基于云物元模型的國內礦山項目并購風險評估研究

鄭明貴，王訓洪(.江西理工大學礦業貿易與投資研究中心，江西 贛州 34000；.江西理工大學資源與環境工程學院，江西 贛州 34000)

基于云物元模型的國內礦山項目并購風險評估研究

鄭明貴1，王訓洪2
(1.江西理工大學礦業貿易與投資研究中心，江西 贛州 341000；2.江西理工大學資源與環境工程學院，江西 贛州 341000)

為了評估國內礦山項目并購風險，首先對國內礦山項目并購的主要風險因素進行了識別，在此基礎上構建了評估指標體系，通過Delphi法確定了指標權重；其次將云模型引入到物元分析中，建立了基于云物元模型的國內礦山項目并購風險評估模型；最后以國內A礦山集團并購B公司鎢礦項目為例進行應用，利用Matlab軟件計算了各評估指標對屬于各風險等級的關聯度。研究結果表明：產業風險、市場風險和財務風險等級評估為一般；礦產資源風險等級評估為低；該項目總風險等級評估為一般。

項目并購；云物元模型；風險評估

目前，我國礦山企業還存在著較多的問題，主要表現在：資源配置不合理、資源破壞浪費嚴重、先進與落后生產能力并存、整體技術水平較低、安全基礎設備薄弱、安全生產形勢嚴峻、資源利用率不高、礦區環境破壞嚴重、產業集中度低、企業競爭能力偏低等。正是由于這些問題使得國內礦山企業難以做大做強，而企業并購能為企業帶來先進的技術與資源，擴大生產規模，是解決這些問題的重要方法。近年來，中國企業并購的趨勢日益增強，但并購礦山項目所面臨的風險因素較為復雜，因此，在并購前對礦山項目并購的風險進行評估就顯得極為重要。本文將對國內礦山項目并購的風險進行評估。

1 國內礦山項目并購風險評估指標體系的構建

國內礦山項目并購的主要風險因素識別是對其進行評估的重要前提。由于并購國內礦山項目的風險因素錯綜復雜，有直接的、間接的、顯性的、隱形的、重要的和不重要的風險因素，每個風險因素影響的大小、方向都不盡相同。因此，需要對國內礦山項目的并購風險進行有效識別。

1.1 國內礦山項目并購的主要風險因素識別

通過參考國內外大量相關文獻的研究成果[1-13]和遵循全面性、系統性、動態性以及綜合性等原則的基礎上，采用德爾菲法[14]對國內礦山項目并購的主要風險因素進行識別。經過羅列總結，風險因素識別結果見表1。

1.2 國內礦山項目并購風險評估指標體系

依據表1，將并購風險類別作為一級評估指標，各類別的風險因素作為二級評估指標，構建了國內礦山項目并購風險評估指標體系，見表2所示。

1.3 并購風險評估指標體系權重的確定

通過專家調查法[14]向礦山企業(12份)、礦山設計研究院(7份)、高等院校(11份)相關專家發放問卷30份，并收回問卷24份，采用算術平均法計算所有評估指標權重，結果見表2所示。

表1 風險因素識別表

表2 國內礦山項目并購風險指標體系及權重

2 國內礦山項目并購風險評估模型

2.1 云物元模型的基本理論

2.1.1 云模型基本理論

2.1.1.1 云模型的定義

設U是一個可以用數字表示的普通集合，即定量論域。C是集合U上的定性語言。若集合U中存在一個x為定性語言C的一次隨機轉換，轉換成的x不是一個確定的值，而是符合一定分布的隨機數，若滿足下列關系時，如式(1)所示。

μ：U→[0，1]?x∈Ux→μ(x)

(1)

則x在集合U上的分布是就稱為云，每個x稱為云滴，云是由云滴組成[15]。

2.1.1.2 云模型的數字特征

云模型的數字特征能夠很好地反映定性語言的定量特性，是定性語言定量化的基礎。云模型的數字特征是由期望Ex(Expected value)、熵En(Entropy)和超熵Hx(Hyper entropy)組成，這三個數字特征組合一起描述定性語言的整體特征。

1)期望Ex：來源于概率統計論，是表示樣本中的平均值。在云模型中，期望Ex是定性語言在論域U中的平均值，是最具有代表性的云滴。

2)熵En：起源于熱力學，是表示能量在系統中分布的混亂程度。在云模型中，熵En是用來綜合度量定性語言的隨機性和模糊性。熵En越大，定性語言越模糊，所能接受的云滴范圍越大。隨機性和模糊性能用熵En度量，反映它們之間具有一定的關聯性。

3)超熵He：是熵的不確定度量，即熵的熵。它反映在論域U中所有云滴的凝聚程度。

2.1.2 物元基本理論

物元分析經常將事物表示為R=(N，c，v)，其中N表示事物的名稱，c表示事物特征，v表示事物特征的量值，R為事物的基本元。一個事物通常有多個特征，用物元表示，見式(2)。

(2)

2.1.3 云物元模型

2.1.3.1 云物元模型的定義

物元模型中的v是一個確定的數值，其最終的結果也是由這個數值計算的。但有些情況中，v不是一個確定的數，它同時具有模糊性和隨機性。針對這類情況，若繼續采用一個確定的數去建立物元，則會使最終的結果不夠準確。而云模型可以很好地反映事物的模糊性和隨機性，因此將云模型引入物元理論中將會彌補標準物元模型對上述情況的不足。云物元模型的表達式，如式(3)所示。

(3)

2.1.3.2 區間數值轉換成云參數的方法

(4)

(5)

He=s

(6)

式中，s是常數，s的值一般根據具體指標的模糊性和隨機性自行調整[18]

2.1.3.3 云物元模型的關聯函數

關聯函數將待評估對象的指標轉換成云評估中的有效數據。由于云模型的引入，標準物元模型的關聯函數已不再使用。云物元模型的關聯度計算步驟如下所示。

3)令數值x為云滴，計算云滴x屬于該等級的關聯度，關聯度計算公式如式(7)所示。

(7)

2.2 基于云物元模型的國內礦山項目并購風險評估模型

云物元模型是一種將云模型和物元模型相結合的新方法，它的本質是利用云模型對物元進行改造。

2.2.1 構建評估物元

根據表2，將并購總風險作為目標層物元，其包括4個一級風險評估指標，即產業風險，市場風險，財務風險，礦產資源風險。一級風險評估指標可以看成指標層物元。每個一級風險指標都會有自身的二級指標。評估對象的指標層物元可表示為式(8)。

(8)

2.2.2 建立評估對象的標準云

國內礦山企業并購風險評估，將風險劃分為低、一般、較高、高四個等級。通過實際調查和咨詢相關專家，給出相應的標準云參數值，如表3所示。各語言值所對應的評分范圍見表4。

根據式(4)～(6)，得出國內礦山項目并購風險評估標準云，見下式。

表3 二級指標的標準云參數

表4 各語言值所對應的評分范圍

2.2.3 風險評估

2.2.3.1 計算評估對象的指標層物元(一級指標)屬于j等級的關聯度

將二級指標當成一個云滴，利用式(7)計算其屬于各等級的關聯度。

評估對象的指標層物元(一級指標)屬于j等級的關聯度可利用其二級指標各等級的關聯度經過加權求和的方法得到，其計算公式見式(9)。

(9)

2.2.3.2 計算評估對象的目標層物元(總風險)對屬于j等級的關聯度

評估對象的目標層物元屬于j等級的關聯度可根據指標層物元屬于j等級的關聯度通過加權求和的方法得到，其計算公式見式(10)。

(10)

2.2.3.3 風險等級的判定

評估對象的風險判定是根據關聯度最大的原則，見式(11)。

(11)

3 案例研究與模型應用

以國內A礦山集團并購B公司鎢礦項目為例，利用云物元模型進行分析與應用。

3.1 關聯度計算

根據該項目可行性報告中的數據及相關專家給各個二級評估指標的評分，得到二級評估指標值，如表5所示。根據式(7)，利用Matlab編程計算各二級指標對屬于所有等級的關聯度，如表6所示。

表5 國內并購礦山項目風險的二級指標值

3.2 風險評估

3.2.1 各決策層物元(一級指標)的風險評估

根據表2、表6和式(10)求得各一級指標對各風險等級的關聯度，如下所示。

產業風險

μj(R1)=

=[ω11，ω12，ω13]·

=[0.0302523 0.3911152 0.0000002 0]

同理可得，市場風險μj(R2)=[0.10999 0.48389 0.00001 0]

財務風險μj(R3)=[0.0000086 0.315523 0.014997 0]

礦產資源風險μj(R4)=[0.2294132 0.01198210.00000000002 0]

整理上述求得一級指標對所屬各風險等級的關聯度，并利用式(11)得到一級指標的風險等級，結果見表7。

表6 各二級指標對屬于各風險等級的關聯度

表7 各一級指標對所有風險等級的關聯度及風險所屬等級

3.2.2 目標層物元(總風險)的風險評估

根據表2、表7和式(10)求得總風險對各風險等級的關聯度，如下所示。

總風險

因此，國內A礦山集團并購B公司鎢礦項目的總風險等級評估為一般。

4 結 論

1)利用德爾菲法對并購國內礦山項目的主要風險因素進行了識別，其主要包括產業風險、市場風險、財務風險和礦產資源風險等四個方面，將這四個方面的風險細分為13個二級指標，建立了國內礦山項目并購風險評估指標體系。

2)將云模型引入到物元分析中，用Matlab軟件計算出各指標對屬于各風險等級的關聯度，建立了基于云物元模型的國內礦山項目并購風險評估模型。

3)以國內A礦山集團并購B公司鎢礦項目為例對模型進行應用，結果表明：產業風險、市場風險和財務風險等級評估為一般；礦產資源風險等級評估為低；該項目總風險等級評估為一般。研究結果表明該模型的適用性較強，計算步驟簡便，能夠實現定性語言中的不確定性評估。

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Merger and acquisition risk assessment for domestic mining projects based on cloud matter element model

ZHENG Ming-gui1，WANG Xun-hong2

(1.Research Center of Mining Trade and Investment，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China；2.Faculty of Resource and Environmental Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China )

On the basis of identification of major risk in merger and acquisition of domestic mining projects, establishment of the evaluation index system and determination of weight by Delphi method, this article introduces cloud model to matter element analysis, therefore, put forward a risk assessment model on merger and acquisition of cloud matter element model based domestic project; taking the merger of Tungsten project of company B by Mining Group A as an example, the article uses Matlab to compute relevancy of each evaluation index on risk levels. A conclusion is drawn that the risk grade on industry, market and finance is general; mineral resources, low and the overall risk evaluation of the project is general.

merger and acquisition; cloud matter element model; risk assessment

2015-03-08

國家社會科學基金項目資助(編號：12CGL008)；江西省高校人文社會科學研究項目資助(編號：JJ1221)

鄭明貴(1978-)，男，副教授，碩士生導師，研究方向為礦業技術經濟。E-mail: mgz268@sina.com。

王訓洪(1990-)，男，碩士生，研究方向為礦業技術經濟。E-mail：631092969@qq.com。

F407.1

A

1004-4051(2015)12-0045-06