银行信贷决策熵模型与决策支持系统

"银行审贷决策熵模型与决策支持系统研究" 本文主要探讨了银行在进行贷款审批时如何综合处理来自不同部门和专业领域的专家意见，以制定出最能反映专家组共识的决策方案。作者蒋洪迅针对这一问题，对银行审贷过程中的群体决策问题进行了深入研究，并结合了群组决策特征根法和多属性群决策复熵法。 群组决策特征根法是一种用于处理多专家、多属性决策问题的方法，它通过计算群体决策矩阵的特征根来确定各决策者的权重，从而综合他们的意见。这种方法能够有效地处理专家之间的意见分歧，使得决策结果更加公正和客观。 多属性群决策复熵法则是衡量决策者在多个属性上的不确定性的一种方法。在贷款审批过程中，每个申请企业都有多个评估属性，如信用历史、财务状况、行业前景等。复熵法可以帮助量化这些属性的不确定性和风险，为决策提供更全面的视角。 结合这两种方法，作者提出了一种基于群组决策特征根法和多属性群决策复熵法的审贷评估分析决策支持系统。这个系统旨在为银行提供一个集成化的工具，用于分析和审批贷款申请，确保决策的科学性和准确性。系统结构包括数据输入模块、专家评价模块、决策分析模块和结果输出模块，每一部分都进行了详细的设计和分析。 实证应用部分展示了该决策支持系统在实际银行贷款审批中的应用情况，验证了其有效性和实用性。同时，文章还讨论了未来可能的研究方向，包括进一步优化决策模型、提升系统的智能化水平以及如何更好地应对金融市场变化带来的新挑战。 这篇论文对银行审贷决策提供了一种新的、综合性的分析框架，有助于提高贷款审批的效率和质量，降低了信贷风险。通过对复杂决策问题的量化处理，银行可以更科学地评估贷款申请，避免因主观因素导致的决策失误，为银行业务的稳健发展提供了理论和技术支持。