应用灰色关联系数法对企业经济效益评价的研究

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摘 要:在企业经济效益评价中,建立了对多指标、多影响的综合评价模型,并应用灰色关联系数法进行了评价,具有客观性、可操作性、科学定量化的优点。

关键词:灰色关联系数法 经济效益 评价

中图分类号:F270.7 文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2010)06-251-02

企业的经济效益就是企业的生产总值同生产成本之间的比例关系,也就是企业生产经营管理活动中投入与产出之比。对企业经济效益进行综合评价是企业诊断的核心内容,一直是国内外企业管理界关注的热点。因此,对于企业来说,建立一套科学的综合评价方法来对其经济活动的效益进行综合评价,具有十分重要的意义。

目前国内外对企业经济效益评价方法主要有:层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等,每一种方法都有各自的特点,但这些方法评价的客观性、关联性方面存在诸多不足,具有一定的局限性。

本文建议在企业经济效益评价中,采用灰色关联系数方法,其原理及步骤如下:

一、原理

依据企业经济效益评价涉及到的经济效益因素以及国家有关经济效益评价指标,首先,设定一组评价企业经济效益的评价指标序列,围绕该指标序列由各评审专家对被评价企业的各指标量化;其次,确定一组经济效益理想化的指标数据,并将其量化为一组标准数据序列;最后,对各被评价企业的数据序列与理想化的标准数据序列进行关联度计算,关联度的大小,意味着该企业与经济效益理想化企业的相似程度,即关联度大小排序,即为被评价企业经济效益的排序。

二、步骤

1.建立评价指标体系。本文假定评价指标体系由3个一级指标和12个二级指标组成,如下图所示。

2.将经济效益评价指标量化。设有n个经济指标,m个被评价企业,并邀请有关专家对m个企业的n个经济指标进行打分。则参评数据序列为:

为了对参评对象数据序列进行评价分析,需确定评价标准数据序列进行参考。针对每一个评价指标,不同的被评价企业具有不同的值,笔者将其中的最大值作为标准数据进行参考,这样就形成一个标准数据序列,记为:

x0={x0(1),x1(2)…,x1(k),…,x1(n)(2)

3.评价数据的初始化处理。评价过程中,由干评价指标的量纲不同,数据在数量上差异性很大,无法进行关联评价计算,需要对各指标的数据进行归一化处理。归一化处理模型为:

6.对企业的经济效益进行评价。依据关联度大小,对被评价企业的经济效益进行排序,筛选出经济效益最好的企业。并对各企业相关指标进行有针对性的分析,以便今后决策。

三、案例分析与验证

有甲、乙、丙、丁、戊五家企业,其经济评价指标如表1,本文应用灰色关联系数法对其经济效益予以评价,其主要过程如下:

1.建立评价指标体系及将评价指标量化。据表1中的数据,建立评价指标体系,如式(6):

另外,对每一个具体指标,从被评价的各企业中选取一个最大值(最理想值)作为理想投标数据序列x0,则理想数据序列x0为:

x0=(91.40 7.25 83.50 8.80 45.80 59.65 2.70 40.45 113.5 39.40 56.80 20.80)(7)

2.数据的初始化处理。如式(8):

则相应的最理想数据序列为:

x0'=(1.00 0.74 0.53 0.62 1.00 0.52 0.33 1.00 0.33 0.49 0.54 0.33)(9)

3.计算灰色关联系数yoi(k)。如式(10):

4.计算关联度

y1=0.62 y2=0.59 y3=0.57 y4=0.60 y=0.55

5.对企业的经济效益进行评价y1,y2,y3,y4,y5,经济效益排序为企业甲>企业丁>企业乙>企业丙>企业戊,每一个企业的经济效益指标的优劣可以据(式10)中的关联度系数判断,关联度系数越大,该项经济效益越好。

四、结论

1.应用灰色关联系数法对企业经济效益进行评价,能较好地反映各个指标的关联性,从中筛选出综合经济效益最优的企业,便于企业着重考虑处理和应对对象指标因素;能使企业根据自身的实际情况进行合理决策,为企业实现更大经济效益提供指导。

2.必须指出的是,本文3个一级指标12个2级指标体系,只是为了介绍该方法的应用,在实际应用中,应就企业经济效益评价涉及到的经济效益因素以及国家有关经济效益评价指标设定评价指标体系。

3.若评价指标体较多,则计算量较大,编制计算程序更加具有优势,这方面有待进一步研究开发。

参考文献

1.邹增家.应用模糊数学.东北师范大学出版社,1996

2.贾剑锋.基于相关性和GA―BP算法企业经济效益评价研究.中国制造业信息化,2010(1)

3.张俊俭.完善企业效益指标的思考.财经论坛,2004(5)

(作者简介:李永,研究生学历,高级经济师.从事专业:经济管理.工作单位:张家口通泰运输集团有限责任公司 河北张家口 075024)

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