基于粗糙集的钢铁业上市公司财务状况评价

卜洪运+张艳凤

【摘 要】 为准确评价钢铁业上市公司财务状况，文章构建了包含财务指标与非财务指标的多层级指标评价体系。运用粗糙集理论对指标体系进行约简，得到了核心评价指标，并获得其相应权重，进而对各公司财务状况进行综合评价。评价结果表明：第一，非财务指标对财务状况评价的影响力约占18%；第二，清晰反映了各公司财务状况所处水平，为管理者和投资者的决策提供了支持。

【关键词】 粗糙集； 属性约简； 钢铁企业； 财务状况评价

中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）08-0084-05

一、引言

钢铁产业是我国国民经济的支柱产业，但目前由于全球经济的持续放缓、铁矿石能源价格的高位运行，使得原本处于产能过剩阶段的我国钢铁行业经营状况恶化，利润率严重下滑，财务风险加剧。本文对我国钢铁企业财务状况的评价正是以财务风险为切入点来进行的。通过对国内已有研究的整理归纳发现，我国对钢铁企业财务风险的研究主要是集中在某一局部领域（如资本结构、并购绩效、安全管理体制等），并未形成体系，无法从整体反映企业的综合财务状况。关于研究方法则主要有单变量判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型及BP神经网络等，这些方法虽然经典，但其自身都存在不可避免的缺陷，如：单变量判定法虽简单易行，但过于片面，甚至存在不同指标出现不同结论的非合理现象；多元判定模型相对包含指标较多，但其研究数据需满足正态分布、两组的协方差矩阵相等等要求，假设条件在现实中难以实现；多元逻辑回归模型需要变量之间相互独立，而且在数据处理过程中涉及大量极大似然估计运算，对结果精度存在一定影响；BP神经网络虽以其强大的非线性系统处理能力成为近年来财务风险研究的热点，但神经网络结构的设计对结果影响很大，而且需要相应的程序完成大量计算，对编程知识要求较高。

综上，笔者将粗糙集理论引入钢铁企业财务状况评价中，综合财务因素和非财务因素建立综合财务状况评价指标体系，利用粗糙集属性约简理论，在无需提供数据集合之外的其他信息的条件下，对指标体系进行精简，并确定指标权重，最后结合实际数值与权重得到财务状况综合评价值，此方法既全面地包含了财务评价指标，又减少了决策者主观因素的影响，使评价结果更加准确客观。

二、粗糙集理论

粗糙集理论（Rough Sets Theory）最早是由波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的，是一种处理不完备、不确定性知识和信息系统的数据分析方法。粗糙集的最大特点在于无需提供数据集合之外的任何先验信息，便能客观地识别评估数据之间的依赖程度，从大量数据中求取最小不变集（核），实现保留关键信息前提下的知识的最小表达。

（一）模型信息的定义

三、公司财务状况评价

目前国内对于钢铁企业财务状况综合评价的研究较少，大多数学者主要是针对钢铁企业某一方面的问题进行研究，如战略成本、并购绩效、利润评价、安全管理等。本文所做的钢铁业上市公司财务状况评价，是在前人研究基础上，结合其他行业财务状况评价体系与钢铁行业自身特点，对钢铁业上市公司整体财务状况进行评价的一次研究。

我国钢铁业上市公司财务状况除了受公司自身的资本结构、固定资产投资规模、库存管理、原料成本等内部主观因素影响以外，还受社会环境、经济环境、国家政策、技术水平等外部客观因素影响，这些因素对财务状况的影响结果最终通过各种“指标”得以体现。综合考虑上述因素并结合前人研究成果，确定对我国钢铁业上市公司财务状况的评价需要结合财务指标和非财务指标双方面因素进行。其中，财务指标包括反映公司偿债能力、资本运营能力、盈利能力、现金流量能力、成长能力等5个方面实力的指标，它们被定义成一级指标，每个一级指标下又包含若干反映此一级指标的二级指标（如：资产负债率、存货周转率等，这些二级指标的数据是可以通过公司年报获得的），一共16项；非财务指标作为第6个一级指标，其下包含国有股比例、研发支出比例、产品出口比例等6项二级指标，这6项指标的选择充分考虑了钢铁企业自身的特点，为评价公司财务状况提供了有力支撑。

以上22项反映钢铁业上市公司财务状况的指标组成评价体系后，利用粗糙集理论对此评价体系进行约简。数据处理过程中，将6个一级指标看成6个独立的属性集A1，…，A6，分别进行指标约简，约简后的指标评价体系一级指标保持不变，仍然能全面地反映公司财务状况，二级指标则去掉了那些重要度为0的指标，只留下核心指标，至此评价指标体系得以约简。再根据每个二级指标的重要度确定其权重，以及其所属的一级指标的权重。此处，非财务指标作为财务状况评价因素，不只是简单地将数值加到财务指标评价得分上，而是结合了非财务指标在影响公司财务状况时所占的重要性（即权重），这样既显示了最终评价得分的科学性，又提高了评价结果的准确性。

（一）指标体系构建与样本的选取

1.指标体系的构建

据上文表述，需通过6个大方面、22项指标来反映钢铁业上市公司的财务状况，以6个方面作为一级指标，22项具体指标作为二级指标，构建我国钢铁业上市公司财务状况评价指标体系，如表1所示。

2.样本选取

我国上、深证券交易所钢铁板块上市公司共49家，考虑到样本公司所处具体行业的一致性，以及最终评价结果的可比性，本文只选取从事黑色金属冶炼和压延加工业的30家上市公司作为研究样本。此30家企业的序号、股票代码、公司名称如表2所示，每家企业反映财务状况的指标数据可通过新浪财经网、巨潮资讯网以及企业2012年年报获得。

（二）基于粗糙集理论的指标体系约简

1.数据预处理

由于使用粗糙集理论对指标体系进行研究时要求数据必须是离散的，所以需要对原始数据进行离散化处理。本文采用SPSS软件可视化离散功能对数据进行离散，所得结果如表3所示。endprint

2.指标体系的约简

本文所建立的信息系统S=（U，A），论域（即30家样本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），条件属性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}。

通过计算不可分辨关系，分别对A1、A2、A3、A4、A5、A6进行约简，最终原指标体系通过约简掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六个不必要指标，由原来的22个指标精简到16个。

3.各指标重要度与权重的确定

根据重要度公式（1）和权重公式（2），计算各个指标的重要度与权重，最终得到约简指标体系里各一级、二级指标的重要度与权重如表4所示。

（三）钢铁业上市公司财务状况评价

由于财务状况评价指标体系中各指标间的单位、量纲和数量级不尽相同，所以如果直接对数据进行加权相加则会影响最终评价结果。因此，需要对数据进行规范化处理，即把指标值转化为无量纲、无数量级差别的标准分，在此基础上进行评价和决策，本文利用SPSS软件将数据规范到[0，1]范围内。经过规范化处理后的指标体系数据如表5所示。

结合表4与表5，根据公式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）对钢铁业上市公司的财务状况分别从财务层、非财务层以及两者的加权和（综合值）来进行评价，W1、W2和W数值越大，说明该公司在财务层、非财务层和综合状况方面越好。评价结果如表6所示。

首先，从财务指标层面看，30家钢铁业上市公司中财务层面评价值大于均值0.32的有13家，所占比例仅为43.33%，也就是说，钢铁业上市公司中有多半的企业在偿债能力、资产运营能力、盈利能力、现金流量能力以及成长能力五方面的综合得分是低于平均水平的，这说明目前我国钢铁行业整体经营状况不是很理想。单就盈利能力而言，共有16家企业的评价值大于0.45，但盈利能力强的企业并不一定具有较强的成长能力，从评价结果来看，除酒钢宏兴、武钢、方大特钢、西宁特钢4家企业盈利能力和成长能力均表现强势外，其余12家企业的成长能力并不乐观。

其次，就非财务层面而言，30家企业的得分存在较大差异，如大冶特钢的得分为0.81，河北钢铁与重庆钢铁的得分仅为0.10。得分偏低企业（如河北钢铁、山东钢铁、西宁钢铁、杭钢、马钢、重庆钢铁等）的共同点是国有股比例较高，均有重大对外担保事项，并且产品出口比例较低，甚至为0。因此适当减持钢铁行业国有股比例，扩大非国有股比例，减少重大对外担保额度，增加产品出口业务是钢铁企业改善财务状况的有效行径。

最后，从财务指标和非财务指标的加权综合评价值来看，30家钢铁业上市公司中的最高得分（三钢闽光0.55）与最低得分（重庆钢铁0.25）差距依然较大，这有助于我们清晰划分出财务状况好和坏的企业，对企业财务状况作出准确评价。如表6所示，就综合评价值来看，三钢闽光、大冶特钢、安阳钢铁、酒钢宏兴和八一钢铁5家企业财务状况良好，上海科技和重庆钢铁2家企业则不很乐观。另外，运用综合值进行评价避免了只通过财务指标来判断企业财务状况的片面观点，如鞍钢在2011年销售净利率、净资产增长率、净利润增长率均为负的情况下，财务层面评价值仅为0.28，但该企业综合得分为0.37，处于行业平均水平，这就是考虑到鞍钢在当年既没有重大诉讼也没有重大对外担保，并且对于技术研发的投资适当，保证了企业技术改革的发展，产品出口比例也较高，公司销售渠道广泛等因素的结果，这些非财务方面的有利条件都保证了鞍钢在以后的发展中财务状况的相对稳定。

四、结论

将粗糙集理论引入钢铁企业财务状况分析评价，可以从大量的数据中筛选出具有较高价值的信息，剔除冗余信息，同时还可以克服以往过分依赖决策者经验知识的缺陷。本文基于粗糙集理论筛选出适于评价钢铁企业财务状况的财务指标及非财务指标，并根据指标权重计算得到钢铁企业财务状况综合评价值，成功地由大量分散信息得出精简的可比较的得分，使得30家钢铁业上市公司财务状况排名一目了然，为企业管理者和投资者做决策提供了可靠依据。同时，这一研究结果的获得也表明了基于粗糙集理论的钢铁业上市公司财务状况评价方法的可行性与科学性。另外，考虑到钢铁行业相关数据的可获得性，虽然原料成本的高低对钢铁企业财务状况也有很大的影响，但在非财务指标中没有选择进口铁矿石比例等指标，造成了本文在数据方面的欠缺，不过在今后的研究中会不断尝试对更多的钢铁行业指标进行分析与对比，为提出更具有行业特色的钢铁企业财务状况分析评价体系而努力。

【参考文献】

[1] 王培吉，赵玉琳，吕剑峰.粗糙集属性约简的方法[J].计算机工程与应用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁静国.基于粗糙集理论的属性权重确定方法[J].中国管理科学，2002，10（5）：98-100.

[3] 刘振栋，刘丽，王中海.基于因子分析和聚类分析的钢铁行业上市公司绩效评价[J].冶金经济与管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.浅谈国内钢铁企业财务风险管理系统[J].经营管理者，2011（17）：96.

[5] 张扬.我国钢铁行业上市公司资本机构的思考[J].财政金融，2012（1）：29-33.

[6] 张晶，张明丽.浅析钢铁企业财务风险管理体系[J].财会论坛，2011（2）：39-40.

[7] 刘恒志.浅析钢铁企业财务风险状况及防范措施[J].管理论坛，2012（8）：36-37.

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

2.指标体系的约简

本文所建立的信息系统S=（U，A），论域（即30家样本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），条件属性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}。

通过计算不可分辨关系，分别对A1、A2、A3、A4、A5、A6进行约简，最终原指标体系通过约简掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六个不必要指标，由原来的22个指标精简到16个。

3.各指标重要度与权重的确定

根据重要度公式（1）和权重公式（2），计算各个指标的重要度与权重，最终得到约简指标体系里各一级、二级指标的重要度与权重如表4所示。

（三）钢铁业上市公司财务状况评价

由于财务状况评价指标体系中各指标间的单位、量纲和数量级不尽相同，所以如果直接对数据进行加权相加则会影响最终评价结果。因此，需要对数据进行规范化处理，即把指标值转化为无量纲、无数量级差别的标准分，在此基础上进行评价和决策，本文利用SPSS软件将数据规范到[0，1]范围内。经过规范化处理后的指标体系数据如表5所示。

结合表4与表5，根据公式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）对钢铁业上市公司的财务状况分别从财务层、非财务层以及两者的加权和（综合值）来进行评价，W1、W2和W数值越大，说明该公司在财务层、非财务层和综合状况方面越好。评价结果如表6所示。

首先，从财务指标层面看，30家钢铁业上市公司中财务层面评价值大于均值0.32的有13家，所占比例仅为43.33%，也就是说，钢铁业上市公司中有多半的企业在偿债能力、资产运营能力、盈利能力、现金流量能力以及成长能力五方面的综合得分是低于平均水平的，这说明目前我国钢铁行业整体经营状况不是很理想。单就盈利能力而言，共有16家企业的评价值大于0.45，但盈利能力强的企业并不一定具有较强的成长能力，从评价结果来看，除酒钢宏兴、武钢、方大特钢、西宁特钢4家企业盈利能力和成长能力均表现强势外，其余12家企业的成长能力并不乐观。

其次，就非财务层面而言，30家企业的得分存在较大差异，如大冶特钢的得分为0.81，河北钢铁与重庆钢铁的得分仅为0.10。得分偏低企业（如河北钢铁、山东钢铁、西宁钢铁、杭钢、马钢、重庆钢铁等）的共同点是国有股比例较高，均有重大对外担保事项，并且产品出口比例较低，甚至为0。因此适当减持钢铁行业国有股比例，扩大非国有股比例，减少重大对外担保额度，增加产品出口业务是钢铁企业改善财务状况的有效行径。

最后，从财务指标和非财务指标的加权综合评价值来看，30家钢铁业上市公司中的最高得分（三钢闽光0.55）与最低得分（重庆钢铁0.25）差距依然较大，这有助于我们清晰划分出财务状况好和坏的企业，对企业财务状况作出准确评价。如表6所示，就综合评价值来看，三钢闽光、大冶特钢、安阳钢铁、酒钢宏兴和八一钢铁5家企业财务状况良好，上海科技和重庆钢铁2家企业则不很乐观。另外，运用综合值进行评价避免了只通过财务指标来判断企业财务状况的片面观点，如鞍钢在2011年销售净利率、净资产增长率、净利润增长率均为负的情况下，财务层面评价值仅为0.28，但该企业综合得分为0.37，处于行业平均水平，这就是考虑到鞍钢在当年既没有重大诉讼也没有重大对外担保，并且对于技术研发的投资适当，保证了企业技术改革的发展，产品出口比例也较高，公司销售渠道广泛等因素的结果，这些非财务方面的有利条件都保证了鞍钢在以后的发展中财务状况的相对稳定。

四、结论

将粗糙集理论引入钢铁企业财务状况分析评价，可以从大量的数据中筛选出具有较高价值的信息，剔除冗余信息，同时还可以克服以往过分依赖决策者经验知识的缺陷。本文基于粗糙集理论筛选出适于评价钢铁企业财务状况的财务指标及非财务指标，并根据指标权重计算得到钢铁企业财务状况综合评价值，成功地由大量分散信息得出精简的可比较的得分，使得30家钢铁业上市公司财务状况排名一目了然，为企业管理者和投资者做决策提供了可靠依据。同时，这一研究结果的获得也表明了基于粗糙集理论的钢铁业上市公司财务状况评价方法的可行性与科学性。另外，考虑到钢铁行业相关数据的可获得性，虽然原料成本的高低对钢铁企业财务状况也有很大的影响，但在非财务指标中没有选择进口铁矿石比例等指标，造成了本文在数据方面的欠缺，不过在今后的研究中会不断尝试对更多的钢铁行业指标进行分析与对比，为提出更具有行业特色的钢铁企业财务状况分析评价体系而努力。

【参考文献】

[1] 王培吉，赵玉琳，吕剑峰.粗糙集属性约简的方法[J].计算机工程与应用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁静国.基于粗糙集理论的属性权重确定方法[J].中国管理科学，2002，10（5）：98-100.

[3] 刘振栋，刘丽，王中海.基于因子分析和聚类分析的钢铁行业上市公司绩效评价[J].冶金经济与管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.浅谈国内钢铁企业财务风险管理系统[J].经营管理者，2011（17）：96.

[5] 张扬.我国钢铁行业上市公司资本机构的思考[J].财政金融，2012（1）：29-33.

[6] 张晶，张明丽.浅析钢铁企业财务风险管理体系[J].财会论坛，2011（2）：39-40.

[7] 刘恒志.浅析钢铁企业财务风险状况及防范措施[J].管理论坛，2012（8）：36-37.

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

2.指标体系的约简

本文所建立的信息系统S=（U，A），论域（即30家样本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），条件属性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}。

通过计算不可分辨关系，分别对A1、A2、A3、A4、A5、A6进行约简，最终原指标体系通过约简掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六个不必要指标，由原来的22个指标精简到16个。

3.各指标重要度与权重的确定

根据重要度公式（1）和权重公式（2），计算各个指标的重要度与权重，最终得到约简指标体系里各一级、二级指标的重要度与权重如表4所示。

（三）钢铁业上市公司财务状况评价

由于财务状况评价指标体系中各指标间的单位、量纲和数量级不尽相同，所以如果直接对数据进行加权相加则会影响最终评价结果。因此，需要对数据进行规范化处理，即把指标值转化为无量纲、无数量级差别的标准分，在此基础上进行评价和决策，本文利用SPSS软件将数据规范到[0，1]范围内。经过规范化处理后的指标体系数据如表5所示。

结合表4与表5，根据公式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）对钢铁业上市公司的财务状况分别从财务层、非财务层以及两者的加权和（综合值）来进行评价，W1、W2和W数值越大，说明该公司在财务层、非财务层和综合状况方面越好。评价结果如表6所示。

首先，从财务指标层面看，30家钢铁业上市公司中财务层面评价值大于均值0.32的有13家，所占比例仅为43.33%，也就是说，钢铁业上市公司中有多半的企业在偿债能力、资产运营能力、盈利能力、现金流量能力以及成长能力五方面的综合得分是低于平均水平的，这说明目前我国钢铁行业整体经营状况不是很理想。单就盈利能力而言，共有16家企业的评价值大于0.45，但盈利能力强的企业并不一定具有较强的成长能力，从评价结果来看，除酒钢宏兴、武钢、方大特钢、西宁特钢4家企业盈利能力和成长能力均表现强势外，其余12家企业的成长能力并不乐观。

其次，就非财务层面而言，30家企业的得分存在较大差异，如大冶特钢的得分为0.81，河北钢铁与重庆钢铁的得分仅为0.10。得分偏低企业（如河北钢铁、山东钢铁、西宁钢铁、杭钢、马钢、重庆钢铁等）的共同点是国有股比例较高，均有重大对外担保事项，并且产品出口比例较低，甚至为0。因此适当减持钢铁行业国有股比例，扩大非国有股比例，减少重大对外担保额度，增加产品出口业务是钢铁企业改善财务状况的有效行径。

最后，从财务指标和非财务指标的加权综合评价值来看，30家钢铁业上市公司中的最高得分（三钢闽光0.55）与最低得分（重庆钢铁0.25）差距依然较大，这有助于我们清晰划分出财务状况好和坏的企业，对企业财务状况作出准确评价。如表6所示，就综合评价值来看，三钢闽光、大冶特钢、安阳钢铁、酒钢宏兴和八一钢铁5家企业财务状况良好，上海科技和重庆钢铁2家企业则不很乐观。另外，运用综合值进行评价避免了只通过财务指标来判断企业财务状况的片面观点，如鞍钢在2011年销售净利率、净资产增长率、净利润增长率均为负的情况下，财务层面评价值仅为0.28，但该企业综合得分为0.37，处于行业平均水平，这就是考虑到鞍钢在当年既没有重大诉讼也没有重大对外担保，并且对于技术研发的投资适当，保证了企业技术改革的发展，产品出口比例也较高，公司销售渠道广泛等因素的结果，这些非财务方面的有利条件都保证了鞍钢在以后的发展中财务状况的相对稳定。

四、结论

将粗糙集理论引入钢铁企业财务状况分析评价，可以从大量的数据中筛选出具有较高价值的信息，剔除冗余信息，同时还可以克服以往过分依赖决策者经验知识的缺陷。本文基于粗糙集理论筛选出适于评价钢铁企业财务状况的财务指标及非财务指标，并根据指标权重计算得到钢铁企业财务状况综合评价值，成功地由大量分散信息得出精简的可比较的得分，使得30家钢铁业上市公司财务状况排名一目了然，为企业管理者和投资者做决策提供了可靠依据。同时，这一研究结果的获得也表明了基于粗糙集理论的钢铁业上市公司财务状况评价方法的可行性与科学性。另外，考虑到钢铁行业相关数据的可获得性，虽然原料成本的高低对钢铁企业财务状况也有很大的影响，但在非财务指标中没有选择进口铁矿石比例等指标，造成了本文在数据方面的欠缺，不过在今后的研究中会不断尝试对更多的钢铁行业指标进行分析与对比，为提出更具有行业特色的钢铁企业财务状况分析评价体系而努力。

【参考文献】

[1] 王培吉，赵玉琳，吕剑峰.粗糙集属性约简的方法[J].计算机工程与应用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁静国.基于粗糙集理论的属性权重确定方法[J].中国管理科学，2002，10（5）：98-100.

[3] 刘振栋，刘丽，王中海.基于因子分析和聚类分析的钢铁行业上市公司绩效评价[J].冶金经济与管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.浅谈国内钢铁企业财务风险管理系统[J].经营管理者，2011（17）：96.

[5] 张扬.我国钢铁行业上市公司资本机构的思考[J].财政金融，2012（1）：29-33.

[6] 张晶，张明丽.浅析钢铁企业财务风险管理体系[J].财会论坛，2011（2）：39-40.

[7] 刘恒志.浅析钢铁企业财务风险状况及防范措施[J].管理论坛，2012（8）：36-37.

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