基于云物元模型的国内矿山项目并购风险评估研究

郑明贵，王训洪(.江西理工大学矿业贸易与投资研究中心，江西 赣州 34000；.江西理工大学资源与环境工程学院，江西 赣州 34000)

基于云物元模型的国内矿山项目并购风险评估研究

郑明贵1，王训洪2
(1.江西理工大学矿业贸易与投资研究中心，江西 赣州 341000；2.江西理工大学资源与环境工程学院，江西 赣州 341000)

为了评估国内矿山项目并购风险，首先对国内矿山项目并购的主要风险因素进行了识别，在此基础上构建了评估指标体系，通过Delphi法确定了指标权重；其次将云模型引入到物元分析中，建立了基于云物元模型的国内矿山项目并购风险评估模型；最后以国内A矿山集团并购B公司钨矿项目为例进行应用，利用Matlab软件计算了各评估指标对属于各风险等级的关联度。研究结果表明：产业风险、市场风险和财务风险等级评估为一般；矿产资源风险等级评估为低；该项目总风险等级评估为一般。

项目并购；云物元模型；风险评估

目前，我国矿山企业还存在着较多的问题，主要表现在：资源配置不合理、资源破坏浪费严重、先进与落后生产能力并存、整体技术水平较低、安全基础设备薄弱、安全生产形势严峻、资源利用率不高、矿区环境破坏严重、产业集中度低、企业竞争能力偏低等。正是由于这些问题使得国内矿山企业难以做大做强，而企业并购能为企业带来先进的技术与资源，扩大生产规模，是解决这些问题的重要方法。近年来，中国企业并购的趋势日益增强，但并购矿山项目所面临的风险因素较为复杂，因此，在并购前对矿山项目并购的风险进行评估就显得极为重要。本文将对国内矿山项目并购的风险进行评估。

1 国内矿山项目并购风险评估指标体系的构建

国内矿山项目并购的主要风险因素识别是对其进行评估的重要前提。由于并购国内矿山项目的风险因素错综复杂，有直接的、间接的、显性的、隐形的、重要的和不重要的风险因素，每个风险因素影响的大小、方向都不尽相同。因此，需要对国内矿山项目的并购风险进行有效识别。

1.1 国内矿山项目并购的主要风险因素识别

通过参考国内外大量相关文献的研究成果[1-13]和遵循全面性、系统性、动态性以及综合性等原则的基础上，采用德尔菲法[14]对国内矿山项目并购的主要风险因素进行识别。经过罗列总结，风险因素识别结果见表1。

1.2 国内矿山项目并购风险评估指标体系

依据表1，将并购风险类别作为一级评估指标，各类别的风险因素作为二级评估指标，构建了国内矿山项目并购风险评估指标体系，见表2所示。

1.3 并购风险评估指标体系权重的确定

通过专家调查法[14]向矿山企业(12份)、矿山设计研究院(7份)、高等院校(11份)相关专家发放问卷30份，并收回问卷24份，采用算术平均法计算所有评估指标权重，结果见表2所示。

表1 风险因素识别表

表2 国内矿山项目并购风险指标体系及权重

2 国内矿山项目并购风险评估模型

2.1 云物元模型的基本理论

2.1.1 云模型基本理论

2.1.1.1 云模型的定义

设U是一个可以用数字表示的普通集合，即定量论域。C是集合U上的定性语言。若集合U中存在一个x为定性语言C的一次随机转换，转换成的x不是一个确定的值，而是符合一定分布的随机数，若满足下列关系时，如式(1)所示。

μ：U→[0，1]∀x∈Ux→μ(x)

(1)

则x在集合U上的分布是就称为云，每个x称为云滴，云是由云滴组成[15]。

2.1.1.2 云模型的数字特征

云模型的数字特征能够很好地反映定性语言的定量特性，是定性语言定量化的基础。云模型的数字特征是由期望Ex(Expected value)、熵En(Entropy)和超熵Hx(Hyper entropy)组成，这三个数字特征组合一起描述定性语言的整体特征。

1)期望Ex：来源于概率统计论，是表示样本中的平均值。在云模型中，期望Ex是定性语言在论域U中的平均值，是最具有代表性的云滴。

2)熵En：起源于热力学，是表示能量在系统中分布的混乱程度。在云模型中，熵En是用来综合度量定性语言的随机性和模糊性。熵En越大，定性语言越模糊，所能接受的云滴范围越大。随机性和模糊性能用熵En度量，反映它们之间具有一定的关联性。

3)超熵He：是熵的不确定度量，即熵的熵。它反映在论域U中所有云滴的凝聚程度。

2.1.2 物元基本理论

物元分析经常将事物表示为R=(N，c，v)，其中N表示事物的名称，c表示事物特征，v表示事物特征的量值，R为事物的基本元。一个事物通常有多个特征，用物元表示，见式(2)。

(2)

2.1.3 云物元模型

2.1.3.1 云物元模型的定义

物元模型中的v是一个确定的数值，其最终的结果也是由这个数值计算的。但有些情况中，v不是一个确定的数，它同时具有模糊性和随机性。针对这类情况，若继续采用一个确定的数去建立物元，则会使最终的结果不够准确。而云模型可以很好地反映事物的模糊性和随机性，因此将云模型引入物元理论中将会弥补标准物元模型对上述情况的不足。云物元模型的表达式，如式(3)所示。

(3)

2.1.3.2 区间数值转换成云参数的方法

(4)

(5)

He=s

(6)

式中，s是常数，s的值一般根据具体指标的模糊性和随机性自行调整[18]

2.1.3.3 云物元模型的关联函数

关联函数将待评估对象的指标转换成云评估中的有效数据。由于云模型的引入，标准物元模型的关联函数已不再使用。云物元模型的关联度计算步骤如下所示。

3)令数值x为云滴，计算云滴x属于该等级的关联度，关联度计算公式如式(7)所示。

(7)

2.2 基于云物元模型的国内矿山项目并购风险评估模型

云物元模型是一种将云模型和物元模型相结合的新方法，它的本质是利用云模型对物元进行改造。

2.2.1 构建评估物元

根据表2，将并购总风险作为目标层物元，其包括4个一级风险评估指标，即产业风险，市场风险，财务风险，矿产资源风险。一级风险评估指标可以看成指标层物元。每个一级风险指标都会有自身的二级指标。评估对象的指标层物元可表示为式(8)。

(8)

2.2.2 建立评估对象的标准云

国内矿山企业并购风险评估，将风险划分为低、一般、较高、高四个等级。通过实际调查和咨询相关专家，给出相应的标准云参数值，如表3所示。各语言值所对应的评分范围见表4。

根据式(4)～(6)，得出国内矿山项目并购风险评估标准云，见下式。

表3 二级指标的标准云参数

表4 各语言值所对应的评分范围

2.2.3 风险评估

2.2.3.1 计算评估对象的指标层物元(一级指标)属于j等级的关联度

将二级指标当成一个云滴，利用式(7)计算其属于各等级的关联度。

评估对象的指标层物元(一级指标)属于j等级的关联度可利用其二级指标各等级的关联度经过加权求和的方法得到，其计算公式见式(9)。

(9)

2.2.3.2 计算评估对象的目标层物元(总风险)对属于j等级的关联度

评估对象的目标层物元属于j等级的关联度可根据指标层物元属于j等级的关联度通过加权求和的方法得到，其计算公式见式(10)。

(10)

2.2.3.3 风险等级的判定

评估对象的风险判定是根据关联度最大的原则，见式(11)。

(11)

3 案例研究与模型应用

以国内A矿山集团并购B公司钨矿项目为例，利用云物元模型进行分析与应用。

3.1 关联度计算

根据该项目可行性报告中的数据及相关专家给各个二级评估指标的评分，得到二级评估指标值，如表5所示。根据式(7)，利用Matlab编程计算各二级指标对属于所有等级的关联度，如表6所示。

表5 国内并购矿山项目风险的二级指标值

3.2 风险评估

3.2.1 各决策层物元(一级指标)的风险评估

根据表2、表6和式(10)求得各一级指标对各风险等级的关联度，如下所示。

产业风险

μj(R1)=

=[ω11，ω12，ω13]·

=[0.0302523 0.3911152 0.0000002 0]

同理可得，市场风险μj(R2)=[0.10999 0.48389 0.00001 0]

财务风险μj(R3)=[0.0000086 0.315523 0.014997 0]

矿产资源风险μj(R4)=[0.2294132 0.01198210.00000000002 0]

整理上述求得一级指标对所属各风险等级的关联度，并利用式(11)得到一级指标的风险等级，结果见表7。

表6 各二级指标对属于各风险等级的关联度

表7 各一级指标对所有风险等级的关联度及风险所属等级

3.2.2 目标层物元(总风险)的风险评估

根据表2、表7和式(10)求得总风险对各风险等级的关联度，如下所示。

总风险

因此，国内A矿山集团并购B公司钨矿项目的总风险等级评估为一般。

4 结 论

1)利用德尔菲法对并购国内矿山项目的主要风险因素进行了识别，其主要包括产业风险、市场风险、财务风险和矿产资源风险等四个方面，将这四个方面的风险细分为13个二级指标，建立了国内矿山项目并购风险评估指标体系。

2)将云模型引入到物元分析中，用Matlab软件计算出各指标对属于各风险等级的关联度，建立了基于云物元模型的国内矿山项目并购风险评估模型。

3)以国内A矿山集团并购B公司钨矿项目为例对模型进行应用，结果表明：产业风险、市场风险和财务风险等级评估为一般；矿产资源风险等级评估为低；该项目总风险等级评估为一般。研究结果表明该模型的适用性较强，计算步骤简便，能够实现定性语言中的不确定性评估。

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Merger and acquisition risk assessment for domestic mining projects based on cloud matter element model

ZHENG Ming-gui1，WANG Xun-hong2

(1.Research Center of Mining Trade and Investment，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China；2.Faculty of Resource and Environmental Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China )

On the basis of identification of major risk in merger and acquisition of domestic mining projects, establishment of the evaluation index system and determination of weight by Delphi method, this article introduces cloud model to matter element analysis, therefore, put forward a risk assessment model on merger and acquisition of cloud matter element model based domestic project; taking the merger of Tungsten project of company B by Mining Group A as an example, the article uses Matlab to compute relevancy of each evaluation index on risk levels. A conclusion is drawn that the risk grade on industry, market and finance is general; mineral resources, low and the overall risk evaluation of the project is general.

merger and acquisition; cloud matter element model; risk assessment

2015-03-08

国家社会科学基金项目资助(编号：12CGL008)；江西省高校人文社会科学研究项目资助(编号：JJ1221)

郑明贵(1978-)，男，副教授，硕士生导师，研究方向为矿业技术经济。E-mail: mgz268@sina.com。

王训洪(1990-)，男，硕士生，研究方向为矿业技术经济。E-mail：631092969@qq.com。

F407.1

A

1004-4051(2015)12-0045-06