企業財務管理風險的模糊多屬性評價法

王 博，王建玲

（西安交通大學a.經濟與金融學院，西安 710061；b.管理學院，西安 710049）

0 引言

風險決策通常會對財務管理風險產生影響，其好壞會直接影響企業的長期發展。目前，邏輯演繹法、層次分析法、系統動態法都是最常用的風險量化方法，但是直接評價總體風險管理效果的方法卻比較少。相關研究證實模糊多屬性評價法應用于某些風險管理時取得了較好的研究成果。隨著風險管理研究的不斷深入，將該方法應用于企業財務風險中具有重要的現實意義。

學者們[1-6]在研究財務管理風險時大都首先分類財務風險，然后構建其決策指標體系，并針對不同類型的財務風險提出相應解決措施，但較少涉及財務風險中的決策評價分析。因此，本文將借助模糊多屬性評價法對企業財務管理風險的決策性問題進行分析，并提出相關的風險防范措施。本文在考量財務風險管理決策問題的基礎上引入直覺FMADM，通過指標賦予權方法構建了企業財務管理風險的模糊多屬性決策評價法。一方面擴大該評價方法的應用領域，另一方面也為財務風險管理決策的科學性的提高提供了依據。

1 研究設計

1.1 財務風險決策指標體系

系統與非系統風險屬于企業財務風險的兩種類型，其劃分依據由于兩種風險不同的影響因素而有所不同：前者主要受外部環境等因素的影響，例如宏觀政治、經濟、安全等；后者主要是企業在運營過程中由于資金鏈以及融資模式等產生的風險[7]。

（1）系統風險。即市場風險，指在政治、經濟、文化等外部環境變化下企業遇到的風險，屬于不可避免的風險，市場中的全部參與主體都必須正視此類風險，發展階段以及產業的不同會使得相同的市場風險具有差異性。

（2）融資風險。融資無法獲取以及高成本資金風險都屬于企業財務受外部融資影響而產生的風險：中小型企業在初步發展階段由于缺乏擔保能力，銀行以及相關的金融機構并不會給予企業資金方面的支持；融資方式對融資成本產生了較為顯著的影響。

（3）投資風險。企業通過擴大生產規模以及兼并收購等資本運作獲得競爭要素的過程，被稱為企業的經常性投資活動。其中，擴大生產規模的活動通常涉及廠房的新建以及機器設備的購買，競爭要素包含品牌、銷售網絡與技術。投資活動風險的產生是由于不合理的投資決策與項目。

（4）償債風險。企業在債務到期后進行償還的義務來源于生產經營產生的債務以及外部融資活動形成的債款，其中，生產經營類的債務包括對外擔保以及給付勞動者報酬等。企業不具備償債能力的表現為：銀行以及金融機構的借款無法償還的情況將會降低企業的信用等級以及擔保物變現等風險；企業無法償還借款或者無法實施債務重組時，將會面臨法律訴訟甚至破產等嚴重后果[8]。

（5）債權風險。企業運營過程中的賒銷行為是比較常見的，此種行為通常發生在企業與受讓方之間。受讓方在接受了企業提供的商品或勞務后未按照合同規定支付貨款，這種行為被稱之為企業的債權。若受讓方的支付能力一直都比較低，企業的債權風險將隨之增加，進而對企業后續工作的開展造成負面影響，最嚴重的后果就是企業無法回收債款。

（6）成長風險。企業的經濟效益是其可持續發展的長遠目標。缺乏成長性的企業在市場中的份額會逐漸降低，且會流失大量忠誠顧客，資產收益以及主營業務利潤較之以往都比較低，這也是其在財務指標方面的成長風險。基于風險來源，行業周期性變化、內部組織機構、宏觀經濟政策變動均能夠影響企業成長風險。且這種類型的企業很難獲得外部融資，極易陷入困境甚至破產。

1.2 模糊多屬性決策（FMADM）方法

根據不同的表述方式，FMADM的風險評價指標可分為定量與定性指標，這兩個指標分別表示客觀指標與主觀屬性指標，分別用數字量化與模糊語言來表示。另外，從決策者期望角度分析，將模糊多屬性決策指標分為效益型指標、成本型指標、固定型指標與偏離型指標。效益性指標與成本型指標是相反的，前者指標的屬性值增長符合決策者的意愿，而后者則不符合。固定型指標相對于偏離型指標而言，決策者更希望在某一數值時其屬性值不發生任何變化，而偏離型指標則希望最大化的波動。本文按照屬性值的形式將模糊多屬性決策的指標分為區間數指標和模糊語言指標。區間數指標在本質上屬于定量指標，客觀性比較強，指標的變動通常是用區間表示的。模糊語言指標具有較強的主觀性，但其能夠將客觀事物的復雜性與主觀思維的不確定性很好地展現出來，因而將該指標應用在財務風險決策研究中比較合理[9]。

指標重要性程度主要用權重來衡量，計算指標權重是多屬性決策的重要前提。指標賦權法通常包含主觀賦權法、客觀賦權法與組合賦權法。基于易操作的考慮，層次分析法是最常使用的指標賦權法，但其極易造成權重計算的非一致性。以層次分析法為基礎的屬性層析分析法克服了層析分析法的缺陷，且能夠最大化地簡化計算過程，屬性層次分析法的主要原理如下：

決策準則與n個決策元素分別為C和b1，b2…，bn。uij表示bi相對于準則C的重要性程度，uji表示bj相對于準則C的重要性程度，屬性測度要求uij和uji滿足如下條件：

利用層次分析法的決策矩陣轉換可以求得uij和uji，在層次分析法1-9標度的基礎上，針對uij和uji構建以下轉換公式：

2 實證分析

本文選取2016年某集團所屬四個子公司財務風險管理決策問題，數據來源于某集團的財務報表與財務比率分析結果，研究了模糊FMADM方法在實際中的應用。

2.1 風險判斷矩陣的形成

在分析企業財務管理風險時，一般假設存在i個風險節點，其預期損失或費用則用區間數來表示，Ai(ɑi1,ɑi2,…，ɑi3)代表第i個風險事件損失構成的向量。風險損失會由于較大的不穩定性而可能在某一范圍內波動，因而在實際情況中用區間數表示各個風險損失估計能夠更好地展現風險損失的波動性。在實際運用模糊語言時，風險損失應當視具體情況分為相應的等級，并根據各風險等級將模糊語言用區間數的形式表示。以AZ為例，其風險等級矩陣是用模糊語言表示的，若內控制度的完善程度可以分為多個等級，等級劃分的依據是從十分完善到十分不完善。則分為m個子區間的區間[0,1]就表示各風險管理節點，每一區間的轉換等級都是對應的。這就實現了模糊語言評價到區間數的轉換，將這種方法運用于實際情況中具有較強的現實意義[10]。

2.2 直覺FMADM模型與算法

定義1：設非空集合為X，則直覺模糊集為A={＜x，μA(x)，υA(x)|x∈X＞}，該模糊集中μA(x)表示X元素屬于A的隸屬度，而υA(x)與之相反，為其非隸屬度，且0≤μA(x)+υA(x)≤1，x∈X此條件也是滿足的。另外，πA(x)=1-μA(x)-υA(x)，x∈X代表x元素屬于A的猶豫度或不確定度。

定義2：將某任意直覺模糊數的得分函數稱之為S(ɑ)，記作S(ɑ)=μa-υa，由此可知S(ɑ)的取值范圍為[-1,1]。

定義3：將直覺模糊決策問題記作為D=(dij)n×m,該公式適用于任意模糊多屬性決策問題，其中，dij=(αij,βij),αij代表隸屬度，βij表示非隸屬度。

待評價對象Yi的公式記為Yi=(di1,di2,…,din)（i=1,2,…,m），對象Yi的得分向量記作s(Yi)==(s(di1),s(di2),…,s(din))T，稱

定義6：由上述分析可知對象Yi與直覺模糊理想點Y+的得分向量分別為，則稱為得分向量s(Yi)和s(Y+)之間夾角的余弦函數，則：

式（2）為s(Yi)在s(Y+)上的投影，由此可知，s(Yi)在式（2）值越大時會越接近s(Y+)，即對象Yi越佳[11]。

2.3 指標權重的計算

本文分析財務管理風險決策指標采用的方法為專家評估法，由財務專家組成的評判小組可以對指標重要性程度進行系統評估。層析分析法在風險判斷矩陣的基礎上將其標度設置為1～9，如式（3）、式（4）所示即為構建的互反判斷矩陣與屬性判斷矩陣，使用的方法為式（1）分析的轉換方法。

根據上述矩陣計算可以得出財務系統分享的權重為0.11，融資風險與投資風險的權重均為0.24，償債風險、債券風險與成長風險的權重分別為0.21、0.2與0.15。

2.4 計算直覺模糊集合得分向量和在理想點的投影

企業財務風險（I）在各指標（融資風險I1、投資風險I2、償債風險I3、債券風險I4、成長風險I5）上的直覺模糊集原始數據如表1所示。

表1 企業財務風險直覺模糊決策矩陣

根據表1數據計算的各指標的得分向量如表2所示。

表2 決策對象即直覺模糊理想點得分向量

各決策對象在理想點的投影值可以根據式（2）求得，具體結果如表3所示。根據表3的分析結果可知，財務風險管理水平最高與最低的分別是企業4與企業1，其投影值分別為0.0092、0.0038。

本文基于FMADM對企業財務管理風險決策進行了分析，結果顯示，企業財務管理風險源主要為系統風險、融資風險、投資風險、償債風險、債權風險和成長風險。雖然財務風險能夠通過財務數據等定量化表現，但是仍有部分風險難以定量刻畫，針對這個問題本文采用了直覺模糊多屬性決策方法，經過理論分析證實了其較強的適用性，并運用實例介紹了指標賦予權方法和基于投影的直覺模糊多屬性決策方法的具體步驟。

表3 決策對象加權直覺模糊得分向量及投影值

3 結束語

本文在理想點的模糊多屬性決策方法對財務管理風險進行評價，不但合理地解決了各個標準的描述問題，也考慮到評估者的主觀意識，評估結果與實際相近。與此同時，這個方法存在很大的實踐性，相關專家對評價標準的分析清晰明了，獲得的結果具有綜合性與合理性。