1、我國紡織業資本運營狀況模式探究    摘要:為研究我國紡織業資本運營狀況,采集了公開數據庫上市公司報表數據,運用熵理論對五類指標客觀賦權,建立了模糊隸屬度函數,對所得數據作模糊評價集的投影,給出模糊綜合評價模型,形成了具有良好吻合度的綜合評價排名。關鍵詞:紡織業 資本運營 信息熵 熵權 模糊隸屬度函數 模糊綜合評價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,我國紡織品貿易領域接連遭受歐美貿易壁壘,筆者欲通過建立綜合評價模型,對該行業過去一年的資本運營績效狀況做出評價。資本運營,就是對企業所擁有的一切資產,通過優化配置等方式進行有效運營,以最大限度地實現增值。對其評價的成果是否可靠,不僅依賴于所得數據的質量,更取決于所選擇的評價方法是否科學。目前,評價多采用單項比率評分法,某些綜合評分法也多以主觀判斷為基礎,致使評價結果的實用性較差。應用模糊數學的理論分析,企業財務狀況和經營成果的優劣屬于模糊范疇,采用用特定分級標準存在一定的局限性,而且

4、,資本運營狀況和經營成果與各種影響因素相互之間的關系是模糊的。因此,在此類評價中,應用模糊數學的理論和方法,應該是可行的。一、模糊評價準備(一)對象集、因素集和評語集筆者采集了紡織業板塊38家上市公司截至2004年12月31日的財務報表數據,建立對象集,提取了五項綜合性財務指標做分析。評價指標集為五項財務指標因素集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X2(元),凈資產收益率X3(%),每股資本公積X4(元),主營業務利潤率X5(%);以評價等級“優、良、中、差”構成評語集V= v1,v2,v3,v4。(二)數據的無量綱化對于

5、具有不同量綱的數據,為使不同指標數據在平等的條件下進行比較,應做標準化、去量綱化處理。目前數據標準化處理的方法大致有3種,即標準化、極差標準化和正規化。假設xi是原觀測值,-X為數據均值,s為標準差,Xmax為最大值,Xmin為最小值,去量綱化處理后觀測值為Xi,針對正向指標,有以下計算公式2: 筆者采用熵權理論考察五類指標之間的客觀權重分配,考慮到因素集U中五個指標均為正向指標,且為保證各指標的熵值有意義,決定采用正規化方法對所采集的數據作去量綱化,結果見表1中數據ZXi(i=1, 2, 5)。 (三)模糊隸屬度函數為建立模糊隸屬度函數,對正規化觀測值ZXi由小到大分組為四類L1,L2,L3

6、,L4,記為: 建立隸屬度函數如下(其中V1為優秀,V2為良好,V3為合格,V4為不合格): 其中,利用spss工具統計分組分界值s1,s2,s3參見表2。 二、熵權財務指標因素集(一)管理決策熵理論熵的概念源于熱力學,表示做功能力的損失,它是物質的狀態參數,也是系統無序度的量度。1948年,申農(C·E·Shamion)將熵引入信息論,用來度量信息量與不確定性。 在對資本運營績效的分析中,不同指標所處的地位是不同的,形成差異有兩方面的原因:投資者對各指標的重視程度;各指標對投資者所傳遞的信息量。按照熵的思想,指標在投資決策中所起作用的大小使用熵權來度量。在有m個評價指標,

7、n個被評價對象的問題中(即(m,n)評價問題),按照定性與定量相結合的原則取得多對象關于多指標的評價矩陣R2。 對R做正規化處理,得到正規化評價矩陣:R= (rij)m*n在筆者的五類指標中,rij均為正向指標。(二)評價指標的熵值在(m,n)評價問題中,第i個指標的熵Hi定義為: (三)評價指標的熵權及其性質在(m,n)問題中,第i個指標的熵權i定義為:i= (1-Hi)/(m-mi=1Hi)。由上述定義及熵函數性質,得熵權性質:(1)當被評價對象在指標j上相差較大時,熵值較小、熵權較大,說明該指標提供了較豐富的信息。(2)指標熵值越大,其熵權越小,該指標越不重要,且滿足0 i 1且mi=1

8、i=1。(3)以熵權作權重,是在確定評價對象集評價指標后,各指標在競爭意義上的相對激烈程度。三、模糊熵權權重向量對表1中的正規化數據作歸一化處理(記為FXi(i=1, 2, 5),即可應用管理決策的熵理論。對本評價問題所涉及的五個指標求出相應的熵值H及熵權,其中:H1對應每股收益FX1,H2對應每股凈資產FX2,H3對應凈資產收益率FX3,H4對應每股資本公積FX4,H5對應主營業務利潤率FX5。筆者經編程運算,得五類指標的熵值及熵權向量分別為: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= (1,2,3,4,5) = (0·046 3,0·200 7, 0·091 9, 0·380 6, 0·280 5)四、模糊綜合評價矩陣與應用利用筆者建立的隸屬度函數,把評價對象集中的38家公司對應的因素集U中5類指標分別投影到模糊評價集V中,得到模糊評價矩陣Ri(i=1, 2, 38)。 于是,通過模糊合成運算來求取熵權模糊綜合評價結果B,其分量Bi: 筆者利用matlab工具編程運算得到各家公司的5類指標對模糊評價集的運算結果見表3。 >  五、結論與思考對模糊評價集里四個等級V1

10、,V2,V3,V4,V5依次賦予分數重心100, 75, 25, 0,亦即Mark= (100,75, 25, 0)T于是可得到第i個公司的綜合得分為:ZFi=Bi×Mark。各公司的綜合評分排名參見表3。筆者以熵權理論考察各指標權重,以模糊隸屬度函數對各公司的財務數據作模糊評價集的投影,建立了熵權模糊綜合評價模型。參照我國證券市場上上述公司2004年底表現,跟本綜合總分狀況具有一定的吻合度。參考文獻:1高英儀,楊綸標·模糊數學·原理及應用M·廣州:華南理工大學出版社,2003·2秦壽康·綜合評價原理與應用M·北京:電子工業出版社,2002·3邱菀華·