國內礦業項目并購財務風險預警評價研究

王海英，王訓洪，裴玉峰

(1.上海師范大學 數理學院，上海 200234；2.江西理工大學 資源與環境工程學院，江西 贛州 341000)

經濟研究

國內礦業項目并購財務風險預警評價研究

王海英1，王訓洪2，裴玉峰1

(1.上海師范大學 數理學院，上海 200234；2.江西理工大學 資源與環境工程學院，江西 贛州 341000)

摘要：為了對國內礦業項目并購財務風險進行預警評價，本文首先采用德爾菲法對國內礦業項目并購財務風險預警評價的主要因素進行了識別；其次建立了預警評價指標體系，采用遺傳層次分析法確定了各預警評價指標的權重，并確定了經典域和節域；最后建立了基于AG-AHP和物元模型的國內礦業項目并購財務風險預警評價模型，并將模型進行了實際案例驗證，利用Matlab軟件編程計算了各預警評價指標的關聯度和綜合關聯度，得出了該案例的并購財務風險等級為較高，預警信號為橙燈。

關鍵詞：遺傳層次分析法；物元模型；財務風險；預警評價

和西方發達國家相比，我國礦山企業整體規模較小、資源利用率不高、技術相對偏低。針對這種情況，國家政府支持國內礦山企業整合，整合的最好途徑是并購。在此環境下，我國礦山企業并購越來越多，但并購失敗率居高不下，從數據來看，企業并購的失敗率高達70%[1]。并購失敗的主要原因是沒有處理好財務問題，因此，有必要對我國礦業項目并購財務風險進行預警評價。

1國內礦業項目并購財務風險預警評價指標體系的構建

國內礦業項目并購財務風險因素識別是對其進行預警評估的重要基礎。由于國內礦業項目并購財務預警的風險因素比較復雜，且每個風險因素影響的大小都不盡相同。因此，需要對國內礦業項目并購財務預警風險的主要影響因素進行有效識別。

1.1財務風險因素識別

通過查閱大量國內外礦業項目并購財務風險預警評價的相關文獻與書籍[2-6]，采用德爾菲法[7]對國內礦業項目并購財務預警風險的主要影響因素進行識別，識別結果見表1。財務預警所面臨的主要風險包括償債風險、盈利風險、資產營運風險、成長風險四個方面。

1.2財務預警評價指標體系的構建

根據表1，將風險類別作為一級財務預警評價指標，風險因素作為二級財務預警評價指標，構建了國內礦業項目財務風險預警評價指標體系，見表2。

表1　財務風險因素識別表

表2　財務預警評價指標體系

2基于AG-AHP和物元模型的國內礦業項目并購財務風險預警評價模型

2.1遺傳層次分析法(AG-AHP)的基本原理

遺傳層次分析法的基本原理是利用遺傳算法對層次分析法進行改進，依據評價指標體系，建立判斷矩陣；然后以判斷矩陣為初始群，進行選擇、交叉和變異等遺傳算子的操作，直到找出可接受的一致性矩陣；最后再通過矩陣計算權重[8]。

2.1.1建立判斷矩陣

構建判斷矩陣的目的是為了計算各預警評價指標的權重。判斷矩陣的構建過程中，對同一層次中的所有因素進行兩兩比較，通過比較來找出指標因素對總目標的影響程度。采用9分位比率確定各評價指標的優劣程度，構造出評價指標的判斷矩陣A=(aij)n×n。

2.1.2判斷矩陣權重的計算及一致性檢驗

(1)

于是有

(2)

(3)

一般情況中，構造的判斷矩陣A很難達到一致性，而層次分析法要求判斷矩陣滿足一致性。依據判斷矩陣的定義，式(3)左端的值越小，則判斷矩陣A的一致性程度越高。當式(3)等號成立，則判斷矩陣A是完全一致性。因此，判斷矩陣一致性檢驗及權重的計算可以轉換成以下優化問題(式(4))[9]。

(4)

式中：CIF(n)是一致性函數(Consistency Index Function)，權重wi(i=1，2，…，n)是優化變量，其余符號同前。式(4)的全局最小值是0，是一個非線性優化問題，用常規方法很難解決，但用遺傳算法處理該類問題卻較為簡便[10]。

2.2物元模型基本原理

物元模型[11]是由我國蔡文教授1970年創立的，融合了數學、系統科學和思維科學，介于經典數學與模糊數學之間的學科，主要研究事物的可拓性，適用于解決多因素評估問題。

2.2.1構建物元矩陣

物元模型通常將事物表示為R=(N，c，v)，其中N表示事物名稱，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，則用物元表示為式(5)。

(5)

2.2.2確定經典域和節域

將預警評價指標分級，各等級對應的量值范圍可按如下方法確定。

(6)

式中：uj表示第j個評價等級(j=1，2，…，m)；ci表示uj的第i個特征(i=1，2，…，n)； vji表示第j個評價等級中ci的量值范圍，即為經典域；aji、bji分別表示vji的上下限。

節域是所有等級的取值范圍，可表示為式(7)。

(7)

式中：U表示為所有等級的取值范圍；vUi表示ci的量值范圍，即為節域。

2.2.3關聯度的計算

關聯度計算公式見式(8)[13]。

(8)

(9)

式中：ρ(vi，vji)為評價指標vi與經典域之間的距；ρ(vi，vUi)為評價指標vi與節域之間的距。

2.2.4計算綜合關聯度及評價等級判定

風險評價指標屬于等級j的綜合關聯度，見式(10)。

(10)

式中：wi為第i個評價指標的權重。

評價等級判定：若Kk(U)=maxKj(U)，則評價對象的等級判定為k級。

2.3基于AG-AHP和物元模型的國內礦業項目并購財務風險預警評價模型

2.3.1預警評價指標權重的確定

1)判斷矩陣的確定。根據表2的預警評價指標體系，結合國內礦業項目并購的特性以及咨詢相關專家，初步建立一級指標和二級指標的判斷矩陣。

一級指標的判斷矩陣見矩陣A。

二級指標的判斷矩陣見矩功A1～A4。

2)計算權重。用遺傳層次分析法計算各評估指標的權重值[14]。首先編寫適應度函數M；然后設置遺傳參數，包括種群類型、種群尺度、適應度測量、變異算子和交叉算子等；最后使用Matlab遺傳算法工具箱求解，計算結果見表3。

一致性檢驗需要一致性指標函數的值小于0.1，表3中的一次性指標函數值都遠小于0.1，全部通過一次性檢驗。

表3　預警評價指標權重

2.3.2經典域與節域的確定

將國內礦業項目并購財務風險劃分為低、一般、較高、高四個等級，風險由低到高的程度將預警信號依次設為綠燈、黃燈、橙燈和紅燈。通過查閱相關文獻[15-18]和結合物元理論，并根據式(6)、式(7)和表2，確定各二級預警評價指標的經典域和節域。

3模型應用

以國內某礦業集團并購位于內蒙某地區的鐵礦項目為例。根據該公司的財務報表，得到各二級預警指標的值，見表4。

表4　二級預警指標的值

根據表3、表4和式(8)～(10)，利用Matlab軟件編程計算出該案例各預警評價指標的關聯度和綜合關聯度，計算結果分別見表5和表6。

Kk(U)=maxKj(U)=K2(U)=0.01722，可以判定該案例的并購財務風險為較高，預警信號為橙燈。

4總結

1)采用德爾菲法對國內礦業項目并購財務風險預警評價的主要因素進行了識別，其主要包括償債風險、盈利風險、資本營運風險和成長風險，并將這四類風險細化為12個二級預警指標，建立了國內礦業項目并購財務風險預警評價指標體系。

2)采用遺傳層次分析法確定了各預警評價指標的權重，確定了各預警評價指標的經典域和節域，建立了AG-AHP和物元模型的國內礦業項目并購財務風險預警評價模型。

3)以國內某礦業集團并購位于內蒙某地區的鐵礦項目為例對模型進行實際案例驗證，利用Matlab軟件編程計算出各預警評價指標的關聯度和綜合關聯度，得出該實際案例的并購財務風險為較高，預警信號為橙燈。

表5　評估指標關聯度

表6　綜合關聯度

參考文獻

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Financial risk warning assessment for domestic mining projects’ merqers and acquisitions

WANG Hai-ying1，WANG Xun-hong2,PEI Yu-feng1

(1.Mathematics and Science College of Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China; 2. Faculty of Resource and Environmental Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China )

Abstract:In order to make warning assessment for financial risk of domestic mining project’ M&A，this article first identified the major factors on financial risk by Delphi method，and then established a warning assessment index system，defined the index weights by GA-AHP，and made sure the sutra field and controlled field，finally put forward a risk warning assessment model of domestic project which based on the GA-AHP and matter element model，and then applied it into practical cases to verification，Matlab software was used to calculated the membership degree of the case，the conclusion is：merqers and acquisitions financial risk level of the practical case is higher and warning signal is orange.

Key words：GA-AHP；matter element model；financial risk；warning assessment

收稿日期：2015-07-08

作者簡介：王海英(1989-)，女，江西鄱陽人，碩士研究生，研究方向為應用數學。E-mail：746120237@qq.com； 斐玉峰(1977-)，男，博士，副教授，研究方向為基礎數學。E-mail：pei@shnu.edu.cn。 通訊作者：王訓洪(1990-)，男，江西鄱陽人，碩士研究生，研究方向為礦業技術經濟。E-mail：631092969@qq.com。

中圖分類號：F426.1;F406.72

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4051(2016)05-0037-05