪 Ｒ，．其帷蠢盒的可■性
羹Ｊ
Ｒ．．借簟用逢 Ｒ．。■ｔ使用的囊在且吩磺■ Ｒ．－■簟使用硬崩杠蕾占年度盛ｔ＾一比重
二道江区新农村建设取得新成果今年以来，二道江区委、区政府紧紧围绕实现“保增长、 保民生、保稳定”的目标，认真落实科学发展观，大力实施农村基层组织建设“三项工程”，有 效推动了农村各项事业的全面发展和进步。
基于AHP-FCE法的农业企业重大错报风险评估
基于AHP-FCE法的农业企业重大错报风险评估随着农业企业规模的不断扩大和复杂程度的提高，企业面临的风险也越来越多样化和复杂化。
在重大错报风险评估中，采用层次分析法(AHP)和模糊综合评估法(FCE)，可以客观地分析和评估企业面临的各种风险，并提供有效的防范和控制措施。
一、AHP法AHP法是一种建立在层次结构模型基础上的评估方法，它通过将决策目标层次化为若干个层次，再对不同层次之间的因素进行比较、排序和评价，最终确定决策方案的最优选择。
在AHP法中，通过专家问卷调查和矩阵计算，确定各因素之间的权重，以及每个方案在不同因素下的得分，从而得出最终的决策结果。
二、FCE法FCE法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它通过将评价指标进行模糊化处理，建立评价矩阵和权重矩阵，从而得出被评价对象的综合得分。
在FCE法中，通过设定判断矩阵、权重矩阵和模糊子集，对不同因素进行评价和加权，得出综合得分。
1. 风险因素多样，可涉及生产、经营、销售、政策等多个领域。
2. 风险发生频率高，且可能对企业造成重大影响。
3. 风险防范措施多样，需要针对性地制定。
在进行农业企业重大错报风险评估时，应从风险因素、影响程度、防范措施等多个因素出发，综合考虑各因素的权重和得分，最终确定企业面临的风险状况和防范措施。
具体评估过程如下：1. 确定评估因素。
根据农业企业实际情况，确定评估因素，如生产安全、销售市场、政策法规等。
2. 设计问卷调查。
通过专家问卷调查的方式，获取不同专家对每个评估因素的评价。
3. 构建判断矩阵和权重矩阵。
利用问卷调查得到的数据，构建判断矩阵和权重矩阵，计算每个因素的权重分数。
4. 计算矩阵乘积。
根据矩阵乘积原理，将权重矩阵和得分矩阵相乘，得出各个方案的综合得分。
5. 综合评价。
通过综合得分，对农业企业面临的风险进行评价，确定不同风险因素的风险等级，并提出相应的防范措施。
四、结论基于AHP-FCE法的农业企业重大错报风险评估，为企业提供了一种科学、客观的评估方法，可以有效评估企业面临的各种风险，提出相应的防范措施，从而保障农业企业的安全和稳定发展。
基于AHP法的银行信贷风险管理绩效评价模型的构建
其信 任度 系数 ， 权 汇总 便得 到最 终 的 Ｏ 值 。 加 ｒ ． ｊ
综合 ｌ 专家 给 出 的所 有 的 。 ，将其 排列 ０位 ｉ 值
成矩 阵形 式 ， ： ：０ｊ ， 即 Ａ （ｉ ［ ）
Ｉ ／ ｉ＂Ｏ１ 【 ｉ ＇ ￣／ 仪１ ／仪
风险 的最 优管理 。
绩效进 行评价 ，以期建 立一套 比较 可行 的信 贷管 理
业 绩评 价体 系 。
二 、 次分析 法基本 原 理 层
我 国在 信贷 风险 管理绩效 评价 方面 与 国际银 行
收稿 日期 ：０ ｇ １ ２０ 一 ０
基金 项 目 ： 家社 会 科 学 金 项 目（ＢＬ ２ ） 圈家 软 科 学 研 究 汁划 （ 准 号 ２０ Ｇ Ｑ Ｄ ｌ）黑 龙 江 科 技 学 院 引 进 人 才 科 研 国 ７ Ｊ ００ ； 批 ０６ Ｘ ３ １８ ；
金融理论 与实践
１ ７
２０ ０９年第 １ 总第 ３４ 期（ ５ 期）
【 理论探 索】
（ ） 一 原理 概 述
并依 据各 专 家学 者 的学识 、资历 和行 业经 验等 给 定
美 国运 筹学 家 萨迪 （ ．．ａｔ）首先 提 出 Ａ ＴＬＳａｙ ＨＰ
方法 ， 主要 思想 是 ： 其 首先 将 复杂 问题 中的各 种 因素
【 理论探 索】
基 于 ＡＨＰ法 的银 行信 贷风 险 管理
绩 效 评 价 模 型 的 构 建
秦 江 波 王 宏 起 。
（． １哈尔滨理 工 大学 经济管 理 学院， 黑龙 江 哈尔滨 １ ０ ８ ； ５００ ２黑 龙江科技 学 院经 管 学院， ． 黑龙 江 哈尔 滨 １ ０ ２ ；． 尔滨理工 大学研 究院， ５ ０ ７３哈 黑龙 江 哈尔滨 １ ０ ２ ） ５ ０ ７
基于风险因子和AHP的财政风险非参数预警系统构建与实证分析
（ ）９８年 ～ ０９年财 政风 险状 况 的实证 分析 一 １９ ２０
其在我国的进一步运用。与此相比， 非参数模型预警方法对于数据资料的要求并不严格 ， 它只要求具 有某一时点的指标样本数据即可。同时， 非参数模型预警方法能够通过合成的综合指数概括反映当 前的财政总体风险状况， 并且各类评价指数能够分别揭示财政风险的起 因和根源 ， 有利于政府监控财 政运行 ， 以及做出正确的风险防范决策 。因此 ， 笔者认为选择非参数模型预警方法来构建财政风险预 警系统更符合我国 目 前的实际情况 。 具体从非参数模型预警方法的确定来看 ， 鉴于财政部门作为一个与金融部 门有诸多相似性 的宏 观经济综合部门， 可以借鉴较为成熟的金融风险预警方法 来确定 财政风险的非参数模型预警方法 。 在金融领域 ， 风险管理一直被称为“ 金融粒子理论” 即理解风险的第一步是要将每种金融资产分解为 ， 组成它的基本构件 ， 基本构件的风险特征是容易描述的， 然后再合并这些风险 ， 分析它们的综合效应 （ 樊丽明等 ， ０ ） 。我们在构建财政风险非参数预警模 型时可借鉴这种思想。在测算财政风险过 ２ ６ ０ 程中， 其核心是通过风险映射 （ ｓ ａｐ ｇ 将财政风险分解为若干个影响其风险指数变化的基本的 ｒｋｍ ｐｉ ） ｉ ｎ 财政风险因子， 用这些风险因子的变化来描述财政风险的变化。风险因子法下的财政风险计算体系
风 险因子 置 的指数化 处理来 得 到相应 的风 险值 ； 于风 险 因子权 重 Ｐ 考 虑 到 各种 风 险 因子 对财 政 对 ，
例析AHP和Delphi法的应用
例析AHP和Delphi法的应用新乡地处河南省北部，南临黄河，北依太行，面积8049.45km2，总人口557.2万人。
新乡地质旅游资源丰富，有着25亿年的地质演变史的太行山在新乡市域范围内面积达1000多平方公里，地质旅游资源优势十分突出，现已开发出关山国家地质公园、跑马岭省级地质公园和凤凰山省级矿山公园等地质旅游景区，是新乡市旅游业发展的主打品牌。
高品位、内涵丰富的地质旅游资源为新乡发展旅游业提供了得天独厚的条件。
但是长期以来资源优势没有转化成产业优势，地质旅游经济规模不大，地文景观资源开发相对落后于周边地市。
本文在对新乡市现有地质旅游资源进行详细调查的基础上，应用旅游学、旅游地理学、计量地理学、系统论、层次分析法（AHP）和特尔菲法（Delphi）的相关理論，探讨减少地质旅游资源评价结果中主观色彩的综合评价方法，选取14个对旅游资源开发有较大影响的因素作为评价因子建立了新乡市旅游资源定量评价模型，并应用此模型对新乡市主要的9个地质旅游资源富集区进行了评价，为新乡旅游资源的开发和旅游竞争力的提升提供参考。
1、新乡地质旅游资源赋存状况新乡市地质旅游资源主要集中在西部和北部山区。
具体到各景区和景点，地质旅游资源赋存如下表1-1所示：2、旅游资源定量评价的相关理论旅游资源评价的内容极为广泛，不仅涉及到旅游资源本身，还涉及到资源环境和开发条件等因素[4]。
旅游资源的价值决定了旅游开发的功能，关系到该旅游资源的地位、意义、开发规模等级和市场走向，进而影响到开发和保护的前景；资源环境关系到旅游地的接待规模、经济效益环境效益和社会效益；开发条件直接对旅游活动的方方面面构成影响。
目前各国采用的评价模型来看大体有两类[5]：一类为主观评价，是基于评价者（旅游者或专家）对于旅游资源的质量个人综合体验而进行的；另一类为综合型定量评价模型，是在考虑众多因子的基础上，通过对旅游者或专家广泛征求意见，并用数理方法确定各个方面的权重值，建立较为客观的评价模式。
农村信用社可控信贷风险管理研究——以AHP法为基础
一、引言
近些年来，我国商业银行不良贷款率不断 升高，据银监会年报统计，我国银行业金融机构 ２０１５ 年底的不良贷款余额为１．９６万亿元，同比增 长了３７个百分点；不良贷款率达到了１．９４％，相比较 于２０１４年增长了１．３４％。２０１６－２０１７年不良贷款余 额有所减少，但根据中国银保监会公布的数据显 示，截止２０１９年末，我国商业银行的不良贷款率 为２．００％。且２０２０年并没有显著降低。造成这种现 象的原因就是目前我国的商业银行在信贷风险管 理的过程中存在很多问题与不足。由于我国市场 经济在２００７年以前一直处于高速发展阶段，那时 资本市场流动性好，企业的盈利能力普遍较强， 我国商业银行信贷风险管理的弊病就一直没有显 现出来。然而，近些年我国经济增长放缓，企业 盈利能力下滑，信贷风险管理的不足就严重阻碍 了商业银行进一步发展。
农村信用社作为在农村地区分布最广泛的金 融机构，是农村金融服务的重要载体，为农村小 微企业提供了融资渠道。近些年来，农村信用社 经过合理的经营管理取得了一定的经营成就，但
因农村地区金融环境和历史原因等因素，其在经 营管理过程中的许多风险问题逐渐开始暴露，员 工监守自盗、不良贷款率过高等问题层出不穷。 而不同于商业银行，目前对农村信用社信贷风险 管理的研究相对较少，因此本文以ＡＨＰ法为基础 构建农村信用社可控信贷风险指标权重，以期为 农村信用社的信贷风险管理提供一些思路。
另外抵押物作为抵押贷款第二还款来源，其 价值变动对信贷风险的管理影响也非常大，但是 农村信用社员工基本不会定期对抵押物的价值变 动进行监测，当客户不能履行还款约定时，通过 拍卖抵押物的方式并不能有效回收贷款。
四、农村信用社的可控信贷风险管理的 完善对策
（一）结合非财务信息多维度设置信用评级 指标
林地使用权基准地价AHP—Delphi评估模型的研究
本文是 江西省教 育厅青年科学基金课 题“ 赣 南地 区人 工杉木用材林林地基准地价测算研 究（ 项 目编号 ： Ｇ Ｊ Ｊ １ ２ ６ ７ ４ ） ” 的
阶段 性 研 究成 果 。 ・
址 — 址
Ｌ． 址 ． 址
最大化 。
［ ３ ］张金锁 ， 邹 绍辉． 煤炭资源开采权期价值形成机理
一
、
引言
集体林地提供依据和价格参考。 目前国内对林地基准地价评估研究方面的文献比
随着林 业产权制度改革的不断深入 ，林地使用权
的流转将 日趋频繁 ，这就要求林地所有者和使用者能 较 少。主要集中在林地分等定级基础上进行林地地价 够掌握林地 的等级和价值 ， 保 障自身的合法权益。 林地 评估的研究。 使用权基准地价是森林资源资产评估 、林地 征用补偿
物期 权 复合 模 型研 究［ Ｉ ］ ． 天 然 气工 业 ， ２ ０ ０ ６ ， ２ ６ ［ ７ ］ 中国矿 业权 评估 师协会 ．中 国矿 业权 评 估 准则
［ Ｍ］ ． 中国大地出版社 ， ２ ０ ０ ８ ．
源 配置 战略 ［ Ｍ］ ． 林谦 ， 译． 北 京： 清华 大 学 出版
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殖质层 厚 度 、 坡度 、 坡位 ） 作 为福 建 永 安市 林 地 等级 互关系 ，建立林地使用权基准地价评估指标体 系并测
评 价 因素指 标 。王 伟 【 ２ ０ ０ ９） 选 用 自然条 件指 标 （ 群 算各指标权重 ，应用专家意见法对被评估林地使用权
落结构 、 地表覆盖度 、 物种多样性 ） 、 地 利 条 件 指 标 基准地价评估 指标进行评分 ；然后根据该林地使用权
（ 集材条 件 、 运输距 离 ） 和社 会经 济条 件指 标（ 经 营水 基准地价评估指标评分结果结合基准林地基准地价或
基于Delphi法和AHP的科技型小微企业的绩效评估模型
作者： 闫墨迪;李银楷;杨丽莎;张丽艳;刘哲雄
作者机构： 暨南大学
出版物刊名： 人力资源管理
页码： 305-306页
年卷期： 2018年 第4期
主题词： Delphi法;AHP模型;小微企业;绩效评估模型
摘要：本文基于Delphi法与AHP模型，建立适用于科技型小微企业的绩效评估模型。
首先，利用Delphi法构建出科技型小微企业员工绩效评估指标体系，综合专家意见，利用统计分析原理，对指标进行筛选，确定最终评价指标体系为4个一级指标、15个二级指标。
其次，基于AHP方法，建立层次分析模型，构建判断矩阵，通过MATLAB计算得到科技型小微企业绩效评估指标权重。
最后，结合管理学理论与实际对模型进行评价，得到将绩效评估结果与薪酬直接关联能起到更好管理效果的结论。
期刊稿件质量评价方法
期刊稿件质量评价方法袁华智;韩跃杰;吴鸣谦【摘要】分析了现有期刊稿件质量评价方法的不足,以模糊评价法为基础,结合Delphi法和AHP法,建立了稿件质量层次分析模型。
以创新性、科学性、实用性3个指标为准则层,采用平均加权法对各项指标进行量化处理,构建了稿件质量综合评价指标体系,并对学报A进行实际验证。
分析认为：应用该稿件质量评价方法,可以真实地反映学报A的实际状况,并为学报A的进一步提高和改进提出了理论依据。
%The deficiency of existing evaluation method for journal manuscript quality was analyzed.Based on the fuzzy evaluation method,Delphi method and AHP method were combined,and the analytic hierarchy model of manuscript quality was set up.The three indexes such asinnovation,scientificalness and practicability were taken as rule layer,each of which was quantitatively treated with average weighted method.In this way,the comprehensive evaluation system of manuscript quality was set up,and the practical verification on journal A was carried out.The analysis result shows that with the proposed evaluation method for manuscript quality,the practical status of journal A can be truly reflected,and the theoretical basis can be provided for the further improvement of journal A.【期刊名称】《长安大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(014)003【总页数】4页(P116-119)【关键词】学术期刊;稿件质量;评价方法;模糊数学【作者】袁华智;韩跃杰;吴鸣谦【作者单位】长安大学杂志社,陕西西安710064;长安大学杂志社,陕西西安710064;长安大学杂志社,陕西西安710064【正文语种】中文【中图分类】G232.1期刊稿件质量是期刊的命脉和核心。
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基于Delphi和AHP法农村小额贷款风险评估模型的构建作者：樊树钢，周少雅来源：《中国市场》2019年第36期[摘要]近年来，国家一直鼓励发展农村小额贷款以促进解决“三农”问题。
由于农户小额贷款额度小、分散，无有效完整的财务记录，且现行的商业银行传统的信用评分模型无法完全适用于农户小额贷款信用风险评估的实际运作，使农户小额贷款评估成本高、难度大，发展缓慢滞后。
文章基于农户小额贷款发展瓶颈现状，从农户特点着手，利用德尔菲法和层次分析法，深入考察影响农户贷款回收的风险因素，构建中国农户小额贷款违约风险评估体系，为进一步研究小额农贷的信用风险管理和风险控制提供理论依据。
[关键词]小额信贷;违约风险;风险评估;Delphi法;kappa值[DOI]10.13939/ki.zgsc.2019.36.0471 农户小额信贷的发展现状1.1 小额农贷面临的困境我国于20世纪90年代初引进农村小额贷款，其目的是作为一种创新型的金融服务模式为贫苦农户提供一条帮助其走上自我生存和发展的道路。
[1]但农户小额贷款笔数多、分布散，且大多数无抵押、无担保[2]，具有很高的評估成本和贷款回收风险。
尽管近年来农户小额贷款在完善农村金融市场、推动农村经济增长、提高农民生活水平上发挥了很大的作用，然而，目前其发展仍有很多不尽如人意的地方。
1.2 农村金融市场环境遇到挑战受金融危机影响，农村金融市场环境不如从前，存款增加而贷款增速放缓。
2008年，金融机构年末各项贷款余额达7521亿元，比2017年增长6.8%，增速低于2006年的12.8%和2007年的15%的水平;人均贷款余额3156元，比2017年增高167元，增长5.6%，但存款却达到2000年以来最高增速26.4%，人均存款增长也达24.9%。
可见，我国农村金融市场受金融危机影响较大，使得农户小额贷款发展越发缓慢。
1.3 农户借贷面临困境从农户借贷来源来看，很多民间组织或个人依然是主要借贷对象，同时，农村小额贷款在运作过程中也面临很多问题。
首先，一方面农户小额贷款的主体是以农业生产收入为主的农户，收入不稳定性，决定了农户还款具有高风险性。
其次，三种农户小额信贷（即地下钱庄、农村银行、正规农村金融机构）都面临着各自的问题。
第一类：非官方资本不能广泛吸收社会存款，有碍于长期生存和发展。
第二类：政府主导项目，由于体制多变，不适应发展的形势，缺乏专职队伍建设和强调补贴利率政策等方面，因此不具备持续性发展的目标。
第三类：如小额信贷公司，面临的主要问题是如何突破项目运行和财务两方面管理水平低的瓶颈制约。
最后，小额信贷机构创新不足，项目种类单一。
我国小额信贷自1993年引进至今，发展时间较短，经验不足，各类的小额信贷公司发展缓慢，规模不大。
小额信贷主要由农业银行与农村信用社来提供，该类机构在小额信贷业务的示范作用较强，缺乏创新行为，导致项目种类单一。
2 农户小额贷款违约风险评估体系的构建为了对小额农贷借方违约风险进行科学客观评估，通过广泛咨询专家学者，本文采用Delphi法、层次分析法和Logit模型构建农户小额贷款违约风险评估体系。
在整个模型的构建上，本文通过Delphi法，层次分析法筛选出重要的影响因素，并利用Logit模型建立农户小额贷款的违约风险评估体系。
2.1 Delphi法德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论。
德尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员联系，以反复的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及收集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。
2.2 层次分析法层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是将与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。
2.2.1 Delphi法标度法Satty 尺度分值1的含义，两两比较，表示横向因素与纵向因素对上层次指标影响相同;3的含义，表示横向因素与纵向因素对上层次指标影响相同;5的含义，表示横向因素比纵向因素对上层次指标影响程度大;7的含义，表示横向因素比纵向因素对上层次指标影响程度明显大;9的含义，表示横向因素比纵向因素对上层次指标影响程度绝对大;2、4、6、8的含义，表示横向因素比纵向因素对上层因素次指标影响程度介于相邻等级之间;1/3的含义，表示纵向因素比横向因素对上层次指标影响稍大;1/5的含义，表示纵向因素比横向因素对上层次指标影响大;1/7的含义，表示纵向因素比横向因素对上层次指标影响明显大;1/9的含义，表示纵向因素比横向因素对上层次指标影响绝对大;1/2…1/8的含义，表示纵向因素比横向因素对上层因素次指标影响程度介于相邻等级之间。
2.2.2 单级指标权重确定利用和法求出判断矩阵A对应于最大特征值的特征向量W，经归一化即为同一层次相应指标对于上一层次某指标相对重要性的权值向量。
具体步骤如下：（1）将判断矩阵A的每一列向量进行归一化，得（1）Cij=Aij∑ni=1Aij（1）（2）对归一化后的矩阵Cij按行求和，得到向量（2）C-i=∑nj=1Cij（2）（3）对C ij再次进行归一化变化，得到向量（3）向量W =（W1，W2，W3，…，Wn）TWi=C-i∑ni=1C-i（3）2.3 Logit模型Logit模型，也译作“评定模型”“分类评定模型”，是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴。
通过Logit模型，可以对违约风险比例的对数进行估计。
lnPi1-Pi=α+βX+γY+μ式中，Pi为农户违约概率，X，Y为影响农户违约的因素。
2.4 风险评估指标选择小额信贷中农户的信用风险评估指标：（1）户主基本情况A1：年龄A11、性别A12、受教育程度A13、健康状况A14、婚姻状况A15。
（2）农户家庭基本情况A2：家庭人口数量A21、非劳动力人口A23、经营农产品性质A24。
（3）农户财富状况A3：自有土地A31、房产A32、农业机械、工具、牲畜A33、其他财产A34。
（4）农户收入情况A4：家庭年收入A41、农业收入A42、务工收入A43、农民福利性收入A44。
（5）农户支出情况A5：家庭年总支出A51、基本生活消费支出A52、农业支出A53、其他支出A54。
（6）农户家庭负债、偿还情况A6：当前负债总额A61、借款历史状况A62、偿债历史状况A63。
（7）外部环境A7：其他村民对本农户信用评价A71、本村其他村民信用状况A72、本村经济水平状况A73、本村经济水平状况A73、政府支持政策A74。
2.4.1 一级判断矩阵及指标权重表1是为针对农户小额贷款违约风险评估指标体系一级指标的赋值情况。
根据表1得出判断矩阵：A =1.000.700.460.660.94 0.40 1.76 1.43 1.000.59 0.26 1.510.311.75 2.171.691.001.522.420.763.25 1.52 3.85 0.66 1.002.40 0.853.89 1.060.66 0.410.421.000.28 1.972.503.231.321.18 3.571.00 3.83 0.570.570.31 0.26 0.510.26 1.00（1）对判断矩阵A进行归一化处理：Cij=Aij∑ni=1Aij=0.100.060.100.120.080.100.100.140.090.120.050.120.080.100.210.140.210.29 0.200.200.190.150.330.140.190.190.220.220.100.060.090.080.080.070.110.240.280.280.220.290.260. 220.060.050.060.050.040.070.06（2）对归一化处理后的判断矩阵Cij进行求和：C—i=∑nj=1Cij=（0.66 0.70 1.43 1.44 0.59 1.79 0.38）（3）对C—i再进行归一化处理：Wi=C—i∑ni=1C—i=（0.09 0.10 0.20 0.21 0.08 0.26 0.05）（4）一致性检验AWi=1.00 0.70 0.46 0.66 0.94 0.40 1.76 1.43 1.00 0.59 0.26 1.51 0.31 1.75 2.17 1.69 1.00 1.52 2.42 0.76 3.25 1.52 3.85 0.66 1.00 2.40 0.85 3.89 1.06 0.66 0.41 0.42 1.00 0.28 1.97 2.50 3.23 1.32 1.18 3.57 1.00 3.83 0.57 0.57 0.31 0.26 0.51 0.26 1.00 ×0.09 0.10 0.20 0.21 0.08 0.26 0.05 =0.67 0.71 1.47 1.50 0.60 1.84 0.39λmax=∑4i=1AWiWin =7.16可以得出：CI=0.027，进一步根据一致性检验的定义求得 C.R=0.02<0.1，说明矩阵通过一致性检验。
2.4.2 二级指标判断矩阵及权重计算可以通过上面的赋值表得出判断矩阵A1=1.00 1.65 0.79 0.81 1.30 0.61 1.00 0.69 1.41 0.89 1.27 1.45 1.00 1.89 3.89 1.23 0.71 0.53 1.00 4.38 0.77 1.12 0.26 0.23 1.00同理求得该判断矩阵中二级指标对应的权重W1=0.20 ;0.17 0.30 0.22 0.11T通過一致性检验，得出C.R=0.084<0.1，通过一致性检验。
同理可求得余下各二级指标所对应的权重。
2.4.3 二级指标的权重最后将指标层各指标的权重与其相应的子系统层权重相乘，得出指标的合成权重，将合成权重排在前20位指标的权重相加可得，前面20个指标权重之和达到0.902605，因而可以将后面的8个指标去掉，这不会对指标的解释产生很大的影响。
同理，再通过运算，得出16个解释能力较强的指标，这些关键指标分别是：当前负债总额A61，家庭年收入A41，自有土地A31，偿债历史状况A63，房产A32，借款历史状况A62，务工收入A43，经营农产品性质A24，农业收入A42，农业机械、工具、牲畜A33，家庭年总支出A51，受教育程度A13，从事农业人口A22，家庭人口数量A21，其他村民对本农户信用评价A71，基本生活消费支出A52。