導(dǎo)語：小議源于熵值法的上市公司營銷績效動態(tài)評估一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：以熵值法作為上市公司綜合評價指標(biāo)體系的賦權(quán)方法，同時采用等差數(shù)列對時間維度進(jìn)行賦權(quán)，在考慮指標(biāo)增長情況的基礎(chǔ)上，建立了上市公司的動態(tài)績效評價模型，并結(jié)合理想解法，對上市公司的經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行動態(tài)綜合評價。最后以家電制冷空調(diào)類的13家上市公司2005—2009年年報數(shù)據(jù)為例，對其進(jìn)行了實證分析。分析結(jié)果表明，基于熵值法的上市公司動態(tài)績效評價模型與靜態(tài)評價方法相比更能夠客觀全面地反映上市公司的經(jīng)營績效，具有一定的先進(jìn)性。

關(guān)鍵詞：上市公司；熵值法；動態(tài)績效評價

引言

目前對上市公司經(jīng)營績效評價多采用靜態(tài)綜合評價方法，如單一采用主成分分析法、DEA法、層次分析法對其進(jìn)行經(jīng)營績效評價，但是這些評價方法都主要集中對上市公司績效靜態(tài)（某一時間點）的評價，缺乏對公司某一時間段的動態(tài)綜合評價，沒有做到“回顧性”與“前瞻性”共存。而實際上，對于公司績效的動態(tài)綜合評價能夠在一定程度上規(guī)避公司業(yè)績波動性的影響，更能反映公司在一段時間內(nèi)的真實經(jīng)營績效情況，同時能夠?qū)疚磥砜冃У淖兓癄顩r進(jìn)行一定程度預(yù)測。鑒于此，本文采用基于熵值法的動態(tài)評價方法對上市公司的經(jīng)營績效進(jìn)行動態(tài)評價，以求能客觀反映上市公司的經(jīng)營績效狀況。

一、模型構(gòu)建

1.評價指標(biāo)選擇。經(jīng)營績效評價首先是評價指標(biāo)的選擇，在查閱相關(guān)文獻(xiàn)、結(jié)合上市公司特點以及為較全面反映制上市公司的經(jīng)營績效的基礎(chǔ)上建立以下四大類包括8個指標(biāo)的動態(tài)綜合評價指標(biāo)體系：（1）盈利能力指標(biāo)：主營業(yè)務(wù)利潤率、凈資產(chǎn)收益率，正指標(biāo)；（2）發(fā)展能力指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率增長率、總資產(chǎn)增長率，正指標(biāo)；（3）營運能力指標(biāo)：流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，正指標(biāo)；（4）償債能力指標(biāo)：資產(chǎn)負(fù)債率、速動比率，適度指標(biāo)。

2.指標(biāo)權(quán)重的確定方法。指標(biāo)確定權(quán)重的方法一般分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法各評價指標(biāo)的權(quán)重是由專家根據(jù)自己的經(jīng)驗和判斷給出的，因此根據(jù)選取專家的不同而具有較大的主觀性；而客觀賦權(quán)方法是從指標(biāo)的統(tǒng)計性質(zhì)上來考慮，以數(shù)理統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)，不需征求專家的意見，克服了主觀賦權(quán)方法的種種缺陷，因此，較主觀賦權(quán)法更適用于上市公司績效動態(tài)綜合評價問題。本文采用客觀賦權(quán)法中的熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重。

熵值法的基本思路為：某項指標(biāo)值的變異程度越大，熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大，在評價中的作用越大，則權(quán)重也越大；反之，某指標(biāo)指標(biāo)值的變異程度越小，熵越大，該指標(biāo)提供的信息量越小，在評價中所起的作用也越小。由于介紹熵值法的計算過程的文獻(xiàn)較多，這里不在詳細(xì)介紹。

3.動態(tài)評價中時間權(quán)重的確定。在動態(tài)績效評價中，時間權(quán)重的確定是與靜態(tài)評價最明顯的差異，本文擬采取等差數(shù)列賦權(quán)方法確定時間維度的權(quán)重。等差數(shù)列賦權(quán)方法的基本思路是：假設(shè)共有ti年的績效評價數(shù)據(jù)，各年度時間維度的權(quán)重為λi（λ1，λ2，…λm），公差為a，其中i=1表示距離現(xiàn)在最遠(yuǎn)的一年，i=m則表示距離現(xiàn)在最近的一年，則根據(jù)以下條件可以算出動態(tài)評價中各年的時間權(quán)重λi：

λi=1λi+1=λi+a0＜λi＜1，0＜i＜ta＞0

4.動態(tài)綜合評價模型。設(shè)時序多指標(biāo)綜合評價的指標(biāo)集為P{P1，P2，…Pn}，時間樣本點為ti（i=1，2，…，m），對應(yīng)的時間權(quán)重向量為λi（λ1，λ2，…λm），評價對象為Uk（k=1，2，…，g），對應(yīng)于特定的時間點ti，所有評價對象的樣本數(shù)據(jù)集為:

P1，P2，…，Pn

Xi=x（i）11，x（i）12，…，x（i）1nx（i）21，x（i）22，…，x（i）2nx（i）g1，x（i）g2，…，x（i）gn

上述數(shù)據(jù)集為為特定時間點的靜態(tài)值，采用熵值法確定各指標(biāo)靜態(tài)權(quán)重之后可以算出各個評價對象的靜態(tài)綜合評價值，這些評價值的時間序列構(gòu)成如下矩陣：

t1，t2，…，tm

A=a11，a12，…，a1ma21，a22，…，a2mag1，ag2，…，agm=（aij）g×m

其中，aij表示評價對象Uk（k=1，2，…，g）在時間點ti的靜態(tài)綜合評價值

在動態(tài)評價中，不僅要考慮指標(biāo)的優(yōu)劣，而且要考慮指標(biāo)的增長情況，因此，令增長矩陣B=aij（t）-aij（t-1）（t=2，3，…，m），它表示評價對象的綜合評價值從（t-1）期到t期的增長變化情況；將靜態(tài)綜合評價矩陣A和增長矩陣B加權(quán)而成，得到要求的時序多指標(biāo)綜合評價矩陣C，即：

C=（cij）g×m，cij=α•aij+β•bij，α+β=1

其中，α，β分別表示靜態(tài)評價值和增長變化值的相對重要程度，特別地當(dāng)α=1，β=0表示動態(tài)評價只考慮了指標(biāo)的優(yōu)劣，沒有考慮指標(biāo)的增長情況；當(dāng)α=0，β=1表示不考慮指標(biāo)的優(yōu)劣，只考慮指標(biāo)的增長情況；一般情況下，我們?nèi)ˇ?0.5，β=0.5即指標(biāo)的優(yōu)劣和指標(biāo)的增長情況各考慮50%的權(quán)重。

接著對矩陣C構(gòu)造理想時間序列矩陣和負(fù)理想時間序列矩陣為：

c+=（c+1，c+2，…，c+m）c-=（c-1，c-2，…，c-m）

其中，c+1=max{cik|k=1，2，…，g〉}，i=1，2，…，m

c-1=max{cik|k=1，2，…，g〉}，i=1，2，…，m

按照理想點算法，用歐式范數(shù)作為距離的測度，評價對象Uk在時間ti的動態(tài)綜合評價值cik到理想點c+和負(fù)理想點c-的距離為：

d+k=λi（cik-c+i）21/2，k=1，2，…，g

d-k=λi（cik-c-i）21/2，k=1，2，…，g

其中，λi為對應(yīng)的時間權(quán)重向量。

第k個評價對象Uk對理想點的相對貼近度為：

sk=d-k/（d+k+d-k），k=1，2，…，g

顯然0≤sk≤1，sk越大，說明被評價對象的動態(tài)綜合評價值越靠近理想點而遠(yuǎn)離負(fù)理想點，即被評價對象的動態(tài)績效越好，排名也越靠前。

二、實證分析

為了能夠客觀地檢驗該模型的實用性，在考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和筆者對家電制冷空調(diào)類上市公司較為熟悉的情況下，選擇了在滬深交易所上市的家電制冷空調(diào)類上市公司共有13家，分別是華意壓縮、美菱電器、美的電器、大冷股份、格力電器、煙臺冰輪、東凌糧油（2009年第四季度重組前生產(chǎn)冰箱壓縮機(jī)）、盾安環(huán)境、哈空調(diào)、澳柯瑪、雙良股份、海立股份、青島海爾。選取2005—2009年五年的年報數(shù)據(jù)作為研究樣本。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，采用EXCEL2007對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理。

1.首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在選定的八個指標(biāo)中，除償債能力和速動比率為適度指標(biāo)外，其余都為效益型指標(biāo)。采用下列公式將償債能力和速動比率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其轉(zhuǎn)化為效益型指標(biāo)。X′=2×（X-m），m≤X≤（m+X）/22×（X-m），（m+X）/2≤X≤M其中，m為X所在列中的最小值;M為X所在列中的最大值。采用極差變化法X″ij=（Xij-minXj）/（maxXj-minXj）把經(jīng)預(yù)處理過后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱的影響。

2.經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理之后的數(shù)據(jù)采用熵值法確定各年指標(biāo)的權(quán)重為：

2005年各指標(biāo)權(quán)重為：（0.1323，0.1355，0.1256，0.1362，

0.1251，0.1096，0.1168，0.1189）

2006年各指標(biāo)權(quán)重為：（0.1305，0.1203，0.1353，0.1268，

0.1222，0.1141，0.1283，0.1225）

2007年各指標(biāo)權(quán)重為：（0.1353，0.1353，0.1131，0.1358，

0.1208，0.1184，0.1242，0.1171）

2008年各指標(biāo)權(quán)重為：（0.1262，0.1291，0.1246，0.1344，

0.1199，0.1190，0.1249，0.1219）

2009年各指標(biāo)權(quán)重為：（0.1164，0.1236，0.1178，0.1352，

0.1228，0.1287，0.1311，0.1244）

3.根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，運用熵值法確定的各指標(biāo)權(quán)重計算得出2005—2009年的各家公司上市公司績效靜態(tài)綜合評價值。

4.增長矩陣B的計算，取基期2005年的增長值為0，計算出增長矩陣；再取α=β=0.5，將靜態(tài)綜合評價值和增長矩陣B加權(quán)而成，得到時序多指標(biāo)評價矩陣C，運用理想點法，求出每家上市公司的時序多指標(biāo)綜合評價值，其中時間權(quán)重λi根據(jù)等差序列賦權(quán)方法計算出2005—2009年的時間權(quán)重依次為0.1，0.15，0.2，0.25，0.3，最后對它們按評價值的高低進(jìn)行排序，得到上市公司多指標(biāo)動態(tài)綜合評價結(jié)果）。

根據(jù)動態(tài)績效評價結(jié)果，2005—2009年的動態(tài)綜合績效排名為美的電器>雙良股份>哈空調(diào)>青島海爾>格力電器>美菱電器>海立股份>廣州冷機(jī)>華意壓縮>煙臺冰輪>盾安環(huán)境>大冷股份>澳柯瑪。可以看到：動態(tài)綜合評價值排名第一的美的電器2007—2009年連續(xù)三年的靜態(tài)評價值也排在第一位；動態(tài)評價值排名第二的雙良股份，如果僅僅以一年的靜態(tài)值，不考慮增長情況的條件下，2009年的靜態(tài)值僅僅排在第六位，2005—2008年的排名分別是第一、一、二、五位；動態(tài)綜合評價值排在最后一位的澳柯瑪其五年的靜態(tài)值的相對排名分別為第十二、十三、十三、十三、十二位。從以上可以看出，本文建立的動態(tài)評價方法相比靜態(tài)方法，更能客觀和全面地反映上市公司的經(jīng)營績效，避免單一性和片面性，具有一定的先進(jìn)性。

結(jié)束語

本文以熵值法作為上市公司綜合評價指標(biāo)體系的賦權(quán)方法，同時采用等差數(shù)列對時間維度進(jìn)行賦權(quán)，在考慮指標(biāo)增長情況的基礎(chǔ)上，建立了上市公司的動態(tài)績效評價模型，并結(jié)合理想解法，對上市公司的經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行動態(tài)綜合評價。通過實證分析表明，本文建立的動態(tài)評價方法相比靜態(tài)方法，更能客觀和全面地反映上市公司的經(jīng)營績效，避免單一性和片面性，具有一定的先進(jìn)性。

參考文獻(xiàn):

[1]郭亞軍.一種新的動態(tài)綜合評價方法[J].管理科學(xué)學(xué)報，2002，(2).

[2]王璐.上市公司經(jīng)營業(yè)績的時序多指標(biāo)綜合評價[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2005，(2).

[3]羅珍.上市公司績效動態(tài)綜合評價方法研究[D].長沙:湖南大學(xué)碩士論文，2009:5.

[4]林杰，鄭循剛.基于熵權(quán)TOPSIS法的房地產(chǎn)上市公司績效評價[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2008，(3).

[5]陳利寧，楊昌明.基于熵值法的中國煤炭行業(yè)上市公司財務(wù)績效評價[J].中國礦業(yè)，2010，(1).

[6]陸添超，康凱.熵值法和層次分析法在權(quán)重確定中的應(yīng)用[J].軟件開發(fā)與設(shè)計，2009，(12).