VIKOR方法

VIKOR方法（精选4篇）

VIKOR方法 第1篇

大力发展高新技术企业是加快转变经济发展方式,优化经济结构,实现经济又好又快发展的重要途径。高新技术企业依靠领先的技术和产品、优质人力资源和差异化战略等优势实现其快速成长,成长性代表着公司的可持续发展能力。在日趋激烈的竞争中如何保持企业健康成长受到国内外学者的关注。Bantel et al(1998)实证研究显示注重产品开发和市场销售的企业一般具有更高的成长性。B.CGhosh(2001)研究得出管理团队、领导能力、战略与方法、专注市场、维持自由和客户关系等因素是决定中小型企业成长的关键因素。国内学者朱和平等(2004)认为决定创业板上市公司成长性的因素包括财务状况、人力资本力量、技术创新能力、市场和社会关系能力四个方面;马璐、胡江娴(2005)根据企业所处的行业环境、制度体系、核心能力及市场开发能力四个方面构建了企业成长性评价指标。李柏州等(2006)运用β调和系数法分析了成长潜力、竞争力和成长环境对中小型高新技术企业成长性的影响;梁益琳、张玉明(2011)运用仿生学构建高成长机制模型,并验证了生存能力和成长潜力与创新型中小企业成长性有显著的正向关系。阮青松,常乐(2012)采用因子分析法研究了公司的风险能力、盈利能力、成长速度、经营效率和创新能力对创业板上市公司成长性的影响;朱月胜、宋清(2014)运用主成分分析法实证了资产结构对创业板上市公司成长性的影响。

这些研究主要集中于常用的企业财务指标对上市公司成长性进行评价分析,包括涉及到的风险亦是如此,财务指标的优点是能够利用数据客观反映企业的成长性,但对于具有高风险特征的高新技术企业而言,除了考虑传统的盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力对其成长性的影响外,必须考虑企业的综合风险控制能力对企业发展的重要影响。基于上述考虑,有必要构建一套能够反映高新技术企业成长性动态变化趋势的方法体系,包括科学性、可操作性强的评价指标体系及评价方法模型,以便为优化企业资源配置和管理决策提供判断依据。本文从创新能力、风险控制和财务管控视角构建一套完整的高科技上市公司成长性的评价体系,将VIKOR多属性决策方法应用到成长性评价中以解决多属性衡量冲突问题,建立高新技术企业成长性评价的多属性评价模型,最后应用该模型对中关村信息技术上市公司的成长性进行了评价。

二、高新技术企业成长性影响因素分析

高新技术企业以研发为主要投入,强调人力资源和智力资本的积累、运用和管理,依靠创新和各项风险控制能力,以追求高利润为核心的绿色智力密集型企业。高新技术企业的特点集中表现为创新能力强、风险大、收益高,即高新技术企业的成长性得益于企业持续挖掘各项资源的创新能力、管控财务运作的能力以及发展过程中各项风险的控制能力,最终表现为企业持续的整体成长态势。

(一)财务管控能力企业的财务管控能力表现为以效益管理为根本,强化成本费用控制,优化资产负债结构,有效防范财务风险,提高资产运营能力。有效提升企业的资产管理能力和盈余管理能力有利于企业的健康成长。李宝仁等(2003)运用神经网络方法从企业的盈利能力、成长潜力、资金运营能力、生存状态以及企业规模五个维度对创新型中小企业成长性进行了评价。本文认为盈利能力一方面可以衡量公司一段时期内的业绩好坏,另一方面也能发现经营中存在的主要问题,从而盈利能力是衡量中小上市公司成长状况的重要标准。Wiklund(2009)实证研究证实运营能力对企业成长有积极正向作用,即企业运营能力越好,其成长性越高。张秀生(2013)以2011年以前上市的30家创业板信息技术产业公司的财务报表为数据样本,得出企业的盈利能力和营运能力对企业的成长性有明显的推动作用。

(二)创新能力以持续的创新能力求生存和发展是高新技术企业的本质特征,也是企业取得竞争优势的来源,更是其区别于其他企业的关键性因素。创新涵盖的范围非常广,既包括产品的生产流程、生产技术及产品市场的创新,也包括思想理念的创新,比如服务、管理架构、管理政策及管理制度等。从实务角度来看,创新可以分为技术创新、制度创新以及文化创新。其中,技术创新是核心竞争力,是企业经营决策与竞争策略中的根本要素;而制度创新和文化创新可以综合为管理创新。高新技术企业之所以能够在激烈的市场竞争中保持其迅速成长依赖的就是不断地通过各种资源的整合再经过创新从而形成自身的核心能力。于新宇等(2010)采用灰色关联的方法验证了创新能力和经济效益对中小企业成长性的影响,并且经济效益获取的可持续性比创新能力的可持续发展更为重要。沈海平(2010)通过对中小板上市公司的面板数据的实证分析,发现企业自身的研发投入所形成技术资本优势之间的差异往往会对企业的成长性造成极大的影响。一个企业如果创新能力越强,不仅表现为创新投入和创新产出,而且表现为具备完善的组织结构和管理体系能力以及较强的运行能力,则越有利于企业的健康成长。

(三)风险控制能力创新是一个充满风险的过程,无论是在规划企业战略创新的过程还是在具体的创新项目中,忽略风险的创新是盲目的创新,或置企业于风险爆发的边缘,或企业风险爆发导致巨大的经济损失,控制风险的创新才是真正有利于企业稳健成长的过程。目前一些学者在研究风险对企业成长性的研究只是局限于财务风险,而忽略了影响企业成长的经营风险和发展战略风险,以及在实现企业成长过程中的执行风险。经营风险能够促使企业快速发展同样也能够使企业陷入困境,发展战略风险的失控可能直接导致企业的寿命缩短。鲍新中等(2010)运用突变级数法验证了高技术企业的成长性随时间推移的变化,并且在高成长性的同时面临很高的经营风险。陈晓红等(2009)以我国中小板上市公司为样本进行了实证分析,研究发现技术创新与中小企业成长呈倒U型的关系,而导致这种现象的原因是中小企业承担风险能力弱以及技术创新的风险性二者共同作用的结果。

三、高新技术企业成长性评价指标体系构建

(一)建立评价指标体系本文综合考虑高新技术企业成长性的影响因素,构建评价指标体系时遵循科学、客观地评价原则并兼顾应用和可操作性的思路,建立了高新技术企业成长性评估指标体系,如表1所示。其中,评价成长性的一级指标为前文论述的财务管控、创新能力和风险控制三个影响因素,在三个影响因素的基础上进一步细分,分别设置了二级指标和三级指标体系。

(二)运用AHP方法确定各项评价指标权重层次分析法处理决策问题的基本思路是:把多目标、多准则且难以标准量化处理的决策问题化为多层次的单目标问题,通过两两比较来确定同一层次上各个元素相对上一层次元素的重要程度,最后得到指标的权重。在确定了上述高新技术企业成长性评价的具体指标后,采用层次分析法,按指标的一、二、三级分层,形成一个三层结构分析模型,选取了高新技术企业管理人员、高校企业管理专业科研人员分别对各指标的重要程度进行比较并赋值,将其赋值进行算术平均,最终确定各指标的权重。各评价指标的权重结果如表1所示。

四、基于VIKOR方法的高新技术企业成长性评价模型

(一)VIKOR的基本原理VIKOR算法是由Opricovic和Tzeng提出的一种最佳妥协解的多属性决策方法。该方法可以同时考虑群效用的最大化与个体遗憾的最小化,能充分考虑决策者的效用偏好,从而使决策更具合理性。VIKOR的基本观点是:首先确定理想解与负理想解,并以折衷规划法为核心,然后比较各被评价对象的评估值,根据其与理想指标值的距离大小来排列被评价对象的优劣顺序。其中,理想解是指被评价对象在各评估指标中的最佳值,而负理想解是指被评价对象在各评估指标中的最差值。在综合评价中,VIKOR采用了Lp-metric聚合函数,如式(1)所示。

其中,j=1,2,…m。m是指被评价对象的个数每个评价对象用kj表示,fij表示评价对象kj第i个评价指标的评估值;fi*和fi-分别表示正理想解和负理想解;p为聚合函数的距离参数(一般取1、2或∞,本文取1);n为评价指标个数;wi为评价指标i的权重;Lpj代表了评价对象kj到理想解的距离。VIKOR最大特色就是最大化了群体效应,所以妥协解可被决策者接受。

(二)高新技术企业成长性的VIKOR评价在高新技术企业成长性评价中,假设待评价对象有m个,记为A={A1A2…Am}T,评价指标有n个,记为D={D1D2…Dn}T。记评价对象kj的第i个指标的评价值为fij,1≤i≤n,1燮j燮m。采用VIKOR算法的步骤如下。

(1)确定各指标的权重。VIKOR评价要求确定各属性指标的权重。利用AHP法分别确定第三层级指标的权重,然后进行归一化计算,权重向量为w={w1,w2,…wn}T。本文基于AHP计算的各权重见表1。

(2)决策矩阵的规范化。本文采用式(2)规范化决策矩阵,规范化后的矩阵,记为F=(fijnxm)。

(3)根据规范化后的决策矩阵F,计算各个指标的正理想解f*和负理想解f-。

式中:I1为效益型指标集合,I2为成本型指标集合。

(4)计算各个评价对象群体效益值Sj和个别遗憾值Rj。

式中:Sj代表评价对象的群体效应,Sj值越小,则群体效应越大;Rj代表个体遗憾,Rj值越小,则个别遗憾越小。

(5)计算各评价对象的利益比率值Qj。

式中:S*=min Sj,S-=max Sj,R*=min Sj,R-=max Sj,v是最大群效用权重,表示决策机制系数,在此取0.5,即折衷的态度,采用均衡这种方式,可以使群体效用最大化和负面影响最小化。

(6)评价对象排序。按照Sj,Rj,Qj值从小到大排序,评价对象排在前面的优。当满足以下两个条件时,可根据Qj值大小排序,Qj最小值为最优值。

条件1:Q(k（2）)-Q(k（1）)≥1/(m-1),其中k（1）是Q排序中的最优评价对象,k（2）是Q排序中的次优评价对象。

条件2:k（1）是S或R的排在前面的评价对象。

如果条件2不满足,k（1）和k（2）均为折衷解;如果条件1不满足,方案k（1）、k（2）…k（t）是折衷解,其中k（t）满足Q(k（t）)-Q(k(1）)≥1/(M-1)。

五、实例应用

(一)样本选取为了体现高新技术企业的特征,并避免区域政策以及行业差异对企业成长性的影响,本文以北京市中关村创业板信息技术行业的上市公司为例,以便更加客观地对公司成长性进行排序。考虑到创新投入效益的滞后性,本文选择了2010年前上市的5家公司,对其2012年和2013年的数据进行分析处理,5家公司分别是立思辰(K1),华力创通(K2),数字政通(K3),数码视讯(K4)和世纪瑞尔(K5)。

(二)数据收集与处理(1)取得源数据。样本中的定量指标数据均来源于国泰安CSMAR系列研究数据库以及上市公司年度财务报告,部分数据经过整理计算后得出,对于定性指标采用专家打分的方式确定分值。

(2)数据无量纲化处理。为了消除不同指标的性质、量纲、数量级存在的差异,需要对上述指标的数据进行无量纲化处理,以消除不同物理量纲对决策产生的影响。本文采用上述式(2)线性规范化的方法消除指标间的无量纲化,处理结果见表3所示。

其中,2个负值的财务指标确定为0;K4中的D10和D11数据与其他公司的数据相去甚远,直接确定为1,以避免数据失真。

(三)基于VIKOR的综合评价根据式(3)与(4)确定评价对象在各指标下的正理想解和负理想解,见表3;根据式(5)与(6)计算5个评价对象的群体效益值Sj和个别遗憾值Rj,结果见表4。由表4 可知S*=0.3694,S-=0.7318,S*=0.1035,R-=0.1774,根据式(7)计算各评价对象的利益比率Qj,见表4。5个评价对象按照Sj、Rj与Qj的排序结果见表4。

(四)高新技术企业成长性排序根据Sj、Rj与Qj的排序结果,中关村五个信息技术行业的上市公司成长性排序为数字政通(K3)>数码视讯(K4)>立思辰(K1)>世纪瑞尔(K5)>华力创通(K2)。本案例中,评价对象m=5,门槛值1/(m-1)=0.25,根据上述两个条件对评价对象进行排序,最终得出五个信息技术行业上市公司成长性的排序结果:数字政通(K3),数码视讯(K4),立思辰(K1)>世纪瑞尔(K5)>华力创通(K2),即数字政通,数码视讯和立思辰是经过妥协后成长性效果相对最好的上市公司,属于第一等级,其中,数字政通公司在该等级中排在第一;华力创通经过妥协后成长性效果相对最差的公司,属于第三等级;世纪瑞尔公司属于第二等级。

从企业的核心战略来看,数字政通,数码视讯和立思辰这三家公司分别从事智慧城市管理,超光网数字电视以及在线教育业务,均是运用新一代信息技术与当前推动经济转型的业务想融合,实现独特的价值创造和快速成长,这进一步验证了VIKOR方法对高新技术企业成长性评价的有效性。

六、结论

财务管控能力是高新技术企业成长的充分条件,创新能力则是企业成长性的必要条件,而风险控制能力则是实现前述二者的重要保障,三者缺一不可。本文提出了基于VIKOR多属性决策方法的高新技术企业成长性综合评价方法,从财务管控、创新能力和风险控制三个视角构建了高新技术企业成长性评价体系,建立了基于VIKOR方法的高新技术企业成长性评价模型。实例应用结果表明,基于VIKOR方法的高新技术企业成长性评价方法能够有效地反映高新技术企业的成长性,为成长性评价提供了一种新的方法,可以为其他行业的成长性评价工作提供参考。

参考文献

[1]鲍新中、李晓:《非基于时序数据的高技术企业成长性分析》,《科学学研究》2010年第2期。

[2]张秀生、刘伟:《创业板上市企业成长性影响因素研究》,《统计与决策》2013年第15期。

[3]陈晓红、李喜华、曹裕:《技术创新对中小企业成长的影响——基于我国中小企业板上市公司的实证分析》,《科学学与科学技术管理》2009年第4期。

[4]BANTEL K A Technology-based,adolescent firm configurations:strategy,identification,context,and performance.Journal of Business Venturing.1998,13(3).

VIKOR方法 第2篇

多属性决策 (Multi-attribute decision making, MADM) 是对具有多个属性的不同方案的属性值进行比较给出方案的排序或找出最佳方案[1]。目前有很多解决多属性决策问题的方法。其中, VIKOR方法是由Opricovic[2]于1998年提出的一种基于理想点的折衷解法, 其基本思想为首先确定理想解和负理想解, 然后根据各备选方案的各个评价值与理想方案的接近程度来排列方案的优先顺序, 从而得到带有优先级的折衷方案[3]。VIKOR方法不仅考虑了群效用的最大化和个体遗憾的最小化, 还考虑到了决策者的主观偏好, 从而使决策更具合理性。因此VIKOR方法已经被广泛应用于多属性决策问题中, 如王坚强提出了模糊多准则VIKOR方法和信息不完全确定的模糊多准则方法[4];阮连法、陈佳玲提出基于模糊集理论的VIKOR方法来选择绿色建筑供应商[5];林向义等利用VIKOR方法对知识创新联盟合作伙伴进行了选择[6]。

目前, 多属性决策问题广泛存在于社会经济活动中, 但由于实际问题的复杂性和不确定性, 以及人类思维的模糊性, 决策信息往往以不确定语言来表达[7]。模糊集是一种较好地解决这种模糊性和不确定性的方法。传统一型模糊集合描述了语言变量自身的模糊性, 但不能直接地、完全地描述由人类语言的模糊性所引起的不确定因素。因此, 1975年Zadeh教授对一型模糊集合的概念进行了扩展, 提出了二型模糊集合理论[8], Mental等人进一步提出了区间二型模糊集合的概念[9], 这一概念的提出不仅弥补了一型模糊集合的缺陷, 而且简化了二型模糊集合的运算, 增强了二型模糊系统实时应用的能力。此后, 大部分基于二型模糊集合理论的应用都采用了区间二型模糊集合。

本文针对不确定语言多属性决策问题, 在区间二型模糊集基础上, 提出了一个新的区间二型模糊集之间的距离测度公式。接着, 基于VIKOR方法思想, 发展了一种区间二型模糊VIKOR多属性决策方法, 并通过对其合理性和科学性验证。

1 区间二型模糊集

1.1 区间二型模糊集的定义

定义1[10]:二型模糊集

定义3:r多边形区间二型模糊集

1.2 区间二型模糊集的运算法则

(1) 加法运算

(2) 减法运算

(3) 乘法运算:

1.3 区间二型模糊集之间的距离测度

距离测度是模糊集理论研究的一项基础内容, 本文依据距离测度公理, 提出一种距离测度公式来计算区间二型模糊集之间的距离。定义如下:

容易证明该距离测度均满足以下性质:

2 VIKOR决策方法

VIKOR方法是对复杂系统进行决策的一种方法。首先确定理想解 (PIS) 和负理想解 (NIS) (所谓PIS是指各备选方案在各评价准则中的最佳值, NIS指各备选方案在各评价准则中的最差值) , 然后通过计算群体效益、个体遗憾并确定各方案产生的利益比率来对方案进行折衷排序。因为该方法提供最大化的群体效益、以及最小化的反对意见的个别遗憾, 所以其妥协解可被决策者接受。群体效益Si、个别遗憾Ri和各方案的利益比率Qi计算公式如下:

其中, 分别为理想方案和负理想方案。λ代表决策机制系数, λ>0.5, 则表示根据最大化群效用的决策机制进行决策;如果λ<0.5, 则表示根据最小化个体拒绝的决策机制进行决策;一般取λ=0.5, 表示从均衡的角度来做出决策。最后, 依据Qi值的大小进行排序, 从而选出最优方案。

3 基于区间二型模糊集的VIKOR扩展方法

步骤1:构造区间二型模糊决策矩阵。

步骤2:确定理想点和负理想点。

步骤4:计算区间值Si和Ri, i=1, 2, …, m

步骤5:计算区间值Qi

步骤6:按照Qi值从小到大的顺序对有限决策方案进行折衷排序, Qi值最小的方案为最优方案。

4 算例

某电信公司打算从研发部x1, x2, x3三个候选人中选出一个任命为研发部经理, 决策者对三位候选人从以下四个要素进行评价:a) 专业领域认可度 (f1) , b) 管理经验 (f2) , c) 业务知识 (f3) , d) 人际关系 (f4) 。四个评价要素的权重分别为0.2, 0.3, 0.4, 0.1。决策者给出的准则值如表1所示, 决策者根据评价因素对候选人的评价情况如表2所示。

决策步骤:

(1) 根据表2可以得到决策矩阵Y。

(2) 根据公式 (2) 和 (3) , 确定理想点~x+和负理想点~x-。

同理计算可得:

同理计算可得:S2=0.82;S3=0.1

同理计算可得:R2=0.4;R3=0.1

(5) 根据公式 (8) , 计算区间值Qi, 其中λ取0.5。

同理计算可得:Q2=0;Q3=1

根据上述结果, 可得出决策方案排序为Q2<Q1<Q3, 即Q2最好, Q3最差, 因此应该选择第二位候选人。

5 结论

基于不确定语言信息的决策是多属性决策的一个重要领域, 本文研究了基于区间二型模糊集的多属性决策方法。首先给出了一个新的计算区间二型模糊集之间距离的公式, 接着, 在VIKOR方法基础上, 提出了一种基于区间二型模糊集的VIKOR扩展方法。与传统VIKOR方法相比, 该方法能更准确的描述语言的不确定性, 使决策更加贴近人们给出的决策信息。最后, 通过一个算例说明该方法的有效性和合理性。

参考文献

[1]Murray-Smith R, Johansen T A.Multiple model approaches to modeling and control[M].London:Taylor Francis, 1997.

[2]Opricovic S.Multi-criteria optimization of civil Engineering systems[Z].Faculty of Civil Engineering, Belgrade, 1998.

[3]Opricovic S, Tzeng G H.Compromise solution by MCDM methods:Comparative analysis of VIKOR and TOPSIS[J].European Journal of Operational Research, 2004, 156:445-455.

[4]王坚强.模糊多准则VIKOR方法及其应用[OL].中国科技论文在线.http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200606-542, 2006-06-30.

[5]阮连法, 陈佳玲.基于模糊VIKOR方法的绿色建筑供应商选择[J].统计与决策, 2011 (21) :62-64.

[6]林向义, 张庆普, 罗洪云.知识创新联盟合作伙伴选择研究[J].中国管理科学, 2008 (16) :404-407.

[7]孙红霞, 张强.区间数型模糊VIKOR方法[J].模糊系统与数学, 2011 (5) :122-128.

[8]Zadeh L A.The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning[J].Information Sciences, 1975, 8:199-249.

[9]Mendel J M, John R I.Type-2 fuzzy sets made simple[J].IEEE Transactions of Fuzzy Systems, 2002, 10 (2) :116-127.

VIKOR方法 第3篇

一、引言

中小企业在追求价值最大化及股东利润最大化的目标下,无论是投资计划、营运活动、扩充产能甚至改善公司财务结构,往往需要长期且大量的资金,公司内部资金来源已不足以解决这些需求。中小企业在追求本身价值极大化及股东利润极大化的目标下,无论是投资计划、营运活动、扩充产能甚至改善公司财务结构,往往需要长期且大量的资金,公司内部资金来源已不足应对,中小企业的资金来源不同,将改变中小企业的资本结构。为数众多的中小企业经营规模逐渐扩大,经营国际化及多元化的结果,其所需营运资金也相对地增加而迫切。中小企业筹资或理财方式也由国内的增资发行普通股、特别股及发行公司债等,延伸至参与海外存托凭证及海外可转换公司债的发行。不同的外部融资方式所需成本及其所能达到的效用为管理者财务决策的重要议题。公司筹集资金进行投资和生产等活动,使公司顺利营运并获取利润,以偿还融资资金与成本。中小企业取得资金的方法在财务理论上称为融资决策。一般中小企业的融资决策中最重要的资金来源包括保留盈余、举债、发行权益债券三种。有关资本结构决策的理论,即是探讨如何才能使公司价值或股东权益最大的负债比例。从文献研究来看财务理论对融资的研究多偏向于融资顺位理论,如Baskin(1989)、Kjellman A.&S.Hansen(1995)等;资本结构,如萧大正及郑敏聪(2002)、陈隆麒及温育芳(2002)等;或现金增资绩效衡量,如Jegadeesh(2000)、陈绮佩(2002)等。在研究方法上,则较偏向以统计方法来计算相关因素的显著性。而很少有以决策分析的方式来探讨中小企业如何选择不同的筹资工具。融资工具间的重要性如何?不同形态公司的融资工具排序又是如何?这些问题始终没有涉及或深入研究,而这成为本文的研究切入点,解决融资工具的排序问题。

二、中小企业融资方式决策影响因素及常用融资工具

当中小企业有资金需求时,资金来源方式有很多,如向银行借款、发行公司债、现金增资、应收账款、商业本票等(谢剑平,2007),但由于各种融资工具的决策效果及相关限制,如资金成本高低、对公司股价的影响或中小企业环境与法令规定等均有所不同,因此一般而言,经理人在制定融资决策时会考虑许多因素。

(一)中小企业内部因素

(1)公司规模。当一个公司因规模愈大,经营会来得比较稳健,相对便具有较高的信用评级,所以较易自资金市场举借低廉的借款利率;因此,公司会使用更多的举债来筹措资金,也即公司规模与负债比率的间呈现正向相关。

(2)股利政策。过去十年来,我国信息电子产业成长迅速,营业收入成长速度远大于公司股本膨胀速度,每年度盈余均倾向以股票股利发放方式将年度盈余保留在公司内部用以再投资,如此便可以减少外部举债。

(3)获利能力。一般而言,高获利公司表示其收入比较稳定,资金也较为充裕,有较大的机会保有较高的保留盈余,当有资金需求时,可先以充足的内部资金来应对,对外举债的可能性较低,所以依据融资顺位理论,公司负债比率会与其获利能力程负相关。

(4)资产抵押价值。Scot(t1977)认为,若公司发行具有担保的债券,会产生财富重分配的效果,将无抵押担保品债权人的财富,移转至股东手中,使股东权益价值提高,资产抵押价值愈大者,负债比例愈高。

(5)事业风险。事业风险是因未来营收的不确定性而产生,即变异程度,其会受产业技术、市场景气乃至政经环境而影响。

(6)成长性。Brigham(1995)认为,若其它条件不变,成长愈快的公司愈依赖外界的资金。

(二)公司外部因素

(1)汇率波动。汇率波动影响了一家外销公司的获利能力、净现金流量与市场价值。

(2)利率市场水平。当预期市场长期利率水平未来将走低时,公司可先用短期负债来应对,等到市场长期利率下降时,再发行长期负债来取代短期负债。

(3)通货膨胀。通货膨胀期间只有非货币性资产才不会贬值,此时若以负债融资,将来债券到期时,实质债务会降低。

(三)中小企业特性

(1)财务状况(资本结构)。当中小企业债务融资超过一定程度时,因资本结构不健全,财务风险大于其所能承担者,一旦中小企业营运状况不稳定,可能会付不出举债利息,因此为避免周转不灵导致中小企业面临破产危机,经理人往往会考虑中小企业本身资本结构,并衡量杠杆成本效益,以决定融资方式。

(2)销货稳定性与成长性。销货稳定性较佳的中小企业因现金流量较易掌握,偿债能力较强,也较具融资选择能力,故可视其资金需求决定以何种方式筹资;若中小企业预期未来具有成长性,经理人可考虑先举债筹资,等到盈余增加反映在股价时,再发行新股偿还旧债。因此获利高的中小企业,通常在盈余增加后,相对减少举债融资的比重。

(3)资金需求与资产结构比例。中小企业资金运用可分为临时需求及永久投资,若为固定资金需求,如发展特定投资计划、增添资产设备等,因回收期限长,采长期借款、发行债券、现金增资或资本租赁等融资方式为佳;若仅为周转需求,且中小企业可随借随还,则应以短期借款支应。

由上述可发现,影响公司融资决策的因素众多,除了公司特性因素外,也与公司管理面、管理者个人因素以及外部资金市场等息息相关。

(四)公司外部资金来源

资金来源包括发行普通股与特别股等权益资金,而负债则以银行贷款及发行各种公司债最为常见,因此,以下将分别介绍普通股、一般公司债、可转换公司债、长期贷款、应收账款、存货融资、商业本票及短期贷款等目前国内中小企业常用的筹资工具。

(1)普通股。有些公司拥有一种以上的普通股,这些不同种类的普通股所拥有的投票权并不一样,发行两种或多种类别股票的主要原因是为了控制公司的营运。如果有这类股票存在,公司就可以发行这种没有投票权或限制投票权的股票募集资金,而同时仍然能够控制公司。

(2)公司债。企业为筹措长期资金而向一般大众举借款项,承诺于指定到期日向债权人无条件支付票面金额,并于固定期间按期依据约定利率支付利息。发行公司债可扩大财务杠杆,还可以节税。公司债持有人是企业的债权人,不属于股份范畴对决策没有表决权,公司债不会弱化股东的所有权。安照财务杠杆理论公司债虽有利于公司的资金规划,但也会增加公司的财务风险。

(3)可转换债券。可转换债券是债券的一种,它可以转换为债券发行公司的股票,通常具有较低的票面利率。可转换债券的票面利率较低,但当普通股的股股价上涨时,这时债券转换成普通股比债券本身更有价值时,债券持有人就有动力转换为普通股以换取更高利润。可转换债券的优点为普通股所不具备的固定收益和一般债券不具备的升值潜力。

(4)长期贷款。长期贷款可能没有任何担保,但是债权人可以视情况要求债权人以名下资产或该融资方案作为担保,以确保贷款的安全。返还期间多以每月摊还最多,当然也可议定按季、半年或一年返还(张宫熊,2005)。对一家公司而言,短期资金调度不健全,可能会导致所谓的黑字倒闭(黑字倒闭指虽然公司处于获利状态,却因短期资金管理不善导致现金流量不足而破产(周冠男,2002)。良好的短期资金管理可让融资渠道顺畅,资金来源匮乏,也可取得较低的融资成本,通过适当理财,使资金运用达到最大功效。

(5)应收账款。包括应收账款转让和应收账款贴现。在应收账款转让的情形下,放款人持有应收账款作为担保品,但借款人在应收账款无法收现时仍须负清偿责任。在传统贴现的情况下,应收账款将被贴现并售予贷方;应收账款出售后,代理商自行收响应收账款,并负担所有坏帐的违约风险。在到期日贴现的情况下,代理商在事先约定的日期支付款项(Ross,Westerfield&Jordan 2004)。

(6)存货融资。一般而言,如果一家公司的债信良好、信用风险低,通常不必利用存货充当担保品,即可取得银行贷款。反的,如果公司的信用风险程度高,为取得银行的短期融通,公司往往必须将存货的留置权转给银行作为担保,才能取得银行的贷款。

(7)商业本票。公司所发行的商业本票主要是卖给其它公司、共同基金或银行等金融机构。商业本票在次级市场交易,具有高度变现力,也即持有其它公司所发行的商业本票的公司在短短几个钟头内,就能将商业本票兑现。一般说来,商业本票的到期期间介于二到六个月间,只有少数财务体质非常坚强,且违约风险很低的公司才能使用商业本票筹资。

(8)短期贷款。大多数短期银行贷款到期期间低于一年,这是一般公司最常用也最重要的短期外部融资,当银行同意贷款给借款人,会要求借款人开立本票,内容通常记载贷款的金额、贷款适用的利率、偿还贷款的方式、提供的担保品、其它银行和借款人的间的协议等项目

此外银行通常会要求借款人,至少将其活期存款账户中的平均余额,维持在贷款金额某个特定百分比的水平以上,称为补偿性余额。经过评估的后,银行会核准可贷放给借款人的最高资金数额,也即信用额度。银行贷款的成本通常视借款公司的规模、贷款金额、贷款期间以及公司的信用评等来决定(周冠男,2002)。

三、基于VIKOR法的中小企业融资方式

在应用VIKOR问卷上总共发放60份,回收43份,回收率为71.7,发放对象主要是中小企业,以调查问卷数据作为计算VIKOR法的S、R、Q值的基准,以了解此中小企业对于不同融资工具的重视程度,本文VIKOR的演算分为以下四个步骤:

步骤一:计算正规化评估值向量正规化计算公式:

其中,Xij为第j方案在第i评估面之原始评估值。

步骤二:决定正理想解与负理想解。

上式中,j为各备选方案,i为各评估准则;fij为备选方案之i评估准则的绩效评估值,是透过问卷的方式取得;I1为效益评估准则集合,I2为成本评估准则集合;

f+i即为正理想解,fi即为负理想解。

步骤三:距离及权重指标之计算。

wi为各评估准则之间的相对权重,v为决策机制系数,v大于0.5时表示根据大多数决议的方式制订决策,v近似0.5表示根据赞同情况制订决策,v小于0.5时表示根据拒绝的情况制订决策,在VIKOR法中乃将v设定为0.5,以同时追求群体效用最大化和个别遗憾最小化,Qj的意义为j方案能产生的利益比率。在Qj式中:

所得之值即是群体最大效用,而minjRj所得之值即是最小个别遗憾。

步骤四:根据Sj、Rj和Qj进行方案排序当下面两个条件成立时,则可依据Qj的大小进行排序(Qj越小越好)。

中小企业的分析经由VIKOR的分析后,普通股、一般公司债、可转换公司债、长期贷款、应收账款、存货融资、商业本票及短期贷款的绩效评估值,如表1所示。

计算出各融资工具的VIKOR评估值后,接着必须再根据前述方案排序的两项条件,判断出备选方案的间的最终排序结果。首先针对可接受利益的门坎条件进行分析。本研究中,备选方案数为5,因此可接受利益的门坎值为1(/5-1)=0.25;而Q值排序第一的长期贷款和Q值排序第二的一般公司债的间的Q值差为0.3567,大于可接受利益的门坎值0.25,因此符合可接受利益的门坎条件。Q值排序第二的一般公司债和Q值排序第三的可转换公司债之间的Q值差为0.0861,小于可接受利益的门坎值0.25,不符合可接受利益的门坎条件。Q值排序第二的一般公司债和Q值排序第四的应收账款间的Q值差为0.1344,也小于可接受利益的门坎值0.25,不符合可接受利益的门坎条件。Q值排序第二的一般公司债和Q值排序第五的商业本票的Q值差为0.332,大于可接受利益的门坎值0.25,因此符合可接受利益的门坎条件。Q值排序第二的一般公司债和Q值排序第六的短期贷的Q值差为0.3954,大于可接受利益的门坎值0.25,因此符合可接受利益的门坎条件。Q值排序第二的一般公司债和Q值排序并列第七的普通股和存货融资的Q值差为0.6433,大于可接受利益的门坎值0.25,因此符合可接受利益的门坎条件。其次针对可接受的决策可靠度进行分析,Q值排序第一的长期贷款的S值和R值皆优于Q值排序第二的一般公司债,因此符合可接受的决策可靠度的要求。Q值排序第二的一般公司债的S值优于Q值排序第三的可转换公司债,因此符合可接受的决策可靠度的要求。Q值排序第三的可转换公司债的R值优于依据Q值排序第四的应收账款,因此符合可接受的决策可靠度的要求。Q值排序第四的应收账款的S值和R值皆优于Q值排序第五的商业本票,因此符合可接受的决策可靠度的要求。Q值排序第五的商业本票的S值和R值皆优于Q值排序第六的短期贷款,因此符合可接受的决策可靠度的要求。Q值排序第六的短期贷款的S值和R值皆优于Q值排序第七的普通股和存货融资,因此符合可接受的决策可靠度的要求。

综合可接受利益的门坎条件和可接受的决策可靠度的判断可分析出以下结果:长期贷款是妥协后的最佳方案,一般公司债、可转换公司债、应收账款间、商业本票和短期贷为次佳方案,普通股和存货融资为较不理想的方案。

四、结论

VIKOR法在不同中小企业规模下的传统产业与电子产业所得排序分别探讨,再以本研究结果与前人研究作一综合探讨。一、在传统产业的中小企业的环境下,融资工具VIKOR排序第一的是长期贷款,究其原因在于中小企业受到公司规模与能力的限制,因此较偏向使用长期贷款。在传统产业的大型中小企业环境中,排序前二名是发行一般公司债和长期贷款,排序最后的则是普通股和存货融资。原因在于中小企业规模有限,资金链的压力很大,没有充足的资源、能力,故较倾向于发行债务和长期贷款,而小企业通常没有能力做到上市因此发行普通股是很难的事情。

VIKOR方法 第4篇

近年来,化工园区内各企业之间的应急管理水平层次不齐,不利于园区整体应急能力的提升,也制约了化工园区的安全发展。科学地衡量化工企业应急管理水平,已成为各级安全生产监管部门和各化工企业管理者高度重视与关注的热点[1]。目前,国内针对化工企业应急能力评价的研究逐渐增多,段亚勋[2]等对石化企业突发事件应急能力进行了评估,包括应急准备能力、应急响应能力、应急恢复能力; 胡月亭等[3]借鉴公共应急能力评估体系,运用了可拓优度法评价了化工企业的应急能力评估体系; 窦站[4]和张少刚等[5]运用AHP - 模糊方法从事前监测预备能力、事中应急处置能力、事后恢复总结能力三个方面建立了化工园区应急能力的多级评估模型; 程文涛等[6]以危险化学品泄漏事故为对象,从化工企业、园区自身、外部援助3 个责任主体方面分析应急救援能力需求,构建了基于三角模糊数的应急救援能力评价指标体系。已有的研究成果只针对了整个化工园区或是单个化工企业的应急能力进行评价,并且在确定指标权重时,多采用层次分析法使结果太主观,忽视了评价指标数据的内在规律,评价结果有时会与实际情形产生偏差。

鉴于此,本文将VIKOR法应用到化工企业应急管理能力评价中,来解决多个评价对象、多个评价指标的决策问题。首先,在提出一套合理可行的化工企业应急管理能力评价指标体系的基础上,采用层次分析法与熵权法相集成的主客观组合赋权法确定指标权重,构建了基于组合赋权- VIKOR法的化工企业应急管理能力评估模型,最后运用该模型进行实例应用。

1 化工企业应急管理能力评价指标体系的建立

化工企业事故发生具有突发性和随机性等特点,可能造成严重的人员伤亡、经济损失和不可恢复的环境危害。化工企业开展应急管理工作是为了有效的预防事故发生,或在事故初期,快速、准确、有条不紊的处理和控制事故,防止事故近一步蔓延、扩大,将事故危害及影响减小到最低。化工企业的应急管理能力贯穿在事故前预防、应急准备、应急响应及应急恢复各阶段中,体现了企业对突发事件的控制能力,是一个动态的不断变化的过程; 这四个阶段中的应急管理要素相辅相成、相互促进,企业通过不断优化,从而达到提升自身应急管理能力,完善应急管理体系的目的。目前化工企业已引进的PSM、HSE管理体系中,均涵盖了应急管理要素,并突出了风险防控的重要性,为应急管理工作提供了详细的参考依据。

根据指标选取基本原则,本文结合化工行业的特点,借鉴了已有的研究成果,对化工企业应急管理的内容及要点进行梳理和完善,在咨询该领域专家和应急管理工作者的意见后,经过多次分析比较、筛选,最终从事前预防、应急准备、应急响应、应急恢复四个方面建立了化工企业应急管理能力评估指标体系。如图1 所示。

2基于组合赋权- VIKOR法的化工企业应急管理能力评价模型

2. 1 VIKOR的基本原理

VIKOR( Vlsekriterjumska Optimizacija I Kompromisno Resenie) 是由Opricovic和Tzeng等提出的折中多属性决策方法,它的主要观点是先界定理想解与负理想解,所谓理想解是指各评价对象在各评价指标中的最佳者,而负理想解则是各评价对象在各评价指标中的最差者,然后比较各评价对象的评估值,根据其与理想解的距离大小来排列评价对象的优先顺序[7,8]。近年来,已有部分学者将VIKOR方法成功应用到多个行业的决策问题中,如毕克新[9]基于VIKOR法建立了科技型中小企业自主创新能力评价模型; 李磊等[10]基于改进的多准则妥协解排序VIKOR法建立了铁路应急预案评估模型;实践证明,该方法能在评价过程中同时考虑群效用的最大化与个体遗憾的最小化,更具灵活性和实用性。

2. 2 组合赋权- VIKOR模型构建

设m个被评价化工企业,n个应急管理能力评价指标构成了m × n阶原始数据矩阵 Χ = ( xij)m × m,其中i =1,2,. . . ,m ; j = 1,2,. . . ,n ; xij表示第i个待评价化工企业的第j个指标值。

1) 数据标准化

因为各评价指标通常具有不同的量纲,无法直接进行比较,所以必须对指标值矩阵进行标准化处理。对于指标值越小越优的成本型指标按式( 1) 处理; 对于指标值越大越优的效益型指标按式( 2) 处理:

最终得到标准化目标矩阵为Ζ=(zij)m×n。

2)层次分析法确定指标权重ω'j

层次分析法( AHP) 提供了一种能综合人们不同的主观判断将其转化为定量分析结果的方法。在把复杂的系统分解成目标、准则、方案等层次的基础上,通过两两比较的方式判断各层次中各指标的相对重要性,然后综合这些标准确定各指标在决策中的权重,从而为选择最优方案提供依据。由于篇幅所限,具体步骤不做赘述,参考文献[4 ~ 6]。经过层次分析法确定的指标权重为 ω'j,且。

3)熵权法确定指标权重

根据信息熵的概念将第j项评价指标的熵值定义为ej:

然后,将熵值转换为反映差异大小的权数,故将第j项评价指标的熵权定义为:

4)组合指标权重ωj的确定

层次分析法( AHP) 主要根据专家的经验判断得到指标权重,具有较大的主观随意性,所评价的结果往往不能使人信服,缺乏客观科学性; 熵权法确定权重主要是基于各指标的实际统计数据,体现了各指标的客观重要度,但不能反映决策者的主观意愿,最后的结果可能会与事实不符。组合赋权法就是将二者进行综合集成,使最终的指标权重既反映主观经验判断与决策偏好,又反映客观评价信息差异; 就处理方式而言,通常有加法组合法与乘法组合法两种[12]。在化工企业应急管理能力评价的决策过程中,需要考虑的指标因素往往比较多,为了减小决策过程中权重确定的偏差,本文采用乘法组合赋权法将层次分析法与熵权法相集成,得到指标的组合权重 ωj:

5)确定正负理想解Z+和Z-

设I1为效益型准则集合,I2为成本型准则集合; 则:

6)确定评价对象的群体效益值Si、个别遗憾值Ri

7)计算评价对象的综合值Qi

式中,Qi表示第i家评价企业的VIKOR值; v为决策机制系数。若v < 0. 5,表示决策者侧重根据某一评价指标的情况来评价应急管理能力; v > 0. 5,表示决策者侧重根据全体评价指标的情况来评价应急管理能力;v = 0. 5,表示决策者注重全体评价指标,同时又考虑某一评价指标。本文将v设定为0. 8,表示决策者侧重根据全体评价指标的情况来评价应急管理能力。最后按Qi值的大小进行排序择优,Qi值越大,表示该企业的应急管理能力越低。

3 实例应用

为验证上述化工企业应急管理能力模型的可操作性和适用性,本文选取了某化工园区的5 家化工企业作为评价对象,由10 位具有丰富经验的化工安全管理人员和应急管理人员组成专家评估小组,运用上述指标体系和模型对企业应急管理能力进行评价。为了便于描述,把这5 家企业暂定为P1、P2、P3、P4、P5。

1) 确定原始指标评价值

化工企业应急管理能力评估指标体系的各层指标评价值可由评语等级V = { 很好,较好,一般,较差,很差} 确定,由评估专家组通过现场考核以及搜集相关资料、数据对各个企业的应急管理能力的指标按评语等级所对应的分值进行打分。评语等级对应的分值见表1。

最终取专家评分总和的加权平均值为指标的初始评价值,见表2。

2) 数据标准化处理

由于各二级评价指标均为指标值越大越优的效益型指标,按式( 1) 进行标准化处理; 各企业指标标准化数据见表2。

3)确定组合权重ωj

根据层析分析法步骤,对各个指标进行两两比较,判断其相对重要性,然后参照1 ~ 9 标度法由评估专家组对其重要程度赋值,构造判断矩阵,通过MATLAB 10.0 数学软件计算出各二级指标的权重 ω'j,并通过了一致性检验; 再根据表2 中的标准化数据按熵权法的计算步骤式( 3) 、( 4) 得出指标的权重; 最后按式( 5) 求出组合权重 ωj; 计算结果见表3。

4)确定各企业应急管理能力的群体效益值Si、个别遗憾值Ri和综合值Qi

根据式( 6) 与( 7) 确定评价对象在各指标下的正理想解Z+均为1 和负理想解Z-均为0; 再根据式( 6)~ ( 10) 计算5 个评价企业的群体效益值Si、个别遗憾值Ri和综合值Qi,计算结果见表4。

5) 评价结果分析

因为Qi值越大,表明该企业应急管理能力越弱。由表5 可知,这5 家化工企业事故应急管理能力的强弱的顺序由大到到小依次是P2、P5、P3、P1、P4,该结果与企业应急管理实际情况相符,可以用来比较分析多个化工企业之间的应急管理能力。单从应急管理能力最弱的企业P4来看,由原始数据表2 得知其各项指标值均偏低,尤其是风险监测预警系统、应急培训和应急物资保障等方面,均处于较低水平,因此,该企业应该积极总结落后原因,对照优势企业的应急管理先进方面,采取有效措施,加大应急管理力度。

4 结论

1) 本文根据已有研究成果,对化工企业应急管理的内容进行了梳理和完善,构建了化工企业应急管理能力评价指标体系,并建立了基于组合赋权- VIKOR法的化工企业应急管理能力评估模型。该模型综合运用层次分析法和熵权法来确定指标的权重,减小了决策过程中权重确定的偏差,并且能够结合决策者的偏好对多个企业应急管理能力进行评价,更具灵活性和实用性。

2) 以某化工园区内的5 家化工企业为例开展了应急管理能力评估,得到了这些企业应急管理能力的相对强弱情况,验证了该模型的实用性,为化工企业应急管理能力评估提供了新的思路,同时化工园区应急管理部门也可根据组合赋权- VIKOR法建立应急管理能力评估系统,实时评估比较各企业的应急管理能力。

摘要：科学地衡量化工企业应急管理水平,一直是各级安全生产监管部门和各化工企业管理者当前高度重视与关注的热点。在借鉴相关研究成果的基础上,结合石化行业的特点,从事前预防、应急准备、应急响应,应急恢复四个方面建立了化工企业应急管理能力的评估指标体系,考虑到以往指标权重确定的不足之处,建立了基于组合赋权-VIKOR法的化工企业应急管理能力评估模型,并运用该模型对多个化工企业的应急管理能力进行了综合评价。结果表明,该模型可得出化工企业应急管理能力的强弱排名,评价结果与企业实际情况相符。

关键词：安全工程,化工企业,应急管理能力,组合赋权法,VIKOR法

参考文献

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