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基于模糊综合评价法的上市公司财务质量评价研究

2019-09-10樊笑笑

企业科技与发展 2019年8期
关键词:模糊综合评价法财务管理

樊笑笑

【摘 要】财务与会计的信息作用和控制作用对现代企业的管理越来越重要,特别是当前市场竞争激烈,对企业财务质量的分析与研究成为上市公司获知经营状况、提高经营水平的有效方法。文章以凤凰光学股份有限公司为案例,应用模糊综合评价法对企业近5年公开披露的财务数据进行研究,从盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力4个方面构建企业财务质量评价指标体系,并建立相应的评价矩阵,对凤凰光学股份有限公司财务质量进行综合评价并得出结论。

【关键词】财务管理;财务质量;模糊综合评价法

【中图分类号】F279 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688(2019)08-0291-03

当前,伴随着我国经济全球化的快速推进,商业市场的竞争压力逐渐增大。全球化形势下,企业的经营管理和发展受到多方面复杂因素的影响,诸如市场风险、管理漏洞、融资失败等,都会在很大程度上给企业的经营与发展带来巨大的危机。但作为生产或销售产品并得到经济报酬的现代企业而言,实施好财务管理能保证企业健康发展,也意味着企业的资金收入和成本支出可以得到科学的管理。凤凰光学股份有限公司(简称凤凰光学)是我国重点高新技术企业、中国最大的光学仪器生产商。作为中国光学行业第一家上市公司,对凤凰光学的市场经营过程中的财务质量进行评价与研究具有一定的经济价值,可以用于指导企业建设财务管理体系,提高经营绩效。

1 财务质量及财务质量评价体系概述

1.1 财务质量的概念

当前,对财务质量的定义普遍与上市公司的业绩混淆,由于上市公司的经营环境较为复杂,业绩与财务质量的直接关系愈发不明显,因此本文的研究更偏重于认为财务质量为财务状况的质量,即企业财务资源及其所产生的财务效果满足规定或潜在需要的特征及特性的综合。

1.2 财务质量评价体系指标要素

一般而言,针对企业财务质量进行分析的主要数据来源为上市公司的财务报表,而其中尤以盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力的分析最为重要。本文按照财务质量构成要素,设置针对凤凰光学财务质量评价体系的指标要素。基于上述分析,本文建立3级指标体系用于评价企业的财务质量(见表1)。

针对上述评价指标,确立评价指标集U={U1,U2,U3,U4},再进一步细分为3个子指标集,分别对应企业财务管理的能力(财务质量),记为U1={Ui1,U2…Uij},i=1,2,3,4…n;j=1,2,3,4…n。

2 基于模糊综合评价法的凤凰光学财务质量评价

2.1 数据获取及评价指标的因子分析

本文研究所需的企业财务数据均来自凤凰光学(股票代码:600071)2013—2017年5个报告期内披露的利润及营业收入、成本投入情况。

本文使用SPSS22.0作为数据处理工具对企业财务质量评价指标进行因子分析,在具体操作时分别做KMO检验和巴特利特球度检验,若KMO值范围高于0.9,说明数据非常适合因子分析;0.8~0.9表示数据适合做因子分析;0.7~0.8表示数据可以做因子分析;0.6~0.7表示勉强能做因子分析;0.6以下则说明数据不适合做因子分析。Bartlett P值近似为0,说明可以进行因子分析。

(1)企业财务质量评价指标因子分析。根据表2中的数据显示,该指标KMO值为0.759,巴特利特球度检验统计量的结果为156.124,显著性为不显著,适宜做因子分析(见表3)。

根据表3的因子得分系数矩阵可以得到因子表达式:

F 1=0.802U11+0.786U12+0.748 8U13(1)

(2)企業偿债指标因子分析。根据表4的数据可以看出,该指标KMO值为0.693,巴特利特球度检验统计量的结果为148.814,显著性为不显著,适宜做因子分析。

根据表5的因子得分系数可以得到因子表达式:

F 2=0.860U21+0.838U22(2)

(3)营运能力指标因子分析。根据表6的数据可以看出,该指标KMO值为0.789,巴特利特球度检验统计量的结果为260.463,显著性为不显著,适宜做因子分析(见表6)。

表7的数据显示,影响企业营运指标的2个可测变量,经因子分析后得出一个因子,可以解释原有变量66.039%的方差,可测变量的因子载荷系数均高于0.7,表示影响企业营运的可测变量结构设置得比较合适。

根据表7的因子得分系数矩阵可以得到因子表达式:

F 3=0.790U31+0.761U32+0.735U33(3)

(4)企业成长能力发展潜力指标因子分析。根据表8中的数据,巴特利特球度检验结果为93.203,相应的显著性为0,低于0.05,因而企业成长能力指标同样适宜做因子分析(见表9)。

表9显示两项因子载荷系数均高于0.9,表明该指标效度较好。

根据表9的因子得分系数矩阵可以得到因子表达式:

F 4=0.906U41+0.906U42(4)

2.2 优先判断矩阵的建立

应用模糊层次分析法时需要建构底层因素对上层因素的相对重要性矩阵,以此评判处于低层的元素对上层元素的影响性和重要程度。本文在建构优先判断矩阵时选择了三标度法,因素值做如下处理:

fij=10.50

当fij=1时,表示因素i比因素j重要。当fij=0.5时,表示因素i与因素j同等重要。当fij=0时,因素j比因素i重要。

在进行判断时求解函数fij,即ri=  fij,利用转换公式rij= +0.5改写模糊判断矩阵F,使其变为模糊一致判断矩阵R。

根据模糊一致判断矩阵R推算各层次各因素的重要次序W,对权重指标进行归一化处理。首先,完成对模糊一致判断矩阵每行元素进行求和Ki=  rij-0.5;然后对不含对角元素的所有元素求综合∑ iKi= ,式中Ki表示的是指标i相对于上一层指标的重要性大小。Ki的值越大,说明这一次级指标相对于上层更重要。

在对各指标的因子载荷系数矩阵构建各指标的综合得分,完成对凤凰光学财务质量的综合评价。

2.3 凤凰光学财务质量综合得分评价

根据前文对凤凰光学盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力所做的综合因子表达式,计算得出各因子的得分情况及总得分情况,根据所选数据年份内反映凤凰光学财务质量得到表10。

从凤凰光学财务质量模糊评价得分总的趋势来看,2010~2018年,该公司的财务质量处于波动变化的过程中,财务质量评价体系中,盈利能力指标波动最频繁,2010年的得分为1.31,此后多年为负值,反映在相应年份中企业的获利水平下降,财务管理出现漏洞,整体财务管理效能不断下滑,盈利能力不足,财务风险较大,生产能力和销售业绩、销售收入存在诸多的不匹配性。

3 总结

本文基于模糊综合评价法及因子分析的方法针对凤凰光学的财务质量进行了实证分析及评价,综合来看,企业当前的财务质量不高,有关财务质量的关键指标表现较差,结合对凤凰光学财务报表的分析和研究,有助于有针对性地选择合理的方式来提升企业的财务质量。

参 考 文 献

[1]王琳.房地产上市公司财务质量分析——以鲁商置业股份有限公司为例[J].商业会计,2017(18):28-32.

[2]邱玉兴,程世华.基于因子分析的电力上市公司财务质量评价[J].会计之友,2015(15):18-22.

[3]张坤,丁玉芳,胡敏杰.基于数据包络分析:决策树的企业财务评价与预警——以西部四省上市企业为例[J].财务与金融,2014(3):36-41.

[责任编辑:高海明]

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