基于粗糙集钢铁业上市公司财务状况评价【摘要】为准确评价钢铁业上市公司财务状况,文章构建了包含财务指标与非财务指标的多层级指标评价体系。运用粗糙集理论对指标体系进行约简，得到了核心评价指标，并获得其相应权重，进而对各公司财务状况进行综合评价。评价结果表明：第一，非财务指标对财务状况评价的影响力约占18%；第二，清晰反映了各公司财务状况所处水平，为管理者和投资者的决策提供了支持。【关键词】粗糙集；属性约简；钢铁企业；财务状况评价中图分类号：F426文献标识码：A文章编号:1004-5937(2014)08-0084-05一、引言钢铁产业是我国国民经济的支柱产业，但目前由于全球经济的持续放缓、铁矿石能源价格的高位运行，使得原本处于产能过剩阶段的我国钢铁行业经营状况恶化，利润率严重下滑，财务风险加剧。本文对我国钢铁企业财务状况的评价正是以财务风险为切入点来进行的。通过对国内已有研究的整理归纳发现，我国对钢铁企业财务风险的研究主要是集中在某一局部领域(如资本结构、并购绩效、安全管理体制等),并未形成体系，无法从整体反映企业的综合财务状况。关于研究方法则主要有单变量判定模---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型及BP神经网络等，这些方法虽然经典，但其自身都存在不可避免的缺陷，如：单变量判定法虽简单易行，但过于片面，甚至存在不同指标出现不同结论的非合理现象；多元判定模型相对包含指标较多，但其研究数据需满足正态分布、两组的协方差矩阵相等等要求，假设条件在现实中难以实现；多元逻辑回归模型需要变量之间相互独立,而且在数据处理过程中涉及大量极大似然估计运算，对结果精度存在一定影响；BP神经网络虽以其强大的非线性系统处理能力成为近年来财务风险研究的热点，但神经网络结构的设计对结果影响很大，而且需要相应的程序完成大量计算，对编程知识要求较高。综上，笔者将粗糙集理论引入钢铁企业财务状况评价中，综合财务因素和非财务因素建立综合财务状况评价指标体系利用粗糙集属性约简理论，在无需提供数据集合之外的其他信息的条件下，对指标体系进行精简，并确定指标权重，最后结合实际数值与权重得到财务状况综合评价值，此方法既全面地包含了财务评价指标，又减少了决策者主观因素的影响，使评价结果更加准确客观。二、粗糙集理论粗糙集理论(RoughSetsTheory)最早是由波兰数学家乙Pawlak于1982年提出的，是一种处理不完备、不确定性知识和信息系统的数据分析方法。粗糙集的最大特点在于无需提---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---供数据集合之外的任何先验信息，便能客观地识别评估数据之间的依赖程度，从大量数据中求取最小不变集（核），实现保留关键信息前提下的知识的最小表达。（一）模型信息的定义三、公司财务状况评价目前国内对于钢铁企业财务状况综合评价的研究较少，大多数学者主要是针对钢铁企业某一方面的问题进行研究，如战略成本、并购绩效、利润评价、安全管理等。本文所做的钢铁业上市公司财务状况评价，是在前人研究基础上，结合其他行业财务状况评价体系与钢铁行业自身特点，对钢铁业上市公司整体财务状况进行评价的一次研究。我国钢铁业上市公司财务状况除了受公司自身的资本结构固定资产投资规模、库存管理、原料成本等内部主观因素影响以外，还受社会环境、经济环境、国家政策、技术水平等外部客观因素影响，这些因素对财务状况的影响结果最终通过各种“指标”得以体现。综合考虑上述因素并结合前人研究成果，确定对我国钢铁业上市公司财务状况的评价需要结合财务指标和非财务指标双方面因素进行。其中，财务指标包括反映公司偿债能力、资本运营能力、盈利能力、现金流量能力、成长能力等5个方面实力的指标，它们被定义成一级指标，每个一级指标下又包含若干反映此一级指标的二级指标（如：资产负债率、存货周转率等这些二级指标的数据是可以通过公司年报获得的），一共16项；非财务指标作为第6个一级指标，其下包含国有股比例、研发支---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄...