国内矿业项目并购财务风险预警评价研究

王海英，王训洪，裴玉峰

(1.上海师范大学 数理学院，上海 200234；2.江西理工大学 资源与环境工程学院，江西 赣州 341000)

经济研究

国内矿业项目并购财务风险预警评价研究

王海英1，王训洪2，裴玉峰1

(1.上海师范大学 数理学院，上海 200234；2.江西理工大学 资源与环境工程学院，江西 赣州 341000)

摘要：为了对国内矿业项目并购财务风险进行预警评价，本文首先采用德尔菲法对国内矿业项目并购财务风险预警评价的主要因素进行了识别；其次建立了预警评价指标体系，采用遗传层次分析法确定了各预警评价指标的权重，并确定了经典域和节域；最后建立了基于AG-AHP和物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价模型，并将模型进行了实际案例验证，利用Matlab软件编程计算了各预警评价指标的关联度和综合关联度，得出了该案例的并购财务风险等级为较高，预警信号为橙灯。

关键词：遗传层次分析法；物元模型；财务风险；预警评价

和西方发达国家相比，我国矿山企业整体规模较小、资源利用率不高、技术相对偏低。针对这种情况，国家政府支持国内矿山企业整合，整合的最好途径是并购。在此环境下，我国矿山企业并购越来越多，但并购失败率居高不下，从数据来看，企业并购的失败率高达70%[1]。并购失败的主要原因是没有处理好财务问题，因此，有必要对我国矿业项目并购财务风险进行预警评价。

1国内矿业项目并购财务风险预警评价指标体系的构建

国内矿业项目并购财务风险因素识别是对其进行预警评估的重要基础。由于国内矿业项目并购财务预警的风险因素比较复杂，且每个风险因素影响的大小都不尽相同。因此，需要对国内矿业项目并购财务预警风险的主要影响因素进行有效识别。

1.1财务风险因素识别

通过查阅大量国内外矿业项目并购财务风险预警评价的相关文献与书籍[2-6]，采用德尔菲法[7]对国内矿业项目并购财务预警风险的主要影响因素进行识别，识别结果见表1。财务预警所面临的主要风险包括偿债风险、盈利风险、资产营运风险、成长风险四个方面。

1.2财务预警评价指标体系的构建

根据表1，将风险类别作为一级财务预警评价指标，风险因素作为二级财务预警评价指标，构建了国内矿业项目财务风险预警评价指标体系，见表2。

表1　财务风险因素识别表

表2　财务预警评价指标体系

2基于AG-AHP和物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价模型

2.1遗传层次分析法(AG-AHP)的基本原理

遗传层次分析法的基本原理是利用遗传算法对层次分析法进行改进，依据评价指标体系，建立判断矩阵；然后以判断矩阵为初始群，进行选择、交叉和变异等遗传算子的操作，直到找出可接受的一致性矩阵；最后再通过矩阵计算权重[8]。

2.1.1建立判断矩阵

构建判断矩阵的目的是为了计算各预警评价指标的权重。判断矩阵的构建过程中，对同一层次中的所有因素进行两两比较，通过比较来找出指标因素对总目标的影响程度。采用9分位比率确定各评价指标的优劣程度，构造出评价指标的判断矩阵A=(aij)n×n。

2.1.2判断矩阵权重的计算及一致性检验

(1)

于是有

(2)

(3)

一般情况中，构造的判断矩阵A很难达到一致性，而层次分析法要求判断矩阵满足一致性。依据判断矩阵的定义，式(3)左端的值越小，则判断矩阵A的一致性程度越高。当式(3)等号成立，则判断矩阵A是完全一致性。因此，判断矩阵一致性检验及权重的计算可以转换成以下优化问题(式(4))[9]。

(4)

式中：CIF(n)是一致性函数(Consistency Index Function)，权重wi(i=1，2，…，n)是优化变量，其余符号同前。式(4)的全局最小值是0，是一个非线性优化问题，用常规方法很难解决，但用遗传算法处理该类问题却较为简便[10]。

2.2物元模型基本原理

物元模型[11]是由我国蔡文教授1970年创立的，融合了数学、系统科学和思维科学，介于经典数学与模糊数学之间的学科，主要研究事物的可拓性，适用于解决多因素评估问题。

2.2.1构建物元矩阵

物元模型通常将事物表示为R=(N，c，v)，其中N表示事物名称，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，则用物元表示为式(5)。

(5)

2.2.2确定经典域和节域

将预警评价指标分级，各等级对应的量值范围可按如下方法确定。

(6)

式中：uj表示第j个评价等级(j=1，2，…，m)；ci表示uj的第i个特征(i=1，2，…，n)； vji表示第j个评价等级中ci的量值范围，即为经典域；aji、bji分别表示vji的上下限。

节域是所有等级的取值范围，可表示为式(7)。

(7)

式中：U表示为所有等级的取值范围；vUi表示ci的量值范围，即为节域。

2.2.3关联度的计算

关联度计算公式见式(8)[13]。

(8)

(9)

式中：ρ(vi，vji)为评价指标vi与经典域之间的距；ρ(vi，vUi)为评价指标vi与节域之间的距。

2.2.4计算综合关联度及评价等级判定

风险评价指标属于等级j的综合关联度，见式(10)。

(10)

式中：wi为第i个评价指标的权重。

评价等级判定：若Kk(U)=maxKj(U)，则评价对象的等级判定为k级。

2.3基于AG-AHP和物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价模型

2.3.1预警评价指标权重的确定

1)判断矩阵的确定。根据表2的预警评价指标体系，结合国内矿业项目并购的特性以及咨询相关专家，初步建立一级指标和二级指标的判断矩阵。

一级指标的判断矩阵见矩阵A。

二级指标的判断矩阵见矩功A1～A4。

2)计算权重。用遗传层次分析法计算各评估指标的权重值[14]。首先编写适应度函数M；然后设置遗传参数，包括种群类型、种群尺度、适应度测量、变异算子和交叉算子等；最后使用Matlab遗传算法工具箱求解，计算结果见表3。

一致性检验需要一致性指标函数的值小于0.1，表3中的一次性指标函数值都远小于0.1，全部通过一次性检验。

表3　预警评价指标权重

2.3.2经典域与节域的确定

将国内矿业项目并购财务风险划分为低、一般、较高、高四个等级，风险由低到高的程度将预警信号依次设为绿灯、黄灯、橙灯和红灯。通过查阅相关文献[15-18]和结合物元理论，并根据式(6)、式(7)和表2，确定各二级预警评价指标的经典域和节域。

3模型应用

以国内某矿业集团并购位于内蒙某地区的铁矿项目为例。根据该公司的财务报表，得到各二级预警指标的值，见表4。

表4　二级预警指标的值

根据表3、表4和式(8)～(10)，利用Matlab软件编程计算出该案例各预警评价指标的关联度和综合关联度，计算结果分别见表5和表6。

Kk(U)=maxKj(U)=K2(U)=0.01722，可以判定该案例的并购财务风险为较高，预警信号为橙灯。

4总结

1)采用德尔菲法对国内矿业项目并购财务风险预警评价的主要因素进行了识别，其主要包括偿债风险、盈利风险、资本营运风险和成长风险，并将这四类风险细化为12个二级预警指标，建立了国内矿业项目并购财务风险预警评价指标体系。

2)采用遗传层次分析法确定了各预警评价指标的权重，确定了各预警评价指标的经典域和节域，建立了AG-AHP和物元模型的国内矿业项目并购财务风险预警评价模型。

3)以国内某矿业集团并购位于内蒙某地区的铁矿项目为例对模型进行实际案例验证，利用Matlab软件编程计算出各预警评价指标的关联度和综合关联度，得出该实际案例的并购财务风险为较高，预警信号为橙灯。

表5　评估指标关联度

表6　综合关联度

参考文献

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Financial risk warning assessment for domestic mining projects’ merqers and acquisitions

WANG Hai-ying1，WANG Xun-hong2,PEI Yu-feng1

(1.Mathematics and Science College of Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China; 2. Faculty of Resource and Environmental Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China )

Abstract:In order to make warning assessment for financial risk of domestic mining project’ M&A，this article first identified the major factors on financial risk by Delphi method，and then established a warning assessment index system，defined the index weights by GA-AHP，and made sure the sutra field and controlled field，finally put forward a risk warning assessment model of domestic project which based on the GA-AHP and matter element model，and then applied it into practical cases to verification，Matlab software was used to calculated the membership degree of the case，the conclusion is：merqers and acquisitions financial risk level of the practical case is higher and warning signal is orange.

Key words：GA-AHP；matter element model；financial risk；warning assessment

收稿日期：2015-07-08

作者简介：王海英(1989-)，女，江西鄱阳人，硕士研究生，研究方向为应用数学。E-mail：746120237@qq.com； 斐玉峰(1977-)，男，博士，副教授，研究方向为基础数学。E-mail：pei@shnu.edu.cn。 通讯作者：王训洪(1990-)，男，江西鄱阳人，硕士研究生，研究方向为矿业技术经济。E-mail：631092969@qq.com。

中图分类号：F426.1;F406.72

文献标识码：A

文章编号：1004-4051(2016)05-0037-05