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      戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險評價

      2015-02-18 04:57:32張紅梅
      統(tǒng)計與決策 2015年11期
      關鍵詞:語意戰(zhàn)略性信用風險

      李 偉,張 目,張紅梅

      (貴州財經大學a.貴州城鎮(zhèn)經濟與發(fā)展研究院;b.金融學院,貴陽 550025)

      0 引言

      戰(zhàn)略性新興產業(yè)的產業(yè)規(guī)模在發(fā)展壯大的過程中,必將在不同階段可能發(fā)生不同程度的信用風險。建立科學、合理的戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險評價體系,引導金融機構建立適應戰(zhàn)略性新興產業(yè)特征的信貸管理和貸款評審制度,對加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè),提高自主創(chuàng)新能力,建設創(chuàng)新型國家具有重要的現(xiàn)實意義。

      本文將Choquet模糊積分引入到戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險評價中,并加入時間維,構建動態(tài)綜合評價,對中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險分行業(yè)進行動態(tài)評價;通過對動態(tài)綜合評價結果的比較分析,分析各行業(yè)的企業(yè)信用風險現(xiàn)狀及亟待改善的主要問題,從而為全面提升中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展提供強有力的金融支持服務。

      1 動態(tài)綜合評價模型的構建

      1.1 模糊測度與Choquet模糊積分

      模糊集合的概念自Zadeh教授1965年提出后越來越為人們所關注,并在許多領域內得到成功應用。這是因為模糊的概念可以有效的運用語言來描述不準確的知識或人類的主觀判斷[1]。

      1974年,Sugeno定義了Choquet積分,并把它作為一種靈活的集結算子,利用Choquet積分的單調性來替代可加性,計算屬性之間存在相互協(xié)調關系的多準則決策問題,并且得到了廣泛的應用[2]。

      模糊積分是以模糊系統(tǒng)理論中的模糊測度概念為基礎,用直觀的模糊測度去度量模糊事件。其基本思想是借助模糊理論中的模糊測度,結合模糊積分方法將邏輯加權法發(fā)展成為模糊積分合成法。不僅能綜合考慮評價系統(tǒng)中各因素狀態(tài)特征的重要程度,而且強調各因素間相互關聯(lián)、制約對整個評價結果的影響,使得那些風險大但權重小的單元通過積分產生較大的貢獻。

      若X=(x1,x2,…,xn)為有限集合,則 gλ具有如下性質:

      1.2 權重的確定

      每一種評價指標權重的確定都是主觀期望的結果,因此,我們需要向本領域內的專家進行咨詢,以確定指標的權重等級。在這里,我們使用語意變量來描述權重的確定。所謂語意變量,它是以自然語言中的詞語為值,而不是以數(shù)據(jù)為值。我們把語意評價等級(即風險狀況)分為五級(很低、低、一般、高、很高),同樣,模糊權重值的語意變量等級(語意評價等級權重)也分為五級(很不重要、不重要、普通、重要、很重要)。兩者對應的正三角模糊數(shù)如表1所示。

      表1 語意變量與正三角模糊數(shù)對應關系

      1.3 動態(tài)綜合評價模型

      基于Choquet模糊積分方法,構建如下的動態(tài)綜合評價模型。

      設有m個待評價對象(上市企業(yè)),t為待評價時間(年度),同時考慮n個評價因子,且每個因子有若干評價要項,則戰(zhàn)略性新興產業(yè)中七大子產業(yè)105家上市企業(yè)的模糊積分評價步驟如下:

      步驟1:設待評價對象(上市企業(yè))針對各評價因子下的每個評價要項,綜合專家意見給予語意權重值(見表2中的模糊權重語意)。

      其中,lj為第 j個評價準則的評價要項個數(shù)。

      步驟3:利用模糊數(shù)相對距離公式[3]

      2 實證分析

      2.1 指標體系

      基于已有文獻,結合戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)特點,遵循指標選取的系統(tǒng)性、科學性、客觀性、可比性及可操作性等原則,針對戰(zhàn)略性新興產業(yè)戰(zhàn)略性和新興性的特點,篩選出能概括其企業(yè)信用風險狀況的盈利能力、營運能力、償債能力、發(fā)展能力、技術創(chuàng)新能力和其他等5大類21小類指標?;诖藰嫿☉?zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險評價指標體系,具體請參見表2。

      表2 戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險評價指標體系

      2.2 樣本數(shù)據(jù)選取

      根據(jù)戰(zhàn)略性新興產業(yè)具有七大子產業(yè)的特點,我們從每個子產業(yè)中選取十五家上市企業(yè),樣本選取時依據(jù)巨潮——中金戰(zhàn)略性新興產業(yè)指數(shù)中的樣本企業(yè),并兼顧滬深證券交易所中上市的主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板企業(yè)。選取樣本企業(yè)近五年的數(shù)據(jù)(即從2008年至2012年)進行評價,其中樣本數(shù)據(jù)來自CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫、國家知識產權局以及在滬深證券交易所公布的各年年報。

      2.3 動態(tài)綜合評價過程

      本文以待計算樣本中的中原環(huán)保(000544)(t=2008(年))企業(yè)為例演示其中的計算過程,其他的樣本企業(yè)計算過程因篇幅關系且計算過程基本相似因而予以省略。

      (1)求各評價因子對待評價對象(樣本企業(yè)——中原環(huán)保(000544))的模糊語意權重值。

      首先計算模糊權重。根據(jù)表1和表2的數(shù)據(jù),有

      另外,同理可計算出其他104家戰(zhàn)略性新興產業(yè)上市企業(yè)t年(t=2008,…2012)的企業(yè)信用風險模糊積分評價值。

      2.4 結果分析與比較

      基于以上計算步驟分析,根據(jù)2008年至2012年五年間的財務和非財務數(shù)據(jù),計算得出戰(zhàn)略性新興產業(yè)七大子產業(yè)上市企業(yè)的信用風險值(該值從0到1),規(guī)定得分值越高其企業(yè)信用風險值越高,說明企業(yè)違約的可能性越大,具體結果請參看表3。

      表3 戰(zhàn)略性新興產業(yè)七大子產業(yè)近五年企業(yè)信用風險評價值

      將表3中數(shù)據(jù)繪制成折線圖,即可知悉2008~2012年中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)七大子產業(yè)的企業(yè)信用風險值的動態(tài)變化過程,如圖1所示。

      圖1 戰(zhàn)略性新興產業(yè)七大子產業(yè)近五年信用風險評價值走勢圖

      從表3和圖1分析可知,樣本期內中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)七大子產業(yè)企業(yè)信用風險值由高到低依次為:新能源汽車產業(yè)、新能源產業(yè)、新材料產業(yè)、節(jié)能環(huán)保產業(yè)、高端裝備制造產業(yè)、生物產業(yè)及新一代信息技術產業(yè)。

      一方面說明中國上市企業(yè)整體信用狀況良好,因為中國上市公司的準入制度比較完善,對公司上市的規(guī)模、效益、公司治理等各方面都做了較為嚴格的限制,防止績差企業(yè)進入證券市場損害股民利益、影響證券市場發(fā)展,而且由于中國經濟一直是高速穩(wěn)定增長,這也保證了整體公司上市的質量。但從另一方面,也說明中國上市企業(yè)的信用風險狀況非常容易受到內部和外部經濟環(huán)境波動的影響。2008、2009這兩年正是國際金融危機爆發(fā)時期,宏觀經濟萎縮,進出口貿易量減少,使得所有產業(yè)在這段時期內的風險狀況處于較高的水平。

      從表3和圖1中可以看到,新能源汽車產業(yè)的企業(yè)信用風險值一直處于0.5以上,反映其整體信用風險一直處于較高的狀態(tài)。由于中國新能源汽車產業(yè)的發(fā)展相對于傳統(tǒng)汽車較晚,近幾年才有起色,所以在成長期的信用風險度會突顯。首先,新能源汽車屬于高科技新興產業(yè),要想進入該行業(yè)企業(yè)必須要有一定的技術優(yōu)勢,如中國新能源汽車的先行者比亞迪就是憑借獨有的電池技術優(yōu)勢,在新能源汽車行業(yè)獨占鰲頭。其次,新能源汽車產業(yè)還需要大量的資金投入,尤其是在研發(fā)階段,而且投入的資金大部分都是沉沒資本,這對新進入者來說是一個不小的挑戰(zhàn)。第三,中國新能源汽車還處于產業(yè)化的初期階段,很多企業(yè)都想躋身于新能源汽車的研發(fā)行列,這就使得行業(yè)內的競爭變得異常激烈,無形中就會出現(xiàn)進入遏制的現(xiàn)象。最后,2007年中國出臺了《新能源汽車生產準入管理規(guī)則》,要求企業(yè)至少要掌握新能源汽車三大核心技術中的一種才可以進入該行業(yè),可見政府的市場準入規(guī)制也提高了新能源汽車產業(yè)的進入門檻。該行業(yè)的償債能力指標(均值為0.6497)有待改善。

      新能源產業(yè)的企業(yè)信用風險值同樣一直高于0.5,2008年和2012年這兩年都處于最高點(分別為0.5756和0.5798)。根據(jù)資料表明,目前中國新能源產業(yè)中風力發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀是國外市場趨于飽和,國內市場需求大,處于快速成長期;光伏發(fā)電的現(xiàn)狀是市場前景好,但成本高,限制了技術的推廣應用;另外,生物質能的發(fā)展情況是厭氧沼氣、生物質熱解氣化得到廣泛應用,而生物柴油、燃料乙醇產品處在試制階段,未得到大規(guī)模推廣。以上的發(fā)展趨勢表明新能源產業(yè)的企業(yè)信用風險狀況在一段時間內會一直處于較高風險狀態(tài)中。其產業(yè)的償債能力、技術創(chuàng)新能力等指標有待加強。

      新材料產業(yè)在近些年不斷加大優(yōu)勢資源優(yōu)化重組的力度,通過兼并、重組、提高準入標準,淘汰那些高投入、高污染、低效益的過剩落后產能,重點支持具有高性能、高附加值、高技術項目,扶持培養(yǎng)一批具有國際先進水平、上下游產業(yè)鏈集約化程度高、市場應變能力強的龍頭企業(yè)來提升產業(yè)競爭力。中國的新材料產業(yè)的產業(yè)結構正在逐步優(yōu)化的過程中,因而,這段時期起產業(yè)的企業(yè)信用風險值會一直處于較高位。其中,盈利能力、償債能力、技術創(chuàng)新能力和其他指標亟待改善。

      節(jié)能環(huán)保產業(yè)波動較大,其信用風險值從2008年最高點(0.5851)一直呈下降趨勢,在2011年達到最低點(0.4756)。由于節(jié)能環(huán)保產業(yè)是政策驅動型行業(yè),其產業(yè)需求基本都是靠政府政策創(chuàng)造的。因此,政府相關政策對該產業(yè)的發(fā)展起關鍵性作用。2011年節(jié)能環(huán)保產業(yè)進入政策出臺密集期。在這時期,節(jié)能環(huán)保產業(yè)企業(yè)加大生產投入、研發(fā)投入等,使得企業(yè)資金需求較大,因而這段時期的企業(yè)信用風險值提高,在2012年又增加到0.5153。對于節(jié)能環(huán)保產業(yè),其償債能力、技術創(chuàng)新能力和其他指標需要進一步完善。

      目前中國的高端裝備制造業(yè)自主研發(fā)能力較低,高端裝備和重大技術裝備很大程度上依賴于進口的局面沒能得到根本改變;企業(yè)未能成為自主創(chuàng)新的主體;產品技術水平低,結構不合理等。這些因素都會導致在一段時期內產業(yè)內企業(yè)信用風險值偏高。

      生物產業(yè)的企業(yè)信用風險值從2008年最高點(0.5313)逐步回落到2011年的0.4672和2012年的0.4937。在“十二五”期間,中國生物產業(yè)的發(fā)展逐漸體現(xiàn)出:自主創(chuàng)新能力顯著提升,生物醫(yī)藥、生物農業(yè)、生物制造、生物能源、生物環(huán)保等產業(yè)快速崛起,生物產業(yè)整體布局基本形成,推動生物產業(yè)成為國民經濟支柱產業(yè)之一。該行業(yè)的技術創(chuàng)新能力和其他兩項指標需要不斷改善。

      新一代信息技術產業(yè)的企業(yè)信用風險值是七大產業(yè)中最低的,最高值為0.4603,最低值為0.4099。因為新一代信息技術產業(yè)是創(chuàng)新最活躍、帶動性最強、滲透性最廣的戰(zhàn)略性新興產業(yè),在中國經濟可持續(xù)發(fā)展過程中占據(jù)著舉足輕重的作用。它具有高技術性、高創(chuàng)新性、高增值性、高帶動性及低消耗性的特點,目前已經在國民經濟發(fā)展中具備先導性、戰(zhàn)略性,且成為支柱性產業(yè)之一。

      3 結束語

      本文在基于Choquet模糊積分方法上,構建動態(tài)綜合評價模型,并對中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)的企業(yè)信用風險進行分行業(yè)動態(tài)評價,使評價結果更具有實際意義。本文采用近五年數(shù)據(jù)進行計算,使得評價結果具有縱向可比性;并且,統(tǒng)一的指標設定和權重設定,使得動態(tài)綜合評價結果更具有橫向可比性。此外,通過對動態(tài)綜合評價結果的比較分析,探明各子產業(yè)的企業(yè)信用風險狀況,從而為全面改進中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)信用風險狀況提供了決策依據(jù)。目前,仍需要進一步加強對戰(zhàn)略性新興產業(yè)的企業(yè)信用風險狀況進行深入的理論和實證研究,這對完善信用風險評價系統(tǒng)具有重要意義。

      [1]謝禹,王雅林,林洪進,等.基于模糊積分的企業(yè)信用評級方法研究[J].中國軟科學,2004,(9)

      [2]Sugeno M.Theory of Fuzzy Integral and its Application[D].Doctorial Dissertation,Tokyo Institute of Technology,1974.

      [3]劉穎,王國紅,陳大鵬.基于模糊積分的集群產業(yè)集成度測度與評價——以大連軟件產業(yè)集群為例[J].科學學與科學技術管理,2010,(12).

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