基于熵權(quán)TOPSIS的財務(wù)績效評價研究
——以種植業(yè)與林業(yè)上市公司為例

漆 賓 張?zhí)脑?/p>

(江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 江西 南昌 330045)

引言

農(nóng)業(yè)上市公司是整個農(nóng)業(yè)行業(yè)比較有影響力的公司企業(yè)，在種植業(yè)與林業(yè)行業(yè)中，種植業(yè)與林業(yè)上市公司的各種經(jīng)營理念和經(jīng)營成果，其對種植業(yè)與林業(yè)行業(yè)，有著可持續(xù)、科學(xué)、典型的推動和領(lǐng)頭的巨大影響，所以對這種在某各行業(yè)具有代表性企業(yè)進(jìn)行績效評價，是一項非常有重要價值和意義的工作；對其會計財務(wù)績效進(jìn)行科學(xué)合理的綜合評價，不僅有利于種植業(yè)與林業(yè)上市公司的投資者對投資對象的運(yùn)營水平和公司具體狀況有大概詳致的了解，進(jìn)而有利于投資者做出高效的判斷和正確的投資決策；同時對于種植業(yè)與林業(yè)公司的經(jīng)營者管理者來說，會更加的深入了解所在企業(yè)的優(yōu)勢和存在的問題，從而根據(jù)自身對企業(yè)公司的了解或者通過財務(wù)績效的效率評價結(jié)果，調(diào)整企業(yè)自身的未來戰(zhàn)略和運(yùn)營策略，進(jìn)而有利于提高企業(yè)核心競爭力；而且對于監(jiān)管者來說，詳細(xì)真實(shí)簡易的公司績效評價，有利于監(jiān)管者對于上市公司的認(rèn)識和監(jiān)管。

評估企業(yè)財務(wù)績效的方法繁多，常用的財務(wù)績效評價方法有投資報酬率法、沃爾評分法、國有資本金績效評價方法、平衡記分卡法杜邦分析體系、主成份分析、模糊綜合評價和多目標(biāo)決策方法等等，但是這些方法在公司財務(wù)績效評價中的應(yīng)用都會有某些缺陷。

熵權(quán)法是一種科學(xué)客觀賦權(quán)的方法，可以根據(jù)數(shù)據(jù)信息的矩陣確定每個評價指標(biāo)的具體權(quán)重，使指標(biāo)權(quán)重系數(shù)更加客觀，進(jìn)而有效避免人為的主觀因數(shù)。TOPSIS法是通過函數(shù)將評價項目與理想項目之間的整體相似程度具體的用數(shù)字表達(dá)出來，能夠客觀地體現(xiàn)不同項目之間的差異性，因此topsis法是一種多項目決策的綜合評價方法。

企業(yè)財務(wù)績效的評價既符合多緯度量化評價，而且又具備多屬性的評價特點(diǎn)，但截至目前的文獻(xiàn)中僅有少數(shù)用該方法在企業(yè)財務(wù)績效中的綜合評價。因此，本文在利用熵權(quán)法對評價指標(biāo)賦值的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用TOPSIS法，建立種植業(yè)與林業(yè)類上市公司財務(wù)績效評價模型，并對選取的每個樣本進(jìn)行具體的量化績效評價，同時為具有客觀性和多屬性決策特點(diǎn)的綜合評價提供一種有效的方法。

因此，本文以種植業(yè)與林業(yè)中的10個上市公司為例，合理的運(yùn)用熵權(quán)TPSIS法探索出科學(xué)客觀的種植業(yè)與林業(yè)上市公司財務(wù)績效評價體系，建立科學(xué)的上市公司財務(wù)績效評價模型，對投資者、公司管理層和市場監(jiān)管者具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、熵權(quán)TOPSIS法財務(wù)績效評價指標(biāo)的選取

考慮到上市公司的自身特點(diǎn)以及為較全面地反映上市公司的財務(wù)狀況,可建立下列五大類包含21個財務(wù)指標(biāo)的綜合評價指標(biāo)體系。

(1)償債能力指標(biāo)：該類指標(biāo)反映公司的長期償債能力和短期償債能力,包括:①速動比率X11；②流動比率X12；③資產(chǎn)負(fù)債率X13；④現(xiàn)金比率X14;⑤利息保障倍數(shù)X15。

(2)盈利能力指標(biāo)：該類指標(biāo)反映公司的獲利能力,包括:①凈資產(chǎn)收益率X21；②每股收益X22；③營業(yè)利潤率X23；④凈利潤率X24。

(3)營運(yùn)能力指標(biāo)：也可稱為資產(chǎn)管理能力指標(biāo),該類指標(biāo)可以衡量公司管理及其資產(chǎn)的效率,包括:①存貨周轉(zhuǎn)率X31；②應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X32；③成本費(fèi)用率X33；④總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X34。

(4)成長能力指標(biāo)：企業(yè)未來發(fā)展趨勢與發(fā)展速度，包括：①主營業(yè)務(wù)收入增長率X41；②凈利潤增長率X42；③每股收益增長率X43；④股東權(quán)益增長率X44；⑤經(jīng)營活動產(chǎn)生現(xiàn)金流量凈額增長率X45。

(5)現(xiàn)金流能力指標(biāo)：指投資項目在其整個壽命期內(nèi)所發(fā)生的現(xiàn)金流出和現(xiàn)金流入的全部資金收付數(shù)量，包括：①全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率X51；②經(jīng)營活動凈現(xiàn)金比率X52；③每股現(xiàn)金流量X53。

本文從種植業(yè)與林業(yè)上市公司選出具有代表性的10個公司進(jìn)行綜合業(yè)績評價分析，主要收集了2011-2018年財報數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)信息，其指標(biāo)體系構(gòu)建如表1。

表1 種植業(yè)與林業(yè)類上市公司績效評價指標(biāo)體系表

二、基于熵權(quán)TOPSIS法的評價分析

(一)數(shù)據(jù)選取和來源

本文數(shù)據(jù)來源種植業(yè)與林業(yè)類上市公司中隨機(jī)挑選的2011年-2018相關(guān)的財務(wù)會計年數(shù)據(jù)。

(二)利用熵權(quán)法對種植業(yè)與林業(yè)類公司財務(wù)績效指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)

由于本文分析研究的是運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法，對種植業(yè)與林業(yè)類上市公司財務(wù)績效進(jìn)行綜合的評價，所以先要計算出每個評價指標(biāo)在總的項目中，熵權(quán)的比；然后，利用計算得到的每個項目的熵權(quán)，對10個種植業(yè)與林業(yè)類上市公司財務(wù)績效進(jìn)行評價；最后運(yùn)用改進(jìn)后的熵權(quán)TOPSIS法，對10家種植業(yè)與林業(yè)類上市公司財務(wù)績效進(jìn)行評價，然后對最后評價結(jié)果進(jìn)行仔細(xì)的對比分析，這樣會使公司績效評價結(jié)果和每個被評價的公司對比結(jié)果更加科學(xué)合、準(zhǔn)確。

1.評價指標(biāo)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于財務(wù)績效評價指標(biāo)中存在正向指標(biāo)、逆向指標(biāo)和適度性指標(biāo)三種，為了能夠使績效趨同更好的對比和計算，因此需要讓指標(biāo)都趨向于相同的方向，這樣才能科學(xué)的計算和對比分析，具體步驟是把逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)都轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，在全部轉(zhuǎn)換后的正向指標(biāo)后，根據(jù)正向指標(biāo)的計算公式把山中指標(biāo)都機(jī)選，可以得到指標(biāo)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化處理后的數(shù)據(jù)。

正向指標(biāo)打分公式：

(1)

逆向指標(biāo)打分公式：

(2)

適度性指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

(3)

其中[q,q2]是xij的合理區(qū)間，將q1設(shè)定為各項評估指標(biāo)(調(diào)式速動比率、調(diào)試產(chǎn)權(quán)比率、調(diào)試資產(chǎn)負(fù)債率)在2011-2018年這8年中平均值中的最小值，將q2設(shè)定為各項評估指標(biāo)(調(diào)式速動比率、調(diào)試產(chǎn)權(quán)比率、調(diào)試資產(chǎn)負(fù)債率)在2011-2018年平均值中的最大值。由此可得速動比率的適度值區(qū)間為[0.17625，8.24875]，流動比率適度值區(qū)間為[0.8975,16.21],資產(chǎn)負(fù)債率率的適度值區(qū)間為[0.0767875，0.947375]，現(xiàn)金比率的適度值區(qū)間為[0.0831125，5.4572]，利息保障倍數(shù)的適度值區(qū)間為[-3.46625，414.33375]。

2.評價指標(biāo)權(quán)重的確定

對于數(shù)據(jù)運(yùn)用而言，本次研究隨機(jī)選取10家種植業(yè)與林業(yè)類上市公司在2011-2018年21項財務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建形成了種植業(yè)與林業(yè)類上市公司的績效評估原始矩陣Xmn，再對Xmn進(jìn)行趨同標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化處理后得到上市種植業(yè)與林業(yè)類公司績效評估標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Ymn，再根據(jù)公式(4)、(5)(6)和word軟件進(jìn)行計算，計算得到了10家上市種植業(yè)與林業(yè)類公司八年的各個指標(biāo)權(quán)重值wj=(j=1，2，...，21)。

(4)

Dj=1-Ej;j=1,2,…,n

(5)

(6)

八年各維度具體評估指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果如表2所示。

表2 評價指標(biāo)權(quán)重的計算

(三)TOPSIS計算綜合評估值

1.構(gòu)建加權(quán)的種植業(yè)與林業(yè)類公司績效評估標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Zij

將無量綱化處理后得到的種植業(yè)與林業(yè)類上市公司標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Ymn={yij}m*n與上市種植業(yè)與林業(yè)公司績效評估指標(biāo)熵權(quán)向量w=(w1，w2，...w21)一一相乘，得到加權(quán)后的上市種植業(yè)與林業(yè)公司績效評估標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣，Zmn={zij}m*n，zij=wj*yij。

2.確定每年樣本集的最優(yōu)解向量和最劣解向量

在獲得加權(quán)規(guī)范矩陣后，加權(quán)后，獲取指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解。

3.計算各評價指標(biāo)目標(biāo)值與理想值間的歐氏距離

分別計算各評價指標(biāo)目標(biāo)值與正理想解、負(fù)理想解的歐氏距離。

計算各個評價指標(biāo)與理想值之間的相對貼近度，并進(jìn)行排序利用如下公式計算各個評價對象與理想向量之間的相對貼近度：

利用上式公式可以計算出每個評價對象與理想向量之間的相對貼近度，按照相對貼近度大小對10個種植業(yè)與林業(yè)上市公司在2011-2018年進(jìn)行排名，相對貼近度越大，說明財務(wù)績效越好，財務(wù)績效越好排名也越靠前，如表3。

表3 10個種植業(yè)與林業(yè)上市公司2011-2018年財務(wù)績效綜合排名

三、研究結(jié)論

本文結(jié)合借鑒證券監(jiān)督管理委員會公開的農(nóng)業(yè)類上市公司行業(yè)規(guī)范和分類標(biāo)準(zhǔn)，并且通過在同花順數(shù)據(jù)庫提取的數(shù)據(jù)，選取的在種植業(yè)與林業(yè)上市公司比較有代表性的公司和企業(yè)作為研究分析的基本樣本，熵權(quán)法和TOPSIS法這兩種方法的結(jié)合，構(gòu)建了適用于種植業(yè)與林業(yè)企業(yè)的經(jīng)營績效評評價標(biāo)體系模型，對所選取樣本在2011-2018年，進(jìn)行了比較全面科學(xué)合理實(shí)證分析與結(jié)果闡述。

(1)在計算出的第一維度和第二維度各項指標(biāo)的所占總指標(biāo)的權(quán)重時發(fā)現(xiàn)，在評估公司財務(wù)績效的指標(biāo)體系模型中，對評估績效結(jié)果影響力最大指標(biāo)是“凈資產(chǎn)收益率X21”，因此各基本樣本公司的經(jīng)營財務(wù)績效與凈資產(chǎn)收益率的關(guān)聯(lián)性是比較緊密的。企業(yè)的高層管理層和決策層應(yīng)該根據(jù)此結(jié)論和發(fā)現(xiàn)，在種植業(yè)與林業(yè)類企業(yè)的經(jīng)營管理和戰(zhàn)略調(diào)整的過程中，做出有利于企業(yè)健康發(fā)展的適當(dāng)合理的調(diào)整，例如提高凈資產(chǎn)收益率的重視，而不是開放式的擴(kuò)張合并非良好的企業(yè)，進(jìn)而提高企業(yè)的價值。

(2)在本文分析的10個上市公司中，ST景谷和新賽股在2011-2018年的綜合財務(wù)績效相對其他上市公司是比較弱的；蘇墾農(nóng)發(fā)和香梨股份在2011-2018年的財務(wù)績效是比較良好。投資者和債券者可以根據(jù)上述10個種植業(yè)與林業(yè)類上市公司在2011-2018年間的綜合業(yè)績評價得分及排名情況為參考，進(jìn)行科學(xué)的投資決策。