随着经济全球化的发展,金融风险问题越来越受到人们的关注,而在金融风险问题中,最受到人们关注的便是信用风险和评级问题。中国进入WTO以后,因为国外企业的进入,国内的各大银行、国有企业和上市公司也不得不加大对金融风险问题的重视,否则便无法迎接全球性跨国集团的挑战。金融风险的评估模型主要经历了以下几个阶段:判别模型、逻辑模型和人工智能模型,国外早在二十世纪初便开始了对金融风险问题的研究。我们的的发展则相对缓慢的多,直到二十世纪末,国内学者的研究才达到可以应用的层次,但是近几年由于学者和各大企业的重视,国内的水平也有了长足的进步。本文的结构大致如下:第一章引言部分介绍了金融风险问题的研究背景以及国内外研究现状。第二章系统的介绍了Logit模型的形式以及参数估计。第三章介绍了模糊数学和信息扩散法的基本知识。第四章介绍了结合模糊数学与信息扩散法的Logit模型在信用评级和我们财务预警体制中的基本形式以及应用。4.3节介绍了模糊Logit模型的初步知识和参数估计方法。但是这种方法计算量比较大,而且目前没有可以利用的统计软件,所以运算过程比较麻烦。最后文章选取了70家上市公司的财务指标数据,利用了模糊数学与信息扩散法构建了Logit模型。将模糊数学与信息扩散法引入Logit模型,使得模型估计出的结果并不仅仅是一个确定的值,而是一个隶属函数。它给出了待预测的样本对于各个信用级别的隶属度,使得人们可以清楚的知道样本属于哪个级别的可能性大,大到什么程度,属于哪个级别的可能性小,小到什么程度。这样的结果显然更符合人们的要求。