基于灰色关联分析的上市公司财务风险综合评价

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1、基于灰色关联分析的上市公司财务风险综合评价【摘要】本文构建上市公司财务风险指标体系，并提出了一种财务风险综合评价的方法：利用Topsis方法对灰色关联分析进行改进，并利用熵权法确定评价指标的权重，从而得到各评价对象与理想样本的“距离”和“灰色关联度”，并引入“相对贴近度”函数，对评价对象进行排序，并通过实例验证了模型的合理性。【关键词】上市公司 ；财务风险 ；综合评价 ；灰色关联 ；Topsis6随着资本市场与证券市场的迅猛发展，上市公司越来越多。投资者可根据上市公司对外公布的财务信息进行分析和决策，从而判断

2、该上市公司是否值得投资及投资的风险性。造成上市公司财务风险的因素是多种多样的，既有政策体制、市场环境等外部因素，也有上市公司自身结构、内部控制等内部因素。单独分析任何一个财务指标，都难以全面评价上市公司的财务风险，要对上市公司的财务风险有一个总的评价，就必须进行相互关联的全面分析。上市公司财务风险综合评价就是将盈利能力风险、现金流量风险、偿债能力风险等诸多因素纳入一个有机整体之中，全面对上市公司的财务风险进行剖析。目前国内外企业财务风险研究主要运用的是实证研究方法，研究领域主要集中在财务风险识别、财务预警及风险评价等方面。而国内外学者对上市

3、公司财务风险评价方法的研究主要有德尔菲法、风险度评价法、单变量模型判别法、多元线性判别法模型、人工神经网络分析模型等方法。但每种方法都存在一定的局限性。本文是针对上市公司的财务风险特点，借助改进的灰色关联分析方法，对上市公司的财务风险进行综合评价，以期为投资者和上市公司提供一定的参考价值。一、上市公司财务风险指标体系本文在借鉴目前国内外有关财务风险指标体系研究成果的基础上，结合系统管理理论的思想和理论实际，从上市公司经营的全局出发，筛选出定量及定量财务风险指标，如图1所示，以期更加全面地考核上市公司的财务风险。图1 ；上市公司财务风

4、险指标体系二、基于改进的灰色关联的综合评价方法（1）构建指标矩阵。假设待评价样本数共m个，评价指标共n个，各指标值为vij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n），则指标矩阵为：（1）（2）规范化指标矩阵。采用向量归一化法，得到规范化指标矩阵X。（2）6（3）（3）计算各评价指标的权重。选用熵权法计算各评价指标的权重。（4）（5）（6）（4）加权标准化指标矩阵。综合考虑各评价指标的权重，对指标矩阵加权标准化处理得：（7）（5）确定正理想点与负理想点。（8）（9）（6）分别计算各样本到正理想点和负理想点间的距离。（10）（11）（7）分别计

5、算各样本与正理想点和负理想点的关联度。第i个样本与正理想点关于第j个指标的灰色关联系数为：（12）第i个样本与负理想点关于第j个指标的灰色关联系数为：（13）6第i个样本与正理想点的灰色关联度：（14）第i个样本与负理想点的灰色关联度：（15）（8）对距离和灰色关联度进行无量纲化处理。（16）（9）计算相对接近度。（17）（18）（19）三、算例分析利用上面建立的上市公司财务风险综合评价模型，以我国8个上市公司为研究对象，对上市公司的财务风险情况进行实证研究。（1）构造指标矩阵。选定有代表性的评价指标进行实证分析，共6个指标：权益净利率、现

6、金比率、应收账款周转率、销售净利率、资产负债率、净利润增长率。选取8个上市公司的历史数据作为数据基础，进行规范化处理，得到指标规范化矩阵：（2）计算得到各评价指标的权重：0.1079 ；0.1643 ；0.1769 ；0.2156 ；0.1767 ；0.15866（3）计算加权标准化矩阵。（4）确定正理想点和负理想点。正理想点：Y0+=[0.0416，0.0606，0.0791，0.1218，0.0479，0.0512]；负理想点：Y0-=[0.0258，0.0288，0.0412，0.0343，0.

7、1050，0.0262]。（5）计算各样本与正理想点和负理想点之间的距离。（6）计算各样本与正理想点和负理想点之间的灰色关联度。（7）计算各样本的相对接近度。（8）确定最优评价对象。因此，可根据相对贴近度的大小对上市公司进行优劣排序。δi越大，表示该上市公司的财务风险越小；δi越小，表示该上市公司的财务风险越大。按由优到劣对各评价对象进行排序，结果如下：X1，X6，X7，X2，X4，X3，X5，X8。因此，投资者在进行投资决策时可优先选择第一个上市公司。四、结论6本文以我国上市公司为研究对象，构建了财务风险评价指标体系，并建立上市公司财务风

8、险综合评价模型对上市公司财务风险进行实证研究。结果表明，财务风险评价指标体系及综合评价模型具有一定的实用性，对投资者的决策判断具有重要意义，也使得上市公司可及时识别公司的财务风险