上市公司财务综合状况之灰关联评价

胡燕云 毛芳 程诗英

摘 要 上市公司财务状况的综合评价是一个灰色问题，本文运用灰色关联分析方法，建立灰色关联评价模型，并将模型运用于上市公司财务综合状况评价，进行实证研究分析从而得出结论。

关键词 财务指标评价 灰色关联分析 上市公司

中图分类号：F234.4 文献标识码：A

Grey Evaluation of the Comprehensive Financial

Situation of Listed Companies

HU Yanyun， MAO Fang， CHENG Shiying

（CSIC（Wuhan） Lingjiu-Tech Co.， Ltd， Wuhan， Hubei 430074）

Abstract Comprehensive evaluation of listed company's financial situation is a gray issue， this paper， gray correlation analysis method to establish gray correlation evaluation model， and the model used in the company's financial condition listed comprehensive evaluation of empirical research and analysis in order to draw conclusions.

Key words evaluation of financial indicators； grey relational analysis； listed company

0 前言

财务综合评价是以企业财务报告所反映的财务指标为主要依据，对企业财务状况和经营成果进行评价分析，其最终目的在于全方位地了解企业经营理财的状况，并藉以对企业经济效益的优劣作出较为系统的、全面的、综合的评价，其评价结果为财务报告使用人及广大投资者提供有力的信息支持。如何合理地对上市公司的财务状况进行综合评价一直是企业界、证券界和理论界关注、讨论的热点问题。

评价公司的财务指标很多，其中评价盈利能力的有：总资产报酬率、销售净利率、净资产报酬率等；评价公司偿债能力的有：资产负债率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率等；评价公司发展能力的有：销售增长率、净利润增长率、净资产增长率等。正因为评价公司的财务指标很多，通过某一指标对两家公司或多家公司进行评价，孰高孰低、孰优孰劣，得出的结果是明确的。但若用多项指标对同样几家公司进行比较，不同人、不同时间可能得出不同的结论，甚至觉得这几家公司之间不具有可比性。当然只凭感觉而未采用具体的技术指标分析得出可比性结论的往往带有很强的主观性，其结论的可靠性是值得怀疑的。

灰色系统是指部分信息明确、部分信息不明确的系统。世界上绝大多数问题都可视为带有灰色性，而这些问题用常规的数理统计等方法往往很复杂甚至难以解决，应用灰色系统理论，解决这些问题往往会变得简单，而且准确性明显有所提高。上市公司的财务综合评价就是一个灰色问题。上市公司的财务报表等信息虽然都是公开的，但仅通过公司的报表等信息来评价一个公司的财务状况还是不够的，我们所了解的信息仍然是不完全的，是灰色的。

本文以灰色系统理论中的“小样本”、“贫信息”、“不确定性”为系统研究对象，运用该理论的灰色关联分析法，建立上市公司财务综合评价模型，并随机选取几家上市公司进行实证分析研究。

1 上市公司财务综合评价的灰色关联模型

本文视上市公司财务综合评价问题为一个灰色多目标决策问题，其灰色关联分析方法的基本思路是：选取样本建立目标特征值矩阵，对相关指标进行规范化处理，计算灰色关联度并分析得出评价结论。

1.1 建立目标特征值矩阵

假设需对家上市公司进行财务评价，选取项财务评价指标，可建立如下阶目标特征值矩阵：

（1）

式中为第家上市公司的第项财务指标值，一般包括效益型指标（值越大越优），成本型指标（值越小越优）和适中型指标（值越接近某一固定值越优）。

1.2 规范化处理

一般情况下，不同类型的指标间的量纲不同，且不同指标间数量差异较大，使得不同指标间在量上不能进行比较，故必须对其进行规范化处理，计算公式如下：

= [ ] / [ ] （2）

= [ ] / [ ] （3）

= ∣ ∣/ ∣ ∣ （4）

其中式（2）适用于值越大效用越好的因素属性，式（3）适用于值越小效用越好的因素属性，式（4）适用于值越接近于某一固定值越好的因素属性。

1.3 灰关联度计算与分析

先求出比较系列与参考系列的绝对差 = ∣∣，并找出其中的最大值 和最小值 。常数P为灰色关联的分辨系数，其作用在于调整比较环境的大小，当P = 0时，环境消失；当P=1时，环境“原封不动”地保持着。

= （ + ）/ （ + ） （5）

= （（）？）

式（6）中为第项财务指标在这项指标中所占的权重，反映该项指标对财务使用人的重要程度（不同的财务使用人对各项指标的权重赋值可能不一样，但始终有=1）。求得的灰关联度就是被比较上市公司财务状况优劣的秩序。

2 模型的应用实例

本文从汽车行业随机选取6家上市公司为样本，并对其2013年末的7项财务指标数据利用上述模型进行研究分析。选取的六家上市公司分别为：中通客车（000957）、宇通客车（600066）、上海汽车（600104）、金龙汽车（600686）、长安汽车（000625）、东风汽车（600006），以下分别用X1、X2、X3、X4、X5、X6表示。所选取的7项财务指标分别为：净利润率、总资产报酬率、流动比率、速动比率、资产负债率、存货周转率、总资产周转率，以下分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示。这6家公司2013年末的上述财务指标原始数据见表1：

表1 上市公司财务指标原始数据

注：本资料数据来源于巨潮资讯网。

上述7项财务指标中流动比率值越接近2越好、速动比率值越接近1越好、资产负债率值越接近40%越好，其它指标值越大越好。

针对不同类别的指标，运用公式（2）和公式（4）对原始数据进行规范化处理，其结果见表2：

表2 各比较系列和参考系列

表3 各公司的关联度及排序

求出比较系列与参考系列的绝对差 = ∣∣，并找出其中的最大值 和最小值 ，取P=0.5，利用公式（5），计算得各灰色关联系数值。公式（6）中，对于，可根据财务使用人对财务指标的重要性判断进行赋值，它具有一定的灵活性，但一般认为企业财务评价的目标主要是盈利能力，其次是偿债能力，再是经营能力，三者比重大致可按5：3：2分配，此例按上述要求对这7项财务指标权重分别赋值为0.25、0.25、0.1、0.1、0.1、0.1、0.1，由公式（6）可计算得各公司的关联度，结果见表3：

根据各公司关联度的大小排序，得出这六家上市公司财务综合状况的优劣顺序如下：

R2>r3>r5>r4>r1>r6

即这6家上市公司财务综合状况的优先秩序见表4：

表4 各公司财务综合状况优劣顺序

3 小结

（1）本评价方法适用范围广，可用于不同行业、不同类型的公司之间进行评价比较。（2）本评价方法样本数量不受限制，可运用于多样本的上市公司财务综合评价，当样本量较大及数据量较多时可运用计算机进行操作实现。（3）本方法具有一定的灵活性，可适应不同财务使用人的需要，从而解决了过去财务评价角度单一化的不足。

参考文献

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