Entscheidungsalgorithmus mit fuzzy Rahmen und Bewertung einer fortschrittlichen Finanzmanagementpolitik

In diesem Papier stellen wir einen neuen Entscheidungsalgorithmus vor, der auf dem zirkulären Bild-Fuzzy-Heronian-Mittel (C-PFHM) Operator basiert, um anspruchsvolle Finanzmanagementpolitiken unter Unsicherheit zu bewerten. Die Methode kombiniert die Vorteile von Bild-Fuzzy-Mengen und der Heronian-Mittelaggregation, sodass eine differenziertere Verwaltung von Expertenmeinungen mit Zögern, Unbestimmtheit und Vagheit möglich ist. Ein multi-kriterieller Entscheidungsrahmen wird mit Datensammlung, Normalisierung, C-PFHM-basierter Aggregation, Defuzzifizierung und Ranking entwickelt. Um den Ansatz zu testen, wird eine tatsächliche Finanzfallstudie bereitgestellt, in der mehrere politische Optionen gegen wesentliche Finanzkennzahlen wie Rendite, Liquidität und Widerstandsfähigkeit gegenüber Marktvolatilität verglichen werden. Quantitative Ergebnisse zeigen, dass der neue Ansatz eine hohe Korrelation mit Referenzmethoden aufweist, was zu einem gewichteten Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten von 0,9815 führt, wenn er mit C-PFHM-TOPSIS verglichen wird. Dies validiert die Leistung und Zuverlässigkeit des vorgeschlagenen Algorithmus in Entscheidungsumgebungen mit hoher Treue.