基于DHGF综合集成算法的企业并购风险评估

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企业并购在全球经济波动和下滑的背景下,以其特有的以产权为交易对象,通过产权转让实现企业控制权的转移和资源重组,越来越成为企业外部成长的一条重要途径。随着证监会2008-2009年、2012-2013年对发行窗口的控制,以及发行审批程序繁琐和等待时间漫长等因素的不断累积,发行开始淡出资本市场,而这也恰好为并购的发展孕育了更多的机会。1995年以来,中国并购市场交易总金额呈明显上升趋势;2001年以来中国企业并购交易的平均交易额也有缓步增长的趋势;近年来,特别是2008年全球金融危机以来,中国企业的并购更显示出了非凡的活力。随着并购业务的展开,并购风险管理也越来越受到企业家和学术界的关注。从企业并购的特征和国内外企业并购的实践来看,并购是一项高风险的资本经营活动。这样的高风险主要源于并购过程中存在的多种不确定因素。因此对企业并购风险的评估首先是建立在对并购风险的构成详细认识的基础上,其次则是能够对各阶段的并购风险进行识别,搭建并购风险的指标体系,最后则是将并购风险视为一个系统,运用数学方法识测度系统信息的不确定性。并购风险的评估可以为并购决策提供有利的数量支持,将复杂抽象的决策过程抽丝剥茧,用数量的方法测度并购方案的风险大小,它是并购风险管理链条中的关键一环,也是并购风险管理中的难点。因此,探索运用量化的方法度量企业并购风险,对加强企业并购的风险管理具有重要的现实意义,本文的选题具有理论和实践双重意义。本文的创新点主要在于将并购风险视为系统,借鉴信息系统和模糊数学的相关知识,来量化系统的风险大小。系统(或事物)信息的不确定性主要有4种[1],除通常的随机性、模糊性、灰性和未确定性。对应这样的系统常见的分析方法有模糊数学和灰色理论,模糊数学着重分析内涵明确、外延不明确的系统,灰色系统着重分析内涵不明确、外延明确的系统。在企业并购过程中,被并购企业表现出了灰色系统的特点,即其部分信息明确部分信息不明确,虽然随着对目标企业的深入调查,可以改善信息获取的数量和质量,但做到完全掌控是不可能的。而在可知的信息中,也不是所有信息对于并购的决策都有用,有一些是与并购风险紧密相关的,而另一些则关联性不大。这样就形成了一个信息不完全确定的多指标决策系统。如何得知哪些信息对并购决策影响大,哪些信息与并购决策关联不大,就形成了对指标权重的估计问题;而每条信息实际包含的内容对并购决策的影响,也就是指标值的主客观赋值问题。对这种外延和内涵都不明确的多因素分系统的研究,我们可以应用试着寻找一种复合了模糊数学和灰色理论的创新评价算法——DHGF综合集成算法来进行评估。DHGF综合集成算法的理论基础是灰色理论、模糊数学和从定性到定量的综合集成方法。这种评估方法是在定性分析和定量分析之间架起了一座桥梁,用科学的计算方法抽象描述系统的不确定性,揭示出事物的本质和规律。它将专家群体、数据和多种信息与计算机结合起来,将科学的理论知识和实践经验有机地结合起来,发挥它们各自的优势并产生综合的正效应。在这种方法下,我们将定性分析与定量分析有效结合,并最终上升到定量分析环节;将自然科学与社会科学相结合;将宏观把握与微观分析相结合;更将人与计算机系统有机结合在一起。DHGF算法在企业并购风险管理上的运用,可以使得我们在决策时有定量分析的依据,从而提高了决策的科学性。DHGF综合集成算法是在吸收了前人评价方法优点的基础上,进行了改进和创新的科学决策方法。首先,从分析企业并购风险的表现形式、形成阶段、和性质等不同角度切入,制定了分层的企业并购风险的评估指标体系。其次,运用改进的德尔菲法讨论和统计,旨在优化待评价的递阶层次指标,并运用萨特教授的互反性标度法进行打分,计算出指标层元素的权重。再次,利用评价指标的评估值矩阵确定其评估灰类,并由灰色权值得出模糊权矩阵。最后,进行模糊运算,得出最终的评价结果。本文在介绍完相应的评估方法后,进行了实证分析,检验了DHGF算法在实际运用中的效果。本文从定性和定量两个方面对并购风险的评价方法作了一个较全面的介绍,并对文章中提出的理论进行了实证分析,从而为中国企业并购决策提供了一种新的评价方法,虽然这种算法还不够完善,但它确实有效地模糊数学相关理论引入到了企业并购风险管理这个领域,具有一定的理论和实践指导意义。
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