下载文档原格式
分类变量综合评价模型一、引言分类变量综合评价模型是一种用于处理分类变量的统计分析方法，主要应用于社会、经济、科研等多个领域的数据处理和分析。
与传统的连续变量模型不同，分类变量模型旨在探讨分类变量之间的关系，揭示其内在的分布和结构。
本文将全面探讨分类变量综合评价模型的各个方面，包括其基础概念、常见模型、应用场景、选择与实施步骤、面临的挑战以及未来展望。
二、分类变量综合评价模型的基础概念分类变量综合评价模型基于以下基本概念：首先，分类变量是指具有有限数量可能取值的变量，例如性别（男/女）、婚姻状态（已婚/未婚）、教育程度（小学/中学/大学及以上）等。
其次，综合评价是指对多个指标或变量进行综合分析，以得出一个全面的评价结果。
最后，模型则是将实际数据和理论知识相结合，通过数学公式和算法来描述和预测分类变量的关系。
三、常见的分类变量综合评价模型1.逻辑回归模型：逻辑回归是一种常用的分类模型，主要用于预测二分类结果（如成功/失败、是/否等）。
该模型通过构建一个逻辑函数，将自变量与因变量之间的关系以概率的形式表达出来。
2.支持向量机模型：支持向量机是一种高效的分类模型，能够在高维空间中构建超平面，实现分类的目的。
其核函数的选择和应用场景的适配性在实践中具有广泛应用。
3.决策树模型：决策树是一种直观的分类模型，其原理是将一个复杂的分类问题分解成若干个简单的子问题，以便更好地理解数据内在的结构和规律。
4.随机森林和梯度提升决策树模型：这两种模型都是集成学习的方法，通过构建多个决策树并取平均（随机森林）或加权平均（梯度提升决策树）来进行分类。
这些模型具有很高的预测精度和稳定性。
四、分类变量综合评价模型的应用分类变量综合评价模型的应用非常广泛，包括但不限于以下方面：首先，市场细分，例如通过消费者的性别、婚姻状况和职业等因素划分不同的消费群体；其次，医学诊断，例如通过逻辑回归或支持向量机等模型对疾病进行预测和诊断；再次，金融风险评估，例如利用决策树或随机森林等模型预测贷款违约情况；最后，社会科学研究，例如通过分析不同学历、职业和地区的人口数据来研究社会经济状况。
topsis综合评价模型TOPSIS是一种常用的综合评价模型，通过计算样本相对距离与最优解和最劣解之间的距离来进行评价和排序。
它可以用于各种领域的综合评价，如企业绩效评价、产品质量评价、项目评价等。
该模型一般分为以下步骤：1. 确定评价指标体系评价指标体系应该包括所有与评价对象相关的指标，确保涵盖对象的所有关键方面。
指标选择应该符合实际需要，具有代表性、可测性和可比性。
在确定指标体系时，还需要确定各指标权重。
2. 建立评价矩阵评价矩阵是以评价对象为行、评价指标为列的矩阵，用于描述评价对象各指标的表现情况。
评价矩阵应该被标准化，使其数据值都位于0-1之间。
3. 确定最优解和最劣解最优解和最劣解是整个评价体系的关键基准。
最优解应该是所有指标均达到最好水平的“理想状态”，而最劣解则反之。
通过这两个基准，可以得出评价对象相对距离。
4. 计算距离计算各评价对象与最优解和最劣解之间的距离，以确定它们在评价体系中的相对距离。
常用的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。
5. 确定加权系数加权系数用于消除不同指标之间的差异。
权重应该根据各指标的相对重要性，通过专家调查、问卷调查等方法确定。
权重的确定应该是公正、客观和可信的。
6. 计算综合得分将各指标的得分按照其权重加权，然后求和得到综合得分。
综合得分越高，评价对象的综合表现就越好。
评价对象可以按照综合得分排序，从高到低排列。
TOPSIS模型具有以下优点：1. 相对直观该模型通过计算距离和加权得分来评价对象，具有简单直观的特点，易于理解。
2. 具有可操作性该模型通过确定指标体系和权重等关键因素，具有可操作性，使得评价结果更加可靠。
3. 具有灵活性该模型可以用于不同领域的综合评价，如企业、产品、项目等，具有很强的灵活性。
总之，TOPSIS模型是一种简单有效的综合评价方法，适用于各种领域的实际应用。
通过该模型，可以精确地评价和排序一系列评价对象，为实践提供有力支持。
综合评价决策模型首先，建立决策目标体系。
决策目标体系是决策问题的根本依据，它是由决策的目标及其相互间的关系所组成的一个层次结构。
在建立目标体系时，需要明确各个层次的目标和它们之间的关系，这样有助于对问题进行分解和研究。
其次，构建评价指标体系。
评价指标体系是用来评价方案的一个系统，它由各个评价指标及其权重所组成。
评价指标应该具有客观性、可测性、可比性和适用性等特点，同时也需要考虑到指标之间的相互关系。
然后，设计模糊评价函数。
模糊评价函数是用来将评价指标转化为模糊数的函数。
在设计模糊评价函数时，需要考虑到指标的意义和权重，以及指标之间的相互关系。
常用的模糊评价函数有三角模糊数、梯形模糊数和高斯模糊数等。
最后，进行决策。
在进行决策时，需要将各个方案的评价指标代入模糊评价函数中，得到相应的模糊数，然后利用模糊数的运算规则对各个方案进行综合评价。
综合评价的结果可用来比较各个方案的优劣，并选出最优方案。
综合评价决策模型的优点在于能够处理决策问题中的不确定性和模糊性，它不像传统的决策模型那样需要准确的数据和明确的输入，而是允许输入为模糊数或者不完全的信息。
这种灵活性使得它在实际应用中具有广泛的适用性。
然而，综合评价决策模型也存在一些局限性。
首先，模糊评价函数的设计需要依赖于决策者的主观判断，可能存在主观性和不确定性的问题。
其次，模糊评价函数的运算过程可能比较复杂，需要进行大量的计算和推理，这给模型的应用带来一定的难度。
总的来说，综合评价决策模型是一种有效的决策工具，尤其适用于处理不确定性和模糊性较强的决策问题。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的模糊评价函数和运算方法，以便更好地应用该模型解决决策问题。
模糊综合评价模型模糊综合评价模型是一种用于处理模糊信息的数学模型。
在现实生活中，我们经常会遇到一些模糊的问题，例如评价一个产品的好坏、判断一个人的能力水平等。
传统的评价方法往往只能给出一个确定的答案，而模糊综合评价模型则可以更好地处理这些模糊问题。
模糊综合评价模型的核心思想是将模糊信息转化为数学模型，通过对模糊信息进行建模和计算，得到一个更全面、更准确的评价结果。
模糊综合评价模型主要包括模糊集合、隶属函数、模糊关系和模糊推理等几个关键要素。
模糊集合是模糊综合评价模型的基础。
传统的集合论中，一个元素要么属于一个集合，要么不属于一个集合，没有中间状态。
而在模糊集合中，一个元素可以以一定的隶属度属于一个集合。
例如，一个产品的质量可以用“好”、“中”、“差”等词语进行描述，而每个词语都对应一个模糊集合，表示了产品质量的不确定性。
隶属函数是模糊集合的形状和特征的数学描述。
隶属函数可以将模糊集合的隶属度与实际值进行对应。
例如，对于一个产品质量来说，我们可以定义一个隶属函数，将质量值与“好”、“中”、“差”这三个模糊集合的隶属度进行对应。
然后，模糊关系是模糊综合评价模型中的重要概念。
模糊关系描述了不同评价因素之间的模糊关系。
例如，在评价一个人的能力水平时，我们可以考虑多个评价因素，如工作经验、学历等，而这些评价因素之间可能存在一定的模糊关系。
模糊推理是模糊综合评价模型的核心。
通过模糊推理，我们可以从模糊关系中推导出一个综合评价结果。
模糊推理可以使用模糊逻辑、模糊神经网络等方法进行计算。
通过模糊推理，我们可以将多个评价因素进行综合，得到一个更全面、更准确的评价结果。
总的来说，模糊综合评价模型是一种处理模糊信息的数学模型，可以更好地解决模糊问题。
模糊综合评价模型包括模糊集合、隶属函数、模糊关系和模糊推理等几个关键要素。
通过对这些要素的建模和计算，我们可以得到一个更全面、更准确的评价结果。
模糊综合评价模型在实际应用中具有广泛的应用前景，可以帮助我们更好地处理模糊问题，做出更明智的决策。
大学生综合能力评价模型考察了大学生综合能力的评价问题，将大学生能力划分为7个方面。
用属性综合评价法讨论不定层次综合评价问题，针对评价大学生综合能力的因素较多，且某些因素又分为若干个子层和子因素这一特点，采用多层属性综合评价法来解决上述综合能力评价问题，从而达到不定层次评价与分层评价和总体评价的自然衔接。
属性综合评价系统置信度准则评分准则能力评价体系1引言大学生的综合能力，是高校人才培养的重要指标。
因此，合理、有效地评价大学生的综合能力是至关重要的，本文立足于前人的思想方法和研究成果，建立了一个大学生综合能力评价模型。
本文用属性综合评价法讨论不定层次综合评价问题，并针对评价大学生综合能力的因素较多，而某些因素又分为若干个子层和子因素这一特点，采用多层属性综合评价法来解决上述综合能力评价问题，从而达到不定层次评价与分层评价和总体评价的自然衔接。
2大学生综合能力评价指标体系及指标权重2.1能力评价指标体系结合当代大学生自身的特点和社会各行业对大学生的具体要求，建立大学生综合能力的评价指标体系如下：（1）已掌握的品质储备I1（理论知识储备I11，实践经验储备I12）（2）学习能力I2（文化知识学习能力I21，获取信息和经验的能力I22，自学能力I23，学习的积极性和主动性I24，对错误的纠正I25）（3）生理素质能力I3（具体官能情况I31，免疫能力I32，身体协调性I33，神经反应速度I34）（4）生活能力I4（管理能力I41，自律能力I42，自立能力I43，适应环境的能力I44）（5）心理及思想素质能力I5（创新思维I51，对意外事件的承受能力I52，自制力I53，情绪自我调节能力I54，自信心I55，对理想和现实的态度I56，思想品德健康状况I57，上进心I58，性格和气质I59）（6）实践能力I6（动手能力I61，竞争能力I62，决策能力I63，知识运用能力I64，团队精神和组织能力I65）（7）交际能力I7（语言表达能力I71，书面表达能力I72，人事处理能力I73，沟通能力I74，说服能力I75）2.2能力评价指标权重由于各项指标的作用有所差别，所以对各指标分别赋予权重：Im的权重值为ωm，满足0≤ωm≤1且∑7m=1ωm=1；Iml的权重值为ωml，满足0≤ωml≤1且∑Kml=1ωml=1；其中，Km表示Im的下层指标个数。
摘要对学生学习情况分析的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。
然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。
所以，一种能够全面、客观、公正的新型综合评价模式急需建立与应用。
来改变传统的评价方式以更好地促进全体同学学习的进步与发展。
本文通过对附件所给的数据进行全面的整合与分析，考虑各种可能因素对学习成绩的影响，并在此基础上建立了对学生学习状况的综合评价模型。
从解决以下几个问题来为学校提供更好的评价模型：1.针对问题一：对612名学生四个学期的综合成绩进行整体分析，经过对数据的初步处理和计算，绘制表格做出扇形图，更加直观的对计算结果（平均分、及格率、良好率、优秀率、极差等）的解析客观整体的评价学生学习的状况。
运用matlab对其进行直方图的统计以及正态曲线的拟合，通过结果客观去全面公正的对整体学生的学习情况做出评价。
2.针对问题二：对具体到个人的学习状况的分析和评价以及模型的建立。
m.考虑到每位同学的其实分数的差异即基础不同的同学学习成绩进步空间的难易是有差别的。
每位同学在不同难度的试卷测试中的发挥是不一样的，我们在建立模型的过程中引进了奖罚因子（a）并用多种微分方差和指数方程来转换测验成绩，使较低水平学生大幅增长的成绩与较高水平的选手小幅增长的成绩可以进行比较。
n.其次考虑到原始分一般不能直接反映出考生间差异状况，不能刻划出考生相互比较后所处的地位，也不能说明考生在其他等值测试上应获得什么样的分值。
我们采用了标准分计算法——将原始分数与平均分数之差除以标准差所得的商数，来评定对象之间的差异，它是以标准差为单位度量原始分数离开平均数的度量，标准分是一个抽象值，不受原始单位的影响，并且接受代数方法的处理。
综合上述因素，我们建立了标准分与进步度结合的综合评价数学模型。
综合评价模型综合评价模块在数学建模⽐赛和数据分析中，综合评价模型的出场率还是⽐较⾼的，实际应⽤也确实⽐较⼴泛。
下⾯是我在学习过程中对综合评价模型的总结。
1 综合评价的⽬的综合评价⽆外乎两种：对多个系统进⾏评价和对⼀个系统进⾏评价。
对多个系统进⾏评价的⽬的基本上有两种：这东西是谁的——分类；哪个好哪个差——⽐较、排序。
对⼀个系统进⾏评价的⽬的基本上就是看它达没达标、及不及格——实现程度。
对⼀个系统的精确评价往往对它进⾏进⼀步的预测起着决定性的参考作⽤。
因为如果我们需要对某⼀系统进⾏预测的话⼀个良好的评价系统也⾮常关键。
2 综合评价的基本要素综合评价模型中的五个基本要素：被评价对象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
2.1被评价对象被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象。
这⾥将被评价对象记为2.2评价指标评价指标的选取对系统的综合评价起着⾄关重要的作⽤。
可以说根据不同的评价指标评价出来的结论之间可能⼤相径庭。
评价指标的选取应该主要以下⼏个原则：1. 独⽴性。
尽量减少每⼀个评价指标之间的耦合关系，即每个评价指标中包含的绝⼤部分信息在其他评价指标中应该不存在。
⽐如评价两地之间的交通状况，如果选择了汽车的平均⾏驶速度和公路距离为评价指标后，就不要在选取汽车平均使⽤时间作为评价指标了。
因为它包含的信息在其他的评价指标中能反映出来。
2. 全⾯性。
所有评价指标包含的信息总和应该等于被评价模型的所有信息。
独⽴性和全⾯性可以类⽐古典概型中样本点和样本空间的概念。
3. 量⼦性。
如果⼀个评价指标可以使⽤两个或者多个评价指标表⽰，那么将评价指标的进⼀步细化有助于我们实现指标之间的解耦和对问题的分析。
再分析清楚问题之后，在构建评价模型的时候我们可以通过合适的算法将相关的评价指标进⾏聚合。
4. 可测性。
保证选择的评价指标能直接或者间接的测量也⾮常重要。
评价指标我们⽤.表⽰。
2.3权重系数不同的评价指标的不同重要程度我们可以使⽤权重系数进⾏表⽰。
综合评价模型 pythonPython是一种广泛使用的编程语言，它在综合评价模型中起着重要的作用。
本文将从不同角度介绍Python的特点和优势，并探讨它在综合评价模型中的应用。
Python具有简洁易懂的语法和丰富的库支持，使得它成为初学者和专业开发人员的首选。
相比其他编程语言，Python的语法规则简单明了，容易上手。
同时，Python拥有大量的第三方库，可以方便地实现各种功能，如数据分析、机器学习、自然语言处理等。
这使得Python成为了综合评价模型开发的理想选择。
Python拥有强大的科学计算能力，能够支持大规模数据的处理和分析。
Python的科学计算库NumPy和数据处理库Pandas为综合评价模型的数据处理提供了良好的支持。
通过使用这些库，我们可以方便地进行数据的读取、清洗、转换和分析，从而更好地了解数据的特征和规律。
Python还拥有强大的机器学习库Scikit-learn和深度学习库TensorFlow、PyTorch等，可以帮助我们构建和训练综合评价模型。
通过使用这些库，我们可以选择合适的算法模型，进行模型训练和优化。
同时，Python还提供了可视化库Matplotlib和Seaborn，可以帮助我们更直观地展示模型的结果和评估指标。
除了在模型开发方面的优势，Python还拥有活跃的社区和丰富的资源。
在Python社区中，我们可以找到各种各样的教程、文档和示例代码，这些资源可以帮助我们更好地学习和应用Python。
此外，Python社区还有众多的开源项目，我们可以借鉴和使用这些项目的成果，提高综合评价模型的开发效率和质量。
Python作为一种简洁易懂、功能强大的编程语言，在综合评价模型中具有重要的作用。
它的简洁语法和丰富库支持使得开发者可以快速地实现各种功能。
同时，Python拥有强大的数据处理和科学计算能力，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
而且，Python还有活跃的社区和丰富的资源，为我们提供了学习和应用的支持。
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，r ij表示u i关于v j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r ij是由评判者“打分”确定的。
例如k 个评判者，要求每个评判者u j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u j关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集中程度。
数值为1 ,说明u j为v j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d ij表示数组中属于的个数，a0 = 0,b N = 1。
取(4)取遍, 得,归一化后得到权向量。
如果则a i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r ij；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),w j(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X k到w的模糊评价矩阵为其中r ij(i=1，2，…，s；j=1，2，3，4)表示子因素层指标U ki对于第j级评语W j的隶属度。
r ij的值可由德尔菲法确定，整理专家评分表，得到对于指标u ki有W il个W1级评语，W i2个W2级评语，个W3级评语，W i4个W4级评语，则对于有(1)3.模糊变换及模糊综合评价模型的建立(1)先对各子因素层指标U Ki的评价矩阵R k作模糊运算，合成关系，得到主因素层指标X K对于评语集W的隶属向量B K。
(2)这其中，很重要的一步是选择适当的合成算法，常用的两种算法是加权平均型和主因素突出型。
在实际应用中，现实问题的性质决定算子的选择。
(2)记再对R进行模糊变换，即得到目标层指标X对于评语集W的隶属向量B:(3)式(3)即为精简的模糊综合评价模型4.评价结果在模糊综合评价模型中，当时，归一化处理可以使结果更加清晰明了，即令得到:(4)式(4)即是该跨国并购风险评价的结果，也即目标层指标X对于评价集W的隶属向量。
分别表示X对于评语W1,W2,W3,w4的隶属度。
我们还可以得到一个跨国并购风险的趋于每一个等级的程度。
但由于评价中权重的确定是根据主观赋权法，所得数值不能反映绝对水平，仍应和定性方法结合在一起综合讨论。
3跨国并购模糊综合评价模型的实例研究某企业打算进行跨国并购，以扩大市场份额，增加企业在高科技领域的竞争力。
利用跨国并购的模糊综合评价模型对此企业进行风险评估如下: 采用专家评价法，以下是采用专家评价法通过对各因素相互比较形成判断矩阵来确定的各因素的权重。
主因素层中各个因素相互比较判断矩阵X_1 X_2 X_3X_1 1 2 4X_2 1/2 1 2X_3 1/4 1/2 1得到矩阵后，需要对判断矩阵的一致性进行检验，看其偏离一致性的程度是否保持在可以接受的范围之内。
