煤矿设备融资租赁风险综合评价模型

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摘 要：近年来，我国煤矿设备融资租赁业务蓬勃发展，作为一种新兴金融服务，越来越受到煤矿企业的关注。文章通过构建煤矿设备融资租赁风险评价模型，提出对煤矿设备融资租赁风险的综合评价方法，运用熵权法确定煤矿设备融资租赁风险因素各评价指标的权重，利用模糊评价法建立风险因素的综合评价矩阵，得出煤矿设备融资租赁的评价等级。并通过实例进行分析和应用，验证该方法的可行性和有效性，为融资租赁公司的设备融资租赁风险决策提供一种新思路方法。

关键词：煤矿设备 融资租赁 熵权 模糊综合

中图分类号：F416.21 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2015）08-071-03

一、引言

融资租赁作为一种新兴的融资方式，它的特点在于不仅具有传统租赁和信用租赁的优势，而且对于一些非消耗的高价值设备具有较强的应用价值。就目前来说，煤炭是一个逐渐从劳动密集型向资本和技术密集型转型的行业，在许多基础设备设施建设方面，尤其是煤矿核心生产设备，煤炭企业急需大量的资金来支撑企业的正常运转。经过近几年的发展，尽管在经济领域我国取得了较大的进步，但是在融资的手段方面我国的金融市场与发达国家还存在着较大的差距，还保留着一些传统的方式，如信用、证券，对于煤炭企业来说是远远不够的。

采煤机、掘进机、液压支架及刮板输送机等大型的煤矿核心生产机械设备，由于其高昂的售价、与煤矿安全生产的高度相关性等特点，煤炭企业不得不在经营的过程中不断对其进行更新和重新采购。随着近几年煤炭市场的不景气，传统的分期付款方式使得对设备进行不断更新，由此带来的采购负担也逐渐成为煤炭企业关注的问题。当前，煤炭企业除了要维持最基本的生产活动，还要面临生产价格持续上涨的多重压力，资金极度短缺。与此同时，我国的煤矿生产设备的技术水平与发达国家还存在着不小的差距，设备更新要求高，如果仅仅通过传统的融资方式，已经不能很好地满足煤矿安全生产的融资要求。

煤矿设备融资租赁，是指融资租赁公司根据煤矿企业的需求，即煤矿企业对煤矿设备和厂商的选定，与煤矿企业签订相关融资租赁合同，为煤矿企业融通资金购买该设备，并交付煤矿企业使用， 煤矿企业定期向融资租赁公司支付租金。一方面，煤矿设备融资租赁专业化程度较高，涉及业务较宽;另一方面，煤矿设备融资租赁交易金额巨大、交易周期较长、风险因素较复杂，使得在煤矿设备融资租赁的过程中可能会存在诸多的风险因素，如果无法管控这些风险因素，就会导致不可估量的损失，因此对煤矿设备融资租赁进行评价研究、提高融资租赁企业的风险管理水平具有重要的现实意义。

二、煤矿设备融资租赁风险评价模型

（一）确定评价指标体系

在调研和专家咨询以及结合前人研究成果的基础上，通过分析影响煤矿设备租赁各种因素的前提下，按照各指标相关性、高凝聚、低耦合、可操作等原则，确定承租企业资质风险、财务风险、项目因素风险、煤炭市场风险为煤矿设备融资租赁风险评价的一级指标，在此基础上再划分二级指标。根据这些涉及指标的要求，设计煤矿设备融资租赁风险评价指标体系见图1。

（二）熵权法确定权重

在信息论中，熵值反映了信息的无序化程度，用来度量信息量的大小。故可以熵权法度量指标权重结果中所饱含的差异信息，客观、合理地反映指标权重的结果。熵权法确定的指标权重，可以最大程度地排除人为干扰，实现指标权重的科学化和准确化。

首先计算第j个指标的熵值ej：

ej=-yij i n yij

得到熵值向量E=（e1 e2 L en）T。

由指标的熵值，计算第j个指标的熵权fj：

fj=

（三）模糊确定综合评价矩阵

通过专家调查法，咨询从事煤矿设备融资租赁风险评价方向的专家，对煤矿企业设备融资租赁风险所涉及的二级指标进行综合分析，采用百分制给评语集V=（v1、v2、v3、v4、v5）=（高、较好、中等、较差、差），赋予不同分值，

PT=（95，85，75，65，45），

运用概率统计方法，确定出模糊综合评价矩阵。

设100位风险评价专家对指标的投票结果是：10人认为较好，30人认为中等，40人认为较差，20人认为差，则该指标的模糊评价向量为（0.0、0.1、0.3、0.4、0.2）。以此类推确定出各指标的评价矩阵R1、R2、R3、R4。

通过合成算子：

Yi=FiRi

其中，“”称为模糊合成运算符，合成相应的各因素评价矩阵后，归一化建立总评价矩阵Y=[Y1、Y2、Y3、Y4]。

（四）确定煤矿设备融资租赁风险等级

煤矿设备融资租赁风险评价矩阵为：

Z=FY

然后，确定煤矿设备融资租赁风险评价综合得分，即

W=Z×PT

其中W为风险评价总得分;PT为评语集的赋值，将综合得分与风险评价等级表（表1）比照，就可得到煤矿设备融资租赁风险的风险状况。

三、算例分析

以一家融资租赁公司的视角，对某煤矿企业进行煤矿设备融资租赁的风险评价。首先根据煤矿企业提供的材料以及自身的尽职调查，对评价风险的指标进行详细地调查。其中调查的重点包括煤矿企业近年来的财务报表数据、担保人的信用情况、租赁资产抵押情况、煤矿企业对于租赁的煤矿设备是否配备完善的技术团队、相关文件是否合法合规等都是尽职调查的内容，得到风险评价的初始数据，对该项目的各个风险指标进行风险评定，并运用熵值和模糊综合评价模型进行风险评价。

（一）熵值赋权

根据前文设定的风险评价指标体系，对该煤矿设备融资租赁项目进行初步分析，结合该煤矿企业历史资信情况、财务运营实际的风险，结构分析及煤炭市场的判断等，将该项目的各个指标进行量化，根据所评价的目标，分别邀请4位风险分析专家，同时对各层指标的相对重要性进行打分，分值范围为1-10分，运用熵权法求出各个指标的权重值。运用熵值理论对各个评价指标赋权重。对一级指标的相对重要性打分，形成原始数据阵列如下：

X=8 7 6 77 8 5 56 5 4 58 8 6 7

根据原始数据阵列结合熵权法经过计算得到因素层对目标层的权重集合为：F=（F1，F2，F3，F4）=（0.254，0.247，0.250，0.249），同理，因子层对因素层的权重集合分别为：

F1=（0.29，0.15，0.27，0.13，0.16）;F2=（0.32，0.34，0.24，0.10）

F3=（0.34，0.21，0.31，0.24）;F4=（0.31，0.38，0.13，0.18）

（二）构建模糊评价矩阵

对二级指标进行模糊综合评判得：

R1=0.0 0.2 0.4 0.3 0.10.1 0.3 0.4 0.2 0.00.0 0.1 0.2 0.4 0.30.0 0.2 0.3 0.4 0.10.3 0.4 0.2 0.1 0.0

R2=0.1 0.2 0.4 0.2 0.00.0 0.1 0.2 0.5 0.20.1 0.2 0.2 0.4 0.10.0 0.1 0.4 0.3 0.2

R3=0.3 0.4 0.2 0.1 0.00.2 0.3 0.3 0.2 0.10.1 0.3 0.3 0.3 0.10.4 0.3 0.2 0.1 0.0

R4=0.0 0.1 0.2 0.4 0.30.0 0.2 0.3 0.4 0.10.1 0.3 0.2 0.3 0.00.1 0.2 0.3 0.2 0.2

则企业资质风险对煤矿设备融资租赁风险评价的评价矩阵为

Y1=F1R1=（0.063，0.220，0.301，0.293，0.123）

同理可得，Y2=（0.056，0.156，0.284，0.360，0.112）

Y3=（0.271，0.364，0.272，0.193，0.052）

Y4=（0.031，0.182，0.256，0.351，0.131）

归一化以后建立总评价矩阵：Y=[Y1、Y2、Y3、Y4]T，即：

Y=0.063 0.220 0.301 0.293 0.1230.056 0.156 0.284 0.360 0.1120.271 0.364 0.272 0.193 0.0520.031 0.182 0.256 0.351 0.131

（三）确定该煤矿设备融资租赁风险评价等级

对于煤矿设备融资租赁风险评价矩阵：

Z=FY=（0.1053、0.2307、0.2783、0.2990、0.1045）

按照评语集的不同赋值，可得煤矿设备融资租赁风险评价总得分为：

W=Z×PT=0.1053×95+0.2307×85+0.2783×75+0.2990×65+0.1045×45=74.623。

将总得分对照风险评价等级表（见表1），可得该租赁公司的煤矿设备融资租赁风险等级属“较高”。

四、结论

煤矿设备融资租赁周期较长，涉及金额较大，存在复杂多变的风险环境，因此需要对风险进行定性和定量的综合分析。本文以模糊数学为基础的模糊综合评价法，根据其模糊关系合成的原理，对一些模糊因素进行定量化处理，来进行综合评价的一种方法是可行的。本文通过煤矿设备融资租赁风险评价指标体系的构建，运用熵权和模糊综合评价模型对煤矿设备融资租赁风险进行评价，通过算例分析来验证模型的实用性，所得出煤矿设备融资租赁的风险等级评价结果是可靠的。

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（作者单位：闫国栋，太原理工大学经济管理学院 山西太原 030024;北京中煤设备租赁有限责任公司 北京 100011;王汉斌，曾平，太原理工大学经济管理学院 山西太原 030024）

（作者简介：闫国栋，太原理工大学经济管理学院工业工程硕士领域工程硕士研究生，就职于中煤设备租赁有限责任公司，研究方向：设备管理，矿业管理;王汉斌，太原理工大学经济管理学院，教授，博士，硕士生导师，研究方向：矿业管理与能源经济、现代管理理论与方法、管理信息系统与系统工程等;曾平，太原理工大学经济管理学院管理科学与工程专业研究生，研究方向：矿业管理。）

（责编：贾伟）