Lucrarea prezintă o abordare nouă a evaluării riscului de investiție al firmelor bazată pe “rough set theory”. Această teorie recentă reprezintă o extensie a teoriei fuzzy, iar conceptele sale pot fi utilizate pentru analiza sistemelor de informare, în particular a cunoștințelor dobândite prin experiență. În general, sistemele de informare din domeniul financiar descriu o mulțime de obiecte (firme) cu ajutorul unei mulțimi de atribute (indicatori financiari și variabile calitative), numite atribute de condiție. După opinia experţilor. firmele pot fi clasificate în grupe de risc cu ajutorul atributelor de decizie. Pentru descoperirea relaţiilor, sub formă de reguli de decizie, dintre descrierea firmelor pe baza atributelor de condiţie şi a atributelor de decizie se folosesc algoritmi bazaţi pe “rough set theory”, cu ajutorul cărora se determină submulțimile minimale ale atributelor de condiție care vor permite clasificarea firmelor într-o mulțime redusă de atribute, fără însă a diminua cu nimic calitatea clasificării.
Atributele reduse constituie faptele dintr-o bază de fapte, iar regulile generate automat constituie mulţimea de reguli din baza de reguli a unui sistem expert. Deci, conceptele “rough set” pot fi utilizate în achiziţia asistată de calculator a cunoștințelor aferente unei baze de cunoștințe dintr-un sistem expert.
Pe baza conceptelor sus menționate s-a realizat un sistem experimental de tip “sistem suport de decizie cu bază de cunoștințe”, care poate fi utilizat în rezolvarea problemelor reale de evaluare a riscului.