基于模糊层次法的河南KD乳业股份有限公司财务风险评价

师艳 张源

（西安欧亚学院，陕西 西安 710065）

河南KD乳业有限公司于2005年1月20日成立，公司制定的“四方投资”方针与当地农户合作养殖小区基地，该模式初期对于保障奶源的质量、快速提升公司收益有很好的促进作用，但该模式耗费的巨额投资使公司的资金链紧张，财务压力较大。因此，能有效地识别及评价财务风险，对该公司意义重大。

一、财务风险指标体系的选择

首先选定该公司的风险评价体系（图1），其中，目标层是KD乳业财务风险指标体系，准则层由财务指标M和非财务指标N组成，财务指标包含短期偿债M1、长期偿债M2、盈利能力M3、现金能力M4、营运能力M5、发展能力M6，非财务指标包括管理能力N1、股权集中度N2。

图1 财务风险指标体系图

二、建立模糊层次结构模型

根据目标层的需求，通过调查问卷的方式获得五份专家评分，获取了对准则层M、N及其相关指标的两两比较数据。如下表1所示。

表1 评价指标的专家评分表

发展能力 0.3；0.3；0.3；0.6；0.7 0.6；0.4；0.2；0.7；0.5 0.3；0.4；0.1；0.4；0.4 0.6；0.6；0.3；0.7；0.5 0.3；0.4；0.2；0.6；0.4 0.5；0.5；0.5；0.5；0.5管理能力 股权集中度管理能力 0.5；0.5；0.5；0.5；0.5 0.8；0.6；0.7；0.7；0.7股权集中度 0.2；0.4；0.3；0.3；0.3 0.5；0.5；0.5；0.5；0.5

通过加权平均的方式将五份专家评分矩阵进行整合，得到群决策矩阵，但专家间的评分存在一定的相互矛盾性，因此需要通过公式将群决策矩阵进行一定的修正，得到可以进行权重值W计算的模糊一致性矩阵B。

对三组矩阵B通过公式分别进行计算求和得到以下结果：

通过计算权重值W的公式计算各指标权重。

财务指标和非财务指标权重：

财务指标二级指标权重：

非财务指标二级指标权重

得到各指标的权重后，计算出KD乳业近三年数据。但由于各指标间的数据存在一定差异，无法直接带入权重值进行综合评分，因此利用SPSS中的Z-score标准化，对KD乳业近三年的指标进行标准化，由于Z-score标准化后的数值大多在[-2，2]之间，将评分进行进一步优化，使得评分在[0，100]之间，得到评分优化表，最后，对以上进行优化后的各指标数据带入权重，进行KD乳业三年的财务风险综合评价，得到数据表2。

表2 综合评价表

将企业财务风险大小分为v=（低风险（＞80），较低风险（80＞V＞70），中等风险（70＞V＞60），较高风险（60＞V＞50），高风险（＜50））。

三、财务风险评价

综上可知，KD乳业综合风险评分由2016年的61（中等风险）到2017年的42（高风险），到了2018年的45（高风险），可以看出KD乳业的财务风险一直是在增加的。根据数据分析结果，KD乳业的八项指标中仅长期偿债能力处于较低风险，其余指标均处于较高风险或高风险，公司整体财务风险较高。