最近几年我国经济高速发展，随着数据仓库、OLAP技术以及数据挖掘技术的出现，投资决策支持系统顺应而生。企业能否选择一个合理恰当的投资决策方案势必影响企业日后的经营成果。将投资决策支持系统引入到投资活动中可以提高投资成功率。同时，由于模型可以为决策者提供分析问题的能力，运用模型手段将投资活动中的复杂问题转化为具有逻辑性的结构化决策问题，并随之提出决策方案。因此，模型使投资决策支持系统在辅助投资者决策方面的作用大大提高。
一、投资决策支持系统（IDSS）应用现状分析
会计决策支持系统是一种基于计算机的交互式系统，用来帮助会计问题决策者应用会计信息和其他信息，采取适当的模型来解决半结构化和非结构化的会计问题。会计决策分为经营活动决策、筹资决策和投资决策三个方面。投资决策支持系统是会计决策支持系统中一个重要组成部分，它是指利用数据仓库、联机分析处理等信息技术对企业投资决策过程中内外部相关数据进行分析，为决策者提供决策信息，最终目标是实现企业投资科学化、最优化。投资决策支持系统可以支持的决策项目包括：企业扩建投资、新产品的开发投资、设备的更新投资、技术引进方案决策、投资资金分配决策。随着很多企业应用会计决策支持系统，投资决策支持系统的理论也不断趋于成熟，投资决策支持系统的应用普及已经是一个必然的趋势，而且国内外的开发者与企业也在这方面进行了大量的工作。但现行的投资决策支持系统，尤其是国内这方面的应用还存在以下几个方面的问题：第一，传统的会计信息系统中大部分的数据是以货币计量的，一些重要的非货币信息确被排除在外，而且数据存储重复。信息不充分以及数据冗余影响了投资决策支持系统的数据来源及其有效性。第二，虽然现在很多管理信息系统中都有投资决策支持模块，但投资决策模块只有投资状况及投资成果的分析与评价功能，对企业投资活动还只是投资管理，没有投资决策功能。第三，投资决策支持系统主要解决非结构化和半结构化问题。随着市场的变化，企业面对的问题越来越复杂，用常规数学方法难以描述或解决，而目前应用的投资决策支持系统中原有的模型已经陈旧，无法适应新的决策。
企业管理人员急需一个模型驱动的企业投资决策支持系统，以弥补传统管理信息系统在企业投资方面的不足。
二、基于模型驱动的投资决策支持系统概述
模型是指以某种形式对一个系统本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。模型来源于实际，又高于实际，与客观世界相比模型更简单、更抽象。驱动是一种模型库、数据库各自独立的驱动方式，以模型库为核心，强调对于模型的访问和操纵。模型驱动的投资决策支持系统通常不需要很大规模的数据库。基于模型驱动的企业投资决策支持系统应当以下特征：第一，集成化。接入互联网的模型驱动投资决策支持系统将企业整个投资活动所用所需对象作为信息采集点，纳入企业信息网中。很多数据是从企业管理信息系统中的各个子系统直接采集，少数数据从其他外部系统获取，绝大部分的信息能够实时采集，投资决策数据集成化。这些模型驱动的投资决策支持系统不再是信息孤岛。第二，智能化。模型驱动的投资决策支持系统是由人、微型电子计算机系统、网络系统、数据及程序等有机结合的应用系统。它离不开人的相互作用，尤其是预测与决策的功能必须在人的参与下才能完成。模型驱动投资决策支持系统是一个人机交互作用的智能化系统。第三，模型化。投资决策活动涉及许多变量，各变量之间存在着复杂的关系，而且不同的决策者具有不同决策风格，投资决策支持系统要为了适应复杂的变量关系，满足不同决策者的要求，针对具体问题建立模型，将非结构化和半结构化的问题转化为结构化的问题。
按照投资决策支持系统可以支持的决策项目，基于模型驱动的投资决策支持系统可以分为基于模型驱动的企业扩建决策系统、基于模型驱动的新产品的开发决策系统、基于模型驱动的设备更新决策系统、基于模型驱动的技术引进方案决策系统、基于模型驱动的投资资金分配决策系统。针对每一种系统的不同模块可以建立不同的决策模型。因为基于模型驱动的投资决策支持系统中的模型比较多，现就如何构建基于模型驱动的企业设备更新决策系统进行探讨。
三、企业设备更新决策模型构建
基于模型驱动的投资决策支持系统是针对企业投资活动的具体特点设计并采用模型驱动方式的投资决策支持系统，具有很强的实用性和经济性。企业设备更新决策是确定何时选择何种设备更新方式的投资决策。针对该系统的开发方法，本文采用模糊评价法。
其一，模糊评价法。模糊评价法是由若干组的评价人员分别对若干个备选方案的相应因素进行评价，得到模糊评语矩阵和模糊综合评判矩阵，再得到模糊综合评判向量，最后根据最大隶属原则确定等级，得到模糊解的方法。在企业设备更新决策中，模糊评价法可分为5步：
（1）确定因素总集U。因素总集U包括与企业设备更新决策相关的因素，如企业设备更新目的、法律环境因素、金融市场环境因素、经济环境因素、股东、债权人、金融机构、供应商、客户和政府机构以及企业设备更新能力。对于各因素的选取应考虑可靠性以及经济性；对各因素应尽可能给予明确的定义，能定量说明的最好给出具体数据。
（2）确定评价人员。评价人员一般来自企业内部各级人员，按各自的专业及经验分成决策层人员、财会人员、技术人员、设备使用人员4个评价小组。
（3）确定因素子集。根据评价小组的特点，将因素总集分成相应的4个因素子集，即U=（U1，U2，U3，U4）。评价人员只评价他们熟知的因素，这样做出的评语更加客观可靠。
（4）确定权值集。首先，确定因素子集Ui（i=1，2，3，4）中每个因素的权值。根据各因素在子集中的相对重要程度分别给出权值，则子集Ui的权值集Wi为：Wi=｛Wi1，Wi2，Wi3，…，Wimi｝，其中mi表示子集Ui中的因素个数且 wij=1；其次，根据第i（i=1，2，3，4）个评价小组中每个成员在评价过程中所起作用的相对重要程度分别给予权值，则权值集Pi为：Pi=｛Pi1，Pi2，Pi3，…，Pili｝其中li表示第i个评价小组中成员数且pij=1；最后，根据各评价小组在评价过程中所起作用的相对重要程度分别确定权值，则权值集Q为：Q=｛q1，q2，q3，q4｝，其中qi=1。
（5）评价及评语的处理。因素评价一般采用5级打分的方式。满意为5分；介于满意一般为4分；一般为3分；介于一般不满意为2分；不满意为1分。每个评价人员根据各自的看法打分，最终评价是对问题认识的一种模糊但具有一定趋势的描述。
其二，企业设备更新决策模糊评级模型。企业设备更新决策方案包括四个具体方案：设备大修理方案、设备改装方案、设备原形更新方案、出现新设备时更新方案。因方法相同，现只针对设备大修理方案具体建立模型。首选定义模糊评语为Eij（k）（m），其中i表示第i个评价小组，k表示第个i个评价小组中第k个评价人，j表示Ui子集中第j个因素，m表示备选方案中第m（m=1，2，3，4）个方案。就设备大修理方案而言，将第i个评价小组第k个评价人的模糊评语汇集成评语矩阵：
Ei（k）（1）=［Eij（k）（1）］
评判向量：
S1=Q?［S11，S21，S31，S41］T=［q1，q2，q3，q4］?S11S21S31S41
其三，决策方案结果。按照以上方法，分别求出第二种方案设备改装方案、第三种方案设备原形更新方案以及第四种方案出现新设备时更新的方案的模糊综合评判向量S2，S3，S4。最后根据最大隶属原则确定等级，就可以得到企业设备更新决策的模糊解。
四、结论
本文针对目前投资决策支持系统存在的问题，提出了基于模型驱动的投资决策支持系统。接着尝试构建了基因模型驱动的投资决策支持系统中的企业设备更新决策模型，我们可以看到基于模型驱动的投资决策支持系统的优越性。由于当今社会投资决策者面临的决策环境越来越复杂，构建与之相对的模型越来越艰巨，如何把遇到的问题转化成简单的结构化问题，如何将基于模型驱动的投资决策支持系统的作用发挥到位，在我国现今的企业环境中，我们仍需做许多基础工作。
参考文献：
［1］吴勇军、范敏：《基于数据挖掘的投资决策支持系统研究与开发》，《科技资讯》2006年第30期。
［2］王训国、丁永生：《房地产投资智能决策分析系统的模型库的设计与实现》，《东华大学学报（自然科学版）》2006年第4期
（实习编辑 刘 莎）