基于粗糙集的鋼鐵業上市公司財務狀況評價

卜洪運+張艷鳳

【摘 要】 為準確評價鋼鐵業上市公司財務狀況，文章構建了包含財務指標與非財務指標的多層級指標評價體系。運用粗糙集理論對指標體系進行約簡，得到了核心評價指標，并獲得其相應權重，進而對各公司財務狀況進行綜合評價。評價結果表明：第一，非財務指標對財務狀況評價的影響力約占18%；第二，清晰反映了各公司財務狀況所處水平，為管理者和投資者的決策提供了支持。

【關鍵詞】 粗糙集； 屬性約簡； 鋼鐵企業； 財務狀況評價

中圖分類號：F426 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2014）08-0084-05

一、引言

鋼鐵產業是我國國民經濟的支柱產業，但目前由于全球經濟的持續放緩、鐵礦石能源價格的高位運行，使得原本處于產能過剩階段的我國鋼鐵行業經營狀況惡化，利潤率嚴重下滑，財務風險加劇。本文對我國鋼鐵企業財務狀況的評價正是以財務風險為切入點來進行的。通過對國內已有研究的整理歸納發現，我國對鋼鐵企業財務風險的研究主要是集中在某一局部領域（如資本結構、并購績效、安全管理體制等），并未形成體系，無法從整體反映企業的綜合財務狀況。關于研究方法則主要有單變量判定模型、多元線性判定模型、多元邏輯回歸模型及BP神經網絡等，這些方法雖然經典，但其自身都存在不可避免的缺陷，如：單變量判定法雖簡單易行，但過于片面，甚至存在不同指標出現不同結論的非合理現象；多元判定模型相對包含指標較多，但其研究數據需滿足正態分布、兩組的協方差矩陣相等等要求，假設條件在現實中難以實現；多元邏輯回歸模型需要變量之間相互獨立，而且在數據處理過程中涉及大量極大似然估計運算，對結果精度存在一定影響；BP神經網絡雖以其強大的非線性系統處理能力成為近年來財務風險研究的熱點，但神經網絡結構的設計對結果影響很大，而且需要相應的程序完成大量計算，對編程知識要求較高。

綜上，筆者將粗糙集理論引入鋼鐵企業財務狀況評價中，綜合財務因素和非財務因素建立綜合財務狀況評價指標體系，利用粗糙集屬性約簡理論，在無需提供數據集合之外的其他信息的條件下，對指標體系進行精簡，并確定指標權重，最后結合實際數值與權重得到財務狀況綜合評價值，此方法既全面地包含了財務評價指標，又減少了決策者主觀因素的影響，使評價結果更加準確客觀。

二、粗糙集理論

粗糙集理論（Rough Sets Theory）最早是由波蘭數學家Z.Pawlak于1982年提出的，是一種處理不完備、不確定性知識和信息系統的數據分析方法。粗糙集的最大特點在于無需提供數據集合之外的任何先驗信息，便能客觀地識別評估數據之間的依賴程度，從大量數據中求取最小不變集（核），實現保留關鍵信息前提下的知識的最小表達。

（一）模型信息的定義

三、公司財務狀況評價

目前國內對于鋼鐵企業財務狀況綜合評價的研究較少，大多數學者主要是針對鋼鐵企業某一方面的問題進行研究，如戰略成本、并購績效、利潤評價、安全管理等。本文所做的鋼鐵業上市公司財務狀況評價，是在前人研究基礎上，結合其他行業財務狀況評價體系與鋼鐵行業自身特點，對鋼鐵業上市公司整體財務狀況進行評價的一次研究。

我國鋼鐵業上市公司財務狀況除了受公司自身的資本結構、固定資產投資規模、庫存管理、原料成本等內部主觀因素影響以外，還受社會環境、經濟環境、國家政策、技術水平等外部客觀因素影響，這些因素對財務狀況的影響結果最終通過各種“指標”得以體現。綜合考慮上述因素并結合前人研究成果，確定對我國鋼鐵業上市公司財務狀況的評價需要結合財務指標和非財務指標雙方面因素進行。其中，財務指標包括反映公司償債能力、資本運營能力、盈利能力、現金流量能力、成長能力等5個方面實力的指標，它們被定義成一級指標，每個一級指標下又包含若干反映此一級指標的二級指標（如：資產負債率、存貨周轉率等，這些二級指標的數據是可以通過公司年報獲得的），一共16項；非財務指標作為第6個一級指標，其下包含國有股比例、研發支出比例、產品出口比例等6項二級指標，這6項指標的選擇充分考慮了鋼鐵企業自身的特點，為評價公司財務狀況提供了有力支撐。

以上22項反映鋼鐵業上市公司財務狀況的指標組成評價體系后，利用粗糙集理論對此評價體系進行約簡。數據處理過程中，將6個一級指標看成6個獨立的屬性集A1，…，A6，分別進行指標約簡，約簡后的指標評價體系一級指標保持不變，仍然能全面地反映公司財務狀況，二級指標則去掉了那些重要度為0的指標，只留下核心指標，至此評價指標體系得以約簡。再根據每個二級指標的重要度確定其權重，以及其所屬的一級指標的權重。此處，非財務指標作為財務狀況評價因素，不只是簡單地將數值加到財務指標評價得分上，而是結合了非財務指標在影響公司財務狀況時所占的重要性（即權重），這樣既顯示了最終評價得分的科學性，又提高了評價結果的準確性。

（一）指標體系構建與樣本的選取

1.指標體系的構建

據上文表述，需通過6個大方面、22項指標來反映鋼鐵業上市公司的財務狀況，以6個方面作為一級指標，22項具體指標作為二級指標，構建我國鋼鐵業上市公司財務狀況評價指標體系，如表1所示。

2.樣本選取

我國上、深證券交易所鋼鐵板塊上市公司共49家，考慮到樣本公司所處具體行業的一致性，以及最終評價結果的可比性，本文只選取從事黑色金屬冶煉和壓延加工業的30家上市公司作為研究樣本。此30家企業的序號、股票代碼、公司名稱如表2所示，每家企業反映財務狀況的指標數據可通過新浪財經網、巨潮資訊網以及企業2012年年報獲得。

（二）基于粗糙集理論的指標體系約簡

1.數據預處理

由于使用粗糙集理論對指標體系進行研究時要求數據必須是離散的，所以需要對原始數據進行離散化處理。本文采用SPSS軟件可視化離散功能對數據進行離散，所得結果如表3所示。endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權重的確定

根據重要度公式（1）和權重公式（2），計算各個指標的重要度與權重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權重如表4所示。

（三）鋼鐵業上市公司財務狀況評價

由于財務狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數量級不盡相同，所以如果直接對數據進行加權相加則會影響最終評價結果。因此，需要對數據進行規范化處理，即把指標值轉化為無量綱、無數量級差別的標準分，在此基礎上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數據規范到[0，1]范圍內。經過規范化處理后的指標體系數據如表5所示。

結合表4與表5，根據公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業上市公司的財務狀況分別從財務層、非財務層以及兩者的加權和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數值越大，說明該公司在財務層、非財務層和綜合狀況方面越好。評價結果如表6所示。

首先，從財務指標層面看，30家鋼鐵業上市公司中財務層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業上市公司中有多半的企業在償債能力、資產運營能力、盈利能力、現金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業整體經營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業并不一定具有較強的成長能力，從評價結果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業盈利能力和成長能力均表現強勢外，其余12家企業的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務層面而言，30家企業的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產品出口業務是鋼鐵企業改善財務狀況的有效行徑。

最后，從財務指標和非財務指標的加權綜合評價值來看，30家鋼鐵業上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務狀況好和壞的企業，對企業財務狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業財務狀況良好，上海科技和重慶鋼鐵2家企業則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務指標來判斷企業財務狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務層面評價值僅為0.28，但該企業綜合得分為0.37，處于行業平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術研發的投資適當，保證了企業技術改革的發展，產品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結果，這些非財務方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發展中財務狀況的相對穩定。

四、結論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業財務狀況分析評價，可以從大量的數據中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業財務狀況的財務指標及非財務指標，并根據指標權重計算得到鋼鐵企業財務狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業上市公司財務狀況排名一目了然，為企業管理者和投資者做決策提供了可靠依據。同時，這一研究結果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業上市公司財務狀況評價方法的可行性與科學性。另外，考慮到鋼鐵行業相關數據的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業財務狀況也有很大的影響，但在非財務指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數據方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業指標進行分析與對比，為提出更具有行業特色的鋼鐵企業財務狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權重確定方法[J].中國管理科學，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業上市公司績效評價[J].冶金經濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內鋼鐵企業財務風險管理系統[J].經營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業上市公司資本機構的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業財務風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業財務風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權重的確定

根據重要度公式（1）和權重公式（2），計算各個指標的重要度與權重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權重如表4所示。

（三）鋼鐵業上市公司財務狀況評價

由于財務狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數量級不盡相同，所以如果直接對數據進行加權相加則會影響最終評價結果。因此，需要對數據進行規范化處理，即把指標值轉化為無量綱、無數量級差別的標準分，在此基礎上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數據規范到[0，1]范圍內。經過規范化處理后的指標體系數據如表5所示。

結合表4與表5，根據公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業上市公司的財務狀況分別從財務層、非財務層以及兩者的加權和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數值越大，說明該公司在財務層、非財務層和綜合狀況方面越好。評價結果如表6所示。

首先，從財務指標層面看，30家鋼鐵業上市公司中財務層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業上市公司中有多半的企業在償債能力、資產運營能力、盈利能力、現金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業整體經營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業并不一定具有較強的成長能力，從評價結果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業盈利能力和成長能力均表現強勢外，其余12家企業的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務層面而言，30家企業的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產品出口業務是鋼鐵企業改善財務狀況的有效行徑。

最后，從財務指標和非財務指標的加權綜合評價值來看，30家鋼鐵業上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務狀況好和壞的企業，對企業財務狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業財務狀況良好，上海科技和重慶鋼鐵2家企業則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務指標來判斷企業財務狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務層面評價值僅為0.28，但該企業綜合得分為0.37，處于行業平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術研發的投資適當，保證了企業技術改革的發展，產品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結果，這些非財務方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發展中財務狀況的相對穩定。

四、結論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業財務狀況分析評價，可以從大量的數據中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業財務狀況的財務指標及非財務指標，并根據指標權重計算得到鋼鐵企業財務狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業上市公司財務狀況排名一目了然，為企業管理者和投資者做決策提供了可靠依據。同時，這一研究結果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業上市公司財務狀況評價方法的可行性與科學性。另外，考慮到鋼鐵行業相關數據的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業財務狀況也有很大的影響，但在非財務指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數據方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業指標進行分析與對比，為提出更具有行業特色的鋼鐵企業財務狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權重確定方法[J].中國管理科學，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業上市公司績效評價[J].冶金經濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內鋼鐵企業財務風險管理系統[J].經營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業上市公司資本機構的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業財務風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業財務風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權重的確定

根據重要度公式（1）和權重公式（2），計算各個指標的重要度與權重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權重如表4所示。

（三）鋼鐵業上市公司財務狀況評價

由于財務狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數量級不盡相同，所以如果直接對數據進行加權相加則會影響最終評價結果。因此，需要對數據進行規范化處理，即把指標值轉化為無量綱、無數量級差別的標準分，在此基礎上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數據規范到[0，1]范圍內。經過規范化處理后的指標體系數據如表5所示。

結合表4與表5，根據公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業上市公司的財務狀況分別從財務層、非財務層以及兩者的加權和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數值越大，說明該公司在財務層、非財務層和綜合狀況方面越好。評價結果如表6所示。

首先，從財務指標層面看，30家鋼鐵業上市公司中財務層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業上市公司中有多半的企業在償債能力、資產運營能力、盈利能力、現金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業整體經營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業并不一定具有較強的成長能力，從評價結果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業盈利能力和成長能力均表現強勢外，其余12家企業的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務層面而言，30家企業的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產品出口業務是鋼鐵企業改善財務狀況的有效行徑。

最后，從財務指標和非財務指標的加權綜合評價值來看，30家鋼鐵業上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務狀況好和壞的企業，對企業財務狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業財務狀況良好，上海科技和重慶鋼鐵2家企業則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務指標來判斷企業財務狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務層面評價值僅為0.28，但該企業綜合得分為0.37，處于行業平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術研發的投資適當，保證了企業技術改革的發展，產品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結果，這些非財務方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發展中財務狀況的相對穩定。

四、結論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業財務狀況分析評價，可以從大量的數據中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業財務狀況的財務指標及非財務指標，并根據指標權重計算得到鋼鐵企業財務狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業上市公司財務狀況排名一目了然，為企業管理者和投資者做決策提供了可靠依據。同時，這一研究結果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業上市公司財務狀況評價方法的可行性與科學性。另外，考慮到鋼鐵行業相關數據的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業財務狀況也有很大的影響，但在非財務指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數據方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業指標進行分析與對比，為提出更具有行業特色的鋼鐵企業財務狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權重確定方法[J].中國管理科學，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業上市公司績效評價[J].冶金經濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內鋼鐵企業財務風險管理系統[J].經營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業上市公司資本機構的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業財務風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業財務風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint