5 算例分析
5.1 样本数据
本文参照文献[4]，选取创业板中的大数据产业上市公司——网宿科技（300017）、立思辰（300010）、天喻信息（300205）组成实验样本集｛A，B，C｝。样本企业A和B所属行业为：信息传输、软件和信息技术服务业-软件和信息技术服务业；样本企业C所属行业为：制造业-计算机、通信和其他电子设备制造业。样本区间设定为2016年。企业经营风险指标中的发明专利申请公布数来源于天眼查网站，其余指标数据均来源于东方财富网站；知识产权风险、质押管理和变现风险的指标数据均由专家语意给出。限于篇幅，原始数据略。
5.2 Choquet模糊积分值的计算
（1）确定指标的模糊权重。聘请3位专家，根据表2对一级指标分别构造模糊判断矩阵，如表5所示。
由式（7）（8）计算得出一级指标模糊权重向量为
=[（0.5649，0.5852，0.5896），（0.1313，0.1395，0.1398），（0.2753，0.2791，0.2953）]；同理可得二级指标模糊权重向量：
和三级指标模糊权重向量：
。进一步计算可得三级指标相对于一级指标的模糊相对权重向量：
，其中
。计算结果见表6所示。
（2）计算样本企业A在第i个一级指标下的模糊评价值。针对样本企业A在各一级指标下的每个三级指标，由3位专家根据表3分别给出指标评价语意变量；采用算术平均法综合3位专家意见，得出样本企业A在第i个一级指标下第k个二级指标中第l个三级指标的指标评价模糊值
，如表6所示。
根据表6，由式（9）计算得出样本企业A在第i个一级指标下的模糊评价值
：
=（0.5171，0.7705，0.9230）；
=（0.5792，0.8463，1.0167）；
=（0.5088，0.7292，0.9083）。
（3）将模糊评价值
解模糊化为明确值
。利用式（10）将模糊评价值
解模糊化得： 
=0.7079；同理可得：
=0.7631，
=0.6910。
（4）将模糊权重值
解模糊化为明确值
。利用式（10）将模糊权重值
解模糊化得： 
=0.5798；同理可得：
=0.1369，
=0.2833。
（5）确定两两指标间的交互度。专家对一级指标Ui和Uj（i≠j）之间的交互关系进行分析，根据表4的交互度打分标准得到两两指标｛Ui，Uj｝之间的交互度：ξ12=-0.15；ξ13=-25；ξ23=0.30。
（6）计算一级指标的默比乌斯变换系数。利用式（2）计算一级指标的默比乌斯变换系数，结果见表7所示，其中P=0.9587。
（7）计算2-可加模糊测度gK。利用式（1） 计算2-可加模糊测度gK，结果见表8所示。
（8）计算Choquet模糊积分值。将
（i=l，2，…，n）按从小到大重新排序：
， 相应记为：
。
将
与2-可加模糊测度gK代入式（3），求出样本企业A的Choquet模糊积分值：
HA=（0.6910-0）×1+（0.7079-0.6910）×0.7352+（0.7631-0.7079）×0.1428=0.7113
同理可得：HB=0.6812，HC=0.5849。
由此可见，样本企业的Choquet模糊积分值排序为HA＞HB＞HC，表明样本企业A的知识产权质押融资风险相对较低，样本企业C的知识产权质押融资风险相对较高。
6 结论
本文针对知识产权质押融资风险评价指标之间存在的交互性，引入信息集成能力较强的Choquet模糊积分构建大数据企业知识产权质押融资风险评价模型。其中，采用基于指标权重和指标间交互度的默比乌斯变换系数计算2-可加模糊测度。考虑到指标权重的模糊性，指标权重借助模糊层次分析法（AHP）确定；指标间的交互关系和交互度由专家确定。以大数据产业上市公司为样本，算例分析结果证明了该模型的可行性和有效性。Choquet模糊积 分能够考虑指标间存在的交互性，从而为解决加法性方法的评价结果失真问题提供了有效工具。2-可加模糊测度的计算仅依赖于指标的相对重要性和两个指标间的交互性，能够较好解决复杂性和表现能力之间矛盾[7]，体现出柔性好、建模准确度高等优点[13]。在2-可加模糊测度的计算过程中，本文根据专家经验和偏好来确定指标间的交互关系和交互度，具有一定的随机性和主观性，因此，菱形成对比较方法、基于最大Marichal熵原则的优化方法等确定指标间交互作用的方法值得深入研究。
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作者简介：张目（1968-），男，贵州贵阳人，教授，博士，主要研究方向为信用风险管理、大数据金融；王新谱（1995-），女，河南驻马店人，硕士研究生，主要研究方向为信用风险管理、大数据金融。
