陳德軍,劉 冬,隋建龍
(武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430070)
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基于模糊綜合評價的物流園區(qū)企業(yè)征信評價方法
陳德軍,劉冬,隋建龍
(武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430070)
針對物流園區(qū)考評物流企業(yè)征信管理的需求,提出了一種基于模糊綜合評價的園區(qū)物流企業(yè)征信評價方法。首先構(gòu)建了反映園區(qū)物流公司信用的評價指標(biāo)體系,然后采用層次分析法確定各項指標(biāo)的權(quán)重,最后用模糊綜合評價法對各項指標(biāo)進行模糊評價分析,實現(xiàn)物流企業(yè)征信的評價,并用實例對該方法的效果進行了檢驗,其結(jié)果與實際相一致。
模糊綜合評價;園區(qū)物流企業(yè);層次分析法;征信評價
物流業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),其將各個行業(yè)和部門緊密地聯(lián)系在一起。我國的物流園區(qū)建設(shè)起步較晚,目前大部分物流園區(qū)在運作中存在較多不規(guī)范現(xiàn)象,而引發(fā)這些現(xiàn)象的主要原因在于園區(qū)內(nèi)物流企業(yè)的信用狀況良莠不齊。由此可見,建立一套合理有效的物流企業(yè)征信體系,并對物流企業(yè)進行征信評價是當(dāng)前亟需解決的問題。
常用的企業(yè)信用評價方法分為定性分析法和定量分析法。前者的評價結(jié)果通常取決于評價人員的理論知識、相關(guān)的行業(yè)經(jīng)驗、獲取評價數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性等主觀因素,具有很大的不確定性。后者主要是收集各種指標(biāo),通過數(shù)學(xué)模型計算企業(yè)的信用評價結(jié)果[1-2]。較常見的定量分析法包括判別分析法、回歸分析法、層次分析法和模糊綜合評價法。判別分析法和回歸分析法由于存在過分注重財務(wù)類信息而忽略企業(yè)服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)水平,因此其評價結(jié)果的準(zhǔn)確性較低[3-4];層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)通過將與決策單元有關(guān)的單位劃分為不同層次,并進行定性分析與定量分析,提升了評價結(jié)果的可信度[5];模糊綜合評價法(fuzzy comprehensive evaluation method, FCEM)可對受限于多種因素的對象做總體的評價,實現(xiàn)從定性到定量的轉(zhuǎn)換,從而解決了那些不確定的、不易量化的和不清晰的問題[6-7]。
筆者從實際情況出發(fā),選取三級征信評價指標(biāo)體系,采取層次分析法得到各級指標(biāo)的權(quán)重;然后通過模糊綜合評價法對各企業(yè)進行信用評價;最后得到園區(qū)內(nèi)所有物流公司的信用評價分?jǐn)?shù)和信用評級。其評價結(jié)果可用于制定物流公司入駐園區(qū)的信用門檻。因此,該研究具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
1.1確立信用評價模型的評價指標(biāo)體系
在采用FCEM對園區(qū)物流企業(yè)進行信用評價的過程中,評價指標(biāo)選取的準(zhǔn)確度很大程度上決定著信用評價的成敗,其是衡量信用評價是否公平、準(zhǔn)確、全面的根本準(zhǔn)則,所以在構(gòu)建物流企業(yè)信用評價指標(biāo)體系的過程中務(wù)必遵循科學(xué)性、全面性、代表性和可操作性的指標(biāo)選取原則[8]。
根據(jù)上述指標(biāo)選取原則,參考以往學(xué)者的研究[9-10]并結(jié)合園區(qū)物流的特點,筆者主要從企業(yè)基本素質(zhì)(T1)、企業(yè)服務(wù)水平(T2)和企業(yè)財務(wù)能力(T3)3方面對物流企業(yè)的信用水平進行評價,二級指標(biāo)具體內(nèi)容如表1所示,三級指標(biāo)具體內(nèi)容如表2所示。
1.2基于AHP的信用評價指標(biāo)權(quán)重計算方法
根據(jù)具體評價指標(biāo)可將信用評價層次模型分為4層,分別為目標(biāo)層、一級指標(biāo)層、二級指標(biāo)層和三級指標(biāo)層。根據(jù)園區(qū)物流企業(yè)信用評價的具體應(yīng)用環(huán)境,可以將第一級評價指標(biāo)集定義為:Τ{Τ1,Τ2,Τ3},分別代表{企業(yè)基本素質(zhì),企業(yè)服務(wù)水平,企業(yè)財務(wù)能力 },第二級評價指標(biāo)定義為Τ1={Τ11,Τ12,Τ13,Τ14},Τ2={Τ21,Τ22},Τ3={Τ31,Τ32}。以此類推可得到第三級的評價指標(biāo)集,繼而建立了層次分析法的遞階層次結(jié)構(gòu)模型[11]。
表1 二級指標(biāo)具體內(nèi)容
表2 三級指標(biāo)具體內(nèi)容
根據(jù)已建立的層次結(jié)構(gòu)模型,構(gòu)造評價指標(biāo)間的判斷矩陣。對于處在同一級別的指標(biāo),通過兩兩比較來確定指標(biāo)間的重要程度,指標(biāo)之間比較時通常采用SAATY提出的1~9標(biāo)度方法來構(gòu)造判別矩陣。然后根據(jù)判斷矩陣A求出矩陣的特征值,進而得到所對應(yīng)的特征向量,對特征向量進行歸一化處理后得到的結(jié)果即為權(quán)重向量。由于計算特征值的過程較繁瑣,通常采用幾何平均法和規(guī)范列平均法進行簡化計算從而直接得到權(quán)向量,然后根據(jù)權(quán)重向量對矩陣A作一致性檢驗。若矩陣A完全滿足一致性條件,說明該種簡化方式求得的權(quán)向量是精確的,不存在誤差;若矩陣A偏離一致性條件的程度在可接受范圍內(nèi),那么得到的權(quán)重向量的精確度也相對較高,誤差較?。蝗绻x的程度較大,則必須重新構(gòu)造判斷矩陣。
1.3基于FCEM的企業(yè)信用評價模型
園區(qū)物流企業(yè)信用評價模型的指標(biāo)集已確定,并闡述了指標(biāo)權(quán)重的確定方法,筆者將通過模糊綜合評價法對園區(qū)物流企業(yè)的信用水平進行評級,相應(yīng)步驟為:
(1)建立評語集。結(jié)合園區(qū)物流企業(yè)自身的特點制定了相應(yīng)的信用評級方法,即根據(jù)企業(yè)綜合評價得分的高低順序?qū)⑿庞玫燃墑澐譃锳A、A、BB、B、C 5個等級,每個等級的具體含義及相應(yīng)的綜合評價得分要求如表3所示。
表3 園區(qū)物流企業(yè)信用評級
(2)采用層次分析法求出T內(nèi)各層指標(biāo)的權(quán)重后,再根據(jù)其數(shù)值求得第三層指標(biāo)相對于目標(biāo)層的權(quán)重Wi,如果第三層指標(biāo)i的權(quán)重為W3i,其所分屬的第二層和第一層指標(biāo)的權(quán)重分別為W2i和W1i,那么可得到指標(biāo)i的權(quán)重Wi=W1i×W2i×W3i。
(3)確定評價指標(biāo)的具體得分準(zhǔn)則。對于定性指標(biāo)采用百分制的評分方法,具體實施過程為:請t位物流行業(yè)的專家和在物流行業(yè)工作多年有豐富經(jīng)驗的相關(guān)人員,對各參評物流企業(yè)在該項指標(biāo)上的表現(xiàn)進行評分,最終計算的平均得分即為該項指標(biāo)的得分。
對于定量指標(biāo),其具體數(shù)據(jù)來源于園區(qū)物流資源撮合平臺,通過標(biāo)準(zhǔn)化處理,可將這些指標(biāo)項的實際數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的、用于綜合評價的標(biāo)準(zhǔn)值。其量化的過程主要是通過數(shù)學(xué)變換建立指標(biāo)的實際數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)評價值之間的函數(shù)關(guān)系,筆者采用直線模糊型隸屬函數(shù)方法進行指標(biāo)無量綱化處理,該方法適用于同時存在正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)且指標(biāo)之間具有一定模糊性的場合,具體步驟為:
(1) 確定指標(biāo)的區(qū)間。采用直線型隸屬函數(shù)進行量化之前,需先要確定指標(biāo)對應(yīng)的區(qū)間范圍,即其最大值和最小值,分別記為Vmax和Vmin。對于正向指標(biāo),指標(biāo)實際值越大,則隸屬度值也越大,企業(yè)在該項指標(biāo)上的表現(xiàn)越優(yōu);對于逆向指標(biāo),實際值越大,隸屬度值越小,企業(yè)在該項指標(biāo)上的表現(xiàn)越差。
(2)確定隸屬度函數(shù)并計算隸屬度值。通過隸屬函數(shù)求得的隸屬度值通常位于0和1之間,表示從不隸屬到完全隸屬的過程。對于正向指標(biāo)的量化過程,筆者用半升梯形模糊隸屬度函數(shù),具體的表達式如式(1)所示,分別將指標(biāo)的實際值和最大值最小值代入式(1)即可求出隸屬度值。
(1)
對于逆向指標(biāo)的量化過程,采用半降梯形模糊隸屬度函數(shù),具體的函數(shù)表達式如式(2)所示。
(2)
式中:U(Vi)為指標(biāo)i的隸屬度值;Vi、Vmax和Vmin分別表示指標(biāo)i的實際數(shù)值、最大值和最小值。
(3)計算指標(biāo)得分情況。通過隸屬度函數(shù)得到指標(biāo)i的隸屬度值U(Vi)后,由于0≤U(Vi)≤1,所以將U(Vi)的值乘以100就可以得到指標(biāo)i的標(biāo)準(zhǔn)量化值f(Vi),如式(3)所示,這樣就統(tǒng)一了定性指標(biāo)和定量指標(biāo)得分的表示方法。
(3)
(4)計算綜合評價分值。在求出指標(biāo)集T內(nèi)指標(biāo)的權(quán)重分配情況及園區(qū)內(nèi)各個物流公司在每項指標(biāo)上的量化得分情況后,可以通過加權(quán)函數(shù)的方法來計算每個物流公司的信用綜合得分。常用的加權(quán)函數(shù)法有線性加權(quán)函數(shù)法和幾何加權(quán)函數(shù)法,為了直觀方便,筆者采用線性加權(quán)函數(shù)法來計算綜合評價值,具體的計算公式如式(4)所示。
(4)
式中:f(Vi)為第三層指標(biāo)i的標(biāo)準(zhǔn)量化值;Wi為i的相對權(quán)重;n為第三層指標(biāo)的數(shù)量;Ti為綜合評價值。
最后計算出各個物流企業(yè)的綜合評價分值后,可根據(jù)前面建立的園區(qū)物流企業(yè)信用評級表進行相應(yīng)的評級,從而完成評價過程。
2.1信用評價指標(biāo)集的權(quán)重計算
得到特征向量W后,通過一致性檢驗方法求得一致性指標(biāo)CR<0.1,表明判別矩陣A1的一致性在可接受范圍之內(nèi)。
根據(jù)上述方法同理可求出二、三級指標(biāo)權(quán)重,從而確定了指標(biāo)體系T內(nèi)所有指標(biāo)的權(quán)重。
2.2物流企業(yè)征信模糊綜合評價過程
假定A、B、C、D 4家物流企業(yè)的指標(biāo)信息如表4所示。設(shè)定優(yōu)、良、中、差4個等級分別對應(yīng)的得分為95、85、70、50。根據(jù)式(1)~式(4)分別計算A、B、C、D這4家物流企業(yè)的各項指標(biāo)的U(Vi)、 f(Vi)、Ti值,結(jié)合表2,得到4個企業(yè)的綜合得分及信用評級如表5所示。
表4 4家物流企業(yè)各個指標(biāo)信息
表5 4家企業(yè)綜合得分及信用評級
筆者首先描述了企業(yè)信用評價的常用方法,在此基礎(chǔ)上建立了以層次分析法和模糊綜合評價法相結(jié)合的園區(qū)物流企業(yè)信用評價模型;然后通過查閱大量文獻,并結(jié)合課題的背景,建立了園區(qū)物流企業(yè)信用評價指標(biāo)集體系,通過層次分析法確定了指標(biāo)的權(quán)重,通過對指標(biāo)進行量化得到物流企業(yè)在每項指標(biāo)層面的量化得分值,進而求出信用的綜合評價得分;最后通過建立的評價體系完成物流企業(yè)的信用評級,并根據(jù)信用評級的結(jié)果來決定撮合算法中物流企業(yè)的撮合優(yōu)先級,可為園區(qū)物流企業(yè)的規(guī)范化管理提供科學(xué)的依據(jù)。
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Research on Logistics Park Enterprise Credit Evaluation Method Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
CHEN Dejun, LIU Dong, SUI Jianlong
According to the demand of logistics park evaluation for logistics enterprise credit management, a credit evaluation method for logistics park enterprise based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method (FCEM) is proposed in this paper.First the evaluation index system which can reflect the credit standing of logistics park enterprise is established, and then the weight of each index is calculated by Analytic Hierarchy Process (AHP).Finally, the FCEM is adopted to evaluate and analyze each index.To analyze the effects of this method, an example is given in this paper, and the results show that it is in accordance with the fact.
fuzzy comprehensive evaluation; logistics park enterprise; AHP; credit evaluation
CHEN Dejun:Prof.;School of Information Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070,China.
2095-3852(2016)04-0451-04
A
2016-04-10.
陳德軍(1964-),男,湖北天門人,武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院教授.
中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(2016-zy-044).
F259.22; F270.7
10.3963/j.issn.2095-3852.2016.04.012