内容介绍
1.层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。
2.层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。
3.层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。
基本原理
层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
注意事项
在运用层次分析法时，如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。为保证递阶层次结构的合理性，需把握以下原则：
1:分解简化问题时把握主要因素，不漏不多；
2:注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。

1.系统性的分析方法
层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。
2. 简洁实用的决策方法
这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们接受，且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进行简单的数学运算。计算简便，并且所得结果简单明确，容易为决策者了解和掌握。
3. 所需定量数据信息较少
层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保留人脑对要素的印象，化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。

1. 不能为决策提供新方案
层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。在应用层次分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是学者自身的创造能力不够，造成了学者尽管在学者想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。而对于大部分决策者来说，如果一种分析工具能替学者分析出在学者已知的方案里的最优者，然后指出已知方案的不足，又或者甚至再提出改进方案的话，这种分析工具才是比较完美的。但显然，层次分析法还没能做到这点。
2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服
在如今对科学的方法的评价中，一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的定性色彩。
3. 指标过多时，数据统计量大，且权重难以确定
当学者希望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随之增加。指标的增加就意味着学者要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。那么学者就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下学者对层次分析法的两两比较是用1至9来说明其相对重要性，如果有越来越多的指标，学者对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现困难了，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响，使一致性检验不能通过。不能通过，就需要调整，在指标数量多的时候比较难调整过来。、
4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂
在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和学者多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候，学者还比较容易处理，但随着指标的增加，阶数也随之增加，在计算上也变得越来越困难。不过幸运的是这个缺点比较好解决，学者有三种比较常用的近似计算方法。第一种就是和法，第二种是幂法，还有一种常用方法是根法。

简介
灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。

灰色系统理论是1982年由邓聚龙创立的一门边缘性学科(interdisciplinary)
     灰色系统用颜色深浅反映信息量的多少。说一个系统是黑色的，就是说这个系统是黑洞洞的，信息量太少；说一个系统是白色的，就是说这个系统是清楚的，信息量充足。
     这种处于黑白之间的系统，就是灰色系统，或说信息不完全的系统，成为灰色系统或简称会系统（grey system)。

该方法对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据,并得到了广泛的应用。然而, AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。在模糊层次分析中,作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定量化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。
产生原因
众多的风险评价方法中，层次分析法（AHP：the Analytic Hierarchy Process）以其定性和定量相结合地处理各种评价因素的特点，以及系统、灵活、简洁的优点，受到承包商的特别青睐。其特点是将人的主观判断过程数学化、思维化，以便使决策依据易于被人接受，因此，更能适合复杂的社会科学领域的情况。由于AHP在理论上具有完备性，在结构上具有严谨性，在解决问题上具有简洁性，尤其在解决非结构化决策问题上具有明显的优势，因此在各行各业得到了广泛应用。
层次分析法最大的问题是某一层次评价指标很多时（如四个以上），其思维一致性很难保证。在这种情况下，将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法（FAHP），将能很好地解决这一问题。模糊层次分析法的基本思想和步骤与AHP的步骤基本一致，但仍有以下两方面的不同点：
（1）建立的判断矩阵不同：在AHP中是通过元素的两两比较建立判断一致矩阵；而在FAHP中通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵
（2）求矩阵中各元素的相对重要性的权重的方法不同
而模糊层次分析法（FAHP）改进了传统层次分析法存在的问题，提高了决策可靠性。FAHP有一种是基于模糊数，另一种是基于模糊一致性矩阵。
问题步骤
模糊层次分析法的基本思想是根据多目标评价问题的性质和总目标，把问题本身按层次进行分解，构成一个由下而上的梯阶层次结构。因此在运用AHP决策时，大体上可以可分为以下四个步骤。
（1）分析问题，确定系统中各因素之间的因果关系，对决策问题的各种要素建立多级（多层次）递阶结构模型。
（2）对同一层次（等级）的要素以上一级的要素为准则进行两两比较，并根据评定尺度确定其相对重要程度，最后据此建立模糊判断矩阵。
（3）通过一定计算，确定各要素的相对重要度。
（4）通过综合重要度的计算，对所有的替代方案进行优先排序，从而为决策人选择最优方案提供科学的决策依据

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。