我國(guó)紡織業(yè)資本運(yùn)營(yíng)狀況模式探究

1、我國(guó)紡織業(yè)資本運(yùn)營(yíng)狀況模式探究    摘要:為研究我國(guó)紡織業(yè)資本運(yùn)營(yíng)狀況,采集了公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)上市公司報(bào)表數(shù)據(jù),運(yùn)用熵理論對(duì)五類指標(biāo)客觀賦權(quán),建立了模糊隸屬度函數(shù),對(duì)所得數(shù)據(jù)作模糊評(píng)價(jià)集的投影,給出模糊綜合評(píng)價(jià)模型,形成了具有良好吻合度的綜合評(píng)價(jià)排名。關(guān)鍵詞:紡織業(yè) 資本運(yùn)營(yíng) 信息熵 熵權(quán) 模糊隸屬度函數(shù) 模糊綜合評(píng)價(jià)Abstract: To research the capital performance of textile industry, this paper applies entropy theory to data collection fr

2、ompublic database, inwhich the fuzzy degree function is established·It presents an objective entropy power fuzzy synthetic evalu-ation model to form a good ranking of the public companies·Key words: textile industry; capital operation; informational entropy; entropy power; fuzzy degree of

3、membership func-tion; fuzzy synthetic evaluation自2004年來(lái),我國(guó)紡織品貿(mào)易領(lǐng)域接連遭受歐美貿(mào)易壁壘,筆者欲通過(guò)建立綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)該行業(yè)過(guò)去一年的資本運(yùn)營(yíng)績(jī)效狀況做出評(píng)價(jià)。資本運(yùn)營(yíng),就是對(duì)企業(yè)所擁有的一切資產(chǎn),通過(guò)優(yōu)化配置等方式進(jìn)行有效運(yùn)營(yíng),以最大限度地實(shí)現(xiàn)增值。對(duì)其評(píng)價(jià)的成果是否可靠,不僅依賴于所得數(shù)據(jù)的質(zhì)量,更取決于所選擇的評(píng)價(jià)方法是否科學(xué)。目前,評(píng)價(jià)多采用單項(xiàng)比率評(píng)分法,某些綜合評(píng)分法也多以主觀判斷為基礎(chǔ),致使評(píng)價(jià)結(jié)果的實(shí)用性較差。應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的理論分析,企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的優(yōu)劣屬于模糊范疇,采用用特定分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)存在一定的局限性,而且

4、,資本運(yùn)營(yíng)狀況和經(jīng)營(yíng)成果與各種影響因素相互之間的關(guān)系是模糊的。因此,在此類評(píng)價(jià)中,應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的理論和方法,應(yīng)該是可行的。一、模糊評(píng)價(jià)準(zhǔn)備(一)對(duì)象集、因素集和評(píng)語(yǔ)集筆者采集了紡織業(yè)板塊38家上市公司截至2004年12月31日的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù),建立對(duì)象集,提取了五項(xiàng)綜合性財(cái)務(wù)指標(biāo)做分析。評(píng)價(jià)指標(biāo)集為五項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)因素集1U= x1,x2,x3,x4,x5其中x1,x2,x3,x4,x5分別為:每股收益X1(元),每股凈資產(chǎn)X2(元),凈資產(chǎn)收益率X3(%),每股資本公積X4(元),主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率X5(%);以評(píng)價(jià)等級(jí)“優(yōu)、良、中、差”構(gòu)成評(píng)語(yǔ)集V= v1,v2,v3,v4。(二)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化對(duì)于

5、具有不同量綱的數(shù)據(jù),為使不同指標(biāo)數(shù)據(jù)在平等的條件下進(jìn)行比較,應(yīng)做標(biāo)準(zhǔn)化、去量綱化處理。目前數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的方法大致有3種,即標(biāo)準(zhǔn)化、極差標(biāo)準(zhǔn)化和正規(guī)化。假設(shè)xi是原觀測(cè)值,-X為數(shù)據(jù)均值,s為標(biāo)準(zhǔn)差,Xmax為最大值,Xmin為最小值,去量綱化處理后觀測(cè)值為Xi,針對(duì)正向指標(biāo),有以下計(jì)算公式2: 筆者采用熵權(quán)理論考察五類指標(biāo)之間的客觀權(quán)重分配,考慮到因素集U中五個(gè)指標(biāo)均為正向指標(biāo),且為保證各指標(biāo)的熵值有意義,決定采用正規(guī)化方法對(duì)所采集的數(shù)據(jù)作去量綱化,結(jié)果見(jiàn)表1中數(shù)據(jù)ZXi(i=1, 2, 5)。 (三)模糊隸屬度函數(shù)為建立模糊隸屬度函數(shù),對(duì)正規(guī)化觀測(cè)值ZXi由小到大分組為四類L1,L2,L3

6、,L4,記為: 建立隸屬度函數(shù)如下(其中V1為優(yōu)秀,V2為良好,V3為合格,V4為不合格): 其中,利用spss工具統(tǒng)計(jì)分組分界值s1,s2,s3參見(jiàn)表2。 二、熵權(quán)財(cái)務(wù)指標(biāo)因素集(一)管理決策熵理論熵的概念源于熱力學(xué),表示做功能力的損失,它是物質(zhì)的狀態(tài)參數(shù),也是系統(tǒng)無(wú)序度的量度。1948年,申農(nóng)(C·E·Shamion)將熵引入信息論,用來(lái)度量信息量與不確定性。 在對(duì)資本運(yùn)營(yíng)績(jī)效的分析中,不同指標(biāo)所處的地位是不同的,形成差異有兩方面的原因:投資者對(duì)各指標(biāo)的重視程度;各指標(biāo)對(duì)投資者所傳遞的信息量。按照熵的思想,指標(biāo)在投資決策中所起作用的大小使用熵權(quán)來(lái)度量。在有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),

7、n個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的問(wèn)題中(即(m,n)評(píng)價(jià)問(wèn)題),按照定性與定量相結(jié)合的原則取得多對(duì)象關(guān)于多指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣R2。 對(duì)R做正規(guī)化處理,得到正規(guī)化評(píng)價(jià)矩陣:R= (rij)m*n在筆者的五類指標(biāo)中,rij均為正向指標(biāo)。(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值在(m,n)評(píng)價(jià)問(wèn)題中,第i個(gè)指標(biāo)的熵Hi定義為: (三)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)及其性質(zhì)在(m,n)問(wèn)題中,第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)i定義為:i= (1-Hi)/(m-mi=1Hi)。由上述定義及熵函數(shù)性質(zhì),得熵權(quán)性質(zhì):(1)當(dāng)被評(píng)價(jià)對(duì)象在指標(biāo)j上相差較大時(shí),熵值較小、熵權(quán)較大,說(shuō)明該指標(biāo)提供了較豐富的信息。(2)指標(biāo)熵值越大,其熵權(quán)越小,該指標(biāo)越不重要,且滿足0 i 1且mi=1

8、i=1。(3)以熵權(quán)作權(quán)重,是在確定評(píng)價(jià)對(duì)象集評(píng)價(jià)指標(biāo)后,各指標(biāo)在競(jìng)爭(zhēng)意義上的相對(duì)激烈程度。三、模糊熵權(quán)權(quán)重向量對(duì)表1中的正規(guī)化數(shù)據(jù)作歸一化處理(記為FXi(i=1, 2, 5),即可應(yīng)用管理決策的熵理論。對(duì)本評(píng)價(jià)問(wèn)題所涉及的五個(gè)指標(biāo)求出相應(yīng)的熵值H及熵權(quán),其中:H1對(duì)應(yīng)每股收益FX1,H2對(duì)應(yīng)每股凈資產(chǎn)FX2,H3對(duì)應(yīng)凈資產(chǎn)收益率FX3,H4對(duì)應(yīng)每股資本公積FX4,H5對(duì)應(yīng)主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率FX5。筆者經(jīng)編程運(yùn)算,得五類指標(biāo)的熵值及熵權(quán)向量分別為:熵值H= (H1,H2,H3,H4,H5) = (0·989 5,0·954 7, 0·979 2, 0·91

9、4 0, 0·936 6)熵權(quán)= (1,2,3,4,5) = (0·046 3,0·200 7, 0·091 9, 0·380 6, 0·280 5)四、模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣與應(yīng)用利用筆者建立的隸屬度函數(shù),把評(píng)價(jià)對(duì)象集中的38家公司對(duì)應(yīng)的因素集U中5類指標(biāo)分別投影到模糊評(píng)價(jià)集V中,得到模糊評(píng)價(jià)矩陣Ri(i=1, 2, 38)。 于是,通過(guò)模糊合成運(yùn)算來(lái)求取熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果B,其分量Bi: 筆者利用matlab工具編程運(yùn)算得到各家公司的5類指標(biāo)對(duì)模糊評(píng)價(jià)集的運(yùn)算結(jié)果見(jiàn)表3。 >  五、結(jié)論與思考對(duì)模糊評(píng)價(jià)集里四個(gè)等級(jí)V1

10、,V2,V3,V4,V5依次賦予分?jǐn)?shù)重心100, 75, 25, 0,亦即Mark= (100,75, 25, 0)T于是可得到第i個(gè)公司的綜合得分為:ZFi=Bi×Mark。各公司的綜合評(píng)分排名參見(jiàn)表3。筆者以熵權(quán)理論考察各指標(biāo)權(quán)重,以模糊隸屬度函數(shù)對(duì)各公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作模糊評(píng)價(jià)集的投影,建立了熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)模型。參照我國(guó)證券市場(chǎng)上上述公司2004年底表現(xiàn),跟本綜合總分狀況具有一定的吻合度。參考文獻(xiàn):1高英儀,楊綸標(biāo)·模糊數(shù)學(xué)·原理及應(yīng)用M·廣州:華南理工大學(xué)出版社,2003·2秦壽康·綜合評(píng)價(jià)原理與應(yīng)用M·北京:電子工業(yè)出版社,2002·3邱菀華·