基于粗糙集的鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價

卜洪運+張艷鳳

【摘 要】 為準確評價鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況，文章構(gòu)建了包含財務(wù)指標與非財務(wù)指標的多層級指標評價體系。運用粗糙集理論對指標體系進行約簡，得到了核心評價指標，并獲得其相應(yīng)權(quán)重，進而對各公司財務(wù)狀況進行綜合評價。評價結(jié)果表明：第一，非財務(wù)指標對財務(wù)狀況評價的影響力約占18%；第二，清晰反映了各公司財務(wù)狀況所處水平，為管理者和投資者的決策提供了支持。

【關(guān)鍵詞】 粗糙集； 屬性約簡； 鋼鐵企業(yè)； 財務(wù)狀況評價

中圖分類號：F426 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2014）08-0084-05

一、引言

鋼鐵產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，但目前由于全球經(jīng)濟的持續(xù)放緩、鐵礦石能源價格的高位運行，使得原本處于產(chǎn)能過剩階段的我國鋼鐵行業(yè)經(jīng)營狀況惡化，利潤率嚴重下滑，財務(wù)風險加劇。本文對我國鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況的評價正是以財務(wù)風險為切入點來進行的。通過對國內(nèi)已有研究的整理歸納發(fā)現(xiàn)，我國對鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險的研究主要是集中在某一局部領(lǐng)域（如資本結(jié)構(gòu)、并購績效、安全管理體制等），并未形成體系，無法從整體反映企業(yè)的綜合財務(wù)狀況。關(guān)于研究方法則主要有單變量判定模型、多元線性判定模型、多元邏輯回歸模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些方法雖然經(jīng)典，但其自身都存在不可避免的缺陷，如：單變量判定法雖簡單易行，但過于片面，甚至存在不同指標出現(xiàn)不同結(jié)論的非合理現(xiàn)象；多元判定模型相對包含指標較多，但其研究數(shù)據(jù)需滿足正態(tài)分布、兩組的協(xié)方差矩陣相等等要求，假設(shè)條件在現(xiàn)實中難以實現(xiàn)；多元邏輯回歸模型需要變量之間相互獨立，而且在數(shù)據(jù)處理過程中涉及大量極大似然估計運算，對結(jié)果精度存在一定影響；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖以其強大的非線性系統(tǒng)處理能力成為近年來財務(wù)風險研究的熱點，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計對結(jié)果影響很大，而且需要相應(yīng)的程序完成大量計算，對編程知識要求較高。

綜上，筆者將粗糙集理論引入鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況評價中，綜合財務(wù)因素和非財務(wù)因素建立綜合財務(wù)狀況評價指標體系，利用粗糙集屬性約簡理論，在無需提供數(shù)據(jù)集合之外的其他信息的條件下，對指標體系進行精簡，并確定指標權(quán)重，最后結(jié)合實際數(shù)值與權(quán)重得到財務(wù)狀況綜合評價值，此方法既全面地包含了財務(wù)評價指標，又減少了決策者主觀因素的影響，使評價結(jié)果更加準確客觀。

二、粗糙集理論

粗糙集理論（Rough Sets Theory）最早是由波蘭數(shù)學(xué)家Z.Pawlak于1982年提出的，是一種處理不完備、不確定性知識和信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。粗糙集的最大特點在于無需提供數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗信息，便能客觀地識別評估數(shù)據(jù)之間的依賴程度，從大量數(shù)據(jù)中求取最小不變集（核），實現(xiàn)保留關(guān)鍵信息前提下的知識的最小表達。

（一）模型信息的定義

三、公司財務(wù)狀況評價

目前國內(nèi)對于鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況綜合評價的研究較少，大多數(shù)學(xué)者主要是針對鋼鐵企業(yè)某一方面的問題進行研究，如戰(zhàn)略成本、并購績效、利潤評價、安全管理等。本文所做的鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價，是在前人研究基礎(chǔ)上，結(jié)合其他行業(yè)財務(wù)狀況評價體系與鋼鐵行業(yè)自身特點，對鋼鐵業(yè)上市公司整體財務(wù)狀況進行評價的一次研究。

我國鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況除了受公司自身的資本結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資規(guī)模、庫存管理、原料成本等內(nèi)部主觀因素影響以外，還受社會環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、國家政策、技術(shù)水平等外部客觀因素影響，這些因素對財務(wù)狀況的影響結(jié)果最終通過各種“指標”得以體現(xiàn)。綜合考慮上述因素并結(jié)合前人研究成果，確定對我國鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況的評價需要結(jié)合財務(wù)指標和非財務(wù)指標雙方面因素進行。其中，財務(wù)指標包括反映公司償債能力、資本運營能力、盈利能力、現(xiàn)金流量能力、成長能力等5個方面實力的指標，它們被定義成一級指標，每個一級指標下又包含若干反映此一級指標的二級指標（如：資產(chǎn)負債率、存貨周轉(zhuǎn)率等，這些二級指標的數(shù)據(jù)是可以通過公司年報獲得的），一共16項；非財務(wù)指標作為第6個一級指標，其下包含國有股比例、研發(fā)支出比例、產(chǎn)品出口比例等6項二級指標，這6項指標的選擇充分考慮了鋼鐵企業(yè)自身的特點，為評價公司財務(wù)狀況提供了有力支撐。

以上22項反映鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況的指標組成評價體系后，利用粗糙集理論對此評價體系進行約簡。數(shù)據(jù)處理過程中，將6個一級指標看成6個獨立的屬性集A1，…，A6，分別進行指標約簡，約簡后的指標評價體系一級指標保持不變，仍然能全面地反映公司財務(wù)狀況，二級指標則去掉了那些重要度為0的指標，只留下核心指標，至此評價指標體系得以約簡。再根據(jù)每個二級指標的重要度確定其權(quán)重，以及其所屬的一級指標的權(quán)重。此處，非財務(wù)指標作為財務(wù)狀況評價因素，不只是簡單地將數(shù)值加到財務(wù)指標評價得分上，而是結(jié)合了非財務(wù)指標在影響公司財務(wù)狀況時所占的重要性（即權(quán)重），這樣既顯示了最終評價得分的科學(xué)性，又提高了評價結(jié)果的準確性。

（一）指標體系構(gòu)建與樣本的選取

1.指標體系的構(gòu)建

據(jù)上文表述，需通過6個大方面、22項指標來反映鋼鐵業(yè)上市公司的財務(wù)狀況，以6個方面作為一級指標，22項具體指標作為二級指標，構(gòu)建我國鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價指標體系，如表1所示。

2.樣本選取

我國上、深證券交易所鋼鐵板塊上市公司共49家，考慮到樣本公司所處具體行業(yè)的一致性，以及最終評價結(jié)果的可比性，本文只選取從事黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)的30家上市公司作為研究樣本。此30家企業(yè)的序號、股票代碼、公司名稱如表2所示，每家企業(yè)反映財務(wù)狀況的指標數(shù)據(jù)可通過新浪財經(jīng)網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)以及企業(yè)2012年年報獲得。

（二）基于粗糙集理論的指標體系約簡

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于使用粗糙集理論對指標體系進行研究時要求數(shù)據(jù)必須是離散的，所以需要對原始數(shù)據(jù)進行離散化處理。本文采用SPSS軟件可視化離散功能對數(shù)據(jù)進行離散，所得結(jié)果如表3所示。endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統(tǒng)S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關(guān)系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權(quán)重的確定

根據(jù)重要度公式（1）和權(quán)重公式（2），計算各個指標的重要度與權(quán)重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權(quán)重如表4所示。

（三）鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價

由于財務(wù)狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數(shù)量級不盡相同，所以如果直接對數(shù)據(jù)進行加權(quán)相加則會影響最終評價結(jié)果。因此，需要對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，即把指標值轉(zhuǎn)化為無量綱、無數(shù)量級差別的標準分，在此基礎(chǔ)上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數(shù)據(jù)規(guī)范到[0，1]范圍內(nèi)。經(jīng)過規(guī)范化處理后的指標體系數(shù)據(jù)如表5所示。

結(jié)合表4與表5，根據(jù)公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業(yè)上市公司的財務(wù)狀況分別從財務(wù)層、非財務(wù)層以及兩者的加權(quán)和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數(shù)值越大，說明該公司在財務(wù)層、非財務(wù)層和綜合狀況方面越好。評價結(jié)果如表6所示。

首先，從財務(wù)指標層面看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中財務(wù)層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業(yè)上市公司中有多半的企業(yè)在償債能力、資產(chǎn)運營能力、盈利能力、現(xiàn)金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業(yè)整體經(jīng)營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業(yè)的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業(yè)并不一定具有較強的成長能力，從評價結(jié)果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業(yè)盈利能力和成長能力均表現(xiàn)強勢外，其余12家企業(yè)的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務(wù)層面而言，30家企業(yè)的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業(yè)（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產(chǎn)品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業(yè)國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產(chǎn)品出口業(yè)務(wù)是鋼鐵企業(yè)改善財務(wù)狀況的有效行徑。

最后，從財務(wù)指標和非財務(wù)指標的加權(quán)綜合評價值來看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務(wù)狀況好和壞的企業(yè)，對企業(yè)財務(wù)狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業(yè)財務(wù)狀況良好，上海科技和重慶鋼鐵2家企業(yè)則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務(wù)指標來判斷企業(yè)財務(wù)狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務(wù)層面評價值僅為0.28，但該企業(yè)綜合得分為0.37，處于行業(yè)平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術(shù)研發(fā)的投資適當，保證了企業(yè)技術(shù)改革的發(fā)展，產(chǎn)品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結(jié)果，這些非財務(wù)方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發(fā)展中財務(wù)狀況的相對穩(wěn)定。

四、結(jié)論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價，可以從大量的數(shù)據(jù)中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經(jīng)驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況的財務(wù)指標及非財務(wù)指標，并根據(jù)指標權(quán)重計算得到鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況排名一目了然，為企業(yè)管理者和投資者做決策提供了可靠依據(jù)。同時，這一研究結(jié)果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價方法的可行性與科學(xué)性。另外，考慮到鋼鐵行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況也有很大的影響，但在非財務(wù)指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數(shù)據(jù)方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業(yè)指標進行分析與對比，為提出更具有行業(yè)特色的鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權(quán)重確定方法[J].中國管理科學(xué)，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業(yè)上市公司績效評價[J].冶金經(jīng)濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內(nèi)鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理系統(tǒng)[J].經(jīng)營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業(yè)上市公司資本機構(gòu)的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統(tǒng)S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關(guān)系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權(quán)重的確定

根據(jù)重要度公式（1）和權(quán)重公式（2），計算各個指標的重要度與權(quán)重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權(quán)重如表4所示。

（三）鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價

由于財務(wù)狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數(shù)量級不盡相同，所以如果直接對數(shù)據(jù)進行加權(quán)相加則會影響最終評價結(jié)果。因此，需要對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，即把指標值轉(zhuǎn)化為無量綱、無數(shù)量級差別的標準分，在此基礎(chǔ)上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數(shù)據(jù)規(guī)范到[0，1]范圍內(nèi)。經(jīng)過規(guī)范化處理后的指標體系數(shù)據(jù)如表5所示。

結(jié)合表4與表5，根據(jù)公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業(yè)上市公司的財務(wù)狀況分別從財務(wù)層、非財務(wù)層以及兩者的加權(quán)和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數(shù)值越大，說明該公司在財務(wù)層、非財務(wù)層和綜合狀況方面越好。評價結(jié)果如表6所示。

首先，從財務(wù)指標層面看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中財務(wù)層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業(yè)上市公司中有多半的企業(yè)在償債能力、資產(chǎn)運營能力、盈利能力、現(xiàn)金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業(yè)整體經(jīng)營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業(yè)的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業(yè)并不一定具有較強的成長能力，從評價結(jié)果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業(yè)盈利能力和成長能力均表現(xiàn)強勢外，其余12家企業(yè)的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務(wù)層面而言，30家企業(yè)的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業(yè)（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產(chǎn)品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業(yè)國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產(chǎn)品出口業(yè)務(wù)是鋼鐵企業(yè)改善財務(wù)狀況的有效行徑。

最后，從財務(wù)指標和非財務(wù)指標的加權(quán)綜合評價值來看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務(wù)狀況好和壞的企業(yè)，對企業(yè)財務(wù)狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業(yè)財務(wù)狀況良好，上?？萍己椭貞c鋼鐵2家企業(yè)則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務(wù)指標來判斷企業(yè)財務(wù)狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務(wù)層面評價值僅為0.28，但該企業(yè)綜合得分為0.37，處于行業(yè)平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術(shù)研發(fā)的投資適當，保證了企業(yè)技術(shù)改革的發(fā)展，產(chǎn)品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結(jié)果，這些非財務(wù)方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發(fā)展中財務(wù)狀況的相對穩(wěn)定。

四、結(jié)論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價，可以從大量的數(shù)據(jù)中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經(jīng)驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況的財務(wù)指標及非財務(wù)指標，并根據(jù)指標權(quán)重計算得到鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況排名一目了然，為企業(yè)管理者和投資者做決策提供了可靠依據(jù)。同時，這一研究結(jié)果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價方法的可行性與科學(xué)性。另外，考慮到鋼鐵行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況也有很大的影響，但在非財務(wù)指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數(shù)據(jù)方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業(yè)指標進行分析與對比，為提出更具有行業(yè)特色的鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權(quán)重確定方法[J].中國管理科學(xué)，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業(yè)上市公司績效評價[J].冶金經(jīng)濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內(nèi)鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理系統(tǒng)[J].經(jīng)營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業(yè)上市公司資本機構(gòu)的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint

2.指標體系的約簡

本文所建立的信息系統(tǒng)S=（U，A），論域（即30家樣本公司）U =（1，2，3，4，5，…，30），條件屬性A=（A1，A2，A3，A4，A5，A6），其中，A1={a1，a2，a3}，A2={a4，a5，a6}，A3 ={a7，a8，a9，a10}，A4= {a11，a12，a13，a14}，A5={a15，a16，a17}，A6={a18，a19，a20，a21，a22}。

通過計算不可分辨關(guān)系，分別對A1、A2、A3、A4、A5、A6進行約簡，最終原指標體系通過約簡掉a1、a7、a13、a14、a17、a19六個不必要指標，由原來的22個指標精簡到16個。

3.各指標重要度與權(quán)重的確定

根據(jù)重要度公式（1）和權(quán)重公式（2），計算各個指標的重要度與權(quán)重，最終得到約簡指標體系里各一級、二級指標的重要度與權(quán)重如表4所示。

（三）鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價

由于財務(wù)狀況評價指標體系中各指標間的單位、量綱和數(shù)量級不盡相同，所以如果直接對數(shù)據(jù)進行加權(quán)相加則會影響最終評價結(jié)果。因此，需要對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，即把指標值轉(zhuǎn)化為無量綱、無數(shù)量級差別的標準分，在此基礎(chǔ)上進行評價和決策，本文利用SPSS軟件將數(shù)據(jù)規(guī)范到[0，1]范圍內(nèi)。經(jīng)過規(guī)范化處理后的指標體系數(shù)據(jù)如表5所示。

結(jié)合表4與表5，根據(jù)公式W1=∑？棕Aj*（∑？棕aiai）、W2=？棕A6*（∑？棕kak） 和W =W1+W2 （其中：i=1，2，3，4，5，6，

7，8，9，10，11，12，13，14，15，16；j=1，2，3，4，5；k=18，20，

21，22）對鋼鐵業(yè)上市公司的財務(wù)狀況分別從財務(wù)層、非財務(wù)層以及兩者的加權(quán)和（綜合值）來進行評價，W1、W2和W數(shù)值越大，說明該公司在財務(wù)層、非財務(wù)層和綜合狀況方面越好。評價結(jié)果如表6所示。

首先，從財務(wù)指標層面看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中財務(wù)層面評價值大于均值0.32的有13家，所占比例僅為43.33%，也就是說，鋼鐵業(yè)上市公司中有多半的企業(yè)在償債能力、資產(chǎn)運營能力、盈利能力、現(xiàn)金流量能力以及成長能力五方面的綜合得分是低于平均水平的，這說明目前我國鋼鐵行業(yè)整體經(jīng)營狀況不是很理想。單就盈利能力而言，共有16家企業(yè)的評價值大于0.45，但盈利能力強的企業(yè)并不一定具有較強的成長能力，從評價結(jié)果來看，除酒鋼宏興、武鋼、方大特鋼、西寧特鋼4家企業(yè)盈利能力和成長能力均表現(xiàn)強勢外，其余12家企業(yè)的成長能力并不樂觀。

其次，就非財務(wù)層面而言，30家企業(yè)的得分存在較大差異，如大冶特鋼的得分為0.81，河北鋼鐵與重慶鋼鐵的得分僅為0.10。得分偏低企業(yè)（如河北鋼鐵、山東鋼鐵、西寧鋼鐵、杭鋼、馬鋼、重慶鋼鐵等）的共同點是國有股比例較高，均有重大對外擔保事項，并且產(chǎn)品出口比例較低，甚至為0。因此適當減持鋼鐵行業(yè)國有股比例，擴大非國有股比例，減少重大對外擔保額度，增加產(chǎn)品出口業(yè)務(wù)是鋼鐵企業(yè)改善財務(wù)狀況的有效行徑。

最后，從財務(wù)指標和非財務(wù)指標的加權(quán)綜合評價值來看，30家鋼鐵業(yè)上市公司中的最高得分（三鋼閩光0.55）與最低得分（重慶鋼鐵0.25）差距依然較大，這有助于我們清晰劃分出財務(wù)狀況好和壞的企業(yè)，對企業(yè)財務(wù)狀況作出準確評價。如表6所示，就綜合評價值來看，三鋼閩光、大冶特鋼、安陽鋼鐵、酒鋼宏興和八一鋼鐵5家企業(yè)財務(wù)狀況良好，上?？萍己椭貞c鋼鐵2家企業(yè)則不很樂觀。另外，運用綜合值進行評價避免了只通過財務(wù)指標來判斷企業(yè)財務(wù)狀況的片面觀點，如鞍鋼在2011年銷售凈利率、凈資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率均為負的情況下，財務(wù)層面評價值僅為0.28，但該企業(yè)綜合得分為0.37，處于行業(yè)平均水平，這就是考慮到鞍鋼在當年既沒有重大訴訟也沒有重大對外擔保，并且對于技術(shù)研發(fā)的投資適當，保證了企業(yè)技術(shù)改革的發(fā)展，產(chǎn)品出口比例也較高，公司銷售渠道廣泛等因素的結(jié)果，這些非財務(wù)方面的有利條件都保證了鞍鋼在以后的發(fā)展中財務(wù)狀況的相對穩(wěn)定。

四、結(jié)論

將粗糙集理論引入鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價，可以從大量的數(shù)據(jù)中篩選出具有較高價值的信息，剔除冗余信息，同時還可以克服以往過分依賴決策者經(jīng)驗知識的缺陷。本文基于粗糙集理論篩選出適于評價鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況的財務(wù)指標及非財務(wù)指標，并根據(jù)指標權(quán)重計算得到鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況綜合評價值，成功地由大量分散信息得出精簡的可比較的得分，使得30家鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況排名一目了然，為企業(yè)管理者和投資者做決策提供了可靠依據(jù)。同時，這一研究結(jié)果的獲得也表明了基于粗糙集理論的鋼鐵業(yè)上市公司財務(wù)狀況評價方法的可行性與科學(xué)性。另外，考慮到鋼鐵行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，雖然原料成本的高低對鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況也有很大的影響，但在非財務(wù)指標中沒有選擇進口鐵礦石比例等指標，造成了本文在數(shù)據(jù)方面的欠缺，不過在今后的研究中會不斷嘗試對更多的鋼鐵行業(yè)指標進行分析與對比，為提出更具有行業(yè)特色的鋼鐵企業(yè)財務(wù)狀況分析評價體系而努力。

【參考文獻】

[1] 王培吉，趙玉琳，呂劍峰.粗糙集屬性約簡的方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2012，48（2）：113-115.

[2] 曹秀英，梁靜國.基于粗糙集理論的屬性權(quán)重確定方法[J].中國管理科學(xué)，2002，10（5）：98-100.

[3] 劉振棟，劉麗，王中海.基于因子分析和聚類分析的鋼鐵行業(yè)上市公司績效評價[J].冶金經(jīng)濟與管理，2009（5）：34-38.

[4] 王璐璐.淺談國內(nèi)鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理系統(tǒng)[J].經(jīng)營管理者，2011（17）：96.

[5] 張揚.我國鋼鐵行業(yè)上市公司資本機構(gòu)的思考[J].財政金融，2012（1）：29-33.

[6] 張晶，張明麗.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險管理體系[J].財會論壇，2011（2）：39-40.

[7] 劉恒志.淺析鋼鐵企業(yè)財務(wù)風險狀況及防范措施[J].管理論壇，2012（8）：36-37.

[8] Pawlak，Z.Rough sets[J]. International Journal of Computer Information Science，1982，11（5）：341-356.endprint