企业财务管理风险的模糊多属性评价法

王 博，王建玲

（西安交通大学a.经济与金融学院，西安 710061；b.管理学院，西安 710049）

0 引言

风险决策通常会对财务管理风险产生影响，其好坏会直接影响企业的长期发展。目前，逻辑演绎法、层次分析法、系统动态法都是最常用的风险量化方法，但是直接评价总体风险管理效果的方法却比较少。相关研究证实模糊多属性评价法应用于某些风险管理时取得了较好的研究成果。随着风险管理研究的不断深入，将该方法应用于企业财务风险中具有重要的现实意义。

学者们[1-6]在研究财务管理风险时大都首先分类财务风险，然后构建其决策指标体系，并针对不同类型的财务风险提出相应解决措施，但较少涉及财务风险中的决策评价分析。因此，本文将借助模糊多属性评价法对企业财务管理风险的决策性问题进行分析，并提出相关的风险防范措施。本文在考量财务风险管理决策问题的基础上引入直觉FMADM，通过指标赋予权方法构建了企业财务管理风险的模糊多属性决策评价法。一方面扩大该评价方法的应用领域，另一方面也为财务风险管理决策的科学性的提高提供了依据。

1 研究设计

1.1 财务风险决策指标体系

系统与非系统风险属于企业财务风险的两种类型，其划分依据由于两种风险不同的影响因素而有所不同：前者主要受外部环境等因素的影响，例如宏观政治、经济、安全等；后者主要是企业在运营过程中由于资金链以及融资模式等产生的风险[7]。

（1）系统风险。即市场风险，指在政治、经济、文化等外部环境变化下企业遇到的风险，属于不可避免的风险，市场中的全部参与主体都必须正视此类风险，发展阶段以及产业的不同会使得相同的市场风险具有差异性。

（2）融资风险。融资无法获取以及高成本资金风险都属于企业财务受外部融资影响而产生的风险：中小型企业在初步发展阶段由于缺乏担保能力，银行以及相关的金融机构并不会给予企业资金方面的支持；融资方式对融资成本产生了较为显著的影响。

（3）投资风险。企业通过扩大生产规模以及兼并收购等资本运作获得竞争要素的过程，被称为企业的经常性投资活动。其中，扩大生产规模的活动通常涉及厂房的新建以及机器设备的购买，竞争要素包含品牌、销售网络与技术。投资活动风险的产生是由于不合理的投资决策与项目。

（4）偿债风险。企业在债务到期后进行偿还的义务来源于生产经营产生的债务以及外部融资活动形成的债款，其中，生产经营类的债务包括对外担保以及给付劳动者报酬等。企业不具备偿债能力的表现为：银行以及金融机构的借款无法偿还的情况将会降低企业的信用等级以及担保物变现等风险；企业无法偿还借款或者无法实施债务重组时，将会面临法律诉讼甚至破产等严重后果[8]。

（5）债权风险。企业运营过程中的赊销行为是比较常见的，此种行为通常发生在企业与受让方之间。受让方在接受了企业提供的商品或劳务后未按照合同规定支付货款，这种行为被称之为企业的债权。若受让方的支付能力一直都比较低，企业的债权风险将随之增加，进而对企业后续工作的开展造成负面影响，最严重的后果就是企业无法回收债款。

（6）成长风险。企业的经济效益是其可持续发展的长远目标。缺乏成长性的企业在市场中的份额会逐渐降低，且会流失大量忠诚顾客，资产收益以及主营业务利润较之以往都比较低，这也是其在财务指标方面的成长风险。基于风险来源，行业周期性变化、内部组织机构、宏观经济政策变动均能够影响企业成长风险。且这种类型的企业很难获得外部融资，极易陷入困境甚至破产。

1.2 模糊多属性决策（FMADM）方法

根据不同的表述方式，FMADM的风险评价指标可分为定量与定性指标，这两个指标分别表示客观指标与主观属性指标，分别用数字量化与模糊语言来表示。另外，从决策者期望角度分析，将模糊多属性决策指标分为效益型指标、成本型指标、固定型指标与偏离型指标。效益性指标与成本型指标是相反的，前者指标的属性值增长符合决策者的意愿，而后者则不符合。固定型指标相对于偏离型指标而言，决策者更希望在某一数值时其属性值不发生任何变化，而偏离型指标则希望最大化的波动。本文按照属性值的形式将模糊多属性决策的指标分为区间数指标和模糊语言指标。区间数指标在本质上属于定量指标，客观性比较强，指标的变动通常是用区间表示的。模糊语言指标具有较强的主观性，但其能够将客观事物的复杂性与主观思维的不确定性很好地展现出来，因而将该指标应用在财务风险决策研究中比较合理[9]。

指标重要性程度主要用权重来衡量，计算指标权重是多属性决策的重要前提。指标赋权法通常包含主观赋权法、客观赋权法与组合赋权法。基于易操作的考虑，层次分析法是最常使用的指标赋权法，但其极易造成权重计算的非一致性。以层次分析法为基础的属性层析分析法克服了层析分析法的缺陷，且能够最大化地简化计算过程，属性层次分析法的主要原理如下：

决策准则与n个决策元素分别为C和b1，b2…，bn。uij表示bi相对于准则C的重要性程度，uji表示bj相对于准则C的重要性程度，属性测度要求uij和uji满足如下条件：

利用层次分析法的决策矩阵转换可以求得uij和uji，在层次分析法1-9标度的基础上，针对uij和uji构建以下转换公式：

2 实证分析

本文选取2016年某集团所属四个子公司财务风险管理决策问题，数据来源于某集团的财务报表与财务比率分析结果，研究了模糊FMADM方法在实际中的应用。

2.1 风险判断矩阵的形成

在分析企业财务管理风险时，一般假设存在i个风险节点，其预期损失或费用则用区间数来表示，Ai(ɑi1,ɑi2,…，ɑi3)代表第i个风险事件损失构成的向量。风险损失会由于较大的不稳定性而可能在某一范围内波动，因而在实际情况中用区间数表示各个风险损失估计能够更好地展现风险损失的波动性。在实际运用模糊语言时，风险损失应当视具体情况分为相应的等级，并根据各风险等级将模糊语言用区间数的形式表示。以AZ为例，其风险等级矩阵是用模糊语言表示的，若内控制度的完善程度可以分为多个等级，等级划分的依据是从十分完善到十分不完善。则分为m个子区间的区间[0,1]就表示各风险管理节点，每一区间的转换等级都是对应的。这就实现了模糊语言评价到区间数的转换，将这种方法运用于实际情况中具有较强的现实意义[10]。

2.2 直觉FMADM模型与算法

定义1：设非空集合为X，则直觉模糊集为A={＜x，μA(x)，υA(x)|x∈X＞}，该模糊集中μA(x)表示X元素属于A的隶属度，而υA(x)与之相反，为其非隶属度，且0≤μA(x)+υA(x)≤1，x∈X此条件也是满足的。另外，πA(x)=1-μA(x)-υA(x)，x∈X代表x元素属于A的犹豫度或不确定度。

定义2：将某任意直觉模糊数的得分函数称之为S(ɑ)，记作S(ɑ)=μa-υa，由此可知S(ɑ)的取值范围为[-1,1]。

定义3：将直觉模糊决策问题记作为D=(dij)n×m,该公式适用于任意模糊多属性决策问题，其中，dij=(αij,βij),αij代表隶属度，βij表示非隶属度。

待评价对象Yi的公式记为Yi=(di1,di2,…,din)（i=1,2,…,m），对象Yi的得分向量记作s(Yi)==(s(di1),s(di2),…,s(din))T，称

定义6：由上述分析可知对象Yi与直觉模糊理想点Y+的得分向量分别为，则称为得分向量s(Yi)和s(Y+)之间夹角的余弦函数，则：

式（2）为s(Yi)在s(Y+)上的投影，由此可知，s(Yi)在式（2）值越大时会越接近s(Y+)，即对象Yi越佳[11]。

2.3 指标权重的计算

本文分析财务管理风险决策指标采用的方法为专家评估法，由财务专家组成的评判小组可以对指标重要性程度进行系统评估。层析分析法在风险判断矩阵的基础上将其标度设置为1～9，如式（3）、式（4）所示即为构建的互反判断矩阵与属性判断矩阵，使用的方法为式（1）分析的转换方法。

根据上述矩阵计算可以得出财务系统分享的权重为0.11，融资风险与投资风险的权重均为0.24，偿债风险、债券风险与成长风险的权重分别为0.21、0.2与0.15。

2.4 计算直觉模糊集合得分向量和在理想点的投影

企业财务风险（I）在各指标（融资风险I1、投资风险I2、偿债风险I3、债券风险I4、成长风险I5）上的直觉模糊集原始数据如表1所示。

表1 企业财务风险直觉模糊决策矩阵

根据表1数据计算的各指标的得分向量如表2所示。

表2 决策对象即直觉模糊理想点得分向量

各决策对象在理想点的投影值可以根据式（2）求得，具体结果如表3所示。根据表3的分析结果可知，财务风险管理水平最高与最低的分别是企业4与企业1，其投影值分别为0.0092、0.0038。

本文基于FMADM对企业财务管理风险决策进行了分析，结果显示，企业财务管理风险源主要为系统风险、融资风险、投资风险、偿债风险、债权风险和成长风险。虽然财务风险能够通过财务数据等定量化表现，但是仍有部分风险难以定量刻画，针对这个问题本文采用了直觉模糊多属性决策方法，经过理论分析证实了其较强的适用性，并运用实例介绍了指标赋予权方法和基于投影的直觉模糊多属性决策方法的具体步骤。

表3 决策对象加权直觉模糊得分向量及投影值

3 结束语

本文在理想点的模糊多属性决策方法对财务管理风险进行评价，不但合理地解决了各个标准的描述问题，也考虑到评估者的主观意识，评估结果与实际相近。与此同时，这个方法存在很大的实践性，相关专家对评价标准的分析清晰明了，获得的结果具有综合性与合理性。