基于模糊综合模型的高速公路公司财务风险评估研究

工作研究 66 交通财会2009.09（总第266期） 目前，我国高速公路行业正处在产业的扩张期， 高速公路行业正面临着持续繁荣的契机。然而，通 过对我国高速公路上市公司近三年的财务 报表 企业所得税申报表下载财务会计报表下载斯维尔报表下载外贸周报表下载关联申报表下载 进行 分析，我们看到：高速公路上市公司的资产负债率 正以每年 2 个百分点的比率递增，其财务风险正逐 渐加大。这主要是因为，近几年我国高速公路投资 过旺，大量举债，并且债务性资金构成了我国高速 公路企业的主要资金来源，一旦这些巨额债务不能 到期偿还，将导致我国高速公路公司无法持续经营， 甚至破产，这也将会严重影响到我国经济的健康发 展。因此，未雨绸缪，对我国高速公路公司进行财 务风险管理研究是一项紧迫而现实的课 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。 风险评估是风险管理的重要过程和主要内容， 是风险管理成败的关键。目前理论界对使用多元判 别函数等传统的数学分析方法进行财务风险评估的 研究较多，但考虑到环境因素不同，传统数学分析 方法选择的解释变量及各解释变量的权重都可能不 同，从而会得出不同的结论。而且企业的财务风险 主要是由于未来的不确定性引起的，其影响后果通 常难于用数字精确表述。在这种情况下，多元判别 函数等传统的数学分析方法变得难以适用。因此， 本文采用模糊层次分析法，建立模糊综合模型使不 确定、不可量化的指标转化为确定的、可量化的财 务指标，对我国高速公路公司进行财务风险评估。 一、利用模糊层次分析法建立高速公路公司财 务风险评估模型 （一）建立评价因素集合和评价评语集合 设 U= { U1，U2……Un }为描述被评价对象的 n 个主要风险评价因素，设 V= { V1，V2……Vm }为描 述每一个评价指标的 m 种评语。考虑到对等级的过 分详细划分没有操作上的意义，因此一般 m 选 3 ～ 8 比较合适。确定主要风险因素评价指标后，即可将要 解决的问题进行分解，形成多层次的评价指标体系。 （二）构建评判矩阵 对因素 Ui= { U1，U2……Un }做出单因素评判， 因素 Ui 对评语 Vj= { V1，V2……Vm }的隶属度为 aij，这样就得出第 i 个因素 Ui 的单因素评判集 ai= { ai1，ai2……aim }。n 个因素的单因素评判集就构造 出总的评判矩阵 A。 11 12 1 21 22 2 1 2 ( ) , ( 1,2, ; 1, 2, ) m m ij n m n n nm a a a a a a A a i n j m a a a ×= = = = " " " "# " （三）确定权重 在已建立多层次评价指标体系的基础上，从最 高层到最低层，采用美国匹兹堡大学 T.L.Saaty 教授 提出的标度法（见表 1），在每一层次上分别进行两 两比较判断，得到评判矩阵。 　表 1　 　　　　　判断矩阵标度法 标度 定　义 说　明 1 两个因素同样重要 判断矩阵的主对角线元素为 1 3 i 元素比 j 元素稍重要 aji=1/aij 或 aij=1/aji5 i 元素比 j 元素较重要 7 i 元素比 j 元素十分重要 两元素间最高差别 2，4，6，上述两相邻判断的中间值 基于模糊综合模型的高速公路公司 财务风险评估研究 武　峰 （武汉理工大学，湖北　武汉　430070） ［摘　要］本文根据高速公路公司财务风险的特点，设计了我国高速公路公司财务风险综合评价指标， 构建了基于模糊层次分析法的高速公路公司财务风险评估模型。 ［关键词］高速公路公司　财务风险　模糊综合模型　层次分析法 ［中图分类号］F230.9［文献标识码］A［文章编号］1005-9016（2009）09-66-04 工作研究 67交通财会2009.09（总第266期） 然后，计算指标的单排序数值，通过求解评 判矩阵的最大特征根及其相对应的特征向量，得出 各层指标相对于上一层次中某对应指标的相对重要 性，并进行一致性检验，避免由于指标过多出现违 背人们判断思维的逻辑一致性错误。 （四）模糊合成 最后进行模糊合成，从指标体系的最底层开始， 将对应于同一个上层指标的各指标的权重与其评判 矩阵进行模糊合成。重复本步骤，直到最高层，得 到最终的合成结果，并按最大隶属度原则确定评价 对象所属的评语，从而得到综合评价结果。 二、实例分析 我国上市的高速公路公司有 20 家，本文选取 湖北省楚天高速上市公司的财务风险管理为例，通 过运用上述方法，说明模糊综合评价模型在高速公 路公司财务风险评估中的应用。 （一）确定评价因素集合和评价评语集合 高速公路公司具有以下财务特点：资产负债率 高、投资回收期长、通行费收入多为现金、现金流 量大、存货少、应收账款少、变现能力强。因此， 高速公路行业与其他行业应该有不同的财务评估指 标。通常财务评估指标可分为四类：财务效益状况 指标、资产营运状况指标、偿债能力状况指标及发 展能力状况指标。参考杜邦财务分析体系，我们具 体选择了 13 项指标作为高速公路公司财务风险评 估指标，除了以上定量财务指标外，我们选取了企 业内部环境、内部控制能力、财务管理水平 3 项定 性指标。企业内部环境指标包括高层管理者素质和 法人治理结构的合理程度，内部控制能力从会计出 纳制度和内部审计部门的健全有效性两个方面评 价，财务管理能力包括企业的成本费用管理水平、 筹资能力、投资水平、营运资金政策的合理能力和 资本结构的合理程度。高速公路公司财务风险评估 指标体系见表 2。 　表 2　　　　　　 　　　　 　高速公路公司财务风险评估指标体系表 高速公路公司财务风险（R） 财务效益状况 (U1) 净资产收益率 (U1) 总资产报酬率 (U2) 成本费用利润率 (U3) 主营业务利润率 (U4) 资产营运状况 (U2) 流动资产周转率 (U5) 总资产周转率 (U6) 不良资产比率 (U7) 偿债能力状况 (U3) 资产负债比率 (U8) 流动比率 (U9) 已获利息倍数 (U10) 发展能力状况 (U4) 通行费收入增长率 (U11) 净利润增长率 (U12) 资本积累率 (U13) 企业内部环境 (U5) 高层管理者素质 (U14) 法人治理结构的合理程度 (U15) 内部控制能力 (U6) 会计出纳制度的健全有效性 (U16) 内部审计部门的健全有效性 (U17) 财务管理水平 (U7) 投资水平 (U18) 融资能力 (U19) 成本费用的管理水平 (U20) 营运资金政策的合理程度 (U21) 资本结构的合理程度 (U22) 从上表可以看出，高速公路公司财务风险评 估 因 素 集 合 Ui= { U1，U2……Un }， 取 n=7， 即 U1——财务效益状况；U2——资产营运状况；U3—— 偿债能力状况；U4——发展能力状况；U5——企业内 部环境；U6——内部控制能力；U7——财务管理水平。 将上述的一级主要风险评估要素指标进行分解， 得到 22 个二级风险评估要素指标。即各个一级指标 包含的二级风险指标 Uk 见表 1 所示，k=22 表示所有 二级风险指标的数量。例如，将财务效益状况指标 分解为净资产收益率、总资产报酬率、成本费用利 润率和主营业务利润率4个二级风险评估要素指标。 结合高速公路公司财务风险评估的要求，取 Vj= { V1，V2，V3 }，其中 V1，V2，V3 分别表示高 速公路公司财务风险大小的程度为风险微小、风险 一般、风险较大。 （二）构建评判矩阵 通过计算楚天高速公路公司 2007 年的财务报 表中的各项财务指标，结果表明该公司 2007 年度 的经营状况良好，其各项财务指标与同行业其他高 速公路公司相比，均保持在较好的水平。例如，该 工作研究 68 交通财会2009.09（总第266期） 公司 2007 年主营业务利润率为 63.02%，远远领先 于其行业平均水平 21.77%。 从该公司 2007 年度财务报告中得知，该公 司在报告期内严格按照《公司法》、《证券法》、《公 司章程》和中国证监会、上海证券交易所有关规 范性文件的要求，规范公司运作，按时完成了相 关制度的制定和修订工作。公司董事会审议通过 了《公司内部控制制度》、《公司募集资金管理办 法》和《公司独立董事工作细则》，这表明该公司 为企业营造良好的内部环境奠定了基础，同时企 业的内部控制能力和财务管理水平也将得到提高。 我们选择 10 名在该行业从事工作多年且经验丰 富的专家，组成专家小组，根据对公司所处行业的 外部环境和内部环境的分析，对各定量指标和定性 指标进行评判，得出评语，具体操作可采用问卷调 查的形式。对调查结果进行统计的方法是，将各指 标的各评语出现次数除以专家总人数，如通行费收 入增长率，5 位专家给出“风险微小”评语，3 位专 家给出“风险一般”评语，2 位专家给出“风险较大” 评语，则通行费收入增长率的评判向量为（0.5，0.3， 0.2），其他指标依此类推，可得到各评判矩阵。 财务效益状况（U1）的评判矩阵 A11= 0.5 0.3 0.6 0.4 0.2 0.6 0.3 0.4 0.3 0.1 0.1 0.2 资产营运状况（U2）的评判矩阵 A12= 0.5 0.7 0.6 0.3 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 偿债能力状况（U3）的评判矩阵 A13= 0.8 0.6 0.5 0.1 0.3 0.3 0.1 0.1 0.2 发展能力状况（U4）的评判矩阵 A14= 0.5 0.7 0.4 0.3 0.2 0.4 0.2 0.1 0.2 企业内部环境（U5）的评判矩阵 A15= 0.7 0.5 0.2 0.4 0.1 0.1 内部控制能力（U6）的评判矩阵 A16= 0.8 0.6 0.1 0.3 0.1 0.1 财务管理水平（U7）的评判矩阵 A17= 0.5 0.6 0.4 0.6 0.5 0.3 0.3 0.4 0.2 0.4 0.2 0.1 0.2 0.2 0.1 （三）确定权重 由前述专家评定组成成员按 T.L.Saaty 教授提 出的标度法，由上到下对每一层次各指标之间相对 重要程度进行两两比较判断，得到各判断矩阵。 高速公路公司财务风险（R）为最高层指标， 其下一层指标为财务效益状况（U1），资产营运状 况（U2），偿债能力状况（U3），发展能力状况（U4）， 企业内部环境（U5），内部控制能力（U6）和财务 管理水平（U7）。专家对这 7 个风险要素进行两两 比较后，得到判断矩阵 R—U。 R U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U1 1 2 3 4 5 6 7 U2 1/2 1 2 3 4 5 6 U3 1/3 1/2 1 2 3 4 5 U4 1/4 1/3 1/2 1 2 3 4 U5 1/5 1/4 1/3 1/2 1 2 3 U6 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 2 U7 1/7 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 判断矩阵 R-U 采用方根法计算矩阵的最大特征根及其对应特 征向量。具体步骤如下： 第一步，计算该矩阵每一行元素的乘积。 W1=1×2×3×4×5×6×7=5040 W2=1/2×1×2×3×4×5×6=360 同理，W3=20，W4=1，W5=0.05，W6=0.002778， W7=0.000198。 第二步，计算 Wi 的 n 次方根Ri 。 5040=3.38001577 == W1R1 7 == 360=2.3183887W2R2 同理， R3 =1.534127， R4 =1， R5 =0.651836， R6 =0.431334，R7 =0.295857。 第三步，进行归一化处理，计算指标权重 Ri 。 = R1R1 R1 =3.380015/9.611558=0.351662； = R2R2 R2 =2.318388/9.611558=0.241208； R3=0.159613，R4=0.104041，R5=0.067818， R6=0.044887，R7=0.030781。 从而得到该判断矩阵的特征向量 R=（0.35， 0.24，0.15，0.1，0.07，0.04，0.03）T，即财务效益 状况（U1）的权重为 0.35，资产营运状况（U2）的 权重为 0.24，偿债能力状况（U3）的权重为 0.15， 工作研究 69交通财会2009.09（总第266期） 发展能力状况（U4）的权重为 0.1，企业内部环境（U5） 的权重为 0.07，内部控制能力（U6）的权重为 0.04 和财务管理能力（U7）的权重为 0.03。 第四步，一致性检验。 为了避免出现违背人们判断思维的逻辑一致性 错误，比如出现“因素 U1 比因素 U2 重要，因素 U2 比因素 U3 重要，因素 U3 又比因素 U1 重要”等逻 辑性错误，需进行一致性检验，即评价判断矩阵的 可靠性。其计算步骤如下： 首先，计算该判断矩阵的最大特征根λmax，由 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 2 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 3 2 1 1/2 1/3 1/4 1/5 4 3 2 1 1/2 1/3 1/4 5 4 3 2 1 1/2 1/3 6 5 4 3 2 1 1/2 7 6 5 4 3 2 1 0.35 0.24 0.15 0.1 0.07 0.04 0.03 2.5529 1.7287 1.1424 0.7456 0.4858 0.3218 0.2242 = 得到， λmax=（2.5529/0.351662+1.7287/0.241208+1.1424/ 0.159613+0.7456/0.104041+0.4858/0.067818+0.3218/0.0 44887+0.2242/0.030781）/7=7.1952 当判断矩阵的阶数大于 2 时，需要进行一致性 检验。 其次，计算随机一致性指标： 1− −⋅ λmax=C I n n = （7.1952－7）/（7－1）=0.03 最后，计算一致性比率： =CR CI RI =0.03/1.36 =0.024 < 0.1。因此判断矩阵的一致性可以接受。上式 中，RI 为平均随机一致性指标，由下表可查得。 　表 3　　　　　　　　　 RI 值 矩阵阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 值 0 0 0.58 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 当 CR≤0.1 时，认为判断矩阵的一致性可以接 受；当 CR ＞ 0.1 时，应对判断矩阵作适当修正。 同理，可求出其他判断矩阵的特征向量、最大 特征根，并进行一致性检验。各判断矩阵的特征向 量如下： R11=（0.35，0.29，0.21，0.15） R12=（0.16，0.29，0.55） R13=（0.17，0.31，0.52） R14=（0.48，0.29，0.23） R15=（0.73，0.27） R16=（0.69，0.31） R17=（0.02，0.51，0.26，0.14，0.07） （四）模糊合成 财务效益状况（U1）的模糊综合评价向量为： U1=R11 A11=（0.35，0.29，0.21，0.15） 0.5 0.3 0.6 0.4 0.2 0.6 0.3 0.4 0.3 0.1 0.1 0.2 =（0.448，0.367，0.185） 即专家组认为该公司的财务效益状况处于风险 微小的程度为 0.448，风险一般的程度为 0.367，风 险较大的程度为 0.185，其他指标同理。 U2=（0.613，0.216，0.171） U3=（0.582，0.266，0.152） U4=（0.535，0.294，0.171） U5=（0.646，0.254，0.1） U6=（0.738，0.162，0.1） U7=（0.539，0.319，0.142） U=R×（U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7）T=（0.5356， 0.2834，0.181）。 根据专家组的意见，该高速公路上市公司风险 评估为“风险微小”的程度为 0.5356，评估为“风 险一般”的程度为 0.2834，评估为“风险较大”的 程度为 0.181。根据最大隶属度原则可知该公司面 临的财务风险不是很大，说明企业处于良好的经营 状态。 结束语 本文提出的模糊综合模型对高速公路公司进行 财务风险评估，可以将难以量化的风险因素进行量 化，且将各个指标的不确定性通过模糊数学的方法 使其变为确定性指标，这在一定程度上可以提高高 速公路公司财务风险评估的准确性，为高速公路公 司财务风险管理提供帮助。 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