基于模糊综合评价的高校财务风险预警模型研究

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时间:2018-10-31

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1、基于模糊综合评价的高校财务风险预警模型研究 【摘要】文章借助模糊综合评价理论建立高校财务风险预警指标体系,构建高校财务预警模型,有效预测财务风险,防范高校财务危机。  【关键词】模糊评价;财务风险;预警模型    一、引言    财务风险是由于各种难以预料或无法控制的因素作用,使实际收益与预计收益发生背离,从而蒙受经济损失的可能性,财务风险具有不确定性的特征。高校财务风险是高校运营过程中因资金运动而面临的风险,主要是债务风险。目前高校对财务风险预警分析主要有三种方法:判别分析法、回归分析法、人工神经网络方法。这三种方法都存在一定的局限性,缺乏动态流量分析和理

2、论指导。高校财务风险预警应将定量方法和定性方法结合起来,提高预警准确度,而模糊综合评价方法正好具备这种优点,可以对财务风险状况作出全面评价。本文拟借助模糊综合评价理论构建高校财务预警模型,以有效预测财务风险,防范高校财务危机。    二、模糊综合评价理论    模糊综合评价理论是美国伯克利加州大学L.AZdah教授于1965年提出的,模糊综合评价是综合事物的多种属性和各种因素影响而作出的总体评判,它应用了模糊数学变化原理,具有模糊性、定量性和层次性的特征。  模糊综合评价的基本原理是以关键影响因素为着手点,确定被评价对象若干等级的评价集合和指标权重,对各指标

3、作出模糊评价,确定隶属函数,形成判断矩阵,将其与权重矩阵进行模糊运算,得到定量综合评价结果。模糊综合评价通过各项评价指标衡量评价对象,建立评价标准等级,对评价值评分结果进行汇总分析,按模糊数学的隶属原则进行指标取值量化。  模糊理论是处理模糊性的一种不确定性数学理论,由于高校财务风险具有不确定性和评价困难的特点,将模糊综合评价理论应用于风险预警分析中,通过模糊性数学模型,运用科学评价手段,结合矩阵对财务风险进行预警,可以为高校领导层提供科学、准确的决策依据。    三、高校财务风险预警指标体系的建立    模糊评价的核心问题是对多指标进行综合处理,建立指标分

4、级体系,以确保评价模型的科学性和可行性。本文根据高校发展的特点,结合定量与定性分析,从高校偿债能力、支付能力、财务资金管理能力三方面提出了高校财务风险预警指标体系,运用5个预警指标综合反映高校财务风险大小和财务危机程度,有效地监控高校财务状况。  1.债务负担率u1=年末债务总额/当年总收入  该指标可以直接衡量学校偿还债务的能力、承担财务风险的程度。指标值越高,债务压力越大,财务风险越大。  2.现实支付比率u2=(年末银行存款+年末现金)/月平均支出额  现实支付比率u2反映学校财务潜力,指标值越高,财务风险越小。  3.支出收入比率u3=总支出/总收入

5、  支出收入比率u3反映学校财务运营情况,分析学校当年预算支出的平衡关系,是反映学校隐性负债状况的重要指标。指标值>1,说明学校该年度出现赤字,动用了历年结余弥补赤字,财务运转出现困难。指标值≤1,说明学校财务运转正常。  4.自有净资金占货币资金比率u4=(年末事业基金-投资基金+年末专用基金-留本基金)/(年末银行存款+年末现金)  该指标比率u4比重越大,表明学校可支配的自有资金越多,财务风险越小;反之,当该指标值小到一定程度时,则表明学校财务有了潜在的危险。在财务状况较稳定的情况下,该指标值通常在54%至60%之间。  5.自有资金动用比

6、率u5=(应收及暂付款中非正常周转垫款+年末对外投资+借出款)/(年末事业基金+年末专用基金-留本基金)  自有资金动用比率u5应在100%内,根据相关理论分析,为了保证自有资金动用的安全限度,比率u5值一般不要超过20%。    四、模糊综合评价模型的构建    (一)模糊评价指标体系权重的确定  1.构造判断矩阵  在建立递阶层次结构体系后,根据上下层次之间的隶属关系,构造判断矩阵。即以上一层某元素为准则,它对下一层各元素有支配关系,通过两两成对比较该层各元素对上一层元素的相对重要性,并赋予一定的分值。其方法一般采用表1中的标度法。  设对于某一准则X,

7、几个比较元素构成了一个两两判断矩阵:  U=(uij)n*n  式中uij为元素ui与uj相对于X的重要性的比例标度,bij=1。  2.一致性检验  由于判断矩阵是人为赋予的,故需进行一致性检验,即评价判断矩阵的可靠性。其计算步骤如下:  (1)计算随机一致性指标CI  式中:λmax为判断矩阵的最大特征根;n为判断矩阵的阶数。  (2)计算一致性比率CR  CR=CI/RI  式中:RI为平均随机一致性指标,由表2可查得。  当CR≤0.1时,认为判断矩阵的一致性可以接受;当CR>0.1时,应对判断矩阵作适当修正。  3.权重的

8、组合计算  本文运用层次分析法确定评价指标的权重,将

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