李敬
(湖南财政经济学院 会计系,长沙 410205)
基于动态加权序列的财务管理系统TOPSIS评价方法
李敬
(湖南财政经济学院 会计系,长沙 410205)
文章给出了影响企业财务管理系统择优的主要影响因素,对财务管理系统试用期间等周期评价获得的评价数据进行指标加权,得到指标加权评价时间序列,再引入时间权重区分评价时间序列的贡献度,得到考虑时间权重的动态加权评价序列,最后给出基于动态加权评价序列的财务管理系统择优TOPSIS评价方法。算例仿真验证了动态TOPSIS方法在财务管理系统采购择优评价的有效性和实用性,为企业采购财务管理系统提供了理论决策依据。
财务管理系统;时间权重;TOPSIS;评价体系
随着科学技术的发展,计算机的普及量和办公自动化程度得到很大的提升,各行业在对其公司财务进行管理和控制过程中,也逐渐采购不同的财务管理系统来管理公司财务信息。财务管理系统的自动化程度和管理技术水平的高低,直接制约着企业的财务管理和分析能力,较好的财务管理系统不仅能保证财务系统稳定、安全运行,并提供精确的财务信息,还能快速地实现财务信息的查询、管理和预算分析,并提供可具操作性的建议,为公司战略发展提供重要的决策参考建议。
本文结合文献调查法和实际工作中遇到的问题,构建一套科学的财务管理系统评价方法。本文的创新之处在于基于财务管理系统择优评价的实际需要,构建一套通用的财务管理系统评价指标体系,在财务管理系统择优评价方法的构建上,区别于传统的多属性决策方法,考虑到财务管理系统试用期的所有历史数据的贡献率不同,将时间权重引入财务管理系统评价过程中,结合TOPSIS方法给出一种动态加权评价序列的财务管理系统评价方法,验证了本文所建立方法在财务管理系统择优评价过程中的有效性和合理性。
财务管理系统的评价过程中,构建评价指标体系是其关键的一步。影响财务管理系统评价的因素很多,通过对财务管理系统设计中影响因素的分析,结合相关学者对财务管理系统的研究成果,本文选择如下指标集合作为财务管理系统评价指标集合。
(1)财务管理系统维护成本(C1):财务管理系统在运行过程中,不仅涉及到管理系统的运行成本,还必须考虑管理系统的后期维护成本。这些维护成本主要包含系统可扩展性功能升级费用,系统故障检测、维护费用,很多时候,系统的维护成本甚至高于系统的购买成本。
(2)财务管理系统的响应速度(C2):企业的财务管理涉及到很多数据的录入和处理,特别是财务管理系统与企业公共数据库相连,要实现企业财务数据的处理和信息挖掘,对财务管理系统的响声速度具有很高的要求,这就要求财务管理系统在架设过程中,要充分考虑数据流之间的分流和处理能力,提升财务管理系统的响应速度。
(3)财务管理系统的精确性(C3):精确性是对企业财务管理系统必须的和最基本的要求,企业的扩展、资源配置均离不开精确的财务数据支持,只有为企业经营者提供精确的财务现状和未来资金需求,才能为企业管理者制定战略性决策提供有用的决策建议。
(4)财务管理系统的预测能力(C4):随着企业经营的复杂性增加和经济环境的千变万化,企业的运营风险也不断提升,使得企业对财务管理软件的需求也不断发生变化。从最初的财务精细管理逐渐发展到能通过对现有的财务数据进行分析的能力,要求财务管理系统能通过现有的财务信息对未来资金动向和资金需求量进行预测,并给出可行性高的资金使用建议。
(5)财务管理系统的分析数据挖掘能力(C5):主要是要求财务管理系统能通过历史财务使用情况,挖掘财务数据流的流向,确定企业资金主要流向和资金主要回流方向,并对主要流向企业进行统计分析,挖掘对应企业的特性和顾客需求,从而为企业的产品研发和市场开发指明方向。财务管理系统对财务数据具有较高的数据挖掘能力,对提升企业竞争力具有重要的影响。
在确定出影响财务管理系统评价指标后,考虑到每个评价指标对评价结果的重要性是不同的,因此,必须利用指标权重确定方法来确定财务管理系统的指标权重,为了综合利用专家的个人经验和客观数据反映数据规律,一般采用组合赋权法。
2.1 基于时间序列数据评价过程中的时间权重
以往基于时间序列的评价方法中,没有考虑历史数据之间的区别,只是将所有时刻的数据同等对待,这是不合理的。一般来说,基于时间序列数据评价的过程中,与当前时刻越接近,对应数据的可参考性也就越大;离当前时刻越远,则对应数据的可供参考性也就越小,所以,在基于时间序列数据的评价过程中,应该综合考虑时间因素,即时间权重,将时间权重加入基于时间序列数据的评价过程中,会使得评价效果更为客观、合理。关于时间权重的研究并不多,也是最近才被提出并关注的,时间权重在确定过程中应该满足三个条件:(1)时间函数的时间权重在整个定义域内的数值应该介于区间[0,1];(2)为反映新旧时间序列数据的重要性差异,时间权重函数应该是单调递增的;(3)时间权重函数关于时间t是缓慢增加的,以避免相邻两个历史数据之间的贡献度差异化太突出。为此,文中给出了满足时间权重三个要求的时间权重函数为:
图1 时间权重
2.2 财务管理系统的动态TOPSIS评价方法
在对备选择财务管理系统进行择优过程中,可以在试用阶段按照等周期进行财务管理系统的数据采集和评价,对所有评价数据进行收集后,等试用期结束或是某一个固定时期到达后,所收集的评价数据将构成一个时间序列,因此,对财务管理系统进行评价的过程可以看作是一个基于时间序列数据的评价过程,基于所采集到的评价信息来对财务管理系统进行择优。下面给出基于动态TOPSIS方法的财务管理系统择优评价方法。
步骤1:单一财务管理系统数据采集和指标加权:在对备选系统进行选择过程中,根据实际情况设定评价周期,设最终采集到n个时间段的评价数据,针对某一财务管理系统的具体评价情况如表1所示。
表1 单一财务管理系统时间序列采集数据
其中:xij表示第i个数据采集点下第j个指标的评价值。
在考虑财务管理系统评价指标重要性的基础上,可以得到备选财务管理系统的综合评价数据的时间序列。利用组合赋权法,最终得到财务管理系统评价指标的权重向量为:
则财务管理系统指标加权评价时间序列数据为:
加权后的财务管理系统时间序列数据即可作为最终对财务管理系统择优的评价数据。
步骤2:多财务管理系统基于时间权重的动态加权:以上给出了对某一个财务管理系统时间序列评价数据的处理方法,设备选的财务管理系统有m个,则利用上面的方法,对m个财务管理系统分别进行数据统计、加权后,即可得到m个财务管理系统的加权时间序列评价数据,设最终的加权评价时间序列数据如表2所示。
表2 m个财务管理系统加权评价序列
其中yij表示第i个周期点对第m个财务管理系统的加权评价值。
每个财务管理系统的加权评价值yij只是考虑了每个评价指标的重要性,而对时间的重要性并没有考虑,为了使得评价结果更为合理,在对财务管理系统进行择优评价时,本文将时间权重影响因素加入评价过程。根据每个财务管理系统的时间序列,将时间权重加入,即可得到基于时间权重的动态加权评价序列为:
其中zij=yijρ(j),且时间函数则动态加权评价时间序列作为最终对财务管理系统进行评价的参考数据。
步骤3:财务管理系统动态TOPSIS评价和择优准则:在选择最优财务管理系统时,一般都有一个参考标准,希望最终所选择的财务管理系统与参考标准尽可能的相似或相近,因此,基于理想解的评价方法被提出,即TOPSIS方法。设理想型的财务管理系统的时间序列为:
在对备选财务管理系统择优过程中,可以通过计算各备选方案的动态加权序列与理想序列之间的相似度,从而来实现对财务管理系统的择优。本文所选择的时间序列相似度计算公式为:
最后根据该相似度指标,即可实现对备选财务管理系统的择优,一般是sic越小,表明备选财务管理系统与理想标准越相似,则对应的财务管理系统越优。
假设某制造业企业随着生产规模的扩大化,财务数据量大增,急需改善现有的财务管理系统。通过对财务管理系统供应商的联系和筛选,最后确定在三种财务管理系统(分别记为A1,A2,A3)中确定一个管理系统作为企业的最终采购系统。该企业同时试用三种财务管理系统,按照每周评价一次,共评价10次,构成评价时间序列数据。通过层次分析法和熵权法,最终确定出财务管理系统指标的组合权重为:
对每个单一的财务管理系统进行指标加权后,得到指标加权后的加权矩阵如表3所示。
表3 三个财务管理系统指标加权评价序列
计算时间权重,得到时间权重为:
则动态加权后的评价数据如表4所示。
表4 三个财务管理系统动态加权评价序列
在对财务管理系统择优过程中,希望是每个时期内均能达到最优状态,即理想状态下的财务管理系统在每个采集点的数据应该为:
依次计算三个财务管理系统与理想状态下的贴近度为:
说明三个财务管理系统与理想标准下的贴近度依次为:A1系统的贴近度为0.9655;A2系统与理想状态下的贴近度为0.9601;A3系统的贴近度为0.9812,根据动态TOPSIS财务管理系统择优标准,应该是与理想状态越贴近,对应系统越好,即数值s越小,对应的财务管理系统越优。根据该择优标准,可以得到A2系统应该是三个备选系统中最好的一个,则可以作为该制造业企业的财务管理系统采购对象。
随着电子信息的发展和企业管理模式的不断改进,先进管理模式的引入对提升企业管理效率,增强企业核心竞争力具有重要的影响,企业经营管理者也逐渐认识到先进管理模式对提升企业利益的好处。财务管理系统对提升企业资金流管理和预测,降低企业运营成本具有重要的意义,选择一个适合企业发展的财务管理系统是企业发展中必不可少的一部分。本文通过建立动态TOPSIS财务管理系统择优评价体系,为企业选择最优财务管理系统提供了评价依据,减少了企业采购财务管理系统的盲目性。
[1]汪路明.论ERP系统中的财务管理功能创新[J].东南大学学报(哲学社会科学版),2006,(02).
[2]何存花,姚晓民.基于决策矩阵的财务管理系统实时性评价[J].统计与决策,2014,(21).
[3]强凤娇,王化中.基于聚类与排序并重的灰色聚类决策方法改进[J].统计与决策,2015,(15).
[4]李存斌,冯霞,祁之强.语言环境下风险型多准则决策研究[J].统计与决策,2015,(12).
[5]徐建伟.对外贸易可持续发展的TOPSIS评价方法[J].统计与决策, 2015,(07).
[6]殷春武;基于时间权重的区间型组合预测权重确定方法[J].统计与决策,2013,(21).
(责任编辑/浩 天)
F234.4
A
1002-6487(2016)21-0171-03
湖南省社会科学院科研资助项目(2012BZZ11)
李 敬(1978—),女,江苏睢宁人,硕士,讲师,研究方向:会计实务、财务。