第二步，根据所选中变量的特点，建立模糊隶属函数。其中，ｘ１、ｘ３、ｘ５、ｘ７、ｘ１３、ｘ１５、ｘ１６属于同一类型，因为这些指标值越大，企业面临的 财务风险越小；ｘ６、ｘ１８属于第二类，因为这些指标值越大，企业面临的财务风险越大。第一类可以利用偏小型Γ模糊分布，第二类可以利用偏大型Γ模糊分 布，每个ｘｉ都有一个模糊分布函数，函数如下：
其中，ａ与ｋ是常数，对不同的ｘｉ有不同的值。
第三步，量化有关定性指标。可以进行问卷调查或专家讨论，对定性因素的重要程度打分，抽象定量化，其中财务人员专业水平和管理者风险意识指标可以采用第一类（偏小型），人员变动情况指标可以采用第二类（偏大型），因为变动越大，风险越大。
第四步，确定各指标权重，包括定量与定性指标，总计为１。权重的大小根据指标在反映财务风险中所起的作用来确定。
第五步，将财务风险分为大、中、小三种模糊分布，分别计算各指标隶属度。
第六步，由企业综合隶属度，确定哪一个模糊分布更合适，判断企业财务风险更偏于哪一类。从理论上讲，这种构思是可行的，但是模型的建立，尤其是各个指标模 糊隶属函数的建立需要大量的企业资料和丰富的经验，不仅需要成功企业的资料，还要分析财务危机企业的历史数据，即这种方法的准备工作比较复杂，但一旦通过 验证，应用起来就很方便。