企业风险管理是采用系统、规范的方法对企业风险进行识别、衡量和控制,以最低的成本使风险所致的各种损失降到最低程度的管理过程。在这样一个过程中存在很多不确定性因素,这些不确定性因素不仅包括企业所面临风险因素的不确定性,也包括企业管理决策过程中的主观因素即定性因素的不确定性,因此可以考虑运用不确定性理论方法来量化和处理这些不确定性因素。本文所做的主要工作是面向企业风险管理过程,在不确定性理论基础上结合系统论、控制论、人工智能等理论方法提出适合企业风险管理的动态的技术性管理方法。本文由四章组成。第一章论述课题研究的意义和研究的基本思路和框架。第二章,主要研究企业风险预测的问题,对企业风险特征指标的预测方法进行研究。第三章,对企业风险的动态识别与评价方法的研究。第四章对企业风险的动态控制与决策方法进行研究。本文的创新主要体现在以下几点:1.根据企业风险特征指标的特点,提出运用灰色神经网络预测模型来解决对企业风险特征指标预测的问题。从理论上给出了GNNM(1,1)预测模型适用数据的局限性的证明。进而,在GNNM(1,1)预测模型的基础上建立了GNNM(3,1)预测模型,并通过对企业风险特征指标的实证分析验证了该模型的有效性。2.根据企业风险等级识别问题的特点,将模糊模式识别方法与神经网络识别方法相结合,使两种识别方法的优势互补,提出了模糊模式识别神经网络动态识别方法,并通过实证分析验证了该方法的有效性。3.结合模糊优选理论与系统工程理论提出了多层次多目标模糊优选动态综合评价法,该方法通过建立系统迭代方程,使各评价子系统有机结合,实现对评价对象的动态性综合评价与比较性分析。在确定权重时,采取了主客观综合评定法,这种方法综合了主观赋权法和客观赋权法各自所具有的优点,可使得多指标综合评价中权系数的确定更趋合理。4.以人的控制行为为出发点,结合模糊逻辑、控制理论、系统工程理论、聚类分析技术和关联分析技术提出了企业风险策略控制系统量化方法,以达到转化与解决不相容问题的控制目的。具体包括:基于模糊可拓理论以“势”的形式给出了企业风险状态空间的描述;通过建立风险因素特征指标的移动离差系数,来考察特征指标值在一段时期内的波动情况,从而实现对风险因素实时的、动态的识别;为了全面反映控制策略对风险因素的影响,兼顾定量与定性的信息,引入了风险控制策略的多维特性集及其功效函数;运用可拓理论通过构造关联函数来度量和评价控制策略的控制程度和控制效果,从而选择最优控制策略。5.根据企业所面临的复杂的投资决策中的问题,建立了多维多目标模糊优选动态规划模型,并将遗传算法与动态规划法相结合进行求解,保证了优化变量的解的全局最优性。