沃爾評分法的優化研究

陳佳偉

摘要：企業財務分析工具主要有沃爾評分法、平衡計分卡、杜邦分析法等。沃爾評分法的綜合性高，方便信息使用者直觀的對不同公司的業績進行比較，但是隨著經濟的發展與現代公司經營的復雜化，沃爾評分法對企業業績分析逐漸顯得力不從心。鑒于此，為了更加客觀了解企業財務情況，文章認為有必要對沃爾評分法進行優化，使其滿足當前公司財務分析的要求。

關鍵詞：沃爾評分法優化；因子分析；農業行業

一、傳統沃爾評分法的缺陷

沃爾評分法，是指通過對選定的幾項財務比率進行評分，計算得分，并據此評價企業的綜合財務狀況的方法。1928年亞歷山大·沃爾在《信用晴雨表》和《財務報表比率分析》兩本著作中采用評分方法對企業的信用狀況進行綜合評價，同時提出了信用能力指數的概念，其發明初衷是用于評價企業的信用水平，現在多用于企業業績評價、價值評估、財務預警等方面。沃爾通過選取流動比率、產權比率、固定資產比率等七個比率指標，構建指標間的線性關系，通過構建指標間的線性聯系，進而評價企業總體信用水平，經過一系列的發展與應用，該方法現在多用于評價企業的綜合財務狀況，因此又被稱為財務比率綜合評分法。表1為較為常用的沃爾評分表。

通過日常的應用與研究發現，沃爾評分法的主要弊端有以下幾方面。

1. 指標選取有待探討。一是沃爾評分法所選取的七個財務比率未給出理論證明，客觀性不足。二是指標未對現代企業的應用進行改進，主要體現在僅涉及企業的償債能力與營運能力，缺少對企業的盈利能力與發展能力的研究。

2. 指標賦予的權重缺少理論支撐。沃爾評分法對于七個指標給予的權重是符合常識的，但是缺少理論支撐。除此之外，對于不同行業來說，各指標的權重也會有所不同，對此沃爾評分法并未涉及。

3. 各項評分的計算公式存在漏洞。假設企業某一指標存在異常情況，根據總評分=Σ[（實際值/標準值）*權重]公式，或造成企業評分的不準確，影響企業財務狀況評價結果。另外，也未能排除企業通過粉飾關鍵指標來提高總評分的可能性。

二、沃爾評分法的優化

（一）沃爾財務評價體系中財務指標的優化

對于沃爾財務評價體系中指標的優化主要是兩個方面，一是指標的確定，二是指標權重的賦予，采用一定的方法使指標選取與權重給予具有客觀性與科學性。首先要確定目標行業，目標行業決定相關指標的選取與權重的賦予，因為不同行業存在本行業企業的財務特點，其財務評價的側重點肯定有所不同。在選定行業之后，第一步確定指標，從企業的償債能力、營運能力、盈利能力、成長能力四方面篩選財務指標，利用因子分析法確定進入最終財務評價模型中的財務指標；第二步確定指標權重，在確定相關財務指標之后利用層次分析法確定各指標的權重。

（二）計分規則的改進

有時同行業間企業的同一指標相差過大，為了減少異常指標對目標企業業績評價造成的不合理影響，對各指標的單項評分采取極值限定的原則，比如極大值設定為正常值的3倍，對于極小值或不設置極小值或為正常值的0.5倍，針對具體指標進行差異化設置，正常值需要加以說明的是，本文模型設置的正常值不是某一指標的行業均值，而是某一指標的眾數的均值，當然對于眾數也是一個區間，即出現數值最多的區間，而非某一個值。另外，在計算得分的過程中加入調整分項，進一步減少異常數據的影響。改進后的計算規則如下。

每分比率=（行業最高比率-標準比率）/（最高評分-最低評分）

調整分=（實際比率-標準比率）/每分比率

最終評分=評分值+調整分

三、改進沃爾評分法的實際應用

（一）采用因子分析確定財務指標

選取2016年前三季度農業上市公司相關財務指標為樣本數據，基于國泰安構建原始數據庫。指標庫的構成為，盈利能力：總資產凈利潤率、流動資產凈利潤率、固定資產凈利潤率、凈資產收益率、息稅前利潤與資產總額比、營業利潤率；營運能力：存貨周轉率、流動資產周轉率、固定資產周轉率、總資產周轉率；償債能力：流動比率、速動比率、現金比率、利息保障倍數、資產負債率、權益乘數、產權比率、長期資本負債率；發展能力：總資產增長率、基本每股收益增長率、凈利潤增長率、營業利潤增長率。

利用IBM SPSS 20.0對樣本數據采用因子分析法進行分析，針對樣本提取10個因子時，得到85.976%方差貢獻率，大于85%，解釋效果較好。所以提取的這10個因子包含了原始數據的大部分信息，提取的10個因子滿足企業總體財務情況的表達。為進一步分析選取的10個因子對原始數據的意義，采用最大方差正交旋轉法得出旋轉成份矩陣，如表2所示。

由表2得出，因子1代表盈利能力，主要是因為相關性比較大的有息稅前利潤與資產比指標、總資產凈利潤率指標等，均為企業盈利能力相關指標；因子2代表短期償債能力，相關性比較大的指標有速動比率與流動比率等，體現了企業的短期償債能力；因子3代表長期償債能力，相關性比較大的指標為權益乘數與產權比率，一般來表現企業的長期償債能力；因子4代表營運能力，相關性比較大的指標為總資產周轉率與流動資產周轉率，二者一般表示企業的營運能力；因子5代表發展能力，主要相關指標為營業利潤增長率與基本每股收益增長率；因子6代表盈利能力與發展能力，相關性比較大的指標有固定資產凈利潤率與總資產周轉率，其中前者與企業盈利能力相關，后者與企業發展能力相關；因子7代表盈利能力，相關指標為營業利潤率，屬于企業盈利能力指標；因子8代表長期償債能力，相關指標為利息保障倍數，該指標一般表示企業長期償債能力水平；因子9代表發展能力，解釋指標為凈利潤增長率，該指標屬于企業發展能力范疇；因子10代表營運能力，相關指標為固定資產周轉率，該指標屬于企業營運能力指標。結合實際情況，上述結果與實踐經驗存在著較大的吻合性，說明分析的結果具有一定的現實意義。通過因子分析為沃爾評分法選取評價指標提供理論依據，并非單一的出于主觀經驗，使得指標的選取更為科學。endprint

結合表2結果，與農業企業的實際情況，基于評價體系的易用性與可靠性，本文選取的評價指標庫為，盈利能力：息稅前利潤/資產、總資產凈利潤率、凈資產收益率；償債能力：速動比率、流動比率（短期償債能力），利息保障倍數、產權比率（長期償債能力）；營運能力：固定資產周轉率、流動資產周轉率；發展能力：凈利潤增長率、營業利潤增長率。

（二）采用層次分析法確定各指標權重

根據層次分析法相關理論構建層次分析模型，如表3所示。

根據層次分析法的1～9標度法，結合相關專家的建議構建能力層與指標層的判斷矩陣如下：

以能力層A的判斷矩陣為例進行能力層權重的計算與一致性檢驗。本文采用根法進行權重的計算。首先對矩陣A的每一行元素求幾何平均，然后對該向量進行歸一化處理，該向量為權重向量，經計算權重向量WA=[0.14109，0.14109，0.26260，

0.45501]T。

對判斷矩陣A進行一致性檢驗。

設新矩陣B=A*WA=[0.56515，0.56515，1.0545，1.82675]T，新矩陣C=n*WA=[0.56436，0.56436，1.0504，1.82004]T，其中n為矩陣階數；

λmax=∑Bi/Ci=4.01039，其中Bi、Ci 分別為矩陣B，矩陣C的第i個元素；

CR=CI/RI，其中CI=（λmax-n）/（n-1）=0.00346，查閱RI標準值表，此處RI=0.90，經計算CR=0.00384<0.1，說明能力層的判斷矩陣A具有一致性，權重向量WA可以被接受。同樣的，本文得到指標層T的各矩陣的權重向量與CR值。

WT1=[0.25，0.25，0.25，0.25]T，CI=0，CR=0<0.1；

WT2=[0.5，0.5]，CI=0；

WT3=[0.5，0.5]，CI=0；

WT4=[0.2，0.4，0.4]，CI=0，CR=0<0.1。

由結果可知，矩陣T1、T2、T3、T4的CI值為0，說明指標層的各矩陣具有完全一致性。

將能力層權重與指標層權重對應相乘，得出指標層最終的權重，其結果如表4所示。

WT=[0.03527，0.03527，0.03527，0.03527，0.07055，0.07055，0.13130，0.13130，0.09100，0.18200，0.18200]

（三）農業行業改進沃爾評分體系的構建

結合上文的相關結論，農業行業改進后的沃爾評分法體系構建如表4所示。

四、結語

本文從模型的客觀性出發，針對沃爾評分法在指標選取、指標權重給予時主觀性太強的缺陷進行改進，針對評分算法的不嚴謹性進行修正，并以農業行業公司為例進行實際應用，為企業應用沃爾評分法評價自身業績提供了更為科學的方案。

參考文獻：

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（作者單位：中鐵現代物流科技股份有限公司）endprint