高文鞠 蔣偉楠

摘要：企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力對(duì)于企業(yè)的生存和發(fā)展具有重要的作用。為了提升企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的水平，促進(jìn)企業(yè)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展。文章利用熵權(quán)TOPSIS法從償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力中選擇指標(biāo)，以東方集團(tuán)為例，結(jié)合集團(tuán)現(xiàn)有的財(cái)務(wù)特征，建立了適合企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，以此來(lái)分析集團(tuán)真實(shí)的財(cái)務(wù)發(fā)展情況。通過(guò)文章的研究，更加合理的挖掘了東方集團(tuán)可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理措施的提出提供了重要的依據(jù)。

關(guān)鍵詞：熵權(quán)TOPSIS法；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；東方集團(tuán)

中圖分類號(hào)：F406.7???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???文章編號(hào)：1005-6432（2024）011-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2024.11.043

1引言

黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)：加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)。而東方集團(tuán)屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)，其經(jīng)營(yíng)的最終目標(biāo)是有效的控制和減少成本的發(fā)生，創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)收益，所以對(duì)于集團(tuán)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理的評(píng)估就成為了集團(tuán)的一項(xiàng)重要工作任務(wù)。一般企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估上，主要選擇資產(chǎn)負(fù)債率，存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)進(jìn)行分析，對(duì)于不同的指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，計(jì)算出企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。但是不同的指標(biāo)具有不同的側(cè)重點(diǎn)，在指標(biāo)賦權(quán)中容易受到主觀因素的影響，評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性還有待商榷。

申農(nóng)于1948年首次將物理學(xué)概念熵引入了信息論中，由此出現(xiàn)了熵權(quán)法，采取這一方法能夠更加客觀的對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行賦權(quán)。我國(guó)學(xué)者對(duì)于熵權(quán)法進(jìn)行的研究主要應(yīng)用于方案的選擇和競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)上?？锖２ê完悩?shù)文（2017）主要分析的是港口競(jìng)爭(zhēng)力，利用熵權(quán)TOPSIS模型，分析了影響綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的重要因素，提升了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確程度[1]。呂盼等（2010）針對(duì)電力企業(yè)的發(fā)展，采取熵權(quán)TOPSIS法制定了輸電網(wǎng)規(guī)劃的有效方式，研究的最終結(jié)果是，熵權(quán)TOPSIS法對(duì)于企業(yè)決策方案的選擇發(fā)揮了重要的作用[2]。琚望靜，?劉國(guó)鋒和周婷（2019）以國(guó)有商業(yè)銀行為例，采取AHP法對(duì)其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的分析，提出了控制和減少風(fēng)險(xiǎn)的措施[3]。張和平和解曉龍（2019）利用了灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究[4]。趙騰和楊世忠（2019）提出，熵權(quán)TOPSIS法能夠較為真實(shí)的體現(xiàn)出企業(yè)的財(cái)務(wù)情況，減少了主觀因素的影響[5]。

綜上所述，我國(guó)學(xué)者對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵、形成的原因、風(fēng)險(xiǎn)控制的方法等進(jìn)行全面的研究，在實(shí)踐過(guò)程中，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的理論也在趨于完善。在經(jīng)過(guò)不斷的實(shí)踐之后，我國(guó)學(xué)者認(rèn)為熵權(quán)TOPSIS?法對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有較強(qiáng)的適用程度，評(píng)價(jià)的結(jié)果具有客觀性的特點(diǎn)，因此這一方法被廣泛的應(yīng)用在了不同的行業(yè)中，比如醫(yī)療、礦產(chǎn)、房地產(chǎn)和百貨等行業(yè)，但是在農(nóng)業(yè)行業(yè)應(yīng)用的還比較少。因此在文章的研究中，選擇在農(nóng)業(yè)行業(yè)代表性較強(qiáng)的東方集團(tuán)為研究案例，采取熵權(quán)TOPSIS法，建立適合集團(tuán)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)于集團(tuán)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合性的評(píng)價(jià)，同時(shí)，也為其他農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析工作提供重要的參考依據(jù)。

2研究方法與案例選擇

2.1熵權(quán)TOPSIS法基本原理和步驟

熵權(quán)法依據(jù)指標(biāo)之間的差異大小來(lái)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行衡量，通過(guò)一系列計(jì)算求出熵值和權(quán)重，過(guò)程中不存在主觀因素，所以熵權(quán)法可以大大避免人為的主觀因素影響。首先構(gòu)建矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣后進(jìn)行熵值與權(quán)重的計(jì)算，其次構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣，在得到權(quán)重的基礎(chǔ)上，對(duì)矩陣進(jìn)行同趨化和規(guī)范化處理后與權(quán)重相乘，得到加權(quán)規(guī)范化矩陣，最后確定正負(fù)理想解、歐氏距離和相對(duì)貼近度[6]。

2.2??案例選擇

東方集團(tuán)股份有限公司主營(yíng)業(yè)務(wù)為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及健康食品產(chǎn)業(yè)。主要產(chǎn)品包括大米加工銷售、油脂加工銷售等，2021年?duì)I收達(dá)151.83億，其中99.13%來(lái)自農(nóng)產(chǎn)品加工銷售。且東方集團(tuán)是黑龍江省農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和加工方面的專業(yè)公司，符合重要性和代表性原則。

3???東方集團(tuán)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

3.1凈資產(chǎn)收益率

2017年-2021年?yáng)|方集團(tuán)凈資產(chǎn)收益率總體呈下降趨勢(shì)，2020年-2021年出現(xiàn)大幅度下降的情況，甚至2021年出現(xiàn)了負(fù)數(shù)的情況，具體見(jiàn)圖1。這表示當(dāng)年凈利潤(rùn)已經(jīng)出現(xiàn)負(fù)值，說(shuō)明企業(yè)的盈利能力出現(xiàn)了問(wèn)題。

3.2速動(dòng)比率

如圖2所示，東方集團(tuán)速動(dòng)比率與行業(yè)基本持平，2017年略低于行業(yè)均值，2018年-2021年高于行業(yè)均值。而東方集團(tuán)在近五年速動(dòng)比率均小于1，這說(shuō)明東方集團(tuán)的速動(dòng)資產(chǎn)是不足以償還流動(dòng)負(fù)債的。

3.3存貨周轉(zhuǎn)率

從圖3可以看出，存貨周轉(zhuǎn)率近五年呈上升趨勢(shì)，但遠(yuǎn)低于行業(yè)均值。存貨周轉(zhuǎn)率低說(shuō)明企業(yè)存貨的流動(dòng)性和變現(xiàn)能力差，會(huì)直接影響到企業(yè)的償債能力和盈利能力。

4.?財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

4.1指標(biāo)選取

針對(duì)上述對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別，分別從償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力分別選取三個(gè)指標(biāo)，具體指標(biāo)和數(shù)值如表1所示。

4.2熵值與熵權(quán)的計(jì)算

根據(jù)公式計(jì)算得出12個(gè)指標(biāo)的熵值與權(quán)重，其中權(quán)重位于前三名的分別是營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、銷售毛利率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率，這說(shuō)明這3個(gè)指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響最大。詳見(jiàn)表2。

4.3歐氏距離和相對(duì)貼近度的計(jì)算

根據(jù)公式繼續(xù)對(duì)矩陣進(jìn)行同趨化和規(guī)范化處理，最后利用熵權(quán)加權(quán)得出加權(quán)規(guī)范化矩陣，根據(jù)加權(quán)規(guī)范化矩陣計(jì)算正、負(fù)理想解和指標(biāo)到正、負(fù)理想解間的距離，最后計(jì)算相對(duì)貼近度并排序，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。

4.4風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

根據(jù)相對(duì)貼近度的原理可知，相對(duì)貼近度與風(fēng)險(xiǎn)成反比，所以經(jīng)計(jì)算得知2018年財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最小，2021年財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最大，且財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)極大。接下來(lái)將從對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響最大的三個(gè)指標(biāo)依次驗(yàn)證上述結(jié)論。

首先由表4-1可知，2018年和2021年?yáng)|方集團(tuán)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率分別為82.19%和-1.85%。2018年為近五年?duì)I業(yè)收入增長(zhǎng)率最大值，所以經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較其他年份最低。2021年?duì)I業(yè)收入增長(zhǎng)率為負(fù)數(shù)，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高。

其次2018年?yáng)|方集團(tuán)銷售毛利率為6.82%，為近五年最大值，2021年為1.85%，是近五年最小值。所以2018年經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低，而2021年經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)高。

最后2018年?yáng)|方集團(tuán)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率為3%，總資產(chǎn)增長(zhǎng)率是影響財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)第三位的指標(biāo)，而2018年?yáng)|方集團(tuán)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率僅次2020年，所以對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)起正向作用。2021年?yáng)|方集團(tuán)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率為-5.53%，是近五年最小值。

綜上，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、銷售毛利率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率相關(guān)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與模型驗(yàn)證的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)論相一致，所以根據(jù)熵權(quán)TOPSIS法建立的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系具有合理和指導(dǎo)意義。

5.結(jié)論與建議

通過(guò)運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法對(duì)東方集團(tuán)2017年-2021年進(jìn)行了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，得出2018年財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最低，2021年財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最高的結(jié)論，最終的驗(yàn)證結(jié)果顯示，熵權(quán)TOPSIS?法是一種較為科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方式，能夠更加客觀的體現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對(duì)于降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提出了一定的建議：

首先，不斷的提升企業(yè)的償債能力。償債能力對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和管理起到了重要的作用，在一定程度上決定了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。因此企業(yè)要重視存貨管理工作的開(kāi)展，控制存貨成本的產(chǎn)生，減少借款經(jīng)營(yíng)，增加所有者權(quán)益總額，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的下降。

其次，提升財(cái)務(wù)工作人員對(duì)各項(xiàng)工作的參與程度。財(cái)務(wù)管理工作與企業(yè)其他各個(gè)環(huán)節(jié)的工作具有緊密的聯(lián)系，這就要求財(cái)務(wù)工作人員積極的參與各項(xiàng)工作，與各個(gè)環(huán)節(jié)的工作人員建立良好的溝通，熟悉經(jīng)營(yíng)管理的過(guò)程，有效的識(shí)別不同環(huán)節(jié)工作中可能會(huì)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，保證財(cái)務(wù)管理工作的順利開(kāi)展。

最后，提升企業(yè)的發(fā)展能力。要不斷的提升資產(chǎn)的流動(dòng)能力，減少應(yīng)收賬款所占的比重，建立較為完善的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和控制機(jī)制，使得企業(yè)能夠獲得充分的貨幣資金，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)收益的穩(wěn)步增長(zhǎng)。

在文章的研究中，主要考量的是財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響，缺乏非財(cái)務(wù)指標(biāo)的考量，在今后的工作中，將重視非財(cái)務(wù)指標(biāo)的研究，形成更加完善的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和管理的機(jī)制。

參考文獻(xiàn)

[1]匡海波，陳樹(shù)文.基于熵權(quán)TOPSIS的港口綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型研究與實(shí)證［J］．科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2017（10）：157?-162.

[2]呂盼，喬怡，葛麗婷.基于熵權(quán)TOPSIS法的輸電?網(wǎng)規(guī)劃綜合決策［J］．華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010（4）：24?-28．

[3]琚望靜，?劉國(guó)鋒，?周婷.?基于?AHP?的國(guó)有商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)———以工商銀行為例?[?J].?金融發(fā)展評(píng)論，?2019?（8）：?127?-?135.

[4]張和平，?解曉龍.基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合優(yōu)化模型研究[J].?統(tǒng)計(jì)與決策，?2019，?35?（9）：?19?-?23.

[5]趙騰，楊世忠.熵權(quán)?TOPSIS?法在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用——以酒鬼酒公司為例[J].?財(cái)會(huì)月刊.2019（3）：9-16.

[6]滕熙玉，李石新.基于熵權(quán)TOPSIS法的JK文化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022（03）：104-112.

[作者簡(jiǎn)介]高文鞠（1990—），女，漢族，吉林松原人，碩導(dǎo)，講師，博士，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與裝備制造業(yè)服務(wù)化；蔣偉楠（1999—），女，滿族，黑龍江綏化人，碩士研究生在讀，研究方向：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)。

[基金項(xiàng)目]黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)（青年）基金項(xiàng)目資助（項(xiàng)目編號(hào)：22JYC331）；新時(shí)代龍江優(yōu)秀博士學(xué)位論文項(xiàng)目資助（項(xiàng)目編號(hào)：LJYXL2022-098）；黑龍江省省屬高等學(xué)?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目資助（項(xiàng)目編號(hào)：2022-KYYWF-0566）；黑龍江省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目資助（項(xiàng)目編號(hào)：2021-BSRC-04）；黑龍江科技大學(xué)引進(jìn)高層次人才科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目資助（項(xiàng)目編號(hào)：000009020329）