基于模糊测评法对我国上市公司并购的财务风险研究|上市公司并购案例
时间：2019-06-02 03:21:20 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
摘 要：本文主要运用模糊测评法来构建我国上市公司并购财务风险的评价指标体系，依据财务风险的成因构建了上市公司并购财务风险的模糊综合评价模型，从而对公司并购财务风险进行了度量，最后选用一个具体的并购案例对该模型和分析过程进行了实证分析。
关键词：模糊测评 并购 财务风险
1.评判模型的建立
在现实生活中，同一事物或现象往往具有多种属性，因此在对事物进行评价时，就要兼顾各个方面。特别是在融资风险、偿债风险、绩效预测风险等复杂的系统中，在做出任何一个决策时，都必须对多个相关因素作综合考虑，这就是所谓的综合评判问题。综合评判问题是多因素、多层次决策过程中所遇到的一个带有普遍意义的问题，是系统工程的基本环节。
模糊综合评价就是应用模糊变换原则和最大隶属度原则，考虑与被评价物相关的各个因素，对其所作的综合评价。
1.1模糊综合评判模型
设U={u1，u2，…un}为n种因素，V={v1，v2，…vm}为m个抉择等级(评语)。由于各种因素在不同类型的人们心目中的对总评价的影响程度不同，因而评语也就不同。由于人们对用m个抉择等级并非绝对肯定或否定，因而综合评价可以看作V的一个模糊子集(称之为等级模糊子集)。
B=(b1，b2，…bm}∈ F(V)
bj表示被评价对象具有评语vj的程度，(即vj对模糊集B的隶属度)。而综合评价B则依赖于各种因素对总评价的影响程度，它可以看作是因素集U的模糊权重向量：
A=(al，a2，…an)∈F(U)
这里aj是第j种因素Ug在总评价中的影响大小的度量，在一定程度上也代表着单因素uj评定等级的能力。这些重要性权数满足归一化的要求，并且对应各因素组成U上的一个因素模糊权重向量A。
若给定因素模糊权重向量A，要得到一个相应的综合评判B，就需要建立一个从U到V的模糊变换T。如果对每一个因素ui单独作出一个评语f(ui) ∈F(v)，于是得到一个U到V的模糊映射，它可以诱导出一个U到V的模糊线性变换Tr，Tf为由模糊权重向量A得到的综合评判数学模型。所以综合评判的数学模型涉及三个要素：
（1）因素集U=(ul，u2，…，un)
（2）抉择评语集V=(vl，v2，…，vm)
（3）单因素评判F：U → F(V)，ui → f(ui)=(rl，r2，r3，……rn) ∈F(V)
由r可诱导模糊关系Rj∈F(U×V) ∈Un×m，有R(ui，vj)=f(ui)(vj)==rij
因此，由Rf构成模糊矩阵：
r11,r12,…,r1mr21,r22,…,r2m……rn1,rn2,…,rnm
对因素U上的模糊权重向量A(a1， a2，…，an)通过模糊变换Tf，可得决断集上的模糊集：B=AOR∈F(V)。
于是(U，V，R)构成一个综合评价模型，模糊关系R可看作是从因素集U到抉择评语集V的一个转换器，每输入一个模糊向量A，就可输出一个相应的综合评判结果B。
1.2多级综合评判
在复杂系统中，要考虑的因素往往很多，并且各因素之间还有层次之分。在这种复杂的情况下，如果仍用综合评判的初始模型，每一个因素所分得的权重(因素重要程度系数)很小，因而在与R作模糊运算时，R的信息会丢失很多，常常出现决策结果不易分辨(即模型失效)的情况，得不到有意义的评判结果。在实际应用中，如果遇到这种情形时，可把因素集U按某些属性分成几类，先对每一类(因素较少)作综合评判，然后再对评判结果“类”之间的高层次的综合评判。设因素集为U={ul，u2，…un}，抉择评语集为V={v1，v2，…vn}，具体步骤如下：
（1）划分因素集U
对因素集U作划分，即U={U1，U2，…，Un}，
式中Ui={ui1，ui2，…，uin}，i=l，2，…，N，即Ui中含有ki个因素，
Ki=n，并且满足下列条件：Ui=U，
（2）初级评判
对每个Ui的ki个因素，按初始模型作综合评判。设Ui的因素重要程度模糊子集为Ai，Ui的k个因素的总的评价矩阵为Ri，于是得到：
ARi=B=（bi1，bi2，…bim），i=1，2…N 式（1-10）
（3）二级评判
设U={U1，，U2，…，Un}的因素重要程度模糊子集为A，U的总的评价矩阵R为：
R=B1B2…BN=A1R1A2R2…AnRn
则得出总的(二级)综合评判结果：
B=AR 式（1-11）
这也是因素集U={u1，，u2，…，un}的综合评判结果。
上述的综合评判模型称为二级模型。如果因素集U的元素非常多，可对它作多级划分，并进行更高层次的综合评判。
2.我国上市公司并购财务风险评价模型的实证分析
2.1并购财务风险评价体系的建立
风险评价体系建立的基础就是制定、设计一套合理的评价指标体系。指标的科学性、合理性（可操作性）直接决定了评价结果的准确性和有效性。本文在总结他人研究成果的基础上，基于对企业并购财务风险形成过程的具体分析，将并购财务风险分为四大类，即目标企业定价评估风险、融资风险、偿债风险和并购后的财务整合风险。其综合评价体系如表2.1所示。
2.2上市公司并购财务风险的模糊测评模型例证
为了具体说明上市公司并购中财务风险的模糊综合评价的运用，文中采用已经发生的清华同方兼并鲁燕电子的案例进行财务风险分析。
案例分析：清华同方兼并鲁燕电子[2]
具体过程如下：
（1）获取指标值
采用德尔菲法通过向参与并购的有关专家、学者、中介机构和企业管理层发出咨询函，填写各个指标所处的等级，并将其整理成模糊矩阵。针对该案例，邀请5名并购问题专家、5名高校财务管理学者、5名电子行业企业管理专家、5名风险投资专家对该项目进行财务评价，20位参与评价的有关人员填写的咨询函，经过整理得出的数据如表2.1“清华同方并购鲁燕电子财务风险评价考核表”所示。表2.1中的一级指标和三级指标的权重是根据20位专家反馈结果，然后取其平均值得到的（取小数点后两位）；二级指标的评定等级是根据20位专家中对应某个“评定等级”的人数除以20得到的比例（取小数点后两位），如对二级指标中的“并购环境影响”，20位参评人员中有1人认为处于低风险，4人认为处于较低风险，5人认为处于一般风险，6人认为处于较高风险，而认为处于高风险的为4人，因此得出的“评定等级”分别为0.05、0.20、025、0.30、0.20，其它类同。
（2）获取权重
按照层次分析法评价指标权重，首先需要上述确定指标和层次结构，做两两比较，得出判断矩阵，然后得出该风险指标的相对权重，最后进行一致性检验，得到CR=0.05 0.1972）
B2=（0.1875，0.2524，0.1268，0.2942，
0.1391）
B3=（0.3722，0.3247，0.2006，0.0360，
0.0665）
B4=（0.3210，0.2752，0.2135，0.1478，
0.0425）
这里采用的模糊合成算子是M.(·，，)运算，B1，B2，B3，B4就是一级评判向量，一级评判向量对一级指标就构成一级指标评判矩阵：
R=B1B2B3B4=
0.1025 0.1236 0.3357 0.2410 0.19720.1875 0.2524 0.1268 0.2942 0.13910.3722 0.3247 0.2006 0.0360 0.06650.3210 0.2752 0.2135 0.1478 0.0425 由公式1-11，可得到一级指标评判向量：
B=AR=（0.2064，0.2180，0.2355，
0.2037，0.1362）
（4）结论分析
通过一级评判指标向量，可以得到如下结论：清华同方兼并鲁颖电子的财务风险属于一般风险的可能性是23.55%，属于高风险的可能性是13.62%，总的来说应当属于财务风险一般的并购，从并购的财务风险分析的角度看是可以进行并购的。当然，根据二级指标评判向量来看，定价评估风险总体属于相对较高风险，融资风险属于一般风险，偿债风险和并购后财务整合风险属于较低风险。因此，为了降低并购的整体财务风险，就应该主要从降低定价评估风险这方面着手，采取对策降低该风险。从该公司并购后的财务报表也验证了这个结论。
本案例结论只是从财务风险测评的角度认为并购是可以进行的，但是我们知道，由于每个公司并购的动因不一定相同，因此，有可能会出现从财务风险角度分析并购可以进行，但实际并购没有发生的情况，如可口可乐并购汇源；或者从财务风险角度分析并购风险很大，最后却照样进行并购的极端案例。这些由于不是本文研究的内容，在此不作详细论述，一般在研究过程中剔除这些极端情况。
项目课题：本文系南工院课题《基于模糊测评法对我国上市公司并购财务风险控制》阶段性研究成果（课题负责人：谭建华，项目编号：YK11-05-04）。
参考文献：
[1]李继志，李明贤.我国企业并购过程中的财务风险及防范［J］.北京农学院学报，2004，(4)：36-39．
[2]王东、张秋生.企业兼并与收购的案例[M].北京：清华大学出版社，2004：73-74．
