基于熵值法的上市公司績效評價(jià)模型構(gòu)建

1、<p>　　基于熵值法的上市公司績效評價(jià)模型構(gòu)建</p><p><b>　　一、引言 </b></p><p>　　有色金屬行業(yè)是以開發(fā)和利用礦產(chǎn)資源為主的基礎(chǔ)性行業(yè)，是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國防工業(yè)和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)建設(shè)不可或缺的重要支撐。有色金屬行業(yè)上市公司是整個(gè)有色金屬產(chǎn)業(yè)的中流砥柱，只有正確評價(jià)和推動(dòng)這些上市公司的升級調(diào)整，才能帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)全面協(xié)調(diào)發(fā)展（工信部，

2、2012）。因此，正確評價(jià)有色金屬行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績效具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以2011年有色金屬行業(yè)上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用熵值法對上市公司財(cái)務(wù)績效進(jìn)行評價(jià)，以期能夠?qū)ω?cái)務(wù)報(bào)表外部使用者的投資決策提供有益的信息。 </p><p>　　二、評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建 </p><p>　　指標(biāo)選取是進(jìn)行財(cái)務(wù)績效評價(jià)的第一步，指標(biāo)選取的方向和數(shù)量直接影響著評價(jià)結(jié)果。選取過程不可避免地會(huì)伴有

3、主觀邏輯判斷，本文盡量結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)來選取指標(biāo)，降低主觀因素對最終結(jié)果的影響，以求客觀真實(shí)地反映財(cái)務(wù)績效。我國有色金屬行業(yè)具有發(fā)展快、耗能大、污染大、產(chǎn)值高的特點(diǎn)?！笆晃濉逼陂g，十種常用有色金屬的產(chǎn)量和表觀消費(fèi)量年均分別增長13.7%和15.5%，而行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)銷售收入和利潤總額年均分別增長29.8%和28.1%（工信部，2012）。 </p><p>　　本文結(jié)合我國有色金屬行業(yè)的特點(diǎn)，基于指標(biāo)選取的客觀性

4、、相關(guān)性、全面性和代表性、可比性和可操作性的原則，綜合前人研究成果，以和訊網(wǎng)提供的2011年上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從償債能力、獲利能力、運(yùn)營能力、成長能力、現(xiàn)金能力、股本擴(kuò)張能力6個(gè)方面，共23個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建其財(cái)務(wù)績效評價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。 </p><p><b>　　三、評價(jià)思路 </b></p><p>　　在多指標(biāo)綜合評價(jià)方法中，有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法

5、。熵值法是客觀賦權(quán)法的一種，它克服了主觀賦權(quán)法依靠評價(jià)者主觀對各指標(biāo)的重視程度來賦權(quán)的缺點(diǎn)，根據(jù)各指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系程度或反映的信息量來決定指標(biāo)的權(quán)重（朱慶須、宋紹清，2005）。 </p><p>　　“熵”最早由德國物理學(xué)家克勞修斯（R.Clausius）作為熱力學(xué)的概念提出，之后香農(nóng)（C.E.Shannon）在《通信的數(shù)學(xué)原理》一文中，第一次將熵引入到信息論中，用于表示系統(tǒng)的混亂程度，而信息則表示系統(tǒng)的有序程度

6、。信息論中，用H（x）=-P（xi）ln（xi）表示信息熵，熵值越小，系統(tǒng)的混亂程度就越大，提供的有用信息量就越多；反之熵值越大，系統(tǒng)的混亂程度就越小，提供的有用信息量就越少。 </p><p>　　在財(cái)務(wù)績效評價(jià)中，通過對各指標(biāo)熵值的計(jì)算，度量該指標(biāo)對不同企業(yè)的差異程度，以此判斷在評價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況優(yōu)劣所起作用的大小，熵值的大小與作用的大小呈反比關(guān)系。因此，可以用熵作為工具，來計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，再對各指標(biāo)賦予適當(dāng)

7、的權(quán)重，從而運(yùn)用多指標(biāo)的綜合評價(jià)方法，最后得出相對客觀的評價(jià)結(jié)果（唐文彬、韓之俊，2001）。熵值法的運(yùn)用步驟如下： </p><p>　　第一，首先選取n個(gè)樣本、m個(gè)指標(biāo)，xij是第i個(gè)樣本的第j個(gè)指標(biāo)值（i=1，2，3…n；j=1，2，3…m）。 </p><p>　　第二，指標(biāo)預(yù)處理。指標(biāo)本身存在著數(shù)量級和屬性的差異，比如同樣是反映獲利能力的流動(dòng)比率和產(chǎn)權(quán)比率，前者是適度指標(biāo)，即不能

8、太大也不能過小，過大或過小都說明企業(yè)業(yè)績不好；后者卻是負(fù)向指標(biāo)，越小越好；反映成長能力的凈利潤增長率是正向指標(biāo)，越大越好。所以要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除這些差異。對于不同屬性和數(shù)量級的指標(biāo)，有不同的處理的方法。本文選用的指標(biāo)為適度、正向和負(fù)向指標(biāo)，處理方法如下：x'ij是標(biāo)準(zhǔn)化前的數(shù)據(jù)，xij是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，xi是標(biāo)準(zhǔn)值。 </p><p>　?。?）對于適度指標(biāo)，確定標(biāo)準(zhǔn)值后按公式Ⅰ處理： <

9、;/p><p><b>　　xij=1- </b></p><p>　?。?）對于正向指標(biāo)，按公式Ⅱ處理： </p><p><b>　　xij=1- </b></p><p>　　（3）對于負(fù)向指標(biāo)，按公式Ⅲ處理： </p><p><b>　　xij=1- <

10、/b></p><p>　　第三，數(shù)據(jù)的坐標(biāo)平移。為了使得接下來的對數(shù)運(yùn)算有意義，必須消除零和負(fù)值，要對標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)平移。即：Yij=xij+α，其中α即是坐標(biāo)平移量，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)負(fù)值或者正值的最小值來確定，α=min（xi1，xi2，…，xim）。最后得到一個(gè)能夠進(jìn)行熵運(yùn)算的數(shù)據(jù)矩陣R=（Yij）m×n。 </p><p>　　第四，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i企業(yè)指

11、標(biāo)值的比重Pij：Pij=： </p><p>　　第五，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej。ej=-kPijlnPij（k?0且k=，ln是自然對數(shù)，ej∈[0，1]） </p><p>　　第六，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj。gj=1-ej，gj越大，第j項(xiàng)指標(biāo)越重要。 </p><p>　　第七，確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重wj，構(gòu)建績效綜合評價(jià)模型f（i）。wj=，得到第i家

12、企業(yè)的績效綜合評價(jià)模型f（i）=w1Yi1+w2Yi2+w3Yi3+…+wjYij，由此模型可得第i家企業(yè)的綜合得分，得分越高，說明財(cái)務(wù)績效越好。 </p><p>　　最后用客觀賦權(quán)法的主成分分析法予以對比，驗(yàn)證熵值法的結(jié)果并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。 </p><p><b>　　三、實(shí)證分析 </b></p><p>　　其一，數(shù)據(jù)來源和樣本選擇。本

13、文的有色金屬行業(yè)指的是在CSRC行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)下代碼B07的有色金屬礦采選業(yè)和代碼C67的有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。為了保證統(tǒng)一性，數(shù)據(jù)均來源于和訊網(wǎng)，以2011年度上市公司年報(bào)為樣本，共82家上市公司作為樣本，其中礦采選業(yè)28家、冶煉及壓延加工業(yè)54家。剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本后，得到75個(gè)最終樣本，既包括中金黃金、中國鋁業(yè)這樣的行業(yè)龍頭，也包括ST鋅業(yè)、ST鋅電這樣的財(cái)務(wù)績效有待改進(jìn)的企業(yè)，故可以認(rèn)為這75家上市公司基本能代表我國目前的有色

14、金屬行業(yè)的總體情況。 </p><p>　　其二，數(shù)據(jù)分析結(jié)果。用Excel2000對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析結(jié)果如下： </p><p>　?。?）根據(jù)上文的步驟，得到標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)（見表2）。由于篇幅限制，僅將償債能力、獲利能力和股本擴(kuò)張能力以及部分樣本列示出來。 </p><p>　?。?）對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)平移（α=0.000001），運(yùn)用熵值法對其

15、進(jìn)行處理，得到熵值ej、差異性系數(shù)gj（gj越大，該指標(biāo)越重要）和權(quán)重wj（見表3）。 　?。?）根據(jù)表3所列各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)權(quán)重，得到熵值法在各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)所屬財(cái)務(wù)能力方面賦予的權(quán)重，權(quán)重越大說明該財(cái)務(wù)能力越重要（見表4）。 </p><p>　?。?）運(yùn)用績效綜合評價(jià)模型f（i）=w1Yi1+w2Yi2+w3Yi3+…+wjYij，用第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重乘以第i個(gè)上市公司在平移后的該項(xiàng)指標(biāo)值，最后逐項(xiàng)相加，得到第i個(gè)

16、上市公司的財(cái)務(wù)績效綜合得分（見表5）。綜合得分只是在該財(cái)務(wù)指標(biāo)體系下運(yùn)用熵值法得到的分?jǐn)?shù)，選用不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)得分會(huì)有不同，但排名總體變動(dòng)不大。為了便于分析，將得分乘以100，得到最終綜合得分，不設(shè)滿分。由于篇幅限制，只列出得分前9名和倒數(shù)9名上市公司樣本。 </p><p>　　其三，用主成分分析法予以對比。主成分分析法同熵值法一樣都是客觀賦權(quán)法的一種，用Spss20.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析結(jié)果見表6： <

17、/p><p>　　從兩種方法的排名結(jié)果來看，結(jié)果差異較大，熵值法下排名第1位的榮華實(shí)業(yè)在主成分分析法下卻排名倒數(shù)第3位，可是這種結(jié)果并不意外。這是因?yàn)閮煞N方法為評價(jià)指標(biāo)賦予的權(quán)重的不同。熵值法依據(jù)的是熵原理，側(cè)重運(yùn)營能力，而主成分分析法依據(jù)的是數(shù)據(jù)降維原理，選出多個(gè)因子來全面反映原變量的信息特征，側(cè)重獲利能力，被賦予權(quán)重前三位的是主營業(yè)務(wù)利潤率、成本費(fèi)用利潤率和總資產(chǎn)收益率，而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的權(quán)重卻在倒數(shù)第4位，這與

18、熵值法的指標(biāo)賦權(quán)結(jié)果截然相反。目前投資者過度看重利潤表，卻不關(guān)注運(yùn)營情況，過于注重結(jié)果，不太關(guān)注過程，然而實(shí)際上好的利潤是良好的運(yùn)營情況帶來的，這就是熵值法評價(jià)的優(yōu)勢。 </p><p><b>　　四、結(jié)論 </b></p><p>　　第一，熵值法賦予了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和現(xiàn)金比率排名靠前的權(quán)重，這也是為什么排名并不靠前的榮華實(shí)業(yè)和云南鍺業(yè)在熵值法分析下卻排名靠前。熵

19、值法注重運(yùn)營能力和償債能力，也是符合企業(yè)現(xiàn)狀的。目前，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的惡化主要是由于營運(yùn)管理水平不高，存貨積壓，導(dǎo)致負(fù)債水平過高，甚至引起資金鏈斷裂。大量壞賬的發(fā)生，嚴(yán)重影響了企業(yè)經(jīng)營和現(xiàn)金流轉(zhuǎn)，良好的運(yùn)營能力和償債能力是正常經(jīng)營的基礎(chǔ)，故熵值法強(qiáng)調(diào)其運(yùn)營能力的重要性，而不是獲利能力。 </p><p>　　第二，由綜合得分排名可以看出，我國有色金屬行業(yè)上市公司之間財(cái)務(wù)績效差異較大，但績效好的公司并不多。我國有色金

20、屬行業(yè)一直存在單位平均耗能高、資源回收再利用率低和高精尖產(chǎn)品少的問題，因此應(yīng)當(dāng)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型，淘汰落后產(chǎn)能。 </p><p>　　第三，本文運(yùn)用熵值法建立有色金屬行業(yè)財(cái)務(wù)績效指標(biāo)評價(jià)模型，最終得出財(cái)務(wù)績效排名，且通過與主成分分析法的對比，表明該種方法是嚴(yán)謹(jǐn)可靠的，能為財(cái)務(wù)報(bào)表使用者提供一個(gè)決策參考。雖然選擇不同的評價(jià)指標(biāo)，得出的指標(biāo)權(quán)重也不同，導(dǎo)致上市公司排名不同，但總體變動(dòng)不大且不會(huì)影響上市公司之間的可

21、比性。此外，熵值法克服了傳統(tǒng)主觀賦權(quán)法“人為賦權(quán)”的缺點(diǎn)，完全是依據(jù)數(shù)據(jù)本身特點(diǎn)得出權(quán)重，保證了最終結(jié)果的客觀性（謝赤、鐘贊，2002）。熵值法的不足之處在于選取指標(biāo)的過程會(huì)受到筆者主觀意愿的影響且有些財(cái)務(wù)能力指標(biāo)缺失，數(shù)據(jù)不夠全面。熵值法側(cè)重的只是財(cái)務(wù)指標(biāo)中的運(yùn)營能力和償債能力分析，還應(yīng)該同其他賦權(quán)法結(jié)合起來，才能更好的反映上市公司財(cái)務(wù)績效，為財(cái)務(wù)報(bào)表使用者提供科學(xué)、完整、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男畔⒎?wù)。 </p><p>&

22、lt;b>　　參考文獻(xiàn)： </b></p><p>　　[1]工信部：《有色金屬“十二五”發(fā)展規(guī)劃》，[EB/OL]. 2012- </p><p>　　01-30；http：//www.miit.gov.cn/n11293472/index.html </p><p>　　[2]朱慶須、宋紹清：《基于熵值法的IT企業(yè)業(yè)績評價(jià)模型》，《財(cái)會(huì)通訊》2