會計在生成財務資訊的過程中充斥了模糊性，可以說模糊性是會計資訊固有的特徵。1965年，美國加利福尼亞大學的查德(L.A,Zadeh)教授創立了“模糊集合論”，用它來定量描述邊界模糊和性狀模糊的事物。本文試圖將模糊數學方法引入財務報表分析，使財務報表分析的方法體系更完整、報表分析更清晰。
一、會計資訊的模糊性
客觀世界的不確定性分成兩種：隨機性和模糊性。會計作為以提供財務資訊為主的人造的經濟資訊系統，在生成會計資訊的過程中充斥著這兩種不確定性。現有的文獻較多的是討論會計的隨機性，並針對隨機性引入了概率，而對會計模糊性的認識則不夠。儘管會計中許多程式和方法都體現了人們追求精確性的思想，如複式記賬、財產清查，但這種精確性是相對的，包含著大量的模糊判斷。會計在確認、計量和報告環節充斥了大量的模糊判斷。
二、財務報表分析與模糊數學方法
1.基本思路
經典的集合論認為，一個元素要麼屬於某個集合，要麼不屬於某個集合，沒有介於二者之間的其他情況。查德則設法用一個隸屬度(即隸屬於某個集合的程度)的概念，來描述那些處在“屬於”和“不屬於”之間的模糊事物，並記為μA (X)。當μA (X)取“0”時，就是“不屬於”集合，當μA (X)取“1”時，就是“屬於”集合，這時的集合A就是一個經典集合。當μA (X) 取“0-1”之間的`小數時，A就成為一個模糊集合。如0.9表示隸屬於集合A的程度比較高，而0.1則表示隸屬於集合A的程度比較低。這樣，對那些模糊事物的性狀就有了一種可靠的定量分析方法，也為財務報表分析開闢了一條新的思路。
2.指標體系
要有效地評估企業的某項能力，如償債能力、盈利能力等等，就必須設計一套指標體系。該套指標體系要能很好地反映企業的該項能力，並能將不同企業財務報表的特殊性與普遍性很好地結合起來。
3.評估模型
運用模糊數學中的隸屬度進行測量。調查瞭解各項實際指標的後進水平點(低值)和先進水平點(高值)，並將後進水平點設定為“0”，先進水平點設定為“1”，建立起區間[0，1]，然後，分別將各項指標的實際資料對映到對應的[0，1]區間上，得到各項實際指標的隸屬度。
為了簡化運算過程，我們通過簡單的線性插值法來求得各項指標在[0，1]區間上的隸屬度。根據平面上的兩點決定一條直線，設後進水平點的座標為(x1，y1)，先進水平點的座標為(x2，y2)，則能夠建立直線方程式：
(x-x1)/(x2-x1)=(y-y1)/(y2-y1) (1)
在(1)式中，已經規定y1=0，y2=1，(1)式可以整理簡化為(2)式：
y=(x-x1)/(x2-x1) (2)
利用公式(2)，近似地求出各項指標的隸屬度。
事實上，由於各項實際指標的重要程度並不完全一樣，所以還必須給出它們的隸屬度在分配上的不同權重。權重也是一個模糊集合問題，具有多種不同的計算方法，如冪法(也稱幾何平均法)較科學但計算較複雜，主觀概率設定法計算過於粗糙等。為了兼顧科學和簡便，在這裡，設計了一種“排序打分法”。具體做法是，邀請若干專家，讓他們根據自己的理解和判斷，對各項實際指標從重要到次要進行排序打分。最重要的指標打10分，次重要的指標打9分，以此類推，排在最後的一項指標打1分，隨即得出每位專家對各項實際指標的打分總和為相同的常數，之後再將各項具體指標的得分分別求和，並分別除以上述打分總和專家人數的乘積，得到各項實際指標的權重：
n
∑Qi=1 (3)
i=1
在此基礎上，建立財務報表分析的評估模型：
P=f(xμ1 ，xμ2，xμ3,……xμn) (4)
則企業某項能力指數：
n
Pz=∑μiQi (5)
i=1
其中，μi為某項指標的隸屬度，Qi為某項指標的權重，Pz為各項指標隸屬度的加權平均值。考慮到人們評判的習慣，採用百分制將企業的能力指數Pz擴大100倍，得出：
企業某項能力分值：P1=100Pz (6)
三、模糊數學方法在財務報表分析中的實際運用