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时间:2019-05-14
《基于工商链条理论的企业投资价值评估——以大族激光为例》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第13卷第4期漳州职业技术学院学报Vl0I.13No.42011年12月JournalofZhangzhouInstituteofTechnologyDee.2011基于工商链条理论的企业投资价值评估——以大族激光为例黄凌峰(泉州市金太阳电子科技有限公司财务部,福建泉州362000)摘要:在回顾企业投资价值研究的基础上,对新发展方向下企业的投资价值的评估模型进行研究。应用工商链条理论,整合构建厂一个新的企业价值评估模型,并运用模糊数学工具进行分析,以大族激光为例进行模型的有效性检验,为制造型企业价值投资评估提供更为完善的、更具操作性的理论分析模型。关键词:工商链条
2、;企业价值;模糊数学分析中图分类号:F406.76文献标识码:A文章编号:1673-1417(2011)04.0035.052008年金融危机之后,企业投资价值研究成为热点。本文在工商链条理论基础上,试图构建一个新的企业投资价值评估模型,希望此模型能够很好的对工商链条理论定义下的企业的投资价值进行评估。并通过实证检验其有效性,以有利于投资者对企业未来盈利能力做出判断。l投资价值关键指标的设计企业投资价值的判断需要一套科学的投资价值综合指标体系,投资价值综合指标体系的科学性需要建立在充分的理论基础之上¨j。结合实证研究资料,本文将建立一种评价企业投资价值的工商链条分
3、析模型,以便能从比较工商链条角度去解读企业的投资价值。本文所建立的工商链条分析模型将用到以下指标:设计能力指标,存货管理能力指标,对供应商影响力指标,对销售商影响力指标。这四个指标是对工业企业的工商链条各个部分的数字化衡量。如果该指标数值变大,说明企业对销售商的影响力是减弱的。随着指标数值的变大,说明企业在产品销售过程中越来越依赖销售商的销售渠道。如果该指标数值变小,说明企业对销售商的影响力是增强的,企业的产品具有某种不可替代性,销售商很难找到企业产品的替代品J。2模型构建说明运用上面提到的四个指标,本文运用模糊数学构建一个综合的企业投资价值分析模型。首先简要介绍
4、模糊数学分析的构成及特点,接着介绍各个指标权重的确定,最后系综合的投资价值分析模型的介绍。2.1模糊评价模型的组成要素模糊评价模型由因素集、评语集、权重集、分数集四个子集合构成,并利用层次分析法确定权重指标,用模糊聚类分析对评价结果进行归类和综合评价【jJ。a.因素集。因素集由一系列的评价指标构成,本模型初步确定由二层评价指标构成,第一层指标用u={U1,U2,⋯,Un}表示,第二层指标用uj={UI,U2,U3⋯.,Un}表示J表示各要素指标下的具体评价指标的序数。根据本评价体系的需要和参照目前国内考评项目的习惯性做法,我们征求了部分参与讨论专家的意见,按照“简
5、单、易懂、计算方便”的原则,确定风险内控评价体系的评语集由{很好、较好、一般、差,较差}五个评语构成,即n=4,V={V1,⋯,Vn}={很好(V1)、较好(V2)、一般(V3)、差(V4),较差(V5)}。收稿日期:201l—O9—10作者简介:黄凌峰(1978一),男,福建漳州人,会计师,学士。36漳州职业技术学院学报2011年b.评语集。评语集用于表示被评价项目的优劣程度,用V={V1,V2,⋯,vn}表示。可以根据研究对象的具体需要,设定被评价项目优劣等级个数,和分别的定义。c.权重集。权重集反映各个指标在所属层次中的重要程度。第一层权重指标用B={B1,
6、B2,B3⋯.,Bn}表示,第二层指标用Bi={Bj1,Bj2,Bj3,...,Bjn}表示J表示各要素指标下的具体评价指标的序数。d.评价矩阵x。从uNv~0模糊关系,可以用模糊评价矩阵x表示,该矩阵数据通常可以通过专家调查方式,通过对调查数据的整理分析取得。2.2模型中指标权重的相关说明从上面的介绍得知该模型的一个核C.F3容是确定因素集,而另一个核心内容是确定权重集。在综合考虑后,采用二元对比判断表这一方法进行权重的计算。二元对比判断的方法是,将上面四个能力指标进行两两对比,在对比过程中得出每个指标相对于其他指标的重要程度。这里还应用到了前面提到的的假设二,
7、即经济人假设,这一假设要求参与人的偏好应有完备性和一致性,这就保证了在进行对比判断时,能够得到一个关于四个能力指标重要性的不循环不等式。并对这些相对重要性进行赋值,如表l所示【j】。表1具体的流程表(--~x~比判断表)通过计算得到公式(1)能力指标相互间重要性的对比的矩阵,通过该矩阵求解特征值和特征向量得到各个指标的权At。f(uI/“)“I/u2/“3
8、u、f(u.)U2/“2,/“f(u,。)U3/“2,/“f(u.)“4/“22_3模型综合说明通过上面计算,得到一个关于四个能力指标相互重要性的矩阵。同时也得到了四个能力指标的权重。进行矩阵乘积计算之后就能得
9、到一个最终
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