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摘 要：本文针对港口上市公司财务评价问题，采用三角模糊数对定性指标进行处理，又采用熵评价的方法将信息反映到组合权中去，最后结合层次分析法确定组合权权重，从而改进了传统层次分析法确定权重的方法。由此，为制定提升企业财务实力的经营战略提供了科学依据。
关键词：财务状况；三角模糊数；熵；层次分析法
中图分类号：F062 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2012.04.01
文章编号：1672-0407(2012）04-001-03 收稿日期：2012-03-16
引言
随着“十二五”规划将物联网列入发展纲要，港口作为物联网的重要节点，将迎来更为广阔的发展空间，这也将大大促进与港口营运相关的上市公司的发展。港口类上市公司将成为投资者关注的热点。因此，如何准确、迅速地对上市公司的真实业绩进行评价，并据此做出正确的投资决策，往往是投资者所关注的重要问题。
本文提出了模糊熵的上市公司财务评价模型，该模型不仅可以更合理地对定性指标进行量化，而且可以考虑到资料信息的主、客观因素。
1.港口上市公司财务评价指标体系的建立
本文在参考文献[1]的基础上，采用图1所示的财务评价指标体系。这套体系从企业所有者、债权人和经营者的不同角度将企业财务实力评价指标体系设计分为偿债能力、盈利能力、经营能力和成长能力4个方面，层次结构设计非常清晰。
2. 港口上市公司财务综合评价模型
在港口上市财务评价中，特别是组合权重确定过程中必须对定性资料进行处理。以往模糊综合评价方法在量化过程中，往往选用平均数，造成许多有用的信息丢失，采用三角模糊评价的方法对定性指标进行量化处理可弥补这一不足。此外，鉴于评价指标对于被调查者的难易程度不同或者调查者对其重视程度不同，使得某一指标调查结果的差异性相对较大，采用熵评价的思路对指标权重进行修正，可将此项信息质量反映到物流服务顾客满意度评价体系中，使得评价模型更为科学合理。
2.1确定三角模糊权
根据模糊理论基础知识的定义：
设y∈Φ（R），其中Φ（R）是实数空间上的全体模 糊集，y可以由（a,b,c）决定，且隶属函数值为
则称为三角模糊数（Triangular Fuzzy Number），记为y=(a,b,c)，其分布函数如图2所示。
图 2
当a, b, c相等的时候，y为一个确定的数。
（1）建立三角模糊矩阵。设有n个专家参与评价模型的确定，评价指标根据上市公司财务的特点进行设计，设共有m个（这里有13个），由第j个专家对第i个指标给出评价（a■，b■，c■）。a■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最保守的评价；b■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最可能的评价；c■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最乐观的评价。专家可在（0，100）之间打分。从而形成初始评价矩阵：
（2）确定专家评价的权重集E=（e■,e■,…e■），e■表示第j个专家给出的评价值在综合评价中所占的比重。
（3）模糊合成：利用表示专家重要性与评价值的模糊合成结果，式中“Θ”为模糊合成算子，它的具体运算有多种，如M（∧，∨）、M（·，∨）、M（∧， ）、M（·， ）算子等，M（∧，∨）、M（·，∨）计算简洁，但“取小”“取大”后“泯没”大量单因素判断的信息，使综合评判得不出任何有意义的结果。而加权平均型模糊算子M（·， ）在体现权数的作用、 综合程度和利用B的信息方面都有优势，因而将利用M（·， ）算子进行模糊合成，从而形成模糊合成矩阵：T=【（a■,b■,c■）,（a■,b■,c■）,…,（a■,b■,c■）】
（4） 确定模糊权。根据三角形模糊数的特点，采用d■=■的方法确定指标i的模糊权重。通过归一化处理得到模糊权重集 W■=（d■,d■,…,d■）。
2.2确定熵权
由于专家有各自的标准，根据这个特点，模型在评价过程中大量使用了专家定性评价的指标。而根据指标调查所得的信息虽然能够在某种程度上表征物流服务的质量状况，但由于各指标本身的难易程度不同，使收集到的不同指标的信息质量不尽相同。因而引入熵评价的方法，依据信息质量对指标权重进行调整。
（1）指标总熵的确定：三角模糊矩阵的建立方法同前一致，以B为基础，确定第i个指标的总熵为：Hi=■■■x■/（■x■）lnx■/（■x■）
（2）指标熵的确定。第i个指标的熵为：
h■=■
从而得到熵权集W■=（h■,h■,…,h■）。
2.3确定组合权
设W■=（g■,g■,…,g■）是通过层次分析法确定的层次权重集，则指标i的最终调整权重为：
w■=αd■+βh■+（1-α-β）g■
其中，α为三角模糊权占组合权重的比重；β为熵权占组合权的比重；１-α-β为层次分析权占组合权的比重，从而得到最终组合评价权重W=（w■,w■,…w■）。
由此确定的组合权重，不仅保留了定性指标量化过程中的许多有用信息，还充分考虑了资料信息离散度对指标权重的影响，使得最终的指标权重兼顾了主观和客观两个方面的因素，从而具有更大的实际意义。
2.4举例应用
将上市公司财务指标流动比率、速动比率、应收账款周转率、资产负债率分别记为X■、X■、X■、X■；净资产收益率、销售毛利率、主营业务利润率分别记为X■、X■、X■；存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率分别记为X■、X■、X■；净利润增长率、主营业务增长率、资产保值增长率分别记为X■、X■、X■。
专家对上市财务指标的评价如表1所示，且设定专家评价的权重集为：E=（0.2，0.15，0.3，0.1，0.25）。
利用加权平均型模糊算子M（·， ）进行三角模糊合成以及通过信息熵的方法确定E11～E43模糊权以及熵全集，得到如上表2所示结果。
根据前面确定组合权重的方法确定组合权，这里我们取α=β=■，最后得到13个指标的权重集为:(0.0208，0.0327，0.0638，0.0468，0.1861，0.1014，0.1355，0.0764，0.0488，0.0347，0.1246，0.0475，0.0810)。即，13个指标的权重如下表3：
评价指标和指标权重确定后，评价模型即可用于不同港口上市公司或同一港口上市公司，不同时期的财务状况评价。为港口上市公司的经营管理提供重要的决策基础。
参考文献
[1]孙晖.基于港口上市公司财务状况的模糊综合评价.中国管理信息化[J], 2009(5),43-45.
[2]胡宝清.模糊理论基础[M].武汉:武汉大学出版社,2004.
[3]杨纶标,高英仪.模糊数学[M].广州:华南理工大学出版社,2003.
[4]孟明,牛冬晓,谷志红.基于模糊熵的电力满意度合评价.华北电力大学学报[J], 2005(4),68-70.
[5]程赐胜,丁祝燕.基于模糊熵的物流企业满意度合评价模型.铁道科学与工程学报[J], 2006(3),79-82.
[6]许开立,王永久,陈宝智.多目标模糊评价模型与评价等级计算方法.东北大学学报（自然科学版）[J], 2010(5),568-571.
[7]边晓红.基于模糊综合评价法的上市公司信用风险研究[D].大连理工大学硕士学位论文,2006.
[8]迟国泰,王珏娟,刘艳萍.基于三角模糊熵的经济评价模型及副省级城市的实例研究.运筹与管理[J], 2010(5),107-117.
作者简介：
１.李 飞（1988-）：上海海事大学技术经济及管理，硕士研究生。
２.刘娟娟（1969-）：上海海事大学科学研究院，副教授。基金项目：上海海事大学科研基金：（20100081）；国家自然科学基 金（70871075）。
３.陈淮莉；上海海事大学重点学科建设项目（2009445318），邵俊岗。
关键词：财务状况；三角模糊数；熵；层次分析法
中图分类号：F062 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2012.04.01
文章编号：1672-0407(2012）04-001-03 收稿日期：2012-03-16
引言
随着“十二五”规划将物联网列入发展纲要，港口作为物联网的重要节点，将迎来更为广阔的发展空间，这也将大大促进与港口营运相关的上市公司的发展。港口类上市公司将成为投资者关注的热点。因此，如何准确、迅速地对上市公司的真实业绩进行评价，并据此做出正确的投资决策，往往是投资者所关注的重要问题。
本文提出了模糊熵的上市公司财务评价模型，该模型不仅可以更合理地对定性指标进行量化，而且可以考虑到资料信息的主、客观因素。
1.港口上市公司财务评价指标体系的建立
本文在参考文献[1]的基础上，采用图1所示的财务评价指标体系。这套体系从企业所有者、债权人和经营者的不同角度将企业财务实力评价指标体系设计分为偿债能力、盈利能力、经营能力和成长能力4个方面，层次结构设计非常清晰。
2. 港口上市公司财务综合评价模型
在港口上市财务评价中，特别是组合权重确定过程中必须对定性资料进行处理。以往模糊综合评价方法在量化过程中，往往选用平均数，造成许多有用的信息丢失，采用三角模糊评价的方法对定性指标进行量化处理可弥补这一不足。此外，鉴于评价指标对于被调查者的难易程度不同或者调查者对其重视程度不同，使得某一指标调查结果的差异性相对较大，采用熵评价的思路对指标权重进行修正，可将此项信息质量反映到物流服务顾客满意度评价体系中，使得评价模型更为科学合理。
2.1确定三角模糊权
根据模糊理论基础知识的定义：
设y∈Φ（R），其中Φ（R）是实数空间上的全体模 糊集，y可以由（a,b,c）决定，且隶属函数值为
则称为三角模糊数（Triangular Fuzzy Number），记为y=(a,b,c)，其分布函数如图2所示。
图 2
当a, b, c相等的时候，y为一个确定的数。
（1）建立三角模糊矩阵。设有n个专家参与评价模型的确定，评价指标根据上市公司财务的特点进行设计，设共有m个（这里有13个），由第j个专家对第i个指标给出评价（a■，b■，c■）。a■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最保守的评价；b■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最可能的评价；c■表示第j个专家对指标i重要程度给出的最乐观的评价。专家可在（0，100）之间打分。从而形成初始评价矩阵：
（2）确定专家评价的权重集E=（e■,e■,…e■），e■表示第j个专家给出的评价值在综合评价中所占的比重。
（3）模糊合成：利用表示专家重要性与评价值的模糊合成结果，式中“Θ”为模糊合成算子，它的具体运算有多种，如M（∧，∨）、M（·，∨）、M（∧， ）、M（·， ）算子等，M（∧，∨）、M（·，∨）计算简洁，但“取小”“取大”后“泯没”大量单因素判断的信息，使综合评判得不出任何有意义的结果。而加权平均型模糊算子M（·， ）在体现权数的作用、 综合程度和利用B的信息方面都有优势，因而将利用M（·， ）算子进行模糊合成，从而形成模糊合成矩阵：T=【（a■,b■,c■）,（a■,b■,c■）,…,（a■,b■,c■）】
（4） 确定模糊权。根据三角形模糊数的特点，采用d■=■的方法确定指标i的模糊权重。通过归一化处理得到模糊权重集 W■=（d■,d■,…,d■）。
2.2确定熵权
由于专家有各自的标准，根据这个特点，模型在评价过程中大量使用了专家定性评价的指标。而根据指标调查所得的信息虽然能够在某种程度上表征物流服务的质量状况，但由于各指标本身的难易程度不同，使收集到的不同指标的信息质量不尽相同。因而引入熵评价的方法，依据信息质量对指标权重进行调整。
（1）指标总熵的确定：三角模糊矩阵的建立方法同前一致，以B为基础，确定第i个指标的总熵为：Hi=■■■x■/（■x■）lnx■/（■x■）
（2）指标熵的确定。第i个指标的熵为：
h■=■
从而得到熵权集W■=（h■,h■,…,h■）。
2.3确定组合权
设W■=（g■,g■,…,g■）是通过层次分析法确定的层次权重集，则指标i的最终调整权重为：
w■=αd■+βh■+（1-α-β）g■
其中，α为三角模糊权占组合权重的比重；β为熵权占组合权的比重；１-α-β为层次分析权占组合权的比重，从而得到最终组合评价权重W=（w■,w■,…w■）。
由此确定的组合权重，不仅保留了定性指标量化过程中的许多有用信息，还充分考虑了资料信息离散度对指标权重的影响，使得最终的指标权重兼顾了主观和客观两个方面的因素，从而具有更大的实际意义。
2.4举例应用
将上市公司财务指标流动比率、速动比率、应收账款周转率、资产负债率分别记为X■、X■、X■、X■；净资产收益率、销售毛利率、主营业务利润率分别记为X■、X■、X■；存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率分别记为X■、X■、X■；净利润增长率、主营业务增长率、资产保值增长率分别记为X■、X■、X■。
专家对上市财务指标的评价如表1所示，且设定专家评价的权重集为：E=（0.2，0.15，0.3，0.1，0.25）。
利用加权平均型模糊算子M（·， ）进行三角模糊合成以及通过信息熵的方法确定E11～E43模糊权以及熵全集，得到如上表2所示结果。
根据前面确定组合权重的方法确定组合权，这里我们取α=β=■，最后得到13个指标的权重集为:(0.0208，0.0327，0.0638，0.0468，0.1861，0.1014，0.1355，0.0764，0.0488，0.0347，0.1246，0.0475，0.0810)。即，13个指标的权重如下表3：
评价指标和指标权重确定后，评价模型即可用于不同港口上市公司或同一港口上市公司，不同时期的财务状况评价。为港口上市公司的经营管理提供重要的决策基础。
参考文献
[1]孙晖.基于港口上市公司财务状况的模糊综合评价.中国管理信息化[J], 2009(5),43-45.
[2]胡宝清.模糊理论基础[M].武汉:武汉大学出版社,2004.
[3]杨纶标,高英仪.模糊数学[M].广州:华南理工大学出版社,2003.
[4]孟明,牛冬晓,谷志红.基于模糊熵的电力满意度合评价.华北电力大学学报[J], 2005(4),68-70.
[5]程赐胜,丁祝燕.基于模糊熵的物流企业满意度合评价模型.铁道科学与工程学报[J], 2006(3),79-82.
[6]许开立,王永久,陈宝智.多目标模糊评价模型与评价等级计算方法.东北大学学报（自然科学版）[J], 2010(5),568-571.
[7]边晓红.基于模糊综合评价法的上市公司信用风险研究[D].大连理工大学硕士学位论文,2006.
[8]迟国泰,王珏娟,刘艳萍.基于三角模糊熵的经济评价模型及副省级城市的实例研究.运筹与管理[J], 2010(5),107-117.
作者简介：
１.李 飞（1988-）：上海海事大学技术经济及管理，硕士研究生。
２.刘娟娟（1969-）：上海海事大学科学研究院，副教授。基金项目：上海海事大学科研基金：（20100081）；国家自然科学基 金（70871075）。
３.陈淮莉；上海海事大学重点学科建设项目（2009445318），邵俊岗。